A new numerical simulation to evaluate neoclassical toroidal viscosity (NTV) in tokamak configurations with a small perturbation field is developed using the δf Monte Carlo method. The numerical scheme solves the guiding-centre distribution function in non-axisymmetric plasmas according to the drift-kinetic equation, and evaluates the NTV directly from the pressure anisotropy by utilizing the Fourier spectrum expression of the magnetic field in Boozer coordinates. As a first benchmark, the accuracy of the viscosity calculation is demonstrated in a helical configuration of LHD. The convergence of the calculation and dependence of the viscosity on perturbation field amplitude are also tested in a simple tokamak configuration with model perturbation field, which proves the reliability of the simulation. Next, the basic properties of NTV as dependence of the viscosity on collision frequency and magnetic shear are investigated in a multi-helicity perturbation model field and compared with a bounce-averaged analytic formula. It is found that the clear 1/ν and superbanana-plateau dependences cannot be seen in the FORTEC-3D simulation, and the toroidicity of the magnetic field makes a toroidal coupling effect, which enhances NTV if the perturbation has (m, n) and (m ± 1, n) Fourier components simultaneously, where m and n are the poloidal and toroidal numbers of the perturbation field. Local magnetic shear is also found to affect the amplitude of the viscosity.
δfモンテカルロ法を用いて、小さな摂動磁場を有するトカマク配位における新古典トロイダル粘性（NTV）を評価する新しい数値シミュレーションを開発した。本数値スキームは、ドリフト運動論方程式に従って非軸対称プラズマ中の案内中心分布関数を解き、ブーゼア座標における磁場のフーリエスペクトル表現を利用して、圧力異方性からNTVを直接評価する。最初のベンチマークとして、LHDのヘリカル配位において粘性計算の精度を実証した。また、単純なトカマク配位にモデル摂動磁場を課した場合について、計算の収束性と摂動磁場振幅に対する粘性の依存性を検証し、シミュレーションの信頼性を確認した。次に、多ヘリカル摂動モデル磁場において、衝突周波数および磁気シアに対する粘性の依存性としてNTVの基本特性を調べ、バウンス平均化された解析公式と比較した。その結果、FORTEC-3Dシミュレーションでは明確な1/ν依存性およびスーパーバナナ・プラトー依存性は見られず、また、摂動が(m, n)および(m ± 1, n)フーリエ成分を同時に有する場合、磁場のトロイダル性によりトロイダル結合効果が生じ、NTVが増強されることが明らかになった。ここで、mおよびnは摂動磁場のポロイダルおよびトロイダルモード数を表す。さらに、局所磁気シアも粘性の振幅に影響を与えることが見出された。