計算科学的手法による原子力分野の複雑現象の解明

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作成： 1997/11/25 山口　彰データ番号　　　：190003 計算科学的手法による原子力分野の複雑現象の解明目的　　　　　　：複雑現象の大規模数値シミュレーション研究実施機関名　：電子技術総合研究所、日本原子力研究所、核燃料サイクル開発機構応用分野　　　　：システム設計、伝熱流動、原子力工学、情報科学概要　　　　　　：　スーパーコンピュータの導入や並列処理化の進展等、近年の情報処理技術の高速化・高度化を基盤技術として積極的に応用することにより、大規模で複雑な現象を扱うさまざまな工学分野の問題の数値実験が可能である。本研究は、高速計算機利用技術、直接的数値実験による現象の解明に基づき、複雑現象の大規模数値シミュレーションを工学的システム設計やその最適化に適用するものである。　詳細説明　　　　： 1. はじめに　数値シミュレーションによれば、流れ場や温度場に影響を及ぼさずに任意の場所で任意の物理量を測定(計算)することができるし、その結果は容易に可視化できる。また、機器やシステムの設計に問題がないことを確かめるために、実規模に近いナトリウム試験が行われるが、これを計算機上の大規模シミュレーションで代替すれば、試験に要するコストと時間を節約できる。　　工学システムにおいて設計上重要な現象は複雑であることが多く、それを解明するとともに、工学的システムの設計評価に繋げるために、高速計算機利用技術の開発と、それを活用した大規模数値シミュレーションを実施する。目に見えない、測定できない現象を理解すること、工学システム開発におけるモックアップ計算機実験を目標として研究を実施している[1]。　 2.計算科学のためのネットワーク利用基盤技術　複雑現象の解明に必要な超高速計算機利用技術の研究開発として、異なる計算機システムへの移植が容易(Portable)で、数の違う並列分散システムに対応(Scalable)した、効率的(Efficient)な超高速計算機システム利用環境の構築を実施している。高速ネットワークの発展を前提とすれば、CPU やストレージといった計算資源を積極的に共有することで多くの大規模な計算が可能となると予測される。そこで、ネットワーク数値情報ライブラリ Ninf (Network based Information Library for Global World-Wide Computing Infrastructure)を、科学技術計算における Global Computing を実現する基盤システムとして提案している[2,3]。　　Ninf システムの有効性を示すために簡単な評価実験を行なった。評価には、Linpack Benchmark を実施した結果を図1に示す。横軸は対象とする行列の大きさであり、問題のサイズを表す。縦軸が計算全体の速度をMflop/sで示している。Local Execution は、Ninf を用いずにクライアントローカルで行なったものであり、問題のサイズによらずほぼ一定の性能を得ている。これに対して Ninfを用いた2者は、問題のサイズが大きくなるにつれて性能が向上する。これは、問題のサイズが大きくなるにつれ、通信オーバヘッドが相対的に隠れるためである。これらの結果から、従来、ネットワークコンピューティングは「ネットワークの遅さ故」現実的ではないという指摘があったが、本結果が示すように、比較的小さいサイズでもネットワークコンピューティングが有利になることが明らかとなった。図1　Linpack実行結果（原論文1より引用）　これらによって、ユーザーにとっては高精度、高信頼性、高速性などの数値解析技術を結集したプログラムが即時に利用可能となり、科学技術計算において本質的ではない部分を隠蔽し、現象解明に専念できる環境を提供することが可能となる。　 3.計算科学手法による乱流直接シミュレーション　従来の理論および実験的手法では解明できない、複雑現象の原因である非線形性、大自由度系の解明のため、出来るだけ近似の入らない第一原理的大規模直接数値シミュレーションを実施する。乱流の基本的構造をとらえるための定常一様等方乱流の研究と、種々の工学的流れで見られる複雑形状物体中での乱流構造の研究を実施している。　　重要な熱流動及び物性の基本的な振舞いは、通常、連続体を仮定した方程式系で記述される。ここでは、スーパーコンピュータ等により直接シミュレーションの手法を用いて、基本方程式(ナビエ・ストークス方程式)で記述されている現象のより基本的な解明を試みる。　　定常一様等方乱流の直接数値シミュレーションを行ない、乱流中のエネルギーカスケード過程の基本的構造をとらえる解析を行なっている。格子数256³の数値シミュレーションでは、周期的境界条件を用い、高速フーリエ変換を用いたスペクトル法により渦度の時間発展を計算している[4]。ランダムな初期場から出発し、低い波数領域からエネルギーを与えることにより、定常乱流を実現した。この数値シミュレーションの結果から渦度場の時間発展を可視化し、渦構造を描くことにより、渦管、渦板等のダイナミックな構造が明らかになった(図2)。図2　渦度場の時間発展（原論文1より引用）　 4.工学システムへの応用　高速炉の燃料集合体は複雑形状内部の乱流の一例である。また、この問題では、乱流の大規模シミュレーションが必要であるという点と、複雑形状をモデル化しなければならないという点の二点が数値シミュレーション上の重要な課題である。これを直接シミュレーションすることは現状の計算機の能力では不可能であり、また、乱流モデルを使用したとしても、非構造の形状適合格子を用いて全体系を解くことは不可能である。そこで、従来、燃料集合体内部の熱流動は、実験的に求めた相関式を用いて評価されてきた。　　相関式を得るにはナトリウム試験を行うことになるが、試験のコストが高いこと、温度分布を測定できる点は限定されること、局所的な流速を測定できないといった問題点がある。そこで、これらの相関式を評価するために、燃料集合体内部の一部を詳細にメッシュ分割する有限要素法流動解析コードを開発した。図3に、19本ピンバンドル体系における定常解析結果例を示す[5]。有限要素はワイヤに沿って旋回させながら配置している。非構造格子を用いた有限要素法解析によれば、ワイヤとピンの間隙の流れや局所的な温度分布が解析されている。燃料集合体内部のように非等方性の強い流れ場における乱流モデルの適用性と大規模計算のための高速行列解法は重要な課題である。図3　軸方向流速分布及び径方向流速ベクトル図（原論文1より引用）　コメント　　　　：　本研究は、ネットワークを利用した高精度、高信頼性、高速性を備えた科学技術計算を行うインフラの整備、および大規模数値シミュレーションの工学的応用といった内容である。数値流体力学は、並列計算機の台頭により実用レベルに近づいており、このような研究は実務として実施されていくことになるであろう。伝熱流動に関する解析ツールも各所で開発・整備されてきたので、各分野への利用は活発になると考えられる。Ninfに関しては、ユーザーが多様化すれば、利用の簡便性が大切になることが予想され、そのためにも意義のある研究である。　原論文１ Data source 1：原子力用計算科学クロスオーバー研究、Ⅲ.計算科学的手法による原子力分野の複雑現象の解明高橋　亮一、*山口　彰、#蕪木　英雄、#渡辺　正、¶関口　智嗣、¶佐藤　三久、¶中田　秀基東京工業大学名誉教授、*動力炉・核燃料開発事業団、#日本原子力研究所、¶電子技術総合研究所日本原子力学会誌 Vol. 39, No. 5, pp. 356-366 (1997). 原論文２ Data source 2：ネットワーク数値情報ライブラリ: --- Ninf の設計 --- 関口、佐藤、長嶋電子技術総合研究所情報処理学会 HPC 研究会 94-HPC-52 (1994). 原論文３ Data source 3：ネットワーク数値情報ライブラリ Ninf --- システム実装と評価関口、中田、佐藤、長嶋、松岡電子技術総合研究所情報処理学会 HPC 研究会 96-HPC-62 (1996). 原論文４ Data source 4： Direct Numerical Simulation on Small-Scale Vortex Dynamics for the Forced Homogeneous Isotropic Turbulence T. Atobe, H. Kaburaki and T. Watanabe 日本原子力研究所 Bull. Am. Phys. Soc. 41, 1744 (1996). 原論文５ Data source 5： Practical Engineering Application of Numerical Simulation of Fluid Flow in Complex Geometry A. Yamaguchi and H. Ohshima 動力炉・核燃料開発事業団 Proc. in International Symposium on Parallel Computing in Engineering and Science (Tokyo, Jan. 1997). キーワード：並列分散システム、ネットワーク、乱流モデル、直接シミュレーション、形状適合格子、数値流体力学 Parallel distributed system, Network, Turbulence model, Direct Simulation、Boundary-fit coordinates, Computational fluid dynamics 分類コード：190101, 190201, 190303
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