Fusion research has been a challenge for many decades and one important aspect is the diagnostics needed for operating a fusion plasma device. Here, plasma density and electron temperature are two aspects of a plasma that are important to know when operating a nuclear fusion device. Several measurement techniques exists where these quantities can be obtained along single lines through the plasma, but in order for volumetric profiles of the density and temperature to be obtained, a different technique is required. The light emitted from a plasma is easy to obtain when the density and temperature are known, but the inverse is much more difficult. In this thesis, the possibility to infer the density and temperature using Bayesian parameter inference with an optical camera filtered to Balmer-alpha emissions is analyzed. A plasma model that depends on 9 different parameters is presented followed by the inference of these parameters based on synthetic data in the form of a reference image from known parameters. The results show that 5 out of 9 shape parameters of the parameterized model used were possible to infer, as well as a parameter associated to image noise. The developed inference code was also found to work well for both well determined and less well determined parameter prior distributions. However, the computation times were on average 3 times as long when using less well determined priors. The errors of the model compared to ground truth profiles were largest at the edges of the plasma with the bulk plasma having errors less than 20%. The accuracy of the inferred density and temperature profiles was found to depend on the radius from the symmetry axis, increasing closer to the edges.

Fusionsforskning har varit en utmaning i flera decenier och en viktig aspekt är den diagnostik som krävs för att styra en fusionsplasma-enhet. Här är plasmatäthet och elektrontemperatur två viktiga kvantiteter av plasmor att kunna mäta i en nukleär fusionsanordning. Ett flertal tekniska metoder finns för att bestämma dessa kvantiteter längs med enskillda linjer genom plasmat, men för att få en hel rumslig profil på tätheten och temperaturen måst en annan metod användas. Ljuset som avges av ett plasma är lätt att bestämma om tätheten och temperaturen är känd, men inversproblemet är mycket mer svårhanterligt. I denna examensrapport kommer möjligheten att inferrera tätheten och temperaturen via Bayesisk parameterinferens med en optisk kamera filtrerad till Balmer-alpha emissioner att analyseras. En modell över plasmat som beror på 9 olika parametrar tas fram följt av inferens av parameterarna baserat på syntetisk data i form av en referensbild genererad med kända parametervärden. 5 av 9 form-parametrar och en parameter för bild-brus, var möjliga att inferera. Inferenskoden som utvecklades visade sig också ge bra resultat för både välbestämda och mindre välbestämda parameter- priors. Dock blev den genomsnittliga beräkningstiden 3 gånger längre för mindre välbestämda priors. Felen i densitet och temperatur-profilerna relative de sanna profilerna var mindre än 20% i bulk-plasmat. Noggrannheten av de infererade densitet och temperatur-profilerna visade sig ha ett radiellt beroende från plasmats symetriaxel, där de relativa felen ökade närmare plasmats rand.