学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2021 年度共同研究 最終報告書

jh210034-NAH

高レイノルズ数乱流のデータ科学プラットフォームの構築石原卓（岡山大学）

概要
京や富岳を用いて得られる非圧縮性乱流と圧縮性乱流の大規模直接数値計算データを活用し，解析や可視化を駆使した多様な「データ科学」を実現可能なプラットフォームを構築することが本研究の目的である．本年度は乱流中の流体粒子の運動のデータベースを用いて高レイノルズ数乱流中の相対拡散について従来の理論の再検討を必要とする結果を得たほか，乱流中の慣性粒子の運動についての多様なデータ解析により，粒子運動に対する圧縮性の影響，重力の影響，慣性の大きい粒子の分布の幾何学的な特徴付けなどについて新しい知見を得ることができた．また，等温を仮定した圧縮性乱流の直接数値計算コードの高効率化に成功し，格子点数 40963 の世界最大規模の計算の実現に結びつけることができた．

1. 共同研究に関する情報

2. 研究の目的と意義(1) 共同研究を実施した拠点名

乱流は自然や科学技術のさまざまな問題で東京大学 名古屋大学 九州大学

現れる現象である.しかし, 強い非線形性と(2) 共同研究分野

巨大自由度を持つため, 物理学の未解決の難

超大規模数値計算系応用分野

問として知られている.一方, ものづくりや(3) 参加研究者の役割分担

気象予測をはじめ社会的関心の高いさまざ・石原 卓(岡山大学)研究の総括，高レイノル

まな流動現象は, 個々の現象の違いによらず,

ズ 数乱流データの管理と整備，データ解析共通の核として乱流のダイナミクスが深く

・横川三津夫(神戸大学)乱流データ構築用プ関わっている.そのため, 信頼できる予測やログラム開発，データ解析用プログラム開発

設計のためには乱流の解明が不可欠である.

・宇野篤也(計算科学研究センター)データ可

それゆえ乱流の解明は社会的に意義が高い.

視化用プログラム開発

我々は, 「京」の性能を存分に発揮させた, カ・小野謙二(九州大学)データ解析用プログラ

ノニカル乱流の大規模直接数値計算(Directム解析，データ公開用環境整備，技術支援

Numerical Simulation; DNS)を実施し信頼・岡本直也(愛知工業大学)乱流データ解析

性の高い乱流 DNS データを構築してきた.本・金田行雄(名古屋大学)乱流データ解析

研究課題では, 「京」や「富岳」を用いて構・芳松克則(名古屋大学)乱流データ解析

築した貴重な非圧縮性乱流 DNS のビッグデ・高橋一郎(名古屋大学)乱流データ管理，可ータを活用し, 多様な解析や可視化を用いた視化 および技術支援

新しいデータサイエンスを試みる. 今年度は・櫻井幹記(名古屋大学)乱流データ 構築用

新たに圧縮性乱流の基礎データベースも構プログラム開発，データ解析

築し, それらを広く解析・活用できるように・浅井瑞貴, 岡省吾, 森中宏樹(岡山大学)

整備し, 日本が世界を先導する高レイノルズ

デー タ解析，コード開発

数乱流のデータサイエンスの研究のための・田浦健次朗,小林博樹(東京大学) データ管プラットフォームを構築することを目的と理および技術支援する.
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3.

当拠点公募型研究として実施した意義ーリエ変換を用いていたがその部分が計算本研究では「京」や「富岳」を用いて構築し時間の半分以上を占めていた．今年度は外力た乱流の直接数値計算（DNS）データベースをに関係する低波数モードのみ離散フーリエ

東京大学，九州大学，名古屋大学のスーパー変換を用いて求め，ヘルムホルツ分解をするコンピュータを用いて解析可能とするプラ方法を導入することにより大幅に計算時間ットフォームを構築することを目的としてを短縮することに成功した[15]．これによりいる．これにより，レイノルズ数の高い非圧圧縮性乱流のより大規模な数値計算が可能縮性乱流の多様な解析が可能となる．また，となった．結果として，等温を仮定した圧縮乱流場と乱流中を運動する慣性粒子の時系性乱流の直接数値計算で格子点数 40963 の計列データベースにより，粒子の拡散現象やダ算が実現した[14]．

ストや雲粒粒子の衝突過程についての解析

高レイノルズ数非圧縮乱流中の流体粒子のも進めることも可能である．当拠点公募型研運動のデータベースを解析しリチャードソ

究はこれらのために必要不可欠である．今年

ンの粒子相対拡散が粒子の初期位置に強く度は，当研究により弱圧縮性乱流の大規模直依存する結果を得た[3]．

接数値計算（格子点数 40963）が実現し，非圧また，乱流中の各点で慣性力と粘性力の比と縮性乱流との定量的な比較が可能となり，両して局所レイノルズ数を定義し，その分布を者の類似性と相違性を明らかにすることが高レイノルズ数乱流のデータベースを用いできた．て解析したところ，積分長と速度の rms 値で定義されるレイノルズ数が 36500 と大きい乱4. 前年度までに得られた研究成果の概要

流においても局所レイノルズ数の平均は 100

圧縮性乱流の直接数値計算（最大格子点数以下と小さいことがわかった．一方その揺ら31024 ）を用いて，圧縮性乱流中のダスト粒子ぎは非常に大きいこと，および，局所のエンの運動の性質を調べるためのデータベースストロフィーの値には依存しないことがわを構築することができた．また，等温を仮定かった[2]．

した圧縮性乱流との比較も実現した．非圧縮

また，乱流中で重力の働く慣性粒子の運動を性乱流の DNS によって乱流場と乱流中を運動解析し，重力下では慣性の異なる粒子同士のする慣性粒子の時系列データベースを構築

衝突が卓越することがわかった．これは粒子し，多様なデータ解析を可能にした．の成長の初期段階における，乱流による衝突促進による成長が後の捕集による成長のた

5. 今年度の研究成果の詳細めに重要であることを示唆する結果である．

圧縮性乱流中の慣性粒子のデータを解析し，その他，パーシステントホモロジーを用いたマッハ数が 0.3 以下の弱圧縮の場合，粒子の乱流中の慣性粒子の位相的データ解析では，運動は基本的には非圧縮成分によって支配慣性の大きい粒子の分布の特徴の定量化にされ，非圧縮性乱流中の運動と大きくは変化成功した．

しないことを実証した．この結果は，原始惑

6. 今年度の進捗状況と今後の展望

星系円盤乱流は弱圧縮であることが知られているが理論的には非圧縮性乱流として扱

今年度は，「京」や「富岳」を用いて構築したって良いことを示すものである[1]．

乱流の直接数値計算（DNS）データベースを整

また，圧縮性乱流の外力項では圧縮成分と非備し，乱流中の流体粒子および慣性粒子の運圧縮成分の割合を制御するため従来高速フ動についての解析も含め多様な解析を実現
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し成果を得ることができた．また，近年フー(2) 国際会議プロシーディングス （査読あリエ・スペクトル法を用いて乱流の直接数値り）

計算はデータの通信がネックとなりさらに該当なし

大規模な計算が困難になりつつある．我々はその代替手段となりうる弱圧縮性乱流の直(3) 国際会議発表 （査読なし）

接数値計算コードを改良し，計算の大規模化[4] T. Ishihara, G. E. Elsinga(+), J. C. R.に成功し，結果として，格子点数 40963 の計

Hunt(+), Significant thin shear layers in算を実現するに至った．今後はさらに大規模

high Reynolds number turbulence,COLLOQUIUMな計算を目指す予定である．

620 EXTREME DISSIPATION AND INTERMITTENCY

以上，本研究では乱流のデータ科学のプラッ

IN TURBULENCE 17–19 May 2021, TU Delft. The

トフォームとして多様な解析を実現し成果

Netherland (オンライン, 招待講演)を得た．また，依頼に応じて乱流 DNS データ[5] Takashi Ishihara, Temporal Behavior ofの提供も行った．データ公開に向けて今後のSignificant Shear Layers in High Reynolds

展開が期待され，十分な成果が得られている

Number Turbulence, ICFD2021, Tohoku Univ.にもかかわらず継続課題が不採択であった(2021) 10 月

ことが残念であった．当初予定していた mdx[6] Takashi Ishihara, DNS data analysis ofの試験的な活用がうまく進められなかった

the collision processes of inertial parti-

点は反省点の一つである．

cles in high Reynolds number turbulence,
4th International Workshop on Cloud Turbu-

7. 研究業績一覧(1)

lence(招待講演)(国際学会) (2022)

学術論文 （査読あり）[1] Yoshiki

Sakurai,Takashi(4) 国内会議発表 （査読なし）

Ishihara,Hitomi Furuya, Masayuki Umemura, and Kenji[7]石原 卓, 宇宙物理における乱流現象解明

Shiraishi, Effects of Compressi-bility ofのための計算科学 ー原始惑星系円盤乱流中のTurbulence on Dust Coagulation Process inダスト成長ー,2021 GFD オンラインセミナー

Protoplanetary Disks, The Astrophysical(第 6 回)(招待講演) (2021)

Journal, 911 (2), 140 (2021)[8]岡 省吾, 石原 卓, 乱流中の慣性粒子の分布の位相的データ解析,日本応用数理学会[2] Yukio Kaneda, Takashi Ishihara, Koji

2021 年度年会 (2021)

Morishita, Mitsuo Yokokawa, Atsuya Uno,[9] 元塚博貴,石原卓,乱流中の微細渦構造周Statistics of local Reynolds number in

りの 慣性粒子の運動の数値解析, 日本流体力

box turbulence: ratio of inertial to学会 年会 2021,東京大学(オンライン)2021

viscous forces, J. Fluid Mech.929, A1

年 9 月(2021)[10]森中 宏樹,石原卓,高レイノルズ数乱流中の 慣性粒子の運動の直接数値シミュレーショ

[3] G.E. Elsinga(+), T. Ishihara, J.C.R.
Hunt(+),

Non-local

dispersion

andン, 日本流体力学会 年会 2021,東京大学(オtheンラ イン)2021 年 9 月

reassessment of Richardson’s t^3 scaling[11]宮本理史,石原卓,金田行雄,乱流の慣性小law, J. Fluid Mech. 932, A17 (2022)

領 域の渦構造についての DNS データ解析,日3

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本流 体力学会 年会 2021,東京大学(オンライン)2021 年 9 月[12]浦覚斗,石原卓,高レイノルズ数乱流中の流体 粒子と慣性粒子の拡 散過程の DNS データ解析, 日本流体力学会 年会 2021,東京大学(オンラ イン)2021 年 9 月[13]浅井瑞貴,櫻井幹記,石原 卓,乱流中で鉛直重 力の働く慣性粒子の衝突過程の DNS データ解 析, 数値流体力学シンポジウム 2021
12 月[14]櫻井幹記, 石原 卓, 横川三津夫, 一様等
方 性圧縮性乱流の直接数値シミュレーション,
数値流体力学シンポジウム 2021 12 月
[15] 竹上 諒, 横川 三津夫, 櫻井 幹記, 石原 卓, 圧縮性乱流直接数値シミュレーション
コードの DFT を用いた高速化, 研究報告ハイパ
フォーマンスコンピューティング（HPC）,
2022-HPC-183, 2, 1-7(2022)(5) 公開したライブラリなど
該当なし(6) その他（特許，プレスリリース，著書等）
該当なし

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