Para estimar el flujo térmico en un reactor nuclear durante un accidente de manera precisa, es importante mejorar la precisión de las simulaciones de dinámica de fluidos computacional. La temperatura y la velocidad del flujo no son homogéneas y presentan grandes variaciones en el recipiente de contención del reactor debido a su gran volumen. Además, el trabajo de Kelm señaló que la influencia de las variaciones de las condiciones iniciales y de contorno era importante. Por lo tanto, es necesario establecer las condiciones iniciales y de contorno teniendo en cuenta las variaciones de estas magnitudes físicas. Sin embargo, es un tema difícil establecer condiciones iniciales y de contorno tan complicadas. Entonces, podemos obtener condiciones iniciales y de contorno realistas y un campo de flujo preciso mediante la asimilación de datos, y podemos mejorar la precisión del resultado de la simulación. En este estudio, aplicamos la asimilación de datos mediante un filtro de Kalman de transformación de conjunto local a una simulación del comportamiento de convección natural en estratificación de densidad, y realizamos un experimento de modelo gemelo. Logramos estimar los campos de flujo y mejorar la precisión de la simulación mediante la asimilación de datos, incluso si aplicamos la condición de contorno con error respecto a la condición verdadera.