Vol.53 No.1

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― 1 ―

[巻頭言]

血行状態モニタリング装置「魔法の鏡」のクラウド化
サイバーサイエンスセンター

教授

吉澤

誠

健康状態のチェックを行う目的で、時計型のセンサなどで身体の状況を記録するような装置が市販されています。しかし，特別なセンサを新たに購入して常時身に付けることは、それほど容易ではありません。これに対して、ほとんどの皆さんが持っている普通のスマートフォンだけで，健康状態のチェックができるようになれば理想的でしょう。
これまで、著者と工学研究科技術社会システム専攻の杉田典大准教授らのグループは、ビデオカメ
ラとコンピュータを内蔵した鏡型ディスプレイの前に立つだけで、何のセンサも身に着けず遠隔・非接触的に脈波信号を計測し、これを解析することで、自律神経系に関する指標や血圧相関情報を与えてくれる、いわば「魔法の鏡」のような健康管理装置の開発を進めてきました。
この研究は、文部科学省・（独）科学技術振興機構 革新的イノベーション創出プログラム(COI)の一環で、「魔法の鏡」プロジェクトと称しています。このプロジェクトでは、「鏡」という形態にとどまらず、パソコンやスマートフォンのカメラでいつでもどこでも健康状態をチェックしたり、自動車
内のカメラで運転者の体調を監視することで交通事故防止に役立てるようなことも目指しています。
開発中のシステムは次のような原理に基づいています。
すなわち、血液の中のヘモグロビンが緑色の可視光をよく吸収するという性質を使うと、顔や掌などの映像信号の緑色輝度成分を平均した値の時系列として、脈波信号（映像脈波）が抽出できます。
映像脈波からは、平均心拍数が計算できるばかりでなく、拍毎の心拍間隔時系列（心拍数変動）が得られます。心拍数変動からは伝統的な方法で自律神経系指標が求められ、ストレスの評価などができるとされています。また、心臓から近い顔の映像脈波と心臓から遠い掌の映像脈波の位相差、あるいは映像脈波の歪みに関する値から血圧と相関する情報も得ることができます。
一方、可視光ではなく赤外光を皮膚に照射すれば、その反射光から心拍同期成分を抽出することができます。これは、ヘモグロビンの吸収特性ではなく、皮下に侵入した赤外光が心拍に同期した組織の動的な歪みによって散乱し、変調を受けたものを映像信号の強弱として捉えたものと考えられています。この方法によれば、暗い中でも動作し、周辺の可視光の影響も受けにくくなります。

図 1 スマートフォン版「魔法の鏡」と、顔の映像脈波（頬：緑線，額：青線）の例
図 1 は、現在開発中のスマートフォン版「魔法の鏡」のスタート画面と、パソコン内蔵のフロント
カメラで著者自身の顔を撮影した動画から映像脈波を抽出した例です。本システムは Visual C++，
OpenCV，php などを用いて構築しています。

― 2 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

映像脈波は身体の中でも顔や掌から最もよく抽出できるので、顔検出アルゴリズムなどにより、それらの部分だけを対象領域として自動的に設定しています。また、血圧情報を得る方法の 1 つとして、
1 つの映像から顔や掌の 2 か所を自動分離することもできます。
自律神経指標を算出するには，拍毎の心拍間隔を正確に求める必要があります。これには拡張期から収縮期に移行する境界、すなわち脈波の谷（極小値）の時刻を求めることが必要です。通常のパソ
コンやスマートフォンのように、カメラのフレーム周波数が 30fps の場合、フレーム周期である 33msの時間分解能しかありません。そこで、その時刻が波形の微分値が 0 となる時刻に等しいことを利用した補間法を採用して、精度を向上させています。
映像脈波解析における最大の問題は、これが体動や照度変化に非常に敏感であるという点です。体動を除去するためには、Lucas-Kanade 法などで対象領域の並進運動や歪みを補正することによってある程度補償できます。また、照度変化については、色差信号を利用して同相成分を抑制するか、心拍周波数近傍を通過帯域とする帯域通過フィルタである程度補正できますが、その場合、通過帯域幅を狭くしすぎると、波形が一定の周波数の正弦波に近づくため、心拍間隔を推定するときに重要な位相情報が失われてしまうという難点があります。

体調推定

スマートフォン

映像情報・ストレスチェック・
脳トレ結果・生活習慣情報
人工知能による解析・分析

HR=71bpm
CVRR=1.52
LF/HF=1.3
μPA=1.5
Ρ(3)=0.82

HR×100[bpm]
2
1.5
1
0.5
0

ρ(3)

μPA

CVRR

LF/HF

クラウドサーバー
歪み

10循環状態世界地図

 解析結果提示 健康指導 健康ポイント還元

図 2 スマートフォン版「魔法の鏡」による健康モニタリングのクラウド化
図 2 は、スマートフォン版「魔法の鏡」による健康モニタリングのクラウド化の概念図です。利用者は、パソコンやスマートフォンの Web ブラウザでクラウドサーバーにアクセスします。自分の動画ファイル（圧縮率が低いものに限られます）に加えて、始めのうちは、生活習慣やその日のストレス、あるいは「脳トレ」のようなゲームの成績に関するアンケートをアップロードすると、クラウド
サーバーから映像脈波の解析結果が自動的に返されます。世界中の人々がこれを実行していくにつれて、映像脈波の解析結果とアンケートの間の相関関係が推定されるようになり、ゆくゆくは、動画をアップロードするだけで、その時の体調も推定できるようになる可能性があります。これを、世界地図に表示すると、世界中の人々の生理的な循環状態がどうなっているかを知ることができるかもしれません。現在、このシステムの骨格が出来上がりつつあります。
しかし、映像脈波の解析結果を返すだけでは、利用者がこのような作業を継続的に行ってくれるかどうか疑問です。健康指導や健康ポイント還元などの何らかのインセンティブを導入する必要があるでしょう。もしかすると、知らず知らずのうちに動画を取得するような、カメラ付きスマート・スピ
ーカーでの実現の方が早いかもしれません。

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）［共同研究成果］― 3 ―― 4 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

八木－宇田アレーアンテナから成る
忍者アレーアンテナの実験的検討― 5 ―― 6 ―

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八木－宇田アレーアンテナから成る
忍者アレーアンテナの実験的検討― 7 ―― 8 ―

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 9 ―［共同研究成果］

Simulation of Nanopowder Growth-Transport
in Turbulent Thermal Plasma Flow Field
Masaya Shigeta
Joining and Welding Research InstituteThis paper discusses the theoretical models and numerical methods to simulate a turbulent thermal
plasma flow transporting nanopowder growing collectively. Turbulence models should be capableof expressing not only turbulent but also laminar states because both states co-exist in and aroundthermal plasmas that have large variations of density as well as transport properties. Demonstrative
simulations clearly present that an advanced numerical method with high-order accuracy should
be used for long and robust computation capturing steep gradients of nanopowder concentrationand plasma temperature and 3D dynamic motions of multi-scale vortices which are turbulent
features of thermal plasma flows with low Mach numbers.
1. Introduction
Thermal plasma offers a unique flow with high temperatures of not only electrons but also heavy species,
high chemical reactivity, intensive light emission, and variable properties. Because it is also electricallyconductive fluid, it responds to an electromagnetic field. Therefore, its plasma state can be sustained by Joule
heating and controlled by Lorentz force [1-5]. Thermal plasma is anticipated as a promising device fornanopowder fabrication with remarkably high rates [6].
However, the precise process control is still difficult because the nanopowder’s growth and transport must
be controlled simultaneously. The process involving collective growth by nucleation, condensation, andcoagulation and transport by convection, diffusion, and thermophoresis in/around a plasma is a complicatedmass transfer problem in the microsecond to millisecond time scales. At present, it seems impossible toobserve or measure such a spatially and temporally multi-scale process. Meanwhile, theoretical andnumerical studies are potent approaches to tackle this problem, although they are arduous as well.
Turbulence of thermal plasma flows has been recognized as an important matter. Turbulence offers strong
mixing effects on momentum, energy, and material molecules and particles because of multi-scale vortices.
Pfender et al. [7] proved that a thermal plasma jet forms vortices entraining ambient cold gas at its fringe.
These vortices break into smaller ones. Eventually, the plasma jet transits to a turbulent state with 3D andmulti-scale vortices. For nanopowder fabrication, nanoparticles are generated not in a high-temperatureplasma core but in interfacial regions between plasma and cold gas at low to intermediate temperatures [8].
Lower-temperature regions tend to be more turbulent with multi-scale vortices [9, 10]. The vortices strongly
affect the transport processes of nanopowder. The fundamental mechanisms of turbulence transition ofthermal plasma flows should also be clarified.

Fig. 1. A thermal plasma flow for nanopowder fabrication.

― 10 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

This paper discusses theoretical models and numerical methods to simulate especially a turbulent thermal
plasma jet transporting nanopowder. Demonstrative simulations are performed to highlight the importanceof numerical methods for long and robust computation capturing steep gradients of nanopowder
concentration and plasma temperature and 3D dynamic motions of turbulent multi-scale vortices in/around athermal plasma jet.
2. Model description
Thermal plasma is described by the thermofluid approximation with several typical assumptions: (i) theentire fluid region including plasma and non-ionized gas is in a local thermodynamic equilibrium state, (ii)the plasma is optically thin, and (iii) buoyancy due to density variation is negligible. The governing equations
are given as the conservations of mass, momentum, and energy:    u   0 ,(1) u     uu  P     2 S  2   uI    0 ,
t
3

 

(2)

t

and




 h      uh       h   P  u  P  Qrad  Qcon  Φ  0 ,
t
 t
 CP

(3)

where  stands for the density of fluid, t represents the time, u is the velocity vector, P denotes the pressure, signifies the viscosity, I is the unit matrix, h is the enthalpy,  is the thermal conductivity, CP is the specificheat at constant pressure, Qrad represents the radiation loss, Qcon denotes the heat generation attributable tocondensation, and  denotes the viscous dissipation. Furthermore, S is the velocity strain tensor defined as

S



1
u   u tr
2



(4)

where superscript tr denotes the transposition.
In engineering time- and spatial-scales, the aerosol dynamics approach effectively describes the growth
and transport processes of nanopowder produced by thermal plasma with several assumptions: (i)nanopowder consists of spherical nanoparticles, (ii) electric charge effects are neglected, (iii) nanoparticle
temperature is identical to the fluid temperature, and (iv) material vapour is treated as an ideal gas. Extending
the previous model [11] for nanopowder growth through homogeneous nucleation, heterogeneouscondensation and coagulation between nanoparticles, the governing equations that also express thenanopowder’s transport by convection, diffusion, and thermophoresis are written as [5, 8]




np

 n n 
  np / 6 1/ 6
   u   p      D p  p   J  2 2 0 n11
f     K th  ln T   0 ,p
t     

 





f
 f ff   u        D p    Jg c   0 (nv  ns )n1p/ 3 f 2 / 3     K th  ln T   0 , (6)t     




and

(5)

Simulation of Nanopowder Growth-Transport
in Turbulent Thermal Plasma Flow Field n 
n 
  nv    u   v      Dv  v   Jg c   0 (nv  ns )n1p/ 3 f 2 / 3 .
t      ― 11 ―(7)

where n is the number density, D is the diffusion coefficient, and T is the temperature. The subscripts p, v,
and s denote particle, vapour, and saturated state, respectively. The variable f is defined as f = npg, where g is
the average monomer number in a nanoparticle. 0 is the parameter related to collision frequency [11]. J is
the homogeneous nucleation rate and gc is the number of monomers composing a nanoparticle in a criticalstate [12]. Kth is the thermophoresis coefficient [13].
3. To express turbulent effects
A turbulent flow is composed of multi-scale vortices. A high-temperature argon thermal plasma flow
cannot have sub-millimetre vortices, while a low-temperature argon flow can have vortices larger than submillimetres [9, 10]. Simulation of a turbulent flow of thermal plasma interacting with non-ionized cold gas
requires a theoretical model and a numerical method that can express such a field.
This study adopts a Large Eddy Simulation (LES) approach with Coherent Structure (CS) model [14, 15]
to deal with laminar (non-turbulent) regions and turbulent regions in and around plasma at the same time.
The detailed discussion for the mathematical expression with the transformed equations is found in Refs. [8,10].
The widely ranging temperature causes large variations of the transport properties and density with several
orders of magnitude. Meanwhile, the Mach number is on the order of 10-3~10-1. Therefore, to obtain thesolution in a practically sufficient time-scale, a thermal plasma flow is calculated as an incompressible flow
with temperature- dependent density. Therefore, the following requirements should be satisfied on numericalmethods.
(i) Small vortices are resolved with a large grid element size to reduce computational costs.
(ii) Steep gradients of variables are also captured by the computational grid element width.
(iii) The discretization errors are small even with the large grid element width.
(iv) The time-integration errors are small even with a large time increment.
Table 1. Conventional method (Method-I in Ref. [10]).
Algorithm

SIMPLE [16]Convection terms

Upwind differencing with 1st-order accuracy

Transient terms

Backward Euler scheme with 1st-order accuracy

Diffusion terms

Central differencing with 2nd-order accuracy

Source terms

Central differencing with 2nd-order accuracy

Table 2. Advanced method (Method-III in Ref. [10]).
Algorithm

IPISO [17]Convection terms

Hybrid-upwind K-K differencing
with mainly 3rd-order accuracy [18]Transient terms

Adams-Bashforth-Moulton schemewith 3rd-order accuracy

Diffusion terms

Central differencing with 2nd-order accuracy

Source terms

Central differencing with 2nd-order accuracy

― 12 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

Fig. 2. Instantaneous thermal flow fields in/around a thermal plasma jet obtained by the conventional method.

Fig. 3. Instantaneous thermal flow fields in/around a thermal plasma jet obtained by the advanced method.

(v) A solution algorithm for incompressible flows is preferable even with large density variation.
(vi) Computation is robust even with large variations of density and transport properties of plasma andextremely large values of the source terms by nanopowder formation.
Tables 1 and 2 introduce two numerical methods for the demonstrative simulations. The conventional method(Method-I [10]) has often been used for thermal plasma flow simulations because it obtains a numericalsolution relatively easily. Meanwhile, the advanced method (Method-III [10]) is expected not only to express
turbulent features but also to perform numerically stable computation even with a large increment of time
steps. More discussion about the differencing schemes and solution algorithms is found in Refs. [8, 10].
4. Results and discussion
Figure 1 shows a schematic illustration of the computation domain. A non-transferred argon thermal plasma
jet is ejected from a circular nozzle with the diameter of 8.0 mm. At the nozzle exit, the plasma jet has steadyprofiles of temperature with the maximum 12000 K and velocity with the maximum 400 m/s. These
conditions are obtained from the approximated curves [10] with the experiment data [7]. Silicon vapour is
supplied at 0.1 g/min with the plasma jet. The geometries of the domain are (x, y, z) = (0.0~255.8 mm, 51.2~51.1 mm, -51.2~51.1 mm). Computations are performed using a Cartesian staggered grid system withthe uniform spatial interval ofx =y =z = 0.1 mm and the time increment of t = 0.1 ms on asupercomputer SX-ACE (NEC) at Tohoku University, Japan. The thermodynamic and transport propertiesof argon thermal plasma and the material properties of silicon are obtained from Refs. [19] and [20],respectively.
Figures 2 and 3 show the snapshots of the instantaneous temperature and velocity fields and vortex
structures obtained by the conventional and advanced methods, respectively. It is noted that the region near
the jet nozzle (x, y, z) = (0.0~125.0 mm, -31.5~31.5 mm, -31.5~31.5 mm) is presented here. It is apparent
that the advanced method simulates a complex flow field with widely spreading multi-scale vortices. To
visualize the vortices, the coherent structures of vortices were extracted from the velocity data by"Qcriterion" [21]. Here, the vortices are presented by the isosurfaces of the second invariant of the velocity
gradient tensor of the value 0.25 which was normalized by the mean velocity of 160 m/s and theSimulation of Nanopowder Growth-Transport
in Turbulent Thermal Plasma Flow Field― 13 ―

Fig. 4. Instantaneous distributions of nanopowder obtained by the conventional method.

Fig. 5. Instantaneous distributions of nanopowder obtained by the advanced method.

diameter of 8.0 mm at the nozzle exit. Many vortices are generated even far from the plasma jet cores. Thesevisualized vortex structures are similar to the Schlieren photograph by Pfender et al. [7].
Large vortices have higher temperatures whereas small vortices have lower temperatures as predicted on
the basis of Kolmogorov theory [9, 10]. The magnified snapshot Fig. 3(d) clearly shows a double-layer
structure of high-temperature thicker vortex rings surrounded by low-temperature thinner vortex rings in the
upstream region. As they flow downstream, the high-temperature thicker vortex rings deform largely whereas
the low-temperature thinner vortex rings break up into smaller vortices.
Compared with the advanced method, the conventional method does not simulate the features of a thermal
plasma jet as shown in Fig. 2. Although vortices are generated in the upstream region, they disappear in thedownstream region because the upwind differencing scheme with the first-order accuracy for the convection
terms inherently includes a large discretization error that unphysically flattens the spatial gradients ofvariables. Therefore, the temperature and velocity fields are calm and the vortices attenuate by the nonphysical diffusional effects.
Figures 4 and 5 show the snapshots of the instantaneous number density and mean diameter distributionsof silicon nanopowders obtained by the conventional and advanced methods, respectively. The silicon vapour
in the plasma jet is transported by convection and diffusion. At the plasma fringe with lower temperature, thesilicon vapour becomes supersaturated and changes its phase into nanopowder by homogeneous nucleationand heterogeneous condensation. Because nanopowder collectively grows up and diffuses outside the plasma
region, nanopowder distributes widely in the field. The larger size regions coincide with smaller number
density regions. This result indicates that simultaneous coagulation decreasing particle number plays animportant role for nanopowder growth as well.
It is also obvious that the conventional method and the advanced method obtain very different results
although the governing equations, the boundary conditions, and the given parameters are the same. As
discussed above, the conventional method blurs gradients of variables. As a result, the vapour and thenanopowder experience unphysically large diffusions. Note, those methods obtains the very different
temperature and velocity fields, which also cause the differences of the vapour and nanopowder distributions.
The more detailed discussion is found in Ref. [22].
Using the advanced method, a numerical study has also presented that the turbulence of thermal plasma
and the growth of nanopowder can be controlled by an external magnetic field [5].

― 14 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

5. Acknowledgements
This work was partially supported by JSPS KAKENHI (Grant No. 16K13737). The numerical results wereobtained using supercomputing resources at Cyberscience Center, Tohoku University.
6. References[1] T. Sato et al., Int. J. Thermal Sciences, 40, 273 (2001).
[2] M. Shigeta et al., Int. J. Heat Mass Transfer, 47, 707 (2004).
[3] M. Shigeta and H. Nishiyama, Transactions of ASME, Journal of Heat Transfer, 127, 1222 (2005).
[4] Y. Tanaka et al., Applied Physics Letters, 89, 031501 (2006).
[5] M. Shigeta, Journal of Flow Control, Measurement & Visualization, 6, 107 (2018).
[6] M. Shigeta and A.B. Murphy, Journal of Physics D: Applied Physics, 44, 174025 (2011).
[7] E. Pfender et al., Plasma Chemistry and Plasma Processing, 11, 529 (1991).
[8] M. Shigeta, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 14, 16 (2019).
[9] M. Shigeta, Plasma Sources Science and Technology, 21, 055029 (2012).
[10] M. Shigeta, Journal of Physics D: Applied Physics, 49, 493001 (2016).
[11] V.A. Nemchinsky and M. Shigeta, Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering, 20,045017 (2012).
[12] S.L. Girshick et al., Aerosol Science and Technology, 13, 465 (1990).
[13] L. Talbot et al., Journal of Fluid Mechanics, 101, 737 (1980).
[14] H. Kobayashi, Physics of Fluids, 17, 045104 (2005).
[15] H. Kobayashi, Physics of Fluids, 18, 045107 (2006).
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[17] P.J. Oliveira and R.I. Issa, Numerical Heat Transfer B, 40, 473 (2001).
[18] S. Komurasaki, Proceedings of 7th Int. Conf. on Computational Fluid Dynamics, ICCFD7–3001, Kohala
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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 15 ―［共同研究成果］

DBD プラズマアクチュエータを用いた
自動車後流制御による抵抗低減― HPC 利用による高解像度シミュレーションに基づいて ―藤井 孝藏：東京理科大学工学部情報工学科
浅田 健吾：東京理科大学工学部情報工学科

1.

はじめに

現代社会において自動車は生活に欠かすことのできない移動手段の一つとなっている．19 世紀後半から開発されてきた自動車は各種要素技術の発展とともに性能は向上し，近年発売される自動車の燃費は 20km/L 以上にも達している．しかしながら，昨今環境問題への意識が高まる中，さらなる燃費向上は依然として工学分野として取り組むべき課題である．自動車の燃費向上には空気抵抗の低減が不可欠であり，これまで形状を工夫することによって抵抗低減を実現してきた．
近年航空機のように滑らかな形状をした自動車が増加しているのはこのためである．一方で，自動車開発において，燃費以上にデザイン性，すなわち“見た目”は販売台数を左右する重要な要素である．ここで問題となるのは空力的に優れた形状が必ずしもデザインとして優れているとは限らないことである．このため，デザインの自由度を保ちながら抵抗低減を実現するには形状工夫によらない手段が必要である．
そんな中，近年航空工学分野において，新たに DBD(Dielectric Barrier Discharge：誘電バリア放電)プラズマアクチュエータ（以下 PA）と呼ばれる流体制御デバイス[1]を用いた抵抗低減手法が注目されている．PA は，対象とする流れ場に局所的な変動を与えることで大きな流れを制御するマイクロ流体制御デバイスで，2 枚の電極とそれに挟まれた誘電体からなる単純な構造を持つ（図 1）．全体の薄さは数百マイクロメートルと非常に薄く軽量であるため，取り付けることによる形状変化が極めて小さいのが特徴である．PA を駆動するには電極間に高周波・高電圧の交流
電圧を印加する．電圧印加によって露出電極表面にプラズマが発生し，露出電極周辺に非定常な流体変動が誘起され，その変動が全体の流れ場に作用することで流体機器の性能を向上させる[2]．
PA は，単純な構造，少ない消費電力，既存のシステムに対して導入が簡単であるという特徴を持つため，航空機の翼[3-10]，風力発電タービンにおける剥離流れの制御[11,12]や，ガスタービン
エンジンの漏れ流れ抑制[13]など，様々な分野において実用化にむけた基盤研究が進められている．図 2 に，PA を用いた翼周り流れの剥離制御効果を示す．翼前縁に設置された PA を駆動させることで，翼面から大きく剥離した流れが翼面に付着し，翼性能が向上する．

図 1: DBD プラズマアクチュエータの構造と翼型への設置例.

― 16 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

図 2: DBD プラズマアクチュエータを用いた NACA0015 翼周り流れの剥離制御（制御／非制御）[4].
以上のように PA は対象物の形状変更を必要としないにもかかわらず多くの利点を有するために自動車メーカを含めた研究者が試行的な実験を開始している[14-16]．しかしながら，基本的な流れ制御の方針自体が不明確なままであり，翼型以外への適用は未だ手探りの状況にある．そこ
で，本課題では，高解像度シミュレーションを行うことで自動車周り流れの特性を理解し，PA による流れ制御の指針を示すことを目指す．特に本研究では Ahmed model[17,18]と呼ばれる簡易自動車モデル周り流れを対象とし，Large-eddy simulation (LES)を行うことで，剥離流れ制御において効果的な PA 位置を明らかにする．Ahmed model 周り流れの PA 取り付け位置に関する議論は
文献[17]において実験を用いてなされているが，本研究では高解像度シミュレーションを行うことでより詳細に PA による空気抵抗低減と流れ場との関係を明らかにする．

2.

問題設定

2 . 1 簡 略 化自 動 車 モ デ ル
図 3 に対象とする Ahmed model の概略図を示す．Ahmed model は簡略化した自動車モデルで，過去に多くの実験，シミュレーションが行われている．前方は R をもった鈍頭形状（フロント部）
で，後方は自動車のリアガラスを模擬した角柱を切り落としたような形状（スラント部）になっている．図 4 に示す計算領域を含む各寸法はモデル高さ H で無次元化されており，それぞれ，
L1/H=2.928, L2/H=0.697, B/H=1.35, R/H=0.347, c/H=0.174, X1=7.3, X2=21, Y1=6.493, Z1=4.861
である．形状パラメータであるスラント部の角度αは 25 度とした．また，位置座標（x, y, z）
はスラント部後縁を x=0,モデル中央を y=0, 計算領域底面を z=0 とする．
図 5 に Ahmed model 周り流れの概略を示す．前方から衝突した流れが逆圧力勾配でわずかに剥離後，乱流遷移し，後方で大きく流れが剥離する．後方の上面からはスパン方向に軸をもつ大規模な渦が，物体側面と上面の角からは流れ方向に軸をもった大規模な渦が生成される．これらの大規模渦が低圧領域を形成し，本物体流れの空力抵抗を増加させている．本課題ではこれらの大規模渦をプラズマアクチュエータで制御することで空力抵抗低減を目指している．

図 3：簡略化自動車モデル（Ahmed model）.

DBD プラズマアクチュエータを用いた
自動車後流制御による抵抗低減― 17 ―

図 4：Ahmed model と計算領域.

図 5：Ahmed model 周り流れ[18].

3.

計算条件

3.1

計 算 条件 お よ び 計 算 手 法

一様流とモデル高さ H 基準のレイノルズ数は文献[19]に合わせ，ReH = 2.0 x 10-5 とし，マッハ数は計算効率を考慮し，実際よりも高い 0.2 とした．比熱比は空気のγ＝1.4，プラントル数は
Pr＝0.72 とする．
表 1 に本研究で用いる計算手法を示す．３次元圧縮性 Navier-Stokes 方程式を支配方程式として空間差分に高解像度スキームである 6 次精度 compact 差分法[20]を 10 次精度 3 重対角フィルタ
とともに用いた．時間積分には ADI-SGS[21]を使用し，音速基準の無次元時間刻みを 5 x 10-4（クーラン数は約 11）とした．
PA による流れ場への運動量供給は，支配方程式に体積力項を導入することで模擬する．体積力のモデル化によるプラズマ効果と流体支配方程式のカップリングには，幾つかの種類が存在する
が，本研究では比較的単純なモデルである Suzen と Huzng ら[22]の定常体積モデル（以下 Suzen
モデル）を非定常に拡張した体積モデルを用いる．この修正モデルの数値計算への導入方法やその信頼性に関する詳細の記述，および数値計算の妥当性については既出論文を参照されたい[23,24]．アクチュエータの出力を決めるパラメータ Dc を 0.4 とした．この値はこれまで行ってきた翼流れ制御[8]において一様流 U∞とアクチュエータの誘起流速 UDBD の比が UDBD/U∞~1 とな
る現実的な値である．また，PA は連続駆動を用い，周波数は一様流と代表長さを基準とした無次元周波数で 60 である．

― 18 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

表 1: 計算手法.
支配方程式

3 次元圧縮性ナビエ・ストークス方程式

空間差分

6 次精度コンパクト中心差分 ＋3 重対角フィルター（αf＝0.40）

時間積分

2 次精度 ADI-SGS 陰解法 ＋内部反復 5 回乱流モデル

Implicit LES

3.2 計算格子
図 6 に示すように格子はモデル近傍の境界層を解像する格子（Zone 1：赤），外部領域（Zone 2：青）の計 2 ゾーンからなっている．計算領域は参照実験[25]の風洞と同等の領域とし，流入領域
から総格子点数は約 4400 万点（表 2）である．物体表面および計算領域の低面のみ境界層の発達を解像するために滑りなし条件とし，その他，計算領域側面および上面は格子点数を削減するために滑り条件としている．

(a)

(b)
図 6：計算格子.

表 2：計算格子点数.
jmax x kmax x lmax

Number of grid points

Zone 1511 x 510 x 101

26,321,610

Zone 2619 x 201 x 141

17,543,079

Total

N/A

43,864,689

3.3 計算ケース
表 3 に本研究の計算ケースを示す．本研究ではルーフ部側に PA を設置した場合とスラント部側に PA を設置した場合についてどちらに配置する方がスラント部の剥離領域抑制に効果的であるか議論を行う．翼流れの剥離制御において，これまで PA 位置に関しての議論はおこなわれており，剥離点付近に PA を設置することが効果的であることがわかっている[8]．しかしながら翼型では

― 19 ―DBD プラズマアクチュエータを用いた
自動車後流制御による抵抗低減

剥離点付近で形状は滑らかに変化するのに対して，今回対象としている Ahmed モデルでは剥離点付近（スラント部前縁付近）で形状が急激に変化する．そのため，剥離点の上流に PA を設置する
場合と下流に設置する場合とで制御効果に違いがみられると予測される．そこで本研究では図 7に示すようにスラント部前縁の上流と下流に PA を設置したケースの LES を行い，どちらが剥離制御に効果的であるか議論を行う．表 3 にそれぞれの計算ケースにおける PA の露出電極端の位置（下流側）を示す．

(a)PA location 1(b) PA location 2

0

100
Sx
図 7: PA の体積力分布.
表 3: 計算ケース.

計算ケース
PA 設置位置（x/H）

3.4

Baseline
N/A

PA location 1-0.705PA location 2-0.692計 算 機に 関 し て計算機には，東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータ SX-ACE を利用した．
実際の計算では，計算領域を分割して各ノードに割り当てて計算を行う．利用ノード数は 8 ノードである．ノード内はスレッド並列（自動並列，一部 Open MP を利用），ノード間は MPI によるハ
イブリッド並列を用いた．1 ケースの計算時間はおよそ 70 時間である．

4.

計算結果

4 . 1 基 本 流れ
今回行った計算の検証として，Ahmed model スラント部分の圧力係数（Cp）分布を Lienhart とBecker の風洞試験データ[25]と比較する．図 8 にスパン中央部（y/H=0），中間部（y/H=0.35），
スパン角部付近（y/H=0.63）の Cp 分布を示す．いずれの場所においても x/H=-0.7 付近に大きな負圧部分が見られるが，これはスラント部が始まる位置であり，流れが曲げられ加速されるためである．各位置において実験値とのわずかな差異はみられるが圧力分布のおおよその傾向は予測できており，得られた結果は妥当であると考えられる．
図 9 に Baseline ケースの瞬間流れ場を速度勾配テンソルの第二不変量による渦構造を示す．流― 20 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

れは図中左下から流入し，フロント R 部が終わる付近で側面，上面ともに剥離する．下流で再付
着後乱流へと遷移し，下流へ行くにしたがい乱流境界層は発達していく．スラント部にさしかかると上面で流れは再度剥離し，角部からは長手方向に軸をもつ大規模な渦が生成される．これらの特徴は Ahmed ら[18] によって報告されている内容と一致する．
次節からはこの流れを基準とし，PA による流れ制御を行い，PA 設置位置が流れ制御効果に与える影響を議論する．

<Cp>t

y/H=0
Baseline Exp.
Baseline Comp.

-2
-1
0

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

<Cp>t

y/H=0.35-2-1
0Baseline Exp.
Baseline Comp.
-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

<Cp>t

y/H=0.63
Baseline Exp.
Baseline Comp.

-2
-1
0

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

x/H

図 8: スラント部圧力係数分布（Baseline）.

0

u/U∞

1.4

図 9: 瞬間流れ場（baseline）.

0

― 21 ―DBD プラズマアクチュエータを用いた
自動車後流制御による抵抗低減

4.2 PA の設置位置と剥離制御効果
表 4 に各ケースにおける抵抗係数を示す．基準となる制御なし流れ（Baseline）の抵抗係数に対して，PA をスラント部前縁上流に配置したケース(PA location 1)は 10.8%抵抗係数が減少している．一方で，スラント部前縁より下流に PA を配置したケースでは効力係数は 13.1%減少しており，スラント角部より下流に PA を配置したほうが抵抗低減には効果的であることがわかる．
文献[15]において本研究と同様にスラント部前縁前後に PA を配置した場合の抵抗低減効果に関する議論がなされているが，スラント部前縁の上流に PA を配置したほうが効果的であると今回とは異なる結果が報告されている．考えられる原因のひとつは PA 取り付け位置の微妙な違いである．今回行ったシミュレーションではスラント部前縁の上流に PA を配置したケース（PA location1）の露出電極の下流端はスラント部前縁とは一致しておらず，体積力の最も強く発生する被覆電極の一部はルーフ部に存在する．そのため，PA によって誘起される体積力の方向は主にルーフ部の接線方向である．一方で，文献[15]では，露出電極の下流端はほぼスラント部前縁に一致しており，被覆電極は完全にスラント部に沿って配置されている．そのため，体積力は主にスラント部の接線方向に誘起されており，今回の PA location 1 のケースよりもむしろ PA location 2 のケースに近い体積力が誘起されているのではないかと推測される．このような誘起体積力の微妙な方向の違いが文献[15]と異なる結果を示した原因なのではないかと考えられる．

表 4: 抵抗係数.

抵抗係数（CD）
ΔCD [%]

Baseline

PA location 1

PA location 20.38240.34120.3323

N/A

-10.8

-13.1

図 10 に各ケースのスラント部圧力係数分布を示す．PA による制御ありのケースはいずれも
x/H=-0.7 から x/H=0 にかけて Baseline ケースよりも負圧の値が抑えられているのがわかる．このように PA によって剥離領域が抑制されることでスラント部の負圧が抑えられ，その結果表 4で抗力が減少したと考えられる．また，PA ありの 2 ケースを比較した場合，PA をスラント角部より下流に設置した方（PA location 2）が負圧の値を抑えられているのがわかる．
図 11 にスラント部の摩擦係数分布を示す．摩擦係数は壁面垂直方向の速度によって正負が変わるために正であれば流れは付着しており，ゼロまたは負である場合，流れは剥離していると判断できる．Baseline ケースでは x/H = -0.65 から x/H = -0.2 付近まで負の値をとり，流れが剥離しているのがわかる．また，PA をスラント角部上流に配置したケース（PA location 1）の剥離
位置は x/H = -0.65 付近で Baseline ケースと同等であるが，再付着点は x/H = -0.35 付近と剥離領域が縮小しているのがわかる．一方で PA を下流に設置した PA location 2 のケースでは剥離位
置は x/H=-0.6 付近に後退し，再付着点も x/H = -0.45 付近へと上流側に移動し，剥離領域が最も小さくなっているのがわかる．

― 22 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

-4

0.06

Baseline Comp.
PA location 1
PA location 2

-3.5
-3

0.04

-2

<Cf>t

<Cp>t

-2.5

-1.5
-1

0.03
0.02
0.01

-0.5

0

0
0.5

Baseline Comp.
PA location 1
PA location 2

0.05

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

-0.01

0

-0.8

-0.7

x/H

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

x/H

図 10: スラント部圧力係数分布（y/H=0）.

図 11: スラント部摩擦係数分布（y/H=0）.

図 12 にスラント部を側面から見た時間平均流れ場を示す．長手方向（x）速度 u で面塗りし，流線とともに示している．図中，青で示される部分は剥離領域である．図 11 で議論したようにBaseline ケースではスラント角部から剥離した流れがスラント後縁付近まで再付着せず，大きな剥離領域が形成されているのがわかる．これに対して PA を用いた場合，剥離領域は縮小しており，
特にスラント角部より下流に PA をつけた場合に青色で示される剥離領域はほとんどなくなって
いるのがわかる．

(a)Baseline(b)PA location 1

0

u/U∞

(c) PA location 2

1.4

図 12 時間平均流れ場（y/H=0）.

4.3

今 後 の研 究 計 画

本研究では PA の駆動方法として連続駆動のみに着目し，効果的な PA 設置位置に関して議論を行なった．翼流れをはじめいくつかの流れ場の制御に関しては，デューティサイクルにより電圧印加のオンオフを繰り返すバースト駆動がより効果的であることが示されている．今回の応用に関して，バースト駆動を行なった場合に今回の知見が有効であるかどうかは今後の検討による．
また，Ahmed モデルの後流は 3 次元的に複雑な流れであるのに対し，本研究では PA の設置方法は
スパン方向に一様な単純な設置方法であり，最適な設置位置に関しても検討の余地がある．今後
は後流制御に対してより有効な PA の駆動方法と設置位置との組み合わせを検討していく予定で
ある．

5.

まとめ

高解像度スキームを用いた自動車モデル流れの LES を実施し，DBD プラズマアクチュエータ（PA）

DBD プラズマアクチュエータを用いた
自動車後流制御による抵抗低減― 23 ―

による後流制御において効果的な設置位置の検討を行なった．
まず，基準となる制御なし流れのシミュレーションで得られたスラント部の圧力係数を実験値と比較し，妥当な結果が得られていることを確認した．また，乱流遷移や長手方向に軸をもつ大規模な渦等，特徴的な流れ場を予測できていることを示した．設置位置のことなる PA を用いた流れ制御を行なった 2 ケースは両者とも制御なしのケースよりも抵抗係数を 10%以上低減できたが，今回用いた PA の配置に関しては PA をスラント角部より上流に配置したものよりも下流に配置したものの方が剥離を抑制し，抵抗を低減できることがわかった．
今後は PA の設置位置や駆動条件をより広く調査し，同デバイスのより効果的な利用方法を提案
していく．

謝辞
ここに記載させて頂いた成果は,東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュー
タを利用することで実現することができたものである．また，研究にあたっては同センター関係
各位に有益なご指導とご協力を頂いた．センターの皆様にこの場を借りて謝意を示したい．

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 25 ―［共同研究成果］

リカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求
松岡 浩・菊池 範子
技術士事務所ＡＩコンピューティングラボ
筆者らは、東北大学サイバーサイエンスセンターの共同研究公募制度により、平成 30 年度から
「リカレントニューラルネットワークによる高解像度流体解析コードの開発」を行っている。本
研究の最終目標は、①現実世界の不完全な計測情報でも実時間でシミュレーションに反映できる
データ同化、②高解像度な流体場の時間発展計算も１格子点１ビット幅で実行する超並列ビット
演算、③ミニマルファブでも製造可能な LSI を利用した低消費電力エッジコンピューティング、という３つの機能をもった高解像度な流体解析コードの開発にある。本稿では、平成 30 年度以降に行った研究のうち、上記①の機能を実現するための前提になる“実世界流れ場の時間発展計算モデル”の試案を示すとともに、粒子間力を考慮した試計算を行い、粘性制御の可能性を示した。

1．はじめに（１）高解像度な物理シミュレーションによる社会貢献
近年におけるコンピュータ性能の著しい向上は、ますます高解像度な物理シミュレーションの実現を可能した。この結果、数値シミュレーションの予測精度が向上し、今では、安全・安心な未来社会の構築、産業競争力の強化など極めて重要な分野での社会貢献が期待されている。
以下に、流体シミュレーション分野における社会貢献の例をいくつか示す。
①地球温暖化、異常気象、自然災害などを事前予測し身を守る。（災害に強い都市・港湾計画等）②火力、原子力などのエネルギーシステムを長期安定に動かす。（タービンの中の熱流動設計等）③航空機、自動車などの輸送手段に対し高い安全性を確保する。（非定常進行時等の空力解析等）④船舶輸送、風力発電システムなどの経済性･耐環境性を高める。
（プロペラの強度・騒音評価等）⑤循環器系などの手術でより信頼性の高い医療技術を確立する。（動脈瘤手術の血流解析評価等）
一般に、コンピュータによる物理シミュレーションでは、解析したい現象の時間変化を支配する物理場の方程式を設定し、これを離散化して数値計算によって近似解を求める。注目している現象に影響を与える支配方程式をもれなく考慮するほど、また、離散化を細かく行うほど、シミュレーションの信頼性は向上する。この“マルチフィジクス化”及び“マルチスケール化”を可能にする一番の原動力が、大容量で超高速な計算を実行できるスーパーコンピュータの開発とその利用である。実際、これまでこの歴史が繰り返され、多大な成果を挙げてきた。
（２）リアルワールド問題への対応
高解像度な物理シミュレーションは、上述のとおり人類社会に重要な貢献を成しうるものであるが、その恩恵を現実世界に展開しようとするとき、コンピュータの性能向上だけでは解決できない問題がある。いわゆる“リアルワールド問題”である。通常の高解像度な物理シミュレーシ
ョンでは、支配方程式を解いて時間発展計算を行う過程において未来の境界条件等の知識が必要になる。しかし、現実世界における境界条件等には、予期せぬ変動が頻繁に発生するため、その値を前もって知ることができない。従って、我々にできることと言えば、「現実世界の複雑で時々刻々変化する状況に対応して、適切な頻度で現実世界の計測を繰り返し、その計測データに基づ
いて、時間発展計算値を得る数値シミュレーションの仕組みを迅速に補正し続けること」であろう。また、この“補正操作の繰り返し”（←“実時間計測融合”あるいは“実時間データ同化”という言葉で表現しても良い。）に当たっては、「現実世界から得られる計測情報は、計測システム

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

設置上の制約や故障の発生などにより、すべての境界における完全なデータ取得は通常不可能であり、かつ、誤ったデータを含みうること」に注意を払う必要がある。そして、この“補正操作を含む時間発展計算”は、高解像度で多数の格子点を扱う場合ほど極めて超高速に実行する必要があり、最終的には、計測現場でのエッジコンピューティングによるコンパクトな実現が望まれることになるであろう。
（３）本研究の最終目標
以上の考察から、筆者らは、本研究の最終目標を、次の３機能を実現できる高解像度な流体シ
ミュレーションコードの開発であるとした。
①現実世界の不完全な計測情報でも実時間でシミュレーションに反映できるデータ同化②高解像度な流れ場の時間発展計算も１格子点１ビット幅で実行する超並列ビット演算③ミニマルファブでも製造可能な LSI を利用した低消費電力エッジコンピューティング
上記②の機能：「１格子点１ビット幅の時間発展計算」は、格子点演算に関する究極の超並列演算を実現するものである。例えば、ベクトル型スーパーコンピュータ SX-ACE を用いてベクトル長が 256words（1word＝64bits）になる計算をする場合、１個のベクトルプロセッサコアあたり、１回のべクトル命令で、64×256＝16384 個の格子点に係る演算を並列実行できることになる。
上記③の機能：「ミニマルファブ製造可能な LSI によるエッジコンピューティング」については、②の要請の結果、各格子点に関する状態量を１ビット幅で表現できるので、その時間発展計算は、ビット演算（and, or, not, shift 等）のみで実行できることになる。従って、プロセッサコアの演算回路には、ビット演算回路に比べて桁違いに多数のトランジスタ数が必要になる乗除演算
回路等を使用しなくて済む。
“計測データに基づく補正操作を含む時間発展計算”だけを計測現場に近いエッジコンピューティングで行うことにすれば、その部分のプロセッサは、集積度の高い
LSI 生産には向いていないミニマルファブでも製造可能になる。今後の IoT（Internet of Things）
が普及した未来社会の姿を考える時、少量多品種の国内生産が可能なミニマルファブ製造を利用できることのメリットは大きい。なお、演算回路におけるトランジスタ数や消費電力の削減については、東北大学電気通信研究所等で従来から研究開発が進められている不揮発性演算回路等の実用化で飛躍的に進むと予想される。
上記①の機能：「不完全な計測情報による実時間データ同化」が、本研究の当面の中心課題である。この機能を実現するには、ニューラルネットワークの計算原理がヒントになる。ニューラル
ネットワークは、入力信号の一部が欠落したり、間違っていたりしても、それなりに適切な答えを出力することができる。この特徴は、「計測システムを設置できない場所の物理場情報の欠落や、計測システムの故障等による間違った物理場情報の混在が一部にあったとしても、それなりに適切なシミュレーション結果を出力し続けることができる」という可能性に繋がる。
このため、本稿では、本研究の初年度である平成 30 年度以降に行った研究のうち、上記①の機能を実現するための前提になる「“実世界流れ場のための時間発展計算モデル”のニューラルネッ
トワークによる記述」について述べる。なお、本稿の本文は松岡が執筆し、掲載した数値シミュ
レーション事例に関する計算及び可視化は菊池が分担した。

２．ニューラルネットワーク内蔵格子による流れ場の理解
ここでは、ニューラルネットワークとして代表的な“多層パーセプトロン”をとりあげ、物理
空間中に規則正しく配置された格子点位置において、各格子点が“多層パーセプトロン”を内蔵していると考える。
各格子点には、いろいろな近傍格子点から“仮想粒子”が到着する可能性があり、その存否情報（←例えば、到着粒子が存在する場合「1」、存在しない場合「-1」、不明の場合「0」とする。）
が“多層パーセプトロン”の入力層に入力される。そして、ニューラルネットによって計算された出力層における存否情報に従って、その格子点からいくつかの“仮想粒子”がそれぞれの行きリカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求― 27 ―

先の格子点に向かって出発する。
“仮想粒子”は、一定の質量・運動量・エネルギーをもっている。
空間中のある場所で観測されるべきマクロな物理量は、その場所を中心とした適当な近傍に存在する仮想粒子がもつ質量・運動量・エネルギーの総和から導出する。従って、現実世界のいくつかの空間位置で計測データが得られれば、対応するそれぞれの位置の近傍格子点に内蔵された“多層パーセプトロン”を誤差逆伝播法により学習させて、当該計測データを出力するように調整することができる。ただし、多層パーセプトロンの入力データに対する重みの値は、例えば「1」「-1」「0」のいずれかの値を適用するものとし、学習によって調整するものは、それらの重みの適用頻度(適用確率)である。このようにして、計測データが、断片的な時空間位置に関するものしか得られないような現実世界の環境下でも、シミュレーション計算の出力が統計平均的に計測データに整合するよう自動調整することができる。
以上のように、１格子点における時間発展計算は、データ同化の計算も含めて“多層パーセプ
トロン内蔵格子”の計算で実行できると考えられる。従って、仮想粒子が移動する可能性のある格子点どうしを全て結べば、“流れ場全体”もニューラルネットワークで表現でき、その時間発展計算を実行できる。すなわち、“流れ場”の変化は、“ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)を内蔵した空間格子”とその格子点(ニューロン)間を移動する“仮想粒子”の集団挙動として
図１～図図４に示す。
理解できる。この階層構造をマクロな側から要素分割していくイメージで図図１

流れ場 の 連 続体理 解

図２

流 れ場の 仮 想 粒子挙 動 に よる理 解（図図２から１格子点の近傍だけ
図 ３）を取りだしたのが図

1

8

2
3

４
到着粒子

図３

7

1

6

2

5

3

8

7
6

４

5

出発粒子

１格子 点 に おける 到 着 粒子と 出 発 粒子
図４

“多層 パ ー セプト ロ ン ”を内 蔵 し た格子 点

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３．リカレントニューラルネットワークによる実世界流れ場の時間発展計算モデル
第２章で述べたように、流れ場全体の時間変化は、“ニューラルネットワーク(多層パーセプト
ロン)を内蔵した空間格子”とその格子点(ニューロン)間を移動する“仮想粒子”の集団挙動として理解できる。ここでは、具体的な“実世界流れ場の時間発展計算モデル”の１例として、図図５に示すような「複数の多層パーセプトロン(階層型 NN)による計算構造の組合せ」を提案する。

図５

リ カ レント ニ ュ ーラル ネ ッ トワー ク に よる実 世 界 流れ場 の 時 間発展 計 算 モデル

各格子点に到着した仮想粒子群は、「衝突散乱層」において質量・運動量・エネルギーが保存される等方性の衝突散乱計算がなされる。その結果、到着粒子の速度分布がもっていた異方性が緩和された速度分布(“緩和分布”)をもつ仮想粒子群が得られる。これらの仮想粒子群は、現実世界の計測情報と整合性をとらせるための“データ同化操作”を適用する「データ同化操作適用層」に入力される。この層では、今入力された現在の時刻ステップの緩和分布に対して、①「計測データ等入力層」から得られる計測情報、②１時刻ステップ前の到着分布情報、③１時刻前の出発
分布情報 の３つの情報をもとにして、“データ同化操作”を確率的に適用する。その後、これらの仮想粒子群は、当該格子点の近傍から、それぞれの仮想粒子が行きつくべき格子点に向けて移動する。この移動にともなう仮想粒子の存否情報の書き換え操作を行うのが「揺動並進層」である。この層の操作によって、各仮想粒子は、それぞれの行き先格子点に到着し、１回の計算サイクルを完了する。この計算サイクルを、シミュレーションの時刻ステップの進行に合わせて多数回繰り返すことによって時間発展計算が継続することになる（図図５の青矢印の部分）。
また、外部に対する可視化等のスナップショット出力については、時刻ステップ数がある一定の数だけ進むたびに、「疎視化データ等出力層」において仮想粒子の到着分布と出発分布の平均分
布を個々の疎視化領域の範囲内で求めて出力する（図図５の空色矢印の部分）。

リカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求― 29 ―

上述のとおり、１回の計算サイクルの過程の中で、「１時刻ステップ前の到着分布情報と出発分
布情報」を記憶しておき、現在の時刻ステップにおける“データ同化操作の適用確率”の導出計
算にフィードバックをかける仕組みにしている（図図５の緑色矢印の部分）。従って、ニューラル
ネットワークの種類としては、“リカレントニューラルネットワーク”による計算モデルということになる。

４．仮想粒子の格子点間移動における“揺動並進”の仮定ሬԦをもつ仮想粒子は、時刻ステップ間隔⊿τの時間が経過した後ある格子点から出発した速度‫܄‬ሬԦ⊿τだけ離れた位置にある格子点に移動すると考えるのがふつうである。しかし、ここには、‫܄‬
ሬԦをもってある格子点を出発した仮想粒子は、では、粒子間力の影響も考慮できるように、「速度‫܄‬ሬԦの向きに直線的に前進するのではなく、速度‫܄‬
ሬԦと垂直な方向に揺動しつつ、速度‫܄‬
ሬԦの延長線速度‫܄‬Ԧሬ
上にはない左右の格子点をジグザグ型に寄り道しながら、平均的には速度‫܄‬で前進する」と仮定した。図
図６に、２次元平面上を揺動並進する仮想粒子のイメージを示した。
図６において、各格子点(例えば、黄色格ሬԦをもつ仮想粒子が、左後方子点)には、速度‫܄‬の格子点と右後方の格子点から到着する。
図６の黄色格子点には、左後方から緑色の速度ベクトルをもつ仮想粒子が到着し、右後方から茶色の速度ベクトルをもつ仮想粒子が到着している。到着したそれぞれの仮想粒子は、
当該格子点上で、他の速度をもつ仮想粒子と衝突散乱を起こし、速度の向きを変える。
ሬԦをもつこと
この衝突散乱後に、たまたま速度‫܄‬になった仮想粒子が、左前方の格子点と右前方の格子点に向かって出発することになる。
この状況を古典力学的に解釈すれば、ሬԦをもつ仮想粒子に対して、速度‫܄‬
ሬԦに垂「速度‫܄‬
直な方向に同じ大きさで逆向きの揺動力ペア
が時間差をもって作用したため、仮想粒子が速度を変えずに“斜め移動”した。
」ということになる。そして、この“斜め移動”
が左右等確率で繰り返された場合にジグザグ型の移動パスが実現すると考える。
このモデルを仮定することにより、本来は、
お互いに平行で左右に少し離れたそれぞれのሬԦをもつ
直進パスを進行するはずであった速度‫܄‬ሬԦをもつ
仮想粒子が、ジグザグパスを進行することによ
図６ 上向き太矢印で示す速度‫܄‬って、ときどき、ある格子点上で非常に接近す
仮想粒子群が揺動並進する様子
ることになる。
このとき、仮想粒子間に分子間力を模擬した引力が働くと仮定する。左後方から到着する仮想粒子と左前方に出発する仮想粒子は、当該格子点近傍において、正味左向きの揺動力を発生するであろう。同様に、右後方から到着する仮想粒子と右前方に出発する仮想粒子は、当該格子点近傍において正味右向きの揺動力を発生するであろう。従って、後方から到着し前方に出発する仮
想粒子の数について左右のバランスが崩れている場合は、当該格子点における仮想粒子の揺動は左右等確率にはならないと思われる。このわずかな確率の差が、結果として、自己組織化される流体のマクロな挙動に大きな変化をもたらす可能性は十分ありうると考えられる。ただし、これは、モデルの仮定の意味を極めて簡単に説明したに過ぎず、実際はもっと複雑である［1］。

― 30 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

５．粒子間力を考慮した流体シミュレーションに関する考察（１）粒子間力を考慮した仮想粒子に対する個別操作で負粘性を発現できる可能性
第３章に述べた“リカレントニューラルネットワークによる実世界流れ場の時間発展計算モデ
ル”を利用して、第４章に述べた“揺動並進”の仮定を行い、粒子間力を考慮するシミュレーシ
ョン計算を試みた。具体的には、次の操作によって“粒子間力”を考慮する。
操作Ａ：
前回の時刻ステップにおける仮想粒子の衝突散乱において「“左後方から到着した粒子数と左前方に出発した粒子数の和”が“右後方から到着した粒子数と右前方に出発した粒子数の和”よりも大きい場合」で、かつ、今回の時刻ステップにおける仮想粒子の衝突散乱において「左後方から到着した粒子が存在し、右後方から到着した粒子が存在しないで、右前方のみに粒子が出発しようとしていた場合」は、右前方に出発しようとしていた粒子を左前方に出発させる。
操作Ｂ：
上記操
操作Ａの文章で、「左」と「右」を入れ替えた操作を行う。
ここで２つの仮定をする。
［仮定１］時刻刻みが１時刻ステップ間隔だけ進む間に、それぞれの仮想粒子が“斜め移動”するとしても、疎視化して得られるマクロな流体挙動はほとんど変化しない。
［仮定２］マクロな流速が速い場所では、マクロな流速と同じ向きに進む仮想粒子の存在確率が高くなり、マクロな流速と逆向きに進む仮想粒子の存在確率は低くなる。
すると、１時刻ステップ前において「“左後方から到着した粒子数と左前方に出発した粒子数の和”が“右後方から到着した粒子数と右前方に出発した粒子数の和”よりも大きい場合」という事実は、「現在においても、その格子点を境にして、左側を前方に進むマクロな流速が、右側を前方に進むマクロな流速よりも大きいであろう。
」という推測を可能にする。そして、このとき、格操作Ａが発動されれば、左側を前子点近傍における正味の粒子間力が左側を向くことから上記の操方に進むマクロな流速は、右側を前方に進むマクロな流速に対してさらに加速され、速度勾配が操作Ｂが発動されることにな
急になるであろう。「左」と「右」を入れ替えた場合には、上記の操操作Ａと操操作Ｂは、ある場所にマクロな速度
り、はじめの速度勾配はやはり急になる。従って、操勾配が存在したとき、その勾配を急にする効果があり、“負の粘性を発現させる操作”であると考えることができる。何の操作も適用しない場合に流体は正の粘性を発現するので、この操作をある適当な頻度(確率)で適用すると、正ではあるがその値がゼロに非常に近い流体粘性を発現できると思われる。これによって高レイノルズ数の流体シミュレーションを容易に実行できる道が開ける。
（２）負粘性発現操作がマクロな流体挙動に及ぼす影響の定性的な確認操作Ａと操操作Ｂが、疎視化したマクロな流体ス
個々の仮想粒子に対する個別操作である上記の操ケールにおいて、負粘性の効果を発現させ、その結果、高レイノルズ数領域で出現するであろう
流体挙動が得られることを確認する。
このため、筆者らの経験が深い円柱後流のシミュレーション[2,3,4]を実行し、その効果を確認した。具体的には、３次元空間が静止流体で満たされ、その中に無限の長さをもつ円柱が存在していたとする。時刻ステップゼロにおいて、円柱軸に垂直な方向に流体が動きはじめた場合、円柱の後流がどのような挙動を示すかを調べる。より具体的には、円柱軸と平行にＺ軸をとり、流体が動き出す向きに＋Ｘ軸をとる。Ｙ軸は、Ｘ軸にもＺ軸にも垂直であるから、結果的に円柱断
４ 次 元 面 心 超 立 方 体 格 子 (FC HC) モ デ ル ”
面のある直径と平行な方向になる。また、ここでは、“４リカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求― 31 ―[5,6,7]を用いるので、その位置を特定するには、通常の３次元位置座標（X,Y,Z）に加えて第４次元目の位置座標（R）が必要になる。３次元位置座標（X,Y,Z）が変化する範囲は、現実に流体が存在する３次元空間中の位置に対応して定まるが、R 座標については複数の位置座標値をもてばよく、現実に流体が存在する位置の広がりからは何の制約も受けない。このため、ここでは最も簡単に、R の位置座標値は２個の値(±ℓ/2)のみをとるものとする。ここで、ℓ（＞0）は、シミュレーションの時間発展計算において時刻ステップがひとつ刻まれる時間を⊿τとすれば、ℓ = c⊿τで与えられる。ここで、c は、仮想粒子の１座標軸方向の速さである。
また、今回おこなったシミュレーション計算における格子点配列は、Ｘ方向に 768 個、Ｙ方向に 512 個、Ｚ方向に 256 個で約１億個の規模に対応している。疎視化については、スナップショ
ットをとるべき時刻ステップがやってくるたびに、ＸＹＺ方向に 8×8×8 個並ぶ 512 個の格子点をひと塊にしてその中に存在する仮想粒子の運動量の合計を求め、96×64×32 個の流速ベクトルを導出した。ただし、３次元ベクトルは紙面上で表現しにくいため、後述するシミュレーション
結果は、Ｚ軸に垂直なある平断面上における流速ベクトル分布の時間変化を示すこととした。
なお、今回のシミュレーション計算では、マクロな流体挙動の変化をおおざっぱに確認することが目的であり、定量的な厳密性は追求しない。このため、仮想粒子がもちうる速度としては、“単速さ 24 速度モデル”を採用した。このモデルでは、
もっとも単純なＦＣＨＣモデルである“
仮想粒子は次の 24 種類の４次元速度をもつことができる。
(±c,±c,0,0)、(±c,0,±c,0)、(±c,0,0,±c)、(0,±c,±c,0)、(0,±c,0,±c)、(0,0,±c,±c）
仮想粒子は４次元空間内を動くのでその速度成分は４つあり、仮想粒子の速さは、すべて同じで大きさで、�(±c)� ＋(±c)� ＋0� ＋0� ＝ √2 c である。（c: 基準となる仮想粒子の速さ）

時間発展計算を開始する時刻ステップ 0 の時点で、各サイトには、そこに存在できる仮想粒子の最大数の 20％の数の仮想粒子がランダムな向きに配置されていると仮定した。この結果、疎視化して得られるマクロな流速はゼロであり、流体は、直方体形状の中で静止している。次に、時刻ステップ１の時点から、＋Ｘ向きの速度をもつ仮想粒子をＸ＝0 の位置から注入していく。すると、時刻ステップが進むにつれて、流体全体が＋Ｘ向きのマクロな速度をもつようになる。このとき、＋Ｘ側の先にある直方体出口においては、出口直前に存在するサイト上の仮想粒子配置
を、出口直後に存在するサイトの仮想粒子配置にコピーして、出口におけるマクロな流速の勾配がゼロになるという境界条件を近似的に実現した。また、±Ｙ方向と±Ｚ方向には、周期的境界条件を適用した。そして、この流れの中の入り口に近い位置に、“Ｚ方向の中心軸をもつ無限大の長さの円柱”を置き、その後流に生じる流体挙動を計算した。なお、これらの計算は、東北大学
サイバーサイエンスセンターの SX-ACE32 ノード(128 ベクトルコア)を利用して行い、どのケースも約 39000 時刻ステップの計算を約 40 分で実行している。

（３）シミュレーション結果の考察
察図７及び 8 に前述の操作Ａ及びＢの適用確率を 0、1/300、1/200、1/180 の４ケース変えた場
合のシミュレーション結果を示す。スナップショットは、３次元的に生じている円柱後流の流速変化のうち、Ｚ軸に垂直なある平断面上における流速ベクトルの時間変化を示している。はじめ
静止していた流体中におかれた円柱の後流には、流体の速度が増すにつれていろいろな変化が生じる。ここでは、紙面の都合から、こうした変化が十分に成熟した段階の同じタイミングにおけるスナップショットの比較だけを示す。なお、スナップショットの流速ベクトルの色は、赤色な
ら高速、黄色なら中速、緑色なら低速、青色なら静止～超低速であることを表している。
“操作Ａ及びＢの適用確率”をゼロから上げていくと、1/300 まではゼロの場合とほとんど差
異はなくその後の変化もない。1/200 の場合は、双子渦からカルマン渦への過渡変化が生じている。1/180 の場合になると、早期に多様な過渡変化が発生する。このように、非常に小さな適用
確率の変化であっても、円柱後流の挙動に大きな影響を与え、流体粘性を変化させているように見える。今後、さらにいろいろな操作を考案し、定量的かつ理論的な検討を進めていきたい。

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

図 ７ 粒 子 間 力 を 考 慮 し た 円 柱 後 流 の シ ミ ュレ ー シ ョ ン 結 果 （ 適 用 確 率 ＝ 左 0 , 右 1 / 3 0 0 ）（上段が 34816 時刻ステップ、下段が 36864 時刻ステップにおけるスナップショット）

図 ８ 粒 子 間 力 を 考 慮 し た 円 柱 後 流 の シ ミ ュ レ ー ショ ン 結 果 （ 適 用 確 率 ＝ 左 1 / 2 0 0 , 右 1 / 1 8 0 ）（上段が 34816 時刻ステップ、下段が 36864 時刻ステップにおけるスナップショット）

リカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求― 33 ―

謝辞
本稿で述べた共同研究課題は、「高解像度流体シミュレーションにＡＩ計算原理のひとつである
ニューラルネットワークの計算手法を取り入れ、境界条件等を漏れなく知ることができない環境下であっても部分的に得られた計測データを活用してそれなりに適切なシミュレーション計算を実行できることを示し、高解像度シミュレーションの実世界への適用性を拡大する」ことを目指している。初年度は、新しい計算モデルに関するいろいろなアイデアを試す初期段階であった。
この時期に、個々の計算モデルを試すたびに計算コードのチューニングに多くの時間をさくことは非効率的で悩ましい。この点、東北大学サイバーサイエンスセンターのベクトル型スーパーコ
ンピュータ SX-ACE は、特別なチューニングをしないでも十分な計算速度を確保することができ、非常に助かった。また、利用にあたっては同センター関係各位のご親切なご指導とご協力をいた
だき、心から感謝する次第である。今後とも同センターの有意義な活動を継続的に発展させられることを期待する。
参考文献[1]小原,“－伝熱の常識と非常識－「拡散項３兄弟」を考える”, 伝熱 2001 年 1 月, pp.38-43,2001[2]松岡,菊池,“仮想粒子の並進移動過程に干渉効果を加味した流体解析の可能性”, SENAC Vol.52
No2, pp.18-27, 2019[3]松岡,菊池,“コンパクトな計算機によるリアルタイム流体解析の実現に向けて”, SENAC Vol.51
No2, pp.1-10, 2018[4]松岡,菊池,“多速さ格子ガス法実用化展開への手がかり”, SENAC Vol.49 No.4, pp.1-15, 2016
[5] Uriel Frisch, Dominique d'Humiè res, Brosl Hasslacher, Pierre Lallemand, Yves Pomeau,
Jean-Pierre Rivet, “Lattice Gas Hydrodynamics in Two and Three Dimensions”, Complex
Systems,１(1987), pp.649-707, 1987
[6] Chistopher M.Teixeira, “Continuum Limit of Lattice Gas Fluid Dynamics”, MIT, 1993
[7]松岡,“ビット演算による CFD と等価な高精度流体解析手法”, RIST News No.64, pp.17-28, 2018

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）［大学 ICT 推進協議会

2019 年度年次大会論文集より］

三次元可視化システムと可視化事例の紹介
齋藤 敦子 1), 山下 毅 1), 小野 敏 1), 大泉 健治 1),
江川 隆輔 2),3), 滝沢 寛之 2),3)
1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
3) 東北大学 情報科学研究科
a-saito@cc.tohoku.ac.jp

Introduction of 3D visualization system and visualization examples
Atsuko Saito 1), Takeshi Yamashita 1), Satoshi Ono 1), Kenji Oizumi 1),
Ryusuke Egawa 2),3), Hiroyuki Takizawa 2),3)
1) Information Infrastructure Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
3) Graduate School of Information Sciences, Tohoku Univ.
概要
東北大学サイバーサイエンスセンターでは、大規模科学計算システムを利用して得られた結果を可視化する環境として「三次元可視化システム」を提供している。また、利用者支援活動の一環として、従来行っていた高速化支援に加え、本センターの技術職員による可視化支援の取り組みも行っている。本稿では、三次元可視化システムの概要と可視化事
例を紹介する。

1

はじめに

大画面ディスプレイと、演算結果の可視化処理およびディスプレイへの描画を行う可視化サーバ 4

東北大学サイバーサイエンスセンター（以下、ノードで構成されている。大画面ディスプレイは本センター）では、全国共同利用施設として先端

フル HD（1,920×1,080 画素）50 インチ LED モニ

的大規模科学計算環境を提供するため、常に最新タを 12 面（縦 3 面×横 4 面）配置し、最大 7,680

鋭・高性能コンピュータシステムを導入し、先端×3,240 画素の高精細表示が可能である。可視化サ分野の研究を強力に支援している。2015 年 2 月かーバは、各ノードにインテル Xeon プロセッサ

ら主力計算機としてベクトル型スーパーコンピュE5-2670 を 2 基、DDR3L メモリを 64GB、グラフ

ータシステム SX-ACE、2014 年 4 月からスカラ型

ィックボード NVIDIA Quadro K5000 を 1 基搭載し並列コンピュータシステム LX 406Re-2、そして、ている。可視化サーバから本センターの大規模科

これらの大規模科学計算システムを利用して得ら

学計算システムのファイルサーバに直接アクセス

れたシミュレーション結果を可視化する環境としできるようになっており、本センターの計算機でて、三次元可視化システムを提供している。三次得られたデータを別環境にコピーすることなく三元可視化システムの導入により、本センター内で次元可視化システムで利用することができる。な

大規模科学計算からその結果の可視化までが可能

お、研究室等で計算したデータを持ち込んで利用となり、より幅広いサービスの提供および利用者することも可能である。可視化ソフトウェアは支援を行うことができるようになった。

Advanced Visual Systems 社の AVS/Express MPE を

本稿では、三次元可視化システムの概要と、こ採用しており、可視化コンテンツを大画面ディスれまでに本センターで支援を行った可視化事例をプレイ全面に表示することができる。大画面ディ紹介する。

スプレイと連動した液晶シャッターメガネを通して見ることで三次元立体視が可能となる。表示さ2

三次元可視化システムの概要
三次元可視化システムは、三次元立体視対応のれた可視化コンテンツは、マウス操作で自由自在に回転・拡大・移動することができ、高精細な大三次元可視化システムと可視化事例の紹介― 35 ―

画面ディスプレイ上で様々な視点から詳細に確認て読み込むことができる。ただしデータのフォー

することができる。

マットによっては整形が必要な場合もある。その他、plot3D や STL など多数のフォーマットに対応している。
出来上がった可視化コンテンツは、画像や動画として保存して持ち出すことができる。汎用的な画像・動画の形式での保存も可能だが、AVS/Express 独自の 3D アニメーションファイル「GFA 形式」での保存を推奨している。GFA 形式のファイルは、AVS/Express をインストールしていないパソコンでも、サイバネットシステム株式会社から提供されているフリービューワ「3D AVS
Player 」 を 用 い て 再 生 す る こ と が で き る 。

図 1 三次元可視化システム

AVS/Express 上で再生するのと同様に、三次元動画として再生しながら自在に視点変更することがで

3 AVS/Express による可視化コンテンツ作成

き、プレゼンテーション等でも利用することができる。

可視化ソフトウェア AVS/Express を用いた可視化コンテンツの作成方法について概要を述べる。
AVS/Express は、図 2 のように GUI 画面上で、モジュールと呼ばれる四角い箱の形をした様々な可視化機能をつなぎあわせて可視化ネットワークを作ることで、可視化コンテンツを作成する。利用可能なモジュールはおよそ 1,000 個もあり、それらを任意に組み合わせることで多様な可視化処理を行うことができる。なお、スクリプトで可視化処理を自動化し実行することも可能である。
入力データは、テキスト形式／バイナリ形式のどちらにも対応している。データ読込速度はバイ
ナリ形式の方が速いため、大規模データの場合はバイナリ形式でデータを用意することを推奨して

図 2 可視化ネットワークの例いる。また、大規模なデータは、読込だけでなく、可視化処理（加工／描画／出力）にも非常に時間がかかる。そこで、可視化処理では一般的にデー
タの間引きを行う。AVS/Express にはデータを間引
くためのモジュールも備わっており、あらかじめ間引いた入力データを用意しなくとも、
AVS/Express 上で可視化した画像を見ながらデー
タの間引き度合いを調整することが可能である。
入力データが構造格子型、離散データ、非構造格子型の場合は、データのフォーマット情報を記述したヘッダファイル（AVS 共通書式）を介してデータを読み込む。よって、可視化用にフォーマッ
トを整えた入力データを別に用意するのではなく、シミュレーション結果をそのまま入力データとし

4

可視化事例
本センターの技術職員が作成または作成支援

した可視化の事例を紹介する。作成した可視化コンテンツは、本センターの見学コースのひとつとして、センター来訪者にも公開している。スーパ
ーコンピュータや並列コンピュータで得られたシ
ミュレーション結果を分かりやすい形で伝えられるため、センターの活動や利用者の研究内容を紹介する広報としても役立っている。

― 36 ―

4.1

フラ ーレ ンの爆 発解離 シミュ レーシ ョン

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

4.3

プラ ズマ 熱流動 場のシ ミュレ ーショ ン

東北大学大学院理学研究科 河野研究室 山崎

大阪大学接合科学研究所 茂田正哉先生が開発

馨氏が研究された、X 線照射によりフラーレンがされた、プラズマ熱流動場のシミュレーション[3]爆発解離する様子のシミュレーション[1] を三次を三次元動画として可視化した（図 5）。プラズマ

元動画として可視化した（図 3）。出来上がった

トーチ、RF 誘導コイル、トーチ内の温度変化、流可 視 化 コ ン テ ン ツ の フ ァ イ ル サ イ ズ は 94MB

れ場を可視化した。出来上がった可視化コンテン（GFA 形式）、201 フレームからなる。粒子の色

ツのファイルサイズは 536MB（GFA 形式）、400

は、電荷の違いにより色づけした。作成した可視フレームからなる。入力データは 267 万点の格子化コンテンツを、河野先生、山崎氏に三次元立体

点を持つ大規模なデータであったため、可視化す視で体感してもらったところ、奥行き情報の視覚るにあたり、バイナリ形式に変換およびデータの的な認知が可能となり、二次元画像よりも時間経

間引きを行った。トーチ内の全体の色およびトー過による構造の変化を詳細に観測できるので、よチ中心断面の色は、プラズマの温度変化を示してり深く理解することができる、構造の妥当性の直いる。流れ場は擬似的に流れに粒子を乗せて可視観的な検証が可能になると期待される、との感想化している。粒子の色は流速で色付けをした。三が得られ、三次元立体視による有意性を感じても次元立体視により、トーチ内部でらせん形状を描らうことができた。

いて複雑に動く流れ場の様子を直感的に確認することができた。

図 3 フラーレンの爆発解離シミュレーション

4.2

DNA 二重らせんの切断シミュレーション
東北大学大学院理学研究科 河野研究室 菱沼直樹氏が研究された、放射線による DNA らせん構
造の切断シミュレーション[2] を、本センターの技
術職員の支援のもと、河野研究室で三次元動画と図 5 プラズマ熱流動場のシミュレーション

して作成した（図 4）。三次元可視化システムにより、紙面ではなかなかわかりにくい DNA のらせん構造を立体的に確認することができた。

4.4

航空機エンジン騒音の音圧伝搬シミュレー

シ ョン
金沢工業大学 佐々木大輔先生、東北大学大学
院工学研究科 福島裕馬氏が研究された、航空機
エンジン騒音の音圧伝搬シミュレーション[4] を三次元動画として可視化した（図 6）。ある時刻の音圧分布を様々な断面で三次元静止画にしたものをまとめて動画にしており、出来上がった可視

図 4 DNA 二重らせんの切断シミュレーション

化コンテンツのファイルサイズは 107MB（GFA三次元可視化システムと可視化事例の紹介形式）、25 フレームになった。赤い部分が最も音― 37 ―

5

圧の高い部分を示しており、エンジン回りやエンジンに近い機体部分で圧力の高い分布になっていることが可視化した画像から見て取れる。

VR 技術の活用
三次元可視化システムをより手軽に体験する方法として、近年急速に普及してきた VR（Virtual
Reality）機器を活用する方法を検討している。VR
機器は比較的安価に入手可能であり、その有効活用の可能性を探ることで三次元可視化システムの将来計画に関する重要な知見が得られることが期待できる。
まず、AVS/Express とスタンドアローン型 VR
ゴーグル「Oculus Go」（図 8）を用いて、可視化能力の検証を行った。Oculus Go は AVS/Expressの 3D アニメーションファイル GFA 形式の再生に対応していないため、汎用的な 360 度動画の形式に変換することにした。360 度動画への変換は
AVS/Express のライブラリを利用して比較的容易

図 6 航空機エンジン騒音の音圧伝搬ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝに行うことができた。作成した 360 度動画を
Oculus Go で再生してみたところ、三次元可視化

4.5

津波 浸水 被害の 再現シ ミュレ ーショ ン
東北大学災害科学国際研究所 越村俊一先生が研究された、東日本大震災での宮城県女川町の津波浸水被害の再現シミュレーション[5] を三次元動画として可視化した（図 7）。500m×320m の区域を 33cm メッシュで分割して計算された大規模なデータのため、データの間引きを行い可視化した。出来上がった可視化コンテンツのファイル
サイズは 776MB（GFA 形式）、1401 フレームかシステムと同じような没入感を体験することができた。しかし、三次元可視化システムは立体視か
つ 6 自由度（回転・拡大・移動が可能）であるのに対し、360 度動画は平面視であり、また、Oculus
Go は 3 自由度（装着者の顔の向きにのみ追従）であることから、従来の三次元立体視を完全に再現することはできなかった。今回の課題を踏まえ、また別のアプローチで VR 技術の活用方法を探っていきたいと考えている。

らなる。津波の色は波高により色づけをしている。
町の地形や構造物は震災前の地形デ―タと航空写
真から再現している。津波がどのように押し寄せ、町を覆っていったのかが、可視化した動画から確認することができた。

図 8 スタンドアローン型 VR ゴーグル「Oculus Go」

6

おわりに
本センターの三次元可視化システムおよび可視化事例を紹介した。シミュレーション結果を理解して科学技術の進展につなげるためには、研究者による結果の正しい解釈とそれに基づく深い考察が不可欠である。可視化はそのための有効な手段であり、本センターでも重要なサービスのひとつと位置づけている。今回紹介した可視化事例か

図 7 津波浸水被害の再現シミュレーション

らも、シミュレーション結果をより正確に深く理解するために三次元可視化が非常に有益であるこ― 38 ―とが確認できた。その一方で、可視化装置の維持や管理には多大なコストを要する。今後は民生品で安価に入手可能な機器の活用も視野に入れ、今後のサービス提供のあり方を引き続き検討していく予定である。

謝辞
本稿を執筆するにあたり、可視化データを提供してくださった、東北大学大学院理学研究科
河野研究室 河野裕彦先生、山崎馨氏、菱沼直樹
氏、大阪大学接合科学研究所 茂田正哉先生、金沢工業大学 佐々木大輔先生、東北大学大学院工学研究科 福島裕馬氏、東北大学災害科学国際研究所 越村俊一先生をはじめ、多くの方々にご協力ご支援をいただきました。心より感謝申し上げ
ます。

参考文献
[1] 山崎馨, 上田潔, 河野裕彦, 「X 線自由電子レーザーパルスによるフラーレン超多価カチオ
ン C60q+の爆発解離の動力学シミュレーショ
ン」, SENAC Vol.48 No.3 (2015-7) , pp.1-6, 2015[2] 及川啓太, 菱沼直樹, 菅野学, 木野康志, 秋山
公男, 河野裕彦, 短鎖モデル DNA の鎖切断過程：化学反応動力学による解析, 日本化学会
第 96 春季年会(2016), 2016 年 3 月 24 日, 同志
社大学 京田辺キャンパス, 京都, 2016[3] 茂田正哉, 「DC-RF ハイブリッド熱プラズマ
流の非定常 3 次元数値シミュレーション」,
SENAC Vol.46 No.3 (2013-7) , pp.13-17, 2013[4] 福島裕馬, 大林茂, 佐々木大輔, 中橋和博,「Building-Cube Method を用いたエンジンナ
セルインレットからの騒音伝播解析」,
SENAC Vol.47 No.1 (2014-1) , pp.35-45 , 2014[5] S. Koshimura et al., 「The impact of the 2011
Tohoku earthquake tsunami disaster andimplications to the reconstruction」, Soils andFoundations 54 (2014) , pp.560–572 , 2014

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）［大学 ICT 推進協議会

2019 年度年次大会論文集より］― 39 ―

― 40 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

キャンパス無線 eduroam と次世代ホットスポットの最新動向― 41 ―

― 42 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 43 ―[報 告] 計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供利用報告

農学部植物生命科学コースでの大量 DNA 塩基配列解析演習― 学部 3 年生「学生実験 II」における次世代シーケンスデータ解析演習 ―宮下脩平
東北大学大学院農学研究科応用生命科学専攻植物病理学分野
東北大学農学部植物科学コースでは、学部 3 年生の演習「学生実験 II」（必修）の一部として、サイバーサ
イエンスセンターの「計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供」制度を利用した大量 DNA 塩基配列解析演習を行った。この解析演習は、近年農学研究において一般的な手法となってきた「次世代シーケンス」で得られる大量データを解析するための初歩を学生が体験することを目的としたもので、具体的な解析そのものよりは、CUI でのスパコンとのやり取り、データ形式やそれぞれの解析手法の軸となる考え方、実験手順とデータの実際的な関係性を、演習を通して理解することに主眼を置いた。今年
度初めて行う演習であったが、サイバーサイエンスセンター関係各位のご協力により演習の目的を達成することができた。まず御礼申し上げたい。
生物は DNA を遺伝情報の担体とする。DNA は 4 種類のヌクレオチドが連なったものであり、それぞれがもつ塩基（アデニン、シトシン、グアニン、チミン）の並びである「塩基配列」を調べることは、遺伝情報を知り、ひいてはその生物を知ることにつながる。例えばヒトは約 30 億塩基対の DNA をゲノム（遺伝情報の総体）とする。2003 年に完了したヒトゲノムプロジェクトでは、この 30 億塩基対の配列を従来法で数百塩基ずつ決定したため、膨大な時間と労力、コストを要した。しかし 2005 年頃に「次世代シーケンサ」が実用化して以来、状況は一変した。次世代シーケンスでは大量の DNA 断片の塩基配列を並列的に決定する工夫がなされており、例えば illumina 社で最も大量の塩基配列を決定できる NovaSeq システムでは、44 時間で 3 兆塩基もの配列を決定できる（2019 年時点）。また従来法に比べて塩基当たりの配列決定コストが非常に低いことから、ヒトやシロイヌナズナといったモデル生物以外の生物のゲノム塩基配列も続々と決定されているほか、
mRNA（DNＡの情報が一時的・部分的に写し取られたもの）を逆転写して DNA に変換後に大量解析することで、mRNA の定量解析も可能となっている。これにより例えば、異なる生育条件での植物の遺伝子発現量の網羅的な比較を行うことなどが可能であり、そのような研究例は実際に増えてきている。次世代シーケン
サを用いることは、生命科学研究・農学研究において近年では日常的になりつつあるといえる。
大量の塩基配列データが得られるようになったことで、それに対応する解析が必要となった。次世代シーケンサが実用化した当初、そのような解析は主にデータ解析の専門家が行うものであったが、近年では一般的な解析については GUI で簡単に行うシステムも存在し（ただし高額な料金をとられる）、多くの研究者がそのようなシステムを利用している。しかし解析の仕組みを全く理解せずにシステムに生データを投入して「結果」を得ることは、間違った解釈をもたらす可能性があって非常に危険である。同様に、解析ができる共同研究者にデータを「丸投げ」して結果を得る場合もミスコミュニケーションを生じることが多く、問題が多い。
一方で解析の仕組みを知っていれば、適切な実験計画を立てて過不足ない量のデータで効率的に研究を進められるほか、お仕着せではないオリジナルの実験・解析系の開発が可能となりうる。共同研究者とのコミュニケーションも良好になり、新しい発見につながるかもしれない。しかし多くの生物学系・農学系研究者にとって CUI での解析は心理的ハードルが高い。そこで本演習では、研究の実戦経験のない 3 年生のうちからそのような解析を体験し、雰囲気に慣れる機会を提供することで、将来先入観なく実験と解析の両方に取り組める人材の育成につなげることを目指した。

― 44 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

演習は 2019 年 11 月 13 日、14 日の 2 日間、計 4 講時にわたって以下のスケジュールで行われた。
・ 1 講時目： 公開鍵暗号方式によるスパコンとの通信および Linux の基本的な操作の習得
・ 2 講時目： 次世代シーケンスデータ形式の理解と簡単な分析
・ 3 講時目： DNA 断片配列の Trinity による de novo アセンブル
・ 4 講時目： blastn による類似配列検索
なお演習にあたっては各学生・TA および教職員用に教育用アカウントを発行していただいたほか、解析に用いるソフトウェアのインストール場所、解析に用いるデータの置き場所としてのアカウントも発行いただいた。
演習に用いたデータは、東北大学植物園や農学研究科実験圃場の植物から抽出した二本鎖 RNA を逆転写し、増幅して得られた DNA の塩基配列を次世代シーケンサ（illumina 社 MiSeq）で網羅的に決定したものである。二本鎖 RNA は RNA ウイルスに特徴的であることから、得られた DNA 配列をつなぎ合わせ（denovo assemble: 参考になる配列なしにつなぎ合わせを行うこと）、それと似た配列を既知のウイルス配列データベースから探索することで、上述の植物に感染している RNA ウイルスを検出し、同時に配列決定できることが期待される。実際に演習参加学生は、上述の解析を通して植物園のシロツメクサおよび実験圃場のア
カツメクサから複数のウイルスが検出できることを体験した。慣れない解析にもかかわらず全員が意欲的に取り組み、想定時間内に演習を終えられたほか、特に意欲の高い学生が追加の演習課題に取り組む様子も見られた。また演習の合間には、私共の研究室から TA として参加した佐々木稜太氏（修士 1 年）と武田萌氏（学部 4 年）が次世代シーケンスを利用して得た成果を含む自らの研究の紹介をそれぞれ行った。実際に身近で行われている研究を知ることで、演習参加学生の理解が深まったものと期待している。
謝辞
上述のように、本演習を行うにあたってサイバーサイエンスセンターの皆様には多くのご協力をいただきました。御礼申し上げます。また、東北大学植物園でのサンプリングでは技術職員の津久井孝博氏をはじめとする皆様にお世話になっております。この場を借りて御礼申し上げます。

左
下左
下右

演習の様子
佐々木稜太氏による研究紹介
武田萌氏による研究紹介

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 45 ―[報 告]SC19 報 告東北大学サイバーサイエンスセンター・スーパーコンピューティング研究部
江川隆輔

2019 年 11 月 17 日〜22 日に米国コロラド州デンバー市のコロラドコンベンションセ
ン タ ー に お い て ， International Conference for High Performance Computing,
Networking, Storage and Analysis (SC19)が開催されました． SC19 は約 400 の企業
や大学，研究所などが展示ブースを構える高性能計算分野における最大規模のトップカ
ンファレンスで，今年度で 31 回目の開催となります．今年度は世界各国から 13,750 人の研究者，システム開発者が集い，当該分野における最新の成果発表や技術紹介があり，将来のシステムとアプリケーション開発に関して活発な議論がされました．
サイバーサイエンスセンターでは，本学の高性能計算に関する研究成果の発信を目的に，流体科学研究所，金属材料研究所，メディカルメガバンクと連携して展示ブースを構えました．展示ブースでは，本センターのシステム紹介，将来の高性能システムのための研究開発に関する展示・成果発表を行いました．展示ブースに多くの訪問者を迎え，広く当センターの活動をアピールできただけでなく，大変有意義な議論と情報交換を行う事ができました．次回の SC20 は米国アトランタで開催予定です．高性能計算分野にご興味のある方は是非参加を検討してみてはいかがでしょうか？

東北大学展示ブースの様子

― 46 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）[報 告]2019 年 度 AXIES 年 次 大 会 報 告
東北⼤学情報部情報基盤課共同研究⽀援係

2019 年 12 月 12 日～14 日に福岡国際会議場で、大学 ICT 推進協議会（AXIES）2019 年度年次
大会が開催されました。
AXIES（大学 ICT 推進協議会）とは、「Academic eXchange for Information Environment andStrategy」の略で、高等教育や学術研究機関における ICT を利用した教育・研究・経営の高度化を図ること、また日本の教育・学術研究・文化ならびに産業に寄与することを目的としている協議会です。
AXIES 年次大会は、国内の教育や研究に ICT(情報通信技術)を活用して高度化を図るため、高等教育機関や学術研究機関間の相互の情報交換を目的としたイベントです。今年も全国から
延 1,300 名を超す研究者、技術者等が集いました。当該分野における最新の成果発表や技術紹介が、口頭発表、ポスター発表、企画セッションで行われ、それぞれのセッションで活発な議論がなされました。
東北大学サイバーサイエンスセンター関係では、研究開発部の後藤英昭准教授が「キャンパス無線 eduroam と次世代ホットスポットの最新動」（セッション名：ICT 活用・教育実践 1）、情報部情報基盤課の齋藤敦子技術職員が「三次元可視化システムと可視化事例の紹介」（セッショ
ン名：HPC テクノロジー1）の口頭発表を行いました。
2020 年度の AXIES 年次大会は、本年 12 月 9 日(水)～11 日(金)に大阪コングレコンベンショ
ンセンターで開催予定です。

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 47 ―[報 告]

令和元年度サイバーサイエンスセンター講習会報告

№

名

称

開催月日

受講
者数

講

師

内

容

１

はじめてのＬｉｎｕｘ

5 月 27 日(月)

22

山下

毅

・Linux システムの基本的な使い方
・エディタの使い方

２

はじめてのスパコン

5 月 28 日(火)

21

小野

敏

・スーパーコンピュータの紹介と利用法入門（見学あり）

３

はじめてのＦｏｒｔｒａｎ5 月 29 日(水)

11

江川

隆輔

４

はじめての並列化

5 月 30 日(木)

21

小松

一彦

５

はじめての高速化

5 月 31 日(金)

11

江川

隆輔

６

ＭＡＴＬＡＢ入門

6 月 21 日(金)7７ネットワークとセキュ
リティ入門

8 月 2 日(金)

16

水木

８

Ｆｏｒｔｒａｎ入門

8 月 8 日(木)～8 月 9 日(金)14田口 俊 弘
(摂南大学)摂９

Ｇａｕｓｓｉａｎ入門

8 月 21 日(水)33１０Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ
9 月 13 日(木)
入門

6

１１

はじめてのＬｉｎｕｘ

9 月 9 日(月)11佐々木大 輔・Linux システムの基本的な使い方
・エディタの使い方

１２

はじめてのスパコン

9 月 10 日(火)

8

大泉

健治

・スーパーコンピュータの紹介と利用法入門（見学あり）

１３

ＳＸ-ＡＣＥの性能分析・
高速化

9 月 11 日(水)

1

江川

隆輔

１４

並列プログラミング
入門Ⅰ（OpenMP）

8 月 9 日(木)

4

小松

一彦

１５

並列プログラミング
入門Ⅱ（MPI）

8 月 10 日(金)

2

小松

一彦

受講者数計（阪大・岩大からの配信による受講
者を含む）

188

・Fortran の入門編

・並列プログラミングの概要

陳

国躍・スーパーコンピュータの高速化について・MATLAB の基本的な使い方(秋田県立大学)

岸本

敬明

直樹

・ネットワークの基本的な仕組み
・ネットワークの危険性と安全対策
・Fortran の初歩から応用まで

・Gaussian の基本的な使い方(理学研究科)横井

渉央・Mathematica の基本的な使い方(尚絅学院大学)・スーパーコンピュータでの性能解析から最適化まで・OpenMP による並列プログラミングの基礎
・利用法
・並列プログラミングの概要
・OpenMP による並列プログラミング
の基礎
・利用法

― 48 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）[報 告]

令和元年度全国共同利用情報基盤センター顕彰について

第 33 回全国共同利用情報基盤センター長会議において、東北大学情報部情報基盤課小野敏共同
利用支援係長及び森倫子ネットワーク係長に、令和元年度全国共同利用情報基盤センター顕彰「功績賞」を授与することが決定されました。本賞は、全国共同利用情報基盤センター及び国立情報学研究所の運用に顕著な貢献があった者に授与されるものです。
小野氏は平成 9 年に東北大学大型計算機センター（現・サイバーサイエンスセンター）に採用となり、その後 22 年余の永きにわたり、高性能計算に関する全国共同利用・共同研究拠点活動に係る利用支援、高性能計算基盤を活用した社会貢献活動に多大な貢献をされてきました。また、
同氏は、日々の利用相談、定期的に開催される利用者講習会を企画し、センターの計算機サービ
スの質の向上に寄与しているほか、本学情報科学研究科、岩手大学によるグループ利用の環境構
築、利用方法紹介、利用状況管理も担当し、利用率の向上に大きな成果をあげています。
森氏は平成 4 年に東北大学金属材料研究所に採用となり、その後、平成 8 年に同大型計算機センター（現・サイバーサイエンスセンター）に配置換となりました。配置換後は、全学的な基幹
ネットワークの業務を担当し、現在も情報シナジー機構のもと、全学的な情報化推進事業やセキ
ュリティ検知・防御システムの仕様検討等にも中心的な立場として従事しています。また、同氏
は、ホスティングサービス利用の増加に伴い、設備の増強に深く関わるなど、多岐に渡る業務を積極的に遂行し、本学の情報化推進に寄与しています。
以上のように、小野氏は全国共同利用の推進に、森氏はネットワーク関連業務の推進にそれぞれ永年にわたって尽力し、サイバーサイエンスセンターの円滑な運営に多大なる貢献を果たしていることが今回の受賞に至った理由となっています。
授賞式は、昨年 11 月 6 日（水）に開催された第 34 回全国共同利用情報基盤センター長会議・第 30 回学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点運営委員会合同懇親会の冒頭で行われ、両氏の他、3 名の受賞者に表彰状と副賞（楯）が手渡されました。

令和元年度全国共同利用情報基盤センター顕彰について― 49 ―『受賞者のコメント』
東北大学情報部情報基盤課（サイバーサイエンスセンター）小野敏

この度は全国共同利用情報基盤センター顕彰「功績賞」をいただきありがとうございます。今回の受賞は、計算機システムの運用に関わる教職員みなさまのご指導とご支援によるものと、心より感謝
しております。引き続き、システム利用者のみなさまに質の良いサービスを提供し、研究成果創出の一助となるように努めていきたいと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。どうもありがとうございました。

東北大学情報部情報基盤課（サイバーサイエンスセンター）

森倫子

この度は栄誉ある賞をいただき大変光栄に存じます。私がここまでやってこれたのも、ネット
ワーク係をはじめ情報基盤課、情報シナジー機構のみなさま、TAINS を支えてくださっている部
局のみなさまのおかげで、大変感謝しております。この受賞を励みに今後とも TAINS の発展に貢献したい所存でございます。どうもありがとうございました。

― 50 ―

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）[Web 版大規模科学計算システムニュースより]
大規模科学計算システムニュースに掲載された記事の一部を転載しています。 https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/tayori/

利用者番号（アカウント）管理の徹底について (No.287)
当センターの大規模科学計算システムでは、利用に関する内規に記載された利用資格に該当し、利用を承認された本人のみが、利用者番号（アカウント）を利用できます。利用者番号を他者へ貸与することは厳しく禁止されておりますので、改めてご注意をお願いいたします。
利用者番号を登録しても、利用しなければ負担金は発生しませんので、実際に計算機システムを利用する方全員の利用申請を行ってください。また、不正アクセスの危険性が高まりますので、以下のことを行わないよう秘密鍵の管理の徹底もお願いいたします。
・パスフレーズなしの秘密鍵の使用
・秘密鍵、パスフレーズの使い回し
・秘密鍵のメール添付、USB メモリやホームディレクトリに保存
・第三者との SSH 鍵の共有
なお、センター側で定期的に設定・利用状況を確認し、不正利用の疑いがある場合には利用停止の措置をとる場合があります。情報セキュリティ対策の強化のため、皆様のご理解とご協力をお願いいたします。
（共同利用支援係）

大判カラープリンタのご紹介 (No.287)

本 セ ン タ ー で は 、 大 判 カ ラ ー プ リ ン タ （ ヒ ュ ー レ ッ ト パ ッ カ ー ド 社 ， DesignJetT795,
DesignJetZ5400ps）を 1 階利用相談室（平日 8:30～21:00）に設置しており、A0 サイズまでのポスターなどを光沢紙または、ソフトクロス紙に出力することができます。
・光沢紙用プリンタ：（１枚 600 円）

特徴：光沢感があり、色味が鮮明

・ソフトクロス紙用プリンタ：（１枚 1200 円）

特徴：折り目がつきにくく、持ち運びが容易

利用法は以下をご参照ください。
http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/service/printer.html
研究の発表等の際にご活用いただければ幸いです。
（共同研究支援係,共同利用支援係）

SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）― 51 ―― SENAC 執筆要項 ―１．お寄せいただきたい投稿内容
サイバーサイエンスセンターでは、研究者・技術者・学生等の方々からの原稿を募集しております。
以下の内容で募集しておりますので、皆さまのご投稿をお待ちしております。なお、一般投稿いただ
いた方には、謝礼として負担金の一部を免除いたします。
・一般利用者の方々が関心をもたれる事項に関する論説・センターの計算機を利用して行った研究論文の概要
・プログラミングの実例と解説・センターに対する意見、要望
・利用者相互の情報交換

２．執筆にあたってご注意いただく事項(1)原稿は横書きです。
(2)術語以外は、「常用漢字」を用い、かなは「現代かなづかい」を用いるものとします。
(3)学術あるいは技術に関する原稿の場合、200 字～400 字程度のアブストラクトをつけてください。
(4)参考文献は通し番号を付し末尾に一括記載し、本文中の該当箇所に引用番号を記入ください。
・雑誌：著者,タイトル,雑誌名,巻,号,ページ,発行年
・書籍：著者,書名,ページ,発行所,発行年
３．原稿の提出方法
原稿のファイル形式は Word を標準としますが、PDF での提出も可能です。サイズ*は以下を参照してください。ファイルは電子メールで提出してください。
－Word の場合－
・用紙サイズ：A4
・余白：上＝30mm 下＝25mm 左右＝25mm 綴じ代＝0
・標準の文字数（45 文字 47 行）＜文字サイズ等の目安＞
・表題＝ゴシック体 14pt 中央 ・副題＝明朝体 12pt 中央
・氏名＝明朝体 10.5pt 中央
・所属＝明朝体 10.5pt 中央
・本文＝明朝体 10.5pt
・章・見出し番号＝ゴシック体 11pt～12pt*余白サイズ、文字数、文字サイズは目安とお考えください。
４．その他(1)執筆者には、希望により本誌（10 部以内の希望部数）と本誌 PDF 版を進呈します。
(2)一般投稿を頂いた方には謝礼として、負担金の一部を免除いたします。免除額は概ね 1 ページ
1 万円を目安とします。詳細は共同利用支援係までお問い合わせください。
(3)投稿予定の原稿が 15 ページを超す場合は共同利用支援係まで前もってご連絡ください。
(4)初回の校正は、執筆者が行って、誤植の防止をはかるものとします。
(5)原稿の提出先は次のとおりです。
東北大学サイバーサイエンスセンター内 情報部情報基盤課共同利用支援係
e-mail uketuke@cc.tohoku.ac.jp
TEL022-795-3406

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SENAC Vol. 53, No. （1 2020. 1）

スタッフ便り

この冬は雪が少ないと話題になっています（2020 年 1 月 20 日現在）
。サイバーサイエンスセン
ターがある青葉山でも、雪に覆われた景色が見えたのはほんの２，３回、それも半日くらいで消えたように思います。サイバーサイエンスセンターのずっと前身の大型計算機センターがここに移転したのは平成の初めころで、四半世紀が過ぎていたようです。当時は、青葉山の東北大学キャンパスの西のはずれにあったので、冬になると蔵王からの雪まじりの風が強くあたったり、冷え込みが片平とは大違いだった覚えがあります。周囲を含めてかなりの積雪になって雪かきが必
要になることも度々ありましたが、暖冬化のためか、積雪をあまり見なくなりました。もとゴルフ場だった丘にできた新キャンパスの多くの建物が建ってくれたせいか、風当たりもきびしくな
いような気がします。（H.S）

小学校でプログラミング教育が必修化されるそうです。論理的な思考力を小学生から身につけるということでしょうか。プログラミング言語を体験する小学生が増えていく一方で、本来の言語、日本語の読み書きはどうなのだろう……心配になりました。メールや報告書の作成等々、作文の機会が減ることはないですし、書いては消しての繰り返し作業に少なからず時間を費やされる毎日。こっちの高級言語こそ身につけておきたかったよなぁ、バグだらけの文章を前にして今日も悩む 2020 年年頭です。本年もよろしくお願い申し上げます。（K.O）

SENAC 編集部会
滝沢寛之 水木敬明 後藤英昭 江川隆輔
伊藤昭彦 吉田貴子 大泉健治 小野 敏
斉藤くみ子

編集・発行

印
開発中の青葉山キャンパス

刷

令和 2 年 1 月発行
東北大学
サイバーサイエンスセンター
仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3
郵便番号 980-8578
株式会社 東誠社

索
SENAC Vol.52 (No.1～No.4)
項 目
巻頭言サイバーサイエンスセンターと基礎科学としての
コンピュータサイエンス河野 裕彦
センター長に就任して菅沼 拓夫
共同研究成果複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用
菅野 学 他
乱流の生成とその維持機構に関する研究
伊澤精一郎 他
Ａｒ熱プラズマジェットを用いたＳｉナノ粒子大量
創製プロセスにおける軸方向磁場の効果
茂田 正哉
リアルタイム津波浸水被害予測の全国展開に向けた
検討
越村 俊一 他
直接数値解析による環状流路ポアズイユ流の亜臨界遷移の研究
塚原隆裕 他
仮想粒子の並進移動過程に干渉効果を加味した流体
解析の可能性松岡 浩他
Flamelet approachに基づくガス燃料を対象とした燃焼シミュレーション
赤尾津翔大 他
民間航空機開発における大規模CFD 解析の適用
（その３）
前田 一郎
複数領域FDTD法を用いた大規模モデル電磁界散乱特
性の解析
有馬卓司他
自動車エンジン用ピストンリングまわりの気液二相流解析
川本 裕樹 他
大規模科学計算システム
SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法
アプリケーションサービスの紹介
解説
OpenVPN を用いた eduroam/Cityroam/Passpoint 対応可搬型基地局の開発
後藤 英昭
大学 ICT 推進協議会 2018 年度 年次大会論文集より転載
東北大学サイバーサイエンスセンターにおける高速化推進研究活動の取り組みについて
小野 敏 他『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計
算』コードの SX-ACE 向け最適化および MPI 並列化
山下 毅 他
東北大学における教職員を対象とした情報セキュ
リティ教育
小野﨑伸久 他
東北大学における標的型攻撃メール対応訓練
小野﨑伸久 他
学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam と次世代ホ
ットスポット基盤 Cityroam のキャンパスへの展開
原田 寛之 他
お知らせ
2019 年度サイバーサイエンスセンター講習会のご案内
サイバーサイエンスセンター講習会(夏期・秋期開催分)のご案内
令和 2 年度 学際大規模情報基盤共同利用・共同研
究拠点公募型共同研究課題募集のご案内
学部学生のためのスーパーコンピュータ無償提供
制度についてJHPCN シンポジウム
JHPCN 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点第 11 回シンポジウム報告

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項 目
報告
SC17 報告江川隆輔
平成 30 年度サイバーサイエンスセンター講習
会報告
滝沢・江川研究室の研究グループが最優秀論文賞を受賞しました<平成 30 年度東北大学サイバーサイエンスセ
ンター顕彰報告>平成 30 年度東北大学サイバーサイエンスセン
ター顕彰について受賞者のコメント
安達 淳
河野 裕彦
鈴木 陽一
第 29 回高性能シミュレーションに関するワー
クショップ(WSSP29)開催報告 江川 隆輔他
第１回日本オープンイノベーション大賞において、本センター・撫佐昭裕客員教授らの研究グループが総務大臣賞を受賞しました
平成 30 年度サイバーサイエンスセンターセミ
ナー報告
平成 31 年度科学技術分野の文部科学大臣表彰
において英昭准教授が科学技術賞（開発部門）を受賞
一般社団法人・電気学会第 107 回通常総会において江川隆輔准教授が第 75 回電気学術振興賞（進歩賞）を受賞
大型計算機センター法制化 50 周年記念シンポ
ジウム報告
滝沢寛之
EMC Sapporo & APEMC 2019 報告
小野 敏
オープンキャンパス 2019 報告
江川 隆輔＜計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供利用報告＞
理学部化学科での計算化学演習 森田 明弘
東北大学数理科学連携研究センター主催
g-RIPS Ｒ(graduate-level Research inIndustrial Projects for Students)-Sendai
プログラムにおける量子コンピューターに関するプログラミング実習
水藤 寛
工学部電気情報物理工学科「学生実験 D」講義
ムハマド アルフィアン アムリザル 他
利用相談室便り2019 度度の利用相談について紹介
サイバーサイエンスセンター展示室の紹介「Web 版大規模科学計算システムニュース」より
MSC.Marc / Mentat のサービス終了について(No.269)
利用者番号（アカウント）管理の徹底について(No.269)
ホームディレクトリの無料ストレージ増量および 2019 年度の利用負担金について（No.275）
科学技術計算言語MATLABのバージョンアップについて(No.275)
平成 31 年度共同研究について(No.276)
計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパ
ーコンピュータ無償提供制度について(No.276)
民間企業利用サービスについて(No.276)
大規模科学計算システムの機関（部局）単位での利用について(No.276)

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利用負担金額の表示コマンドについて(No.278)
利用者番号（アカウント）管理の徹底について(No.278)
Gaussian16 のバージョンアップについて（No.282）
科学技術計算言語 MATLAB のバージョンアップについて（No.282）
数式処理プログラム Mathematica のバージョンア
ップについて（No.282)

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Vol.53 No.1 2020-1［巻頭言］
血行状態モニタリング装置「魔法の鏡」のクラウド化……………………吉澤

誠

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Simulation of Nanopowder Growth-Transport
in Turbulent Thermal Plasma Flow Field………………………………………………………………… Masaya Shigeta

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DBD プラズマアクチュエータを用いた自動車後流制御による抵抗低減…………………………………………………………藤井 孝藏・浅田

健吾

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リカレントニューラルネットワークによる
実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求

範子

25［共同研究成果］
八木 - 宇田アレーアンテナから成る忍者アレーアンテナの実験的検討…………………………………………………………今野 佳祐・陳……………松岡浩・菊地［大学 ICT 推進協議会 2019 年度年次大会論文集より］
三次元可視化システムと可視化事例の紹介…………………………………………齋藤 敦子・山下毅・小野敏
大泉 健治・江川 隆輔・滝沢 寛之キャンパス無線 eduroam と次世代ホットスポットの最新動向…………………………………………後藤 英昭・原田

寛之・中村

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素典

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［報 告］
〈計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供利用報告〉
農学部植物生命科学コースでの大量 DNA 塩基配列解析演習―学部 3 年生「学生実験 II」における次世代シーケンスデータ解析演習―…………………………………………………………………………宮下 脩平

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SC19 報告 …………………………………………………………………………江川隆輔

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2019 年度 AXIES 年次大会報告………………………………………………………………

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令和元年度サイバーサイエンスセンター講習会報告47……………………………………

令和元年度全国共同利用情報基盤センター顕彰について………………………………

48［Web 版大規模科学計算システムニュースより］
利用者番号（アカウント）管理の徹底について（No.287）………………………………

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大判カラープリンタのご紹介（No.287）……………………………………………………

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執筆要項 …………………………………………………………………………………………

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スタッフ便り ……………………………………………………………………………………

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