データ同化による数値シミュレーションの高精度化

「データ同化（data assimilation）」とは数値シミュレーションデータと観測データの双方を用いて，高精度の解析結果を得る手法です。本研究室では，原子炉の熱流動解析にデータ同化を用いて，解析の高精度化を目指しています。

多成分ガス混合場における乱流シュミット数の最適化

ヘリウムー空気の成層中への水平ジェットの貫入挙動をシミュレーションするための乱流シュミット数（ガス混合の程度を決定するパラメータ）の最適化をデータ同化により試みました。

観測データに相当するデータをLES解析により生成し，それを元にしてRANS解析のデータ同化を実施し，乱流シュミット数の最適化を実施しました。

ヘリウム濃度分布　左：LES解析による分布，中央：RANS解析による分布，右：データ同化による分布。データ同化により，RANS解析結果が修正されている様子が分かります。

ヘリウム濃度分布と推定された乱流シュミット数の分布。乱流シュミット数を1とした状態から，データ同化により，最適化されている様子が分かります。ジェットによる混合が強い領域で値の分布が形成されています。