Figure 7 The flow vortices in vicinity of the spur dikes in E1 test

FLOW-3D를 이용한 평행한 수제(Spur Dikes) 주변의 세굴 수치 모델링

Figure 7 The flow vortices in vicinity of the spur dikes in E1 test
Figure 7 The flow vortices in vicinity of the spur dikes in E1 test

연구 배경 및 목적

  • 문제 정의:
    • 수제(Spur Dikes)는 강의 흐름을 조절하여 제방 보호 및 침식을 방지하는 구조물로, 유동 특성의 급격한 변화를 초래하여 세굴(Scour)과 퇴적(Sedimentation)을 유발한다.
    • 다중 수제(Multiple Spur Dikes)가 존재하는 경우 유동 패턴이 더욱 복잡해지며, 정확한 세굴 깊이 예측이 필요하다.
    • 기존 연구에서는 개별 수제에 대한 분석이 많았으나, 평행한 수제 그룹에서의 세굴 및 유속 특성 연구는 부족한 상황이다.
  • 연구 목적:
    • FLOW-3D 소프트웨어를 이용하여 다중 수제 주변의 세굴 현상을 수치적으로 시뮬레이션.
    • 실험 데이터 및 SSIIM 소프트웨어 결과와 비교하여 수치 모델의 신뢰성 검증.
    • 최적화된 모델을 통해 세굴 깊이 및 수로 지형 변화를 보다 정밀하게 예측할 수 있는 방법 제안.

연구 방법

  1. 수리학적 모델 및 실험 설정
    • Karami et al. (2014)의 실험 데이터를 기반으로 수치 모델 검증 수행.
    • 실험실 환경:
      • 길이 14m, 폭 1m, 깊이 1m의 직사각형 수로 사용.
      • 25cm 길이의 불투과성(Impermeable) 수제 3개를 일정한 간격(2배 길이)으로 배치.
      • 실험에서 유입 유속(15cm 깊이), 균일한 사질 하상(σg < 1.4, d50 = 0.91mm, 비중 2.65) 적용.
    • 실험 데이터 검증:
      • 유속은 ADV(Acoustic Doppler Velocimeter), 수위 변화는 LBP(Laser Beam Profiler) 측정.
      • 세굴 깊이(ds1, ds2, ds3) 및 세굴 부피(V)를 비교하여 모델 신뢰성 평가.
  2. FLOW-3D 수치 시뮬레이션 설정
    • VOF (Volume-of-Fluid) 기법과 FAVOR (Fractional Area Volume Obstacle Representation) 기법 적용.
    • k-ε 난류 모델(RNG 기반) 적용하여 난류 유동 및 세굴 특성 분석.
    • Van Rijn 침식 모델을 사용하여 SSIIM 결과와 비교.
    • 격자 최적화(Nested Grid 적용):
      • 총 1,507,550개의 격자(Grid Elements) 사용.
      • 세굴이 발생하는 지점에서 높은 해상도의 내부 격자 적용(1.2cm~2.5cm).
    • 입출구 경계 조건 설정:
      • 유입 조건: 유량 0.035 m³/s 및 0.046 m³/s 두 가지 실험 조건 사용.
      • 벽면 경계: 로그 법칙(Logarithmic Law of the Wall) 적용하여 유동 저항 고려.

주요 결과

  1. 세굴 깊이 및 유속 분포 분석
    • FLOW-3D 시뮬레이션 결과가 실험 데이터와 높은 일치도를 보임.
    • 첫 번째 수제에서 가장 깊은 세굴 발생(E1: 0.123m, E2: 0.1785m).
    • 두 번째, 세 번째 수제로 갈수록 세굴 깊이가 감소하는 경향을 보임.
    • SSIIM 소프트웨어 대비 FLOW-3D 모델의 예측 정확도가 평균 7~40% 향상됨.
      • 첫 번째 수제 하단에서 7%, 두 번째에서 80%, 세 번째에서 40% 정확도 개선.
  2. 유동 패턴 및 난류 분석
    • 수제 후류 영역에서 강한 와류(Vortex) 발생 확인.
    • 첫 번째 수제에서 난류 강도가 가장 크며, 하류로 갈수록 감소.
    • SSIIM 모델보다 FLOW-3D 모델이 유동 패턴을 더 정밀하게 예측.
  3. 수치 모델 검증 및 오차 분석
    • FLOW-3D와 SSIIM, 실험 결과 비교:
      • FLOW-3D 모델의 결정 계수(R²): E1 = 0.95, E2 = 0.98 → 높은 정확도 입증.
      • SSIIM 모델의 결정 계수(R²): E1 = 0.89, E2 = 0.94 → FLOW-3D가 더 우수한 결과 제공.
      • FLOW-3D는 SSIIM보다 최대 40% 향상된 정확도로 세굴 깊이를 예측 가능.
    • 모델 재보정 필요성:
      • Froude 수(Fr) 및 U/Ucr 비율이 모델 정확도에 영향을 미침.
      • 유량 변화에 따라 모델 재보정(Calibration) 필요.

결론 및 향후 연구

  • 결론:
    • FLOW-3D는 다중 수제 그룹의 수리학적 거동을 예측하는 데 신뢰성이 높은 모델임을 입증.
    • SSIIM보다 높은 정확도를 보이며, 특히 두 번째 및 세 번째 수제 주변에서의 예측 정확도 향상.
    • 유량 변화 시 모델 재보정이 필요하지만, 세굴 깊이 및 유동 패턴 예측에 효과적임.
  • 향후 연구 방향:
    • 다양한 수제 형상 및 배치에 대한 추가적인 시뮬레이션 연구.
    • 다양한 난류 모델(RSM, LES) 적용 및 비교 연구 진행.
    • AI 및 머신러닝을 활용한 실시간 세굴 예측 시스템 개발.

연구의 의의

본 연구는 FLOW-3D 기반의 다중 수제 세굴 수치 시뮬레이션을 통해 수제 구조물 주변의 세굴 및 유동 특성을 정량적으로 분석하고, 환경적 안정성을 고려한 하천 관리 및 설계 최적화에 기여할 수 있는 실질적 데이터를 제공한다.

Figure 5 Numerical modeling results of bed deformation in E1 test, Flow direction Right to left
Figure 5 Numerical modeling results of bed deformation in E1 test, Flow direction Right to left
Figure 7 The flow vortices in vicinity of the spur dikes in E1 test
Figure 7 The flow vortices in vicinity of the spur dikes in E1 test
Figure 8 Dimensionless graph of equilibrium time of scouring in (a Left) E1 test and (b Right) E2 test in FLOW-3D
Figure 8 Dimensionless graph of equilibrium time of scouring in (a Left) E1 test and (b Right) E2 test in FLOW-3D

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