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長谷川 雄太; 小野寺 直幸; 朝比 祐一; 井戸村 泰宏
第36回数値流体力学シンポジウム講演論文集(インターネット), 5 Pages, 2022/12
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。
山本 真哉*; 本多 眞*; 櫻井 英行*; 尾上 博則; 増本 清*
no journal, ,
観測結果から一意にモデルを同定できない不適切問題を解く手段として、データ同化技術が近年注目されており、筆者らは地下水流動解析を対象として、逐次データ同化技術の一種であるアンサンブルカルマンフィルタを用いた逆解析手法を開発してきた。本研究では、アンサンブルカルマンフィルタを用いて、不均質な透水係数分布を同定するための手法について検討し、その適用性を数値実験により検証した。本数値実験の結果、不均質な透水係数分布を概ね同定できたことから、揚水試験結果から水理地質構造の透水不均質性を評価する際にアンサンブルカルマンフィルタが有用な逆解析手法になりうることが示された。
長谷川 雄太; 井戸村 泰宏; 小野寺 直幸; 朝比 祐一
no journal, ,
GPUに適した乱流のアンサンブルデータ同化手法として、格子ボルツマン法-局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LBM-LETKF)の 開発を進めている。LETKFにおいては、状態変数ベクトル(シミュレーション変数)および観測変数ベクトル(実験から測定可能な量)が性能に大きく影響する。状態変数としては、単純にはLBMの速度分布関数をそのまま状態変数とする27要素ベクトルを用いる方法が考えられるが、巨視的量である密度・速度を状態変数とする4要素ベクトルを用いる方法も可能である。本研究において、上記の2つの方法について計算精度および計算速度を比較し、乱流データ同化に適した状態変数ベクトルを選定する。