A turbulência em plasmas confinados magneticamente apresentam certas propriedades universais com a presença de estruturas coerentes de alta densidade, genericamente denominadas de bursts. Essas estruturas se propagam de forma convectiva e, portanto, têm um impacto relevante sobre o confinamento. Esta dissertação busca estudar o regime de correlação temporal entre bursts que foi observado em um conjunto de descargas no Texas Helimak com objetivo de avaliar a reprodutibilidade deste fenômeno e sua descrição fenomenológica baseada em simulações pelo modelo de Trem de Pulsos (Stochastic Pulse Train Model) alterado para considerar a correlação temporal entre bursts. É adotado que a PDF do intervalo de tempo entre bursts segue uma distribuição gama com parâmetro de forma, k, e de escala, s, que se relacionam com o intervalo de tempo entre pulsos sucessivos, , por = ks com variância V = ks^2. A fim de achar uma estimativa para k, foi utilizada uma equação desenvolvida no artigo de referência (PEREIRA et al., 2019) para o ajuste do histograma do intervalo de tempo entre bursts sucessivos. Entretanto, foi observado que a equação do modelo proposto era incompleta e que isso levava a resultados tendenciosos. Com o objetivo de melhorar a estimativa do valor de k, um processo de ajuste em duas etapas foi desenvolvida neste trabalho e, com isso, foi possível reproduzir alguns resultados do artigo de referência.

Turbulence in magnetically confined plasmas exhibits certain universal properties with the presence of coherent high-density structures, generically called bursts. These structures propagate convectively and, therefore, have a relevant impact on confinement. This dissertation seeks to study the time correlated bursts regime observed in a set of shots in the Texas Helimak and the main goal is to evaluate the repeatability of this phenomenon and its phenomenological description based on simulations with Stochastic Pulse Train Model (SPTM) modified to consider the correlation in time between bursts. It is stated that PDF of time interval between main bursts follows a gamma distribution with parameter of shape, k, and scale, s, which relate to the time interval between successive pulses,, by = ks with variance V = ks^2. In order to find an estimation of the value k, an equation developed in reference article (PEREIRA et al., 2019) has been used in a non-linear fit on the histogram of time interval between successive bursts. But its been observed that the model of equation is not completed which leads to biased results. As a mean to better estimate the k value, a fitting process with two steps was developed in this work and it was able to reproduce some results found in the reference article.