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論文

圧縮性気液二相流に対する保存則に基づく多次元sharp-interface法の開発

神谷 朋宏; 吉田 啓之

第37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), 8 Pages, 2023/12

原子力発電所において事故時に炉心が溶融した時に発生することが懸念される蒸気爆発をシミュレーションするため、圧縮性気液二相流における保存則を満足するsharp-interface法を開発した。前回の発表では、一次元衝撃波問題を用いて開発手法を検証した結果について報告したが、本発表では、多次元における手法概要と検証結果について報告する。ghost-fluid法は気液界面にまたがる差分を回避できるため、それに起因する界面での数値拡散が生じない。本来、界面はセルを横切るため液体と気体が共存するセルが現れるが、そのようなセルを用意しないため、保存則を満たすことができない。そこで、VOF法によって液体と気体が共存するセルを用意することで、保存則を満たすghost-fluid法を開発した。本手法における仮想流体の値は共存セルと純粋セル(気体または液体のみで占められるセル)の相互作用を見積もった結果を反映している。多次元の基礎式の時間発展は幾何学的VOF法の一つであるスプリット法を導入して解いた。検証問題として、水中爆発問題を解析し、保存則を満たしつつ気泡の膨張や圧縮波の伝播といった蒸気爆発で現れる現象を再現できた。

口頭

圧縮性気液二相流における保存則に基づくsharp-interface法の開発(第2報); 多次元への拡張

神谷 朋宏; 吉田 啓之

no journal, , 

原子力発電所において事故時に炉心が溶融した時に発生することが懸念される蒸気爆発をシミュレーションするため、圧縮性気液二相流における保存則を満足するsharp-interface法を開発した。前回の発表では、一次元衝撃波問題を用いて開発手法を検証した結果について報告したが、本発表では、多次元における手法概要と検証結果について報告する。ghost-fluid法は気液界面にまたがる差分を回避できるため、それに起因する界面での数値拡散が生じない。本来、界面はセルを横切るため液体と気体が共存するセルが現れるが、そのようなセルを用意しないため、保存則を満たすことができない。そこで、VOF法によって液体と気体が共存するセルを用意することで、保存則を満たすghost-fluid法を開発した。本手法における仮想流体の値は共存セルと純粋セル(気体または液体のみで占められるセル)の相互作用を見積もった結果を反映している。多次元の基礎式の時間発展は幾何学的VOF法の一つであるスプリット法を導入して解いた。検証問題として、水中爆発問題を解析し、保存則を満たしつつ気泡の膨張や圧縮波の伝播といった蒸気爆発で現れる現象を再現できた。

口頭

大型格納容器実験装置における自然対流による成層浸食挙動のデータ同化を用いた解析

石垣 将宏*; 廣瀬 意育; 永井 亨*

no journal, , 

過酷事故時の格納容器内熱流動挙動の安全評価においては容器内ガス挙動を正確に評価することが重要である。格納容器内では3次元的な流動が支配的となるため、数値流体力学(CFD)解析の高度化が必要となる。CFD解析に対して、観測データとシミュレーションデータの双方を用いたデータ同化を適用することで、高精度の解析の実現が期待できる。本研究では、原子力機構が有する大型格納容器実験装置CIGMAにおける自然対流による成層浸食実験(CC-PL-27B実験)のCFD解析に対し、データ同化手法の1つである局所アンサンブルカルマンフィルタ(LETKF)を適用し、LETKFによる解析性能の評価を行う。当該実験はヘリウム・空気による密度成層が自然対流により浸食される過程を計測した実験である。実験データにはCIGMA実験におけるガス濃度および温度の計測データを用いた。CFD解析にはCFDコードのOpenFOAMを適用し、乱流モデルには浮力の影響を考慮した標準k-epsilonモデルを適用した。データ同化により、大きく解析精度が向上した。特に温度分布の予測精度が向上した。発表では、計測点数に対する感度等の検討結果について報告する。

口頭

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における状態変数ベクトルの選定について

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。

口頭

適合細分化格子ボルツマン法による東京都市街区内の風況ラージエディシミュレーション

小野寺 直幸; 井戸村 泰宏; 長谷川 雄太; 朝比 祐一; 稲垣 厚至*; 下瀬 健一*; 平野 洪賓*

no journal, , 

我々の研究グループでは、都市全域を含む広域の風況場から細かな路地等を捉えたマルチスケールの風況シミュレーションコードCityLBMの開発を進めている。CityLBMは、格子ボルツマン法に適合細分化格子を適用した省メモリ化、および、GPUスーパーコンピュータによる高性能計算により、数km四方に対してリアルタイムシミュレーションが可能である。本研究では、東京工業大学周辺の建物、地形、植生、およびメソスケールの雲解像モデルCReSSの風況を境界条件としたメートル解像度のシミュレーションを実施した。ドップラーライダーの観測と比較した結果、日中の主風向が大きく変化する条件下においても、風況を良く再現していることが確認された。

口頭

Multi-phase field法を用いた気泡流解析

杉原 健太; 小野寺 直幸; 井戸村 泰宏; 山下 晋

no journal, , 

原子力工学において燃料バンドル周りの気液二相流は、出力制御や限界熱流束、安全評価などにおいて非常に重要である。従来の平均化二流体モデルに変わる計算手法として、Volume of fluid法やPhase field法のように界面挙動を直接計算する高精度解析が可能となりつつあるが、計算コストや界面モデルに課題がある。従来の界面捕獲法を用いた解析では、接近した気泡同士が連鎖的に非物理的な合体を繰り返すため、気泡の集団的挙動を正しく計算できずボイド率分布の予測精度が著しく低下することが明らかになっている。上記問題を解決するためには個々の気泡を独立に計算し、流速や表面張力などの局所的な物理量から合体するか否かを判定するモデルが有用であると考えられる。本研究では上記モデル作成に向けて、気泡同士が合体しない条件における気泡流解析を実施して実験結果との比較によりその解析精度を議論する。界面モデルにはMirjalili等が開発したN-phase modelに基づくmulti-phase field法をベースに、界面補正パラメータを最適化した手法を適用する。また、多数の相を扱うmulti-phase field法の省メモリ化手法としてActive Parameter Tracking(APT)法をGPU計算向けに改良したOrdered APT法を利用した。

口頭

気液二相流シミュレーションによる泡沫による断熱解析

Sitompul, Y.; 青木 尊之*; 渡辺 勢也*; 杉原 健太; 高木 知弘*

no journal, , 

泡の形成とその断熱特性は様々な産業において極めて重要である。本研究では、Cumulant Lattice Boltzmann Method (LBM)とMultiphase Field (MPF)を用いた数値シミュレーションを行い、泡の生成とその断熱特性を検討する。キュムラントLBMは、並列計算機を用いた安定で効率的な流体力学シミュレーションのために採用されている。MPFモデルは、1つのセル内で複数の気泡界面のシミュレーションを可能にするため、気泡の合体を防ぐことができる。泡を介した熱輸送を研究するために、冷たい空気で冷やされた熱湯の入ったコップのシナリオに焦点を当てる。泡がなければ、熱輸送は強制的な空気対流と水中の自然対流によって加速される。しかし、泡が存在すると、泡は滞留空気層として機能する。熱は主に泡内の伝導によって運ばれる。泡は効率的な断熱材として機能し、対流熱伝達を妨げ、湯温の保持を長持ちさせる。

口頭

PLIC-VOF法を用いたプール核沸騰の数値シミュレーション

長崎 孝夫*; 青木 尊之*; 杉原 健太; 内田 遥己*

no journal, , 

プール核沸騰の数値シミュレーションをPLIC-VOF法を用いて行った。発泡点密度は壁過熱に依存する実験式に基づいて与えた。接触線近傍での急激な蒸発については、ミクロ領域モデルを考慮した。計算の結果、壁面過熱度が小さい場合には、離散的な気泡核生成が現れ、その結果生じる壁面熱流束は小さいことがわかった。壁面過熱度が大きい場合には、沸騰挙動が激しくなり、合体した大きな気泡が発生し、壁面過熱度の増加とともに壁面熱流束が急激に増加する。

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