J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
０６‐２０７

小特集

プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ
Data Analysis Infrastructures in Plasma Experiments

１．はじめに
1. Introduction
藤井恵介
FUJII Keisuke
京都大学工学研究科（原稿受付：２
０
１
９年２月２
６日）

規模の大きなプラズマ実験では，複数の研究者により多種多様な計測が実施される．得られたデータの解析方法も様々に開発されており，ある解析データを用いた別の解析など，データの利用方法が階層構造をなすこともしばしばである．このような解析を円滑に進めるためには，計測データ・解析データをデータベースに保存する仕組みはもちろん，各研究者が全てのデータにアクセスできること，基本的な解析データが自動的に生成されること，上流のデータの変更が追跡できることなどが重要である．このような多くの研究者が日常的に使うデー
タ解析に関わる仕組みをデータ解析インフラストラクチャと本小特集では呼ぶことにする．実際，各実験機関では上記機能を実装したインフラストラクチャを様々な工夫のもとに構築している．また国際熱核融合実験炉
ITER では国際協力実験となるため，その構築に多大な労力が割かれている．本小特集では，各機関でのデータ解析インフラストラクチャについて解説する．また研究室規模でも，多様な計測装置を組み込んだプラズマ実験を行うためには，小さな労力でいかに効率よくデータを生成・管理するかも重要となる．既存のソフトウェアを用いることで，これらのデータ生成・管理を簡単・効率的に行う方法についても述べる．
Keywords:
Data management, database, automatic analysis

プラズマ実験装置は一般に，様々な制御装置・計測装置

しばしばである．

からなる統合システムである．複数の研究者が多種多様な

例えば環状プラズマ実験においては，平衡磁気面の座標計測を行い，それらの結果を統合して新たな知見を生み出は他の解析の基礎となる基本的な量である．磁気センサやすことが求められる．各々が個人で行う実験であれば，制電流センサからの計測データから再構成した磁気面位置の御データや計測データは，各人がわかるようコンピュータ

推定結果はそれ以降の解析で頻繁に用いられるため，皆にに保存したり，実験ノートに記載するだけで良かった．し共有されることが必要となる．特にスムースに解析を進めかし実験が大規模になり，単独の研究者が担当できる範囲

るためには，各々が担当者に依頼せずとも，自動的に解析が小さくなるに従って，それぞれが提供するデータを相互が行われてデータが共有されることが望ましい．一方で，に利用する必要が出てくる．そのためには，各々が提供す磁気面位置を求めるための計測データが何らかの理由（例るデータを共有し，皆が簡単にアクセスできる仕組みの構

えばセンサの較正係数の修正など）で更新された場合，そ築が重要である．さらに近年では，生成されるデータ量がの結果は下流の解析にも伝播する必要がある．

膨大になってきたこと，解析アルゴリズムの発展やコン

また研究の捏造防止やその管理体制の確立のため，デー

ピュータの処理速度の向上により，様々な解析方法も新た

タ・解析の履歴管理を強化することも社会的に求められるに確立されてきたことから，系統的なデータ管理が必要にようになってきた．そのため，生データの他，解析プログなってきた．ある解析で生成されたデータを別の解析で用ラムを追跡できることが必要である．

いるというような階層的なデータのフローが生じることもこのように，データ解析インフラストラクチャには，Graduate School of Engineering, Kyoto University, KYOTO 606-8501, Japanauthor’s e-mail:fujii@me.kyoto-u.ac.jp

２０６!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

1. Introduction

K. Fujii（１）データの保管，（２）データへのアクセス確保 のほか，ゲットを用いた実験が行われる．各ターゲットの性質，（３）解析プログラムの実行・管理，（４）データ更新の対応なレーザーの実験条件のほか，多種多様な計測データやそのど多岐に渡る．この問題自体は新しいものではないが，解析結果，シミュレーションを一元的に管理するシステム

様々な解析方法が確立されてデータフローが階層性を増しとして構築されている．また，将来的には天文学分野のよてくるに従って，（３），（４）に系統的に対応することの重要

うに，データアーカイブスとして公開することも視野に入性が認識され始めてきた．しかし，現在でも全ての要望にれて設計されていることが特徴である．

答える確立された方法論はなく，各機関でそれぞれの問題

第５章では国際熱核融合実験炉 ITER で開発が進められ意識に応じた仕組みが検討され構築されている．このようているデータ解析システム IMAS について述べていただ

な活動はあまり公開されないため，どのようにデータが管く．各国の協同実験である ITER ではインフラストラク

理・運用されているかは外部からはよくわからないかもし

チャはより重要となる．計算コード間のインターフェース

れない．本解説では，各実験機関で構築されているデータや実験データを区別なく記述することをめざし，IMAS

解析のためのインフラストラクチャの特徴について述べて

データモデルというファイル形式が定められている．それいただくことにした．

により，例えば複数のコードを接続したシミュレーション

第２章 で は 大 型 ヘ リ カ ル 装 置（Large Helical Device，の実行も可能になっている．また，ユーザ支援のため，実LHD）を有する核融合科学研究所の AutoAna システムに

験データの検索システムや，プラズマプロファイルの可視ついて述べていただく．核融合科学研究所ではデータ解析化システムなども開発されていることが特徴である．

の自動化による研究の加速・高度化が重視されており，担一方で，少し大きな実験装置を少数の研究室で運転する当者に依頼することなく広範な解析データを取得できる環

場合，ITER で採用されているようなシステムでは維持・境の整備に力が入れられている．そのため，「研究者が解運用にコストがかかりすぎる．データ管理に多大な労力を析を行いその結果をサーバに登録するのではなく，解析プ

割くことができないため，既存の枠組みを使って効率よくログラムそのものを登録する」というコンセプトで開発さインフラストラクチャを構築することが求められる．第６れたシステム＝自動解析システム（AutoAna）の構築が行章では，核融合実験で広く使われているデータ管理ソフト

われ，実際に運用されている．

ウェア MDSplus というによる実験データ利用・管理につ

第３章では，稼働が迫っている量子科学研究開発機構のいて述べていただく．

大型トカマク装置JT-60SAにおけるデータ解析システムにこのように，データ解析インフラストラクチャといってついて述べていただく．JT-60SA では共用のデータ解析ソ

も優先度の違いにより様々な構造のものが開発・運用されフト eDAS を整備しており，それを用いた解析ルーチンをている．おそらく読者のほとんどは大規模なインフラスト

想定している．eDAS を通すことで，様々なデータベース

ラクチャを立ち上げるというよりは，大規模実験に携わるに格納された運転データ・計測データ・解析データのほ上でユーザとして利用するか，研究室規模での実験に際しか，シミュレーションデータにもそのフォーマットや保存てインフラストラクチャを立ち上げるかであろう．ユーザ

されているデータベースの違いを意識することなくアクセとして利用する場合は，当該機関の記事を一読されると今スできるよう設計されている．

後の共同研究をスムースに進める上で参考になるであろ

第４章では，大阪大学レーザー科学研究所における実験う．一方でインフラストラクチャを立ち上げる場合は第６データベース SEDNA について述べていただく．大型レー章の記事に加え，データ管理のどの部分を重要視するかにザー装置では，様々な目的に応じて個別に製作されるターより他の章も参考にされるとよいと思う．

２０７

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
０８‐２１２

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

２．LHD における自動データ収集・解析インフラストラクチャ‐AutoAna システム‐
2. Automatic Data Compilation / Analysis Infrastructure in LHD - AutoAna 鈴 木 千 尋，江 本 雅 彦，居 田 克 巳
SUZUKI Chihiro, EMOTO Masahiko and IDA Katsumi
核融合科学研究所（原稿受付：２
０
１
８年１
２月２
０日）

核融合科学研究所の大型ヘリカル装置（LHD）における自動データ収集・解析システム「AutoAna」について解説する．核融合プラズマ研究では，多くの種類のデータ解析が必要である．これまでは，このような解析は各研究者が各々で実装していたため，各人で実施できる解析には限界があった．AutoAna は，このようなルーチ
ン的な解析を自動化することを目的として開発されている．自動化によりデータ解析の効率が飛躍的に向上し，研究者の労力が減少するだけでなく，解析に専門性を有するデータも共有化されることになり，多くの研究者がより広範囲の計測・解析データにアクセスできるようになった．
Keywords:
AutoAna, LHD, raw data, analyzed data, data sharing, automation, mapping

２．
１ AutoAna システム構築のコンセプト

析時間の大幅なスピードアップが図られた．自動解析シス

２．
１．
１ データ解析スタイルの変化

テムは，研究者が解析を行いその結果をサーバに登録する

規模の大きなプラズマ実験施設におけるデータ解析インのではなく，解析プログラムそのものを登録するというも

フラストラクチャは，集中型システムから分散型システムのである．解析プログラムの登録により，計算自体は自動へと変化してきた．集中型システムでは，ユーザは一つの的に行われるので，「作業の待ち時間」が「計算機の計算

計算機（または計算機クラスタ）にアクセスして，データ

時間」となり，大幅なスピードアップが実現できるという取得・解析を行ってきた．一方，分散型システムでは，基利点が あ る．一 方，自 動 解 析 シ ス テ ム で は，デ ー タ を

本的には計測器ごとに独立した計算機があり，その計算機チェックしながら計算ステップを進める対話型の解析が行でデータ収集と解析を行うようになった．分散型システム

われないので，各ステップの結果のチェックに問題が残では，ネットワークに繋がった計算機の数を増加させるだ

る．計算ステップごとの結果をデータサーバに自動登録

けで計測器の増加に対応できるという利点がある．一方，し，それを使って次の計算を行うという多層化された解析

計算量が多い計測では処理できる量（ショット）が限られデータ（n 次データ）から構成される自動計算システムがるのに対し，計算量が少ない計測では，計算機がアイドリ求められる．以下で解析システムに必要な要件について議ング状態になる．CPU の稼働率という点において，計算機論する．

資源を有効活用できないという欠点があった．

１）多層化された解析データ（n 次データ）の共有

プラズマ実験施設に設置される計測器の数が増えるにつ

従来の対話型の解析ルーチンでは，各計算ステップの結れて，一人の研究者が解析できる範囲が狭くなり，複数の果を担当者がチェックして計算を行うという方法が採られ研究者が協力して行うスタイルに変化してきた．個人ベーていたが，自動計算システムでは，このインタラクティブスの解析からグループベースの解析へと進化するにしたがの過程がない．そこで，チェックすべき各計算ステップのい，A が解析した結果としての出力データが B の解析の入結果を全てサーバに保存する必要がある．データベースに力データとなっている場合が増えてきた．そして，「B が最終結果のみならず，中間結果のデータも残すことが重要

A に依頼した解析の終了を待つ」という「作業の待ち時間」となってくる．それらも全てのユーザがアクセスできるよが解析全体のスピードを著しく遅くする結果となった．

うにしたことで，計測担当者任せではなく全員がデータの

２．
１．
２ グループベースの解析システムに必要な要件

確実性をチェックすることができるようなった．

「作業の待ち時間」をなくすために，大型ヘリカル装置

２）解析プログラムの自動バッチ処理（LHD）では自動解析システム（AutoAna）が導入され，解解析プログラムの開発においても，対話型から自動型へ

National Institute for Fusion Science, Toki, GIFU 509-5292, Japancorresponding author’s e-mail: csuzuki@nifs.ac.jp

２０８!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

2. Automatic Data Compilation / Analysis Infrastructure in LHD - AutoAna‐

C. Suzuki et al.

の変更にいかに対応するかが重要となってくる．解析は基
本的には全てのショット・時刻で行われるので，通常は解析の必要がないデータ（例えば，非常にバラついた温度分布）に対しても計算が行われる．したがって，どんなデー
タでもクラッシュしない（または無限ループに入らない）
プログラムが必要とされる．自動バッチ処理では，エラー
処理がしっかりと組み込まれた解析プログラムの登録が重要となってくる．対話型処理でしばしば使われる，解析時のパラメータ設定（例えば FFT の時間幅設定）も固定または自動設定（イベント条件付平均におけるイベントトリ
ガーのしきい値設定）する必要がある．このような，解析目的やショットによって変化するパラメータが入力できな
いという自動型の欠点を克服するために，以下に述べる手法を取り入れている．
（a）あらかじめ何種類かのパラメータについて全て計算を行い，その結果を異なる名前をつけて全て登録しておく．そうすることで，ユーザは解析目的やショットにあったパラメータに対応する解析結果を参照することができる．しかしながら，この方法を中間層の解析プ
ログラムに適用すると，データの種類がネズミ算的に増えてしまうという問題が生じる．
（b）パラメータ設定だけを書いた入力解析データファイル
を入力リストに加える．パラメータ設定を変更した

図１

ファイルを再登録することで，ショット毎に最適な解

従来型の計測別分散システムと自動計算システムを組み込んだ役割別分散システム．

析パラメータで計算することが可能となる．
（c）解析時のパラメータをデータから決定するプログラム

解析用計算機群（長時間計算）から構成されている．計測を開発して AutoAna に組み込む．ユーザ側からすれ担当者がシステムに解析プログラムを登録しておけば，基ばパラメータの自動設定がなされるので理想的な方法

本的には計算はショットに同期して自動で行われる．各プ

であるが，その開発にはプログラム開発者の高度なス

ログラムに対して計算を実行する計算機はあらかじめ決

キルと時間が必要である．

まっていない．自動計算管理サーバがアイドリング状態の３）解析プログラムの共有

計算機に次々とジョブを投入し，全ての計算機を使ってで解析プログラムが登録されることで，計測担当者のみなきるだけ短時間に全てのジョブが終了するように管理してらず，全てのユーザがその計算方法を知ることができる．

いる．実験中のショット間に計算が終了する短時間計算を

これは，解析のブラックボックス化を防ぎ，解析ルーチン行う計算機群と，ショット間では計算が終了しない長時間という知的財産のグループ内での共有を促す．そうするこ計算に分離している．これは長時間計算のジョブが短時間とで，「A と B の解析結果が異なる」という人による解析

計算のジョブを圧迫して，ショット間の表示が遅くなるこ

結果の違いという問題を，「A が開発したプログラムと Bとを防ぐためである．

が開発したプログラムの解析結果が異なる」というプログ

自動計算システムでは，プラズマ放電後に多層化された

ラム（解析手法）の違いに帰着させることができる．

解析データ（n 次データ）が大量に生成される．LHD では

２．
１．
３ LHDの自動データ収集・解析システムの概要と課題

n が数十に達しているデータもある．ユーザは１次から n

図１に従来型の計測別分散システムと自動計算システム

次までのデータを参照することができるので，最終結果のを組み込んだ役割別分散システムを示す．従来は，計測機

みならず，そのデータが作られた過程をたどることができ器（担当者）毎にデータ収集・解析計算機がある分散型とる．この自動解析システムの課題は，今まで担当者に強くなっていた．このシステムは担当者が個人ベースの解析を依存していた解析から，担当者に依存しない解析への変化

行い，その結果だけをグループのメンバーが共有するといにユーザがいかに対応していくかであろう．解析そのもの

う考えに基づいて構築されている．LHD で導入されているは担当者任せではないので，ユーザは中間結果を見ながら自動データ収集・解析システムは，データ収集の部分は分

自分でチェックするという心構えが必要になってくる．一散型になっているが，解析システムの部分は，役割毎にグ方，担当者はルーチン的な解析作業から解放され，解析ルーピングされた計算機群から構成されている．１台の自コードの改善や新しい解析手法の開発に専念できる．ま動計算管理サーバ，３台の平衡データベースサーバ，１７台

た，解析そのものは担当者に依頼せずに行えるがゆえに，のデータ解析計算機群である．データ解析計算機群は１２台

解析プログラムを登録した担当者とのコミュニケーションのショット間解析計算機群（短時間計算）と，５台の輸送が重要となってくる．
２０９

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019２．
２ AutoAna システムの実際
２．
２．
１ システムの概要
LHD 実験では，実験に関する物理データは解析サーバに登録されている．図２に示すように，AutoAna は解析サー
バに登録されるデータを監視し，新たに登録されたデータを入力とするプログラムを自動的に起動するシステムである．具体的には下記のような動作を行い，プログラムの自動起動を行う．

図２１）解析サーバ上のデータが登録・更新されると，サーバ

AutoAna システムの動作の概要．

は IP マルチキャストパケットを用いて，ネットワーク上の複数の計算機に，サーバ上のデータ構成に変更があったことを通知する．
２）AutoAna はこの通知を受けると，どのデータに変更があったかを確認し，そのデータを入力とするプログラムがあるかどうかをチェックする．実行するプログラムはモジュールという単位で管理されおり，全モジュールは，
JSON（JavaScript Object Notation）ファイルに記述されている．プログラムを実行するために必要な入力データが全て揃っている場合，AutoAna がプログラムの実行ジョブをキューに登録する．
図３３）プログラムの実行は複数の計算機で独立に行われており，それぞれのCPUコア数に応じた数の複数のプログラム

ジョ ブ の 実 行 結 果 表 示（左）とモジュールの依存関係図（右）．

が実行される．各計算機はキューから登録順にジョブを取り出してプログラムを実行し，計算結果を解析データとしる．これらは，てサーバに登録する．

１）ショット番号をコマンドライン引数で受け取り，該当

２．
２．
２ 最近の進展するショット番号の解析データの登録を行う．

AutoAna システムの構築に関しては，すでに本学会誌な

２）同一計算機で異なるショット番号の計算が同時に行わ

どでも報告されているが［１‐３］，その後 AutoAna の重要度れることがあり，中間ファイル等の衝突が起きないよが高まり，いくつかの改良が施されている．２０１８年１１月現

うにしなければならない．

在，AutoAna が管理するモジュール数は１４７，解析データ

３）データの登録が終了した時は，登録データを含め，実数は３２６まで増加した．増加したモジュールの管理を容易

行中に作成したファイルは削除する必要がある．

にするため，ジョブの実行状況・結果の確認や，モジューである．使用するプログラムによっては，これらの条件を

ル間の依存関係の視覚化をWebで行えるように，ユーザイ

直接実装することが難しいものも存在するが，シェルスク

ンターフェイスの改良を行った．Web 上での表示結果の一

リプトを用いて間接的に呼び出すことで，様々な処理系に

例を図３に示す．これらの GUI の改善により，ある解析

対応することができる．現在，FORTRAN，Python，PV-

データがどの解析データに依存しているかや，障害が発生

Waveなどの言語で書かれたプログラムが実行されている．

した場合の問題の所在を把握するのが容易になった．

実際に AutoAna から起動されるシェルスクリプトは B

AutoAna によって実行されるジョブの一部には，非常にシェルで記述されており，その内部から，例えば PV-Wave

時間がかかるものもある．これらのジョブを実行すると他などの外部処理系を呼び出す．AutoAna は，このシェルスのジョブの実行が後回しになり，プラズマ実験中に直近のクリプトを「スクリプト名＋ショット番号」という形で呼データを用いて解析結果をグラフ表示させたい場合などにび出しており，対象となるショット番号は一番目の引数と支障がでる．そのため，これらの長時間ジョブについてはしてスクリプトに渡している．AutoAna は人の手を介さな

普段は無効にしておき，夜間・休日等に動かすといった運

いバッチ処理でプログラムを実行するため，シェルスクリ

用を行えるように，Web 画面上からモジュールの有効・無プトのヒアドキュメントと呼ばれる機能を使い，PV-Wave

効の切替ができるようにした．これらのジョブは手動で実では通常キーボードから行う入力をファイルから読み込ま行できるようにし，モジュール自体を無効にしたまま，せて，PV-Wave 本体に渡している．

ジョブの投入ができるようにした．また，非常に時間のかプログラムによっては，膨大な数の中間ファイルが作成

かるジョブについては，通常のジョブの実行に影響を与えされることもあり，ディスク容量を圧迫するため，不要とないよう，特別なキューを別途用意することにより，対応なったファイルは直ちに削除することが必要である．シグを行った．

ナルを受けた時にコマンドを実行するtrapという機能を使

２．
２．
３ AutoAna の登録プログラムの条件

い，正常終了および異常終了時に，中間ファイルを削除す

AutoAnaから起動されるプログラムには若干の制限があるようにしている．同時に異なるショット番号の計算が実２１０

Special Topic Article

2. Automatic Data Compilation / Analysis Infrastructure in LHD - AutoAna‐

C. Suzuki et al.

行される可能性があるため，中間ファイルを作成する場合

効小半径であり，同じ放電の同じ実座標位置であっても，は，ショット番号毎に異なる名前を使用し，異なるショッ!
#$$は時間的に変化することになる．

ト番号の計算を行っているプロセスが同じ中間ファイルを

LHD のような非軸対称系の磁場配位では平衡の解析解参照しないようにしている．なお，同一のショット番号のが存在しないため，７つのパラメータで表される様々なプ

計算が同時に実行されないことは，AutoAna 側で保証す

ラズマ条件に対する平衡をあらかじめ VMEC コード
［４］で

る．

計算して大規模データベースを構築しておき，そこから計２．
２．
４ 課題と今後の展望

測データに適合する平衡を選択することで磁気座標に変換

現在の AutoAna に対する要望の一つに，各担当者自身している．LHD では原則として，トムソン散乱計測によるに よ る プ ロ グ ラ ム の 置 き 換 え が あ る．上 記 の よ う に，

電子温度分布を磁気座標の !
#$$の関数で表した時に内外がAutoAna で動かす解析プログラムには，従わなければならできるだけ対称になるような平衡を選ぶ．トムソン散乱計ないルールがあるため，現在では，解析プログラムを担当

測は常時稼働しており，空間分解能・時間分解能ともに高者から提供してもらった後，AutoAna 管理者（江本）が若く，マッピングの精度が期待できるからである．また密度干の修正を加えて実装している．ところが，解析プログラ

分布を使わず温度分布のみを使うのは，温度データの方がムは常に改良が加えられており，その影響をすぐに確認し誤差が小さく，かつピークした分布形状になることが多い

たい研究者からは，自身でプログラムの置き換えができる

のでやはり精度が上がるからである．平衡データベースやことが望まれている．プログラムの制限の大きな要因は，

磁気座標マッピングの詳細については文献［１，５］を参照さ複数のプログラムが同時に動いており，それらの干渉を避れたい．

けるためであるが，この問題については，それぞれのプロ

２．
３．
２ 関連解析データの生成と依存関係

グラムを隔離された仮想環境下で実行させることで解決で

AutoAna システムにおける解析データ・解析プログラ

きる．そこで，実行環境の仮想化をめざした改良を進める

ムの入出力の依存関係のうち，磁気座標マッピングから加予定である．

熱分布の計算を経て輸送解析に至る一連の流れを抜粋してまた，ジョブ管理の高度化も今後の検討課題である．現示したものが図４である．解析データは楕円形で，解析プ

在 AutoAna では，基本的に早いもの順でジョブを処理しログラム（モジュール）は長方形で示されており，簡単のている．実験データの校正や，解析手法の改良などにより，ため一部の重要でない入出力は省略されている．平衡マッ依存関係の上流に位置する何万ものデータが一斉に更新さピング，NBI 加熱分布計算，ECH 加熱分布計算，イオン輸れることがある．このような場合，このデータに依存する

送計算，電子輸送計算のそれぞれに相当する部分を点線で何十万〜百万ものデータが更新されることになり，実験中

囲んでおり，各部分のプログラムを各担当者 A，B，……がの直近のデータなどの，優先度の高い作業が中断されてし開発するというイメージである．簡単のため，各部分内部

まう．現状，このような大量の更新作業を行う時は，運用の中間プログラム名やデータ名は省略し依存関係のみを表で対処しており，キューにジョブが貯まりすぎないよう速示しているが，１モジュールのみの簡単な場合もあれば，度を調節しながら，ジョブを流し込んでいる．これらの問

複雑な多段階構造の場合もあることがわかる．例えば平衡

題に対処するためには，緊急度やリソースの利用状況に応マッピングは，thomson（トムソン散乱），ip（プラズマ電

じた高度なジョブ管理が必要である．このようなジョブ管流）の二つの１次データを入力として，いくつかの中間段

理の高度化を目指した改良を続ける予定である．

階を経て tsmap̲smooth などの解析データを出力する．
thomson だけでなく ip も必要なのは，上述の平衡決定にお２．
３ AutoAna システムの活用例 ‐磁気座標マッ
ピングと輸送解析‐

い て ip の 値 を 参 照 す る か ら で あ る．thomson，ip，２．
３．
１ 磁気座標マッピングの概要

在しない最上流の解析データ（１次データ）であり，各計

lhdcxs7̲cvi（荷電交換分光）などはその上流にデータが存

AutoAna システムでサーバに登録 さ れ る 多 数 の解析測の担当者によって登録される．これ に 対 し，tsmap̲

データの中でも，「磁気座標マッピング」に関連する解析

smooth などは１次データを解析することによって生まれデータ群は，依存関係の上流に位置し，それに続くプラズ

た n 次データということが理解できよう．

マ輸送解析などの基盤として，LHD 実験に関わる研究者に

LHD のトムソン散乱計測データには，計測限界や検出器広く利用されるに至っている．本項では，AutoAna システの感度特性のばらつき，背景光の影響などの避けられない

ムの具体的な活用例として，「磁気座標マッピング」から理由により，外れ値や異常値が含まれることがある．生電子・イオン輸送解析に至る一連の流れを解説する．

データのままでは正しいマッピングが行われなかったり，

LHD で得られる計測データには，時刻と場所の関数としその後の輸送解析において半径方向の勾配をとる際に問題て表される二次元データ（電子温度分布など）が多い．１となることがある．このため，外れ値の除去などの前処理

次データ（生データ）の段階では，各計測器の観測点の実を行った分布データに対して処理を行う必要がある．現在

座標（!，"，Φ）における物理量が登録されることになるは，京都大学の藤井氏が開発した，統計学的なベイズ推定

が，その後の解析のためには，対応するプラズマの平衡をを応用した分布データの処理手法をモジュールとして組み決定して，実座標を磁気座標（!
，"，!）に変換（マッピ#$$込み，処理を行っている［６］．このような処理済みの密度ング）する必要がある．ここに !
#$$はトーラスプラズマの実分布形状と，干渉計により計測された線積分密度を用い
２１１

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019て，電子密度の絶対値較正も行っており，tsmap̲smoothなどには密度の絶対値が出力される．続いて行われる輸送
解析の出発点となる解析データ群である．
NBI 加熱分布の計算では，平衡マッピング済みの解析
データ（tsmap̲smooth̲a99）から出発し，いくつかの中間段階を経て，ビームの減速過程も考慮した加熱分布データ（fit3d̲sd̲autoana）を出力する．この部分には Boozer 座標への変換コードや fit3d コード［７］が組み込まれている．ここで，平衡マッピング部分の中間データから，NBI 加熱分
布内部のプログラムに直接矢印が引かれていることからわかるように，前段階の最終出力データだけでなく，中間データも必要に応じて参照している．
ECH 加熱分布の計算では，ビー ム の 光 線 追 跡 を行う
LHDGauss コード［８］が組み込まれたモジュールにより，lhdgauss̲deprof が出力される．これらの加熱分布データを入力として，イオン輸送や電子輸送の計算が行われる．
電子輸送の計算では，時間分解能を上げるため電子サイク
ロ ト ロ ン 放 射 の デ ー タ（ece̲fast̲calThom）も 参 照 する．最終的にイオンや電子の粒子・熱輸送係数などのデー
タが dytrans̲cxs７，dytrans̲ece に出力される．
２．
３．
３ AutoAna の採用による利点
このようにして，輸送解析に必要なイオンや電子の輸送
図４係数データの生成が，全てのショットの全ての時刻について自動的に行われ，関係者全員で共有されるようになった．これまでのようにその都度担当者に依頼する必要がな

磁気座標マッピングから輸送解析に至る解析データと解析プログラムの入出力の流れ．解析データは楕円形で，解析プログラムは長方形で示されている．

くなり，データ解析の効率が飛躍的に向上した．また，とは，ユーザ側の処理の選択肢を広げることになる．例え

図４で平衡マッピング部分までの解析プログラムは，前述ば，電子温度ホールが生成された場合のような特殊なケーの「短時間計算」に相当する比較的軽い処理であるため，

スでは，前述のベイズ推定を用いた処理がうまくいかない

LHD 実 験 の 放 電 間 隔（最 短で３分）の 間 に 処 理 が 完 了こともある．その場合は，処理前の分布も合わせて中間し，実験の進行に追随して磁気座標に変換済みの解析デーデータとして登録されているので，ユーザは処理前のデータが確認できるようになった．例えば，磁気座標で表され

タを読み出して自身の解析を行うことができる．

たトムソン散乱データから計算した蓄積エネルギーと，反参考文献

磁性ループによる蓄積エネルギーをすぐに比較してビーム
圧力の影響を評価することもできる．

［１］江本雅彦 他：プラズマ・核融合学会誌 90, 562 (2014).
［２］M. Emoto et al., Fusion Eng. Des. 89, 758 (2014).
［３］M. Emoto et al., Fusion Sci. Technol. 74, 161 (2018).
［４］S.P. Hirshman and J.C. Whitson, Phys. Fluids 26, 3553
(1983).
［５］C. Suzuki et al., Plasma Phys. Control. Fusion 55, 014016(2013).
［６］K. Fujii et al., 45th EPS Conference, ECA, edited by S.
Coda et al. (European Physical Society, Prague, 2018), Vol.
42A, p. 2.1007.
［７］S. Murakami et al., Trans. Fusion Technol. 27, 256 (1995).
［８］T. Ii Tsujimura et al., Nucl. Fusion 55, 123019 (2015).

ここで重要な点は，ユーザは図４の A〜E の各部分の最終出力データだけでなく，各部分内部の中間データも参照
できることである．全ての中間データが解析データサーバ
上で関係研究者全員で共有されており，データ処理の過程を誰でも追跡できるようになっている．したがって，前項でも述べたように，例えばなんらかの原因で妥当でない
フィッティング結果が登録された場合に，そのような不具合を発見しやすく，かつその原因（１次データの問題か，
解析プログラムの処理の問題か）を特定して改善するのも容易となる．また，中間データが全て参照できるというこ

２１２

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
１３‐２１５

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

３．JT-60SA におけるデータ収集・解析インフラストラクチャ
3. Data Acquisition and Analysis Infrastructure in JT-60SA

３．
１ JT-60SA におけるデータベースストラクチャ
3.1 Database Structure in JT-60SA
山 崎 莉 穂，坂 田 信 也，浦 野

創

YAMAZAKI Riho, SAKATA Shinya and URANO Hajime
量子科学技術研究開発機構 那珂核融合研究所（原稿受付：２
０
１
９年２月２
２日）

大型トカマク装置 JT-60SA におけるデータ収集から解析までのデータの流れについて概説する．各計測機器から生成される生データは物理データに変換後，実験データサーバに格納されると共に，生データは元データサーバに格納される．一方，トカマク本体設備から生成される運転系データの一部は物理データに変換され，実験データサーバに格納される．JT-60SA の実験データベース・システムでは，これらのデータをすべて一元管理することにより，収集される多様なデータの管理および提供を容易にする．また，収集されたデータを用いてユーザが解析した平衡データや解析データについても同様に一元管理し，各ユーザが作成したデータを共通して利用するためのインフラ整備を進めている．
Keywords:
database structure, discharge data, plant monitoring data, raw data, equilibrium data, analysis data, JT-60SA

３．
１．
１ はじめに

３．
１．
２ JT-60SA の収集データと DB ストラクチャ

量子科学技術研究開発機 構 が 幅 広 い ア プ ロ ー チ活動

JT-60SA では，各計測器及びトカマク本体設備が放電に（BA）協定の下で欧州と共同で設計・建設を進めている大同期して収集するデータ，各本体設備が２４時間連続的に収型トカマク装置 JT-60SA［１］では，多種多様な計測機器・集するデータの他，各計測器が収集した物理量変換前の生加熱設備が同期してプラズマ放電を行い，それらの装置か

データ，プラズマの平衡データ，さらにそれらのデータをらの大量のデータ収集が見込まれる．JT-60SA の実験参加

用いて詳細な解析を行った解析データ等，様々なデータがは日本国内だけでなく，欧州からも想定されており，多数

DB に格納される．これらのデータは単に実験データとしのユーザが円滑に実験・解析を行えるよう，大規模なデーて参照されるだけでなく，格納された複数のデータを用い

タ収集・解析システムを整備する必要がある．

たデータ解析等にも利用される．そのため，大量の収集

本章では，JT-60SA におけるデータ収集から格納，解析までのデータの流れについて説明し，現在整備を進めている JT-60SA のデータベース（DB）
・システムについて紹介する．図１に，計測機器・トカマク本体設備側で取得されたデータがユーザに渡るまでの簡略的な流れを示す．本章
では DB の構成，データ収集系，データアクセス等について各節に分けて述べる．３．
１節では，JT-60SA における DBの構成と，各データの管理方法について説明する．３．
２節では，JT-60SA の計測器及びトカマク本体設備からのデータ収集の流れとその利用方法について紹介する．３．
３節では，複数の DB システムへのアクセス及びデータ解析のための
インフラ整備について紹介する．
図１

JT-60SA の実験 DB システムの概略．本章の各節で述べる
領域を示す．

National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology, Naka, IBARAKI 311-0196, Japancorresponding author’s e-mail: yamazaki.riho@qst.go.jp

２１３!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

データを適切に管理し，かつユーザが各データの違いを意
識せずに利用できるような DB システムを構築することが重要である．
上述の各データはデータフォーマットや利用方法が異なるため，すべてのデータに対し同一の格納方法を用いることは難しい．そこで，データの種類に応じ，複数の DB に分けることで，各データに適した管理を行う．JT-60SA における各種 DB の構成を図２に示す．元データサーバは物理
データの生成元となった生データ等を管理するサーバであり，実験データサーバは各設備が収集した物理データ及び平衡計算を行ったデータを管理する．解析サーバはこれら

図２の DB に登録された各データをユーザに提供するための窓

JT-60SAにおける各種DBの構成と設備からのデータの流れ．

口としての役割を担うことに加え，ユーザが作成した解析
データを管理する．解析サーバは各 DB へのアクセスライ

物理データの生成後においてもその生成過程を参照する

ブラリを持っているため，解析サーバを介して各データをためには，物理データとその生成元の生データ，使用した利用することが可能である．これにより，ユーザは複数の加工プログラム，較正データの関連性を明確に情報として

DBへのアクセスを効率的に行うことができる．さらに，解残す必要がある．よって，各データの紐付けをデータベー析サーバ上には JT-60SA 用のデータ解析用ソフトウェア

ステーブルにより行う．また，生データのヘッダ部に生成（eDAS）が整備されており，データのグラフ表示や基本的後の物理データの PID 番号を記述することで，紐付けをよなデータ解析も行うことができる．本節では JT-60SA で収り明確にする．これらの情報を DB システムに残すことで，集するデータとその管理方法について説明する．

物理データの再計算等の際に，物理データの生成過程を参照することが可能である．

３．
１．
３ 生データとその関連データ
プラズマ放電によって各計測器が収集するデータは，一３．
１．
４ 計測系データと運転系データ（実験 DB）

般にそのままの状態では物理データとしての解析に適さな各計測器が収集した物理データ（計測系データ）は放電

いため，変換や補正，間引き等のデータ加工処理（定型処に同期して収集されるが，トカマク本体設備が収集した物理）を行い，物理量としての意味を持ったデータに変換す

理データ（運転系データ）には放電に同期して収集されるる必要がある．元データサーバでは，物理データの生成元

データ（設備放電データ）と，２４時間連続的に収集されるとなった生データ及び定型処理に使用したデータ加工プロ

データ（設備監視データ）がある．計測系データ及び運転

グラム，計測器の較正データの管理を行う．

系データはどちらも実験データサーバに転送され，実験

元データサーバに収集される生データ量は放電１ショッ

DBに格納される．また，両データはヘッダ部と実データ部

ト当たり最大 170 GB（１００秒放電を想定）と大量であるたで構成され，ヘッダ部と実データ部のデータフォーマット

め，すべてのデータを一度に転送しようとすると，ネットを統一している．これにより，ユーザは計測系，運転系のワークに負荷がかかり，データ転送速度が遅くなる原因と区別なく両データを扱うことができる．

なる．そのため，生データの転送を実験終了後の夜間等，計測系データ及び設備放電データはプラズマ放電の直後

ネットワーク負荷の少ない時間帯に行う．転送する生デーに全設備から転送され，生データと同様に放電ショット番

タはヘッダ部と実データ部で構成される．ヘッダ部には号及び PID 番号をインデックスとして各フォルダに格納さデータの種別やその構造といった，データを読み出す際にれる．物理データのヘッダ部には生成元となった生データ必要となる情報が記述されており，これらの情報から実の PID 番号，使用した加工プログラムのファイル名及び較データ部の構造を知ることができる．また，生データは放正データのファイル名が記述される．これらの情報から格電ショット番号及び各計測量の識別番号（PID 番号）をイ

納された物理データの生成過程を参照できる．

ンデックスとして各フォルダに格納される．

設備監視データは，トカマク本体設備が連続的に収集す

図２の左上枠内に示すように，生データは放電後に定型るデータであり，１５分周期で実験データサーバに転送され処理が行われ，物理データに変換されるが，定型処理に使たデータは，１日分ごとに分けて格納される．設備監視用したデータ加工プログラム，較正データは放電ごとに変データはその時間軸となるデータ（時刻データ）と合わせ更する必要がない．よって，データ加工プログラム，較正

て転送されることが必要であるが，同一の計算機から収集

データはデータ転送年月日ごとに各フォルダに格納され，された設備監視データは同一の時刻データを持つため，計算式等の修正が行われた場合に再度登録される．また，

１つの時刻データに対しそれを参照する設備監視データは各ファイル名にはデータ転送年月日に加え，枝番を付けて複数存在する．例えば，超伝導コイル関連設備から転送さ登録するため，同日に複数のデータを転送することが可能れる設備監視データは約２０００種だが，その時間軸となる時である．これらのデータは生データと異なり，解析等の処刻データはわずか２種であるため，同一の時刻データが重理を行わないため，ヘッダ部を付加せずに転送する．

複して登録されることになる．よって，時刻データと設備
２１４

Special Topic Article

3.1 Database Structure in JT-60SA

R. Yamazaki et al.

監視データを別々に登録し，データの重複登録を防ぐ．まり，各種解析コード類によるシミュレーション結果やユー

た，各設備監視データのヘッダ部に，参照する時刻データ

ザが独自に生成したデータ等を含み，解析サーバ上で管理の PID 番号を記述することで，各設備監視データがどの時が行われる．解析 DB へのデータ登録は専用ツールで行わ

刻データに対応するかを明確にする．

れ，解析サーバの登録者であれば解析 DB へのアクセスが定型処理の際に使用した計算式や較正データの見直しに可能である．この解析 DB は FORTRAN のネームリスト形

より，生データに再計算等の処理を行う必要が生じた場式に準じたASCIIファイルをフォーマットとしているのが合，物理データの更新が必要となる．データの更新履歴は

特徴で，ユーザは各自で作成した解析データを自分のホー

Rev.1，Rev.2 のようにリビジョンによって管理される．こムディレクトリに登録し，データの編集を行うことができ

れにより，格納されたデータを上書き，削除することなく，る．また，他のユーザが作成した解析データを読み出すこ

更新前後のデータを並べて比較することが可能である．まとが可能である．解析 DB へのデータ登録及び読み出しにた，複数の物理データを再加工して二次的な物理データをついては，一般ユーザであれば誰でも行うことができ，生成する場合，各物理データのリビジョンと生成した二次（パブリッシュされたデータ等で，ある程度ルール化する

物理データのリビジョンを紐付ける必要があり，この機能ことで）各自で作成した解析データを他の多くのユーザがの実装を進めている．

共通して使用することができる．このように解析 DB は様々なデータに対応する柔軟性を持つ一方で，所定のデー

３．
１．
５ 平衡データ（平衡 DB）

タを規則的に格納するものとは限らないため，格納されて平衡 DB には，MHD 平衡計算コード（SELENE）［２］を用

いるデータが何かという管理は原則ユーザに委ねられる．

いて，Grad-Shafranov 方程式を解いて得られた磁束分布のそのため，解析 DB は別途 Description ファイルというデー情報が格納される．JT-60SA では，このデータに関して目

タ定義の情報をまとめたファイルと紐づけられており，的に応じて２種類のデータを配置する．１つは平衡データ

ユーザがこれを編集することができる．また，JT-60SAと呼ばれ，ユーザの要求に応じて特定のショット番号／時のデータ解析ソフトウェアや解析コードは，各データの説

刻において随時計算を実行し，結果を DB 上に格納するも明，次元や単位等の情報を記載したDescriptionファイルをので，これは主に放電終了後にユーザがデータ解析を行う

保持している．

ための利用を想定している．したがって，平衡データは

３．
１．
７ まとめ

ユーザが解析するたびに，その都度特定の時刻のデータが作成され，既にデータが登録されている場合は登録された

本節では，JT-60SA の DB ストラクチャについて簡単にデータを読み出す仕組みである．一方で，JT-60SA には述べた．JT-60SA の実験運転では，フォーマットや利用方

FAME と呼ばれる計算機が運用され，これは運転系設備か法の異なる複数のデータを大量に扱うため，各データにら放電終了の信号を受信し，ある仮定の下で自動的に平衡合った管理方法を採用することが重要である．JT-60SA計算を行い，結果を DB 上に格納する．FAME は JT‐６０Uの DB システムでは，設備から収集された生データから，時代から存在したシステムであり，放電開始から終了まで

物理量への変換を行った計測系データ及び運転系データ，

１００ミリ秒ごとに平衡計算を実行し，計算結果を FAME

さらにそれらのデータを元に解析を行った平衡データ及びデータとして格納するとともに，各種の平衡パラメータを解析データに至るまで，すべてのデータを格納・管理し，時系列データとして，実験データサーバに転送する．格納ユーザに提供できるような環境を整備している．また，各された FAME データは，磁束分布の時間変化をアニメー

データは元データサーバ，実験データサーバ，解析サーバ

ションとして見ることができるため，実験中にプラズマ位

でそれぞれ管理される．ユーザは複数ある DB に直接アク置形状制御が指令通りに動作しているか，計測器の視線やセスするのではなく，解析サーバというデータ提供の窓口

視点が実験に必要とされる磁気面上にあるかどうか等を確を通して，複数のデータを取得することができる．
現在，既に登録された物理データから生成された二次的認する目的で利用される．
なお，平衡データ，FAME データともに磁束分布を計算

な物理データを DB に登録するための機能の実装を進めてするためには，磁気計測の値や装置の導体構造物に流れるいる．二次物理データを多くの研究者が共通して利用する

渦電流を考慮する必要があるが，渦電流分布を計測するこために，二次物理データとその生成元となった物理データとはできないため，導体モデルを仮定して放電開始からののリビジョンを管理し，各物理データの更新に伴い自動的

コイ ル 電 流 や プラ ズ マ 電 流 の 時 間 変 化 か ら 導 出 す る．

に二次物理データを更新する機能を実装する．二次物理JT-60SA では，放電中にプラズマ位置形状制御用に実時間

データについては，詳細を３．
２節で述べる．

で計算された渦電流値は，磁気計測データとともに実験

参考文献

DB に格納され，これらを用いて平衡計算が行われる仕組みになっている．

［１］H. Shirai et al., Nucl. Fusion 57, 102002 (2017).
［２］T. Takeda et al., JAERI-M 8042 (1979).

３．
１．
６ 解析データ（解析 DB）
解析データは実験 DB や平衡 DB に格納されている各
データを用いてユーザが詳細な解析を行ったデータであ２１５

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
１６‐２１９

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

３．JT-60SA におけるデータ収集・解析インフラストラクチャ
3. Data Acquisition and Analysis Infrastructure in JT-60SA

３．
２ JT-60SA におけるデータ収集
3.2 Data Acquisition in JT-60SA
仲 野 友 英，坂 田 信 也，山 崎 莉 穂，浦 野

創， 戸 塚 俊 之

NAKANO Tomohide, SAKATA Shinya, YAMAZAKI Riho, URANO Hajime and TOTSUKA Toshiyuki
量子科学技術研究開発機構 那珂核融合研究所（原稿受付：２
０
１
９年２月２
２日）

JT-60SA におけるデータの流れを概説する．分光器や干渉計などの計測器から生成されるデータは，物理
データに変換され，実験データサーバに格納されるとともに，生データは元データサーバに格納される．他方，加熱装置やガスパフ装置などのトカマク本体設備から生成されるデータの一部も物理データに変換され，実験デー
タサーバに格納される．これらの物理データのうち一部のデータはさらに他の物理データを用いて再加工され，より有用な物理データとして，ユーザに供される．JT-60SA データベース・システムでは，このような再加工された物理データもデータベースに格納できる仕組みとリビジョン管理を実施する仕組みを実装する．また，運転系データのうち，プラズマ放電に同期せず２４時間連続的に収集されるデータの時間軸をプラズマ放電と同期する計測系データと共通にするため，計測系データの時間を絶対時間に置換する仕組みを実装する．
Keywords:
Diagnostic, database system, data link, processed data, raw data, JT-60SA

３．
２．
１ データ収集（計測系，運転系）の一連のデータの流れはプラズマ放電の終了後に直ちに実JT-60SA では数多くの計測器が設置され［１］，プラズマ

行されることが重要である．データ格納までに要する時間

放電に同期して種々のデータ（計測系データ）が生成されは，プラズマ実験実施者がデータを参照して，次のプラズ

る．他方，トカマク本体には加熱装置やガスパフ装置，真マ実験の条件決定のための思考に許される時間を左右する

空排気装置などが付設され，オン・オフのタイミングや実からである．

績値（加熱パワーやガスパフ量，圧力）などのデータ（運一方で，生データは物理データほどに，緊急を要さない．

転系データ）が生成される．運転系データは，必ずしもプ

むしろ，実験終了後に詳細解析のため，物理データに変換

ラズマ放電中だけに生成されるのではなく，例えば，真空されなかったデータを抽出する，あるいは実験データベー

容器内部の圧力や熱電対によるダイバータ板の温度など

スに格納されている物理データより高い時間分解で物理

は，プラズマ放電と次のプラズマ放電の間の時間にもデーデータを再評価する，などの利用方法が想定される．また，タとして記録される．運転系データは，計測系データと同

物理データよりもデータ量が多いため，次のプラズマ放電

様に研究に有用，場合によっては必須である．よって，までに元データサーバへの転送が完了しない可能性があ

ユーザには，運転系・計測系データの区別なく，シームレ

る．これらの理由から，生データをプラズマ放電とプラズ

スなデータへのアクセスを提供するべきである．そのた

マ放電の間に転送するのではなく，実験終了後の夜間に，め，種々のデータの特徴を吸収して統一性を高め，効率よ

計測器毎に割り当てられた時間枠内で元データサーバへ転く管理することによって，データベースの利便性を高める

送する方針である．なお，元データサーバには，ヘッダをように JT-60SAデータベース・システムの設計を進めている．

含む生データだけでなく，定型処理のために使用した較正

図１には JT-60SA におけるデータの流れを示す．分光器

データとデータ加工プログラムなど，生データから物理や干渉計など種々の計測器は生データを生成する．生デー

データを生成するのに必要な全ての情報が格納される．なタは，較正データなどを用いた物理データへの変換プロセ

お，運転系生データは各設備によって保管される．

ス（定型処理）を経て，実験データサーバに転送される．こNational Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology, Naka, IBARAKI 311-0196, Japancorresponding author’s e-mail: nakano.tomohide@qst.go.jp

２１６!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

3.2 Data Acquisition in JT-60SA

T. Nakano et al.

３．
２．
２ 一次および二次物理データの生成とデー
タベース・システムによる管理

複数の物理データ（この例では制動放射光強度，電子温
度・密度）を使用して，二次的な物理データ（同，プラズ

多くの物理データは，図１の左下枠内に示すように，他

マ実効電荷数）を導出する仕組みが必要であり，導出されの物理データを必要とせず，１種のみの計測器から生成さた二次物理データも実験データサーバに登録できるようなれる．たとえば，主プラズマ中のイオン温度は，荷電交換

データベース・システムの柔軟性と二次物理データに特有過程に由来して放射されるスペクトル線 C VI（+"7−8：の管理が必要である．二次物理データのリビジョン管理に

529 nm）を分光器によって測定し，波長較正されたスペク

は，二次物理データと一次物理データの紐付けが必要にな

トル線のドップラー拡がりの幅から導出される．他方，１る．この紐付けによって，一次物理データが修正された場

種のみの計測器で生成される物理データではプラズマ物理

合に二次物理データが適切に修正される．上の例では，制研究には不十分な場合があり，その場合には他の物理デー

動放射光強度の較正係数が変更された場合はもとより，電タを用いてより有用な物理データを生成する必要がある．

子温度や電子密度，さらには磁場平衡が修正された場合にたとえば，プラズマ実効電荷数 %*++を導出するには，以下も，プラズマ実効電荷数の修正が必要になる．この一連のの式で示されるように，制動放射光強度に加えて，電子温修正作業を人間が解析手順を遡って構成データ一覧を調べ

度と密度が必要である［２］（実際には，電子温度・密度分布

るのではなく，プラズマ実効電荷数のリビジョンに対応すのマッピングのため，磁場平衡も必要）．

る制動放射光強度，電子温度・密度のリビジョンを監視し，それらに不整合が認められた場合にはプラズマ実効電!
#"$*$ *-,#
" #
%$
"
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)%"+*+.,
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# ++
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%

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荷数の修正・再計算を自動的に促すようなリビジョン管理の仕組みが必要であり，JT-60SA データーベース・システ

"!
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，
with !" #&!"&$$!, #" )'#
,
#
$
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*'
$"!

ムに実装を進めている．
このような管理機能を持たせたデータベース・システム# + ,#
and %*++" % % ．
+*を構築することによって，複数の計測器で生成された生
データおよび一次物理データを用いて，二次物理データのここで，"'#%$は周波数 %の制動放射光放射率，+% は価数

高空間分解化や整合性の確認，冗長性の確保など，これま，)(の不純物密度，#はリュードベリ定数（＝13.6 eV）

で持たなかった価値を生み出す利用方法に発展させることはプランク定数（＝6.6×10−34 Js），(++はガウントファクができる．図２には，制動放射光強度を測定可能な計測器

タ ー，$は 微 細 構 造 定 数（〜1/137），* は 電 子 の 質 量を示す．X 線イメージング結晶分光器（XICS）と荷電交換，および &!
（＝9.1×10−31 kg），'は光速（＝3.0×108 m/s）

再結合分光（CXR）では，それぞれフォトンエネルギー−11はボーア半径（＝5.3×10m）である．制動放射光強度は

5 keVおよび波長529 nmのスペクトル線とともに制動放射

多くのプラズマ物理研究者にとってあまり有用ではない．

光が連続光として測定される．軟 X 線放射計測（SX）と可制動放射光強度よりもプラズマ実効電荷数の方が有用であ

視 分 光（Visible）で は，そ れ ぞ れ フ ォ ト ン エ ネ ル ギ ー

るのは明らかである．そこで，データベースに登録済みの

1−2 keV 付近および波長 523 nm の制動放射光強度が測定

図１

JT-60SA におけるデータ収集とデータの流れ．

２１７

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

データのフィッティングルーチンや磁場平衡へのマッピン
グルーチンの共通化，磁場平衡の統一性など，標準ライブ
ラリの整備といった技術的な基盤の構築も重要である．

３．
２．
３ 実験データベースとして格納される運転
系データ
運転系データは，プラズマ放電と同期して収集される設
備放電データ，プラズマ放電とは同期せずに２４時間連続的に収集される設備監視データから構成される．
設備放電データは，プラズマの生成・維持に直接的に必要となる装置の入出力データ，例えばガスパフ装置やポロイダルコイルの制御設定値やその実績データなどである．
これらの生データは，既に，図１で示したように，物理
データに変換後，実験データベースの一部として格納され，ユーザに提供される．なお，プラズマ放電の開始時刻
図２

JT-60SA 磁 場 平 衡 と 分 布 計 測 の 例．間 引 い た 視 線 を 示
す．XICS：X 線イメージング結晶分光，CXR：荷電交換再結合分光（視線があるポロイダル断面を貫く位置），SX：
軟 X 線放射計測および Visible：可視分光．（注）
検討中の計測器の視線も含まれており，必ずしも全ての計測器が実装されるのではない．

や終了時刻などのプラズマ放電に関わる情報データも設備
放電データとして格納される．
また，設備監視データは，実験運転中に機器状態の監視のため連続的に運転される装置，例えば真空容器内圧力やダイバータ板温度などのデータである．JT-60SA 実験運転より，その一部の生データが物理データに変換されたされる．これら４種の計測器から得られる制動放射光強度後，１５分周期で実験データサーバに転送され，実験データ

データのうち最初の３種は物理データとして実験データ

ベースの一部として格納される．

サーバに登録されず，生データとして元データサーバに保３．
２．
４ 設備監視データの利用管され，一般には利用されない場合が多い．しかし，これらの生データを較正データなどを用いて適切に加工するこ

設備監視データを実験データベースとして格納するにあとによって，制動放射光強度の物理データを生成すること

たり，粒子バランス研究等のプラズマ研究を目的としたが可能である．これによって，本来は制動放射光強度の計

データ，例えば真空容器内圧力や容器内外の温度や排気系

測は可視分光（Visible）の１視線のみであるため分布計測の質量分析器などのデータ，設備の機器状態の監視・開発は不可能であるが，他の３種の計測器の生データを利用す等を目的としたデータ，例えば超伝導コイル関連のヘリウることによって分布計測へ発展する．これによって，アーム冷凍系減圧機の回転数や減圧ポンプの出口オイル温度な

ベル変換により制動放射光強度の径方向分布を導出し，さどのデータを選定した．ただし，２０２０年３月末より開始さらに電子温度・密度の径方向分布を用いて，プラズマ実効れる統合コミッショニング期においては，真空容器内圧

電荷数の径方向分布を導出することが可能である．導出さ力，質量分析データおよびガスパフ装置などのトカマク本れたプラズマ実効電荷数の径方向分布を比較することに体設備が収集する全ての設備監視データ最大で約６
００点，

よって，これら計測器間の整合性を検証することにもつな加えて超伝導コイル関連のヘリウム冷凍機に関する全てのがり，これらの計測器の妥当性の確認という観点で成果が設備監視データ約２０００点を実験データベースに格納できる

本来目的の物理データ（例えば，SX なら軟 X 放射強度の絶ように準備を進めている．

対値およびチャンネル間の相対強度の信頼性の向上，CXR

プラズマ研究を目的とした設備監視データの利用時になら C VI スペクトル線強度の絶対値の信頼性の向上，なは，プラズマ放電時に同期して収集される計測系データとど）に還元される．JT-60SA データーベース・システムでの時間的な一致が必要不可欠である．しかし，計測系デーは，このような解析を実行できるようにツール整備（３．
３タがハードウェアのタイミング信号を介して厳密にデータ

節，eDAS）を進めている．さらには，全ての計測器で整合

収集機器間の同期を図るのに対し，設備監視データのデー

するプラズマ実効電荷数の二次元空間分布を再構築するこタ収集機器間の同期は厳密に図られてはいない．また，計とも可能であろう（注：これら４種の計測器で測定される測系データの収集に関わる機器はプラズマ放電開始時刻を

制動放射光のフォトンエネルギーまたは波長が異なるた基準とした相対時間をデータ収集時の時間軸とするので設め，これらの制動放射光強度をそのまま使ったアーベル変

備監視データも同様の時間軸でも表示でできるような仕組

換あるいはコンピュータ・トモグラフィーによる空間分布

みが必要である．この目的のため，設備放電データの一つの再構築はできないので，プラズマ実効電荷数などを介すであるプラズマ放電開始時刻及び終了時刻の絶対時刻を利る解析が必要）．

用して，設備監視データの時間軸を計測系データ同様にプ

このような二次物理データやその空間分布の導出を自動

ラズマ放電開始時刻からの相対時間に変換する仕組みを実的かつ省力化された保守のもとで行うには，径方向分布

装する．これに伴い，プラズマ運転に関わるデータ収集機
２１８

Special Topic Article

図３

3.2 Data Acquisition in JT-60SA

T. Nakano et al.

利用者への運転系データ提供例．（a）
時刻に対する上段：TFコイル１０‐１１クエンチ電圧，中段：減圧ポンプ出口オイル温度，下段：ヘリウム圧縮機回転数，および（b）
ショット番号 E060483 放電中の拡大図．図（a）
では，幅広い時刻（３時間）にわたって機器の運転状態を監視でき，図（b）では，これらの機器とプラズマ放電に同期して収集されるデータ，例えば計測系データ，との比較を想定している．（注）
これらのデータは通信試験に用いた模擬データの表示である．

器間の時刻の同期を目的とした全設備共通の NTP（Net-

放電情報データの利用，NTP サーバの設置および運転系

work Time Protocol）サーバの設置および設備監視データ

データのデータフォーマットの共通化により，設備監視の時間軸として絶対時刻を採用するようデータフォーマッ

データ利用における課題を解決し，より有効に活用できる

トを共通化する．

環境を整備する．JT-60SA 実験運転より新たに実験データ

また，これらの対策に併せ，設備監視データを利用者に

ベースの一部となる設備監視データの活用がプラズマ研究提供するためのツールの整備を進めている．図３に利用者の進展および設備機器の開発において大きく貢献することへの設備監視データ提供例として，超伝導コイル関連のヘが期待される．

リウム冷凍機データ（模擬データ）の表示を記す．図３（a）
は，機器の運転状態の監視を目的とした表示である．なお，

参考文献

グラフ上に時間軸の範囲内に行われたプラズマ放電をマー［１］JT-60SA Research Plan v4.0, JT-60SA Research Unit;
http://www.jt60sa.org/pdfs/JT-60SA̲Res̲ Plan. pdf(current as of Feb. 1, 2019).
［２］T. Fujimoto, Plasma Spectroscopy (International Series of
Monographs on Physics vol. 123) (Oxford, Oxford University Press 12004).

キングすることでプラズマ放電との関連を容易に調べられる．図３（b）は，プラズマ放電に同期して収集される計測系データとの比較を目的とした表示である．プラズマ放電
開始時刻と終了時刻を時間軸に設定することでプラズマ放電に同期した設備機器の状態変化をより詳細に把握することが可能である．

２１９

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
２０‐２２２

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

３．JT-60SA におけるデータ収集・解析インフラストラクチャ
3. Data Acquisition and Analysis Infrastructure in JT-60SA

３．
３ JT‐
６０SA におけるデータベースアクセス
3.3 Database Access Infrastructure in JT-60SA
浦野創，坂 田 信 也，山 崎 莉 穂

URANO Hajime, SAKATA Shinya and YAMAZAKI Riho
量子科学技術研究開発機構 那珂核融合研究所（原稿受付：２
０
１
９年２月２
２日）

JT-60SA ではデータの種類に応じた複数のデータベース（DB）を運用しており，これらの DB アクセスについては，C 言語や FORTRAN 等で記述された関数群をライブラリ化してユーザに提供する．JT-60SA では各々が構造の異なる全ての DB システムへのアクセスにおいて，ある程度共通化されたフォーマットを採用するように設計している．複数の DB を利用するような環境であっても，ユーザ側からは複雑なデータ構造を意識せずにデータ解析を行えるように，DB アクセスのユーザインターフェース上にはシンプルな DB 構造を仮想的に持ち込
むなどの工夫が重要である．
Keywords:
data analysis infrastructure, database, data access library, eDAS, JT-60SA

３．
３．
１ 概要

スライブラリを用意している．これは C 言語や FORTRAN

日欧の共同事業である JT-60SA 計画［１］では，核融合エで記述された関数群をライブラリ化しており，Python でネルギーの早期実現のために国際熱核融合実験炉 ITER の

wrapper 処理したオブジェクトをユーザに提供して い

支援・補完研究および人材の育成を主要目的としており，る．本節では，JT-60SA の DB アクセスのためのインフラ

日本国内からの実験参加の他，欧州からの実験参加がオンの整備について述べる．

サイト並びにオフサイトで想定されている．また，大型実

３．
３．
２ ユーザによるデータ取得と解析

験装置でのデータ解析においては，単に大容量データを扱うというだけでなく，第３．
１節で解説されたように，放電

図１にJT-60SAの解析サーバからの各種データアクセス

データ，運転データ，平衡データ，解析データ等の複数の及び eDAS 周りのデータフローを示す．JT-60SA では上述

異なる種類のデータを扱いながらデータ解析を行う必要がの通りデータの種類に応じた複数の DB を運用しており，あるため，可能な限りシンプルなデータアクセスのインフラを整備することが要求される．
JT-60SA におけるデータベース（DB）アクセスには，第一に JT-60SA 用のデータ解析ソフトウェア（eDAS）の利用を推奨している．eDAS については，過去にプラズマ・核融合学会誌における講座「今日からはじめる Python［２］」の中でまとめられているため，こちらも併せて参考にしていただきたい．eDAS は，大型装置におけるデータ
解析ソフトウェアとして十分な機能の拡張性を有する設計の下で開発されており，特に DB アクセスの観点からは，仮想的な DB 構造を GUI 上に持ち込むことでユーザ側からは複雑なデータ構造を意識せずにデータ解析を行える環境を提供している．次に，独自にプログラミングする等，さ

図１

らに高度なデータ解析を行うユーザのために，DB アクセ

JT-60SA の解析サーバからの各種データアクセス及びデー
タ解析ソフトウェア周りのデータフロー．

National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology, Naka, IBARAKI 311-0196, Japancorresponding author’s e-mail: urano.hajime@qst.go.jp

２２０!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

3.3 Database Access Infrastructure in JT-60SA

H. Urano et al.

DB アクセスライブラリ及び eDAS の各ツールは解析の目る特定のショット番号／時刻において，MHD 平衡計算

的に応じて DB との入出力を行う．JT-60SA の放電データ

コード（SELENE）［３］を用いて，Grad-Shafranov 方程式を及び運転データの実体は，実験 DB 上に PID 番号と呼ばれ解いて得られた磁束分布データが格納される．図１で平衡

る，任意に割り振られた英数字から成る９桁の識別子で一DB は解析サーバの外に配置されているが，この DB には，様に格納されており，解析サーバ上から DB アクセスの命

圧力分布と磁束分布の関数形を仮定し，さらに磁気軸にお令が来た場合には，この識別子によってデータを探索す

ける安全係数を１と仮定した条件の下で Grad-Shafranov

る．しかし，ユーザ側にとってはアクセスしたいデータに方程式を解いた平衡データが格納されており，基本的に誰該当する PID 番号を知る必要がある他，階層を持たない一がデータを作成しても同じ結果となるためにデータをユー様なデータ構造であるため探索領域が広いという問題が生ザ間で共有している．一方で，厳密には平衡 DB の一部のじる．そのため，JT-60SA での DB アクセスには，ユーザ

デ ー タ は 解 析 サ ー バ 内 に も 配 置 さ れ て お り，Grad-側が効率的にデータ探索を行えるように「カテゴリ名／

Shafranov 方程式を解く上で上記の仮定を変更する等した

データ略称名」という見かけ上の階層構造を導入してい場合には，解析サーバ内のユーザディレクトリ上に平衡

る．図２に JT-60SA における DB 構造を GUI で可視化したデータが格納される．しかし，先に述べた通り，ユーザイ

実験データの 例 を示 す．こ の よ う な 仮 想 的 な イ ンター

ンターフェース上には仮想的な DB 構造を配置しているた

フェースを用いることで，ユーザは PID 番号との関係はもめ，ユーザ側からは平衡データの実体が解析サーバの内側とより，その存在を知る必要がなくなる．また，DB システ

か外側かは全く意識する必要がない．

ムへのアクセスにおいては，異なる DB 間でもある程度共解析 DB には，eDAS や各種解析コード類で計算された通化された関数形のインターフェースを採用するように設結果等が格納されるが，このとき解析 DB 用のデータアク計している．

セスライブラリを用いることで指定のフォーマットに統一

さらに，PID 番号を持たない平衡 DB や解析 DB にも同様している．解析 DB は FORTRAN のネームリスト形式のに仮想的な階層構造を導入することで，DB の種別によらフォーマットを採用しているが，解析 DB 用のデータアク

ず同じフォーマットでのアクセスを可能にしている．これセスライブラリは C 言語や Python 等の言語にも対応した

によって，実験DB上に存在する放電データと解析DB上に

データアクセスを可能にしている．

存在する解析コードで計算されたデータという，本来全く

３．
３．
４ eDAS を用いたデータ解析

異なる構造の DB 上に存在するデータを容易に取得し，同JT-60SA では上述のように複数の異なる種類の大容量レベルで解析することが可能となる．

データを扱うため，データ解析の目的は多様にわたること

３．
３．
３ ユーザによるデータの格納は容易に想像できる．したがって，eDAS は十分な機能のJT-60SA では，放電データや運転データ等のルーチンに拡張性を有する設計の下で開発されている．特に DB アク

よって自動的に格納されるデータの他，ユーザが解析したセス用のオブジェクトは各 DB へのアクセスライブラリを

データ等の人為的に生成されたデータが存在する．これは含むプラグイン形式で開発されているため，DB の仕様変

主に平衡 DB と解析 DB が該当する．

更があった場合には，このオブジェクトをアップデートす３．
１節で解説されたように，平衡 DB にはユーザが解析するだけで全てのツールが利用できる．プラグイン形式の最大の利点はソフトウェアの拡張性であり，将来的な機能拡張に加え，ユーザ定義のオブジェクトを容易に取り込むことができる．
図３に，eDAS の放電波形描画ツール（eGIS）のユーザ
インターフェースを示す．eGIS は，解析するショット番
号，データ名等を GUI 上で指定し，DB からデータを取得
してグラフ描画を行う基本的なツールである．単に取得したデータを表示するだけでなく，例えば複数の実験データ
からグリンワルド密度の時系列データを作成・プロットするなど，簡単な演算を行うこともできる設計になっている．図３では，MHD 揺動解析のために磁気プローブ信号
をスペクトル分析している様子を表している．
前述の通り eDAS はデータの種類に応じた様々な DBにアクセス可能なため，実験 DB 上の放電データと輸送解析コード等で計算した解析 DB 上のシミュレーション結果

図２をグラフで比較することもできる仕様になっている．まJT-60SA における DB 構造を GUI で可視化した実験データの例．各データが９桁の PID 番号（スペースを含む）で整理されており，それぞれに「カテゴリ名／データ略称名（＝dname）」が割り当てられている．

た，eDAS は，実験 DB から呼び出した多チャンネル計測器の放電データ（各チャンネルの時系列データの他，ヘッダ部に各チャンネルの計測視野情報が格納されている）を平
２２１

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019とができるようにデータ解析ソフトウェア（eDAS）を整備している．各々が構造の異なる全ての DB システムへのアクセスにおいて，ある程度共通化されたフォーマットを採用するように設計しており，ユーザが独自にプログラミ
ングする場合でも DB アクセスに対する敷居はできるだけ低く保つように心がけている．また，このように複数のDBを利用するような環境であっても，DB アクセスのユーザ
インターフェース上にはシンプルな DB 構造を仮想的に持ち込むことで，ユーザ側からは複雑なデータ構造を意識せずにデータ解析を行えるように工夫している．さらに将来
的には，Windows Explorer に似た GUI を実装することで，
データ名称の変更やユーザ独自のカテゴリ作成，ショート
カットの利用等，この仮想的な階層構造を各ユーザが任意にカスタマイズできる仕様にすることを検討している．
JT-60SA におけるデータ解析の目的は多岐にわたるため，eDAS は機能の拡張性を想定して設計している．研究活動の進展に伴って，解析手法が変化する他，各種の DBや機器類，そして実験装置自体も改良されていくため，ソ
図３

フトウェアはそれらの変化に対して柔軟に対応できる仕様

eDAS の放電波形描画ツールのユーザインターフェース．
磁気プローブ信号から MHD 揺動解析を行っている例．

が求められる．eDAS は，DB アクセスモジュールを含めて，このような機能拡張に関するオブジェクトをプラグイ

衡 DB から読み込んだプラズマの磁気面上にマッピング処

ン形式で採用する設計になっている．また，一般ユーザが理し，それを空間分布データとして解析 DB に格納した後，利用する汎用ソフトウェアの場合は，イベント管理を wid-

いくつかの解析コード用の入力ファイルを作成する機能をget で構成された GUI として実装し，特にデータアクセス

有する．

やグラフ描画をインタラクティブな操作で行えるように開発することが重要である．

３．
３．
５ まとめ

最後に本章を執筆するにあたり，デジタルサーブ株式会

本節では，JT-60SA の DB アクセスのためのインフラの社の阪本三姫氏には，JT-60SAのためのeDAS開発及びDB整備について簡単に述べた．JT-60SA のようにデータの種開発における技術スタッフとして協力していただいた．感類に応じた複数の DB を配置している場合，データ解析の

謝いたします．

ために可能な限りシンプルなデータアクセスのインフラを参考文献

整備することが要求される．
JT-60SA では，各 DB へのアクセスについては，C 言語や［１］H. Shirai et al., Nucl. Fusion 57, 102002 (2017).
［２］浦野 創：プラズマ・核融合学会誌 94, 216 (2018).
［３］T. Takeda et al., JAERI-M 8042 (1979).

FORTRAN で記述された関数群をライブラリ化してユー
ザに提供している他，基本的なデータ解析を容易に行うこ２２２

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
２３‐２２８

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

４．レーザーエネルギー学実験データベース SEDNA の整備と利用
4. Development and Usage of Experimental Database for High Power Laser System
藤 岡 慎 介，石 田 正 人，奥 浩 行，久 保 田 良 典，阪 本 雅 昭，谷 口 麻梨香，
永 田 み ず 穗，橋 本 賢 子，山 ノ 井 航 平，長 友 英 夫，白 神 宏 之
FUJIOKA Shinsuke, ISHIDA Masato, OKU Hiroyuki, KUBOTA Yoshinori,
SAKAMOTO Masaaki, TANIGUCHI Marika, NAGATA Mizuho, HASHIMOTO Masako,
YAMANOI Kohei, NAGATOMO Hideo and SHIRAGA Hiroyuki
大阪大学レーザー科学研究所（原稿受付：２
０
１
９年１月１
５日）

大阪大学レーザー科学研究所は，大型レーザー装置を用いた高エネルギー密度科学研究の共同利用・共同研
究拠点である．大型レーザー装置を利用した研究は，その限られた実験期間とショット数故に，作業の効率化の為，グループを横断したチームによって進められる．実験の準備，装置運転の指示，実験結果，発表資料，論文など，様々なタイミングで，グループ内及びチーム内での情報共有が必要になる．多種のデータを多様なレベルで共有できるシステムとして実験データベース SEDNA（System of Experimental Database for NAtional users'
laser facility）を整備した．SEDNA は，研究成果への疑義が生じた場合のデータ追跡機能も有しており，捏造を予防する役割も担っている．
Keywords:
experimental database, high power Laser, data sharing

４．
１ はじめにbase for NAtional users' laser facility）を開発し，運用して大阪大学レーザー科学研究所（レーザー研）は，２００６年

いる．

に全国共同利用施設化して以降，実験データの保管と管理

４．
２ 実験データベース SEDNA 構築の背景

及び活用するためのシステムを，手探りながらも整備してきた．これには二つの動機がある，一つはポジティブな動SEDNA を構築する以前の状況を最初にまとめたい．当機であり，レーザーエネルギー学研究センター（当時）の時，データにアクセスできるのは，レーザー研内からのみ

全国共同利用施設化によって，世界中の研究者がデータをであり，完全に部局内で閉じたシステムであった．また，保管し，活用し，そこから成果を発信するという理念が生USB スティックや光学記憶媒体を用いたデータ受け渡し

まれ，その理念を実現するための仕組みとして，実験デーが横行しており，データのやり取りを全くトレースできな

タベースを構築することが必要になったことである．

い状態にあった．その上，様々な指示・連絡がメールベー

もう一つは相対的にネガティブな動機である．厳正な研スで行われ，指示書はメール添付で届き，最新のドキュメ

究倫理に基づく研究遂行が求められるようになり，デーントが一体どれなのかを見通し難い状態であった．フォー

タ・解析のトレーサービリティーの管理を強化する必要にマットの定まっていない重要な指示が複数あり，曖昧な指迫られた．国内では STAP 騒動，世界的には米国ベル研究示による間違いや，再確認を要するなど非効率な場面も所で起きたシェーン事件がデータ管理の強化に繋がったとあった．また，大量の紙の配布物など，資源の無駄使いも考えられる．両者に共通するのは，「計測器の物理的な特あった．

性に起因する補正処理含む，一切のポストプロセス処理がSEDNA がめざしたものは，世界中の共同研究者が所属行われていないデータ」，いわゆる生データの不在である．

研究室で実験提案・データ解析ができる環境を作ることで以来，生データの管理が厳しくなったことは，読者の多くある．また実験に関わるプロセスを規格化することで，不が認識されていると思う．

慣れな共同研究者が犯す間違いを予防することも重要であ

レーザー研では，キャトルアイサイエンス社の研究フると考えた．そして，オンライン化によって紙媒体での情ロー統合管理システム RCM（R&D Chain Management）

報共有を減らすと共に，いつでも最新の重要情報にアクセ

System［１］をベースに共同利用レーザー施設実験データ

スできるようにすることをめざした．その為にも，安心しベ ー ス シ ス テ ム SEDNA（System of Experimental Data-てデータ及び解析結果を保管できるセキュアな環境を構築

Institute of Laser Engineering, Osaka University, Suita, OSAKA 565-0871, Japancorresponding author’s e-mail: sfujioka@ile.osaka-u.ac.jp

２２３!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019すること．更にはデータ，データの流れ，解析の経緯を保成される「プラズマ」，四つ目は計測結果の背後にある物管・管理できるようにして，漏洩や捏造の予防を行う必要

理を明らかにする「シミュレーション」である．
図１に示すように，複数のグループが組み合わさったがあった．

チームによって実験は遂行される．グループは目的及び役

４．
３ 研究フロー統合管理システム RCM System
Software

割を単位として構成される．レーザーの運転を担うレー

SEDNA は，キャトルアイサイエンス社の RCM System

ターゲット製作グループ，プラズマ計測を支援するプラズ

ザー運転グループ，ターゲットの製作と検査を担当する

Software 上に構築されている．RCM は，基幹部分に XML

マ計測支援グループ，研究代表者と研究協力者で構成され（eXtended Markup Langrage）を採用し，データベースかた研究グループに大きく分類される．研究グループは研究

らユーザインターフェースを XML をベースに構築するこ

課題毎に独立に組織されるため，チーム内には複数の研究とが可能である．RCM には簡易の XmlViewer が付属してグループが存在する．レーザー条件が似通った研究グルー

おり，XML で記述されたデータベースを直感的，フレキシ

プが集まり，そこにレーザー運転グループ，ターゲット製

ブルに閲覧し編集することが可能である．XML を処理す

作グループ，プラズマ計測グループが加わって構成されるるための XSLT も利用可能で，データベースを目的に応じのがチームで，数ヶ月の単位で実験を遂行することで，作た形で再構築することが可能である．

業の効率化を図っている．

権限設定の機能を有しており，公開範囲を任意に定める

４．
５ 大型レーザー装置実験におけるデータ共有

ことで，個人の研究ノートからチーム内での情報共有，広く情報公開という形態をセキュアに実現することが可能で図２に大型レーザー装置実験のデータベースの概略を示

ある．全てのプロセスはログとして保管されており，過去

す．「ターゲット」のデータは，レーザーショットの最短の作業をトレースし，研究の再現性と信頼性を向上するこ

でも１ヶ月前から入力が開始される．
「レーザー」のデーとができる．更 に RCM を 基 盤 に ASNARO［２］と い うプ

タはショットと同時に生成され，「プラズマ」のデータはラットフォームも導入しており，ユーザフレンドリーな GUI

計測器から制御用のコンピュータにアップロードされるこによる操作のみでデータベース処理が可能になっている．

とで保存される．
「シミュレーション」はレーザーショッ
ト終了後，数ヶ月のタイムスケールで生成される．このよ

４．
４ 大型レーザー装置実験の特徴

うに，各コンポーネントのデータはそれぞれ異なる時刻に大型レーザー装置実験は，大きく四つのコンポーネント生成され，データベースに蓄積される．そこで，レーザーから構成される．一つ目は「レーザー」，二つ目はレーザーを発射するたびに割り振られる「ショット番号」を共通のが照射される「ターゲット」，三つ目はターゲットから生ID として利用し，四つのコンポーネントのデータを連携さᐇ㦂䝏䞊䝮㜰኱䝺䞊䝄䞊◊図１

大型レーザー装置実験におけるチーム構成の概要図．チームは，世話人（所内教員）の下，数ヶ月の単位で活動する．レーザー条件
や計測条件が近い複数の研究グループと，プラズマ計測支援グループ，レーザー運転グループ，ターゲット製作グループの連携で実験が遂行される．

２２４

Special Topic Article

図２

4. Development and Usage of Experimental Database for High Power Laser System

S. Fujioka et al.

実験データベースの概略．レーザーデータ，計測データ，ターゲットデータ，シミュレーション，解析データ等を SEDNA に集約し，国内外の研究者らと共有する．

せる仕組みとしている．

ケジュールを，使用するターゲットとレーザー条件と共「ターゲット」は少なくも実験の１ヶ月前に，実験グルーに，デイリースケジュールという形で所内のネットワーク

プからターゲット製作グループに発注される．ターゲット上で公開している．実験関係者は，デイリースケジュール

製作グループは，発注書に基づいてターゲットを製作するを見ながら，実験の準備を進める．この デ イ リ ー ス ケ

ため，発注書には必要な情報が不足無く含まれなくてはな

ジュールは実験データベースの柱となるものである．デイ

らない．SEDNA ではターゲット発注書を入力するフォー

リースケジュールはレーザー条件の要約のみが表示されてムを用意し，ターゲットに使用する部品の仕様，個数を明おり，その背後にはショットシートと呼ばれる，詳細な記し，部品の組み立て方法を不足なく入力できるようにしレーザー条件が記載されたデータが存在している．これはている．この発注書は実験の実務にあたる学生が作成する実験ノートに類するものである．また使用するターゲット

ことが多く，それ故に考慮不足や誤解による間違いは避け

は上記のターゲット番号と共に記載されている．ショットられない．ターゲット製作グループに提出される前に，所

後にショットシートとショット ID が関連づけられ，更に内の実験受入担当者がチェックし間違いが無いことを確認

ターゲットとショット ID も関連づけられる．

した後，ターゲット製作グループのグループリーダーに届

ショット後に自動的に，プラズマ計測データを保存する

くようにしている．ターゲット製作グループのリーダーがフォルダが生成される．フォルダ名にはショットIDが使わ製作の可否を判断した後に，ターゲット製作グループの技

れており，このフォルダの中にはよく使用される計測器の術職員に送られる仕組みとしている．この時，ターゲット

略称が書かれたサブフォルダがある．実験者は，ショットの種類毎に呼称が与えられ，この呼称によって発注書は管後にショット ID が書かれたフォルダの担当する計測名が理される．

書かれたフォルダにデータをアップロードする．このようターゲット製作を担当する技術職員は，部品を製作し，にすることで実験データとショット ID 及び計測器名が関組立を行い，組み上がったターゲット毎にターゲット番号

連づけられる．実験後，特定の計測器で得たデータを一括（６桁の数字）を振っていく．ターゲットに使用した部品やでダウンロードできるようにもしている．

組立後のターゲットの写真や寸法が，ターゲット番号と共更に，研究チーム毎に学会発表資料や論文を共有できるにデータベースに保存される．またターゲット番号と発注

ようにもしている．研究チームには課題番号が与えられて書の呼称が関連づけられ，ターゲット番号さえわかれば，おり，課題番号毎にデータを共有できるようになっていその発注書及び検査成績書がいつでも閲覧できるようにる．またショットIDのフォルダに校正や解析を施したデーなっている．

タを保管することも自由に可能である．

レーザーショットが始まると，実験グループとレーザー

４．
６ データ解析手法の共有

運転グループの連携が必要になる．レーザー運転グループ
は数十名の技術職員で構成されており，実験グループも多大型レーザー装置実験は極めてショットレートが低い．

い時は数十人の規模になる．数十人が効率的に動くため

激光 XII 号レーザーは一日で５ショット程度（使用するに，スケジュールの管理が必要である．一日のショットス

ビームの組み合わせによって２倍以上増やすことも可能）
２２５

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

であり，LFEX レーザーでは一日４ショットが最大であ可能なシステムであり，今後は SEDNA をシングルショッ

る．それ故に，単一の解析方法で大量のデータ処理をする

トベースのシステムから，繰り返しショットへの対応可能という経験が少なく，なかなかデータ解析手法の共通化がなシステムへの進化を遂げる必要がある．

図りにくいというのが実状である．MacとWindowsが混在

４．
７ データ共有駆動型の共同研究の重要性しているというのも解析の共通化を妨げる要因である．
しかしながら，最近では Python，Matlab 等を用い，GUI

我が国の科学技術分野における国際競争力の衰えが危惧環境を備えた解析プログラムを書ける，またはそのようなされ，例えば発表論文数は主要国内で唯一減少傾向にある

解析に興味がある学生が増加傾向にあり，OS 等のプラッことがマスメディア等でも盛んに指摘されている．このよトフ ォ ー ム に 依存 し な い 解 析 法 の 確 立 が 期 待 で き る．

うな憂慮すべき事態の打破には，研究のスタイルの変革がRCMは，GUI環境で解析データとコードを呼び出し処理す求められる．
実験分野においては現場至上主義，別の言い方をするる機能を有しており，この機能を活用した研究が必要であと，現場での様々な辛酸を共になめた仲間内での協力が過る．
パワーレーザーコミュニティとして，「パワーレーザー

剰に重視されていると感じている．著者自身，データの産インテグレーションによる新共 創 シ ス テ ム J-EPoCH 計

みの苦しみは何度も経験しているし，大型装置実験は連携画」を提案している［３］．セラミックレーザー及びファイで支えられていることは重々承知している．しかしながバーレーザーを活用したパワーレーザーの高繰り返し化技

ら，研究・教育を取り巻く環境は急速に変化（悪化？）し，術と，AI を活用した多ビーム結合技 術 に よ っ て，キロ

長期間に亘って現場に研究者又は学生を配置することがでジュール級のレーザーを繰り返し動作することが可能にきる，人的，金銭的，時間的余裕を持つ研究者はごく一部なった．そこに，プラズマデバイスによる多機能化が加わに限られているのは，ご承知の通りである．現場至上主義

り，学術開発の加速，新学術の創生，そして産業イノベーの下で，取得データを延々に限られた仲間内で占有するこションの創出が期待されている．レーザー学会「ハイパとは，最善の策ではないと考えられる．データ占有期間をワーレーザーによる高エネルギー密度科学」調査研究委員

明確に定め，期間終了後は解析能力を有しながらも，リ会のもとで様々な分野からの要求仕様をまとめ，装置設計

ソースが限られる研究者に参加を促し，研究ネットワークにフィードバックをかけている．

の広がりを図る必要があるのではないか？という問題提起をさせていただきたい．

このような高繰り返しレーザーが生み出す大量のデータを処理するためには，各種データの自動取得，データの予例えば，高エネルギー物理学や天体観測の分野では，取備解析の自動化，ディープラーニングを活用したデータの得したデータを共有することで，実験現場に参加できな

一次選別が欠かせない．RCM は大量データ処理にも対応かった研究者や，実験を専門としない研究者に対しても，

図３

パワーレーザーインテグレーションによる新共創システム J-EPoCH 計画．繰り返しレーザーを中心に，学術開発，新学術創出，産業イノベーションの創出をめざす．高繰り返しレーザーが生む大量のデータを処理するためには，それに対応したデータベースシス
テムの構築が不可欠である．

２２６

Special Topic Article

4. Development and Usage of Experimental Database for High Power Laser System

研究の機会を提供している．プラズマ分野においても，

S. Fujioka et al.

天文学分野では既に実現しているスタイルである．

データ共有を中心におき，データ駆動型の共同研究の促進

琉球大学の野崎真也准教授による，データ共有による成が求められていると考えている．我々も予算は限られてい果を一つ紹介させていただきたい［５］．この研究では，大量るが，データ共有の理念を掲げながら，システムを構築しのプラズマ X 線画像を主成分分析法を用いて統計処理していきたいと思っている．

た．ノイズは非主成分であるため，この処理によって，ノデータ公開を前提にせずとも，データの適正な管理は，

イズのみを選択的に除去することが可能である．図５（a）

取得したデータを活用するために不可欠である．個人管理

は，信号対ノイズ比の悪い信号である．図５（b）
はノイズのコンピュータの中で，データを保管し，処理し，解析す除去に一般的に用いられているウィナーフィルター（Low

るような方法では，どんなに貴重なデータであっても，数Pass フィルターの一種）を用いて，ノイズ除去を 行 っ

年後には全く素性のわからないゴミデータとなってしまいた．ウィナーフィルターでは，高周波を多く含むノイズをかねない．データの適正な管理のためにも，データベース

除去できているが，信号とノイズを弁別できないため，信の整備と活用は必須である．

号値の高周波成分も同時に失われ，信号が鈍っているのが図４はデータ公開の過程を図示したものである［４］．実

わかる．図５（c）は主成分のみを使って再構成した結果で

験データベースに蓄積されるデータの大半は生データであある．ごま塩ノイズが選択的に除去され，シャープな信号

る．これを解析可能なレベルに加工したデータを高レベルが得られているのがわかる．

データと呼ぶ．実験提案者は，高レベルデータを優先的に

４．
８ 最後に

利用する権利を一定期間有する．一定期間終了後は，データアーカイブスとして公開し，アーカイブスユーザとして教育・研究分野においては，コンプライアンスの強化が登録された研究者にも解析する権利を付与する．これは，推し進められ，ファカルティー・デベロップメントや，研

図４

図５

データ公開に基づくデータ共有駆動型共同研究．

主成分分析法を用いたデータ処理．大量データを統計処理することで，プラズマ X 線画像を構成する成分を抽出し，非主成分であるノイズを除去することに成功した．（a）処理に利用した信号対ノイズ比の低い画像．（b）ウィナーフィルター（いわゆるスムージング）処理を施した実験データ．（c）主成分のみを抽出した画像．

２２７

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

究倫理教育，情報セキュリティ講習，競争的資金に関する可欠であった．システム開発に当たっては，キャトルアイ

教育等々が必須となっている．いかに優れたデータベース

サイエンス社の上島豊氏，前田茂樹氏から多くのサポートを構築しても，それを利用するのは人間である．データ保及びアドバイスをいただいた．最後に利用者からのフィー存の重要性，データ共有の重要性，取得したデータの二次ドバックにも感謝いたします．

活用を意識した保存方法などの教育も必要であると考えら

参考文献

れる．

謝

［１］https://www.i4s.co.jp/rcm/rcmabs.html［２］https://www.i4s.co.jp/asnaro/asnaroinfo.html［３］http://www.ile.osaka-u.ac.jp/ja/research/mp2018/index.html［４］海老沢 研：日本物理学会誌 63, 670 (2008).
［５］S. Nozaki et al., Plasma Fus. Res. 7, 2404120 (2012).

辞

本開発の一部は大阪大学レーザー科学研究所の共同利用・共同研究拠点事業の支援の下で実施された．SEDNAの開発にあたっては，森尾登氏と退職された西原功修名誉教授，福田優子氏，島田京子氏及び山田研二氏の協力が不２２８

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
２９‐２３５

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

５．ITER のデータ解析インフラストラクチャ IMAS
5. Data Analysis Infrastructure for ITER 〜 IMAS 〜
細 川 哲 成，PINCHES Simon D.，ABADIE Lana
ITER Organization（原稿受付：２
０
１
９年２月２
３日）

本章では ITER の建設・運転期間を通じその統合モデリング計画（ITER Integrated Modelling Programme）
を支援するための解析インフラストラクチャ IMAS（The ITER Integrated Modelling & Analysis Suite）の概要と最近の開発動向について解説する．IMAS は汎用性・拡張性が高い ITER データモデルを中心として解析コードのモジュール化とワークフローの定義による統合シミュレーションの開発，及び共通なインターフェースを通じて実験・解析データベースの利用を可能とするソフトウェア・インフラストラクチャであり，建設・運転期間で必要となる計測，加熱，燃料供給及び制御システムなどの開発のための運転シナリオや解析ツールを提供する．
また，ITER 実験制御・データシステム CODAC における実験データアーカイブシステムの概要と IMAS との関連について紹介する．
Keywords:
ITER, integrated modelling, data structure, physics workflow, database, CODAC

５．
１．
１ ITER メンバーとの連携

５．
１ はじめにITER 統合モデリング計画とその実装である IMAS
［１，
２］

ITER 統合モデリングに関する ITER 機構と ITER メンの主要な目的は，３０年に渡る ITER の建設・運転期間におバーの各極内組織との関係を図１に示す．統合モデリングいて ITER Research Plan（IRP）［３］を遂行するための解析

専 門 家 グ ル ー プ（Integrated Modelling Expert Group:

インフラストラクチャを提供することにある．IMAS イン

IMEG）は ITER 統合モデリングの諮問に応じ，ITER メン

フ ラス ト ラ ク チ ャ は，主 と し て ITER を 構 成 す る 各 極バーで開発された要素コードの提供，ITER メンバーにお（ITER メンバー）から提供される要素コード，炉心プラズ

ける IMAS のインストールなど，ITER 統合モデリング活

マや装置を記述するデータモデル，データアクセスイン

動と各極との調整を行っている．ITER 統合モデリング計

ターフェース，データベース，ワークフローと，それらをITER メンバーの研究施設で利用可能とするインストーラ
や各種ソフトウェアツールから成る．ITER 統合モデリン
グ計画では，ITER の建設期における，より正確なプラズ
マの性能予測や制御システムの開発及び運転計画の作成を支援し，運転期においてはプラズマ制御やモデリングなどに資することが期待されている．ITER プラズマの物理的な理解を促進し理論・実験的な知見を集積していくために
ITER メンバー各極との国際協力を通じて IMAS インフラストラクチャの開発が行われているが，同時にそのための広範囲な調整も求められている．
本章では IMAS の概要について，その中心的な構成要素の説明を５．
２節で，IMASの統合シミュレーションと運転計
画データベースを５．
３節で概説する．５．
４節では IMAS の開図１

発を進める上で利用されているソフトウェア開発支援ツー
ルについて，また５．
５節では ITER 実験制御・データシステ
ム CODAC（Control Data Access and Communication）の実験データアーカイブシステムと IMAS との関連について紹介する．

ITER 統合モデリングは ITER メンバーとの広範囲に渡る協力・調整を要するが，特に IMEG,ITPA 及び ISF ネットワー
クが主要な役割を担っている．IMEG は ITER 統合モデリン
グ活動とインフラストラクチャ開発を，ITPA は基盤となる物理モデルの開発と実証を，ISF ネットワークは個別の物
理モデリングの開発を支援する．

ITER Organization, Route de Vinon-sur-Verdon, CS 90 046, 13067 St. Paul-lez-Durance Cedex, France
corresponding author’s e-mail: Masanari.Hosokawa@iter.org

２２９!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

画は ITER 協定によって規定されており，IMEG は国際トる．例としては，トムソン散乱計測の解析計算結果と実験

カマク物理活動（ITPA）による基礎研究・物理モデリン

計測結果を DD にある IDS "thomson̲scattering"に格納す

グの成果と共にそれを補完する形で ITER の炉心プラズマることで，両者を同じデータ構造・名称で比較できること

研究を支えている．

になる．ITER データモデルは炉心プラズマ研究に資する

ITER 統合モデリングはこの他にも客員研究員（VR），ことを目的としており，本質的にその進展に従って変更・

ITER プロジェクトアソシエイツ（IPA）や ITER 博士研究拡張されることを前提としている．このため詳細なライフ員が参加し，さらに ITER サイエンティストフェロー制度

サイクル管理基準が決められていて，複数のグループ共同（ISFN），ITER オペレーションネットワーク（ION）及びでデータモデルを修正することなどにも対応している．また，

ITER メンバーの各研究機関と協調し て 活 動 し ている．

多岐に渡る ITER データモデルは DD を XML 言語で記述す

ITPA の「高エネルギー粒子物理」グループでは，IMAS

るが，その変更にあたっては全体的に矛盾が発生しないよを利用して複数の加熱装置から発生する高速イオン分布のう設計ガイドラインが定められている．

ベンチマークを行い，将来的には ITER 運転シナリオにおInterface Data Structure（IDS）は DD にあって最も粒度ける高速イオンの安定性評価を計画している．また同「統が高く，単体として利用できる構造体（複数の異なる型を合運転シナリオ」グループ及び「輸送と閉じ込め物理」グ格納できるデータ型）であり，例としては装置を構成する

ループでは，ITER の運転キャンペーン PFPO（Pre-Fusion

各設備（コイル，計測，加熱装置）や物理的概念（平衡，プPower Operation）初期における定格の 1/3 の運転シナリオ

ラズマプロファイル）などがある．IDS により個々のデー（5 MA/1.8 T）に つ い て H モ ー ド 遷 移 の 評 価 の た め にタの由来を追跡する労が減り，異なるデータ通信を要する

IMAS を利用したベンチマーク活動を行っている．

様々なモジュール間の結合を容易にする．表１に IMAS
バージョン３．
２１．
０で定義されている IDS 名の一覧を，表２

５．
２ IMAS の構成要素に IDS: thomson̲scattering のデータモデルの例を示す．

５．
２．
１ 概要

５．
２．
３ データアクセス２０１１年に開発が始まった IMAS インフラストラクチャは

IMASインフラストラクチャではUALのAPI（Application

現在ITER機構において実装され，ITERメンバーの複数のProgramming Interface）として複数の言語（FORTRAN，研究機関で既に利用されている．その設計は the European

C＋＋，Python，Java，Matlab）をサポートしており，異なIntegrated Modelling Task Force（EU-ITM）［４］に由来し，るプログラミング言語で記述された物理モデル間の通信

IMAS の構成要素の多くがこれを基礎としている．IMAS

や，遠隔データへのアクセスを容易にする．

インフラストラクチャで中心的な役割を担うのが ITER

ITER の運転開始に先立ち，より正確な放電予測を行う

データモデルであり，開発者・利用者が別個に定義されたためには IMAS 上の解析コードと既存装置の実験結果につ

要素コードのデータ形式を結合毎に変換する労を軽減し，いて比較し妥当性検証を行う必要か ら，IMAS-UAL は計算モデルや装置に依存しない標準的なデータ形式を持つ

IDAM［５］システムに由来する統合データアクセス（Uni-

データベースを作成する際に効果的である．要素コードはfied Data Access: UDA）技術によって拡張された．UDA

互いに疎結合モジュールとしてワークフローを構成するは個別のデータ形式を ITER のデータモデルに対応付ける

が，これは想定する３０年の運用期間中の個別技術の進展に（マッピングする）プラグイン形式を採用することで遠隔対応するとともに，特定の物理モデルや解析コードの変更
表１が他へ与える影響を最小限にするためでもある．
５．
２．
２ IMAS データモデル
データモデルは一般的にどのようなデータが存在していIMAS Physics Data Model（ITER データモデル）v３．
２
１．
０で定義されている IDS 名の一覧表．DD の拡張・更新は主に新規のユース・ケースやユーザからの要望に従って行われる．

amns̲dataedge̲transport
barometryem̲coupling
bolometer
equilibrium
charge̲exchange
gas̲injection
coils̲non̲axisymmetric ic̲antennas
controllers
interferometercore̲instant̲changes iron̲core
core̲profileslh̲antennascore̲sourcesmagnetics
core̲transport
mhd
dataset̲description mhd̲linear
distribution̲sources mse
distributionsnbiec̲antennas
neutron̲diagnostic

るかを定義し，そのデータ構造についての情報をデータの作成者・利用者に示すものである．記憶装置上での IMAS
データはMDSplusファイル形式（またはHDF5）を取るが，利用者は炉心プラズマや装置を抽象化したデータモデルを意識すればよく，物理的なデータ形式を気にする必要はな
い．この抽象化により，ITER データモデルの適用範囲は解析計算だけでなく，ITER などの実験データにも広げる
ことが可能となる．ITER データモデルは解析コード間のインターフェースや実験データを区別なく記述するという目的をもっており，磁場閉じ込め装置を一般化することも視野に入れることができる．
ITER データモデルは２つの主要な要素に分けられ，まeceedge̲profilesedge̲sources

ず利用者が直接意識することになる物理的対象を抽象化した Data Dictionary（DD），次に DD にマッピングされた解析・計測データをショット・ラン番号に関連付ける機能であ
２３０

ntms
pelletspf̲activepf̲passive
polarimeter
pulse̲schedule
radiationreflectometer̲profile
sawteethsdn
soft̲x̲rays
spectrometer̲visible
summary
temporarythomson̲scatteringtftransport̲solver̲numerics
turbulence
wall
waves

Special Topic Article

表２

5. Data Analysis Infrastructure for ITER 〜 IMAS 〜

M. Hosokawa et al.

IDS をウェブブラウザで表示するコマンド“dd_doc”を利用した IDS: thomson_scattering のデータモデル表示例．

データにアクセスすることを実現しており，ASDEX Upgrade，JET，MAST，TCV 及び WEST などの実験データ
べースなどのためのプラグインが用意されている．UDAに は FAT ま た は non-FAT の２種 類 の 実 装 モ ー ド が あり，non-FAT モードでは UDA クライアントとサーバが互いに遠隔の別計算機上のプロセ ス と し て 動 作 し，FAT
モードではクライアントとサーバプロセスが同じ計算機上で実行され，UDA サーバーは実装されない．
図２

UDA では，サーバプログラムとして Unix 系オペレー
ティングシステムで動作する XINETD（eXtended Inter-

Unified Data Access（UDA）を利用する Python クライア
ントコード例．ITER クラスタ上で WEST の実験データを
IDS “maganetics”として取得している．

NET services Daemon）を利用している．XINETD はイン
ターネット上でのクライアント・サーバ型のデータベース

意しており，要素コードをワークフローツール上で動作す管理を可能とし，inetd に比べてよりセキュリティが確保る３種類のファイル（１）単独実行ファイル，（２）Kepler Ac-

されている．加えて UDA では X.５
０９証明書によるアクセス

tor，（３）Python関数を自動生成する．図３にKeplerを用い認証にも対応している．図２は UDA を利用する Python

た IMAS ワークフローのスクリーンショットを示す．

クライアントプログラムの例で，WEST の遠隔実験データ

５．
３ IMAS アプリケーション

を IDS "magnetics"として取得している．

５．
３．
１ 統合シミュレーション

ITER 実験制御システム CODAC では，一日当たり最大で数 PB の実験データを蓄積することが求められるが，構鍵となる支配的な物理現象や装置を包括的に含んだ統合

成の異なるデータ記憶装置への統一的，かつ柔軟なアクセ

シミュレーションを行うことは，より正確な運転計画を作ス方法としてUDAを利用する開発が進んでいる（５．
５節）．

成する上で重要である．自由境界平衡コードDINA［７，
８］と

５．
２．
４ ワークフロー統合モデリングコード JINTRAC［９］は，データ交換にそれ

ITER データモデルによるインターフェースを持った要

ぞ れ IMAS-DD を 採 用 し て い る が，こ の 目 的 の た め に

素コードはワークフローツール上で統合することができる

IMAS 上で DINA+JINTRAC の統合シミュレーションが行ようになるが，現在 IMAS インフラストラクチャはワーク

われた［１０，１１］．

フローツールとしてKepler［６］とPythonをサポートしてい本ワークフローでは，中心部からプラズマ対抗壁までをる．同じプログラミング言語で記述される要素コードの場

含む空間スケールで，ポロイダル磁場コイルやダイバータ

合，例えば主プログラム内で関数副プログラムの呼び出し

板への熱流束といった各装置の工学的な許容条件を満たしをするように比較的容易に結合することができるが，異なながら，運転シナリオの最適化（プラズマ位置形状制御法，る言語で記述されていたり，プログラム間で疎結合が要求

電流駆動，加熱や燃料供給など）による定格運転シナリオされる場合にはこれらを共通のワークフローツール上で動（15 MA/5.3 T）を実証した．X 点形成のランプアップ初期

作するモジュールに変換する必要がある．IMAS インフラから X 点がリミター配位へ遷移するランプダウンまでの全

ストラクチャではこのための変換プログラム"FC２K"を用放電時間について，自由境界条件の下に自己無撞着なペデ
２３１

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

図３

プラズマ制御システム開発支援のために DINA コードを利用したトカマクシミュレーター（Kepler ワークフロー）の作成例．

スタル MHD 安定性解析による圧力を考慮して検証したのは 初 め て の 試 み だ っ た と 考 え ら れ る．図４に DINA+JINTRAC ワークフローによる Q＝１０定格運転シナリ オ（15 MA/5.3 T）のうち，ランプアップからフラットトップ
初期までの時系列図を２ケースの施行回毎に示す．本計算
では両コードの計算結果は１％以内で一致し，シナリオが異なる２ケースの計算については約１％の誤差で解が早期
図４に収束している（計算時間は ITER クラスターで約２週間）．
本 統 合 計 算 に つ い て は さ ら に，HELENA［９］，MISHIKA［１０］コ ー ド を 用 い て ペ デ ス タ ル 圧 力 勾 配 の

ラ ン プ ア ッ プ か ら フ ラ ッ ト ト ッ プ 初 期 ま で の DINA+JINTRAC IMAS ワークフローによる DT 定格運転シナリオ（15 MA/5.3 T）の計算結果比較，試行回の違いは，放電立上げ間隔調整（８０→７５秒）と，立上げ後の H モード遷移までの時間変更による．

MHD 限界を考慮する安定性解析を行う改良が計画されている．一方，中心，周辺および SOL プラズマの輸送コード，

ン散乱計測で必要となる高速イオン分布関数など）には，

JETTO［１１］，SANCO［１２］，EDGE2D-EIRENE［１３‐１５］

DD の改定が必要に応じて行われている．

を統合したワークフローについても，DINA コードからのIMAS データベースには現時点で IRP にあるすべての平 衡 デ ー タ を 利 用 す る 改 良 が 行 わ れ て い る．DINA+

運転フェーズのシナリオである定格の 1/3（5 MA/1.8 T），

JINTRAC IMAS ワークフローではさらに，燃料補給によ

定 格 の 1/2（7.5 MA/2.65 T）及 び 定 格 運 転 シ ナ リ オ

り生じる中 Z 不純物の中心プラズマにおける蓄積が，フ（15 MA/5.3 T）が用意され，プラズマの平衡データと中心

ラットトップにおけるタングステンの蓄積を防ぐ可能性にプラズマのプロファイルが少なくとも共通に利用できるよ

ついて報告されている［１６］．

うになっている．それらの間となるシナリオデータに加え５．
３．
２ シナリオデータベースて，プラズマ電流を増大 す る 17 MA，長 時 間 定 常 放 電

ITER の定格放電予測の統合シミュレーションの進捗に（9 MA/5.3 T）
及び ハイブリッド運 転シナリオ（12 MA/5.3 T）

つ い て 前 述 し た が，ITER メ ン バ ー 各 極 の Domestic

もデータベース化された．

Agency（DA）や研究機関と解析結果 を 共 有 す る 場合，IMAS データベースではユーザを支援するためのツール

IMAS-DD を共通のファイル形式とすると効果的と考えらが複数用意されており，データの一覧を取得してフィルタれる．２０１６年の ITER Council（IC）において ITER の段階

リ ン グ 結 果 を 表 示 す る Python ス ク リ プ ト

的アプローチの採用が決まったことを受けて IRP が改定さ

"scenario̲summary"（図５），２次元平衡データや中心プ

れ，各運転フェーズにおける複数の運転シナリオ（燃料のラ ズ マ プ ロ フ ァ イ ル を 可 視 化 す る Python ス ク リ プ ト

種類，閉じ込めモードなど）の解析結果を共有・保存する"equiplot"，"kinplot"（図６）などがある．また，個別のデー

ために IMAS データベースが開発されている．このデータ

タに変更があった場合に電子メールで知らせるアラート機

ベースでは，既存の計算結果を IMAS データフォーマット

能も追加された．IMAS データベースは ITER に資するすに変換すること，及び新規にワークフローを実行して直接べての方がアクセスし，シナリオデータの可視化や IMAS

IMAS データファイルを作成することなどでデータベース

ワークフローへの入力などに利用可能となっている．利用

化 を 進 め て お り，ASTRA［１７］，CORSICA［１８］，DINA

者によって作成されたデータを IMAS データベースへ追加［１９］，JINTRAC［９］及び METIS［２０］コードが利用されてする場合には，受領に際してデータの検証やその目的などいる．IMAS データモデルとして存在しないデータ構造なが審査される．

どが明らかとなった場合（例としてはコレクティブトムソ
２３２

Special Topic Article

5. Data Analysis Infrastructure for ITER 〜 IMAS 〜

５．
４ IMAS インフラストラクチャの開発

M. Hosokawa et al.

ストラクチャのインストール自体も Module コマンドに各極に地理的に分散する IMAS ユーザ・開発者が課題をよって必要なソフトウェア環境を設定するので，最初に共有し問題解決していくために，Web ベースの課題管理シ

IMAS インフラストラクチャのインストールを試みる場

ステム JIRA が利用されている．提起された課題はチケッ

合，前提条件となるソフトウェアが Module コマンドを通トとして共有され，その種類に応じてタスクとして担当者して利用できる必要がある．

へ自動的に振り分けられる．現時点では，総計で約２０００件

IMAS インフラストラクチャでは分散型バージョン管理の課題が報告され，約７５％が ITER と ITER メンバーの担システム Git［２１］をベースとする Web ツールを利用して要

当者の協力で解決されている．図７では過去４年間で提起

素コード，ツール，インフラストラクチャ自身のソースプされた JIRA の課題数の推移と，問題の種類を示す．プロ

ログラムとその履歴を集中管理しており，開発ブランチ毎

ジェクトの管理という観点からは，JIRA は各タスクの進にアクセス権限をコントロールしたり，ソースプログラム

捗状況や消化率などをWeb上で可視化し，タスクを適切に編集時（プルリクエスト）のレビューなどに利用されてい配分することなどを容易にする．

る．また，このシステムと連動する継続インテグレーショ

IMAS インフラストラクチャでは，それ自体の移植性をン（Continuous Integration: CI）システムを併用し，前述の高めてITERメンバーの研究機関におけるUnix系計算機で変更があった場合に自動的にコンパイル，ビルド，単体・動作するようインストール過程を簡素化しており，主要な

回帰テストを行ってその品質の保全を図っている．

コンポーネントについて"configure - build - install"などの標

５．
５ ITER 実験データの保存と利用

準的な方法でインストールが可能である．ITER クラス
タ ー で は，動 的 環 境 切 替 を 行 う"Environment Modules"

CODAC は全部で２２０を数える計測装置と制御システム（Module コマンド）がコンパイラ環境や特定のバージョンから成る全系制御システムで，駆動装置，センサー及びプのソフトウェアへの切替・選択などで利用されており，最ラズマパラメータ計測制御に関わる全計測・制御機能を統新の IMAS インフラストラクチャ環境は，括する．CODAC の主要な目的の一つは，大規模な ITERの実験データの集積と，データアクセス及び可視化方法を$ module load IMAS

提供することであるが，これはそれぞれ異なる目的と実装というコマンド入力で設定できる．一方，IMAS インフラ

図５

図６

ITER シナリオデータベースにおけるデータ一覧の例．現時点で１
１５ケースのシナリオが利用可能．

図７ （上段）IMAS の JIRA システムにおいて作成された総課題数の時系列図；縦線＝IMAS バージョン更新日．（中段）未解決課題数の時系列図．（下図）未解決課題の IMAS コン
ポーネント毎の内訳．

ITER シナリオデータベースにある定格の 1/3（5 MA/1.8 T）の運転シナリオをデータベースツールで可視化した例．

２３３

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019を持つ４つの CODAC の制御ネットワークを通じて行われ

HDF５フ ォ ー マ ッ ト へ 変 換 可 能）
．図８に CODAC のる．

XPOZ に お け る デ ー タ ア ク セ ス の 流 れ を 示 す．同 じ
CODAC システム内でありながら設計上の要請から異なる!Timing Control Network（TCN）

データ構造を持つ各記憶装置に対して共通のアクセス手段IEEE‐
１５８８プロトコルによる同期信号用ネットワーク．

を与える目的から，多様な API を持ち，実験データだけで!Plant Operation Network（PON）

はなく平衡解析などの計算結果やメタデータへのアクセス

EPICS 用のネットワーク．

も可能とする UDA の利用が検討され，実装が始まってい!Synchronous Databus Network（SDN）

る．すでに DAN ネットワークから UDA を介してメタデー

プラズマ制御システム用の UDP マルチキャストネット

タを取得でき，実験データに関しては，その大きいデータ

ワーク．

容量のダウンサンプリングにより UDA を通じて計測デー!Data Archiving Network（DAN）

タの利用ができるようになった．IMAS-UDA を利用してTCP プロトコルによる大容量データ伝送ネットワーク．

実験放電波形や平衡解析結果をリアルタイムに表示するラ
イブディスプレイの開発も進んでいる．

EPICS（Experimental Physics and Industrial Control System）は実験装置の分散制御システム開発のためのソフト

５．
６ まとめ

ウェア環境［２２］であり CODAC の基礎となっている．実験
制御は Plant Operating Zone（POZ）で 行 わ れ，CODAC

IMAS インフラストラクチャは，ITER の実験・データ

システムの多くがここで動作するが，ITER はフランス政解析で想定されるソフトウェアツールへの需要を満たすた府の認可を受けた原子力基本施設（INB-174）としてそのめ ITER 及び各極の研究機関と共同で開発が進んでいる

法令に従い POZ での厳密な品質保証（Quality Assurance:

が，同時に既存実験装置の需要に答えることも指向していQA）が求められること，及び空間的制約などから，解析ることが特徴である．この共同開発を通じて成果物をコードを POZ 内の計算機に自由にインストールすること

ITER メンバー間で共有し，ITER の解析ワークフローの妥はできず，またすべての実験データを POZ 内では恒久的に当性を各極の実験データを下に検証することなどを可能と保存することはできない（POZ には１０日間保存可能）．こするだけではなく，ITER メンバーにとっては事前に ITERのため実験データは XPOZ と呼ばれる POZ の外のエリア
表３に設置される記憶装置に，リアルタイムに（ほぼ遅延なく）転送され，解析コードへの入力となったり，各極の ITER

ITER/CODAC の実験データアーカイブシステムの主なス
ペック．

項目
計算機数（PON）
総シグナル数（wires）
PON データ転送速度
PON 最大データ転送速度
PON データ記憶量
DAN データ転送速度
DAN 最大データ転送速度
DAN データ記憶量

メンバーに転送される．表３に４つの CODAC ネットワー
クの内，実験データ保存に主に関係する PON と DAN の主
要なスペックを示す．
DAN と SDN ではデータ形式が共通に HDF5 であるものの，それぞれ異なるネットワークアーキテクチャを持つことから互いの物理的データ構造に互換性がない．一方，
PON ネットワークでは制御信号を POZ と XPOZ 共通で
RDBMS（Relational Database Management System）である PostgreSQL に保存する（XPOZ へのデー タ 転 送時に

図８

ITER/CODAC の XPOZ における UDA 利用時のデータフロー．

２３４

値
1000
10000025［MB/s］
50［MB/s］
2.2［TB/日］
2-50［GB/s］
50［GB/s］
90−2200［TB/日］

Special Topic Article

5. Data Analysis Infrastructure for ITER 〜 IMAS 〜

M. Hosokawa et al.

［７］V.E. Lukash et al., Plasma Devices Oper. 13, 143 (2005).
［８］V.E. Lukash et al., 38th EPS Conference on Plasma Physics P2.109 (2011).
［９］G.T.A. Huysmans et al., Proc CP90 Conference on Comp.
Phys., World Scientific Publ. Co. 371 (1991).
［１０］A.B. Mikhailovskii et al., Plasma Phys. Report 23, 844(1997).
［１１］M. Romanelli et al., Plasma Fusion Res. 9, 3403023 (2014).
［１２］L. Lauro-Taroni et al., Proc. 21st EPS vol 1 (1994).
［１３］R. Simonini et al., Contrib. Plasma Phys. 34, 368 (1994).
［１４］A. Taroni et al., Contrib. Plasma Phys. 32, 438 (1992).
［１５］S. Wiesen et al., FZ-J?lich, EDGE2D-EIRENE coupling at
JET ITC (2005/2006) Project Report.
［１６］F. Koechel et al., Proc. 27th IAEA FEC, EX/P7-25 (2018).
［１７］G.V. Pereverzev and P.N. Yushmanov, IPP-Report IPP
5/98 (2002).
［１８］J.A. Crotinger et al., LLNL Report UCRL-ID-126284;
NTIS #PB2005-102154 (1997).
［１９］R.R. Khayrutdinov and V.E. Lukash, J. Comp. Phys. 107,106 (1993).
［２０］J.F. Artaud et al., Nucl. Fusion 58, 105001 (2018).
［２１］https://git-scm.com［２２］https://epics.anl.govの実験データへのアクセス・解析ツールの利用経験が得られる良い機会となっている．汎用性・拡張性が高い ITER
データモデルを中心とした IMAS インフラストラクチャの運用が既に始まり，ファーストプラズマに向けて数年後には ITER メンバーとの共同開発による解析ワークフローも
すべて出揃う見込みとなっている．大変良い時機ですので，是非 IMAS の導入をご検討なさってはいかがでしょうか．

Acknowledgements
ITER is the Nuclear Facility INB no. 174. The views and opinions expressed herein do not necessarily reflect those of the
ITER Organization.

参考文献［１］S.D. Pinches et al., Proc. 27th IAEA, FEC TH/P6-7 (2018).
［２］F. Imbeaux et al., Nucl. Fusion 55, 123006 (2015).
［３］ITER Organization, ITR-18-003 (2018).
［４］G.L. Falchetto et al., Nucl. Fusion 54, 043018 (2014).
［５］D.G. Muir et al., Fusion Eng. Des. 83, 406 (2008).
［６］http://kepler-project.org

２３５

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
３６‐２４０

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

６．研究室におけるデータ解析インフラストラクチャ
6. Data Analysis Infrastructure for a Small Laboratory
辻井直人
TSUJII Naoto
東京大学大学院新領域創成科学研究科（原稿受付：２
０
１
８年１
２月１
０日）

計測データ・解析プログラムの共有化は，大学の研究室規模の実験においても重要である．小規模な実験施
設では研究者同士のコミュニケーションの敷居は低い一方で，共有化するための仕組みを構築・管理することが難しい．核融合実験で広く使われているデータ管理ソフトウェア MDSplus を利用することで，基本的なデータ共有の仕組みであれば，ごく簡単に構築することができる．また，簡単なデータプロット・解析だけであれば，MDSplus 付属のソフトウェアでも行える．解析プログラムを共有する特別な枠組みはないが，MDSplus をベースにデータ収集・解析インフラストラクチャを組むことで，システム構築の労力を相当軽減することが可能となる．本章では，MDSplus による実験データ利用・管理を，東京大学の TST‐２球状トカマク装置での実装例を元に紹介する．
Keywords:
nuclear fusion, tokamak, data acquisition, MDSplus

６．
１ MDSplus とは
MDSplus［１］はパルス実験データを収集，管理及び解析するためのソフトウェアである．従来型のシステムでは，
デジタイザーのパラメータや生データ，解析データはそれ
ぞれ別々に管理されていた．これら実験データの処理を，
図１のように全てMDSplusを介して行うことで，データの管理や解析を大幅に簡略化することができる．時系列デー
タのプロッター等，汎用の解析プログラムは，MDSplus
データベースにアクセスする形で実装することで共通化することができる．MDSplus は Linux，Windows，Mac 上で動作し，データベ ー ス へ ア ク セ ス す る た め の イ ン ター
フェースは C，C++，FORTRAN，Java，MATLAB，IDL，
Python，Visual Basic，LabVIEW，PHP で実装されている．
MDSplus はマサチューセッツ工科大学等で共同開発されている．MDSplus をベースに高度なデータ管理インフラ
ストラクチャを構築することが可能であり，Alcator C-Mod
図１

では MDSplus が主要なデータ解析インフラストラクチャとして運用されていた．また，DIII-D，JET 等，世界中の磁場核融合実験にも実装されている．基本的なデータ共有
だけであれば比較的簡単に新規導入して実装できるので，
IT スタッフのいない大学研究室での利用にも適している．

東京大学 TST‐
２装置における MDSplus の実装．MDSplus
ソフトウェアはツリーデータベースとデータベース閲覧・
プロ ッ ト 等 の た め の ツ ー ル 群 か ら 成 る（図 点 線 内 部）．
データ収集やデータ解析は全て MDSplus を介して行われる．データユーザは jTraverser，jScope といった MDSplus
付属のツールを用いたり，Python 等の言語によりデータベースに直接アクセスする（図破線内部）．

本章では，まずデータユーザによるMDSplusデータベー
スへのアクセス方法，データプロバイダ（計測器の管理者）

合等，実際の導入方法についても，全体の流れがわかるよ

によるMDSplusの利用方法を紹介する．大学研究室においう，ごく簡単にではあるが説明する．

ては，このようなシステムの構築が一番のハードルになる
ので，MDSplus のセットアップや実験装置の制御系との統
Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Kashiwa, CHIBA 277-8561, Japancorresponding author’s e-mail: tsujii@k.u-tokyo.ac.jp

２３６!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

6. Data Analysis Infrastructure for a Small Laboratory６．
２ データユーザによる利用

N. Tsujii「BT」であれば，

６．
２．
１ jTraverser によるデータベース閲覧/TST2::TOP.MAGNETICS.TF_COIL:BT

MDSplus データベースは，ショット毎のツリー構造になっている．データにアクセスするにはツリーの名前ととなる．GUI 下部にあるテキストボックスにショット番号

ショット番号が必要となる．ツリー構造を閲覧するためにを入れる．TST2 ツリーの最新ショットをプロットしたいGUI ツール jTraverser（java プログラム）が用意されてい場合は，る．図２に東京大学 TST‐２装置の実験データのルートツ

CURRENT_SHOT(’TST2’)

リー（TST2 ツリー）を示す．木のマークのあるノードは別のツリーへの参照になっている．RF や計測に関連するとすれば良い．これらのシンタックスはデータプロバイ

デ ー タ は そ れ ぞ れ 独 立 な ツ リ ー（RF，ELECTRONS，

ダーによる利用の項で説明するが，TDI と呼ばれる言語でMAGNETICS 他）にまとめられ，全て TST2 ツリーの下にある．放電が終了し，データ収集が完了したタイミングで，配置されている．ツリー構造とノード名を工夫して作って表示を自動的にアップデートする設定も可能である．

おくことで，データユーザは，ある程度直感的に，自分の必要とするデータのパスを見つけることができる．例えば「MAGNETICS」の下にある「BT」はトロイダル磁場の時
系列データである．
６．
２．
２ jScope による放電データのプロット
パラメータ等スカラーデータは，jTraverser 上で対応するノードをクリックすることで値を確認することができる（図３）．放電の時系列データの表示には jScope と呼ばれるプロッターが用意されている．図４に jScope のプロット
画面を示す．各パネルには，プロットしたい信号のツリー，
ノード名を設定する（図５）．ノード名はデータプロバイ
ダー（計測器の管理者）に確認するか，整理されたツリー

図３であれば jTraverser から自分で見つけても良い．ノード名

図２のパラメータ「R0」の設定画面．

の正式なシンタックスは/（ツリー名）::TOP［．
（ノード名）］ ．．． ：（信号名）
である．大文字，小文字は区別しない．例えば，上記の

図２

TST-2 における MDSplus ツリーデータベース（TST-2 ツリー）．「MAGNETICS」（磁気計測），「RF」等のツリーがTST-2 ツリーの下に配置されている．データは各ツリー，
ショット毎に別々のファイルに保存される．

図４

２３７

jScope による時系列データ表示画面．拡大（Zoom），パン（Pan），データ値の読み取りカーソル（Point）等プロッ
ターに必要な基本的な機能が一通り実装されている．

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019を持ったデータであれば，共通のプログラムにより解析できるようになるので，プログラムの共有も促進される．

６．
３ データプロバイダーによる利用
６．
３．
１ プラズマ放電時の MDSplus の動作
MDSplus ツリーのショット番号‐
１はテンプレ ー ト ツリーになっている．プラズマ放電時には，まずテンプレー
トツリーを複製することで新しいショット番号のツリーが生成される．ツリーにはアクションと呼ばれる，データ収集時に実行されるスクリプトを登録するノードがある．アクションには，初期化，放電，データ収集といった放電
シーケンスのどのタイミングで実行されるかが設定されており，これらアクションが実行されることで，デジタイ
ザーの初期化やデータ収集がショットサイクルと同期して行われる．各アクションには依存関係を定義できるので，必要なデータが揃った後に，平衡計算を実行し，分布計測
図５

jScope の信号設定画面．信号型であれば，y 軸だけ登録すれば良い．

データをマッピングするというような動作を自動化できる．また，アクションの終了時にイベントを生成する設定
をすることで，６．
２．
２節で説明した，jScope上での対応する

jScopeはプロッターとしての基本的な機能を一通り備え

信号の自動アップデートが行われる．
６．
３．
２ パラメータの設定ており，直感的な操作で，プロットの拡大・縮小やパンができる．また，全てのプロットの x 軸を特定のパネルに揃

放電前には，デジタイザーのサンプリング周波数等のパ

えて y 軸を自動的にリスケールするボタンや，データカー

ラメータ設定を行う必要がある．これは新規ツリーのテンソル等，解析に役立つ機能が実装されている．

プレートであるショット番号‐１のツリーに対して行う．全

jScope を用いて，ツリーに登録されている信号型データてのパラメータ は jTraverser から変更すること ができをプロットすることができる．信号の種類が生データである．デジタイザーの運用のためにデバイス型が定義されてるか，または校正されたデータや平衡計算結果等の解析

いる．現在ではあまり使われなくなっているが，CAMAC

データであるかを気にする必要はない．

モジュールは既に実装されているので，単にメニューから

６．
２．
３ プログラムによるデータの読み込み選んで追加するだけで MDSplus システムに組み込むこと

データを表示するだけでなく，より複雑な解析を行いたができる．ノード名を右クリックし，メニューから「Setup

い場合には，何かしらのプログラミング言語でデータを読Device」をクリックすると，GUI の設定画面でパラメータみ込む必要がある．MDSplus においては，上に述べたようを設定することができるので便利である．デジタイザーのに，様々なプログラミング言語でデータにアクセスするイ

データ収集や，解析スクリプトの入・切はノードの右ク

ンターフェースが実装されている．ここでは Python をリックメニューの「Toggle On/Off」で行う．

使った MDSplus データベースの利用例 を 示 す．前 節の６．
３．
３ プログラムによるデータの書き込み「BT」（トロイダル磁場の信号）を，ショット番号１
００００に

パラメータの設定をスクリプトにより自動的に行う場合

ついて読み込む場合は以下のようになる：

や大量のデータを入力する場合等，プログラムからデータを書き込むには以下のようにすれば良い：>>> import MDSplus>>> tree = MDSplus.Tree(’TST2’, 10000)>>> import MDSplus>>> node = tree.getNode(’MAGNETICS.TF_COIL:>>> tree = MDSplus.Tree(’TST2’, 10000)

BT’)>>> node = tree.getNode(’MAGNETICS.TF_COIL:>>> y = node.getData().data()

R0’)>>> x = node.getDimensionAt(0).data()>>> node.putData(0.35)

y，x はそれぞれトロイダル磁場の信号と対応する時間軸で

上記の操作により，ショット番号１００
００のツリーの「R0」とある．また，ノード名は上に書いた絶対パスではなく，いうノードに値 0.35 が代入される．

TST2 下の相対パスで指定した．ここで，data()メソッド

６．
３．
４ ツリーへのパラメータ・信号の追加で返されるオブジェクトは numpy 配列になっているので，ツリーの変更には jTraverser を用いるのが便 利であ

大きなデータでも効率的に処理できる．

る．よ く 使 う デ ー タ タ イ プ は「NUMERIC」（数 値），

上記の数個のコマンドを使うだけで，全ての実験デー「TEXT」（文字列），「SIGNAL」（信号）である．数値と文タ，解 析 デ ー タ の 利 用 が 可 能 と な る．全て の デ ー タ を

字列はそれぞれパラメータとコメントに使える．信号型

MDSplus データベースで管理することで，同じような構造

は，信号と軸座標からなる．信号は一般に多次元でも良く，
２３８

Special Topic Article

6. Data Analysis Infrastructure for a Small Laboratory

N. Tsujii

６．
４．
２ ツリーパスの設定

対応する軸座標も次元の数だけ登録できる．特に軸座標が導入の際には，データベースの実体をどこに置くかを定なければ，登録しなくても良い．
通常は，過去のデータ構造は変えずに，今後の放電の義する必要がある．ツリーの実体はショット毎に３つのデータ構造を変更するので，テンプレートツリー（ショッ

ファイルに保存される．例えば，TST2 ツリーのショット

ト番号‐１）を編集することが多い．デジタイザーの生デー

番号１００００のデータであれば，タやシミュレーション結果等，数値データの保存には，放tst2_10000.tree,

電後にデータを格納できるように中身が空の信号ノードを

tst2_10000.characteristics,

定義しておく．生データから加減乗除等の簡単な計算で得

tst2_10000.datafile

ら れ る 信 号（校 正 信 号 等）を 登 録 し た い 場 合 は，TDI（Tree Definition Language）で信号を定義すると良い．例の３つのファイルである．テンプレートツリーはショット

えば，信号型 RAW_DATA から数値パラメータ OFFSET を引

番号の‐１ではなく「model」がファイル名につく：

いて SENSITIVITY で割った校正信号が欲しければ，信号

tst2_model.tree,型のデータとして

tst2_model.characteristics,(RAW_DATA ― OFFSET) / SENSITIVITY

tst2_model.datafile .

という表式を登録しておく．数値の読み込み・演算はノー

これらのファイルが保存されるディレクトリ（ツリーパドが評価された時（Python であれば data()メソッドが呼ス）は，環境変数

ばれた時）に行われる．TDI に関する補足として，時間軸（ツリー名）_path

が等間隔の数列であれば，直接全ての数値を保存するのではなく，で設定する．例えば TST2 ツリーであれば，tst2_pathにファイルを参照するディレクトリを優先順位の高い順に

（開始値）
：
（終了値）
：
（ステップ値）

セミコロン（;）で区切って設定する．新しいツリーは最ものように定義しておくと，ノードが評価された時にデータ

優先順位の高いディレクトリに作成される．ツリーパスにが生成されるので，保存データ量を節約できる．TDI は比は，ツリー毎に，最新のショット番号を格納するファイル

較的高機能のプログラミング言語になっており，TDI 命令

も 保 存 さ れ る．こ の シ ョ ッ ト 番 号 は 任 意 に 設 定 で き，だけで，ある程度複雑な解析が可能である．より複雑な計

jScope による最新ショット表示や，放電時の新ツリー生成

算の場合は，C や Python の外部関数を呼び出すことも可能の際に参照される．

である．ちなみに，小規模なグループではアーカイブデー

データベースアクセスのパーミッションはツリーの実体

タの総量を抑えることも重要であるが，MDSplus の数値であるファイルのアクセス権限と同じであるので，例えデータは（デフォルトの設定で）自動的に圧縮されるので

ば，計測器毎にツリーを分け，それぞれパーミッションを便利である．

設定することで，データユーザが誤操作により，自分が管最終的にデータユーザが使うべき校正信号や解析データ

理しないデータを変更してしまうのを防ぐことができる．

を，直感的にわかりやすいノード名の信号型で登録しておデフォルトの設定では，権限のあるユーザが誤ってデータくことで，データの共有が容易になる．

を上書きしてしまうのを防ぐことはできない．データの６．
３．
５ データの管理についてバージョン管理をオンにすることで，新しく保存したデー

MDSplus を用いることで，デジタイザーの設定値や校正タが以前のデータを上書きすることはなくなる．データを用パラメータ，取得データ等計測器に関する情報を全て一読み込むと，デフォルトでは最も新しいデータが返される

元的に管理することができるようになる．バックアップにので，データユーザの利用法は変わらない．

ついても，次節で述べるが，対応するツリーファイルを保MDSplus はショット毎にファイルが作られるので，単一存するだけである．小規模なグループでは自分なりのルーのディレクトリに大量のファイルが生成されてしまい，管ルで実験ノートやテキストファイル等にデータをまとめて理の効率が落ちる場合がある．この問題については，ツあるだけのことが多いが，MDSplus を積極的に活用するこ

リーパスをとで，データの共有化が容易になるだけでなく，データのtst2_path=/tst2/new/ ~ t;/tst2/models/ ~ t;/
tst2/archives/~g~f~e/~d~c/~t

一括処理等解析の効率化も可能となる．

のように設定して置くことで解決できる．ここで，「~t」
は ツ リ ー 名（こ こ で は tst2）に 展 開 さ れ る．「~c」，

６．
４ MDSplus の導入
６．
４．
１ MDSplus のインストール
MDSplus のウェブページ
［１］から各プラットフォーム「~d」，．．．，「~g」はショット番号の３桁目から７桁目に展用のバイナリをダウンロードできる．必要であれば，ソー開される．例えばショット番号１００００にアクセスした場合

スからのコンパイルも特に難しいことはない．一般的なは/tst2/archives/100/00/tst2/が 検 索 さ れ る のLinux，Windows 環境であれば問題なくインストールでき

で，各階層でのファイル・ディレクトリ数を抑えられる．

るはずである．

新しいショットは/tst2/new/tst2 に生成されていくの
２３９

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

で，実験終了後に/tst2/archives/...に移動するスク

このフェーズでは取得したデータのデータベースへの保存

リプトを OS にスケジュールしておくと良い．

を行う．平衡計算等のデータ解析を行うのも，このフェー

６．
４．
３ データ収集と自動解析

ズである．
６．
４．
４ データのリモートアクセス

データの収集・解析はツリーに登録されているアクションが実行されることで行われる．実際にアクションを実行

MDSplus はクライアント・サーバモデルで実装されてしたり，その実行を制御したりするサーバの設定はここでいるため，一度設定してしまえば，ユーザはローカルかリは割愛するが，［１］に詳しく説明されている．MDSplus のモートかを意識せず，データベースにアクセスすることがサーバに対して，制御系から放電シーケンスに合わせてできる．サーバ側で mdsip サービスが動いていれば，ユー

TCL コマンドを送ることでデータ 収 集・解 析 が 行われザ側としては，ツリーパスの環境変数に，サーバ名とポーる．最も簡単な設定では，まず TCL シェルを起動して，現ト番号を入れて在のショット番号を加算し，テンプレートツリーから新し（サーバ名）：（ポート番号）：：（ディレクトリ）いツリーを生成する：と設定するだけである．mdsip でデフォルトの８０００番ポー$ mdstcl

トを使っている場合はポート番号の指定は省略できる．

TCL> set current tst2 /increment
TCL> set tree tst2 /shot=-1

６．
５ まとめ

TCL> create pulse 0

MDSplus は核融合実験データの収集・管理・解析に必

この時，TST2 ツリー下にある子ツリーも全て一緒に複製

要な一通りの機能を備えており，大型装置を動かすシステ

される．次にアクションの実行テーブルを準備し，INIT

ムを構築するのに十分な汎用性を持っている．ただし，高フェーズに実行するものとして登録されているアクション

い信頼性を持ったデータベースとして運用するためには，を実行する．

そのためのハードウェア等のインフラが必要であり，それらを構築・運用するスタッフは結局必要である．また，

TCL> set tree tst2 /shot=0

MDSplus に実装されていない機能については，外部に付加

TCL> dispatch /build

的に実装するしかなく，そのような部分を共有する手間はTCL> dispatch /phase INIT

従 来 型 の シ ス テ ム と 同 様 で あ る．そ う い う 意 味 で は，

このフェーズでデジタイザーの設定，アームが行われる．

MDSplus の導入により，データの共有はすぐに実現できる放電開始を MDSplus で制御する場合はが，解析プログラムの共有についてはデータ共有の結果として促進される程度である．とはいえ，MDSplus をベース

TCL> dispatch /phase PULSE_ONにデータ収集系を構築することで，ゼロからシステムを構築する場合に比べて労力は相当軽減されるはずである．

とする．最後に，STORE フェーズのアクションを実行す
る．

参考文献

TCL> dispatch /phase STORE［１］MDSplus wiki (www.mdsplus.org)

２４０

J. Plasma Fusion Res. Vol.95, No.5 (2019)２
４１

小特集 プラズマ実験におけるデータ解析インフラストラクチャ

７．おわりに7. Conclusion
藤井恵介
FUJII Keisuke
京都大学工学研究科（原稿受付：２
０
１
９年２月２
６日）

本小特集では，複数人で行うプラズマ実験に際して必要考えられる．
（実際にはプログラム開発者が全てのデータとなるデータ解析インフラストラクチャについて述べた．

の結果を人力でチェックすることができないことから，

特に，大型実験装置ではデータの管理・共有のほか，基本ユーザが自身の使うデータを中間ファイルも含めてチェッ

的な解析データが自動的に生成されること，上流のデータクするべきという運用になるであろう．）の変更が追跡できることなどが重要である．大型装置を有さらに ITER のように超大規模なシステムになると，解する研究機関では，それぞれの優先度に従ってデータ解析

析プログラムの性能が及ぼす影響が広大になるため，そののための環境を整備している．

開発にはより一層慎重にならざるを得ない．システムにプ

データの保管・共有については標準的なデータベースのログラムを搭載するための審査も行われることになってい構築法がある程度確立されており，多くの機関・装置で現る．解析ソフトウェア開発に対する敷居はますます高く

在は大きな問題なく行われているようである．また，研究なってしまうだろう．

室規模の実験においても，MDSPlusなどの既存の枠組みをソフトウェア開発の潮流の一つに，オープン・ソースと使うことで，効率的にインフラストラクチャを運用していいう概念がある．例えば Python エコシステムを形成する

くことも可能になってきている．

Numpy などの多くのパッケージや，Python というプログ

一方で課題となるのは，解析の自動化やデータ変更の追

ラム言語自体オープン・ソースである．オープン・ソース

跡をどのように行うかである．一般的に行われる対話型のという言葉自体はソフトウェアのソースコードが公開され解析ルーチン で は，各 計 算 ス テ ッ プ の 結 果 を 担 当者がているという意味であるが，それ以上に誰がどの部分を開チェックしつつ，適切なパラメータ（平滑化フィルタの窓

発・修正したかもオープンであることが特徴である．どのの大きさなど）を決めて計算を行うという方法が（無意識ソフトウェアにどの程度開発・維持に貢献したかがクリアのうちに）採られている．これらを自動化し，ロバストなであり，それがソフトウェア・エンジニアの実績の一つとプログラムとして開発するのは単純ではない．開発にはそして評価される土壌もある．

れなりの時間と労力が必要である．また，自動化によりプラズマ・核融合コミュニティにおいても，解析プログ

誤った結果を出力しそれが後段に伝播してしまうというの

ラムの開発・維持による他の研究者への貢献が実績としてではないかという恐れを解析担当者が抱いてしまうことも評価されるようになってくると筆者は考えている．

Graduate School of Engineering, Kyoto University, KYOTO 606-8501, Japanauthor’s e-mail: fujii@me.kyoto-u.ac.jp, fujii@me.kyoto-u.ac.jp

２４１!2019 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.95, No.5 May 2019

!!
ふじ

い

けい

小特集執筆者紹介すけうら

藤 井 恵 介京都大学工学研究科．専門は光計測，機械学
習．２
０１
２年３月京都大学工学研究科博士後期課程修了．豊富に蓄積されているプラズマ実
験データの有効利 用 を め ざ し て，統 計 的 手
法・機械学習の導入に奮闘しています．趣味ではオープン
ソースソ フ ト ウ ェ ア の 開 発 に も 参 加 し て い ま す（https://github.com/fujiisoup）．プラズマ・核融合分野でもオープン
ソース・ソフトウェアの文化が広まればいいですね．
すず

き

ち

ひろ

まさ

かつ

り

ITER Organization, Science and Operations Department, Science Division, Confinement andModelling Section, Section Leader (acting) / Scientific Coordinator and R.O. for ITER Integrated Modelling Programme. ITPA Energetic Particle Physics
Topical Group Co-Chair.

ひこア バ デ ィ ・ ラ ナ

Abadie Lana
ITER Organization, Science and Operations Department, Control System Division, CODAC
Section, Database Engineer, Responsible for scientific data archiving and data access.

み

つじ

とも

なお

と

東京大学新領域創成科学研究科講師．２
０１
２年
アメリカ合衆国マサチューセッツ工科大学博士課程修了．同年ドイツマックス・プランク研究所ポスドク研究員．２
０１
３年東京大学新領域創成科学研究科助教を経て２０
１
８年より現職．専門はイオン
サイクロトロン周波数帯から低域混成波帯の波によるトカマ
ク・ヘリカルプラズマの加熱・電流駆動解析とレーザー・マ
イクロ波によるプラズマ計測．趣味はピアノを弾くこと．

ほ

量子科学技術研究開発機構那珂核融合研究所
技術員．現在は核融合研究のためのデータ処
理設備の開発を行っています．核融合分野に来て３年目ですが，ようやく核融合用語が分かるようになってきました．趣味は音楽鑑賞，特に JAZZ，インストバンドをよく聴きます．最近はライブにも足を運ぶよ
うにしています．
のい辻 井 直 人山 崎 莉 穂なかなり

サ イ モ ン ・ ピ ン チ

所属 核融合科学研究 所 ヘ リ カ ル 研 究 部 教授．主な研究分野はプラズマ物理，磁場閉じ込
めプラズマの熱・運動量の輸送及び磁気流体
不安定性．趣味は若い時はロッククライミン
グ，アイスクライミング．今はパラグライダー，バックカント
リースキー，マウンテンバイク．所属学会は日本物理学会，
プラズマ・核融合学会，アメリカ物理学会．
ざき

まさ

Simon D. Pinches

居 田 克 巳やまかわ

ITER Organization, Science & Operations
Department, Science Division, Confinement &Modelling Section, Computational Specialist
Integrated Modelling.

核融合科学研究所ヘリカル研究部助教．主な研究分野はデータ処理．LHD で収集されたデータの管理システムや自動解析システムの開発を行っています．好きなプログラミング
言語は Ruby．現在の趣味は未確認生物（Pok!mon）の採集および生態調査のフィールドワーク．
だ

創

ほそ

江 本 雅 彦いはじめ

細 川 哲 成核融合科学研究所ヘリカル研究部助教．主な研究分野は，磁場閉じ込め高温プラズマにおける，不純物分光計測 を 中 心 と し た 実 験 研
究．最近は，各種の高原子番号元素をプラズマ中に導入した際の，多価イオンからの極端紫外・軟エックス
線分光スペクトルの計測とその解析に携わっている．そのせいで，以前はあまりなじみのなかった，周期表の下の方にある元素の並びをほぼ覚えてしまった．
もと

の

浦 野

量子科学技術研究開発機構那珂核融合研究所
上席研究員．工学博士．２
００２年北海道大学大学
院工学研究科博士課程修了．独国 Max Planck
研究所，日本原子力研 究 開 発 機 構 を 経 て 現職．専門は周辺プラズマ物理．
２
０１
７年より ITPA 周辺ペデスタ
ル物理 TG 議長．趣味はルービックキューブ速解きで，自己ベ
ストは１１．９秒．最近は子どもたちにマジックを見せて笑顔にさせるのが楽しい．

鈴 木 千 尋

え

""

ふじ

おか

しん

すけ

藤 岡 慎 介大阪大学レーザー科学研究所教授・副所長．
大阪大学大学院理学研究科物理学専攻の協力講座を担当しています．高強度レーザーで生成される強磁場を利用し，レーザー核融合プ
ラズマの加熱効率の向上，相対論的磁化プラズマ科学等を研究しています．レーザー科学研究所では 100 Hz の高繰り返し
パワーレーザー装置の開発を進めており，最近は，このレーザーを多様な科学研究に活用する方法について，想像をめぐらしています．本小特集で扱っているデータベースインフラ
ストラクチャーは，高繰り返しパワーレーザーと対になるべ
きものと考えています．

ひで

仲 野 友 英量子科学技術研究開発機構那珂核融合研究所
上席研究員．博士（工学）．１９９８年京都大学大
学院工学研究科修士課程修了．専門はプラズ
マ分光．
２
０
１
７年より ITPA スクレイプオフ層とダイバータ物理トピカルグループ副議長．最近は娘と一緒に受験勉強しています．

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