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Locally mesh-refined lattice Boltzmann method for fuel debris air cooling analysis on GPU supercomputer

GPUスーパーコンピュータを用いた局所細分化格子ボルツマン法による燃料デブリの空冷解析

小野寺 直幸; 井戸村 泰宏; 上澤 伸一郎; 山下 晋; 吉田 啓之 

Onodera, Naoyuki; Idomura, Yasuhiro; Uesawa, Shinichiro; Yamashita, Susumu; Yoshida, Hiroyuki

福島第一原子力発電所の廃炉の方法の一つとして、空気のみで冷却する乾式法が挙げられる。日本原子力研究開発機構(JAEA)では、空冷性能のCFD評価手法としてJUPITERコードを開発している。しかしながら、JUPITERコードにおいて、複雑な原子炉内構造物を捉えた解析を実施するためには、非常の多くの計算資源が必要となる。このような問題に対して、本研究ではGPUスーパーコンピュータおよび適合格子細分化(AMR)法を適用した格子ボルツマン法に基づくCityLBMコードを開発している。CityLBMにて乾式法を模擬したJAEAの実験に対して検証計算を行なった結果、AMR格子の一様格子への収束性、および、実験値の再現を確認した。同じ解像度および同数の並列数にて計算速度の比較を行った結果、4台のGPU(NVIDIA Tesla V100)を用いたCityLBM法は、36台のCPU(Intel Xeon E5-2680v3)を用いたJUPITERの6.7倍の速度にて解析が可能であることが示された。

A dry method is one of practical methods for decommissioning the TEPCO's Fukushima Daiichi Nuclear Power Station. Japan Atomic Energy Agency (JAEA) has been evaluating the air cooling performance of the fuel debris by using the JUPITER code based on an incompressible fluid model and the CityLBM code based on the lattice Boltzmann method (LBM). However, these codes were based on a uniform Cartesian grid system, and required large computational time and cost to capture complicated debris structures. We develop an adaptive mesh refinement (AMR) version of the CityLBM code on GPU based supercomputers and apply it to thermal-hydrodynamics problems. The proposed method is validated against free convective heat transfer experiments at JAEA. It is also shown that the AMR based CityLBM code on 4 NVIDIA TESLA V100GPUs gives 6.7x speedup of the time to solution compared with the JUPITER code on 36 Intel Xeon E5-2680v3 CPUs.

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