시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D 제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .
적층 제조 시뮬레이션 갤러리
FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.
Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM
Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…
FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.
FLOW-3D는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST
Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.
FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.
브라질에서는 지난 150 년 동안 지표수의 사용이 지속적으로 증가했습니다. 항행성을 유지하고, 수력을 생성하고, 홍수를 방지하기 위해 자연 흐름을 방해하는 많은 장애물과 우회로가 세워졌습니다. 강에 서식하는 물고기 및 기타 작은 동물은 이러한 변화로 고통 받습니다. 일부 종의 멸종 시점까지 어류 수가 크게 감소한 것이 관찰되었습니다. 어류, 조류 및 포유류 개체수가 동시에 감소함에 따라 먹이 사슬에 대한 인간의 엄청난 영향이 분명해졌습니다.
강을 물고기를 위해 개방하기 위해 브라질에 많은 수의 물고기 통로가 건설되었지만 생물학적 및 기술적 측면에서 효율성이 떨어지는 경우가 많았습니다. 종종 1 차원적이고 경험적인 가정을 사용하여 설계된 통로의 흐름 상황은 과도한 선택과 열악한 위치를 초래합니다. 전통적인 1 차원 디자인의 물고기 통로와 달리 오늘날 더 적절한 도구를 사용할 수 있습니다. CFD (전산 유체 역학) 시뮬레이션을 사용하면 평균 속도 필드 뿐만 아니라 물고기 통로의 유용성에 상당한 영향을 미치는 과도 흐름 효과를 조사 할 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 설계 프로세스에서 수력 학적 고려 사항과 생물학적 고려 사항의 결합이 필수적입니다.
이 연구에서는주기적인 수직 수문 물고기 통로 내부의 난류 응집 구조에 대해 논의합니다. 길이가 4.50m이고 너비가 각각 3.30 인 두 개의 웅덩이 사이에서 흐름은 0.50m의 확장이 있는 작은 수직 개구부를 통과해야 합니다 (그림 1).
CFD 시뮬레이션은 FLOW-3D 로 수행되었습니다 . 흐름 방향의 주기적 경계 조건에서 달성 가능한 해상도는 약 2.5cm입니다. 두 웅덩이 사이의 수면 Δh의 레벨 차이는 20cm였다. 따라서 절대 속도의 최대 값은 약 2m / s ≈ Δh * 2g입니다. 전체 위치 에너지는 운동 에너지로 변환되고 나중에 풀에서 소멸됩니다. 제트가 벽에서 분리되는 고속 영역이 형성됩니다.
그림 1. 오른쪽 : 수직 수문 물고기 통과의 절대 속도. 수영장 사이의 레벨 차이는 0.20m입니다. 왼쪽 : 표면 구조의 등면 (파란색), 오른쪽 및 왼쪽 : 절대 속도 1.50m / s (노란색)의 등면
LES (Large Eddy Simulation)를 통해 순간 흐름 영역에 대한 자세한 분석이 가능했습니다. 속도 및 난류 장의 분포와 풀 내의 일관된 난류 구조는 물고기의 행동을 더 잘 이해할 수있게했습니다.
난류 압력 변동
순간 속도 또는 압력 필드는 평균 값과 해당 변동으로 나눌 수 있습니다. 변동 압력에 대한 각 방정식은 다음과 같습니다.
난류 압력 장을 살펴보면 와류 내부의 난류 압력이 음수임을 알 수 있습니다. 난류 압력의 국부적 최소값은 그림 2와 같이 대규모 와류의 코어를 나타냅니다. 물고기 통로에서 여러 개의 수평 롤러가 관찰 될 수 있습니다. 와류는 수 문의 전 단층 내부에 형성됩니다. 정점의 주행 거리가 증가하면 와류 직경이 증가하고 난류 압력 진폭이 감소하여 롤러 내부의 난류 압력이 증가합니다.
일관된 구조와 관련하여 개방 채널 흐름의 난류 압력을 분석하는 것은 매우 어렵습니다. 대규모 와류는 직접 관찰로 거의 감지 할 수 없습니다. 이는 수면의 변동과 전체 전류 내부의 관련 압력 변동 때문입니다. 표면파에 의해 유발 된 압력 변동은 다음 지수 법칙에 따라 수심 z에 따라 감소합니다 [Kundu, 2004] :
\({p}’\propto {{e}^{{-kz}}}\)
난류 압력 장을 살펴보면 와류 내부의 난류 압력이 음수임을 알 수 있습니다. 난류 압력의 국부적 최소값은 그림 2와 같이 대규모 와류의 코어를 나타냅니다. 물고기 통로에서 여러 개의 수평 롤러가 관찰 될 수 있습니다. 와류는 수 문의 전 단층 내부에 형성됩니다. 정점의 주행 거리가 증가하면 와류 직경이 증가하고 난류 압력 진폭이 감소하여 롤러 내부의 난류 압력이 증가합니다.
그림 2 : 난류 압력 변동의 등면 = -500 Pa.
일관된 구조와 관련하여 개방 채널 흐름의 난류 압력을 분석하는 것은 매우 어렵습니다. 대규모 와류는 직접 관찰로 거의 감지 할 수 없습니다. 이는 수면의 변동과 전체 전류 내부의 관련 압력 변동 때문입니다. 표면파에 의해 유발 된 압력 변동은 다음 지수 법칙에 따라 수심 z에 따라 감소합니다 [Kundu, 2004] :
서로 다른 압력 변동의 중첩으로 인해 표면 근처의 대규모 일관된 구조를 감지하기가 어렵습니다.
Q- 기준
와류 감지를위한 또 다른 도구는 Dubrief (2000)와 Hunt (1988)가 제안했으며, 이들은 압력, 와도 및 Q- 기준의 등면을 비교했습니다. Q- 기준은 다음과 같이 계산됩니다.
공간적으로 필터링 된 속도 구배의 비대칭 및 대칭 부분. 그림 3에서는 Q ~ = 50s-2의 계산 된 등가 곡면이 표시됩니다. Q- 기준으로 소규모 와류가 감지됩니다. 난류 압력 변동과는 달리, Q- 기준 계산을 위해 자유 표면 상태는 탐지 가능성을 방해하지 않습니다. 이는 ∇²p 계산에 선형 정압 분포가 사용되지 않기 때문 입니다. 흐름에서 흐름 방향으로 작은 헤어 라인 소용돌이를 볼 수 있습니다.
그림 3 : 난류 압력 변동의 등면
토론
다른 스케일의 소용돌이를 시각화하면 엔지니어는 물고기가 수로를 통과해야하는 일관된 구조에 대해 좋은 느낌을 갖게됩니다. 감지 된 대규모 롤러가 주요 구조입니다. 물고기는 이러한 구조에 대한 흐름에서 안정화되어야합니다. 이 롤러의 축은 메인 스트림 방향에 부분적으로 수직이므로 물고기가 안정화를 위해 메인 핀을 사용할 수 있습니다.
소규모 구조물은 물고기의 수영 방향과 평행합니다. 물고기는 이러한 와류에서 안정화를 위해 수직 지느러미 만 사용할 수 있기 때문에 대규모 롤러보다 안정화를 위해 더 많은 노력을 기울여야합니다.
계산 된 LES 결과를 사용하여 물고기 통과 내부의 흐름 조건에 대한 생물 학자와 엔지니어 간의 예비 토론을 시작할 수 있습니다. 감지 된 난류 구조는 물고기 통과의 성공에 중요합니다. 이러한 구조를 통과하는 데는 고속 영역을 통과하는 것보다 더 많은 에너지가 필요할 수 있습니다.
다음 달에 브라질 벨루 오리 존치에있는 미나스 제 라이스 연방 대학교에서 이러한 난류 구조와 물고기가 이러한 구조를 탐색하는 능력 사이의 상관 관계를 확인하기 위해 일련의 실험실 실험이 수행 될 것입니다.
참고 문헌
Dubrief, Yves; Delcayre, Frank: On Coherent-vortex identification in turbulence. In: Journal of Turbulence 1 (2000), pp. 1-22
Haselbauer M.: Geräuscharme Fischaufstiegsgerinne – Experimentelle und numerische Analyse des Fischpasses vom Typ periodische Schütze. PhD-Thesis, Fachgebiet Hydromechanik, TU München, 2008
Hunt, J.C.R.; Wray, A.A.; Moin, P.: Eddies, streams, and convergence zones in turbulent flows. In: CTR-S88 (1988), pp. 193-208
Kundu, Pijush K; Cohen, Ira M: Fluid Mechanics. San Diego: Elsevier Academic Press, 2004
Wilczak, J. M: Large-scale eddies in the unstably stratified atmospheric surface layer. Part I: Velocity and temperature structure. In: J. Atmos. Sci. 41 (1984), pp. 3537-3550
Acknowledgement: All results were post-processed with Paraview.
채널 스패닝 유압 구조물은 상류 물고기 이동에 대한 장벽 역할을 할 수 있습니다. 이러한 종단 적 서식지 연결의 중단과 관련된 부정적인 결과는 정확하고 실행 가능한 평가 기술의 필요성을 강조합니다.
3 차원 평가 방법은 인스트림 구조에서 복잡한 흐름을 해결하고 물고기 움직임을 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 그러나 3 차원 모델링은 시간과 리소스 요구 사항으로 인해 비실용적 일 수 있습니다.
이 연구는 2 차원 전산 유체 역학 모델과 통계 분석을 사용하여 콜로라도 주 리옹에있는 화이트 워터 공원 구조의 수력 조건을 설명하는 것을 조사합니다. 물고기의 움직임 관찰은 잠재적 인 수영 경로를 나타내는 공간적으로 명시적이고 연속적인 경로를 따라 결과 수력 변수와 쌍을 이룹니다.
로지스틱 회귀 분석은 흐름 깊이와 속도가 어류 통과와 밀접한 관련이 있음을 나타냅니다. 결합 된 깊이 및 속도 변수무지개 송어 (92 %를 정확하게 예측Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)는 이 유압 구조에서) 움직임 관찰을 합니다.
이 연구의 결과는 2 차원 분석 방법이 3 차원 분석이 불가능한 경우 유사한 수력 학적 구조가 어류 통과에 미치는 영향을 평가하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공할 수 있음을 시사합니다. 또한,이 연구의 결론은 비교적 낮은 수영 성능을 가진 송어와 물고기 모두에 대한 관리 및 설계 결정을 안내하는 데 사용할 수 있습니다.
서문
수력 구조물은 수생 생물의 종 방향 서식지 연결을 의도적으로든 우연히든 효과적으로 차단할 수 있습니다. 의도적 장벽은 일반적으로 침입성 종의 도입 또는 교잡을 방지하기 위해 관리자에 의해 배치됩니다 (Holthe et al. 2005; Fausch et al. 2006). 그러나 구조물을 설계하고 설치할 때 물고기 통행 촉진을 고려하지 않았기 때문에 장벽이 더 자주 생성됩니다. 따라서 인위적 장애로 인해 전 세계 수로가 분열되었습니다 (Williams et al. 2012). 철새 어종의 성공적인 수명주기를 위해서는 종단 서식지 연결이 필수적입니다 (Schlosser and Angermeier 1995). 상류 이동에 대한 지연 또는 종료는 인구에 부정적인 영향을 미치고 생태계 기능을 방해 할 수 있습니다 (Beechie et al. 2010).
수로를 가로 지르는 수력 구조물은 어류 통행에 미치는 영향을 철저히 평가하지 않고 하천과 강에 계속 배치됩니다 (Cada 1998; Noonan et al. 2012). 그러나 강 조각화와 관련된 문제에 대한 인식이 높아짐에 따라 설계 프로세스 전반에 걸쳐 물고기 통과 문제가 해결되는 방식에서 패러다임 전환이 일어나고 있습니다 (Katopodis and Williams 2012). 비 연어 종은 경제적 가치가 높은 종을 선호하는 경우가 많지만, 칼륨 종의 상류 이동 요구가 점점 더 중요하게 고려되고 있습니다 (Santos et al. 2012; Silva et al 2012) (Katopodis 2005; Roscoe and Hinch 2010). . 천연 자원 관리자는 제안 된 수력 구조물에 대해 의견을 제시하고 허용하도록 자주 요청받으며 (Kondratieff 2015),이 검토 과정에서 엔지니어와 과학자는 설계에 대한 예상 어류 통과 성능에 대한 모델 기반 증거를 제공하도록 요청받을 수 있습니다. 어류 통행과 관련하여 기존의 수력 구조물을 평가하고 우선 순위를 정하는 여러 방법이 현재 사용 가능하지만 (Kemp et al. 2010), 이전에 이 중요한 지점에서 제안된 구조물의 통행 효율성을 평가할 수있는 정확하고 실행 가능한 승인 및 설치 도구가 필요합니다.
이러한 요구를 해결하는 데 초점을 맞춘 이전 작업은 3D 수력 모델링 기술이 상류 어류 이동을 평가할 목적으로 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있음을 보여주었습니다 (Stephens 2014).
이러한 새로운 3D 분석 방법은 전체 예측 정확도가 80 % 이상 (Stephens 2014)으로 매우 효과적 일 수 있지만 3D CFD (전산 유체 역학) 모델을 개발하는 데는 시간과 리소스가 많이 사용됩니다.
추가 데이터 수집, 소프트웨어 라이선스, 모델링 전문 지식 등에 대한 필요성은 많은 하천 관리 결정에 3D 분석을 비실용적으로 만들 수 있습니다. 다양한 2D 모델 플랫폼이 홍수 배출을 추정하고 (Horritt and Bates 2002; Merwade et al. 2008) 인스 트림 평가에 광범위하게 사용 되었기 때문에 실무 엔지니어와 과학자는 대부분의 수력 구조물 프로젝트에서 2D 수력 모델링을 수행 할 가능성이 더 높습니다.
물고기 서식지 (Clark et al. 2008; Katopodis 2012). 2D 및 3D 유압 모델의 실제 비교가보고되었지만 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008; Kolden 2013), 어류 통과에 대한 2D 및 3D 모델 기반 평가의 효능을 조사한 연구는 현재에서 발견되지 않았습니다.
목표
천연 자원 관리자와 설계 엔지니어가 Stephens (2014)의 매우 효과적인 3D 방법에 더 쉽게 접근 할 수 있도록하기 위해이 연구는 자유롭게 사용할 수있는 산업 표준 2D CFD 모델 인 River2D (Steffler and Blackburn 2002)를 사용하여 타당성을 조사합니다. 수력 구조가 어류 통로에 미치는 영향을 평가합니다.
유사한 접근 방식을 기반으로하고 이전의 수력 학 및 어류 이동 데이터 세트 (Fox 2013, Kolden 2013, Stephens 2014)를 사용하여 이 2 개의 연구는 2D 분석 방법을 사용하여 St. Vrain River의 WWP (화이트 워터 파크) 구조를 평가합니다. Lyons, CO.이 연구의 구체적인 목표는 다음과 같습니다.
1. WWP 구조에서 복잡한 유압 환경을 설명하는 2D CFD 모델을 개발합니다.
2.이 2D CFD 모델의 결과를 사용하여 WWP 구조를 통해 잠재적 인 물고기 이동 경로를 따라 연속적이고 공간적으로 명시적인 수력 학적 설명을 생성합니다.
3. 무지개 송어 (대해 사용 가능한 어류 이동 데이터와 가장 밀접하게 관련된 수리적 변수를 결정Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)에합니다.
4. 이전에 개발 된 3D 접근 방식 (Stephens 2014)의 PIT (Passive Integrated Transponder) 태그 연구의 움직임 데이터를 기반으로 한 예측 평가 능력을이 연구의 2D 접근 방식과 비교합니다.
5. 어류 통행의 관점에서 수력 구조물에 대한 비용 효율적인 평가를 통해 천연 자원 관리자 및 설계자를 지원하기위한 권장 사항을 제공합니다.
배경
상류 어류 이동에 대한 장벽은 유속 깊이, 유속 또는 유속과 거리의 조합을 포함한 다양한 물리적 조건에 의해 생성 될 수 있습니다 (Coffman 2005; Cahoon et al. 2005). 깊이 장벽은 일반적으로 흐름 깊이가 너무 얕아 통과 시도를 허용하지 않을 때 생성됩니다.
깊이 장벽은 또한 자리 잡은 구조물의 낙하 높이 및 플런지 풀 깊이가 도약 제약으로 인해 통과를 허용하지 않을 때 존재할 수 있습니다. 유속이 구조물을 통과하려는 물고기의 수영 능력을 초과 할 때 속도 장벽이 생성되어 상류 진행을 방해합니다. 수력 구조물에 의해 생성 된 난류는 물고기의 통과에도 역할을 할 수 있습니다. 조건에 따라 난류는 물고기 수영에 긍정적 인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다 (Liao 2007; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012).
수영 성능 지표는 종종 기존의 수력 학적 구조가 물고기 통행의 장벽으로 작용하는지 여부를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 메트릭 중 가장 일반적인 것은 달리기 속도라고도 하는 버스트 수영 속도와 지구력 곡선입니다 (Castro-Santos et al. 2013).
물고기는 지속, 연장, 파열의 세 가지 수영 모드를 나타냅니다 (Peake et al. 1997). 지속적인 수영은 이론적으로 무한정 유지 될 수 있지만 장시간 및 버스트 수영 속도는 제한된 시간 동안만 유지 될 수 있습니다.
지구력 곡선은 세 가지 수영 모드 (Videler and Wardle 1991)에 걸쳐 연속적으로 수영 속도와 피로 시간 사이의 역 관계를 설명하여 생성됩니다. 버스트 수영 속도는 속도 장벽을 식별 할 때 유용하며 (Haro et al. 2004) 지구력 곡선은 잠재적 인 완전 장벽을 식별하는 데 도움이됩니다 (Castro-Santos et al. 2013). 현재 물고기 수영 성능과 난류 임계 값 또는 분포 사이의 물리적 관계는 잘 알려져 있지 않습니다 (Liao 2007).
그러나 총 운동 에너지 (TKE), 총 수력 변형, 레이놀즈 전단 응력 및 와도와 같은 일부 프록시 변수는 난류가 어류에 미치는 영향을 정량화 할 때 유용한 것으로 나타났습니다 (Nestler et al. 2008; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012; Silva et al. 2012).
장벽은 완전 할 수 있으며, 물고기 통행을 허용하지 않거나 선택적 통행 성공이 생리적 또는 수리적 특성에 따라 결정되는 경우 부분적 일 수 있습니다. 이 연구의 목적을 위해 총 시도 횟수에 대한 성공적인 통과 횟수를 기반으로 한 인구 수준의 통과 효율을 사용하여 유압 구조로 인한 상류 이동 억제 정도를 정량화합니다 (Haro et al. 2004). 다양한 방법 개발되었습니다.
장벽이 물고기 통로 (켐프와 O’Hanley 2010)에 영향을 미치는 방법을 정량화하기 위해 한 가지 접근 방식은 통계 모델을 사용하여 통과 효율 추정치를 0 ~ 100 %의 연속 척도로 표현할 수 있습니다. 과거에는 규칙 기반 또는 회귀 기법을 사용하여 암거 (Coffman 2005; Burford et al. 2009), 도로 횡단 (Warren and Pardew 1998) 또는 수로 실험 설정 (Haro et al. 2004)을 다양한 성공으로 평가했습니다.
통계적 방법은 다양한 척도에서 수리적 변수에 대한 정보를 결합하여 통과에 큰 영향을 미치는 변수를 식별 할 수 있습니다 (Kemp and O’Hanley 2010). 이러한 모델은 현장 기반 어류 이동 관찰을 사용하여 검증 할 수도 있습니다 (Coffman 2005; Burford 2009).
2014 년에 Stephens는 3D CFD 모델 출력 (Kolden 2013)을 활용하여 수력 구조물에서 물고기 통과를 평가하기위한 연속적이고 공간적으로 명시적인 분석 방법을 만드는 새로운 통계 방법을 개발했습니다. 이 방법은 콜로라도에있는 3 개의 파도 생성, 인공 화이트 워터 파크 (WWP) 구조물에서 수집 한 수력 측정 및 PIT 태그 통과 관찰 (Fox 2013)을 통해 검증되었습니다. 통계 결과에 따르면 Stephens (2014) 방법은 전체 정확도가 80 % 이상인 통과 효율을 예측할 수 있습니다.
Stephens는 3D CFD 모델의 결과를 사용했지만 다른 연구에서는 2D CFD 모델을 사용하여 물고기와 관련된 규모의 복잡한 흐름을 설명하는 데 초점을 맞추 었습니다 (Lane et al. 1999; Crowder and Diplas 2000; Shen and Diplas 2008). 2D CFD 모델링의 주요 관심사는 물고기 서식지 및 수영 성능에 중요한 중간 규모 기능과 관련된 복잡성을 포착 할 수 있는지 여부였습니다 (Crowder and Diplas 2000).
혼합된 결과는 서식지 평가를 위해 모델링되는 도달 범위의 특성에 따라 2D CFD 모델이 수력 조건에 대한 적절한 설명을 제공하거나 제공하지 않을 수 있음을 보여줍니다 (Clark et al. 2008; Shen and Diplas 2008; Kozarek et al. 2010) . 서식지 또는 지형 모델링에 중점을 두는 경우 깊이 평균 2D 모델과 직접 비교할 때 3D 모델 사용이 선호되었습니다 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008). 그러나 수력 구조물에서 상류 어류의 움직임을 평가할 때 2D 및 3D 모델의 성능을 비교 평가 한 연구는 거의 없습니다.
이 연구에서 CFD 모델의 비교는 2D 소프트웨어 River2D와 3D 소프트웨어 FLOW-3D에 중점을 둡니다 (Flow Science, 2009). 2D 모델과 3D 모델의 가장 큰 차이점은 2D 모델은 각 계산 노드에서 유압 변수의 값을 깊이 평균한다는 것입니다. 이 깊이 평균은 구조물의 물고기 친화성에 큰 영향을 미칠 수있는 중요한 흐름 특징과 경계층 효과를 배제 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
예를 들어, 수심 평균 속도 값은 WWP 구조 하류의 수력 조건이 동일한 도달 범위 내의 자연 풀에있는 것과 유사하다고 잘못 제안 할 수 있습니다. 실제로 두 유동장은 어류 개체군에 다르게 영향을 미칠 수있는 고유 한 특성을 가지고 있습니다 (Kolden 2013). River2D는 또한 정수압과 일정한 수평 속도 분포를 가정하는 반면 FLOW-3D는 이러한 가정을 피할 수 있습니다.
대부분의 2D CFD 모델링 프로그램 (Toombes and Chanson 2011)에서 요구하는 정수압 가정은 가파른 경사 (> 10 %)와 급변하는 경사 (Steffler and Blackburn 2002)에서 계산 정확도를 제한합니다. 속도 분포가 일정하다는 가정은 수직 속도 구성 요소가 무시할 수 있음을 의미하며 본질적으로 2D CFD 모델을 사용하여 2 차 흐름 및 강한 순환을 분석하는 기능을 제거합니다 (Steffler and Blackburn 2002; Toombes and Chanson 2011).
이러한 가정과 2D 물리적 표현의 단순화 된 특성을 고려할 때 2D CFD 모델이 물고기 통과 예측 평가를 위해 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있는지 여부는 불분명합니다.
Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.
This material was provided by Jean-François Mercier, ing., Manager, hydraulics and hydrology at AECOM Tecsult inc.
AECOM Tecsult inc.은 FLOW-3D를 이용하여 물리적 모델링을 사용하지 않고 철갑상어가 Fish ladder를 탐색할 수 있는 물고기 사다리 설계를 개선했습니다. 실험은 현장구현의 제한과 비용때문에 배제되었고 FLOW-3D의 수치 모델링 결과로 정확한 정보를 제공하는 것이 중요했습니다.
Fish ladder는 James Bay, Quebec, Canada의 이스트 메인 강에 2005~2006년사이에 지어졌습니다. 2006년과 2007년에 실시된 후속 연구는, 다른 종의 물고기들이 이 사다리를 오를 수 있었던 반면, 철갑상어는 실패한 경우를 보여주었습니다. 기존의 Fish ladder에서 두 가지의 문제가 발견되었습니다. AECOM Tecsult inc에서의 물고기의 낮은 어획과 물의 빠른 속도가 문제가 되었습니다. 엔지니어들은 이러한 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 FLOW-3D로 수치 모델링 연구를 수행하기로 결정했습니다.
Redesigning the fish ladder
AECOMTecsultinc. 엔지니어들은 물고기 사다리에 대한 최적의 설계 변경을 결정하기 위해 세가지 모델을 실행했습니다.
유인을 극대화할 수 있는 강과 물고기 통로 사이의 흐름 분포를 평가하는 지역모델. 산란기 동안의 정상적인 조건에서 물고기 통로는 22m3/s의 유량흐름이 나타난다.
슬롯 및 디플렉터의 개조를 위한 로컬 모델
전체 길이에 걸쳐 수위 균형 유지를 위한 통로모델
Fish ladder specifications (before renovation)
Flow in fish passage before design optimization work
Length = 150 m
17 basins
Drop = 3 m
Peak velocities of 2.6 m/s
Figure 1 – 45% of flow in fish passage shows velocities that are too high for the sturgeon to navigate
Figure 2 – 10% of flow in fish passage shows below the 1.8 m/s criteria required for sturgeon to navigate
Figure 3 – Tests were made with different additions of blocks (pink) and deflector plates (black) to find an optimum configuration
Validation of the numeric model
CFD모델을 실행한 후 엔지니어는 실험 데이터에 대해 숫자 결과를 검증했습니다. Flow-3D결과는 표면 높이를 비교하는 수문 기록과 비교되었습니다. 124개 중 80%가 유속이 일치했습니다. 동일한 위치 점에서 일치하지 않는 곳은 난류 영역이었습니다.
Velocity comparisons of measured data and FLOW-3D at specific locations
Meeting the criteria — modifications to flow rates
엔지니어들은 물고기가 곧장 바다로 가지 않도록 흐름을 15~20%로 줄이기 위해 Fish ladder를 개조하기로 결정했습니다. 그림 2는 그림과 비교하여 물고기 통로의 10% 유량으로 현저한 속도 감소를 보여 줍니다. 물고기 통로에 흐름의 45%를 가진 1. 그림 3은 흐름 속도를 늦추기 위한 블록 및 디플렉터를 보여 줍니다. 설정된 기준의 최대 속도는 1.8m/s 였습니다. 전체 흐름 조건은 그림 1과 2에서와 같이 모델로 잘 표현됩니다.
Conclusion
AECOM Tecsult inc 엔지니어들은 그들의 숫자 모델의 정확성을 검증할 수 있었고 FLOW-3D로부터 얻은 정보를 사용하였고 물고기 통로를 재설계하여 테스트와 관련된 높은 비용을 피할 수 있었습니다. 2008년 여름에 있었던 후속 연구에 따르면 철갑 상어가 높은 유량에도 불구하고 성공적으로 물고기 통로를 통과하고 있다는 것을 보여 주었습니다.
This article was contributed by Jason Duguay of Université de Sherbrooke (Sherbrooke, Québec)
Introduction
자리 잡은 배설물로 인한 어류 이동의 장벽은 북미 전역에 걸친 광범위한 도로망의 불행한 현실입니다. 지하배수로들은 부적절하게 설치된 지하배수로과 침전의 조합에서 비롯됩니다. 지하배수로 배출구에서 부식 과정은 과도하게 큰 입자구멍을 발생시킬 수 있으며, 이로 인해 지하배수로 리포트와 하류표면 사이에서 수직낙하가 발생할 수 있습니다. 몇 센티미터에서 몇 미터 사이에 수직적장벽은 계곡의 서식지에서 물고기 종의 분포에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있고 작은 수로 서식지 조각화의 주요 원인 중 하나입니다.
본 연구에서 FLOW-3D는 수직통로를 제공함으로써 잃어버린 강가의 물고기 서식지를 되찾는 데 사용되었으며 또한, fish ladders 에서 사용되는 혁신적인 fish baffle의 설계에 중요한 역할을 했습니다. 이 연구는 캐나다 케백에 있는 Sherbrooke’s Civil Engineering Department에서 수행되었습니다. Flow-3D는 전체 Fish baffle과 fish ladder에 흐르는 수많은 변수를 조사하는 데 사용되었습니다.
Baffle Design and Fish Passage Criteria
baffle 설계는 그림 1에 제시된 기하학적 형태와 관련하여 arch baffle로 적절히 명명되었습니다. baffle 은 상, 하부 통로로 구성되어 있으며, 높은 곳과 낮은 곳에서 물고기가 지나갈 수 있습니다. baffle 설계 특징은 잔해로 인해 한 통로가 막히면 다른 통로가 물고기의 이동통로로 대체되는 것입니다. 각 baffle 의 큰 통로는 속도를 줄이기 위해 이전 baffle (그림 2참조)에 비해 엇갈리게 배치하였으며, Fish Ladder 전체에 걸쳐 저난류 재순환 구역을 개발하였습니다.
baffle 의 돌출된 아치는 물을 유지하고 웅덩이의 깊이를 증가시키기 위한 것입니다. Pool의 깊이가 커지면 pool의 체적 분산 파워(VDP)가 감소합니다. 농도, 중력 상수, 내부 유체의 체적이 계산됩니다. Pool과 인접한 업스트림 pool 사이를 비교합니다.
VDP는 일반적으로 평가되는 fish ladders 설계 기준입니다. Larnier등은 북미에 공통인 송어와 연어 종을 목표로 하는 어플리케이션에 대해 150 W/m3와 200 W/m3사이의 값을 권고합니다. Pool의 복잡한 기하학적 구조와 Fish ladder를 통과하는 유속에 대한 V의 의존성은 V가 Q의 함수로 어떻게 변하는 지에 대한 더 깊은 통찰없이 계산하기가 어렵습니다. FLOW-3D의 샘플링 볼륨 기능은 Eq.1에서 사용하기 위해 Pool안에 포함된 볼륨을 측정하는데 유용한 것으로 밝혀졌습니다. 표본 추출량은 하류쪽 부분에 3개의 Pool에 배치하였고, 석회 녹색 직사각형 상자로 그림 2에서 볼 수 있습니다.
또한 fish ladder 설계는 arch baffle의 통로 및 Pool내부에서 속도 및 난류분포에 대해 검증했습니다. 상승된 속도는 물고기의 이동을 방해하고, 난류가 높은 지역은 방향을 잃을 수 있으며 급격히 변화하는 힘에 의해 이동 및 ladder를 오르는 능력에 영향을 줄 수 있습니다.
일정한 지면 거리를 통과하는 데 필요한 것은 지면에 비례하는 물고기의 속도와 주변 물고기의 평균 속도에 비례합니다. 따라서, 물고기가 요구하는 에너지 출력을 줄이고 통과의 가능성을 향상시키기 위해 설계에서 속도를 최소화하고자 합니다. 종종 설계는 특정 대상 종의 임계 수영속도를 초과하는 속도의 존재에 대해 평가됩니다. 물고기의 최대속도는 일반적으로 몇 초 동안만 유지될 수 있고 등반이 재개되기 전에 회복이 필요합니다. 북미에서 사회적, 경제적으로 중요한 다수 어류의 임계 속도는 그림 3에 나와 있습니다.
Simulation Parameters
Arch baffle 이 장착된 fish ladder 디자인은 두 개의 경사(8.5%및 10%)와 두 개의 유속(Q=0.062 m3/s및 0.150 m3/s)에서 시뮬레이션되었습니다. k–turbulence모델은 난류운동 에너지(TKE)의 공간적 분포를 얻기 위해 적용되었습니다. baffle은 반원형의 강판 암거에서 시뮬레이션 되었습니다. 5개의 baffle 을 Fish Ladder Pool사이가 0.2m가 되도록 적절하게 간격을 두어야 합니다.
Hardware Information
시뮬레이션은 RAM 64GB가 장착된 XeonE5-1650 3.2GHz 6코어 워크 스테이션에서 실행되었습니다. 도메인의 총 셀 카운트는 약 250만개(0.025 m 셀 크기)였으며 20초의 흐름을 시뮬레이션하는 데 약 5시간이 소요되었습니다.
Results and Discussion
정상 상태 조건을 얻은 후, 후처리 및 유동흐름 시각화하기위해 결과 값을 Flowsight로 가져왔습니다. 속도와 난류의 공간 분포는 색상이 지정된 유선형을 따라 평가되었습니다. 속도 등급 분포의 예 이미지는 TKE의 공간 분포와 함께 그림 4a와 4c(낮은 유량 0.062 m3/s, 높은 유량 0.150 m3/s)에 제시되어 있습니다. (그림 4b, 4d는 각각 낮은 유량 및 높은 유량).
그림 4a와 4c의 속도 크기를 그림 3에서 제시한 속도와 비교하여, Fish Ladder는 시험된 유속에서 제공되는 물고기 종의 대부분에 대해 속도장벽을 일으키지 않을 것입니다. 그림 4a와 4b를 자세히 보면 아치형 배플의 바로 하류에서 낮은 속도와 낮은 TKE 값 (약 0.045 J/kg 풀에서 관찰되는 최대 TKE에 비례함)을 특징으로 하는 재순환구역 (레이블 1)이 나타납니다. Arch baffle 바로 아래쪽 재순환 구역은 기본 또는 보조 경로 중 하나를 통해 업스트림을 시도하고 정지하는데 이상적이라고 여겨집니다. 또 다른 저속, 낮은 난류공간이 arch baffle의 바로 상류쪽에 위치한 것으로 확인되었습니다(label 2 in Figure 4a). 이 구역은 물고기가 고속 통로를 통해 수영하거나 점프할 때 방향을 바꿀 수 있는 저속구역을 제공할 가능성이 높습니다.
높은 유량에서 결과에 따르면 돌출된 아치는 Pool의 볼륨을 증가시키고 VDP를 허용가능한 수준으로 유지하는 기능을 가집니다. 설명을 위해 Q=0.062 m3/s시뮬레이션에서 VDP가 60W/m3으로 관측되었으며 이는 0.153 m3/s과 117 m3/s와 비교됩니다. VDF는 95% 증가했음에도 불구하고 유속이 140% 증가하였고 Pool 내의 난류흐름을 줄였습니다.
Conclusion
전반적으로, Flow-3D는 fish ladder 의 흐름 영역에서 많은 baffle 설계 반복의 영향을 신속하게 평가할 수 있는 유연한 도구임이 입증되었습니다. Flow-3D의 FALTRize기능을 사용하여 시뮬레이션을 광범위하게 다시 작성하거나 리모델링을 하지 않고도 baffle 형상을 수정하고 기존 모델내에서 신속하게 넣을 수 있었습니다. 이 연구의 결과는 arch baffle 과 수반되는 fish ladder 디자인으로 설계된 물고기 통로를 개선할 수 있는 많은 잠재적인 이점을 제공한다는 것을 보여줍니다. 가까운 미래에 arch baffle은 캐나다 온타리오의 수십년의 암거에서 설명한 것과 유사한 방식으로 다수의 어류 통로에서 테스트될 예정입니다.
*The idea for the double passageway arch baffle form is credited to Ken Hannaford, biologist with the Newfoundland Government, Canada.
References
Bell, M. C. (1990). Fisheries Handbook of Engineering Requirements and Biological Criteria. U.S. Army Corps of Engineers, 3rd edition.
Larinier, M., Porcher, J., Travade, F., and Gosset, C. (1994). Passes a` poissons -Expertises et conception des ouvrages de franchissement. Conseil Supe´rior de la peˆche.
This material was provided by Jean-François Mercier, ing., Manager, hydraulics and hydrology at AECOM Tecsult inc.
AECOM Tecsult inc.은 FLOW-3D를 이용하여 물리적 모델링을 사용하지 않고 철갑상어가 Fish ladder를 탐색할 수 있는 물고기 사다리 설계를 개선했습니다. 실험은 현장구현의 제한과 비용때문에 배제되었고 FLOW-3D의 수치 모델링 결과로 정확한 정보를 제공하는 것이 중요했습니다.
Fish ladder는 James Bay, Quebec, Canada의 이스트 메인 강에 2005~2006년사이에 지어졌습니다. 2006년과 2007년에 실시된 후속 연구는, 다른 종의 물고기들이 이 사다리를 오를 수 있었던 반면, 철갑상어는 실패한 경우를 보여주었습니다. 기존의 Fish ladder에서 두 가지의 문제가 발견되었습니다. AECOM Tecsult inc에서의 물고기의 낮은 어획과 물의 빠른 속도가 문제가 되었습니다. 엔지니어들은 이러한 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 FLOW-3D로 수치 모델링 연구를 수행하기로 결정했습니다.
Redesigning the fish ladder
AECOMTecsultinc. 엔지니어들은 물고기 사다리에 대한 최적의 설계 변경을 결정하기 위해 세가지 모델을 실행했습니다.
유인을 극대화할 수 있는 강과 물고기 통로 사이의 흐름 분포를 평가하는 지역모델. 산란기 동안의 정상적인 조건에서 물고기 통로는 22m3/s의 유량흐름이 나타난다.
슬롯 및 디플렉터의 개조를 위한 로컬 모델
전체 길이에 걸쳐 수위 균형 유지를 위한 통로모델
Fish ladder specifications (before renovation)
Flow in fish passage before design optimization work
Length = 150 m
17 basins
Drop = 3 m
Peak velocities of 2.6 m/s
Figure 1 – 45% of flow in fish passage shows velocities that are too high for the sturgeon to navigate
Figure 2 – 10% of flow in fish passage shows below the 1.8 m/s criteria required for sturgeon to navigate
Figure 3 – Tests were made with different additions of blocks (pink) and deflector plates (black) to find an optimum configuration
Validation of the numeric model
CFD모델을 실행한 후 엔지니어는 실험 데이터에 대해 숫자 결과를 검증했습니다. Flow-3D결과는 표면 높이를 비교하는 수문 기록과 비교되었습니다. 124개 중 80%가 유속이 일치했습니다. 동일한 위치 점에서 일치하지 않는 곳은 난류 영역이었습니다.
Velocity comparisons of measured data and FLOW-3D at specific locations
Meeting the criteria — modifications to flow rates
엔지니어들은 물고기가 곧장 바다로 가지 않도록 흐름을 15~20%로 줄이기 위해 Fish ladder를 개조하기로 결정했습니다. 그림 2는 그림과 비교하여 물고기 통로의 10% 유량으로 현저한 속도 감소를 보여 줍니다. 물고기 통로에 흐름의 45%를 가진 1. 그림 3은 흐름 속도를 늦추기 위한 블록 및 디플렉터를 보여 줍니다. 설정된 기준의 최대 속도는 1.8m/s 였습니다. 전체 흐름 조건은 그림 1과 2에서와 같이 모델로 잘 표현됩니다.
Conclusion
AECOM Tecsult inc 엔지니어들은 그들의 숫자 모델의 정확성을 검증할 수 있었고 FLOW-3D로부터 얻은 정보를 사용하였고 물고기 통로를 재설계하여 테스트와 관련된 높은 비용을 피할 수 있었습니다. 2008년 여름에 있었던 후속 연구에 따르면 철갑 상어가 높은 유량에도 불구하고 성공적으로 물고기 통로를 통과하고 있다는 것을 보여 주었습니다.
자리 잡은 배설물로 인한 어류 이동의 장벽은 북미 전역에 걸친 광범위한 도로망의 불행한 현실입니다. 지하배수로들은 부적절하게 설치된 지하배수로과 침전의 조합에서 비롯됩니다. 지하배수로 배출구에서 부식 과정은 과도하게 큰 입자구멍을 발생시킬 수 있으며, 이로 인해 지하배수로 리포트와 하류표면 사이에서 수직낙하가 발생할 수 있습니다. 몇 센티미터에서 몇 미터 사이에 수직적장벽은 계곡의 서식지에서 물고기 종의 분포에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있고 작은 수로 서식지 조각화의 주요 원인 중 하나입니다.
본 연구에서 FLOW-3D는 수직통로를 제공함으로써 잃어버린 강가의 물고기 서식지를 되찾는 데 사용되었으며 또한, fish ladders 에서 사용되는 혁신적인 fish baffle의 설계에 중요한 역할을 했습니다. 이 연구는 캐나다 케백에 있는 Sherbrooke’s Civil Engineering Department에서 수행되었습니다. Flow-3D는 전체 Fish baffle과 fish ladder에 흐르는 수많은 변수를 조사하는 데 사용되었습니다.
Baffle Design and Fish Passage Criteria
baffle 설계는 그림 1에 제시된 기하학적 형태와 관련하여 arch baffle로 적절히 명명되었습니다. baffle 은 상, 하부 통로로 구성되어 있으며, 높은 곳과 낮은 곳에서 물고기가 지나갈 수 있습니다. baffle 설계 특징은 잔해로 인해 한 통로가 막히면 다른 통로가 물고기의 이동통로로 대체되는 것입니다. 각 baffle 의 큰 통로는 속도를 줄이기 위해 이전 baffle (그림 2참조)에 비해 엇갈리게 배치하였으며, Fish Ladder 전체에 걸쳐 저난류 재순환 구역을 개발하였습니다.
baffle 의 돌출된 아치는 물을 유지하고 웅덩이의 깊이를 증가시키기 위한 것입니다. Pool의 깊이가 커지면 pool의 체적 분산 파워(VDP)가 감소합니다. 농도, 중력 상수, 내부 유체의 체적이 계산됩니다. Pool과 인접한 업스트림 pool 사이를 비교합니다.
VDP는 일반적으로 평가되는 fish ladders 설계 기준입니다. Larnier등은 북미에 공통인 송어와 연어 종을 목표로 하는 어플리케이션에 대해 150 W/m3와 200 W/m3사이의 값을 권고합니다. Pool의 복잡한 기하학적 구조와 Fish ladder를 통과하는 유속에 대한 V의 의존성은 V가 Q의 함수로 어떻게 변하는 지에 대한 더 깊은 통찰없이 계산하기가 어렵습니다. FLOW-3D의 샘플링 볼륨 기능은 Eq.1에서 사용하기 위해 Pool안에 포함된 볼륨을 측정하는데 유용한 것으로 밝혀졌습니다. 표본 추출량은 하류쪽 부분에 3개의 Pool에 배치하였고, 석회 녹색 직사각형 상자로 그림 2에서 볼 수 있습니다.
또한 fish ladder 설계는 arch baffle의 통로 및 Pool내부에서 속도 및 난류분포에 대해 검증했습니다. 상승된 속도는 물고기의 이동을 방해하고, 난류가 높은 지역은 방향을 잃을 수 있으며 급격히 변화하는 힘에 의해 이동 및 ladder를 오르는 능력에 영향을 줄 수 있습니다.
일정한 지면 거리를 통과하는 데 필요한 것은 지면에 비례하는 물고기의 속도와 주변 물고기의 평균 속도에 비례합니다. 따라서, 물고기가 요구하는 에너지 출력을 줄이고 통과의 가능성을 향상시키기 위해 설계에서 속도를 최소화하고자 합니다. 종종 설계는 특정 대상 종의 임계 수영속도를 초과하는 속도의 존재에 대해 평가됩니다. 물고기의 최대속도는 일반적으로 몇 초 동안만 유지될 수 있고 등반이 재개되기 전에 회복이 필요합니다. 북미에서 사회적, 경제적으로 중요한 다수 어류의 임계 속도는 그림 3에 나와 있습니다.
Simulation Parameters
Arch baffle 이 장착된 fish ladder 디자인은 두 개의 경사(8.5%및 10%)와 두 개의 유속(Q=0.062 m3/s및 0.150 m3/s)에서 시뮬레이션되었습니다. k–turbulence모델은 난류운동 에너지(TKE)의 공간적 분포를 얻기 위해 적용되었습니다. baffle은 반원형의 강판 암거에서 시뮬레이션 되었습니다. 5개의 baffle 을 Fish Ladder Pool사이가 0.2m가 되도록 적절하게 간격을 두어야 합니다.
Hardware Information
시뮬레이션은 RAM 64GB가 장착된 XeonE5-1650 3.2GHz 6코어 워크 스테이션에서 실행되었습니다. 도메인의 총 셀 카운트는 약 250만개(0.025 m 셀 크기)였으며 20초의 흐름을 시뮬레이션하는 데 약 5시간이 소요되었습니다.
Results and Discussion
정상 상태 조건을 얻은 후, 후처리 및 유동흐름 시각화하기위해 결과 값을 Flowsight로 가져왔습니다. 속도와 난류의 공간 분포는 색상이 지정된 유선형을 따라 평가되었습니다. 속도 등급 분포의 예 이미지는 TKE의 공간 분포와 함께 그림 4a와 4c(낮은 유량 0.062 m3/s, 높은 유량 0.150 m3/s)에 제시되어 있습니다. (그림 4b, 4d는 각각 낮은 유량 및 높은 유량).
그림 4a와 4c의 속도 크기를 그림 3에서 제시한 속도와 비교하여, Fish Ladder는 시험된 유속에서 제공되는 물고기 종의 대부분에 대해 속도장벽을 일으키지 않을 것입니다. 그림 4a와 4b를 자세히 보면 아치형 배플의 바로 하류에서 낮은 속도와 낮은 TKE 값 (약 0.045 J/kg 풀에서 관찰되는 최대 TKE에 비례함)을 특징으로 하는 재순환구역 (레이블 1)이 나타납니다. Arch baffle 바로 아래쪽 재순환 구역은 기본 또는 보조 경로 중 하나를 통해 업스트림을 시도하고 정지하는데 이상적이라고 여겨집니다. 또 다른 저속, 낮은 난류공간이 arch baffle의 바로 상류쪽에 위치한 것으로 확인되었습니다(label 2 in Figure 4a). 이 구역은 물고기가 고속 통로를 통해 수영하거나 점프할 때 방향을 바꿀 수 있는 저속구역을 제공할 가능성이 높습니다.
높은 유량에서 결과에 따르면 돌출된 아치는 Pool의 볼륨을 증가시키고 VDP를 허용가능한 수준으로 유지하는 기능을 가집니다. 설명을 위해 Q=0.062 m3/s시뮬레이션에서 VDP가 60W/m3으로 관측되었으며 이는 0.153 m3/s과 117 m3/s와 비교됩니다. VDF는 95% 증가했음에도 불구하고 유속이 140% 증가하였고 Pool 내의 난류흐름을 줄였습니다.
Conclusion
전반적으로, Flow-3D는 fish ladder 의 흐름 영역에서 많은 baffle 설계 반복의 영향을 신속하게 평가할 수 있는 유연한 도구임이 입증되었습니다. Flow-3D의 FALTRize기능을 사용하여 시뮬레이션을 광범위하게 다시 작성하거나 리모델링을 하지 않고도 baffle 형상을 수정하고 기존 모델내에서 신속하게 넣을 수 있었습니다. 이 연구의 결과는 arch baffle 과 수반되는 fish ladder 디자인으로 설계된 물고기 통로를 개선할 수 있는 많은 잠재적인 이점을 제공한다는 것을 보여줍니다. 가까운 미래에 arch baffle은 캐나다 온타리오의 수십년의 암거에서 설명한 것과 유사한 방식으로 다수의 어류 통로에서 테스트될 예정입니다.
*The idea for the double passageway arch baffle form is credited to Ken Hannaford, biologist with the Newfoundland Government, Canada.
References
Bell, M. C. (1990). Fisheries Handbook of Engineering Requirements and Biological Criteria. U.S. Army Corps of Engineers, 3rd edition.
Larinier, M., Porcher, J., Travade, F., and Gosset, C. (1994). Passes a` poissons -Expertises et conception des ouvrages de franchissement. Conseil Supe´rior de la peˆche.
FLOW-3D 는 완전 3 차원 유동, 2 차원 깊이 평균 (천수(shallow water)) 흐름 및 3 차원/2 차원 깊이 혼합 평균 흐름을 위한 포괄적인 난류 모델링 제품군을 제공합니다.
그림1. 부두 하류에서의 와류 검출을위한 Q- 기준의 3D지도
FLOW-3D 에는 8 가지 난기류 옵션이 있습니다.
Prandtl 혼합 길이 모델은 3 차원 난류 효과를 설명하기 위한 가장 초기의 시도 중 하나입니다. 가장 복잡한 모델이 아니며 더 이상 널리 사용되지 않습니다. FLOW-3D 는 주로 학술 연구에서의 유용성을 포함합니다.
소위 1 방정식 모델은 난기류를 나타내는 초기 노력이기도 합니다. 시간 평균 난류 운동 에너지 k를 계산하고 모든 위치에서 알려진 난류 혼합 길이 LT 가 필요합니다. LT 는 일반적으로 미리 알려지지 않기 때문에, one-equation 모델은 복잡한 유량을 모델링하는 데 적합하지 않습니다.
표준 k-ε 모델 (Harlow & Nakayama 1967)은 난류 운동 에너지 k와 소산 속도 ε를 계산하고 난류 혼합 길이 LT를 동적으로 찾는 2 방정식 모델입니다. 이것은 업계 표준이며 광범위한 흐름을 표현하는데 유용하다는 것이 발견되었습니다 (Rodi 1980).
재 정규화 그룹 (RNG) k-ε 모델 (Yakhot & Orszag 1986, Yakhot & Smith 1992)은 2 방정식 k-ε 모델의 보다 견고한 버전이며, 대부분의 산업에서의 문제에 권장됩니다. 표준 k-ε 모델의 기능을 확장하여 과도기 난류, 곡선 흐름, 벽 열 전달 및 물질 전달의 더 나은 적용 범위를 제공합니다.
k-ω 2 방정식 모델 (Wilcox 1988, 1998, 2008)은 두 번째 변수를 난류 소산 ε이 아니라 ω ≡ ε / k로 정의한다 (Kolmogorov 1942). Wilcox는 1988 년부터 k-ω 2 방정식 모델을 개선했으며 1998 년에는 자유 전단 유동에 대한 모델의 정확성을 크게 개선 한 새로운 계수를 도입했습니다. FLOW-3D 의 k-ω 2 방정식 모델은 제트, 후류 및 플럼을 퍼 뜨리는 것과 같은 유선형 압력 구배를 갖는 자유 전단 흐름을 모델링하는 데 적합합니다. LES 모델은 평균 난류 운동 에너지를 나타내기 위해 스칼라를 사용하지 않고 대부분의 난류 변동을 직접 해결합니다. 그것은 2 방정식 모델보다 훨씬 더 미세한 메쉬 해상도를 필요로하며 난기류에 대한 보다 광범위한 통계를 제공합니다.
2-D 심도 평균 얕은물 난류 모델은 대수적인 완전 난류 속도를 가정합니다. 첫 번째 옵션은 일정한 항력 계수 CD를 가정하며, 이는 공간적으로 변화 할 수 있습니다.
두 번째 2-D 심도 평균 천수(shallow water) 난류 모델은 항력 계수 CD 를 유체 깊이와 공간적으로 가변되는 표면 거칠기의 동적 함수로 만듭니다.
완전한 3-D 테스트를 통해 LES 모델 출력을 시간 평균화하면 2 방정식 Reynolds REN (Reynolds Averaged Navier-Stokes) 모델 (표준 k-ε, RNG k-ε 및 k- ω).
아래의 물고기 통로 비디오에 나와 있습니다.
난류 시뮬레이션 – 모델 비교 / Turbulence Simulations – A Model Comparison
첫 번째 비디오에서는 FLOW-3D 의 LES (Large-Eddy Simulation) 난류 모델을 사용하여 어류 통과를 시뮬레이션하여 속도 변동의 크기를 분석합니다. 두 번째 비디오는 동일한 시뮬레이션의 시간 평균 결과를 보여줍니다. 여기에서 간단한 사용자 정의는 시간 평균 LES가 레이놀즈 평균 Navier-Stokes (RANS) 난류 모델 결과와 매우 유사하다는 것을 보여줍니다. 세 번째 비디오는 RNG (Renormalized Group) k-ε 난류 모델을 사용하여 시연하기 위해 동일한 시뮬레이션을 사용합니다. RNG k-ε 모델은 대부분의 레이놀즈 평균 Navier-Stokes (RANS) 난류 모델과 마찬가지로 속도 변동을 등방성 스칼라 값으로 처리하여 시간에 따른 속도 변동을 감쇠시킵니다. 결과는 두 번째 비디오에서 볼 수 있듯이 직접 LES 결과를 시간 평균하여 찾은 결과와 유사합니다.
참고 문헌
Driver, DM and Seegmiller, HL, 1985, AIAA Journal (23), 163-171의 다양한 채널 유동에서 재 부착하는 난류 전단 층의 특징 .
Harlow, FH and Nakayama, PI, 1967, 난류 수송 방정식 , 유체 역학 (10), 2323-2332.
Harlow, FH 및 Nakayama, PI, 1968, 난기류 에너지 감쇠율의 전송 , Los Alamos Scienti fi c 실험실 보고서 LA-3854.
Kolmogorov, AN, 1942, 비압축성 유체에서의 난류 운동 방정식 , Izvestia Academy of Sciences, 소련; Physics (6), 56-58.
Pope, S. B, 2000, Turbulent Flows , Cambridge University Press.
Rodi, W., 1980, 난류 모델과 유압 장치의 적용 : 최첨단 검토 , 국제 유압 연구 협회 (IAHR), 델프트, 네덜란드.
Saffman, PG, 1970, Inhomogeneous Turbulent Flow의 모델 , Royal Society London A (317), 417-433의 절차.
Speziale, CG, Abid, R., and Anderson, EC, 1992, AIAA 저널 (30), 324-331, 벽 근처 난류에 대한 2 방정식 모델의 중요성 평가.
Wilcox, DC, 1988, AIAA Journal (26), 1299-1310의 진보 된 난류 모델에 대한 스케일 결정 방정식의 재평가.
강 생태와 어류의 이동에 대한 댐의 처리방안은 전 세계적인 관심사입니다. 어도의 활용성이 떨어지는 문제점을 해결하기 위해 전문 설계자와 연구자에게 FLOW-3D는 큰 도움이 됩니다. FLOW-3D는 내부 속도, 혼합, 압력, 난류 강도와 소산, 그리고 자유 표면 프로파일 같은 중요한 매개 변수를 검토하는 3차원 유동해석을 할 수 있습니다. 설계 디자인을 제안하여 특정 지역의 고유한 환경적 특성을 고려하여 설계를 수정하거나, 다른 어류의 생리적 기능 및 활동에 맞는 새로운 설계 방안을 개발하여 기존 어도를 개선하거나 비교해 볼 수 있습니다. FLOW-3D는 모델링 및 저산소 용존수에 대한 폭기 시스템의 설계, 저수지의 방류에서 원치 않는 공기 유입 및 총 용존 가스를 완화하는 데 사용할 수 있습니다.
Simulation of the weir of the Third Dam on Somes Brook. Analysis of the fish passage was performed to appropriately repair structure so that the alewife can navigate it. Image colored by velocity magnitude.
Simulation of the weir of the Third Dam on Somes Brook. Analysis of the fish passage was performed to appropriately repair structure so that the alewife can navigate it. Image colored by velocity magnitude.