FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020

Analysis of Sediment Transport Downstream of Submerged Panels Applying the Flow 3D Program

Jurado Amaluisa, Luis Alfredo
Oñate Oñate, Veronica Cristina

FLOW-3D 프로그램을 적용한 수중 패널의 하류 퇴적물 이동 분석

이 조사의 목적은 실험 모델 f Khaled Hamad의 박사 학위 논문 인 Submerged Vanes의 실험적 난류 분석을 기반으로 FLOW 3D 컴퓨터 패키지를 사용하여 3 차원 수치 모델링을 개발하여 수치 및 실험 모델 둘 사이의 속도와 압력 결과를 비교하는 것입니다.

이 조사는 모래층에 설치된 침수 베인과 상호 작용할 때 흐름의 거동을 평가하고 이러한 유형의 수력 구조물을 구현할 때 퇴적물 수송 능력이 어떻게 변하는지 분석했습니다.

보정된 모델을 얻기 위해 민감도 분석이 수행되었고 보정은 메쉬 크기, 계산 비용, 시뮬레이션 시간 및 난류 모델을 정의했습니다. 원하는 결과가 얻어 질 때까지 23 번의 테스트가 수행되었고 실험 모델과 같았습니다.

난류 분석은 보정 된 모델 속도, 레이놀즈 전단, 난류 운동 에너지 및 그 소산 속도, 난류 강도 및 Kolmogorov 스케일로 수행되었습니다. 실험 모델과 수치 모델에서 얻은 결과를 비교했습니다. 수치 모형과 실험 모형의 결과를 비교하여 차이와 오차의 비율을 결정하여 수치 모형의 값을 검증 하였습니다.

FIGURA 1.2. (ARRIBA) EROSIÓN DE UN BANCO DE SEDIMENTOS POR LA CORRIENTE NATURAL;(ABAJO) MITIGACIÓN DE LA EROSIÓN MEDIANTE LA INSTALACIÓN DE PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.2. (ARRIBA) EROSIÓN DE UN BANCO DE SEDIMENTOS POR LA CORRIENTE NATURAL;(ABAJO) MITIGACIÓN DE LA EROSIÓN MEDIANTE LA INSTALACIÓN DE PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.3. REDISTRIBUCIÓN DEL FLUJO POR ACCIÓN DE PANELES SUMERGIDOS DENTRO DE UNA SECCIÓN TRANSVERSAL DEL CANAL FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 1.3. REDISTRIBUCIÓN DEL FLUJO POR ACCIÓN DE PANELES SUMERGIDOS DENTRO DE UNA SECCIÓN TRANSVERSAL DEL CANAL FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.2. BOSQUEJO DE LA CIRCULACIÓN INDUCIDA POR UNA SERIE DE TRES PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.2. BOSQUEJO DE LA CIRCULACIÓN INDUCIDA POR UNA SERIE DE TRES PANELES SUMERGIDOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.3. ESQUEMA QUE MUESTRA EL CAMBIO PROVOCADO POR TRES PANELES SUMERGIDOS EN EL PERFIL DE LA CAMA DE SEDIMENTOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.3. ESQUEMA QUE MUESTRA EL CAMBIO PROVOCADO POR TRES PANELES SUMERGIDOS EN EL PERFIL DE LA CAMA DE SEDIMENTOS FUENTE: (Odgaard, 2009)
FIGURA 2.4. ESQUEMA DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Sarango, 2013)
FIGURA 2.4. ESQUEMA DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Sarango, 2013)
FIGURA 2.5. FORMAS DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Garcia & Maza, 1996)
FIGURA 2.5. FORMAS DEL TRANSPORTE DE SEDIMENTOS FUENTE: (Garcia & Maza, 1996)
FOTOGRAFÍA 3.1. VISTA EN PLANTA DEL CANAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.1. VISTA EN PLANTA DEL CANAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.2. PANEL SUMERGIDO INSTALADO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.2. PANEL SUMERGIDO INSTALADO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.3. SISTEMA DE COORDENADAS DEL PANEL SUMERGIDO FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 3.3. SISTEMA DE COORDENADAS DEL PANEL SUMERGIDO FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020
FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020
FOTOGRAFÍA 4.1. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA EN MODELO EXPERIMENTAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FOTOGRAFÍA 4.1. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA EN MODELO EXPERIMENTAL FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.15. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA TRAZADA EN MATLAB FUENTE: (Hamad, 2015)
FIGURA 4.15. TOPOGRAFÍA FINAL DEL LECHO DE ARENA TRAZADA EN MATLAB FUENTE: (Hamad, 2015)

TABLA 4.6. TENSIONES DE REYNOLDS TANTO PARA EL MODELO NUMÉRICO (PRUEBA 23) COMO PARA EL MODELO EXPERIMENTAL PARA LOS PUNTOS DE ESTUDIO
TABLA 4.6. TENSIONES DE REYNOLDS TANTO PARA EL MODELO NUMÉRICO (PRUEBA 23) COMO PARA EL MODELO EXPERIMENTAL PARA LOS PUNTOS DE ESTUDIO
图 6 各流量监测断面位置

Study on the downstream impact of the numerical simulation of tailings library based on FLOW-3D

Jiahao Hu1, Chengwei Na1 and Yi Wang1

Published under licence by IOP Publishing Ltd
IOP Conference Series: Earth and Environmental ScienceVolume 6432020 6th International Conference on Hydraulic and Civil Engineering 11-13 December 2020, Xi’an, ChinaCitation Jiahao Hu et al 2021 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 643 012052

Abstract

In order to study the impact of tailings reservoir dam failure on downstream villages,the effectiveness and
necessity of engineering measures are analyzed by comparing the changes in the flow rate of the point before and after
the engineering measures are taken and the flow rate through the section. In this paper,an actual tailings reservoir is
used as an example to simulate three -dimensional numerical values through FLOW -3D software. Taking a tailings
reservoir as an example,a three-dimensional numerical model of the physical terrain and houses and villages within 3
km of the tailings reservoir and its downstream is established,and the dynamic process of the gradual dam failure of
the tailings reservoir is simulated. And on the basis of the original tailings reservoir model,a dam is added at the foot
of the dam to compare and analyze the impact of dam failure on the downstream. The results showed that after the
engineering measures were taken,the water level of the monitoring point decreased significantly,the flow rate of the
section flow slowed down,and delays the section time at which the maximum flow rate occurs. It is proved that the
engineering measures are effective

Korea Abstract

Tailings reservoir 댐 고장이 하류 마을에 미치는 영향을 연구하기 위해 엔지니어링 조치를 취하기 전과 후 지점의 유량 변화와 섹션을 통한 유량을 비교하여 엔지니어링 조치의 효과 및 필요성을 분석합니다.

이 논문에서 실제 tailings reservoir는 FLOW-3D 소프트웨어를 통해 3 차원 수치 값을 시뮬레이션 하기 위한 예로 사용됩니다. tailings reservoir를 예로 들어, 물리적 지형과 그 안의 주택과 마을에 대한 3 차원 수치 모델 tailings reservoir의 3km와 그 하류가 확립되고, 광미 저수지의 점진적인 댐 고장의 동적 과정이 시뮬레이션됩니다.

그리고 원래 tailings reservoir 모델을 기반으로 댐 아래에 댐이 추가됩니다. 댐 고장이 하류에 미치는 영향을 비교하고 분석합니다.

결과는 엔지니어링 조치를 취한 후 모니터링 지점의 수위가 감소하는 것으로 나타났습니다. 대폭적으로 단면 흐름의 유속이 느려지고 최대 유속이 발생하는 구간 시간이 지연됩니다. 엔지니어링 조치가 효과적인 것으로 입증되었습니다.

Jiahao Hu1, Chengwei Na1 and Yi Wang1

Key words:Tailings pond, Gradual dam break, Sedimentation, FLOW-3D

图 3 尾矿坝剖面图
图 3 尾矿坝剖面图
图 4 尾矿库整体枢纽及下游村庄整体模型实体
图 4 尾矿库整体枢纽及下游村庄整体模型实体
图 6 各流量监测断面位置
图 6 各流量监测断面位置
(a)3-3 断面流量对比, (b)4-4 断面流量对比
(a)3-3 断面流量对比, (b)4-4 断面流量对比
图 8 采取工程措施前后各断面流量对比图
图 8 采取工程措施前后各断面流量对比图
表 3 采取工程措施前后各断面最大平均流速值对比
表 3 采取工程措施前后各断面最大平均流速值对比

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Figure 6. Maximum inundation field in simulations with (a) no barrier on the seawall (red line), (b) a 1 m barrier across the entire sea wall, and (c) a 1.7 m barrier partially installed on the seawall.

Storm surge inundation simulations comparing three-dimensional with two-dimensional models based on Typhoon Maemi over Masan Bay of South Korea

Jae-Seol Shim†, Jinah Kim†, Dong-Chul Kim‡, Kiyoung Heo†, Kideok Do†, Sun-Jung Park ‡
† Coastal Disaster Research Center,
Korea Institute of Ocean Science &
Technology, 426-744, Ansan, Gyeonggi,
Korea
jsshim@kiost.ac
jakim@kiost.ac
kyheo21@kiost.ac
kddo@kiost.ac
‡ Technology R&D Institute
Hyein E&C Co., Ltd., Seoul 157-861,
Korea
skkkdc@chol.com
Nayana_sj@nate.com

ABSTRACT

Shim, J., Kim, J., Kim, D., Heo, K., Do, K., Park, S., 2013. Storm surge inundation simulations comparing threedimensional with two-dimensional models based on Typhoon Maemi over Masan Bay of South Korea. In:
Conley, D.C., Masselink, G., Russell, P.E. and O’Hare, T.J. (eds.), Proceedings 12th International Coastal Symposium
(Plymouth, England), Journal of Coastal Research, Special Issue No. 65, pp. 392-397, ISSN 0749-0208.
Severe storm surge inundation was caused by the typhoon Maemi in Masan Bay, South Korea in September 2003. To
investigate the differences in the storm surge inundation simulated by three-dimensional (3D) and two-dimensional
models, we used the ADvanced CIRCulation model (ADCIRC) and 3D computational fluid dynamics (CFD) model
(FLOW3D). The simulation results were compared to the flood plain map of Masan Bay following the typhoon Maemi.
To improve the accuracy of FLOW3D, we used a high-resolution digital surface model with a few tens of centimeterresolution, produced by aerial LIDAR survey. Comparison of the results between ADCRIC and FLOW3D simulations shows that the inclusion of detailed information on buildings and topography has an impact, delaying seawater propagation and resulting in a reduced inundation depth and flooding area. Furthermore, we simulated the effect of the installation of a storm surge barrier on the storm surge inundation. The barrier acted to decrease the water volume of the inundation and delayed the arrival time of the storm surge, implying that the storm surge barrier provides more time for residents’ evacuation.

Keywords: Typhoon Maemi, digital surface elevation model, Reynolds-Averaged NavierStokes equations.

2003 년 9 월 대한민국 마산만 태풍 매미에 의해 심한 폭풍 해일 침수가 발생했습니다. 3 차원 (3D) 및 2 차원 모델로 시뮬레이션 한 폭풍 해일 침수의 차이를 조사하기 위해 ADvanced CIRCulation 모델 ( ADCIRC) 및 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델 (FLOW3D).

시뮬레이션 결과는 태풍 매미 이후 마산만 범람원 지도와 비교되었다. FLOW-3D의 정확도를 높이기 위해 우리는 항공 LIDAR 측량으로 생성된 수십 센티미터 해상도의 고해상도 디지털 표면 모델을 사용했습니다.

ADCRIC과 FLOW3D 시뮬레이션의 결과를 비교하면 건물과 지형에 대한 자세한 정보를 포함하면 해수 전파가 지연되고 침수 깊이와 침수 면적이 감소하는 것으로 나타났습니다.

또한, 폭풍 해일 침수에 대한 폭풍 해일 장벽 설치의 효과를 시뮬레이션했습니다. 이 장벽은 침수 물량을 줄이고 폭풍 해일 도착 시간을 지연시키는 역할을 하여 폭풍 해일 장벽이 주민들의 대피에 더 많은 시간을 제공한다는 것을 의미합니다.

INTRODUCTION

2003 년 9 월 12 일 태풍 매미로 인한 강한 폭풍 해일이 남해안을 강타했습니다. 마산 만 일대는 심한 폭풍우 침수로 인해 최악의 피해를 입었고 광범위한 홍수를 겪었습니다. 따라서 마산 만에 예방 체계를 구축하기 위해 폭풍 해일에 의한 침수에 대한 수치 예측을 시도하는 선행 연구가 수행되었다 (Park et al. 2011).

그러나 일반적인 2 차원 (2D) 또는 3 차원 (3D) 수압 가정을 사용할 때 지형의 해상도는 복잡한 해안 구조를 표현하기에 충분하지 않습니다. 따라서 우리는 마산 만의 고해상도 지형도를 통해 전산 유체 역학 (CFD)의 침수 시뮬레이션을 제시한다.

태풍 매미는 2003 년 9 월 12 일 12시 (UTC)에 한반도에 상륙하여 남동부 해안을 따라 추적했습니다 (그림 1). 2003 년 9 월 13 일 6시 (UTC)에 동 일본해로 이동하여 온대 저기압이되었습니다.

풍속과 기압면에서 한국을 강타한 가장 강력한 태풍 중 하나입니다. 특히 마산 만에 접해있는 마산시는 폭풍 해일 홍수로 최악의 피해를 입어 32 명이 사망하고 심각한 해안 피해를 입었다. 태풍이 지나가는 동안 중앙 기압은 950hPa, 진행 속도는 45kmh-1로 마산항의 조 위계를 통해 최대 약 2.3m의 서지 높이를 기록했다.

마산 만에 접한 주거 및 상업 지역은 홍수가 심했고 지하 시설은 폭풍 해일로 침수로 어려움을 겪었습니다 (Yasuda et al. 2005). 이 논문에서는 3D CFD 모델 (FLOW 3D)과 2D ADvanced CIRCulation 모델 (ADCIRC)을 사용하여 기록 된 마산 만에서 가장 큰 폭풍 해일 중 하나에 의해 생성 된 해안 침수를 시뮬레이션했습니다.

건물의 높이와 공간 정보를 포함하는 디지털 표면 모델 (DSM)은 LiDAR (Airborne Light Detection and Ranging)에 의해 만들어졌으며, 폭풍 해일 침수 모델, 즉 3D CFD 모델 (FLOW 3D)의 입력 데이터로 사용되었습니다. ). 또한 ADCIRC의 시뮬레이션 결과는 FLOW3D의 경계 조건으로 사용됩니다.

본 연구의 목적은 극심한 침수 높이와 해안 육지로의 범람을 포함하여 마산 만에서 태풍 매미로 인한 폭풍 해일 침수를 재현하는 것이다.

<중략>………………

Figure 1. The best track and the central pressures of the typhoon Maemi from the Joint Typhoon Warning Center (JTWC). Open circles indicate the locations of the typhoon in 3 h intervals. Filled circles represent locations of the cited stations; A, B, C and D indicate Jeju, Yeosu, Tongyoung, and Masan, respectively.
Figure 1. The best track and the central pressures of the typhoon Maemi from the Joint Typhoon Warning Center (JTWC). Open circles indicate the locations of the typhoon in 3 h intervals. Filled circles represent locations of the cited stations; A, B, C and D indicate Jeju, Yeosu, Tongyoung, and Masan, respectively.
Figure 2. Model domain with FEM mesh for Typhoon Maemi.
Figure 2. Model domain with FEM mesh for Typhoon Maemi.
Figure 3. Validation of surge height for the four major tidal stations on the south coast of the Korea.
Figure 3. Validation of surge height for the four major tidal stations on the south coast of the Korea.
Figure 4. Inundation depth results from (a) ADCIRC, (b) FLOW3D, and (c) inundation field surveying hazard map following typhoon Maemi.
Figure 4. Inundation depth results from (a) ADCIRC, (b) FLOW3D, and (c) inundation field surveying hazard map following typhoon Maemi.
Figure 5. Inundation depth results computed by Flow3D at each time period following arrival of storm surge wave at harbor mouth.
Figure 5. Inundation depth results computed by Flow3D at each time period following arrival of storm surge wave at harbor mouth.
Figure 6. Maximum inundation field in simulations with (a) no barrier on the seawall (red line), (b) a 1 m barrier across the entire sea wall, and (c) a 1.7 m barrier partially installed on the seawall.
Figure 6. Maximum inundation field in simulations with (a) no barrier on the seawall (red line), (b) a 1 m barrier across the entire sea wall, and (c) a 1.7 m barrier partially installed on the seawall.

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Fig. 3. Mesh and depth map for the storm surge model of ADCSWAN model.

ADCSWAN과 FLOW-3D 모델을 이용한 태풍 차바 내습 시 부산 마린시티의 침수범람 재현

최흥배․엄호식†․박종집․강태욱
*, *** ㈜지오시스템리서치 선임, ** ㈜지오시스템리서치 책임, **** 부경대학교 박사

Reproduction of Flood Inundation in Marine City, Busan During the Typhoon Chaba Invasion Using ADCSWAN and FLOW-3D Models

요 약 : 최근 연안지역의 대규모 개발로 인해 고파랑 내습과 강한 태풍으로 발생된 월파는 연안지역의 많은 인명 및 재산피해를 발생시 켰으나 연안지역의 특성을 고려한 침수·범람 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모델과 FLOW-3D 모델을 적용 하여 해일 및 파랑의 복합요소에 대한 침수범람을 재현하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 본 연구에서는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모 델을 이용하여 FLOW-3D 모델의 경계자료(해수위, 파랑)를 추출하고, FLOW-3D 모델 입력값으로 적용하여 태풍 차바 통과시 부산 마린시 티를 대상으로 해일과 월파에 의한 침수범람을 재현하였다. 또한 기존 월파량 경험식과 FLOW-3D 모델로 계산된 월파량을 비교하였으며, 침수범람은 한국국토정보공사의 침수흔적도를 활용하여 정성적인 검증을 수행하여, 본 연구의 유효성을 검토하였다.

Keywords : ADCSWAN, FLOW-3D, 태풍 차바, 월파, 침수범람, Typhoon Chaba, Wave overtopping, Inundation

서 론

연안지역에 인접한 도시지역의 침수피해는 일반적인 도 시침수피해의 특성뿐만 아니라 연안지역의 조위상승 및 월 파현상이 포함된 복합적인 형태의 침수피해가 발생한다. 최근 지구온난화로 인한 기후변화는 평균해수면 상승과 태풍 의 강도 증가로 인해 해안지역의 재해 위험을 높이고 있지 만, 해안지역의 대규모 매립과 개발로 인해 인명손실과 재 산피해를 야기하는 위험도를 증가시켰다. 해안지역은 만조시 해수면 상승, 폭풍해일로 인한 월류 및 월파와 같은 요인에 의해 침수가 발생할 수 있다. 실제로 2003년 태풍 매미로 인한 마산만 조수가 예보치와 비교하여 2 m 이상 상승하여 많은 지역이 침수 및 인명·재산 피해가 발생되었으며, 2016년 태풍 차바는 폭풍해일 내습시 동반되 는 고파랑 발생으로 부산 해운대구 마린 시티에 대규모 침 수범람을 발생시켰다. 그러나 국내 연안도시지역의 특성을 고려한 월파 및 침수에 대한 연구는 미비한 실정이다(Song et al., 2017). 하지만 복잡한 지형이나 연안지역의 경우 방파 제 및 구조물의 형상에 따른 월파를 정밀하게 계산하기 위 해 3차원 전산유체 수치모형(CFD)의 가능성 여부가 검토되 어 왔다. 그러나 지금까지 대부분의 전산유체 수치모형은 그 적용성의 한계성과 큰 영역에 대해 직접 수치모의 하여 월파량을 산정한 예는 드물다. Le Roy et al.(2014)는 프랑스 도시지역에서 월파로 인한 해 안 홍수 문제를 해결하기 위해 XBeach 수치모델 및 경험적 (EurOtop) 모델을 사용하여 최대 월파량과 처오름을 추정하 였다. 우리나라의 설계기준서인 “항만 및 어항 설계기준(Ministry of Oceans and Fisheries, 2014)” 경우에는 월파량 산정은 Goda 도표를 단순 직립식 구조물 및 소파호안에 적용하는 것을 제안하였다(Goda, 1970; Goda et al., 1975; Goda, 1985) 월파량 산정과 관련된 최근 연구 경향은 월파량 산정식을 대부분 지수함수 형태로 표현하고 있으며, 여유고와 입사파 고를 입력변수로 하여 월파량 산정이 가능하도록 제시하고 있다(van der Meer and Janssen, 1995; Franco and Franco, 1999; EurOtop, 2007; Anderson and Burcharth, 2009 등). 태풍에 의해 발생하는 폭풍해일의 영향을 예측하기 위해 서는 기본적으로 태풍에 의한 기압 강하, 해상풍, 진행 속도 등에 의한 해수면 변화 양상 및 조석-해일-파랑에 대해 충분 히 재현 가능해야 한다(Kang et al., 2019). 본 연구에서는 태풍 차바 내습시 폭풍해일 ADCSWAN (coupled model of ADCIRC and SWAN)모델과 FLOW-3D 수치 모형 결합을 통해 월파 특성을 재현하고 경험식을 통한 월 파량을 비교·검토하였다.

  1. 연구 개요
    2.1 대상 태풍

본 연구의 대상지역은 대한민국 부산 해안가에 위치한 수 변도시로, 수영만 매립지 일부에 조성된 주거형 타운 지역 이다. 주요 건물이 해안선에 인접해 있으며, 지역 주민의 바 다를 볼 수 있는 조망권 확보를 위해 월파로 인한 방지대책 이 제한적으로 설치되어 있다. 이러한 지역적 특성으로 인 해 2016년 태풍 차바와 2018년 태풍 콩 라이(Kong-Rai) 때 폭 우와 폭풍해일 동반으로 월파와 강우로 인해 마린 시티 주 변의 많은 도로와 상가 침수가 발생되었다.

Fig. 1. Typhoon Chaba route (KMA & JMA)
Fig. 1. Typhoon Chaba route (KMA & JMA)

ADCSWAN과 FLOW-3D 모델을 이용한 태풍 차바 내습 시 부산 마린시티의 침수범람 재현

Fig. 2. Marine City during Typhoon Chaba in 2016.
Fig. 2. Marine City during Typhoon Chaba in 2016.

2016년 발생한 제 18호 태풍 ‘차바(이하 Chaba로 표기함)’ 는 2016년 9월 28일 오전 3시에 중심기압 1,000 hPa, 최대풍속 18 m/s, 강풍 반경 280 km 크기의 ‘소형’ 열대폭풍으로 미국 괌 동쪽 약 590 km 부근 해상에서 발생하여 한반도의 제주 특별자치도 서귀포시와 경상남도 거제시, 부산광역시를 순 차적으로 통과하여 10월 6일 0시에 일본 센다이 서쪽 약 380 km부근 해상에서 중심기압 985 hPa의 온대저기압으로 세력 이 약화되면서 소멸하였다. 태풍의 일시별 정보와 피해사진 을 Fig. 1 및 Fig. 2에 제시하였다.

2.2 적용 모델
2.2.1 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) model

태풍에 의해 발생되는 폭풍해일의 영향을 예측하기 위해 서는 지형적인 특성과 태풍에 의한 기압강하, 해상풍, 진행 속도 등에 의한 해수면 변화 양상 및 조석-해일-파랑에 대 해 충분히 재현 가능해야 한다(Ferreira et al., 2014a, 2014b). 본 연구에서는 태풍에 의해 발생 가능한 현상에 대해 기존 의 다양한 연구에서 적용 및 활용성이 확보된 폭풍해일ADCIRC(ADvanced CIRCulation) 모델과 SWAN(Simulating WAves Nearshore) 파랑모델이 결합된 ADCSWAN(coupled model of ADCIRC and SWAN) 모델을 이용하였다(Dietrich et al., 2011; Suh et al., 2015; Xie et al., 2016; Deb and Ferreira, 2018). 사용한 ADCIRC 모델은 유한요소 유체역학모델로, 수직적 으로 통합된 일반파 연속방정식(generalised wave continuity equation: GWCE)과 운동량 방정식(각각 식(1)과 (2))을 적용하 는 2D 버전(Luettich and Westerink, 2004)을 사용하였다.

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Fig. 3. Mesh and depth map for the storm surge model of ADCSWAN model.
Fig. 3. Mesh and depth map for the storm surge model of ADCSWAN model.
Fig. 5. Simulation boundary of FLOW3D Model [a) Input boundary of wave and storm surge, b) output boundary of wave overtopping rate].
Fig. 5. Simulation boundary of FLOW3D Model [a) Input boundary of wave and storm surge, b) output boundary of wave overtopping rate].
Fig. 6. Verification of tidal level and storm surge during Typhoon Chaba(1618), Pre : tidal predication.
Fig. 6. Verification of tidal level and storm surge during Typhoon Chaba(1618), Pre : tidal predication.
Fig. 7. Verification of significant wave height the Typhoon Chaba.
Fig. 7. Verification of significant wave height the Typhoon Chaba.
Fig. 8. Averaged overtopping rate by empirical formula and FLOW3D model at Marine City during Typhoon Chaba.
Fig. 8. Averaged overtopping rate by empirical formula and FLOW3D model at Marine City during Typhoon Chaba.
Fig. 9. Comparison of inundation results due to Typhoon Chaba [a)Archived inundation map on Marine City area, b) Simulation results obtained from wave overtopping).
Fig. 9. Comparison of inundation results due to Typhoon Chaba [a)Archived inundation map on Marine City area, b) Simulation results obtained from wave overtopping).

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결 론

본 연구에서는 폭풍해일 모델과 3차원 전산유체 모델 연 계를 통해 태풍 차바 통과시 마린시티를 대상으로 침수범람 을 재현하였다. 먼저, 기존 월파량 경험식(EurOtop, 2016)과 FLOW-3D모델 로 산정된 월파량을 비교하였으며. 비교결과 경험식으로 산 정된 월파량은 2.237 m³/m/s이며, FLOW-3D로 계산된 월파량 은 6.438 m³/m/s로 약 2.8배의 차이를 보였다. 이는 경험식이 고파랑에 의한 처오름 등 실제 현상재현에 한계점을 가지고 있기 때문으로 사료된다. 태풍 차바로 인한 수위상승과 폭풍해일 등의 복합적 피해 가 발생한 부산 마린시티 적용결과 현장조사(침수흔적도)와 정량적 비교는 불가능하지만 침수범람 범위의 경우 현장조 사와 비교하여 유효한 결과를 도출할 수 있었다. 기존 월파량 추정은 경험식을 적용하여 산정하였으나, 본 연구에서는 동적모델(FLOW-3D)을 적용하여 월파량을 산정 하였다. 동적모델을 적용할 경우 해당지역의 보다 정확한 형상을 구현할 수 있다는 점에서 기존 경험식에 비하여 정 도 높은 월파량 재현이 가능한 것으로 판단된다. 현재 우리나라 연안을 대상으로 제작된 해안침수예상도 는 해일에 의한 침수범람을 외력요인으로 하고 있으나, 실제 발생하는 침수범람은 해일뿐만 아니라 월파의 영향이 크 게 발생하기도 한다. 본 연구에서는 해일과 월파에 의한 복 합원인에 의한 침수범람을 재현하기 위한 방법론에 대한 연 구를 수행하였다.

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A photo of HeMOSU-1.

FLOW-3D를 이용한 해상 자켓구조물 주변의 세굴 수치모의 실험

Numerical Simulation Test of Scour around Offshore Jacket Structure using FLOW-3D

J Korean Soc Coast Ocean Eng. 2015;27(6):373-381Publication date (electronic) : 2015 December 31doi : https://doi.org/10.9765/KSCOE.2015.27.6.373Dong Hui Ko*Shin Taek Jeong,**Nam Sun Oh****Hae Poong Engineering Inc.**Department of Civil and Environmental Engineering, Wonkwang University***Ocean·Plant Construction Engineering, Mokpo Maritime National University
고동휘*, 정신택,**, 오남선***

*(주)해풍기술**원광대학교 토목환경공학과***목포해양대학교 해양·플랜트건설공학과

Abstract

해상풍력 기기, 해상 플랫폼과 같은 구조물이 해상에서 빈번하게 설치되면서 세굴에 관한 영향도 중요시되고 있다. 이러한 세굴 영향을 검토하기 위해 세굴 수치모의 실험을 수행한다. 일반적으로 수치모의 조건은 일방향 흐름에 대해서만 검토가 이뤄지고 있으며 서해안과 같은 왕복성 조류 흐름에 대해서는 검토되지 않는다. 본 연구에서는 서해안에 설치된 HeMOSU-1호 해상 자켓구조물 주변에서 발생하는 세굴 현상을 FLOW-3D를 이용하여 수치모의하였다. 해석 조건으로는 일방향 흐름과 조석현상을 고려한 왕복성 흐름을 고려하였으며, 이를 현장 관측값과 비교하였다. 10,000초 동안의 수치모의 결과, 일방향의 흐름 조건에서는 1.32 m의 최대 세굴심이 발생하였으며, 양방향 흐름 조건에서는 1.44 m의 최대 세굴심이 발생하였다. 한편, 현장 관측값의 경우 약 1.5~2.0 m의 세굴심이 발생하여 양방향의 흐름에 대한 해석 결과와 근사한 값을 보였다.

Keywords 세굴일방향 흐름왕복성 조류 흐름해상 자켓구조물FLOW-3D최대 세굴심, scouruni-directional flowbi-directional tidal current flowoffshore jacket substructureFlow-3Dmaximum scour depth

As offshore structures such as offshore wind and offshore platforms have been installed frequently in ocean, scour effects are considered important. To test the scour effect, numerical simulation of scour has been carried out. However, the test was usually conducted under the uni-directional flow without bi-directional current flow in western sea of Korea. Thus, in this paper, numerical simulations of scour around offshore jacket substructure of HeMOSU-1 installed in western sea of Korea are conducted using FLOW-3D. The conditions are uni-directional and bi-directional flow considering tidal current. And these results are compared to measured data. The analysis results for 10,000 sec show that under uni-directional conditions, maximum scour depth was about 1.32 m and under bi-directional conditions, about 1.44 m maximum scour depth occurred around the structure. Meanwhile, about 1.5~2.0 m scour depths occurred in field observation and the result of field test is similar to result under bi-directional conditions.

1. 서 론

최근 해상풍력기기, 해상플랫폼과 같은 해상구조물 설치가 빈번해지면서 해상구조물의 안정성을 저하시키는 요인에 대한 대응 연구가 필요하다. 특히 해상에서의 구조물 설치는 육상과 달리 수력학적 하중이 작용하게 되기 때문에 파랑에 의한 구조물과의 진동, 세굴 현상에 대하여 철저한 사전 검토가 요구된다. 특히, 해상 기초에서 발생하는 세굴은 조류 및 파랑 등 유체 흐름과 구조물 사이의 상호작용으로 인해 해저 입자가 유실되는 현상으로 정의할 수 있으며 해상 외력 조건에 포함되어 설계시 고려하도록 제안하고 있다(IEC, 2009).구조물을 해상에 설치하게 되면 구조물이 흐름을 방해하는 장애요인으로 작용하여 구조물 주위에 부분적으로 더 빠른 유속이 발생하게 된다. 이러한 유속 변화는 압력 분포 변화에 기인하게 되어 해양구조물 주위에 아래로 흐르는 유속(downflow), 말굽형 와류(horseshoe vortex) 그리고 후류 와류(wake vortex)가 나타난다. 결국, 유속과 흐름의 변화를 야기하고 하상전단응력과 유사이동 능력을 증가시켜 해저 입자를 유실시키며 구조물의 안정성을 위협하는 요인으로 작용하게 된다. 이러한 세굴 현상이 계속 진행되면 해상풍력 지지구조물 기초의 지지력이 감소하게 될 뿐만 아니라 지지면의 유실로 상부반력 작용에 편심을 유발하여 기초의 전도를 초래한다. 또한 세굴에 의한 기초의 부등 침하가 크게 발생하면 상부 해상풍력 지지구조물에 보다 큰 단면력이 작용하므로 세굴에 의한 붕괴가 발생할 수 있다. 이처럼 세굴은 기초지지구조물을 붕괴하고, 침하와 얕은 기초의 변형을 초래하며, 구조물의 동적 성능을 변화시키기 때문에 설계 및 시공 유지관리시 사전에 세굴심도 산정, 세굴 완화 대책 등을 고려하여야 한다.또한 각종 설계 기준서에서는 세굴에 대해 다양하게 제시하고 있다. IEC(2009)ABS(2013)BSH(2007)MMAF(2005)에서는 세굴에 대한 영향을 검토할 것을 주문하지만 심도 산정 등 세굴에 대한 구체적인 내용은 언급하지 않고 전반적인 내용만 수록하고 있다. 그러나 DNV(2010)CEM(2006)에서는 경험 공식을 이용한 세굴 심도 산정 등 구체적인 내용을 광범위하게 수록하고 있어 세굴에 대한 영향 검토시 활용가능하다. 그 외의 기준서에서는 수치 모델 등을 통한 세굴 검토를 주문하고 있어 사용자들이 직접 판단하도록 제안하고 있다.그러나 세굴은 유속, 수심, 구조물 폭, 형상, 해저입자 등에 의해 결정되기 때문에 세굴의 영향 정도를 정확하게 예측하기란 쉽지 않지만 수리 모형 실험 또는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용한 수치 해석을 통해 지반 침식 및 퇴적으로 인한 지형변화를 예측할 수 있다. 한편, 침식과 퇴적 등 구조물 설치로 인한 해저 지형 변화를 예측하는 모델은 다양하지만, 본 연구에서는 Flowscience의 3차원 유동해석모델인 Flow-3D 모델을 사용하였다.해상 구조물은 목적에 따라 비교적 수심이 낮은 지역에 설치가 용이하다. 국내의 경우, 서남해안과 같이 비교적 연안역이 넓고 수심이 낮은 지역에 구조물을 설치하는 것이 비용 및 유지관리 측면에서 유리할 수 있다. 그러나 국내 서남해안 지역은 왕복성 흐름, 즉 조류가 발생하는 지역으로 흐름의 방향이 시간에 따라 변화하게 된다. 따라서, 세굴 수치 모의시 이러한 왕복성 흐름을 고려해야한다. 그러나 대부분의 수치 모델 적용시 조류가 우세한 지역에서도 일방향의 흐름에 대해서만 검토하며 왕복성 흐름에 의한 지층의 침식과 퇴적작용으로 인해 발생하는 해저 입자의 상호 보충 효과는 배제되게 된다. 또한 이로 인해 수치모델 결과에 많은 의구심이 발생하게 되며 현실성이 결여된 해석으로 보여질 수 있다. 이러한 왕복흐름의 영향을 검토하기 위해 Kim and Gang(2011)은 조류의 왕복류 흐름을 고려하여 지반의 수리 저항 성능 실험을 수행하였으며, 양방향이 일방향 흐름보다 세굴이 크게 발생하는 것을 발표하였다. 또한 Kim et al.(2012)은 흐름의 입사각에 따른 수리저항 실험을 수행하였으며 입사각이 커짐에 따라 세굴률이 증가하는 것으로 나타났다.본 연구에서는 단일방향 고정유속 그리고 양방향 변동유속조건에서 발생하는 지형 변화와 세굴 현상을 수치 모의하였으며, 이러한 비선형성 흐름변화에 따른 세굴 영향 정도를 검토하였다. 더불어 현장 관측 자료와의 비교를 통해 서남해안과 같은 왕복성 흐름이 발생하는 지역에서의 세굴 예측시 적절한 모델 수립 방안을 제안하고자 한다.

2. 수치해석 모형

본 연구에서는 Autodesk의 3D max 프로그램을 이용하여 지지구조물 형상을 제작하였으며, 수치해석은 미국 Flowscience가 개발한 범용 유동해석 프로그램인 FLOW-3D(Ver. 11.0.4.5)를 사용하였다. 좌표계는 직교 좌표계를 사용하였으며 복잡한 3차원 형상의 표현을 위하여 FAVOR 기법(Fractional Area/Volume Obstacle Representation Method)을 사용하였다. 또한 유한차분법에 FAVOR 기법을 도입한 유한체적법의 접근법을 사용하였으며 직교좌표계 에서 비압축성 유체의 3차원 흐름을 해석하기 위한 지배방정식으로는 연속방정식과 운동방정식이 사용되었다. 난류모형으로는 RNG(renormalized group)모델을 사용하였다.

2.1 FLOW-3D의 지배방정식

수식은 MathML 표현문제로 본 문서의 하단부의 원문바로가기 링크를 통해 원문을 참고하시기 바랍니다.

2.1.1 연속방정식

직교좌표계 (x,y,z)에서 비압축성 유체는 압축성 유체의 연속방정식에서 유도될 수 있으며 다음 식 (1)과 같다.

(1)

∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ∂∂x(uAx)+∂∂y(vAy)+∂∂z(wAz)=RSORρ
여기서, u, v, w는 (x,y,z) 방향별 유체속도, Ax, Ay, Az는 각 방향별 유체 흐름을 위해 확보된 면적비 (Area fraction), ρ는 유체 밀도, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항이다.

2.1.2 운동방정식

본 모형은 3차원 난류모형이므로 각각의 방향에 따른 운동량 방정식은 다음 식(2)~(4)와 같다.

(2)

∂u∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂u∂y+wAz∂u∂z)   =−1ρ∂p∂x+Gx+fx−bx−RSORρVFu∂u∂t+1VF(uAx∂u∂x+vAy∂u∂y+wAz∂u∂z)   =−1ρ∂p∂x+Gx+fx−bx−RSORρVFu

(3)

∂v∂t+1VF(uAx∂v∂x+vAy∂v∂y+wAz∂v∂z)   =−1ρ∂p∂y+Gy+fy−by−RSORρVFv∂v∂t+1VF(uAx∂v∂x+vAy∂v∂y+wAz∂v∂z)   =−1ρ∂p∂y+Gy+fy−by−RSORρVFv

(4)

∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw∂w∂t+1VF(uAx∂w∂x+vAy∂w∂y+wAz∂w∂z)   =−1ρ∂p∂z+Gz+fz−bz−RSORρVFw여기서, RSOR은 질량생성/소멸(Mass source/sink)항, VF는 체적비 (Volume fraction), p는 압력, Gx, Gy, Gz는 방향별 체적력항, fx, fy, fz는 방향별 점성력항, bx, by, bz는 다공질 매체에서 방향별 흐름 손실이다.그리고 점성계수 µ에 대하여 점성력항은 다음 식 (5)~(7)과 같다.

(5)

ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}ρVffx=wsx−{∂∂x(Axτxx)+R∂∂y(Ayτxy)+∂∂z(Azτxz)+ζx(Axτxx−Ayτyy)}

(6)

ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}ρVffy=wsy−{∂∂x(Axτxy)+R∂∂y(Ayτyy)+∂∂z(Azτyz)+ζx(Axτxx−Ayτxy)}

(7)

ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}ρVffz=wsz−{∂∂x(Axτxz)+R∂∂y(Ayτyz)+∂∂z(Azτzz)+ζx(Axτzz)}여기서, wsx, wsy, wsz는 벽전단응력이며, 벽전단응력은 벽 근처에서 벽 법칙 (law of the wall)을 따르며, 식 (8)~(13)에 의해 표현되어진다.

(8)

τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τxx=−2μ{∂u∂x−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(9)

τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τyy=−2μ{R∂v∂y+ζux−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(10)

τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}τzz=−2μ{R∂w∂y−13(∂u∂x+R∂v∂y+∂w∂z+ζux)}

(11)

τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}τxy=−μ{∂v∂x+R∂u∂y−ζvx}

(12)

τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}τxz=−μ{∂u∂y+∂w∂x}

(13)

τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}τyz=−μ{∂v∂z+R∂w∂y}

2.1.3 Sediment scour model

Flow-3D 모델에서 사용하는 sediment scour model은 해저입자의 특성에 따라 해저 입자의 침식, 이송, 전단과 흐름 변화로 인한 퇴적물의 교란 그리고 하상 이동을 계산한다.

2.1.3.1 The critical Shields parameter

무차원 한계소류력(the dimensionless critical Shields parameter)은 Soulsby-Whitehouse 식에 의해 다음 식 (14)와 같이 나타낼 수 있다(Soulsby, 1997).

(14)

θcr,i=0.31+1.2R∗i+0.055[1−exp(−0.02R∗i)]θcr,i=0.31+1.2Ri*+0.055[1−exp(−0.02Ri*)]여기서 무차원 상수, R∗iRi*는 다음 식 (15)와 같다.

(15)

R∗i=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf∥g∥ds,i−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√μfRi*=ds,i0.1(ρs,i−ρf)ρf‖g‖ds,iμf여기서 ρs, i는 해저 입자의 밀도, ρf는 유체 밀도, ds, i는 해저입자 직경, g는 중력가속도이다.한편, 안식각에 따라 한계소류력은 다음 식 (16)과 같이 표현될 수 있다.

(16)

θ′cr,i=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2β−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√tanψiθcr,i′=θcr,icosψsinβ+cos2βtan2ψi−sin2ψsin2βtanψi여기서, β는 하상 경사각, ψi는 해저입자의 안식각, ψ는 유체와 해저경사의 사잇각이다.또한 local Shields number는 국부 전단응력, τ에 기초하여 다음 식 (17)과 같이 계산할 수 있다.

(17)

θi=τ∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)θi=τ‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)여기서, ||g||g 는 중력 벡터의 크기이며, τ는 식 (8)~(13)의 벽 법칙을 이용하여 계산할 수 있다.

2.1.3.2 동반이행(Entrainment)과 퇴적

다음 식은 해저 지반과 부유사 사이의 교란을 나타내는 동반이행과 퇴적 현상을 계산한다. 해저입자의 동반이행 속도의 계산식은 다음 식 (18)과 같으며 부유사로 전환되는 해저의 양을 계산한다.

(18)

ulift,i=αinsd0.3∗(θi−θ′cr,i)1.5∥g∥ds,i(ρs,i−ρf)ρf−−−−−−−−−−−−−−√ulift,i=αinsd*0.3(θi−θcr,i′)1.5‖g‖ds,i(ρs,i−ρf)ρf여기서, αi는 동반이행 매개변수이며, ns는 the packed bed interface에서의 법선벡터, µ는 유체의 동점성계수 그리고 d*은 무차원 입자 직경으로 다음 식 (19)와 같다.

(19)

d∗=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)∥g∥μ2]1/3d*=ds,i[ρf(ρs,i−ρf)‖g‖μ2]1/3또한 퇴적 모델에서 사용하는 침강 속도 식은 다음 식 (20)같이 나타낼 수 있다.

(20)

usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d3∗)0.5−10.36]usettling,i=νfds,i[(10.362+1.049d*3)0.5−10.36]여기서, νf는 유체의 운동점성계수이다.

2.1.3.3 하상이동 모델(Bedload transport)

하상이동 모델은 해저면에 대한 단위 폭당 침전물의 체적흐름을 예측하는데 사용되며 다음 식 (21)과 같이 표현되어진다.

(21)

Φi=βi(θi−θ′cr,i)1.5Φi=βi(θi−θcr,i′)1.5여기서 Φi는 무차원 하상이동률이며 βi는 일반적으로 8.0의 값을 사용한다(van Rijn, 1984).단위 폭당 체적 하상이동률, qi는 다음 식 (22)와 같이 나타낼 수 있다.

(22)

qb,i=fb,i Φi[∥g∥(ρs,i−ρfρf)d3s,i]1/2qb,i=fb,i Φi[‖g‖(ρs,i−ρfρf)ds,i3]1/2여기서, fb, i는 해저층의 입자별 체적률이다.또한 하상이동 속도를 계산하기 위해 다음 식 (23)에 의해 해저면층 두께를 계산할 수 있다.

(23)

δi=0.3ds,id0.7∗(θiθ′cr,i−1)0.5δi=0.3ds,id*0.7(θiθcr,i′−1)0.5그리고 하상이동 속도 식은 다음 식 (24)와 같이 계산되어진다.

(24)

ubedload,i=qb,iδifb,iubedload,i=qb,iδifb,i

2.2 모델 구성 및 해역 조건

2.2.1 해역 조건 및 적용 구조물

본 수치해석은 위도와 안마도 사이의 해양 조건을 적용하였으며 지점은 Fig. 1과 같다.

jkscoe-27-6-373f1.gifFig. 1.Iso-water depth contour map in western sea of Korea.

본 해석 대상 해역은 서해안의 조석 현상이 뚜렷한 지역으로 조류 흐름이 지배적이며 위도의 조화분석의 결과를 보면 조석형태수가 0.21로서 반일주조 형태를 취한다. 또한 북동류의 창조류와 남서류의 낙조류의 특성을 보이며 조류의 크기는 대상 영역에서 0.7~1 m/s의 최강유속 분포를 보이는 것으로 발표된 바 있다. 또한 대상 해역의 시추조사 결과를 바탕으로 해저조건은 0.0353 mm 로 설정하였고(KORDI, 2011), 수위는 등수심도를 바탕으로 15 m로 하였다.한편, 풍황자원 분석을 통한 단지 세부설계 기초자료 제공, 유속, 조류 등 해양 환경변화 계측을 통한 환경영향평가 기초자료 제공을 목적으로 Fig. 2와 같이 해상기상탑(HeMOSU-1호)을 설치하여 운영하고 있다. HeMOSU-1호는 평균해수면 기준 100 m 높이이며, 중량은 100 톤의 자켓구조물로 2010년 설치되었다. 본 연구에서는 HeMOSU-1호의 제원을 활용하여 수치 모의하였으며, 2013년 7월(설치 후 약 3년 경과) 현장 관측을 수행하였다.

jkscoe-27-6-373f2.gifFig. 2.A photo of HeMOSU-1.

2.2.2 모델 구성

본 연구에서는 왕복성 조류의 영향을 살펴보기 위해 2 case에 대하여 해석하였다. 먼저, Case 1은 1 m/s의 고정 유속을 가진 일방향 흐름에 대한 해석이며, Case 2는 -1~1 m/s의 유속분포를 가진 양방향 흐름에 대한 해석이다. 여기서 (-)부호는 방향을 의미한다. Fig. 3은 시간대별 유속 분포를 나타낸 것이다.

jkscoe-27-6-373f3.gifFig. 3.Comparison of current speed conditions.

2.2.3 구조물 형상 및 격자

HeMOSU-1호 기상 타워 자켓 구조물 형상은 Fig. 4, 격자 정보는 Table 1과 같으며, 본 연구에서는 총 2,883,000 개의 직교 가변 격자체계를 구성하였다.

jkscoe-27-6-373f4.gifFig. 4.3 Dimensional plot of jacket structure.
Table 1.

Grid information of jacket structure

Xmin/Xmax(m)Ymin/Ymax(m)Zmin/Zmax(m)No. of x gridNo. of y gridNo. of z grid
−100/100−40/40−9/2031015560
Download Table

한편, 계산영역의 격자 형상은 Fig. 5와 같다.

jkscoe-27-6-373f5.gifFig. 5.3 dimensional grid of jacket structure.

2.3 계산 조건

계산영역의 경계 조건으로, Case 1의 경우, 유입부는 유속 조건을 주었으며 유출부는 outflow 조건을 적용하였다. 그리고 Case 2의 경우, 왕복성 흐름을 표현하기 위해 유입부와 유출부 조건을 유속 조건으로 설정하였다. 또한 2가지 경우 모두 상부는 자유수면을 표현하기 위해 pressure로 하였으며 하부는 지반 조건의 특성을 가진 wall 조건을 적용하였다. 양측면은 Symmetry 조건으로 대칭면으로 정의하여 대칭면에 수직한 방향의 에너지와 질량의 유출입이 없고 대칭면에 평행한 방향의 유동저항이 없는 경우로 조건을 설정하였다. 본 연구에서 케이스별 입력 조건을 다음 Table 2에 정리하였다.

Table 2.

Basic information of two scour simulation tests

CaseStructure typeVelocityDirectionAnalysis time
Case 1Jacket1 m/sUnidirectional10,000 sec
Case 2−1~1 m/sBidirectional
Download Table

FLOW-3D는 자유표면을 가진 유동장의 계산에서 정상상태 해석이 불가능하므로 비정상유동 난류해석을 수행하게 되는데 정지 상태의 조건은 조위를 설정하였다. 또한 유속의 초기 흐름은 난류상태의 비정상흐름이 되므로 본 해석에서는 정상상태의 해석 수행을 위해 1,000초의 유동 해석을 수행하였으며 그 후에 10,000초의 sediment scour 모델을 수행하였다. 해수의 밀도는 1,025 kg/m3의 점성유체로 설정하였으며 RNG(renormalized group) 난류 모델을 적용하였다.Go to : Goto

3. 수치모형 실험 결과

3.1 Case 1

본 케이스에서는 1 m/s의 유속을 가진 흐름이 구조물 주변을 흐를 때, 발생하는 세굴에 대해서 수치 모의하였다. Fig. 6은 X-Z 평면의 유속 분포도이고 Fig. 7은 X-Y 평면의 유속 분포이다. 구조물 주변에서 약간의 유속 변화가 발생했지만 전체적으로 1 m/s의 정상 유동 상태를 띄고 있다.

jkscoe-27-6-373f6.gifFig. 6.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f7.gifFig. 7.Current speed distribution in computational domain of case 1 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

이러한 흐름과 구조물과의 상호 작용에 의한 세굴 현상이 발생되며 Fig. 8에 구조물 주변 지형 변화를 나타내었다. 유속이 발생하는 구조물의 전면부는 대체로 침식이 일어나 해저지반이 초기 상태보다 낮아진 것을 확인할 수 있으며, 또한 전면부의 지반이 유실되어 구조물 후면부에 최대 0.13 m까지 퇴적된 것을 확인할 수 있다.

jkscoe-27-6-373f8.gifFig. 8.Sea-bed elevation change of case 1 at t = 10,000 sec.

일방향 흐름인 Case 1의 경우에는 Fig. 9와 같이 10,000초 후 구조물 주변에 최대 1.32 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 구조물 뒤쪽으로는 퇴적이 일어났으며, 구조물 전면부에는 침식작용이 일어나고 있다.

jkscoe-27-6-373f9.gifFig. 9.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 1).

3.2 Case 2

서해안은 조석현상으로 인해 왕복성 조류 흐름이 나타나고 있으며 대상해역은 -1~1 m/s의 유속분포를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려한 왕복성 흐름에 대해서 수치모의하였다.다음 Fig. 10은 X-Z 평면의 유속 분포도이며 Fig. 11은 X-Y 평면의 유속 분포도이다.

jkscoe-27-6-373f10.gifFig. 10.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Z plane).
jkscoe-27-6-373f11.gifFig. 11.Current speed distribution in computational domain of case 2 at t = 10,000 sec (X–Y plane).

양방향 흐름인 Case 2의 경우에는 Fig. 12와 같이 10,000초후 구조물 주변에 최대 1.44 m의 세굴이 발생하는 것으로 나타났다. 특히 구조물 내부에 조류 흐름 방향으로 침식 작용이 일어나고 있는 것으로 나타났다.

jkscoe-27-6-373f12.gifFig. 12.Sea-bed elevation change of case 2 at t = 10,000 sec.

Fig. 13은 3차원 수치해석 모의 결과이다.

jkscoe-27-6-373f13.gifFig. 13.Scour phenomenon around jacket substructure(Case 2).

3.3 현장 관측

본 연구에서는 수치모의 실험의 검증을 위해 HeMOSU-1호 기상 타워를 대상으로 하여 2013년 7월 1일 수심 측량을 실시하였다.HeMOSU-1호 주변의 수심측량은 Knudsen sounder 1620과 미국 Trimble사의 DGPS를 이용하여 실시하였다. 매 작업시 Bar-Check를 실시하고, 수중 음파속도는 1,500 m/s로 결정하여 조위 보정을 통해 수심을 측량하였다. 측량선의 해상위치자료는 DGPS를 사용하여 UTM 좌표계로 변환을 실시하였다. 한편, 수심측량은 해면이 정온할 때 실시하였으며 관측 자료의 변동성을 제거하기 위해 2013년 7월 1일 10시~13시에 걸쳐 수심 측량한 자료를 동시간대에 국립해양조사원에서 제공한 위도 자료를 활용해 조위 보정하였다. 다음 Fig. 14는 위도 조위 관측소의 현장관측시간대 조위 시계열 그래프이다.

jkscoe-27-6-373f14.gifFig. 14.Time series of tidal data at Wido (2013.7.1).

2013년 7월 1일 오전 10시부터 오후 1시에 걸쳐 수심측량한 결과를 이용하여 0.5 m 간격으로 등수심도를 작성하였으며 그 결과는 Fig. 15와 같다. 기상탑 내부 해역은 선박이 접근할 수 없기 때문에 측량을 실시하지 않고 Blanking 처리하였다.

jkscoe-27-6-373f15.gifFig. 15.Iso-depth contour map around HeMOSU-1.

대상 해역의 수심은 대부분 -15 m이나 4개의 Jacket 구조물 주변에서는 세굴이 발생하여 수심의 변화가 나타났다. 특히 L-3, L-4 주변에서 최대 1.5~2.0 m의 세굴이 발생한 것으로 보였으며, L-4 주변에서는 넓은 범위에 걸쳐 세굴이 발생하였다. 창조류는 북동, 낙조류는 남서 방향으로 흐르는 조류 방향성을 고려하였을 때, L-4 주변은 조류방향과 동일하게 세굴이 발생하고 있었으며, 보다 상세한 세굴형태는 원형 구조물 내부 방향의 세굴 심도를 측정하여 파악하여야 할 것으로 판단된다.관측결과 최대 1.5~2.0 m인 점을 고려하면 양방향 흐름을 대상으로 장기간에 걸쳐 모의실험을 진행하는 경우, 실제 현상에 더 근접하는 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.Go to : Goto

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 자켓구조물인 해상기상탑 HeMOSU-1 주변에서 발생하는 세굴현상을 검토하기 위하여 2013년 7월 1일 현장 관측을 수행하고, FLOW-3D를 이용하여 수치모의 실험을 수행하였다. 실험 조건으로는 먼저 1 m/s의 유속을 가진 일방향 흐름과 -1~1 m/s의 흐름 분포를 가진 왕복성 흐름에 대해서 수치모의를 수행하였다. 그 결과 일방향 흐름의 경우, 10,000 초에 이르렀을 때 1.32 m, 왕복성 흐름의 경우 동일 시간에서 1.44 m의 최대 세굴심도가 발생하였다. 동일한 구조물에 대해서 현장 관측 결과는 1.5~2.0 m로 관측되어 일방향 흐름보다 왕복성 흐름의 경우 실제 현상에 더 근사한 것으로 판단되었다. 이는 일방향 흐름의 경우, Fig. 8에서 보는 바와 같이 구조물 후면에 퇴적과 함께 해저입자의 맞물림이 견고해져 해저 지반의 저항력이 커지는 현상에 기인한 것으로 판단된다. 반면 양방향 흐름의 경우, 흐름의 변화로 인해 맞물림이 약해지고 이로 인해 지반의 저항력이 일방향 흐름보다 약해져 세굴이 더 크게 발생하는 것으로 판단되었다.또한 장시간에 걸쳐 모델링을 수행하는 경우, 보다 근사한 결과를 얻을 수 있을 것을 사료되며, 신형식 기초 구조물을 개발하여 세굴을 저감할 수 있는 지 여부를 판단하는 등의 추가 연구가 필요하다.Go to : GotoInternational Electrotechnical Commission (IEC). (2009). IEC 61400-3: Wind turbines – Part 3: Design Requirements for Offshore Wind Turbines, Edition 1.0, IEC.

감사의 글

본 연구는 지식경제 기술혁신사업인 “승강식 해상플랫폼을 가진 수직 진자운동형 30kW급 파력발전기 개발(과제번호 :20133010071570)”와 첨단항만건설기술개발사업인 “해상풍력 지지구조 설계기준 및 콘크리트 지지구조물 기술 개발(과제번호:20120093)”의 일환으로 수행되었습니다.Go to : Goto

References

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Figure 1. Geometries and bed topography settings of the nine computational fluid dynamics (CFD) simulations with channel curvature (C) changed from 0.77 to 0

The Straightening of a River Meander Leads to Extensive Losses in Flow Complexity and Ecosystem Services

Abstract

하천 복원 노력을 지원하기 위해 우리는 하천 파괴 속도를 늦출 필요가 있습니다. 이 연구는 하천 곡률 보호를 위해 구불 구불 한 하천이 곧게 펴질 때 수리적 복잡성 손실에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

전산 유체 역학 (CFD) 모델링을 사용하여 채널 곡률 (C)이 잘 확립된 사행 굽힘 (C = 0.77)에서 곡률이 없는 직선 채널 (C = 0)로 저하되는 9 개의 시뮬레이션에서 유동 역학의 차이를 문서화했습니다.

공변량을 제어하고 수리적 복잡성에 대한 손실률을 늦추기 위해 각 9 개 채널 구현은 동등한 베드 형태 지형을 가졌습니다. 분석된 수력학적 변수에는 흐름 표면 고도, 흐름 방향 및 횡단 단위 배출, 흐름 방향, 가로 방향 및 수직 방향의 유속, 베드 전단 응력, 흐름 함수 및 채널 베드에서의 수직 저 유량 유속 비율이 포함되었습니다.

수력 복잡성의 손실은 처음에 수로를 C = 0.77에서 C = 0.33 (즉, 수로의 반경이 수로 폭의 3 배임) 할 때 점차적으로 발생했으며, 추가 직선화는 수력 복잡성에 대한 급속한 손실을 초래했습니다.

다른 연구에서는 수리적 복잡성이 중요한 하천 서식지를 제공하고 생물 다양성과 양의 상관 관계가 있음을 보여주었습니다. 이 연구는 강을 풀 때 수력학적 복잡성이 점진적으로 사라졌다가 빠르게 사라지는 방법을 보여줍니다.

To assist river restoration efforts we need to slow the rate of river degradation. This study provides a detailed explanation of the hydraulic complexity loss when a meandering river is straightened in order to motivate the protection of river channel curvature. We used computational fluid dynamics (CFD) modeling to document the difference in flow dynamics in nine simulations with channel curvature (C) degrading from a well-established tight meander bend (C = 0.77) to a straight channel without curvature (C = 0). To control for covariates and slow the rate of loss to hydraulic complexity, each of the nine-channel realizations had equivalent bedform topography. The analyzed hydraulic variables included the flow surface elevation, streamwise and transverse unit discharge, flow velocity at streamwise, transverse, and vertical directions, bed shear stress, stream function, and the vertical hyporheic flux rates at the channel bed. The loss of hydraulic complexity occurred gradually when initially straightening the channel from C = 0.77 to C = 0.33 (i.e., the radius of the channel is three-times the channel width), and additional straightening incurred rapid losses to hydraulic complexity. Other studies have shown hydraulic complexity provides important riverine habitat and is positively correlated with biodiversity. This study demonstrates how hydraulic complexity can be gradually and then rapidly lost when unwinding a river, and hopefully will serve as a cautionary tale.

Figure 1. Geometries and bed topography settings of the nine computational fluid dynamics (CFD) simulations with channel curvature (C) changed from 0.77 to 0
Figure 1. Geometries and bed topography settings of the nine computational fluid dynamics (CFD) simulations with channel curvature (C) changed from 0.77 to 0
Figure 2. Flow surface elevation (h) normalized by H at C = 0.77, C = 0.33, and C = 0 conditions. n denotes the lateral coordination with n = 0 at channel center and B denotes the channel width.
Figure 2. Flow surface elevation (h) normalized by H at C = 0.77, C = 0.33, and C = 0 conditions. n denotes the lateral coordination with n = 0 at channel center and B denotes the channel width.
Figure 3. Normalized flow surface profiles for the nine simulations at the point bar apex 1.5 s/B. The insert plot shows the second order derivative of normalized flow surface elevation in the transverse direction, Fh00(n/B), which gives the convexity or concavity of the surface profile curves.
Figure 3. Normalized flow surface profiles for the nine simulations at the point bar apex 1.5 s/B. The insert plot shows the second order derivative of normalized flow surface elevation in the transverse direction, Fh00(n/B), which gives the convexity or concavity of the surface profile curves.
Figure 4. Streamwise unit discharge qs/UH for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 4. Streamwise unit discharge qs/UH for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 5. Transverse unit discharge qn/UH for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 5. Transverse unit discharge qn/UH for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.

Reference : https://www.mdpi.com/2073-4441/12/6/1680

Figure 6. Transverse unit discharge averaged over the transverse direction. The inset shows the R2 of transverse unit discharge < qn/UH > between each curvature, C, and the straight channel condition (C = 0, R2 = 1); a lower R2 suggests greater hydraulic complexity for transverse unit discharge.
Figure 6. Transverse unit discharge averaged over the transverse direction. The inset shows the R2 of transverse unit discharge < qn/UH > between each curvature, C, and the straight channel condition (C = 0, R2 = 1); a lower R2 suggests greater hydraulic complexity for transverse unit discharge.
Figure 7. Normalized depth averaged streamwise velocity <vs>/U for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 7. Normalized depth averaged streamwise velocity /U for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 8. The first moment of normalized depth averaged streamwise velocity <vs>/U, which represents center of gravity of the streamwise flow distribution, along the channel. The inset shows the R2 of the first moment of <vs>/U between each curvature and the straight channel condition (C = 0, R2 = 1); a lower R2 suggests greater hydraulic complexity for the first moment of depth averaged streamwise velocity.
Figure 8. The first moment of normalized depth averaged streamwise velocity /U, which represents center of gravity of the streamwise flow distribution, along the channel. The inset shows the R2 of the first moment of /U between each curvature and the straight channel condition (C = 0, R2 = 1); a lower R2 suggests greater hydraulic complexity for the first moment of depth averaged streamwise velocity.
Figure 9. Distribution of river channel bed shear Cf for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 9. Distribution of river channel bed shear Cf for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions.
Figure 10. Normalized vertical hyporheic flux vzbed/U at 2 mm below sediment surface for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions. Positive indicates upwelling of groundwater into the river channel.
Figure 10. Normalized vertical hyporheic flux vzbed/U at 2 mm below sediment surface for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions. Positive indicates upwelling of groundwater into the river channel.
Figure 11. Normalized vertical velocity <vz>/U for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions, with positive values upward flows, negative values downward flows.
Figure 11. Normalized vertical velocity /U for channel curvature C = 0.77, 0.33, and 0 conditions, with positive values upward flows, negative values downward flows.
Figure 12. Transverse stream function distribution ψ/UBH reveals the secondary circulation of transverse flow cells rotating at the meander apex 1.5 s/B for channel curvature C = 0.77 (A), C = 0.33 (B), and C = 0 (C), with positive values representing clockwise rotation direction when facing upstream, and negative values representing counter-clockwise rotation when facing upstream.
Figure 12. Transverse stream function distribution ψ/UBH reveals the secondary circulation of transverse flow cells rotating at the meander apex 1.5 s/B for channel curvature C = 0.77 (A), C = 0.33 (B), and C = 0 (C), with positive values representing clockwise rotation direction when facing upstream, and negative values representing counter-clockwise rotation when facing upstream.

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圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)

Numerical Modeling on Internal Solitary Wave propagation over an obstacle using Flow-3D

Keyword: Internal solitary waves, Numerical, Flow-3D, Computational Fluid Dynamics

연구자 : Yu-Ren Chen
지도교수 : Dr John R C Hsu
June 2012

기술과 수치 알고리즘의 발전으로 파도가 해양이나 항만 구조물에 미치는 영향에 대한 많은 연구가 개발되었으며,보다 정확한 결과를 얻기 위해 고효율 수치 계산 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 현재 내부 파 생성, 전송, 파동의 물리적 메커니즘은 국내외 해양 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나입니다.

이 연구는 FLOW-3D 전산 유체 역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 소프트웨어를 사용하여 상층의 담수와 하층의 담수를 시뮬레이션합니다. 바닷물의 밀도 계층화 유체는 중력 혼합 붕괴 방식을 사용하여 내부 파도를 생성하고 긴 경사와 같은 일반적인 장애물을 통해 파형 진화 및 유동장 분포를 탐구합니다.

짧은 플랫폼 사다리꼴 경사와 이등변 삼각형. 이 기사에서는 또한 소프트웨어 작동 설정과 FLOW-3D를 내부 파 실험에 적용하는 방법을 소개하고, 이전 실험 조건과 결과를 참조하여 내부 파 전송 과정을 시뮬레이션합니다. 시뮬레이션 결과는 실험 데이터를 확인하고 첫 번째 분석을 시뮬레이션합니다.

중력 붕괴 방식의 게이트의 개방 속도가 내부 파의 전송 시간 및 진폭에 미치는 영향; 시뮬레이션 결과는 게이트 개방 속도가 빠르고 내부 파의 진폭이 크고 전송 속도가 빠릅니다. ; 반대로 게이트 개방 속도가 느리면 내부 파의 진폭이 작고 전송 속도가 느리지 만 둘 다 비선형 비례 관계.

이 연구는 또한 다양한 장애물 (긴 기울기, 사다리꼴 기울기가있는 짧은 플랫폼, 이등변 삼각형)을 통한 내부 고독 파의 전송 과정을 시뮬레이션하고 단일 장애물을 통과하는 내부 파도의 파형 진화, 와류 및 유동장 변화를 논의합니다.

연구를 통해 우리가 매우 미세한 그리드를 사용하고 수치 시뮬레이션의 그래픽 출력을 열심히 분석 할 수 있다면 실험실 실험 관찰보다 내부 고독 파의 전송 특성을 더 잘 이해할 수 있다고 믿습니다.

요약

서로 다른 특성을 가진 두 유체의 계면에있는 파동을 계면 파라고합니다. 바다에서는 표층의 기압 변화에 의해 형성된 바람 장이 공기와 바다의 경계 파인 해면에 불어 올 때 변동을 일으킨다. 기체 또는 유체의 밀도 층화가 발생할 때 외부 힘 (예 : 바람, 압력, 파도 및 조류, 중력 등)에 의해 교란되면 내부 파도라고하는 경계면에서 변동이 발생할 수 있으므로 내부 파도가 발생할 수 있습니다. 웨이브는 밀도가 다른 층화 된 유체의 웨이브 현상입니다.

대기의 내부 파도와 같이 일상 생활에서 볼 수있는 내부 파도는 특히 오후 또는 비가 내리기 전에 깊고 얕은 altocumulus 구름 층으로 하늘에 자주 나타납니다. 대기 중의 내부 파의 움직임은 공기의 흐름에 영향을 주어 기류를 상승시키고 공기 중의 수증기가 물방울로 응축되어 구름이되도록합니다.

반대로 기류가 가라 앉으면 수증기가 응결이 쉽지 않습니다. 구름이 있어도 내부의 파도가 응결하기 어렵습니다. 소산되어 루버와 같은 altocumulus 구름을 형성합니다. 안정된 밀도와 층화 상태의 자연 수체는 외부 세계에 의해 교란 될 때 내부 파동 운동을 겪게됩니다.

예를 들어, 밀도가 안정되고 층화가 분명한 호수에서 바람 장은 수면에 파도에서 파생 된 내부 파동을 일으켜 물의 질량이 전달되고 호수 가장자리로 물이 축적되어 수위가 높아집니다. 위치 에너지를 형성하는 축적 영역; 수역이 가라 앉기 시작하면 위치 에너지를 운동 에너지로 변환하고 남미 콜롬비아의 Babine Lake의 내부 파동 거동과 같은 내부 파동 운동을 생성 할 수도 있습니다 (Farmer, 1978). ). 염분, 밀도 또는 온도가 안정된 바다에서는 조수와 지형의 영향으로 수역이 행성의 중력에 따라 움직입니다.

격렬한 기복이있는 지형을 통과 할 때 내부 파동이 발생합니다. ; 중국 해에서 발견되는 남쪽 내부 파도에서와 같이 (Hsu et al., 2000). 파동은 심해에서 얕은 물로 전달되며, 얕아 짐, 깨짐, 혼합, 소용돌이, 굴절, 회절 및 반사가있을 것입니다. 내부 파 전달은 일종의 파동이기 때문에 위에서 언급 한 파동 특성도 갖습니다.

해양 내부 파도는 길이가 수백 미터에서 수십 킬로미터에 이르는 광범위한 파장을 가지고 있으며,주기는 몇 분 정도 빠르며 수십 시간 정도 느리며 진폭은 몇 미터에서 수백 미터. 해양 내부 파도가 움직일 때 층화 위와 아래의 물 흐름 방향이 반대가되어 현재 전단 작용으로 인해 층화 경계면에서 큰 비틀림 힘이 발생합니다.

바다에 기초 말뚝과 같은 구조물이있는 경우 석유 시추 플랫폼의 고정 케이블은 큰 비틀림을 견딜 수 없어 파손될 가능성이 매우 높습니다 (Bole et al. 1994). 빽빽한 클라인 경계 근처에서 항해하는 잠수함이 해양 내부 파도 활동을 만나게되면 내부 파도에 의한 상승 전류로 인해 잠수함이 해저에 수면에 닿거나 충돌하여 잠수함이 손상 될 수 있습니다.

그러나 바다의 내부 파는 바람직하지 않으며 매우 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 내부 파가 심해 지역에서 근해 대륙붕으로 전달되면 상하수 체가 교환됩니다. 해저에 영양분을 운반합니다. 선반 가장자리까지 생물학적 성장을 촉진하고 해당 지역의 생태 환경을 조절하며 (Osborne and Bruch et al., 1980; Sandstorm and Elliot et al., 1984) 어업 자원을 풍부하게합니다.

위에서 언급 한 항목 외에도 해저에 대한 케이블 및 파이프 라인, 수중 음파 탐지기, 해양 생물 환경, 군사 활동 등이 해양 내부 파도의 영향에 포함되므로 해양 내부 파도에 대한 연구가 매우 중요합니다.

최근 내부 파를 연구하는 방법에는 분석 이론 도출, 현장 조사 및 관찰, 실험실 실험 분석이 포함됩니다. 그러나 과학 기술의 급속한 발전, 발전과 발전, 컴퓨터의 대중화, 수치 계산 방법의 진화로 해양 공학과 관련된 많은 파동 효과는 일반적으로 수치 시뮬레이션 방법으로 해결됩니다.

또한 수치 연산 방법의 비용이 현장 조사 관측 및 실험실 실험 해석보다 저렴하고 시뮬레이션 결과를 더 빨리 얻을 수 있기 때문에 본 논문에서는 전산 유체 역학 (전산 유체 역학, 참조)의 FLOW-를 선정 하였다. 3D 소프트웨어는 내부 파 생성, 전송, 장애물 통과, 점차 소멸하는 움직임 과정을 시뮬레이션하고, 내부 파의 변화 과정을 분석하고 비교하기 위해 이전 실험실 모델 실험을 참조합니다.

圖1. 1  南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)
圖1. 1 南海孤立內波空間分布圖(Hsu et al., 2000)
圖1. 2  障礙高度與分層流體厚度關係之示意圖
圖1. 2 障礙高度與分層流體厚度關係之示意圖
圖3. 1 下沉型內孤立波通過梯形障礙的實驗配置圖(鄭明宏,2011)
圖3. 1 下沉型內孤立波通過梯形障礙的實驗配置圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3  實驗室下沉型內孤立波經過13°斜坡梯形障礙物的連續組圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3 實驗室下沉型內孤立波經過13°斜坡梯形障礙物的連續組圖(鄭明宏,2011)
圖3. 3 (a) 實驗室下沉型內孤立波(鄭明宏,2011;θ=13°,T = t0 = 42 s)
圖3. 3 (a) 實驗室下沉型內孤立波(鄭明宏,2011;θ=13°,T = t0 = 42 s)
圖3. 5 比較實驗室(上圖)內孤立波(圖3. 3 (a))與FLOW-3D模擬(下圖)的傳遞波形(θ=13°,t = 42 s)
圖3. 5 比較實驗室(上圖)內孤立波(圖3. 3 (a))與FLOW-3D模擬(下圖)的傳遞波形(θ=13°,t = 42 s)
圖4. 6閘門開啟速率0.14 m/s之等密度線及流場
圖4. 6閘門開啟速率0.14 m/s之等密度線及流場

圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流,後坡面上形成逆時針渦流(t = 63 s)
圖4. 53 內波在三角形前坡反轉為順時針渦流,後坡面上形成逆時針渦流(t = 63 s)

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Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

이 문서에서는 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 일부 Utility Program에 대해 설명합니다. 유틸리티 프로그램의 목적은 시뮬레이션을 수행할 때 반드시 필요한 것은 아니지만 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 각 개별 유틸리티의 사용법은 다음과 같습니다.

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

FLOW-3D는 중립 형식인 STL파일 형식만 지원하며 대부분의 CAD 패키지에서 STL형식을 지원하지만 형상을 STL형식으로 만들 수 없는 이유가 있을 수 있습니다. 이로 인해 FLOW-3D 사용자는 여러 파일 변환 유틸리티를 사용할 필요가 있을 수 있습니다. 또한 STL 파일 품질을 확인하는데 사용할 수 있는 여러 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 아래 나열된 이러한 유틸리티는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

  • Cad2Stl : 다양한 CAD 형식에서 변환 파일을 사용하는.STL파일
  • Topo2STL : 파일을topo형식에서.STL파일로 변환하는 데 사용
  • MiniMagics :.STL파일의 오류를 확인하는 데 사용
  • qAdmesh :.STL파일의 오류를 확인하고 사소한 문제를 해결하는데 사용

Cad2Stl

Cad2Stl 은 다른 CAD 파일 형식을 FLOW-3D에서 사용되는 STL 파일 형식으로 변환하기 위한 파일 변환 도구입니다. Cad2Stl 은 다음 파일 형식을 STL 형식으로 변환합니다.

  • Autodesk 3D Max :.3ds
  • Autodesk 별명 :.obj
  • IGES: .igs,.iges
  • BREP :.brep
  • 단계 : .stp,.step
  • 아바쿠스 6.2+ :.inp
  • NASTRAN :.blk
  • Marc Mentat : 고정 형식과 쉼표로 구분.dat

Cad2Stl 은 파일에서 역 법선 벡터를 보정하는 기능도 있습니다. 이 유틸리티는 유지 보수 계약이 유효한 모든 FLOW-3D 고객에게 무료로 제공되며 FLOW-3D Usre Site의 유틸리티 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다.

Cad2Stl 은 Flow Science Japan에서 FLOW-3D 사용자를 위해 개발되었습니다 .

Cad2Stl Program
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    • 제거 -변환 목록에서 파일을 제거합니다. 제거하려면 변환 목록에서 파일을 강조 표시하고 제거를 선택하십시오.
    • 기본적으로 파일 이름은 import file 이름과 일치하는 CAD파일을 STL파일 이름으로 지정하는데 변경이 필요하면 더블 클릭하고 이름을 바꾸면 변경할 수 있습니다.
  2. 구체화 옵션을 사용하여 STL 파일의 품질을 선택하십시오. 선택하고 볼 수 있는 네 가지 수준의 정확도가 있습니다. 파일이 변환될 때마다 STL로 작성된 파일이 표시되므로 사용자가 만족스럽거나 더 높은 수준의 세분화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 정확성이 향상되면 파일 크기는 증가하지만 처리 시간은 크게 증가하지 않습니다. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다. 이것은 BREP, IGES및 STEP 파일 형식에만 적용됩니다.
  3. 원하는 작업을 선택하십시오. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다.
    • 변환 -파일을 변환합니다. 한 파일을 변환하려면 로드할 파일 목록에서 해당 파일을 강조 표시하여 변환하십시오.
    • 모두 변환 -모든 파일을 변환
    • 표시 -변환된 파일을 강조 표시합니다
    • 면 방향 수정 -일반 수정 루틴
    • 변환 목록 숨기기 -더 나은 부품 표시를 위해 보기 화면을 증가 시킵니다.
    • 와이어 프레임 오버레이 -각 STL 패싯의 패싯 모서리를 오버레이 합니다. 이것은 오른쪽 하단의 확인란입니다.
    • 로그 지우기 – 변환 로그 텍스트 상자에 대한 모든 데이터 출력을 지웁니다.
  4. 종료 -프로그램을 닫습니다

qAdmesh

qAdmesh는 .STL파일에 오류 가 있는지 확인하는 도구이며 연결이 끊어진 패싯, 반전된 법선, 연결이 끊어진 패싯 및 누락된 패싯과 같은 사소한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. qAdmesh를 시작하려면:

  • GUI에서: Model Setup 탭의 Tools ‣ qAdmesh로 이동하십시오.
  • Windows: 바탕 화면 아이콘을 클릭하거나 시작 메뉴에서 FLOW-3D v12.0 폴더의 형상 도구 하위 디렉토리에 있는 Admesh 항목으로 이동하십시오.
  • Linux의 경우: $F3D_HOME/utilities/qAdmesh을 실행하십시오.

명령: qAdmesh를 열고 찾아보기 버튼을 사용하여 지오메트리 파일을 로드 하십시오. 문제를 해결하고 수정 사항으로 새 형상 파일을 생성하려면 기본 옵션을 그대로 두고 출력 유형을 선택하고 새 형상 파일의 경로를 지정하십시오. 이진 STL 은 ASCII STL 옵션 보다 작은 파일을 생성하므로 권장됩니다 (이진 및 ASCII 형식 만 FLOW-3D 로 인식됨). 그런 다음 적용을 클릭하여 파일을 확인하고 수정하십시오.

qAdmesh program
qAdmesh program

qAdmesh의 출력은 인터페이스의 메시지 섹션에 표시됩니다. 출력에는 감지된 오류와 출력 옵션이 선택된 경우 이러한 문제점을 해결하기 위해 수행할 조치가 표시됩니다.

사용자 정의 검사 옵션은 파일을 고정할 때 프로그램이 어떤 작업을 수행하는지에 대한 자세한 제어를 제공할 수 있습니다. 또한 변형 및 공차 탭에는 .STL 파일의 회전, 미러링, 크기 조정, 변환 및 병합 기능을 제공하는 옵션이 있습니다.

qAdmesh는 무료 유틸리티입니다만 FSI에서 지원하지 않습니다. qAdmesh가 문제를 해결하는 능력은 심각도에 따라 다릅니다. 문제의 수가 증가함에 따라 qAdmesh 가 문제를 해결할 수 있는 가능성이 줄어 듭니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 CAD 패키지를 사용하여  .STL 파일을 재생성 하는 것이 좋습니다.

MiniMagics 

MiniMagics 는 무료 STL파일 시각화 및 복구 유틸리티입니다. 설치는 FLOW-3D 홈 디렉토리 의 Utilites 폴더에서 찾을 수 있으며 파일 분석 및 복구를 위한 유용한 도구로 qAdmesh에서 수행된 수정 사항을 시각화하거나 qAdmesh의 대안으로 사용할 수 있습니다.

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

FLOW-3D가 지원하는 유일한 CAD 파일 형식은 .STL이지만 형식을 포함하여 다른 형식의 지형 데이터를 갖는 것은 드문 일이 아닙니다. Topo2STL의 유틸리티로 변환할 수 있습니다. Topo2STL 은 Windows 시스템에서만 사용 가능하며 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다.

명령

  1. 지형 파일은 다음 형식의 ASCII 파일입니다. 각 선은 점을 나타내며 동일한 단위 시스템에서 3 개의 좌표 (일반적으로 피트 또는 미터)를 포함합니다. 좌표는 공백으로 구분됩니다. 선의 좌표 순서는 XYZ 여야 합니다. 여기서 Z는 표고입니다. 두 좌표는 동일한 XY 점을 공유할 수 없습니다. 포인트의 순서 (파일의 줄)는 중요하지 않습니다. 좌표를 포함하지 않는 머리글 줄이나 꼬리 줄이 없어야 합니다.
  2. Topo2stl.exe유틸리티가 추출된 위치에 있는 파일을 실행하여 Topo2STL에 액세스 할 수 있습니다.
  3. 유틸리티를 시작하면 변환할 파일을 선택하라는 topo 파일 찾아보기 창이 나타납니다. 파일 찾아보기 창을 이용하여 파일을 선택합니다.
  4. topo파일이 선택되면, Topo2STL의 창이 나타나고, X, Y의 범위와 Z 계산할 topo데이터 익스텐트가 계산되면 Topo 데이터 익스텐트 및 데이터의 총 포인트 수에 대한 정보가 Information: Topo data extents 아래에 표시됩니다.
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환에 필요한 사용자 입력은 공간 분해능 및 STL 최소 Z 좌표입니다. 기본적으로 공간 해상도는 0.002 * min (X 범위, Y 범위)이고 STL 최소 Z 좌표는 ZMIN-(ZMAX-ZMIN)입니다. 여기서 ZMIN 및 ZMAX는 Topo 데이터의 범위입니다.
    • 공간 해상도는 STL 파일을 생성하는 동안 Topo 데이터가 얼마나 정밀하게 분석되는지 제어합니다.
    • STL 최소 Z 좌표는 Topo 데이터의 ZMAX보다 작은 값이어야 합니다. 이것은 STL파일의 최소 ​​Z 두께를 효과적으로 설정합니다.
  2. Browse 버튼은 파일 출력 위치를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. 변환을 클릭하면 변환 프로세스가 시작됩니다. 이 시점에서 변환 취소를 사용하여 변환이 완료되거나 종료될 때까지 Topo2STL 창을 닫을 수 없습니다.
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환이 완료 (또는 종료)되면 변환 단추가 변환 추가로 변경되어 사용자가 변환할 다른 Topo 파일을 선택할 수 있습니다.
Topo2STL
  1. FSAI를 사용한 유한 요소 메쉬 파일 형식 변환

FSAI의 도구에서 유한 요소 메시를 변환하는 유틸리티입니다 Abaqus6.2 이후 형식과 NASTRAN 벌크 형식에 사용되는 형식을 변환하는 FSAI는 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다. FSAI를 사용하려면 다음을 수행하십시오. EXODUS II

  • 적절한 모드에서 유틸리티를 엽니다 (초기 메쉬의 Abaqus 형식인지 NASTRAN 형식인지 여부에 따라 다름 )
  • 파일에서 생성 필드에서 입력 유한 요소 메쉬를 찾습니다.
  • 생성된 파일 위치 필드에서 원하는 출력 위치를 찾으십시오.
  • 생성된 파일 이름 필드에서 원하는 출력 파일 이름을 설정하십시오.
  • 생성을 누릅니다.

 노트

이 FSAI 프로그램을 사용하려면 FLOW-3D 와 별개의 라이센스가 필요합니다. 자세한 내용은 FLOW-3D 영업 담당자에게 문의하십시오.

  1. 계산기

유틸리티 드롭 다운 메뉴에 여러 계산기가 추가되어 알려진 매개 변수 (예: 유체 속성 등)를 기반으로 입력 수량을 추정할 수 있습니다. 사용 가능한 계산기는 다음을 계산합니다.

  • 냉각 채널의 열전달 계수
  • 재료 특성 및 시뮬레이션 시간에 따른 열 침투 깊이
  • 샷 슬리브의 유체 높이
  • 고압 다이캐스팅을 위한 피스톤 속도
  • 밸브 압력 계수
  1. MPDB (Material Properties Database) 확장

MPDB (Material Properties Database)는 FLOW-3D 와 별도로 Flow Science, Inc 에서 구입할 수 있는 타사 데이터베이스입니다. 여기에는 문헌의 다양한 온도 의존성 고체 재료 특성이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 용 MPDB는 사용자가 FLOW-3D의 기본 데이터베이스와 호환되는 파일 형식을 내보낼 수 있도록 하여 데이터를 FLOW-3D 로 편리하게 가져올 수 있는 MPDB 독점 버전입니다. MPDB의 재료 특성은 대부분 고체상입니다. 따라서 FLOW-3D 모든 모델 고체 특성을 요구하는 데이터, 특히 유체 구조 상호 작용, 응고 및 열 응력 진화 모델을 활용할 수 있습니다.

MPDB는 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있는 독립형 데이터베이스로 사용될 수 있습니다. MPDB에 대한 일반적인 지침은 JAHM Software, Inc.를 방문하십시오. 여기에서는 FLOW-3D 와 함께 MPDB를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. FLOW-3D 와 제대로 통합하려면 MPDB 용 실행 파일이 Windows와 Linux에 있어야 합니다. 실행 파일은 FLOW-3D GUI에 의해 감지되며 재료 메뉴 아래 MPDB에서 재료 가져오기 메뉴 항목 이 활성화됩니다. 이러한 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 FLOW-3D GUI를 통해 액세스 할 수 없습니다. MPDB%F3D_HOME%\Utilities$F3D_HOME/UtilitiesMPDB_for_FLOW-3D

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

material를 클릭 MPDB에서 가져오기 및 사용자 인터페이스 MPDB는 별도의 창에서 열립니다. 재료는 주요 요소로 분류되었습니다. Materials 탭, 테이블에서 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여, 사용자는 해당 요소를 포함하는 물질의 목록을 볼 수 있습니다.

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

예를 들어 다음 그림은 철 (Fe)이 포함된 데이터베이스의 재료 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Fe)
FLOW-3D MPDB(Fe)

사용자는 다른 합금, 세라믹, 유리 또는 기타 분류되지 않은 재료를 분류하는 다른 탭으로 전환할 수도 있습니다. 다음 그림은 Al & Cu 합금 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni - 1006 (UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni – 1006 (UNS G10060))

재료가 식별되면 재료를 두 번 클릭하면 해당 재료에 사용할 수 있는 속성 목록이 있는 별도의 창이 나타납니다. 예를 들어 Fe 및 Ni 합금에서 1006 (UNS G10060)을 엽니다. 이러한 속성이 모두 FLOW-3D에 사용되는 것은 아닙니다.

FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))

각 속성은 이 창의 오른쪽에서 선택할 수 있는 다른 형식으로 파일에 표시, 플로팅 또는 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 속성 중 일부가 FLOW-3D 로 인식되는 것은 아닙니다. 

FLOW-3D 와 호환되는 파일 형식을 생성하려면 재료 창을 닫고 FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 시작하십시오. 재료의 특성으로 FLOW-3D로 가져올 수 있는 세 가지 파일 형식이 있습니다.  유체 데이터베이스 형식(.f3d_dbf 확장), 고체 데이터베이스 형식 (.f3d_dbs 확장), 일반 쉼표로 구분된 값(CSV형식)으로 부터 시뮬레이션에 적합한 FLOW-3D 호환 형식을 선택하십시오. MPDB의 재료는 대부분 고체이지만 사용자가 응고된 유체의 특성을 가져오려면 FLOW-3D에서 응고된 유체 특성이 유체 특성의 일부이므로 Fluids 데이터베이스 형식을 선택해야 합니다. 솔리드 및 유체 데이터베이스 파일 형식과 파일은 현재 사용자의 문서 폴더와 Windows 및 Linux에 저장됩니다.

CSV<My Documents>\FLOW-3D\gui\MaterialsDatabase/home/<user>/FLOW-3D/gui/MaterialsDatabase

이러한 위치는 FLOW-3D의 데이터베이스가 사용자 정의 재료를 찾는 곳입니다. MPDB에서 이러한 위치로 내보낸 모든 자료는 FLOW-3D의 기본 데이터베이스에 의해 선택됩니다.

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

FLOW-3D MPDB(UNS G10060)
FLOW-3D MPDB(UNS G10060)

이전에 사용 가능했던 일부 특성은 FLOW-3D 와 관련이 없기 때문에 사용 불가능 합니다. 각 속성이 처리되자 마자 플롯 되거나 해당 데이터가 표시되면 참조 및 메모 섹션이 활성화됩니다. 참조 탭 속성에서 찍은 위치를 나타내는 참고 섹션은 일반적으로 데이터의 구성과 정확성에 관한 사항이 포함되어 있습니다. 

온도에 따른 특성의 동작을 이해하는 데 도움이 되도록 각 특성을 플롯 할 수 있습니다. 또한 데이터의 유효성에 대한 경고가 있을 수 있습니다. 

예를 들어 열전도도를 먼저 플로팅하면 저온 경고가 표시됩니다. 온도의 함수로 플롯을 표시하기 전에 .f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 

재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)

.f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

경우에 따라 재료에 사용자에게 필요한 속성이 없습니다. 데이터베이스에 사용 가능한 속성을 추가한 후 이러한 상황에서 누락된 속성은 유사한 속성을 가진 합금 (사용자의 위험 부담)에서 얻을 수 있습니다. 데이터베이스가 열려있는 동안 FLOW-3D에서 사용될 하나의 재료에 대해 속성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)
FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)

데이터베이스를 닫은 후 파일 이름을 묻는 메시지가 사용자에게 표시됩니다. 기본값은 MPDB 가 재료에 지정하는 것입니다. FLOW-3D 가 재료를 사용자 정의 재료로 인식하도록 파일의 위치와 확장자가 미리 설정되어 있습니다.

FLOW-3D MPDB(File locate position)
FLOW-3D MPDB(File locate position)

CSV파일을 선택한 경우에도 동일한 프로세스가 적용됩니다. 데이터가 파일에 기록되면 각 테이블 형식 속성 창의 값 가져오기 버튼에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

FLOW-3D MPDB(csv file)
FLOW-3D MPDB(csv file)
  1. grfedit를 사용하여 flsgrf 파일 편집

명령 줄 유틸리티이므로 runscript와 같은 적절한 환경에서 실행해야 합니다 ( Runscripts 사용 참조 ).


Runscripts 사용

실행 스크립트는 작업 문제 디렉토리에서 실행되도록 설계되었습니다. 스크립트는 $F3D_HOME/local디렉토리에 있습니다. 스크립트를 사용하려면 다음 환경 변수를 설정해야합니다.

  • F3D_HOMEFLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
  • F3DTKNUX_LICENSE_FILEFLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 ​​지정 합니다.
  • PATHPATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
  • F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

  1. 명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
  2. 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
    • Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
    • Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
  3. 솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
  4. 원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>

  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

  • grfedit는 FLOW-3D v11.1 이상에서 작성된 결과 파일에서만 작동합니다.
  • 소스 flsgrf.*파일은 grfedit에 의해 수정되지 않습니다
  • FLOW-3D/MP의 출력 파일로 작업할 때는 flsgrf1의 위로 flsgrf 교체 하십시오 .
  • 소스 및 대상 파일 모두에 허용되는 유일한 이름은 flsgrf및 flsgrf1입니다.

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

A non-fluorine mold release agent for Ni stamp in nanoimprint process

Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b
, Chun-Chi Chen c
, Ya-Wei Lee d
, Ta-Hsin Chou a
a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan
cNational Nano Device Laboratories, Taiwan
d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan

Abstract

이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.

Introduction

나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.

따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].

오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.

각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.

Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].

그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.

본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.

Experiment

먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 ​​메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.

디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.

이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.

Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.

마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.

PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.

수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.

200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.

마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.

Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

References

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Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b

Design of Living Barriers to Reduce the Impacts of Snowdrifts on Illinois Freeways

눈사태가 일리노이 고속도로에 미치는 영향을 줄이기 위한 생활장벽 설계

John Petrie, et al. (2020) 일리노이 교통 센터 시리즈 번호 20-019, 연구 보고서 번호 FHWA-ICT-20-012.

Prepared By
John Petrie, Washington State University
Yan Qi, Southern Illinois University Edwardsville
Mark Cornwell, Sustainable Salting Solutions, LLC
Md Al Adib Sarker, Southern Illinois University Edwardsville
Pranesh Biswas, Southern Illinois University Edwardsville
Sen Du, Washington State University
Xianming Shi, Washington State University
Research Report No. FHWA-ICT-20-012

이 프로젝트의 목표는 일리노이 고속도로의 눈사태를 최소화하기 위해 살아있는 눈 울타리(LSF)의 설계와 배치에 대한 권고안을 개발하는 것입니다. 일리노이 고속도로에서 더 효과적이고 효율적인 눈길 및 빙판 조절 운영은 상당한 경제적, 환경적, 사회적 이익을 가져올 수 있습니다.

따라서, 일리노이 고속도로에 대한 수동적이면서도 지속 가능한 눈과 얼음 통제 수단으로서 생활 장벽의 사용을 개선하는 것이 바람직합니다. LSF는 구조용 스노우 펜스에 대한 새로운 대안으로서, 눈 표류에 대한 지속적이고 낮은 유지 보수와 비용 효율적인 솔루션을 제공하므로, 과도한 쟁기, 화학 물질 또는 도로 폐쇄의 필요성을 줄이고 겨울철 도로 안전을 개선합니다.

본 연구 이전에는 스노우 드리프트의 영향을 줄이기 위한 LSF의 현장별 설계에 대한 연구가 부족했으며, 현재의 설계 프로토콜은 반 경험적 가정을 기반으로 하여 LSF의 적절한 배치와 설계를 안내할 수 없었습니다. 이 프로젝트는 다음 접근 방식을 사용하여 수행되었습니다.

먼저, 연구팀은 일리노이주 교통부(IDOT)의 과거 스노우 이벤트 보고서를 조사하여 스노우 드리프트 동안 도로를 개방하는 데 사용되는 인력, 장비 및 자재의 자원 지출 정도를 조사했습니다. 둘째, 연구팀은 다른 북부 주들의 장벽 처리와 정책을 검토했습니다. 여기에는 역사, 설계 프로토콜, 배치 정책, 이점, 과제, 눈 울타리 수치 모델링 등이 포함됩니다. 셋째, 연구팀은 LSF 주변의 눈 표류를 수치적으로 시뮬레이션하기 위해 계산 유체 역학(CFD) 모델을 개발했습니다. 그 뒤를 이어 일리노이 고속도로 시스템에서 선택된 LSF의 현장 테스트와 모델 검증 및 교정이 실시되었습니다.

Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b
Figure 2. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al., 2012b
Figure 3. Diagram. Schematic of geometry and flow features for a living snow fence.
Figure 3. Diagram. Schematic of geometry and flow features for a living snow fence.

확립된 모델은 LSF의 배치 및 설계와 권고사항 개발을 지원하기 위해 사용되었습니다. 이 프로젝트는 북부 주에 있는 실무자들의 문헌과 설문 응답 모두를 검토했습니다. 최근 점점 더 많은 교통부(DOT)가 스노우 펜스의 이점을 인식하고 스노우 펜스 프로그램, 특히 LSF를 등록하거나 구현할 계획을 세우고 있습니다.

조사 결과에 따르면 거의 모든 대응 기관들이 특정 조건에 따라 다양한 설계 및 착석 프로토콜을 통해 해당 지역에 스노우 펜스 프로그램을 시작한 것으로 나타났습니다. 효과와 효율성에 영향을 미치는 요소들을 조사하여 설원의 설계방침을 보여주었습니다.

눈 울타리의 높이, 다공성 및 길이는 주요 설계 매개변수이며, 바닥 간격과 바람 방향도 고려해야 합니다. 눈 울타리가 도로에 눈사태가 발생하는 것을 방지하기 위해 좌석 위치를 고려해야 합니다. 구조적 스노우 펜스를 위해 개발된 동일한 설계 및 착석 원칙이 LSF에도 적용됩니다.

그러나 LSF의 높이, 다공성 및 스노우 드리프트 길이는 식물이 성장함에 따라 시간이 지남에 따라 변경되기 때문에 일부 수정이 필요합니다. 적절하게 설계 및 배치될 경우, 눈 울타리는 도로 안전을 개선하고 다른 이점을 제공할 수 있습니다. LSF는 환경 및 토지 소유자에게 더 비용 효과적이고 유익하기 때문에 DOT와 농부 모두에게 선호됩니다.

그러나 좁은 선로설비(ROW)가 있는 지역의 사유지에 설원을 설치할 때 몇 가지 문제가 발생합니다. 눈 울타리가 직면하고 있는 가장 큰 도전은 생산적인 땅에 울타리를 세우기 위한 토지 소유자들과의 합의를 얻는 데 어려움이 있다는 것입니다. 일부 DOT는 농부들을 보상하기 위한 특정 프로그램을 확립하는 데 성공했습니다.

본 연구에서는 IDOT’s의 눈 및 얼음 제거 비용 데이터(지역 및 주 전체, 특히 2017-18년 및 2018-19년 겨울 시즌)를 검토하여 일리노이 주에서 발생하는 눈길에 대처하는 데 사용되는 자원 지출의 범위를 파악했습니다. 겨울철 기상 심각도가 주요 영향 요인이며 해마다 다르지만 2015-16~2018-19년 겨울 동안 겨울철 제설 작업, 제빙 작업, 장비 및 재료 지출은 전반적으로 증가했습니다.

9개 IDOT 지역 중에서 1구역이 동계 운영비 지출이 가장 높았고 2, 3, 4, 6, 5, 8, 7, 9구역(6,403,000~1,2,368,000달러)이 뒤를 이었습니다. IDOT는 2016-17 시즌부터 제설비용 데이터를 별도로 수집하기 시작했습니다. 모든 팀 섹션이 눈길 구간 마일리지 조사에 응답한 것은 아니지만, 응답한 지역의 데이터를 보면 2, 3, 4, 5구역이 다른 지역보다 눈길 구간 비율(30-50%)이 더 높은 것으로 나타났습니다.

이는 겨울 총 제설 및 얼음 제거 비용에 대한 데이터와 일치하며, 제설 비용이 겨울 총 유지관리 비용의 상당 부분을 차지한다는 것을 나타냅니다. 이것은 제설 비용 데이터를 통해 확인되었습니다. 본 연구는 수치 모델을 교정하고 LSF의 효과를 평가하기 위한 데이터를 제공하기 위해 일리노이 주 고속도로 시스템에서 선택된 7개의 LSF에 대한 현장 테스트를 수행했습니다.

활동에는 사이트 선택, 사이트 설정, 사이트 모니터링, 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 각 사이트에 대해 눈 깊이를 측정하여 눈 축적 패턴을 파악하고 LSF가 눈을 캡처할 가능성을 판단했습니다. 시험 장소는 두 번의 겨울 계절에 걸쳐 모니터링되었고, 몇 번의 눈 이벤트가 매년 겨울에 기록되었습니다.

눈 울타리 현장에 쌓인 눈의 양은 그들의 통제와 비교하기 위해 계산되었습니다. 수집된 데이터를 보면, 일반적으로 눈 울타리 장벽 바로 뒤의 적설량이 더 높았고, 눈 울타리에서 도로까지의 거리가 증가함에 따라 점차 감소했습니다.

적설량 결과는 거의 모든 울타리 부지의 적설량이 그들의 통제량보다 더 높은 것을 보여주었습니다. 과거 연구에서 제시한 바와 같이, 도로로부터 긴 후퇴 거리가 없음에도 불구하고, 일리노이에서 실험된 LSF는 연구 동안 경험했던 온화한 겨울 동안 눈을 날리는 데 효과적이었습니다.

그 장소들의 도로에 많은 양의 눈이 쌓였다는 증거는 없었습니다. 이 결과는 적절한 눈 울타리 후퇴 거리가 지역의 일반적인 겨울 날씨 조건을 고려해야 한다는 것을 나타내며, ROW 내의 눈 울타리는 여전히 기관에 유익할 수 있습니다.

다공성 펜스 주위의 흐름에 대한 일련의 수치 시뮬레이션은 CFD 소프트웨어 FLOW-3D-3D를 사용하여 수행되었습니다. 모델링 접근 방식은 바람 터널에서 수집된 실험실 데이터를 사용하여 균일하지 않은 다공성을 가진 울타리 주위의 흐름을 검증했습니다.

Figure 4. Diagram. (a) Streamlines and (b) velocity vectors in m/s from a CFD simulation demonstrating the recirculation region and reattachment length Lr in a pipe with a sudden expansion. Source: Carrillo et al., 2014
Figure 4. Diagram. (a) Streamlines and (b) velocity vectors in m/s from a CFD simulation demonstrating the recirculation region and reattachment length Lr in a pipe with a sudden expansion. Source: Carrillo et al., 2014

검증 후, 펜스 다공성 모델을 테스트하고 두 줄의 초목으로 구성된 펜스에 대한 행 간격의 영향을 조사하기 위해 수치 접근 방식을 사용했습니다. 시뮬레이션은 평탄한 지형에 대한 평균 풍속과 울타리 다공성 범위에 초점을 맞췄으며, 이러한 시뮬레이션의 결과는 임계 전단 속도를 사용하여 제설 영역을 추정하는 데 사용되었습니다.

지형이 평평하다고 간주할 수 없는 부지의 경우 다른 울타리 구성의 제방에 대해 시뮬레이션이 수행되었습니다. CFD 시뮬레이션은 울타리 특성의 함수로 제설량이 예상되는 지역의 길이를 추정합니다. 이후 시뮬레이션 결과를 사용하여 LSF에 대한 설계 지침을 개발합니다.

이 지침은 평평한 지형에 LSF를 배치하고 경사가 약한 LSF(수평에서 < 15°)에 대해 제시됩니다. 펜스 차질, 바람 특성, 펜스 방향, 펜스 높이 및 다공성 여부를 결정하기 위한 지침이 제공됩니다. 서 있는 옥수수 줄과 같은 여러 줄로 구성된 울타리도 다루어집니다.

Figure 7. Diagram. Diagram of the fence concept used to estimate wind-transported snow. Source: Tabler, 2003
Figure 7. Diagram. Diagram of the fence concept used to estimate wind-transported snow. Source: Tabler, 2003
Figure 8. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al. 2012b
Figure 8. Diagram. Schematic design of a living snow fence. Source: Wyatt et al. 2012b

경사가 가파른 제방이 있는 부지의 경우, 기단에는 담장을, 제방에는 담장을 1개 이상 포함하는 지침이 제공됩니다. 설계 절차에서는 현장에서 사용 가능한 ROW를 사용하여 도로에 눈이 쌓이지 않도록 적절한 울타리 특성(예: 높이 및 다공성)을 결정합니다. 담장 특성을 결정하기 위해 사용 가능한 길이를 사용하는 이 방법은 이전의 눈 울타리 설계 절차와 다릅니다.

과거의 절차는 겨울 시즌 동안의 총 설상 운송량을 추정하며, 전체 겨울 시즌 동안 도로에서 멀리 떨어진 곳에 눈을 저장하는 데 필요한 울타리의 특성과 차질을 결정합니다. 이러한 설계는 효과적이었지만, 결과적인 차질은 ROW가 제한된 현장에서는 달성하기가 어려울 수 있습니다.

(1) LSF의 크기를 확장하기 위해 인접한 토지 소유자와의 파트너십을 활성화하기 위한 전략입니다.
(2) ROW의 대체 사용 및 관련 비용 편익 분석입니다.
(3) LSF를 도로 사이트에 구현하는 비용과 편익을 더 잘 정량화합니다.
(4) 눈의 특징, 다양한 눈 운송 방법, 현장 경작 방법 등을 설명합니다.
ROW에 인접한 육상에서의 작업은 눈 침적과 LSF의 효율성에 영향을 미칩니다.
(5) 다양한 LSF를 구현하는 경제적인 방법입니다.
(6) 다양한 식물종이 피침에 어떻게 반응하는지 검토 후 방법을 조사합니다.
LSF의 효과를 극대화하기 위한 복사 절차를 위한 최적의 종입니다.
(7) 다양한 LSF의 성능과 수명에 영향을 미치는 환경적 요인입니다.

Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
Figure 12. Chart. Total blowing snow and ice removal costs per district.
수자원/수처리/환경분야

수자원 분야

Water & Environmental

FLOW-3D는 작은 하수 처리 시스템부터 대형 수력 발전 프로젝트까지 수처리 및 환경 산업에 직면한 광범위한 문제를 해결할 수 있는 뛰어난 CFD 소프트웨어 입니다. FLOW-3D는 시뮬레이션의 복잡성을 감소시키고 최적의 솔루션에 대해 노력을 집중할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 통해 파악된 가치 있는 통찰력은 귀하의 상당한 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

실제 지형을 적용하여 3차원 shallow water hybrid model을 이용한 댐 붕괴 시뮬레이션

FLOW-3D는 자유표면 흐름이 있는 수치해석 알고리듬에 의해 유동의 표면이 시공간적으로 변하는 모사를 위한 이상적인 도구라고 할 수 있습니다. 자유 표면은 물과 공기 같은 높은 비율의 밀도 변화를 가지는 유체들 사이의 특정한 경계를 일컫습니다. 자유 표면 흐름을 모델링하는 것은 일반적인 유동방정식과 난류 모델이 결합된 고급 알고리즘을 필요로 합니다. 이 기능은 FLOW-3D로 하여금 침수 구조에 의해 형성된 방수, 수력 점프 및 수면 변화의 흐름의 궤적을 포착 할 수 있습니다.


Bibliography & Technical Data

FIGURA 4.9. DISTRIBUCIÓN DE PRESIONES SOBRE EL PANEL SUMERGIDO ELABORADO: Jurado – Oñate, 2020

Analysis of Sediment Transport Downstream of Submerged Panels Applying the Flow 3D Program

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Figure 5 - Modeling a simple lotus overflow symmetrically in FLOW-3D software

Flow-3D를 이용한 Morning Glory Spillway의 배출 계수에 대한 소용돌이 차단 블레이드 45 도의 효과

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Figure 1 - General diagram of the forehead and body of the concentrated

Laboratory and Numerical Study of Dynamics Salty Density Current in The Reservoirs

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Journal of Irrigation Sciences and Engineering (JISE)

FLOW-3D 모델을 사용하여 오리피스 업스트림의 종 방향 및 횡 방향 속도 프로파일 모델링

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Abf - Three-dimensional view of the abbot from short to long to short

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NUMERICAL MODELLING OF FLOW IN SPILLWAY

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Models

Case Studies

Conference Proceedings

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).

EFECTS OF HYDRAULIC STRUCTURES ON FISH PASSAGE: AN EVALUATION OF 2D VS 3D HYDRAULIC ANALYSIS METHODS

물고기 통로 유압 구조효과 :2D VS 3D 유압 분석 방법의 평가

ABSTRACT

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 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.
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.

구체적인 내용은 아래 원문을 참고하시기 바랍니다.

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO

제품 개요

최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다. 

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 얕은 물 모델입니다. 

이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO  또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.

시뮬레이션 템플릿

FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

  • 자유 표면 – TruVOF (기본값)
  • 공기 유입
  • 열 기둥
  • 퇴적물 수송
  • 얕은 물
  • 자유 표면 – 2 유체 VOF
  • 자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음

비디오 튜토리얼

비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :

  • 광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
  • “사용 방법”정보
  • 모범 사례를위한 팁
  • CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일

고급 솔버 개발

Tailings Model

새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다. 

얕은 물, 3D 및 하이브리드 3D / 얕은 물 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 얕은 물 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.

모델 하이라이트

  • 미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
  • 침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings  수송
  • 얕은 물 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
  • 3D, 얕은 물, 3D / 얕은 물 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
  • Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction

Shallow Water

FLOW-3D HYDRO 의 얕은 물 모델링 기능은 3D 메시를 얕은 물 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.

Two-Fluid VOF Model

sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.

FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.

예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3D HYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

고성능 컴퓨팅 FLOW-3D HYDRO

일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.

하천 및 환경 중심 애플리케이션

TRANSPORTATION HYDRAULICS
SMALL DAMS AND DIVERSIONS
RIVER HYDRAULICS
SEDIMENT TRANSPORT AND DEPOSITION
OUTFALLS EFFLUENTS
THERMAL PLUMES BUOYANT FLOWS

Case Studies

중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

폭우에 따른 홍수 시뮬레이션

Flash Flood Simulation

최근에는 우리나라에서도 국지성 폭우가 빈발하고, 기상 이변에 따라 단시간의 폭우에 의해 돌발 홍수가 발생하고 있습니다.

FLOW-3D를 이용한 수치해석으로 홍수 발생시 주요 피해지역이 어떻게 분포될지, 상류피해 영역과 하류피해 영역을 사전에 검토하여 피해를 최소화할 수 있는 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다.

FLOW-3D 사용자들이 이미 알고 있듯이, 우리는 보통 극단적인 이벤트 모델링, 복잡한 자유 표면 등을 매우 잘 예측합니다. 이상하게도 첫 번째 질문은 강수량을 모형화할 수 있는가 하는 것이었습니다. 역사적으로 우리의 소프트웨어는 홍수 평야/방류형 문제에 특별히 사용되지 않았습니다. 2D 솔루션이 대부분 잘 작동하기 때문에 이것을 해결하기 위해 일주일 동안 아침을 먹었는데, 돌발 홍수의 경우, 내 결론은 우리가 그것을 매우 잘 한다는 것이다.

돌발홍수 연구에 사용된 지형
돌발홍수 연구에 사용된 지형, 상부 층은 다공성이고 하부 층은 기반암임

여기에 사용된 두 가지 주요 모델은 매스 소스 와 다공성 매체 모델 입니다.

강우전 초기상태
강우전 초기상태

이 시뮬레이션을 설정하는 방법은 다공성 매체인 상부층이있는 지형이 있다는 것입니다. 이 층은 불투과성 기반암과 겹칩니다. 또한 상부 층은 상부 표면의 유체 공급원으로 정의됩니다.

이 시뮬레이션에서 180분 동안 지속되는 강수와 함께 돌발 홍수를 모델링하고 있습니다. 하층은 기반암이며 초기에 예상 한대로 흐름은 상층, 투과성 층으로의 침투와 일반적인 이류 / 네비어스톡스 현상에 의해 제어됩니다. 투과 층이 포화되면 지표수 현상이 더 많이 나타나기 시작하며, 이는 차례로 협곡의 더 낮은 고도에서 급류 흐름으로 이어집니다.

중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임
중간 단계, 땅은 여전히 ​​대부분 물에 젖은 상태임

노력의 결과로 중요하고 실행 가능한 정보를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이 경우 우리는 두 가지 상황을 동시에 시뮬레이션했습니다: 협곡(도메인 오른쪽)에서 형성된 런오프와 후속 급류 그리고 미니 캐니언에서 인접한 이미 존재하는 수역(도메인 왼쪽)으로의 런오프.

강수량 맵은 전체 영역에 걸쳐 공간적으로 또는 일시적으로 모두 완전히 정의될 수 있으며, 다공성 행동은 포화 매체와 비포화 매체 모두에 대해 모델링할 수 있습니다.

폭우 후 급류 형성
폭우 후 급류 형성. 오른쪽의 협곡에서 물이 고이고 주요 급류가 형성되고 왼쪽의 기존 수역으로 무거운 방류 줄기가 있습니다.

마지막으로 큰 부피의 흐름과 물이 고이는 것을 볼 것으로 예상했던 하단 (고도 측면) 근처에 위치한 프로브에 위치한 수심의 시계열을 보는 것은 매우 흥미 롭습니다. 

처음에는 다공성 층이 물을 적극적으로 흡수하는 동안 지표수 풀링이 보이지 않습니다. 그런 다음 층이 포화되면 강수 유입과 급류를 통한 유출 사이의 정상 상태 균형을 관찰 할 때까지 수심의 급격한 증가를 관찰됩니다.

마지막으로 영역을 다양한 하위 구성 요소로 타일링하여 강수율 매핑을 훨씬 더 정교하게 만들 수 있습니다.

바람이 개방형 철광석 골재 저장소에 미치는 영향 분석 (비산먼지 배출 방지 연구)

다양한 구성에 대한 비산 먼지 배출

이 기사는 Dhananjay Sharma, EI, CFM, 유압 모델링 엔지니어, AECOM 에 의해 기고되었습니다  .

바람이 개방형 골재 저장소에 미치는 영향은 전 세계적으로 환경 문제가 되고 있습니다. 2.7km2 철골 저장소 부지에서 이런 문제가 관찰되었습니다. 이 시설은 철도 운송차량를 통해 광석을 공급받는데, 이 운송차량은 자동 덤프에 의해 비워집니다. 그런 다음 이 광석은 일련의 컨베이어와 이송 지점을 통과하여 저장 장소중 하나로 운송됩니다. 비산먼지 배출은 풍력이 비축된량에 미치는 영향의 결과로 관찰된 결과입니다.

두 가지 다른 구성(옵션 A와 B)을 FLOW-3D로 모델링하여 비산먼지 배출의 영향을 연구했습니다. 옵션 A에는 4줄에 9개 더미가 있는 36개의 비축량이 있고 옵션 B에는 1줄에 총 16개의 비축량이 있습니다.

또한 장벽이 있는 공기와 장벽이 없는 공기의 속도를 비교하기 위해 비축물 주변을 따라 30미터 높이의 장벽을 모델링할 수도 있습니다. 10m 높이에서 기준 초속 7.5m(m/s)의 풍속이 두 구성을 모두 모델링하는데 사용되었습니다. 비축 옵션 A와 B에 대해 네 가지 풍향 방향이 분석되었습니다.

물리적 및 수치 적 모델링

초기 모델 설정

FLOW-3D 에서 비산 먼지 배출을 모델링하기  위해, 공기 온도는 15 ° C로 가정되었습니다. 단일의 균일한 비압축성 유체 옵션이 선택되었습니다. z 방향에서 -9.81 m / s의 중력이 사용되었습니다. 유체는 점성과 난류로 간주되었습니다. 2- 방정식 (ke) 모델은 옵션 A 및 B 구성 모두에 대해 표면 마찰없이 난류를 계산하는데 사용되었습니다.

초기 조건

1/7 power 법칙 (pproximately a logrithmic law-of-the-wall distribution)에 기반한 속도 프로파일이 각 시뮬레이션에 대한 초기 조건으로 지정되었습니다. 비축 분석에서 가장 관심있는 기준 속도는 12 및 7.5m / s입니다. 풍속을 증가시키고 파일에 인접한 속도에 미치는 영향을 측정하여 분석을 수행했으며, 레이놀즈 스케일링이 이러한 속도에 대해 유지된다는 것을 확인했습니다 (즉, 들어오는 풍속 스케일링과 파일에 인접한 속도 스케일링 간의 선형 관계).   그런 다음 7.5m / s의 속도 만 사용하여 FLOW-3D 시뮬레이션을 구성했습니다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 12m / s 조건을 충족하도록 확장 할 수 있습니다.

풍력 프로파일 power 법칙을 사용하여 10m에서 7.5m / s 이상 및 이하의 다양한 높이에 대한 속도를 추정했습니다. 경계에서 속도를 적용하는 이 방법은 경계를 따라 지형 변화를 허용하지 않습니다. 기준 속도는 서쪽, 남서부 및 남풍 방향에 대해 해발 10 미터에서 할당되었습니다. 동풍의 경우, 속도는 뒤쪽 (Y- 최대) 경계에서 경사 10 미터 위의 기준 높이에 할당되었습니다.

풍력 프로파일 power 법칙은 z 방향으로 최대 360m까지 모든 미터에서 계산되었습니다. 속도는 메쉬 크기와 동일한 간격으로 평균화되었습니다. 속도가 할당된 높이 간격은 2, 4, 6, 8, 10, 20, 70, 181, 270 및 360 미터입니다. 속도 프로파일을 설정 한 후 각 높이 간격에 대한 값은 네 가지 풍향 (서쪽, 남서쪽, 남쪽 및 동쪽) 각각에 대해 X 및 Y 구성 요소로 세분화되었습니다. 초기 조건은 메쉬 블록의 외부면에 할당되어 비축에 도달하기 전에 속도 프로파일이 개발 될 수있는 충분한 수평 공간을 남겼습니다.

풍력 프로필 power 법칙은 다음과 같습니다.

\ displaystyle {{u} _ {x}} = {{u} _ {r}} {{\ left ({\ frac {{{{z} _ {x}}}} {{{{z} _ { r}}}}} \ right)} ^ {\ propto}}, 여기서

U x  = 높이에서의 풍속 x
U r  = 기준 높이에서의 풍속
Z x  = 높이 x
Z r  = 기준 높이
α = 1/7 ‐ 대기 안정성 계수

지형

3 개의 지형파일인 스테레오리소그래피 (STL) 파일이 생성되어 모델에 통합되었습니다. 개별 파일은 지형, 창고 및 기둥에 해당합니다. 옵션 A와 B에 대해 다른 STL 파일이 생성되었습니다.

메싱

모델 도메인은 각 풍향에 대해 조정되었습니다. 메쉬 크기는 옵션 A의 경우 240 만에서 330 만 셀, 옵션 B의 경우 130 만 셀입니다. 정확하게 기둥 근처에 높이 2m, 길이 4m, 너비 4m의 셀 크기를 사용했습니다. 해당 지역의 속도를 계산합니다.

경계 조건

비축 시뮬레이션에는 네 가지 경계 유형이 사용되었습니다. 모든 풍향에 대해 상단 경계 (Z-max)가 정체 압력으로 지정되었습니다. 바람의 방향에 따라 두 개의 측벽이 유출 경계 조건으로 지정되었습니다. 나머지 두 측벽에는 그리드 오버레이 경계가 지정되었습니다. 그리드 오버레이를 사용하면 초기 조건의 속도를 모델에 입력 할 수 있습니다. 중첩 된 블록을 사용하여 원하는 메시 해상도와 배율을 만들었습니다. 내포된 블록 사이의 경계면에서 대칭 경계 조건이 사용되었습니다. 대칭을 사용하면 블록간에 정보를 전송할 수 있습니다. 그림 1은 서쪽 풍향 (y 방향)에 대한 경계 조건 설정을 보여줍니다. 다른 풍향의 경우 경계 조건을 적용하는 데 유사한 방법이 사용되었습니다.

경계 조건 서쪽 풍향
그림 1. 서쪽 풍향의 경계 조건

장벽

FLOW-3D 의 배플 기능은 비축된 곳의 주변에 바람 장벽을 만드는데 사용되었습니다. 옵션 A와 B의 배플은 높이가 30 미터였으며 지형을 따라 여러 부분으로 구성되었습니다. 모델링된 장벽은 본질적으로 다공성입니다. 34 %의 다공성 값 (즉, 34 % 개방 면적) 및 해당 속도 대 압력 강하 값은 장벽 제조업체에서 얻었습니다. FLOW-3D의  모델과 연관된 흐름 다공성 손실이 지정될 수있는 배플 알고리즘을 사용합니다. 배플은 무한히 얇고 부피를 차지하지 않습니다.

시뮬레이션 결과

옵션 A

옵션 A의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 4 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어가있는 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부13.58611.27817 %
남서부13.04510.79617 %
남쪽12.35212.122 %
동쪽9.768.59712 %

각 시뮬레이션의 최대 속도와 장벽과 장벽이 없는 경우 사이의 최대 속도 감소는 위의 표 1에 나와 있습니다. 장벽은 남풍의 최대 속도에 가장 적은 영향을 미칩니다. 옵션 A에 대한 장벽 추가로 최대 속도가 2 % 감소했습니다. 장벽은 서풍 또는 남서풍이있는 전체 파일 케이스의 속도에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 최대 속도는 서풍과 남서풍 모두에서 17 % 감소했습니다.

옵션 B

옵션 B의 경우 풍속 7.5m / s에 대한 장벽이 있거나없는 네 가지 풍향을 분석하고 시뮬레이션했습니다.

그림 2. 옵션 A : 장벽이없는 서풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
장벽이있는 속도 크기 서풍
그림 3. 옵션 A : 장벽이있는 서풍 방향의 비축에서 계산 된 속도 크기
바람의 방향배리어없는 최대 속도 (m / s)배리어 포함 최대 속도 (m / s)최대 속도 감소
서부15.9711.3629 %
남서부15.149.2139 %
남쪽13.410.124 %
동쪽12.787.1544 %
그림 4. 옵션 B. 장벽이없는 동풍의 비축량에서 계산 된 속도 크기
그림 5. 옵션 B : 장벽이있는 동풍의 비축에서 계산 된 속도 크기

결론

모델 결과는 비축물 주변에 장벽을 추가하는 것이 속도를 줄이고 비산먼지 배출을 방지하는데 도움이 된다는 것을 분명히 보여주었습니다. 현장 주변의 장벽 추가와 관련된 비용이 있지만, 이 옵션은 먼지 배출량을 줄임으로써 환경 규범을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 모델 결과를 보면 FLOW-3D가 비산먼지 방출을 연구하기 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 사용될 수 있다는 것이 분명합니다. 추가 설계 변경과 철골 배치의 새로운 옵션이 제안될 경우 FLOW-3D에서 쉽게 모델링하여 비용 및 환경적으로 효과적인 최적의 구성을 결정할 수 있습니다.

FLOW-3D What’s New Ver.12.0

FLOW-3D v12.0은 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)의 설계 및 기능에서 매우 큰 변화를 이룬 제품으로 모델 설정을 단순화하고 사용자 워크 플로를 향상시킵니다. 최첨단 Immersed Boundary Method(침수경계 방법)은 FLOW-3D v12.0 솔루션의 정확성을 높여줍니다. 다른 주요 기능으로는 슬러지 침강 모델, 2-Fluid 2-Temperature 모델 및 Steady State Accelerator가 있으며,이를 통해 사용자는 자유 표면 흐름을 더욱 빠르게 모델링 할 수 있습니다.

Physical and Numerical Model

Immersed boundary method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 고체 주위의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. 새 릴리스 FLOW-3 Dv1.2.0에는 이러한 문제점 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 있습니다. IBM은 내 외부 흐름 해석을 위해, 벽 근처에서 보다 정확한 해를 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 향상시킵니다.힘과 에너지 손실의 정확한 예측은 고체 주위의 흐름을 포함하는 많은 공학적 문제를 모델링 하는데 중요합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

2 유체 열전달 모델은 각 유체에 대한 에너지 전달 방정식을 분리하기 위해 확장되었습니다. 각 유체는 이제 자체 온도 변수를 가지므로 인터페이스 근처의 열 및 물질 전달 솔루션의 정확도가 향상됩니다. 인터페이스에서의 열전달은 이제 시간의 표 함수가 될 수 있는 사용자 정의 열전달 계수에 의해 제어됩니다.

블로그 보기

Sludge settling model

새로운 슬러지 정착 모델은 수처리 애플리케이션에 부가되어 사용자들이 수 처리 탱크와 클래리퍼의 고형 폐기물 역학을 모델링 할 수 있게 해 줍니다. 침전 속도가 분산상의 액적 크기의 함수 인 드리프트-플럭스 모델과 달리, 침전 속도는 슬러지 농도의 함수이며 기능 및 표 형식으로 입력 할 수 있습니다.

개발노트 읽기

Steady-state accelerator for free surface flows

이름에서 알 수 있듯이 정상 상태 가속기는 정상 상태 솔루션에 대한 접근을 빠르게합니다.
이것은 작은 진폭 중력과 모세관 표면파를 감쇠시킴으로써 달성되며 자유 표면 흐름에만 적용 할 수 있습니다.

개발노트 읽기

Void particles

Void particles 가 기포 및 상 변화 모델에 추가되었습니다. Void particles는 붕괴 된 Void 영역을 나타내며, 항력 및 압력을 통해 유체와 상호 작용하는 작은 기포로 작용합니다. 주변 유체 압력에 따라 크기가 변하고 시뮬레이션이 끝날 때의 최종 위치는 공기 유입 가능성을 나타냅니다.

Sediment scour model

퇴적물 수송 및 침식 모델은 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 정비되었습니다. 특히 퇴적물 종의 질량 보존이 크게 개선되었습니다.

개발 노트 읽기>

Outflow pressure boundary condition

고정 압력 경계 조건에는 압력 및 유체 분율을 제외한 모든 유량이 해당 경계의 상류의 유량 조건을 반영하는 ‘유출’옵션이 포함됩니다. 유출 압력 경계 조건은 고정 압력 및 연속 경계 조건의 하이브리드입니다.

Moving particle sources

시뮬레이션 중에 입자 소스를 이동할 수 있습니다. 시간에 따른 병진 및 회전 속도는 표 형식으로 정의됩니다. 입자 소스의 운동은 소스에서 방출 된 입자의 초기 속도에 추가됩니다.

Variable center of gravity

기변 무게중심은 중력 및 비관 성 기준 프레임 모델에서, 시간의 함수로서 무게 중심의 위치는 외부 파일에서 테이블로서 정의 될 수있다. 이 기능은 연료를 소비하고 분리 단계를 수행하는 로켓과 같은 모형을 모델링 할 때 유용합니다.

공기 유입 모델

가장 간단한 부피 기반 공기 유입 모델 옵션이 기존 질량 기반 모델로 대체되었습니다. 질량 기반 모델은 부피와 달리 주변 유체 압력에 따라 부피가 변화하는 동안 흡입된 공기량이 보존되기 때문에 물리학적 모델입니다.

Tracer diffusion

유동 표면에서 생성된 추적 물질은 분자 및 난류 확산 과정에 의해 확산될 수 있으며, 예를 들어 실제 오염 물질의 동작을 모방한다.

Model Setup

Simulation units

온도를 포함하여 단위 시스템은 완전히 정의해야하는데 표준 단위 시스템이 제공됩니다. 또한 사용자는 다양한 옵션 중에서 질량, 시간 및 길이 단위를 정의 할 수 있으므로 사용자 정의가 가능한 편리한 단위를 사용할 수 있습니다. 사용자는 압력이 게이지 또는 절대 단위로 정의되는지 여부도 지정해야합니다. 기본 시뮬레이션 단위는 기본 설정에서 설정할 수 있습니다. 단위를 완전히 정의하면 FLOW-3D 가 물리량의 기본값을 정의하고 범용 상수를 설정하여 사용자가 요구하는 작업량을 최소화 할 수 있습니다.

Shallow water model

Manning’s roughness in shallow water model

Manning의 거칠기 계수는 지형 표면의 전단 응력 평가를 위해 얕은 물 모델에서 구현되었습니다. 표면 결함의 크기를 기반으로 기존 거칠기 모델을 보완하며 이 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 표준 거칠기와 마찬가지로 매닝 계수는 구성 요소 또는 하위 구성 요소의 속성이거나 지형 래스터 데이터 세트에서 가져올 수 있습니다.

Mesh generation

하단 및 상단 경계 좌표의 정의만으로 수직 방향의 메시 설정이 단순화되었습니다.

Component transformations

사용자는 이제 여러 하위 구성 요소로 구성된 구성 요소에 회전, 변환 및 스케일링 변환을 적용하여 복잡한 형상 어셈블리 설정 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. GMO (General Moving Object) 구성 요소의 경우, 이러한 변환을 구성 요소의 대칭 축과 정렬되도록 신체에 맞는 좌표계에 적용 할 수 있습니다.

Changing the number of threads at runtime

시뮬레이션 중에 솔버가 사용하는 스레드 수를 변경하는 기능이 런타임 옵션 대화 상자에 추가되어 사용 가능한 스레드를 추가하거나 다른 태스크에 자원이 필요한 경우 스레드 수를 줄일 수 있습니다.

Probe-controlled heat sources

활성 시뮬레이션 제어가 형상 구성 요소와 관련된 heat sources로 확장되었습니다. 히스토리 프로브로 열 방출을 제어 할 수 있습니다.

Time-dependent temperature at sources     

질량 및 질량 / 운동량 소스의 유체 온도는 이제 테이블 입력을 사용하여 시간의 함수로 정의 할 수 있습니다.

Emissivity coefficients

공극으로의 복사 열 전달을위한 방사율 계수는 이제 사용자가 방사율과 스테판-볼츠만 상수를 지정하도록 요구하지 않고 직접 정의됩니다. 후자는 이제 단위 시스템을 기반으로 솔버에 의해 자동으로 설정됩니다.

Output

  • 등속 필드 솔버 옵션을 사용할 때 유량 속도를 선택한 데이터 로 출력 할 수 있습니다 .
  • 벽 접착력으로 인한 지오메트리 구성 요소의 토크 는 기존 벽 접착력의 출력 외에도 일반 이력 데이터에 별도의 수량으로 출력됩니다.
  • 난류 모델 출력이 요청 될 때 난류 에너지 및 소산과 함께 전단 속도 및 y +가 선택된 데이터로 자동 출력됩니다 .
  • 공기 유입 모델 출력에 몇 가지 수량이 추가되었습니다. 자유 표면을 포함하는 모든 셀에서 혼입 된 공기 및 빠져 나가는 공기의 체적 플럭스가 재시작 및 선택된 데이터로 출력되어 사용자에게 공기가 혼입 및 탈선되는 위치 및 시간에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 전체 계산 영역 및 각 샘플링 볼륨 에 대해이 두 수량의 시간 및 공간 통합 등가물 이 일반 히스토리 로 출력됩니다.
  • 솔버의 출력 파일 flsgrf 의 최종 크기 는 시뮬레이션이 끝날 때보 고됩니다.
  • 2 유체 시뮬레이션의 경우, 기존의 출력 수량 유체 체류 시간 및 유체 가 이동 한 거리는 이제 유체 # 1 및 # 2와 유체의 혼합물에 대해 별도로 계산됩니다.
  • 질량 입자의 경우 각 종의 총 부피와 질량이 계산되어 전체 계산 영역, 샘플링 볼륨 및 플럭스 표면에 대한 일반 히스토리 로 출력되어 입자 종 수에 대한 현재 출력을 보완합니다.
  • 예를 들어 사용자가 가스 미순환을 식별하고 연료 탱크의 환기 시스템을 설계하는 데 도움이 되도록 마지막 국부적 가스 압력이 옵션 출력량으로 추가되었습니다. 이 양은 유체가 채워지기 전에 셀의 마지막 간극 압력을 기록하며, 단열 버블 모델과 함께 사용됩니다.

New Customizable Source Routines

사용자 정의 가능한 새로운 소스 루틴이 추가되었으며 사용자의 개발 환경에서 액세스 할 수 있습니다.

소스 루틴 이름설명
cav_prod_cal캐비 테이션 생산 및 확산 속도
sldg_uset슬러지 정착 속도
phchg_mass_flux증발 및 응축에 의한 질량 흐름
flhtccl유체#1과#2사이의 열 전달 계수
dsize_cal2상 유동에서의 동적 낙하 크기 모델의 충돌 및 이탈율
elstc_custom.점탄성 유체에 대한 응력 방정식의 소스 용어

Brand New User Interface

FLOW-3D의 사용자 인터페이스가 완전히 재설계되어 사용자의 작업 흐름을 획기적으로 간소화하는 최신의 타일 구조를 제공합니다.

Dock widgets 설정

Physics, Fluids, Mesh 및 FAVOR ™를 포함한 모든 설정 작업이 형상 창 주위의 dock widgets으로 변환되어 모델 설정을 단일 탭으로 압축 할 수 있습니다. 이 전환을 통해 이전 버전의 복잡한 트리가 훨씬 깔끔하고 효율적인 메뉴 표시로 바뀌어 모델 설정 탭을 떠나지 않고도 모든 매개 변수에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

New Model Setup icons
With our new Model Setup design comes new icons, representing each step of the setup process.
New Physics icons
Our Physics icons are designed to be easily differentiated from one another at a glance, while providing clear visual representation of each model’s purpose and use.

RSS feed

새 RSS 피드부터 FLOW-3D v12.0 의 시뮬레이션 관리자 탭이 개선되었습니다 . FLOW-3D 를 시작하면 사용자에게 Flow Science의 최신 뉴스, 이벤트 및 블로그 게시물이 표시됩니다.

Configurable simulation monitor

시뮬레이션을 실행할 때 중요한 작업은 모니터링입니다. FLOW-3Dv12.0에서는 사용자가 시뮬레이션을 더 잘 모니터링할 수 있도록 Simulation Manager의 플로팅 기능이 향상되었습니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프를 통해 모니터링할 사용 가능한 모든 일반 기록 데이터 변수를 선택하고 각 그래프에 여러 변수를 추가할 수 있습니다. 이제 런타임에서 사용할 수 있는 일반 기록 데이터는 다음과 같습니다.

  • 최소/최대 유체 온도
  • 프로브 위치의 온도
  • 유동 표면 위치에서의 유량
  • 시뮬레이션 진단(예:시간 단계, 안정성 한계)
Runtime plots of the flow rate at the gates of the large dam / Large dam with flux surfaces at the gates

Conforming mesh visualization

사용자는 이제 새로운 FAVOR ™ 독 위젯을 통해 적합한 메쉬 블록을 시각화 할 수 있습니다 .

Large raster and STL data

데이터를 처리하는 데 걸리는 시간으로 인해 큰 형상 데이터를 처리하는 것은 어려울 수 있습니다. 대형 지오메트리 데이터를 처리하는 데 여전히 상당한 시간이 소요될 수 있지만 FLOW-3D는 이제 이러한 대형 데이터 세트를 백그라운드 작업으로로드하여 사용자가 데이터를 처리하는 동안 완벽하게 응답하고 중단없는 인터페이스에서 계속 작업 할 수 있습니다.

Culvert Application / 암거 시설물

Culvert Applications / 암거 시설물 유동해석 개요

Brain Fox / CFD Engineer, Flow Science, inc

근래 이상기후에 의한 강우량 증대와 도시화에 따른 첨두 유출량의 증대 및 도달시간의 단축은 하류지점의 빈번한 범람을 유발하여, 이러한 문제들의 해결을 위해 저류지와 같은 우수 유출 저감시설 구축을 추진하고 있습니다.

Culvert 시설물의 최적 설계 또는 기존 시설물의 개선을 통한 문제점 해결에 필요한 3차원 유동 해석은 FLOW-3D를 활용하여 도움을 받을 수 있습니다.

암거 흐름은 지형 및 수리조건에 따라 복잡하고 다양한 흐름 특성을나타내고 있으며, 이로 인해 암거의 3차원 유동해석(CFD)이 점점 더 필수적인 업무 과정이 되어 가고 있습니다.

기본 Culvert 유동

FLOW-3D를 이용한 Culvert 유동해석

Overtopping

None-Liner

Energy Dissipiration

Fish Passage / 어도

Sedimentation / Outlet Scour

Multi-ballel culvert

Moning Glory Spillway

Air entrainment

FLOW-3D를 이용한 실제 해석

초기 해석 조건

해석시간

Wastewater Treatment Plant

Presented with thanks to Dr. Suda Bunduwongse and Mr. Preecha Kaewkla (Tyco Earth Tech Thailand), Mr. Rick Bitcon (Earth Tech Canada), Mr. Steve Kirkwood (Earth Tech UK) and Mr. Ken Doyle (CFD Solutions, UK).

 

태국, 캐나다, 영국에 기반을 둔 EarthTech 엔지니어링 팀은 방콕 메트로폴리탄 행정구역을 위한 7개의 대규모 폐수 처리 공장 중 4번째 공장을 설계하고 건설했을 때 FLOW-3D를 수처리 시설설계 최적화하는데 사용하였습니다. BMA-4처리방식은 EarthTech의 독자적으로 개발한 CASS™(슬러지 순환 활성화 시스템)SBR프로세스를 사용하여 최대 12.9평방마일까지 적용할 수 있습니다.

Site location within Bangkok Metro Zone

방콕 메트로폴리탄 지역에 서비스를 제공하는 대부분의 다른 대규모 폐수 처리 공장들과 마찬가지로, 현장은 기존의 도로와 건물들로 둘러싸여 있었고 배수로로 분리되어 있었습니다. 이 현장 조건은 4층에 건설된 BMA-2CASS™공장과 유사했기 때문에, BMA-4공장에 대해서도 동일한 설계 개념이 채택되었습니다. 이와 같은 수직 설계 개념에는 특히 예비 치료 및 CASS™피드와 관련하여 혁신적인 설계가 필요합니다. 이러한 시스템의 요소와 계단식 돌출부와 관련된 후속 문제가 FLOW-3D를 사용한 CFD분석이 주요 초점이었습니다.

 

BMA-4 Wastewater Treatment Facility

The BMA-4 Wastewater Treatment was designed with:

  1. 입구 펌프실,
    2. 예비 및 이차 치료
    3. 슬러지 처리 및 악취 관리 시설
    4. 처리된 배수.

EarthTech설계팀은 전처리(미세한 화면, 모래 제거, FFT제어 및 폭풍 오버 플로)와 2차 처리 CASS™피드(펌핑 스테이션, sumps및 피드 챔버)를 CFD분석을 통해 개선할 수 있는 BMA-4공장 설계의 주요 요소 처리된 배수로 근처에서 문질러 닦는 것과 관련된 후속 문제들은 추가적인 과제들을 확인했습니다. EarthTech 및 CFDSolutions는 이러한 시스템의 다양한 FLOW-3D 모델을 개발하고 연구 결과를 초기 상태의 태국 및 캐나다에 기반을 둔 엔지니어 팀에게 전달하기 위해 작업했습니다. 설계 시간과 비용을 절약하고 설계를 시작할 때 발전소 성능을 개선할 수 있는 설계 변경사항을 강조하여 발전소 설계에 포함시켰습니다.

 

Preliminary Treatment Analysis

Inlet and Screen Chamber simulation

 

Flow-3D는 Inlet 챔버 및 Bellmouth Inlets, Chamber, Grit Removal Unit과 같은 BMA-4공장의 전처리 스트림에서 일련의 요소를 분석하고 제어하는데 사용되었습니다. 오른쪽의 유입구 및 스크린 챔버 모델 (유속으로 표시)은 다양한 구성을 시뮬레이션할 플랫폼을 제공하고 그릿장치에 공급되는 2 개의 배출 채널 사이의 흐름결과를 제공합니다.

시뮬레이션은 유닛 중 하나에 과부하가 걸릴 수 있으며 최적화되지 않은 것을 초래할 가능성이 있는 모래 제거 유닛에 대한 유량의 비효율성을 나타냅니다. 2차 치료 이전의 모습으로 원래 용도에 맞게 제작된 그리트 유닛의 CFD시뮬레이션으로 대체 유닛으로 해석함으로써 그리트 캡처 효율을 높일 수 있었습니다.

시뮬레이션은 또한 모래 유닛의 하류에 있는 일부 구성 요소, 즉 완전 처리로의 흐름의 자동 penstock제어 및 결과적인 폭풍 오버 플로 준비를 다루었습니다. 이러한 프로세스 요소의 CFD모델에는 penstocktank제어 장치의 과도한 작동을 나타내기 위해 FLOW-3D(이동 장애물)고유의 기능이 통합되어 있습니다.
이러한 요소들의 소형 특성으로 인한 복잡한 3D유동 조건 및 소외 조건의 자유 표면 모델링은 지표면 표고와 관련된 항목에 추가적인 효과를 제공했습니다.

 

Secondary Treatment CASS™ Feed

공장의 각 스토리에 있는 4개의 CASS™분지형상을 각각의 모델을 사용하여 다양한 구성으로 모델링 하였습니다. CASS™프로세스는 사이클 중에 하나의 분지가 “탈착”모드에 있어야 하는 사이클 연속적 SBR방식입니다. CASS™ 공급섬프의 FLOW-3D모델을 사용하여 이 상태에서 각 분지 주입에 대한 유량 균형을 평가했습니다.

Simulation of a CASS™ Feed Chamber

 

Cascade Aerators

Cascade aerator weir simulation

발전소 운전경험에 따르면 처리된 유출물이 방출된 운하의 잠재적인 문제가 있는 것으로 나타났습니다. 폐수의 수동적 재분산을 제공하기 위해 설치된 계단은 수입물에 국소 침식 문제를 일으키고 있었으며 FLOW-3D모델은 다양한 에너지 분산 개발을 문제를 해결하는데 성공한 사례를 조사하는 데 사용되었습니다.
Flow-3D는 BMA-4폐수 처리 시설의 공학적 설계 문제를 해결하기 위한 효과적인 도구입니다.

이 기사가 작성되었을 때, 이 시설은 하루에 5940 만 갤런을 처리하는 1단계 작업을 하고 있었습니다.

 

 

Wastewater Treatment Plant

Presented with thanks to Dr. Suda Bunduwongse and Mr. Preecha Kaewkla (Tyco Earth Tech Thailand), Mr. Rick Bitcon (Earth Tech Canada), Mr. Steve Kirkwood (Earth Tech UK) and Mr. Ken Doyle (CFD Solutions, UK).

 

태국, 캐나다, 영국에 기반을 둔 EarthTech 엔지니어링 팀은 방콕 메트로폴리탄 행정구역을 위한 7개의 대규모 폐수 처리 공장 중 4번째 공장을 설계하고 건설했을 때 FLOW-3D를 수처리 시설설계 최적화하는데 사용하였습니다. BMA-4처리방식은 EarthTech의 독자적으로 개발한 CASS™(슬러지 순환 활성화 시스템)SBR프로세스를 사용하여 최대 12.9평방마일까지 적용할 수 있습니다.

Site location within Bangkok Metro Zone

방콕 메트로폴리탄 지역에 서비스를 제공하는 대부분의 다른 대규모 폐수 처리 공장들과 마찬가지로, 현장은 기존의 도로와 건물들로 둘러싸여 있었고 배수로로 분리되어 있었습니다. 이 현장 조건은 4층에 건설된 BMA-2CASS™공장과 유사했기 때문에, BMA-4공장에 대해서도 동일한 설계 개념이 채택되었습니다. 이와 같은 수직 설계 개념에는 특히 예비 치료 및 CASS™피드와 관련하여 혁신적인 설계가 필요합니다. 이러한 시스템의 요소와 계단식 돌출부와 관련된 후속 문제가 FLOW-3D를 사용한 CFD분석이 주요 초점이었습니다.

 

BMA-4 Wastewater Treatment Facility

The BMA-4 Wastewater Treatment was designed with:

  1. 입구 펌프실,
    2. 예비 및 이차 치료
    3. 슬러지 처리 및 악취 관리 시설
    4. 처리된 배수.

EarthTech설계팀은 전처리(미세한 화면, 모래 제거, FFT제어 및 폭풍 오버 플로)와 2차 처리 CASS™피드(펌핑 스테이션, sumps및 피드 챔버)를 CFD분석을 통해 개선할 수 있는 BMA-4공장 설계의 주요 요소 처리된 배수로 근처에서 문질러 닦는 것과 관련된 후속 문제들은 추가적인 과제들을 확인했습니다. EarthTech 및 CFDSolutions는 이러한 시스템의 다양한 FLOW-3D 모델을 개발하고 연구 결과를 초기 상태의 태국 및 캐나다에 기반을 둔 엔지니어 팀에게 전달하기 위해 작업했습니다. 설계 시간과 비용을 절약하고 설계를 시작할 때 발전소 성능을 개선할 수 있는 설계 변경사항을 강조하여 발전소 설계에 포함시켰습니다.

 

Preliminary Treatment Analysis

Inlet and Screen Chamber simulation

 

Flow-3D는 Inlet 챔버 및 Bellmouth Inlets, Chamber, Grit Removal Unit과 같은 BMA-4공장의 전처리 스트림에서 일련의 요소를 분석하고 제어하는데 사용되었습니다. 오른쪽의 유입구 및 스크린 챔버 모델 (유속으로 표시)은 다양한 구성을 시뮬레이션할 플랫폼을 제공하고 그릿장치에 공급되는 2 개의 배출 채널 사이의 흐름결과를 제공합니다.

시뮬레이션은 유닛 중 하나에 과부하가 걸릴 수 있으며 최적화되지 않은 것을 초래할 가능성이 있는 모래 제거 유닛에 대한 유량의 비효율성을 나타냅니다. 2차 치료 이전의 모습으로 원래 용도에 맞게 제작된 그리트 유닛의 CFD시뮬레이션으로 대체 유닛으로 해석함으로써 그리트 캡처 효율을 높일 수 있었습니다.

시뮬레이션은 또한 모래 유닛의 하류에 있는 일부 구성 요소, 즉 완전 처리로의 흐름의 자동 penstock제어 및 결과적인 폭풍 오버 플로 준비를 다루었습니다. 이러한 프로세스 요소의 CFD모델에는 penstocktank제어 장치의 과도한 작동을 나타내기 위해 FLOW-3D(이동 장애물)고유의 기능이 통합되어 있습니다.
이러한 요소들의 소형 특성으로 인한 복잡한 3D유동 조건 및 소외 조건의 자유 표면 모델링은 지표면 표고와 관련된 항목에 추가적인 효과를 제공했습니다.

 

Secondary Treatment CASS™ Feed

공장의 각 스토리에 있는 4개의 CASS™분지형상을 각각의 모델을 사용하여 다양한 구성으로 모델링 하였습니다. CASS™프로세스는 사이클 중에 하나의 분지가 “탈착”모드에 있어야 하는 사이클 연속적 SBR방식입니다. CASS™ 공급섬프의 FLOW-3D모델을 사용하여 이 상태에서 각 분지 주입에 대한 유량 균형을 평가했습니다.

Simulation of a CASS™ Feed Chamber

 

Cascade Aerators

Cascade aerator weir simulation

발전소 운전경험에 따르면 처리된 유출물이 방출된 운하의 잠재적인 문제가 있는 것으로 나타났습니다. 폐수의 수동적 재분산을 제공하기 위해 설치된 계단은 수입물에 국소 침식 문제를 일으키고 있었으며 FLOW-3D모델은 다양한 에너지 분산 개발을 문제를 해결하는데 성공한 사례를 조사하는 데 사용되었습니다.
Flow-3D는 BMA-4폐수 처리 시설의 공학적 설계 문제를 해결하기 위한 효과적인 도구입니다.

이 기사가 작성되었을 때, 이 시설은 하루에 5940 만 갤런을 처리하는 1단계 작업을 하고 있었습니다.

 

 

Landslide-Induced Wave Hazard

Landslide-Induced Wave Hazard 

Figure 1. The outskirts of Chungtangh village

인도 Sikkim에 위치한 The Teesta III Hydropower Project는 가파르고 좁은 히말라야 계곡에 위치한 60m의 Concrete Face Rockfill Dam (CFRD)이 포함되어 있습니다. 이 계곡은 지진 활동이 활발하며 가파른 경사면은 산사태를 발생시킬 수 있습니다. 댐 상류 저수지의 산사태로 CFRD를 범람할 수 있다는 우려가 있었습니다. 몇 초 이상 과도하게 지속되면 오버플로우로 인해 CFRD가 잘못될 수 있습니다. 비록 댐이 무너지지 않았지만, 여전히 Chungtangh에 있는 상류쪽 작은 마을은 홍수가 날 것이라는 우려가 있었습니다.

Teesta강 계곡의 가장 가파른 경사면은 댐의 바로 상류에 위치해 있는데, 댐의 산사태가 가장 일어날 가능성이 높은 지역입니다. 이 분석의 목적은 저수지에 대한 산사태를 시뮬레이션하고 그 결과로 발생하는 파도가 댐에 넘치는지 여부를 결정하는 것이었습니다.

Moving Objects Model Used to Simulate Landslide                                      

Tecsult는 저수지의 침전물과 퇴적물을 모델링하는데 성공적이었기 때문에 FLOW-3D를 선택하여 이를 시뮬레이션하였습니다. 저수지의 시뮬레이션은 시작점으로 사용되었습니다. FLOW-3D의 Moving Objects모델은 산사태를 시뮬레이션하는데 사용되었으며 VOF모델은 웨이브 생성을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다.

저수지의 산사태를 추정하기 위해서는 여러가지 방법이 고려되었습니다. 경험적 방법은 흔히 산사태가 발생한 파도를 평가하는데 사용되지만, 이러한 방법은 여러가지 면에서 부족합니다. 이러한 방법은 근접 필드 또는 스플래시 영역에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 댐은 슬라이드 면과 매우 가깝기 때문에 스플래시 영역을 아는 것이 중요했습니다. CFRD는 몇 초 이상 overflow를 견딜 수 없었습니다. FLOW-3D는 미끄러운 지형 질량과 물 사이의 완전 결합된 상호 작용을 계산하여 시나리오를 3 차원에서 시뮬레이션하는 방법을 제공합니다.

이 문제를 시뮬레이션하기 위해 간단하고 작은 크기의 자유 낙하 블록으로 구성된 실험과 비교하였습니다. 이 경우는 아래 동영상에 나와 있습니다. 그 결과로 생긴 파도 높이는 그 실험과 잘 맞았습니다.

이 모델의 STL파일은 FLOW-3D로 직접 가져옵니다. 예상 산사태 지역의 크기는 지질 정보와 주변 산사태 관측치를 바탕으로 결정되었습니다. 30,000m³, 100m높이의 산사태가 310만 셀의 메쉬로 시뮬레이션 되었습니다. 높이가 1m인 측면 3m의 균일한 셀을 사용했습니다. 최대 슬라이딩 속도는 진입 지점에서 23m/s에 도달했습니다. 파도는 높이 8m, 속도 10m/s로 댐에 도달하여 몇 초 동안 범람했습니다. 그 결과로 상류 마을에서는 홍수가 나타나지 않았습니다.

Figure 3. Prediction of wave height in the splash zone and near field in a small reservoir, with refraction.

Figure 4. Wave heights plotted against each other

Figure 5. Downstream view of TEEST III dam and water intake CATIA model

Conclusions

이 작업의 주된 관심사는 댐의 범람으로 인해 댐과 Chungtangh 마을이 파괴될 수 있었다는 것입니다. 그러나 시뮬레이션에 따르면 댐은 잠시 동안만 범람했고 파도는 마을에 닿지 않았습니다. Chungtangh마을은 강 위에 충분히 높기 때문에, 그것을 범람시키기 위해서는 상당한 파도의 높이가 필요할 것입니다.

 

CFD + Physical Modeling Results

CFD + Physical Modeling Results

This material was provided by Kevin Sydor, M.Sc., P.Eng., Section Head, Hydrotechnical and Oceanographic Studies, Water Resources Engineering; Manitoba Hydro; Joe Groeneveld, Western Canada Discipline Practice Lead – Hydrotechnical, Hatch Ltd.; Graham Holder, Consultant, LaSalle; D.G. Murray, P.Eng., M.Sc., Discipline Practice Lead – Hydrotechnical, Hatch Ltd.

 

10년이 넘는 기간 동안 Manitoba Hydro는 Flow-3D의 힘으로 수력 발전소 설계의 복잡성을 해결해 왔습니다. 최근 Manitoba Hydro는 급류, 다중 채널, 그리고 natural contours을 포함한 복잡한 장소에서 제안된 Keeyask생성에 대한 사전연구에 집중해 왔습니다. FLOW-3D사용 이전에는 초기 설계를 토대로 시뮬레이션과 물리적 모델링의 결합 결과가 서로의 성능을 검증하고 향상시키는 통합 연구를 수행했습니다.

Water velocities (m/s) as determined in CFD simulation at left, compared with photo of physical model in operation at right, for Stage 1 Cofferdam operation at a construction length of 450m.

 

실제 발전소와 제철소를 건설하기 위해서는 두 단계의 강 유역이 필요했습니다. Manitoba Hydro는 임시 코퍼 댐 건설 중 물리적 조건이 변화함에 따라 다양한 지역에서의 수위와 속도가 어떻게 변할 것인지를 추정하는 시뮬레이션을 수행했습니다. 그런 다음, 그들은 연안 공사, 우회 구조, 하천 폐쇄 및 배수로의 1/120 축척모델에서 측정된 결과와, 배수로 구역의 1/50 축척모델에서 측정된 결과를 비교했습니다. 1/120 축척모델의 연산에서 관찰된 수치는 수정되었고, CFD시뮬레이션 내 경계 조건을 나타내는 STL모델의 변경 사항으로 세부 사항이 피드백 되었습니다. 여러 가지의 상세한 공정은 물리적 축척 모형의 거동을 약 5%이내에서 예측했을 뿐만 아니라 공사비를 절감할 수 있는 설계 변경 사항도 찾아냈습니다.

 

Setting up and Calibrating the CFD Model

Simulation of final Keeyask spillway structure, verifying water velocities (m/s) to compare with physical scale model operation.

 

CFD모델은 약 3km x 2km의 영역을 커버하였으며, 탐지 속도 경계로 설정된 경계 조건을 통해 상류 쪽으로의 흐름을 제어하고 하류 쪽 끝의 지속적인 유출 경계를 설정하였습니다. 설계자들은 교각, 교대, 여수로 구조 및 코퍼댐과 같은 기하학적 객체의 STL AutoCAD파일을 가져와 물리적 경계를 나타낸 다음 매개 변수를 정의 했습니다.

강 급류의 특성과 레일 통로의 평행 부분을 통해 생성되는 예상 유량 범위를 모두 수용하기 위해 CFD모델이 다시 정규화되도록 설정되었습니다. 일반화된 최소 잔류 방법에 기초한 회전 난류 모드 및 implicit의 압력-속도 솔버를 설정했습니다. 메쉬는 데카르트 좌표로 설정되었고 보다 정밀한 메쉬 처리가 필요한 영역에서 grid를 다듬기 위해 중첩된 메쉬 블록을 사용했습니다. 배수로 구조 주위 영역의 격자 간격은 1m x 1m x 1m로 설정되었습니다. 즉, 배수로 및 배수로 용마루의 형상을 포함하는 데 필요했던 것입니다.

시뮬레이션의 목적은 건설 일정상 다양한 지점에서의 방전 용량, 수위, 속도 및 흐름 패턴, 다양한 위치, 경로 게이트(부분에서 완전히 열림)등을 추정하는 것이었습니다.  이 계산된 값들은 코페르담 건축에서 암석 덩어리에 필요한 돌의 크기를 결정하는데 중요합니다. 건축의 모든 단계에서 그들을 제자리와 하류로 이동시키는 항력에 저항할 만큼 암석들은 충분히 커야 합니다.

Excellent agreement in flow-rate prediction of spillway behavior between numeric and measured physical model values.

 

Physical Modeling

수력 발전소 설계로 인해 처음에는 제대로 하지 못하는 일이 너무 많습니다. 중요한 지형에서의 용량, 압력, 속도 및 배수로 게이트 동작(완전 개방)을 검증하기 위해서는 중요한 흐름 영역의 규모 물리적 모델을 구축해야 합니다. Manitoba Hydro는 LaSalle Consulting Group에 1/120 스케일의 하나의 포괄적 인 레이아웃과 1/50 스케일의 2 개의 전체구역과 2 개의 절반 구역을 가진 방수 모델을 구축할 것을 요청했습니다.

 

Integrated Modeling Results

실제 모델의 크기에 대한 힘의 이동 관계를 살펴보면, 바위 크기 예측에 대한 시뮬레이션은 약간 보존적입니다. 그러나 초기 수위 데이터 곡선은 시뮬레이션과 물리적 모델 행동 사이에 일치를 보여주었고 추가 시험을 위한 단계를 설정했습니다. 모델에서 코퍼댐이 서서히 생성됨에 따라 후속 수위 CFD시뮬레이션 결과를 정확하게 예측했음을 보여주었습니다.

완성된 코퍼댐의 테스트에 따르면 제어 구조가 아닌 채널 입구에서 흐름이 제어되고 있는 것으로 나타났습니다. 이것은 원하는 것보다 높은 상류수위가 나타났습니다. 접근 채널의 입구를 낮추도록 물리적 모델을 재구성하여 CFD에 사용된 고도를 반영했습니다. 출입구가 더 낮게 발굴되어, 수로의 왼쪽 둑을 따라 굴착하는 것은 입구 근처의 작은 지역에서만 필요했습니다.

 

Conclusion

Manitoba Hydro는 CFD모델링이 미래의 수력 발전소뿐만 아니라 Keeyask 발전소의 건설과 운영을 계획하는 데에도 여러 가지 이점을 제공한다는 사실을 발견했습니다 두 가지 접근법의 결과간에 매우 잘 일치했을 뿐만 아니라 FLOW-3D 시뮬레이션과 스케일 모델 테스트를 결합하면 두 가지 설계 옵션의 유효성을 개선하는 반복적 인 방법이 제공되었습니다. 또한 시뮬레이션을 통해 사용자는 실제 사용할 수 있는 값의 수가 제한되어 있지 않고 CFD모델 도메인 내의 어디서나 속도, 수위 및 유량을 쉽고 빠르게 추출할 수 있습니다.

컨설팅 실적

FLOW-3D Case Studies
FLOW-3D Case Studies

수행 실적

No사업명발주처
1성남정수장 3차원 유동해석한국수자원공사
2소양강댐 홍수방지벽 설치공사 실시설계용역(수치모형실험)도화종합기술공사
3용담댐 도수터널 취수탑 유입수량 유속분포(수치모형실험)한국수자원공사
4대곡댐 여수로 문비설치 기본 및 실시설계(수치해석)도화종합기술공사
5영천댐 치수능력 증대방안 실시설계(실시모형실험)도화종합기술공사
6시화조력발전소 축조공사 턴키설계를 위한 CFD 수치모형실험대우건설
7평화의댐 2단계사업 시설공사 실시설계(수치모형실험)도화종합, 삼안건설, 한국종합개발기술공사
8광동달방댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계영역(수치모형실험)도화종합, 삼안건설기술공사
9광양 3단계 공업용수도 실시설계용역(여수로 수치모형실험,수어댐)삼안건설기술공사
10탐진 다목적댐 치수능력 증대방안용역(수치해석)삼안건설기술공사
11댐 상수원 설계표준도 작성용역삼안건설기술공사
12보성강댐 정밀안전진단(3D모델링 수치해석)한국시설안전관리공단
13반월정수장 노후시설 개량 기본 및 실시설계용역(수치해석 부분)한국종합엔지니어링
14청송양수발전소 1,2호기 설계기술용역/여수로 3차원 수치해석용역현대엔지니어링
15소양강댐 보조여수로 설치공사 기본설계입찰 수치모형실험용역SK건설
16잠실 수중보 어도개선 기본 및 실시설계도화종합기술공사
17서귀포시 동부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역삼안건설기술공사
18서귀포시 서부하수종말처리장 고도처리시설 기본 및 실시설계용역선진엔지니어링
19오산 제2하수처리장 건설사업입찰 기본설계용역 중 3차원 수치유동해석 분야엘지건설
20당진화력 7,8호기 취수로 수치모델링한국동서발전주식회사
21녹산배수펌프장 건설공사 대안설계용역 중 펌프장 흐름해석 부문한국종합기술개발공사
22대암댐 치수능력증대사업 기본 및 실시설계(2차) 수치해석현대엔지니어링
23용인흥덕 쓰레기 이송관로 입찰설계벽산엔지니어링
24군산하수처리장 고도처리사업 턴키공사 기본설계 전산유체해석부강테크(GS건설)
25임하댐 비상여수로 건설공사 기본설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
26대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(수치해석)삼안건설기술공사
27섬진강댐 재개발 실시설계용역(수치모형실험)삼안건설기술공사
28한강하류권급수체계구축사업 제3공구 생활용수정수장 대안설계신우엔지니어링
29임하댐 취수설비 개선공사 기본 및 실시설계용역 중 전산유체유동해석유신코퍼레이션
30광명 소하 쓰레기 자동집하시설 건설공사 T/K 기본설계용역유신코퍼레이션
31공주막여과정수장 수처리구조물의 합리적 설계를 위한 전산유체해석한국수자원공사
32김포장기지구 쓰레기 자동집하시설의 수치해석한화건설
33군장국가산단(장항지구)호안도로 축조공사 갑문수치모의실험항도엔지니어링(포스코건설)
34대청댐 비상여수로 건설공사 턴키설계용역(주)삼안
35성남판교 자동크린넷시설공사 T/K 기본설계(설계용역)건화엔지니어링
36영등포정수장 재건설 및 고도정수처리 시설공사 턴키설계용역중 수리구조물 전산 유체 해석부분삼성건설
37보령7,8호기 배수로 수치해석한국전력기술
38보령1~6호기 배수로 수치해석한국전력기술
39LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구한국지질자원연구원
40LNG 지하저장 실증기술개발 중 유속에 의한 Ice Ring 형성조건연구SK건설
41파주 운정지구 쓰레기 집하시설 수집관로 수치해석건화엔지니어링
42마그네슘블록 유동,응고,응력 해석대림기업(주)
43군남홍수조절지건설공사 기본 및 실시설계용역도화종합기술공사
44안동댐 비상여수로 기본설계용역 수치모형실험에스케이건설
45세탁기 Duct 부품의 Aluminum Die-Casting CAE 해석방안 개발엘지전자
46광양 2~3연주기 고속 주조시 몰드내 열유동응고해석포스코
47Cam-shaft 다이캐스팅용 금형설계 및 주조방안 해석한국생산기술연구원
48팔당수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
49담체거동을 고려한 호기조 유동해석한수테크니컬서비스
50피스톤 쿨링젯 해석기술 개발 기술용역현대자동차
51아산 방조제 배수갑문확장사업 1단계 대안설계삼안건설기술공사
52하동화력 7,8호기 냉각수 배수구 전면 저류지 축조공사 3차원 수치모형실험 해석제이슨기술단
53의암수력댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
54춘천 및 보성강댐 가능최대홍수량(PMF:Probable Maximum Flood)에 의한 댐체 월류시 수리 및 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
55소양강댐 여수로 방류흐름개선을 위한 수치모형실험 용역한국시설안전기술공단
56제천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
57금강살리기 행복지구 생태하천 조성공사계룡건설산업
58첫마을지구 생활폐기물 자동집하시설 건설공사 기본설계 T/K도화종합기술공사
59괴산댐 가능최대홍수량에 대한 댐체월류시 구조적 안정성 검토용역한국시설안전기술공단
60충남도청 이전신도시 자동집하시설 건설공사 T/K입찰 기본설계 용역(주)건화
61영등포정수장 3D 모델링(주)대우건설
62화순홍수조절지 기본 및 실시설계 용역(주)도화종합기술공사
63재천시 하수관거정비 임대형 민자사업(BTL) 기본설계용역 중 수충격검토(주)바셈
64한탄강댐본댐 및 부대시설 공사 설계 변경 용역(주)삼안
65새만금 방수제 만경5공구 건설공사 기본설계 용역(3차원 수치해석)(주)삼안
66연속 주조시 발생되는 몰드 내 열응력 영향 해석(주)엔지비
67낙동강하구둑 배수문 증설공사 기본설계용역 중3차원 수치해석(주)유신
68뚝도정수센터 시설현대화 및 고도정수처리시설 실시설계 수치해석 용역신우엔지니어링
69파주운정쓰레기 자동집하시설 건설공사(T/K)태영건설
70거제평프장도화
71광교댐수치해석도화
72Slag Pouring 및 이송 시 열유동해석매탈젠텍(POSCO)
73LICC DP매탈젠텍(POSCO)
74PFC DP 공정 해석매탈젠텍(RIST)
75행복도시하수처리장이산
76다이캐스팅 주조방안 및 해석코다코(캐스트맨 매출)
77전착성능해석용 차체모델링+전착 이차흐름현대기아기술연구소
78고열전도성 다이캐스팅 경량 방열부품개발현대자동차
79엔진/변속기1 (전륜8속 TM 케이스 및 하우징 방안설계 최적화)현대자동차
80쇽업쇼버 케이스 해석 용역현대자동차
81엔진/변속기2 (세타/실린더헤드 및 후륜 다단변속기 케이스2개 제품)현대자동차
82엔진/변속기3 / 6월현대자동차
83엔진/변속기4 / 8월현대자동차
84고강도 저밀도 산합금 열물성 DB 및 주조해석현대자동차
85진공밸브 최적화현대자동차
86Bloom 해석(연주기 몰드 내 용강 유동해석)현대제철
87상수도관망 최적관리시스템 구축사업(고성군)태성종합기술
88신월빗물저류배수시설 3차원수치해석선진ENG
89실러류 해석기술 개발현대기아기술연구소
90고덕하수처리장 수치해석그레넥스
91고덕하수처리장 수치해석엔바이로솔루션
92라오스수력발전프로젝트SK건설
93슬리브내 역비산기아차
94송석지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부 예산지사)
95고풍지 싸이폰 여수로농어촌공사(충남도본부)
96광교저수지 싸이폰 여수로지자체(수원시)
97장수지 싸이폰 여수로지자체(전남공흥군)
98광폭 마그네슘 주조기 용해로 열변형 해석용역포스코
99350톤 양수냄비 다이캐스팅 개발해피콜
100Mg 빌렛 해석HMK
101관망해석 프로그램 개발국민대학교
102충주댐 하류가물막이 수치해석대림산업
103충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
104충주댐 하류가적치 수치해석대림산업
105평화의댐 하류부지 계획고 조정에 따른 3D 수치해석 용역대림산업
106봉화댐 실시설계 3차원 수치모형 실험도화엔지니어링
107원통수조 교반해석도화엔지니어링
108DAF 실증시설 부상조 수치해석삼진정밀
109EI과제 프로그램 개발(건기연(정우식박사))오투엔비
110SEMANGKA HEPP 수치모형 실험이산
111공릉저수지 조류 및 유속분포 유동해석한국건설기술연구원
112교육 및 해석 기술 자문한국건설기술연구원
113터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
114터빈하우징 로스트폼 주조 용역한국생산기술연구원
115교육 및 해석 기술 자문해안해양기술
116새만금 남북2축 도로 제 3공구해석E&H컨설턴트
117달천교 교각세굴 해석E&H컨설턴트
118Lean Amine Air Cooler 부식원인 분석을 위한 유동해석GS칼텍스
119Xe Pian 하류 변경안 해석SK건설
120멤브레인 CFD 프로그램 개발국민대학교
121원형관 내부 유동해석서울시립대학교
122우수저류지 세척 시스템 해석선일엔바이로
123MD 열교환 해석(2차)알이디
124모듈조합프로그램 개발오투앤비
125해양 구조물 세굴해석전남대학교
126하우징 다이캐스팅 해석제이에스테크
127막묘듈 열교환 해석한국건설기술연구원
128두량지 PK Weir 방류량 해석한국농어촌공사
129관내 유동해석GS칼텍스
130정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
131정수장 분배수로 응집지 해석그린텍환경컨설팅
132주조제일테크
133해저구조물 세굴 및 선박유동 해석창원대학교(ADD)
134고출력 저압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
135고출력 중압 램프용 자외선 반응기 해석한국건설기술연구원
136과제 해석한국건설기술연구원
137이동식보&팬스한국건설기술연구원
138Point source 기반의 하천 녹조 발생 현황 2차원 mapping 시스템한국건설기술연구원
139해석지원한국종합기술
140데이터교환customizing한국항공우주연구원
141엔진소재의 주조방안 최적화를 위한 주조해석 기술용역현대자동차
142배관유동GS건설
143울산 소수력 수치해석 용역유신
144한국건설기술연구원-이동형 해수담수화 시스템 개발 컨설팅한국건설기술연구원
145Water Dynamometer 해석두산중공업
146약액 침전 외 2건 해석세메스
147Ladle 내 Dam 및 노출부 형상변화에 따른 Vortex 거동 해석(재)포항산업과학연구원
148VMD 모듈 3D모델링알이디
149칠서정수장 기술진단 3차원 수치해석(주)그린텍환경컨설팅
150충주댐 유출부 감세지 3차원 수치해석대림산업
151친환경차용 e-4WD 유도모터 로터 주조기술개발현대자동차
152울산 #4복합 해양소수력 개발 타당성 용역중 3차원 수치해석유신
153사이펀 활용 중력구동 분리막 시스템 수치해석한국건설기술연구원
154삼척화력 소수력발전설비 설치공사(EPC) 기본 및 실시설계 중 CFD해석유신
155LG전자(평택) 생산기술원-레이저 용접 결함 예측 모델 개발LG전자(평택)
156LG전자 창원 H&A사업본부-FLOW-3D 기반 통세척 성능 해석기술 개발LG전자(창원)
 수리/수자원 분야
01 교량 설치에 따른 하천흐름 및 세굴영향 검토
컨설팅내용
  • 교량 설치로 인한 3차원 모형의 수리영향 검토
  • 세굴방지공 설치로 교량의 수리적 안정성 확보
필요데이터
  • 교각 3차원 형상 또는 도면
  • 하천 수심측량 자료 및 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 하천의 유동해석 수행 후 최고유속에 해당하는 교각 선정
  • 선정교각 대상을 중심으로 세굴 모형 적용
결과물
  • 하천 유동흐름, 수위분석
  • 평형세굴심 도달시간
  • 최대세굴심 및 최대퇴적고 등
02 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성 검토
컨설팅내용
  • 상류 댐 붕괴 시 급격한 방류로 인하여 하류 댐에 미치는 영향을 검토하기 위해 댐체 월류 시 수리/수문 구조적 안정성검토
필요데이터
  • 공도교 및 수문 구조물 상세 도면
  • 하천 수심측량자료 및 주변 수치지형도
  • 하천 상/하류 홍수위 및 홍수량
해석방법
  • 상류 댐 붕괴시 홍수위/홍수량 정보입력
  • 구조물/수문 분리 후 취약한 수문 선정
  • 수문 구조해석 및 Total 힘 분석
결과물
  • 수문/구조물 받는 힘 분석
  • 굥도교 월류 여부 및 수위/유속 분포
  • 방류량 및 구조물 부압 등
 수처리 분야
01 정수처리시설 구조물 최적설계
컨설팅내용
  • 정수시설 구조물에 대한 유동, 유량, 압력, 온도분포 분석
  • 수처리과정에 발생하는 현상분석
필요데이터
  • 정수시설 구조물의 제원
  • 분배수로, 침전지 등 도면 및 3D CAD 자료
  • 초기 수위데이터 등
해석방법
  • 정수시설 구조물의 경계조건 설정
  • 형상에 따른 유동흐름 및 유량 등 초기조건 
결과물
  • 정수시설물에 작용하는 압력분포 확인
  • 유동 유입에 따른 유동양상, 유량, 유속데이터 분석
  • 온도변화에 따른 유동 및 침전효율 분석

02 하수처리시설 방류량 및 유동양상 분석
컨설팅내용
  • 토출수조의 수위 및 유동현상검토
  • 각 방류 Box의 방류유량분포 및 유속분석 
필요데이터
  • 구조물관련 설계도면 자료
  • 전체 모형 작성 및 지형데이터
  • 유체 유입량, 초기 수위관련 자료
해석방법
  • 시설 구조물에 따른 경계조건 설정
  • 초기 수위조건 및 유동현상 등 조건 확인
결과물
  • 토출 수조의 수위량 및 유동흐름
  • 유동 유입에 따른 유량, 유속데이터 분석
  • 구조물 단면의 유량흐름 데이터
 
 주조 분야
01 수축 결함최소화를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 주조 시 산화물 혼입방지 설계
  • 조립부 수축결함 최소화 
필요데이터
  • Frame형상 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 용탕 주입시간, 충진속도, 온도 등의 데이터
해석방법
  • 금형형상에 따른 주조해석 경계조건 설정
  • 초기 조건설정에 따른 파라미터분석
결과물
  • 충진시 산화물발생 위치 및 수축공 발생 위치
  • Solidification 확인, 결함부 현상분석
  • Gate, Runner 위치 최적화
         
02 금형 최적설계를 위한 주조해석
컨설팅내용
  • 충진 온도유지 및 제품 결함 최소화를 위한 최적설계
필요데이터
  • 금형관련 제원
  • 금형, 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 주조 공정조건 데이터
해석방법
  • 금형형상에 맞는 Runner, Gate 모델링
  • 용탕온도, 속도, 압력 등 조건에 따른 제품 최적설계
결과물
  • 충진시 압력분포 및 산화물 발생 위치분석
  • Solid Fraction, Solidification 등 현상분석
  • 결함부위 최소화를 위한 Gate, Runner 위치 최적화
 코팅 분야
01 Nozzle 분사를 이용한 Slit Coating 해석
컨설팅내용
  • 표면 Coating에 적합한 Nozzle 형상 설계
  • Coating 구동조건 및 압력분포 분석
필요데이터
  • 초기 Nozzle 형상 제원
  • 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 초기 Coating 도포현상 및 구동조건 데이터
해석방법
  • Nozzle 구동에 따른 Coating 분석
  • 액상조건에 따른 Coating 도포형상 분석
결과물
  • Nozzle 형상 파라미터에 따른 Coating 현상분석
  • Coating 분포에 따른 높이 균일성 확인
  • 액상 온도에 따른 도포량분석
  
 MEMS 분야
01 연료전지 시스템의 최적설계를 위한 유동해석
컨설팅내용
  • 연료전지 내부형상에 따른 유동장변화 데이터
  • 유량분배에 적절한 최적의 형상조건 설계
필요데이터
  • 초기 형상 도면자료 및 3D CAD자료
  • 연료전지의 구동조건 및 물성조건
  • Actuator의 작동, 토출량, 유동 등의 데이터
해석방법
  • Micro-Channel에서의 유동분배 설정
  • 액체의 특성에 따른 토출조건 확인
결과물
  • Actuator의 속도에 따른 유동량 분석
  • Micro-Channel에서의 유동양상
  • 공동현상 최소화를 위한 최적의 구동조건

래스터 파일 사용 및 가져오기

Using and Importing Raster Files

GIS 어플리케이션과 관련하여, 래스터 데이터는 공간 데이터가 셀의 행렬로 표현되는 현실 세계의 추상화입니다. 데이터의 위치는 값의 순서에 내재되어 있으며 ASCII 형식의 행과 열로 구성된 균일 한 x 및 y 위치를 사용합니다. 행과 열의 각 데이터 값은 수량을 나타냅니다. FLOW-3D에서 이것은 표면 높이 또는 표면 거칠기 일 수 있습니다. 지표면 고도 인 경우 FLOW-3D는 정보를 사용하여 고도 값을 기반으로 토폴로지를 작성합니다. 거칠기가있는 경우 데이터는 표면 변형의 크기를 나타내거나 Manning의 n과 상관 관계가 있습니다. 이 정보는 궁극적으로 흐름에 대한 저항력 (마찰 계수)을 나타냅니다. 이 기사에서는 FLOW-3D의 토폴로지와 표면 거칠기에 대해 래스터 파일을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

Format

여기에 표시된 것은 래스터 파일을 FLOW-3D로 읽는 데 필요한 형식입니다. 6 개의 행의 헤더 데이터와 그 다음에 표면 높이 또는 표면 거칠기를 나타내는 행과 열의 행렬이옵니다. 헤더 데이터에는 다음이 포함됩니다.
– ncols = 데이터 열 수 (즉, x 방향의 위치)
– nrows = 데이터 행 수 (즉, y 방향의 위치)
– xllcorner = 래스터 그리드에서 x 최소 좌표를 식별합니다. 값은 래스터 셀의 절반만큼 오른쪽으로 이동합니다. 셀 가장자리에 있지 않습니다.
– yllcorner  = 래스터 그리드에서 y 최소 좌표를 식별합니다. 값은 래스터 셀의 절반만큼 위쪽으로 이동합니다. 셀 가장자리에 있지 않습니다.
– cellsize = 각 데이터 포인트 간의 x와 y 간격
– nodata_value = 주어진 위치에 값이 없음을 의미하는 값

Importing a raster file

래스터 파일을 가져 오려면 그림 2와 같이 Meshing & Geometry 탭 아래의 ASC 버튼을 새 구성 요소로 선택합니다. 그런 다음 Add 버튼을 선택하고 파일을 탐색합니다. 파일을 추가하고 OK를 선택하면 Solid 또는 Surface Roughness로 추가하라는 메시지가 나타납니다.

그림 3의 대화 상자는 솔리드 서피스로 가져올 지 표면 거칠기로 가져올지를 선택하는 것이며 새 구성 요소를 추가 할 때만 나타납니다. 기존 구성 요소에 추가 할 때마다 유형이 기존 구성 요소 정의의 유형과 자동으로 일치하도록 결정됩니다. 솔리드 유형 인 경우 각 가져 오기는 토폴로지로 간주되는 하위 구성 요소를 추가합니다. 표면 거칠기 유형 인 경우 각 가져 오기는 표면 거칠기로 간주되는 하위 구성 요소를 추가합니다.

Import as a solid

솔리드로 가져 오려면 솔리드 라디오 단추를 선택하고 원하는 경우 이름을 입력하십시오. 래스터 파일의 모든 nodata_value 데이터 포인트에는 누락 된 데이터를 높이를 나타내는 값으로 바꾸는 옵션이 GUI에 있습니다. 따라서 바닥을 만듭니다. GUI에서 이는 토폴로지를 나타내는 가져온 하위 구성 요소 목록 아래에 있습니다.

Import as roughness

거칠기로 가져 오려면 표면 거칠기 라디오 버튼을 선택하고 이름을 입력하십시오 (원하는 경우). 구성 요소 유형은 가져온 표면 거칠기입니다. 또한 필요한 범례 파일에 대한 프롬프트가 표시됩니다. 이 파일은 래스터 조도 파일의 정수 조도 코드와 FLOW-3D의 조도 조도 값을 관련시킵니다.
범례 파일의 형식은 유연합니다. 헤더의 텍스트 정보는 관련 데이터가 첫 번째 행에서부터 읽혀지기 때문에 허용됩니다. 데이터는 공백, 탭 또는 쉼표로 구분할 수있는 두 개의 열로 구성됩니다. 첫 번째 열은 거친 파일의 정수 코드에 해당하고 두 번째 열은 FLOW-3D의 거칠기를 정의합니다.
범례 파일은 전역 목록 아래의 기하학 트리 구조 아래에 추가됩니다.

Applying roughness to components

그림 6은 구성 요소 1이 토폴로지로 가져온 래스터 파일을 사용하여 솔리드를 나타내는 설치의 트리 구조를 나타냅니다. 구성 요소 2는 관련 범례 파일을 포함하는 거칠기로 가져온 래스터 파일을 사용하여 공간적으로 변화하는 표면 거칠기를 정의합니다. 그림과 같이 글로벌 목록 아래에 범례 파일에 대한 경로가 있습니다. 구성 요소 1의 구성 요소 유형은 단색입니다. 구성 요소 2는 표면 거칠기로 구성 요소 유형을 갖습니다.

“표면 거칠기”구성 요소 (구성 요소 2)에 의해 정의 된 공간적으로 변화하는 표면 거칠기는 구성 요소 1의 표면 특성 섹션에서 “조도 파일 사용”플래그를 선택하여 토폴로지 구성 요소 (구성 요소 1)에 매핑됩니다 (그림 7 ). 이 플래그는 솔버가 구성 요소 2가 구성 요소 1과 겹치는 래스터 데이터에 정의 된 표면 거칠기를 사용하도록 지시합니다. 토폴로지 래스터 파일에 해당 위치에 “nodata_value”가 있으면 대신 구성 요소 1에 대해 정의 된 구성 요소 / 하위 구성 요소 조도를 사용합니다 .

Transformation center

가져온 래스터 데이터의 좌표는 종종 좌표 중심점 0,0,0에서 멀리 떨어진 위치를 가질 수 있기 때문에 회전 중심을 회전 및 확대 / 축소에 도움이되는 위치로 변경하는 옵션이 있습니다. 설정하지 않으면 회전 및 확대 / 축소가 좌표축 중심을 기준으로 발생합니다. 따라서 가져온 형상을 탐색하기가 어렵습니다.

로컬 좌표 중심을 기준으로 구성 요소를 회전 시키려면 각 방향에서 최소 및 최대 범위의 평균값을 선택하십시오. 예를 들어, x-min이 9.98e6 미터이고 x-max가 9.96e6 미터 인 경우 평균값 (중간)은 9.97e6 미터입니다. 동일한 논리가 y 방향에 적용됩니다. 그림 8은 구성 요소 1에 대한 변형 중심을 설정하는 예입니다.

Summary

래스터 파일은 토폴로지와 표면 거칠기에 사용할 수있는 일반적인 지형 정보입니다. 이 데이터를 FLOW-3D로 직접 가져올 수 있으면 데이터를 간단하고 직접적으로 가져올 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 사용자가 래스터 데이터를 가져 와서 모델에 적용하는 방법을 알 수 있도록 프로세스를 설명합니다.

FLOW-3D 제품소개

About FLOW-3D


HPC-enabled FLOW-3D v12.0

FLOW-3D 개발 회사

Flow Science Inc Logo Green.svg
IndustryComputational Fluid Dynamics Software
Founded1980
FounderDr. C.W. “Tony” Hirt
Headquarters
Santa Fe, New Mexico, USA
United States
Key people
Dr. Amir Isfahani, President & CEO
ProductsFLOW-3D, FLOW-3D CAST, FLOW-3D AM, FLOW-3D CLOUD, FlowSight
ServicesCFD consultation and services

FLOW-3D 개요

FLOW-3D는 미국 뉴멕시코주(New Mexico) 로스알라모스(Los Alamos)에 있는 Flow Scicence, Inc에서 개발한 범용 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics) 프로그램입니다. 로스알라모스 국립연구소의 수치유체역학 연구실에서 F.Harlow, B. Nichols 및 T.Hirt 등에 의해 개발된 MAC(Marker and Cell) 방법과 SOLA-VOF 방식을 기초로 하여, Hirt 박사가 1980년에 Flow Science, Inc사를 설립하여 계속 프로그램을 발전시켰으며 1985년부터 FLOW-3D를 전세계에 배포하였습니다.

유체의 3차원 거동 해석을 수행하는데 사용되는 CFD모형은 몇몇 있으나, 유동해석에 적용할 물리모델 선정은 해석의 정밀도와 밀접한 관계가 있으므로, 해석하고자 하는 대상의 유동 특성을 분석하여 신중하게 결정하여야 합니다.

FLOW-3D는 자유표면(Free Surface) 해석에 있어서 매우 정확한 해석 결과를 제공합니다. 해석방법은 자유표면을 포함한 비정상 유동 상태를 기본으로 하며, 연속방정식, 3차원 운동량 보전방정식(Navier-Stokes eq.) 및 에너지 보존방정식 등을 적용할 수 있습니다.

FLOW-3D는 유한차분법을 사용하고 있으며, 유한요소법(FEM, Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method)등을 포함하여 자유표면을 포함하는 유동장 해석(Fluid Flow Analysis)에서 공기와 액체의 경계면을 정밀하게 표현 가능합니다.

유체의 난류 해석에 대해서는 혼합길이 모형, 난류 에너지 모형, RNG(Renormalized Group Theory)  k-ε 모형, k-ω 모형, LES 모형 등 6개 모형을 적용할 수 있으며, 자유표면 해석을 위하여 VOF(Volume of Fluid) 방정식을 사용하고, 격자 생성시 사용자가 가장 쉽게 만들 수 있는 직각형상격자는 형상을 더욱 정확하게 표현하기 위해 FAVOR(Fractional Area Volume Obstacle Representation) 기법을 각 방정식에 적용하고 있습니다.

FLOW-3D는 비압축성(Incompressible Fluid Flow), 압축성 유체(Compressible Fluid Flow)의 유동현상 뿐만 아니라 고체와의 열전달 현상을 해석할 수 있으며, 비정상 상태의 해석을 기본으로 합니다.

FLOW-3D v12.0은 모델 설정을 간소화하고 사용자 워크 플로우를 개선하는 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)의 설계 및 기능에 있어 중요한 변화를 가져왔습니다. 최첨단 Immersed Boundary Method는 FLOW-3Dv12.0솔루션의 정확도를 높여 줍니다. 다른 특징적인 주요 개발에는 슬러지 안착 모델, 2-유체 2-온도 모델, 사용자가 자유 표면 흐름을 훨씬 더 빠르게 모델링 할 수 있는 Steady State Accelerator등이 있습니다.

물리 및 수치 모델

Immersed Boundary Method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 솔리드 바디 주변의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. FLOW-3D v12.0의 릴리스에는 이러한 문제 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 포함되어 있습니다. IBM은 내부 및 외부 흐름을 위해 벽 근처 해석을 위해 보다 정확한 솔루션을 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 개선합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

2유체 열 전달 모델은 각 유체에 대한 에너지 전달 공식을 분리하도록 확장되었습니다. 이제 각 유체에는 고유한 온도 변수가 있어 인터페이스 근처의 열 및 물질 전달 솔루션의 정확도를 향상시킵니다. 인터페이스에서의 열 전달은 시간의 표 함수가 될 수 있는 사용자 정의 열 전달 계수에 의해 제어됩니다.

슬러지 침전 모델 / Sludge settling model

중요 추가 기능인 새로운 슬러지 침전 모델은 도시 수처리 시설물 응용 분야에 사용하면 수처리 탱크 및 정화기의 고형 폐기물 역학을 모델링 할 수 있습니다. 침전 속도가 확산된 위상의 방울 크기에 대한 함수인 드리프트-플럭스 모델과 달리, 침전 속도는 슬러지 농도의 함수이며 기능적인 형태와 표 형태로 모두 입력 할 수 있습니다.

Steady-state accelerator for free surface flows

이름이 암시하듯이, 정상 상태 가속기는 안정된 상태의 솔루션에 대한 접근을 가속화합니다. 이는 작은 진폭의 중력과 모세관 현상을 감쇠하여 이루어지며 자유 표면 흐름에만 적용됩니다.

꾸준한 상태 가속기

Void particles

보이드 입자가 버블 및 위상 변경 모델에 추가되었습니다. 보이드 입자는 항력과 압력 힘을 통해 유체와 상호 작용하는 작은 기포의 역할을 하는 붕괴된 보이드 영역을 나타냅니다. 주변 유체 압력에 따라 크기가 변경되고 시뮬레이션이 끝난 후 최종 위치는 공기 침투 가능성을 나타냅니다.

Sediment scour model

침전물의 정확성과 안정성을 향상시키기 위해 침전물의 운반과 침식 모델을 정밀 조사하였다. 특히, 침전물 종에 대한 질량 보존이 크게 개선되었습니다.

Outflow pressure boundary condition

고정 압력 경계 조건에는 이제 압력 및 유체 비율을 제외한 모든 유량이 해당 경계의 상류에 있는 흐름 조건을 반영하는 ‘유출’ 옵션이 포함됩니다. 유출 압력 경계 조건은 고정 압력 및 연속성 경계 조건의 혼합입니다.

Moving particle sources

시뮬레이션 중에 입자 소스는 이동할 수 있습니다. 시간에 따른 변환 및 회전 속도는 표 형식으로 정의됩니다. 입자 소스의 운동은 소스에서 방출 된 입자의 초기 속도에 추가됩니다.

Variable center of gravity

중력 및 비 관성 기준 프레임 모델에서 시간 함수로서의 무게 중심의 위치는 외부 파일의 표로 정의할 수 있습니다. 이 기능은 연료를 소모하는 로켓을 모델링하고 단계를 분리할 때 유용합니다.

공기 유입 모델

가장 간단한 부피 기반 공기 유입 모델 옵션이 기존 질량 기반 모델로 대체되었습니다.  질량 기반 모델은 부피와 달리 주변 유체 압력에 따라 부피가 변화하는 동안 흡입된 공기량이 보존되기 때문에 물리학적 모델입니다.

Air entrainment model in FLOW-3D v12.0

Tracer diffusion / 트레이서 확산

유동 표면에서 생성된 추적 물질은 분자 및 난류 확산 과정에 의해 확산될 수 있으며, 예를 들어 실제 오염 물질의 거동을 모방합니다.

모델 설정

시뮬레이션 단위

이제 온도를 포함하여 단위계 시스템을 완전히 정의해야 합니다. 표준 단위 시스템이 제공됩니다. 또한 사용자는 선택한 옵션에서 질량, 시간 및 길이 단위를 정의하여 편리하며, 사용자 정의된 단위를 사용할 수 있습니다. 사용자는 또한 압력이 게이지 단위로 정의되는지 절대 단위로 정의되는지 여부를 지정해야 합니다. 기본 시뮬레이션 단위는 Preferences(기본 설정)에서 설정할 수 있습니다. 단위를 완벽하게 정의하면 FLOW-3D는 물리적 수량에 대한 기본 값을 정의하고 범용 상수를 설정할 수 있으므로 사용자가 필요로 하는 작업량을 최소화할 수 있습니다.

Shallow water model

얕은 물 모델에서 매닝의 거칠기

Manning의 거칠기 계수는 지형 표면의 전단 응력 평가를 위해 얕은 물 모델에서 구현되었습니다. 표면 결함의 크기를 기반으로 기존 거칠기 모델을 보완하며이 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 표준 거칠기와 마찬가지로 매닝 계수는 구성 요소 또는 하위 구성 요소의 속성이거나 지형 래스터 데이터 세트에서 가져올 수 있습니다.

메시 생성

하단 및 상단 경계 좌표의 정의만으로 수직 방향의 메시 설정이 단순화되었습니다.

구성 요소 변환

사용자는 이제 여러 하위 구성 요소로 구성된 구성 요소에 회전, 변환 및 스케일링 변환을 적용하여 복잡한 형상 어셈블리 설정 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. GMO (General Moving Object) 구성 요소의 경우, 이러한 변환을 구성 요소의 대칭 축과 정렬되도록 신체에 맞는 좌표계에 적용 할 수 있습니다.

런타임시 스레드 수 변경

시뮬레이션 중에 솔버가 사용하는 스레드 수를 변경하는 기능이 런타임 옵션 대화 상자에 추가되어 사용 가능한 스레드를 추가하거나 다른 태스크에 자원이 필요한 경우 스레드 수를 줄일 수 있습니다.

프로브 제어 열원

활성 시뮬레이션 제어가 형상 구성 요소와 관련된 heat sources로 확장되었습니다.  history probes로 열 방출을 제어 할 수 있습니다.

소스에서 시간에 따른 온도

질량 및 질량/모멘트 소스의 유체 온도는 이제 테이블 입력을 사용하여 시간의 함수로 정의 할 수 있습니다.

방사율 계수

공극으로의 복사 열 전달을위한 방사율 계수는 이제 사용자가 방사율과 스테판-볼츠만 상수를 지정하도록 요구하지 않고 직접 정의됩니다. 후자는 이제 단위 시스템을 기반으로 솔버에 의해 자동으로 설정됩니다.

Output

  • 등속 필드 솔버 옵션을 사용할 때 유량 속도를 선택한 데이터로 출력 할 수 있습니다.
  • 벽 접착력으로 인한 지오메트리 구성 요소의 토크는 기존 벽 접착력 출력과 함께 별도의 수량으로 일반 이력 데이터에 출력됩니다.
  • 난류 모델 출력이 요청 될 때 난류 에너지 및 소산과 함께 전단 속도 및 y +가 선택된 데이터로 자동 출력됩니다.
  • 공기 유입 모델 출력에 몇 가지 수량이 추가되었습니다. 자유 표면을 포함하는 모든 셀에서 혼입 된 공기 및 빠져 나가는 공기의 체적 플럭스가 재시작 및 선택된 데이터로 출력되어 사용자에게 공기가 혼입 및 탈선되는 위치 및 시간에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 전체 계산 영역 및 각 샘플링 볼륨 에 대해이 두 수량의 시간 및 공간 통합 등가물이 일반 히스토리 로 출력됩니다.
  • 솔버의 출력 파일 flsgrf 의 최종 크기는 시뮬레이션이 끝날 때 보고됩니다.
  • 2 유체 시뮬레이션의 경우, 기존의 출력 수량 유체 체류 시간 및 유체 가 이동 한 거리는 이제 유체 # 1 및 # 2와 유체의 혼합물에 대해 별도로 계산됩니다.
  • 질량 입자의 경우, 각 종의 총 부피 및 질량이 계산되어 전체 계산 영역, 샘플링 볼륨 및 플럭스 표면에 대한 일반 히스토리 로 출력되어 입자 종 수에 대한 현재 출력을 보완합니다.
  • 최종 로컬 가스 압력 은 사용자가 가스 포획을 식별하고 연료 탱크의 배기 시스템 설계를 지원하는 데 도움이되는 선택적 출력량으로 추가되었습니다. 이 양은 유체로 채워지기 전에 셀의 마지막 공극 압력을 기록하며 단열 버블 모델과 함께 사용됩니다.

새로운 맞춤형 소스 루틴

새로운 사용자 정의 가능 소스 루틴이 추가되었으며 사용자의 개발 환경에서 액세스 할 수 있습니다.

소스 루틴 이름기술
cav_prod_calCavitation 생성과 소산 비율
sldg_uset슬러지 침전 속도
phchg_mass_flux증발 및 응축으로 인한 질량 플럭스
flhtccl유체 # 1과 # 2 사이의 열전달 계수
dsize_cal2 상 흐름에서 동적 액적 크기 모델의 응집 및 분해 속도
elstc_custom점탄성 유체에 대한 응력 방정식의 Source Terms

새로운 사용자 인터페이스

FLOW-3D 사용자 인터페이스는 완전히 새롭게 디자인되어 현대적이고 평평한 구조로 사용자의 작업 흐름을 획기적으로 간소화합니다.

Setup dock widgets

Physics, Fluids, Mesh 및 FAVOR ™를 포함한 모든 설정 작업이 지오 메트리 윈도우 주변에서 독 위젯으로 변환되어 모델 설정을 단일 탭으로 요약할 수 있습니다. 이러한 전환으로 인해 이전 버전의 복잡한 접이식 트리가 훨씬 깨끗하고 효율적인 메뉴 프레젠테이션으로 대체되어 사용자는 ModelSetup탭을 떠나지 않고도 모든 매개 변수에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

New Model Setup icons

새로운 모델 설정 디자인에는 설정 프로세스의 각 단계를 나타내는 새로운 아이콘이 있습니다.

Model setup icons - FLOW-3D v12.0

New Physics icons

RSS feed

새 RSS 피드부터 FLOW-3D v12.0의 시뮬레이션 관리자 탭이 개선되었습니다. FLOW-3D 를 시작하면 사용자에게 Flow Science의 최신 뉴스, 이벤트 및 블로그 게시물이 표시됩니다.

RSS feed - FLOW-3D

Configurable simulation monitor

시뮬레이션을 실행할 때 중요한 작업은 모니터링입니다. FLOW-3Dv1.0에서는 사용자가 시뮬레이션을 더 잘 모니터링할 수 있도록 SimulationManager의 플로팅 기능이 향상되었습니다. 사용자는 시뮬레이션 런타임 그래프를 통해 모니터링할 사용 가능한 모든 일반 기록 데이터 변수를 선택하고 각 그래프에 여러 변수를 추가할 수 있습니다. 이제 런타임에서 사용할 수 있는 일반 기록 데이터는 다음과 같습니다.

  • 최소/최대 유체 온도
  • 프로브 위치의 온도
  • 유동 표면 위치에서의 유량
  • 시뮬레이션 진단(예:시간 단계, 안정성 한계)
출입문에 유동 표면이 있는 대형 댐
Runtime plots of the flow rate at the gates of the large dam

Conforming 메쉬 시각화

사용자는 이제 새로운 FAVOR ™ 독 위젯을 통해 적합한 메쉬 블록을 시각화 할 수 있습니다.Visualize conforming mesh blocks

Large raster and STL data

데이터를 처리하는 데 걸리는 시간 때문에 큰 지오 메트리 데이터를 처리하는 것은 수고스러울 수 있습니다. 대형 지오 메트리 데이터를 처리하는 데는 여전히 상당한 시간이 걸릴 수 있지만, FLOW-3D는 이제 이러한 대규모 데이터 세트를 백그라운드 작업으로 로드하여 사용자가 데이터를 처리하는 동안 완전히 응답하고 중단 없는 인터페이스에서 작업을 계속할 수 있습니다

Breakwater Structures

Breakwater Structures

복잡한 지형과 해안 구조를 통해 큰 진폭의 비선형 파를 모델링 할 수 있는 FLOW-3D의 능력은 간단한 선형 파에서 복잡한 바다 상태에 이르기까지 파도의 강제 유체 역학적 방파제 구조물의 성능을 분석 할 수 있는 이상적인 도구입니다. 수신 파로부터 운동 에너지를 제거하여 구조물 의 강도를 측정하는 것 이외에도 FLOW-3D는 사용자로 하여금 퇴적물 전송의 상세한 분석을 수행 할 수 있게 하며 방파제 요소에 작용하는 힘의 평가도 가능합니다. 생태학적 요구로 인해 통합 연안 구조가 더 중요해 지는 상황에서 FLOW-3D는 엔지니어로 하여금 구조물의 주위에 흐름 패턴의 세부 사항을 평가할 수 있습니다.

Rubble-mound Breakwaters Simulation

Rubble-mound Breakwaters Simulation

테트라포드 방파제는 종종 극심한 파동 하중의 영향으로부터 해안선을 보호하고 긴 해안 표류를 막기 위해 사용됩니다. 엔지니어는 FLOW-3D를 사용하여 보호 레이어, 파동 반사 계수 및 이러한 구조와 관련된 볼륨 overtopping volumes 을 추정할 수 있습니다.

Water Rivers Bridge Piers

Bridge Piers

FLOW-3DSediment Scour Model 은 강이나 하천에서 수리학적으로 복잡한 교각과 지형에 따라 여러가지 퇴적물들의 높이 변화를 해석할 수 있습니다. 세굴 모델은 FLOW-3D 난류 모델들로 적분하여 3차원 분석이 가능합니다. FLOW-3D의 Shallow Water Model로 더 넓은 범위의 세굴 분석이 가능합니다.

Bridge piers scour simulation using FLOW-3D

교각 주위의 세굴 해석

세굴 모델은 deposition, packing, entrainment and drift-flux 메커니즘으로 되어있습니다. FLOW-3D v11 에서는 퇴적층의 형상을 FAVOR 하여 좀 더 정확하게 bed net 높이 변화를 시각화 할 수 있습니다. 시공간적으로 침전물의 변화뿐 아니라 유체의 부유물들, 바닥/유체 계면에서의 전단응력들을 분석할 수 있습니다.

Modeling Hydraulic Control Structures

In addition to the flow rates and detail of hydraulic behaviors associated with the control gate structures and powerhouse operation, FLOW-3D‘s sediment and scour model allows users to identify regions of high scour both near the control structure and further downstream in the vicinity of the bridge piers.

Bridge Pier Simulations

The first video shows a FLOW-3D simulation of the erosion that occurs around a group of three 2.4 m diameter piers as river water flows past at 1.5 m/s. The river depth is 15.8 m and the mean sediment size was presumed to be 0.35 mm.

Water Catastrophic Events Flash Floods

Flash Floods

갑작스러운 홍수는 짧은 시간동안 급류같은 위험한 흐름으로 병합할 수있는 호우로 될 수 있습니다. 유동 특성은 자유 표면 제어 뿐 아니라, 지표층의 다공도와 포화 상태에 따라 달라지고, 3차원 적으로 복잡한 지형에 밀접하게 관련이 있습니다. 이러한 모든 역학들은 FLOW-3D의 장점들과 일치합니다. 특히:

  • FLOW-3D의 porosity 모델은 포화 또는 비포화된 토양을 통한 물의 배출정도를 예측합니다.
  • 그 강수 모델은 지표층 빗물의 시공간적인 축적을 정확히 포착합니다.
  • FLOW-3D‘s Volume of Fluid (TruVOF) approach to free-surface flow dynamics captures transient waves and run-ups
  • An advanced sediment and deposition model ties in seamlessly to these simulations when needed

강수 이벤트가 일어나는 동안 표면층에 서서히 표면층은 포화상태에 도달합니다. 지표수는 영역의 왼쪽에서 저수지에 인접한 부분으로 강한 유출과 중앙 계곡으로 급류가 빠르게 형성됩니다.

FLOW-3D/MP Software Overview

FLOW-3D/MP Overview

FLOW-3D/MP 는 엔지니어가 계산할 도메인이 매우 크거나 시뮬레이션 실행 시간이 너무 많이 소요될 것 같은 문제를 해결 하기 위해 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 실행되도록 설계한 FLOW-3D의 분산 메모리 버전입니다. FLOW-3D/MP는 클러스터의 컴퓨팅 노드에서 여러 CPU 코어에 계산 속도를 높이기 위해 병렬화하는 하이브리드 MPI-OpenMP의 방법을 사용합니다. 시뮬레이션 도메인에 따라서 그들 사이의 연산 작업을 분할 클러스터의 연산 노드에 분산된 여러 서브 도메인으로 분할됩니다. 다른 서브 도메인의 결과의 동기화는 메시지 교환 인터페이스 (MPI) 라이브러리를 통 이용하여 노드 사이에서 데이터를 교환함으로써 수행됩니다. 각각의 하위 도메인 내에서의 OpenMP 스레드는 계산을 더욱 병렬화하게 됩니다. 솔버의 성능을 강화하는 MPI와 OpenMP 병렬 처리 결과의 조합은 매우 오래 걸리는 시뮬레이션의 실행 시간을 줄이는 효과가 큽니다.

Why use FLOW-3D/MP?

현재 하드웨어가 멀티 코어, 멀티 CPU 노드 (즉 ccNUMA 공유 메모리)인 고성능 컴퓨팅 (HPC)인 경우 구성은 Infiniband와 같은 고속 네트워크 인프라 스트럭처를 통해 연결됩니다.
더 좋은 연산 성능과 효율의 장점, 전력소비 절감과 비용 감소 및 우수한 유연성을 위해 멀티코어 클러스터 시스템은 과학분야와 같은 고성능 컴퓨팅이 필요한 분야에서 널리사용되고 있습니다.

사용자 지원을 강화하고 멀티 코어 클러스터 솔루션의 정확성을 향상시키기 위해 그리드 해상도를 높이는 등 더 많은 기능을 강화시키고 있습니다.
FLOW-3D/MP는 설계 및 솔루션 정확도를 유지하고 실행시간을 크게 감소시키는 등 클러스터 시스템에서 최고의 기능을 발휘할 수 있도록 최적화되었습니다.
마지막으로, 독립형 스테이션의 메모리 제한은 FLOW-3D / MP의 분산 메모리 접근방식으로 해결 될 수 있습니다.

What kind of performance can I expect?

물론, FLOW-3D/MP의 실제 성능은 시뮬레이션에 따라 다르지만, 솔버는 금속 주조, 물, 환경, 미세 유체 및 항공 우주 등 다양한 애플리케이션을 위해 512 코어까지 확장하여 보여 주었습니다. 여러가지 경우에 대한 성능 그래프와 함께 세부 사항은 벤치 마크의 페이지에 제시했습니다.

How to use FLOW-3D/MP?

FLOW-3D/MP는 일반적으로 클러스터 컴퓨터에 설치되고 실행됩니다. 클러스터 계산은 슈퍼 컴퓨팅 시설의 독립 실행 형 클러스터 또는 일부가 될 수 있습니다. FLOW-3D/ MP와 함께 제공되는 그래픽 사용자 인터페이스는 사용자가 쉽게 설정하고 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. PBS, Torque, SGE와 같은 작업 스케줄러를 사용하여 실행되는 대규모 클러스터 시뮬레이션의 경우, 사용자는 highly configurable 및 독립적인 작업 스케줄러 제출 유틸리티에 액세스 할 수 있습니다.

What’s in FLOW-3D/MP v6.1?

FLOW-3D/MP V6.1은 FLOW-3D v11.1을 기반으로합니다. 일부 주요 기능은 새로운 입자 모델(particle model), 스퀴즈 핀 모델( squeeze pins model), 계류 라인(mooring lines)과 활성화된 시뮬레이션 제어를 포함합니다. 모든 모델은 FLOW-3D/MP에 대해 하이브리드 MPI-OpenMP의 방법론과 호환됩니다. FLOW-3D / MP의 계산 부하 균형은 매우 중요하고 솔버의 성능에 크게 영향을 미칩니다. 로드 밸런싱은 정적(시뮬레이션이 시작되기 전) 및 동적(시뮬레이션 진행중)으로 분류 될 수있습니다.
정적로드 밸런싱을 달성하기 위해, FLOW-3D/MP는 여러 하위 도메인 (MPI 도메인)에 있는 하나의 계산 도메인을 분할하는 자동 분해 도구를 제공하여, 그들 사이를 균등하게 활성화된 cells을 배분합니다. 서브 도메인 사이의 동기화 시간을 최소화하는 것은 성능을 향상시킵니다.
V6.1에서 상기 분해 단계는 사용자의 경험을 반영하여 셋업에서 중단을 피하기 위해 해석 단계와 결합되었습니다. 동적로드 균형을 달성하기 위해, 동적 스레드 밸런싱 기능은 시뮬레이션 과정 동안의 OpenMP 스레드를 조정하는데 사용될 수있습니다. one-fluid에서, 자유 표면 시뮬레이션은 최대 20 %의 성능 향상이 이 기능을 사용하여 달성되었습니다.
V6.1의 다른 중요한 개선은 복잡한 지형 모델링 홍수 이벤트에 사용하여 GMRES 압력 솔버, 일괄 처리 및 보고서 생성의 최적화, 래스터 데이터 인터페이스를 포함합니다. 새로운 모델과 기능에 대한 자세한 내용은 FLOW-3D의 v11.1 페이지를 참조하십시오. * 성능 메트릭은 시뮬레이션은 24 시간에서 실행될 수있는 횟수로 정의된다. 높은 막대가 더 나은 성능을 나타냅니다.

FLOW-3D Bibliography

FLOW-3D Bibliography

논문자료 | Bibliography

FLOW-3D 참고 문헌은 FLOW-3D를 사용하는 중에 도움이 될만한 기술적인 자료와 논문 들을 포함하고 있습니다. 본 자료는 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 기술개발을 원활하게 할 수 있도록 지속적으로 보완하고 업데이트 되는 자료입니다.

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귀하께서 발표하거나 발행한 FLOW-3D 관련 논문이 목록에 없는 경우 발행물을 참조할 수 있도록 알려 주시기 바랍니다. 귀하의 연구가 많은 사람에게 도움이 될 것입니다.

주요 기술 자료

일리노이 고속도로에서 눈 더미의 영향을 줄이기위한 생활 장벽 설계

John Petrie, et al. (2020) 일리노이 교통 센터 시리즈 번호 20-019, 연구 보고서 번호 FHWA-ICT-20-012.

  • Illinois Center for Transportation은 FLOW-3D를 사용하여 CFD 시뮬레이션을 수행하여 주 고속도로에서 눈 드리프트를 최소화하기 위해 구조적 눈 울타리의 대안 인 살아있는 눈 울타리 (LSF) 배치 지침을 개발했습니다.
  • 고속도로를 따라 제설 울타리를 설치하면 쟁기질, 화학 물질 및 도로 폐쇄의 필요성이 줄어들고 눈이 내리는 동안 도로 안전이 향상됩니다. LSF는 구조적 눈 울타리에 대한 저렴하고 오래 지속되는 대안입니다.
  • 구조적 눈 울타리의 설계 및 배치에 대한 고려 사항에는 울타리 높이, 다공성, 길이, 바닥 간격 및 우세한 풍향이 포함됩니다. 그러나 LSF의 자연스러운 발전은 높이 및 다공성과 같은 기능이 시간이 지남에 따라 변할 것임을 의미합니다.
Diagram. The fetch concept used to estimate snow transport/ Diagram. Schematic design of a living snow fence
Diagram. The fetch concept used to estimate snow transport/ Diagram. Schematic design of a living snow fence
다이어그램 : 울타리의 수치 시뮬레이션, 실제 모델 대 다공성 모델의 속도 크기 등고선

CFD 소프트웨어인 FLOW-3D를 사용하여 다공성 울타리 주변의 흐름에 대한 일련의 수치 시뮬레이션을 수행했습니다. 모델링 접근법은 불균일한 다공성을 가진 울타리 주변의 흐름에 대해 풍동에서 수집된 실험실 데이터를 사용하여 검증되었습니다. 검증 후, 수치 접근 방식을 사용하여 울타리 다공성에 대한 모델을 테스트하고 두 줄의 초목으로 구성된 울타리의 줄 간격 효과를 조사했습니다. 시뮬레이션은 평탄한 지형에 걸친 평균 풍속 및 울타리 다공성 범위에 초점을 맞추었고, 이러한 시뮬레이션의 결과는 임계 전단 속도를 사용하여 눈 퇴적 지역을 추정하는 데 사용되었습니다. 지형이 평평하다고 간주할 수 없는 사이트의 경우 울타리 구성이 다른 제방에 대해 시뮬레이션을 수행했습니다.

CFD 시뮬레이션은 울타리 특성의 함수로 눈 퇴적이 예상되는 지역의 길이에 대한 추정치를 제공합니다. 그 후 시뮬레이션 결과는 LSF에 대한 설계 지침을 개발하는 데 사용됩니다.”

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