格子ボルツマン法と局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LBM-LETKF)による3次元乱流データ同化

Data assimilation of three-dimensional turbulent flow using lattice Boltzmann method and local ensemble transform Kalman filter (LBM-LETKF)

長谷川 雄太   ; 小野寺 直幸   ; 朝比 祐一   ; 井戸村 泰宏   

Hasegawa, Yuta; Onodera, Naoyuki; Asahi, Yuichi; Idomura, Yasuhiro

格子ボルツマン法と局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LBM-LETKF)による乱流のアンサンブルデータ同化をGPUに実装し、精度の検証を行なった。32GPUを用いて、格子点数2.3、アンサンブル数32の条件で、3次元角柱周りの流れ対してデータ同化実験を実施した。本実験におけるデータ同化の時間間隔は、カルマン渦周期の半分に設定した。精度として、揚力係数の誤差(normalized mean absolute error; NMAE)を測定したところ、データ同化なし、ナッジング法(より単純なデータ同化手法)による同化、およびLETKFのそれぞれにおいて、誤差は132%, 148%、および13.2%であった。これにより、観測頻度が低い本計算条件においては、ナッジング法のような簡易な手法では解に系統的な遅れが現れてデータ同化の精度を保つことができない一方で、LETKFでは良好なデータ同化精度を示すことが確認できた。

This study implemented and tested the ensemble data assimilation (DA) of turbulent flows using the lattice Boltzmann method and the local ensemble transform Kalman filter (LBM-LETKF). The computational code was implemented fully on GPUs. The test was carried out for the 3D turbulent flow around a square cylinder with meshes and 32 ensemble members using 32 GPUs. The time interval of the DA in the test was a half of the period of the Kalman vortex shedding. The normalized mean absolute errors (NMAE) of the lift coefficient were 132%, 148%, and 13.2% for the non-DA case, the nudging case (a simpler DA algorithm), and the LETKF case, respectively. It was found that the LETKF achieved good DA accuracy even though the observation was not frequent enough for the small scale turbulence, while the nudging showed systematic delays in its solution, and could not keep the DA accurately.