Figure 1. Right: Absolute velocities in the vertical sluice gate fish pass. Level difference between the pools is 0.20 m. Left: Isosurface of the surface structure (blue), Right and left: Isosurface of absolute velocity 1.50 m/s (yellow)

Success Criterion for Fish Passages |수력 발전소 물고기 통로

São Roque 수력 발전소 물고기 통로

이 기사는 Matthias Haselbauer, RMD Consult 및 Carlos Barreira Martinez ( Minas Gerais 연방 대학교) 가 기고했습니다 .

브라질에서는 지난 150 년 동안 지표수의 사용이 지속적으로 증가했습니다. 항행성을 유지하고, 수력을 생성하고, 홍수를 방지하기 위해 자연 흐름을 방해하는 많은 장애물과 우회로가 세워졌습니다. 강에 서식하는 물고기 및 기타 작은 동물은 이러한 변화로 고통 받습니다. 일부 종의 멸종 시점까지 어류 수가 크게 감소한 것이 관찰되었습니다. 어류, 조류 및 포유류 개체수가 동시에 감소함에 따라 먹이 사슬에 대한 인간의 엄청난 영향이 분명해졌습니다.

강을 물고기를 위해 개방하기 위해 브라질에 많은 수의 물고기 통로가 건설되었지만 생물학적 및 기술적 측면에서 효율성이 떨어지는 경우가 많았습니다. 종종 1 차원적이고 경험적인 가정을 사용하여 설계된 통로의 흐름 상황은 과도한 선택과 열악한 위치를 초래합니다. 전통적인 1 차원 디자인의 물고기 통로와 달리 오늘날 더 적절한 도구를 사용할 수 있습니다. CFD (전산 유체 역학) 시뮬레이션을 사용하면 평균 속도 필드 뿐만 아니라 물고기 통로의 유용성에 상당한 영향을 미치는 과도 흐름 효과를 조사 할 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 설계 프로세스에서 수력 학적 고려 사항과 생물학적 고려 사항의 결합이 필수적입니다.

이 연구에서는주기적인 수직 수문 물고기 통로 내부의 난류 응집 구조에 대해 논의합니다. 길이가 4.50m이고 너비가 각각 3.30 인 두 개의 웅덩이 사이에서 흐름은 0.50m의 확장이 있는 작은 수직 개구부를 통과해야 합니다 (그림 1).

CFD 시뮬레이션은 FLOW-3D 로 수행되었습니다 . 흐름 방향의 주기적 경계 조건에서 달성 가능한 해상도는 약 2.5cm입니다. 두 웅덩이 사이의 수면 Δh의 레벨 차이는 20cm였다. 따라서 절대 속도의 최대 값은 약 2m / s ≈ Δh * 2g입니다. 전체 위치 에너지는 운동 에너지로 변환되고 나중에 풀에서 소멸됩니다. 제트가 벽에서 분리되는 고속 영역이 형성됩니다.

절대 속도 수문 물고기 통과 — 그림 1. 오른쪽 : 수직 수문 물고기 통과의 절대 속도. 수영장 사이의 레벨 차이는 0.20m입니다. 왼쪽 : 표면 구조의 등면 (파란색), 오른쪽 및 왼쪽 : 절대 속도 1.50m / s (노란색)의 등면

LES (Large Eddy Simulation)를 통해 순간 흐름 영역에 대한 자세한 분석이 가능했습니다. 속도 및 난류 장의 분포와 풀 내의 일관된 난류 구조는 물고기의 행동을 더 잘 이해할 수있게했습니다.

난류 압력 변동

순간 속도 또는 압력 필드는 평균 값과 해당 변동으로 나눌 수 있습니다. 변동 압력에 대한 각 방정식은 다음과 같습니다.

{\tilde{p}}’=\tilde{p}-\left\langle {\tilde{p}} \right\rangle

난류 압력 장을 살펴보면 와류 내부의 난류 압력이 음수임을 알 수 있습니다. 난류 압력의 국부적 최소값은 그림 2와 같이 대규모 와류의 코어를 나타냅니다. 물고기 통로에서 여러 개의 수평 롤러가 관찰 될 수 있습니다. 와류는 수 문의 전 단층 내부에 형성됩니다. 정점의 주행 거리가 증가하면 와류 직경이 증가하고 난류 압력 진폭이 감소하여 롤러 내부의 난류 압력이 증가합니다.

일관된 구조와 관련하여 개방 채널 흐름의 난류 압력을 분석하는 것은 매우 어렵습니다. 대규모 와류는 직접 관찰로 거의 감지 할 수 없습니다. 이는 수면의 변동과 전체 전류 내부의 관련 압력 변동 때문입니다. 표면파에 의해 유발 된 압력 변동은 다음 지수 법칙에 따라 수심 z에 따라 감소합니다 [Kundu, 2004] :

{p}’\propto {{e}^{{-kz}}}

서로 다른 압력 변동의 중첩으로 인해 표면 근처의 대규모 일관된 구조를 감지하기가 어렵습니다.

Q- 기준

와류 감지를위한 또 다른 도구는 Dubrief (2000)와 Hunt (1988)가 제안했으며, 이들은 압력, 와도 및 Q- 기준의 등면을 비교했습니다. Q- 기준은 다음과 같이 계산됩니다.

\displaystyle {{\tilde{\Omega }}{{ij}}}=\frac{1}{2}\left( {\frac{{\partial {{{\tilde{U}}}{i}}}}{{{{x}{j}}}}-\frac{{{{{\tilde{U}}}{j}}}}{{\partial {{x}_{i}}}}} \right)

과

\displaystyle {\tilde{\Omega }}{ij}=\frac{1}{2}\left( {\frac{\tilde{U}{i}} {x}{j}-\frac{\tilde{U}{j}} {x}_{i}} \right)

공간적으로 필터링 된 속도 구배의 비대칭 및 대칭 부분. 그림 3에서는 Q ~ = 50s-2의 계산 된 등가 곡면이 표시됩니다. Q- 기준으로 소규모 와류가 감지됩니다. 난류 압력 변동과는 달리, Q- 기준 계산을 위해 자유 표면 상태는 탐지 가능성을 방해하지 않습니다. 이는 ∇²p 계산에 선형 정압 분포가 사용되지 않기 때문 입니다. 흐름에서 흐름 방향으로 작은 헤어 라인 소용돌이를 볼 수 있습니다.

Isosurfaces 난류 압력 변동 — 그림 3 : 난류 압력 변동의 등면

토론

다른 스케일의 소용돌이를 시각화하면 엔지니어는 물고기가 수로를 통과해야하는 일관된 구조에 대해 좋은 느낌을 갖게됩니다. 감지 된 대규모 롤러가 주요 구조입니다. 물고기는 이러한 구조에 대한 흐름에서 안정화되어야합니다. 이 롤러의 축은 메인 스트림 방향에 부분적으로 수직이므로 물고기가 안정화를 위해 메인 핀을 사용할 수 있습니다.

소규모 구조물은 물고기의 수영 방향과 평행합니다. 물고기는 이러한 와류에서 안정화를 위해 수직 지느러미 만 사용할 수 있기 때문에 대규모 롤러보다 안정화를 위해 더 많은 노력을 기울여야합니다.

계산 된 LES 결과를 사용하여 물고기 통과 내부의 흐름 조건에 대한 생물 학자와 엔지니어 간의 예비 토론을 시작할 수 있습니다. 감지 된 난류 구조는 물고기 통과의 성공에 중요합니다. 이러한 구조를 통과하는 데는 고속 영역을 통과하는 것보다 더 많은 에너지가 필요할 수 있습니다.

다음 달에 브라질 벨루 오리 존치에있는 미나스 제 라이스 연방 대학교에서 이러한 난류 구조와 물고기가 이러한 구조를 탐색하는 능력 사이의 상관 관계를 확인하기 위해 일련의 실험실 실험이 수행 될 것입니다.

참고 문헌

Dubrief, Yves; Delcayre, Frank: On Coherent-vortex identification in turbulence. In: Journal of Turbulence 1 (2000), pp. 1-22

Haselbauer M.: Geräuscharme Fischaufstiegsgerinne – Experimentelle und numerische Analyse des Fischpasses vom Typ periodische Schütze. PhD-Thesis, Fachgebiet Hydromechanik, TU München, 2008

Hunt, J.C.R.; Wray, A.A.; Moin, P.: Eddies, streams, and convergence zones in turbulent flows. In: CTR-S88 (1988), pp. 193-208

Kundu, Pijush K; Cohen, Ira M: Fluid Mechanics. San Diego: Elsevier Academic Press, 2004

Wilczak, J. M: Large-scale eddies in the unstably stratified atmospheric surface layer. Part I: Velocity and temperature structure. In: J. Atmos. Sci. 41 (1984), pp. 3537-3550

Acknowledgement: All results were post-processed with Paraview.

원문 보기

밀도류 배플 시스템

Density Current Baffle Systems

Thanks to Mr. Earle Schaller and Dr. John Richardson for contributing this material.

NEFCO엔지니어들이 Density Current Baffle 시스템을 설계하는데 사용되는 절차를 개선하고자 했을 때, 그들은 경험에 기초한 종합적인 최첨단 모델링과 컴퓨터 모델링 분석 접근법을 개발했습니다.

Background

순환된 활성 슬러지 2 차 침전조는 중력에 의존하여 고형물을 정화하고 맑은 물을 생성합니다. 그러나, 원형 분류기는 탱크 내에서 발생된 밀도류에 의해 단락 회로에 영향을 받습니다. 침전조 내부에 설치된 밀도류 배플은 단락 회로의 영향을 최소화하고 유출 품질을 개선하는 가장 효과적인 방법으로 밝혀졌습니다. Stamford Density Current Baffle은 오늘날 사용되는 가장 일반적인 유형입니다. NEFCO는 물과 폐수처리 산업을 위한 공학적 섬유 유리제품을 생산합니다. 이 회사는 Stamford Baffle의 디자인과 개발을 선도했으며 이러한 배플 시스템의 세계적인 공급 업체입니다.

NEFCO Density Current Baffle Systems

NEFCO의 배플 디자인 접근 방식은 지난 20년간 개발되고 개선된 크기 알고리즘과 함께 광범위한 현장 연구가 결합되면서 시작됩니다. 이러한 노력 덕분에 회사는 다양한 표준 및 비표준 식별자 구성에 대한 배플을 설계할 수 있었습니다. 가장 최근에는 NEFCO가 FLOW-3D의 연산 모델링 능력을 사용하여 배플에 대한 이해를 더욱 넓히고 새로운 설계 전략을 개발했습니다.

환경 보호국 (Environmental Protection Agency, EPA)의 연구에 따르면 크기나 모양에 상관없이 모든 활성 슬러지의 2차 침전지에 밀도류가 형성되며 침전지 성능에 심각한 악영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이러한 밀도류는 흔히 탱크의 바닥으로 흘러 들어가 상대적으로 높은 속도의 문제를 일으킬 때 발생합니다. 이러한 교란 또는 밀도류는 슬러지 덮개 바로 위의 수평면으로 이동하여 더 가벼운 고체를 이용하여 탱크의 주요 부피를 줄입니다. 밀도류는 이러한 가벼운 고체를 유출로 운반하는 탱크 벽 위로 이동합니다. 그 결과 총 부유 물질(TSS)이 크게 증가하고 보존 시간이 크게 감소합니다.

Calculated flow pattern at outer wall of circular clarifier. Color range chosen to show location of sludge blanket.

A Picture is Worth a Thousand Words

Circular clarifier, cut-away view (not to scale)

NEFCO는 Blue Hill Hydraulics와 협력으로 FLOW-3D로 Stamford Density Current Baffle System의 성능을 연구하기 위해 70 피트 3 차원 원형모델을 개발했습니다.

정화기 내의 유동 패턴 및 고체 분포는 배플 길이, 경사각 및 수직 위치를 포함하는 다양한 밀도류 배플 파라미터에 기초하여 계산되었습니다.

Solutions that Work

NEFCO사의 tamford Density Current Baffle System은 명확하게 구분할 수 있도록 탱크 내의 밀도류 흐름을 차단하고 방향을 바꾸도록 특별히 설계되었습니다. 이 시스템은 유압 용량을 증가시키고 총 부유 물질을 50%까지 감소시킵니다. FLOW-3D분석 결과, NEFCO의 배플 설계 알고리즘을 확인하고 NEFCO가 최신 배플 설계 전략에 통합하고 있는 Baffle 성능에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다.

Predicted flow patterns without the Stamford Density Current Baffle (colored by speed, red is fast)

Predicted flow patterns with the Stamford Density Current Baffle (colored by speed, red is fast)

São Roque Hydro Power Plant

São Roque Hydro Power Plant

This article was contributed by Diego David Baptista de Souza, Alexandre Charles Allain, and Anaximandro Steckling Muller of Engevix Engenharia S/A.

The São Roque hydroplant project는 브라질의 카노아스 강 산타 카타리나 주에 있습니다. 롤러 압축 콘크리트 댐은 141,9MW의 설치 용량을 허용합니다. 그림 1은 프로젝트의 위치를 보여 줍니다.

Figure 1 – São Roque hydro power plant location

제트 편향은 낮은 홍수에 대해 배수로의 첫번째 단계에서 발생하며 불안전한 흐름과 진동을 일으킵니다. 수치 모델링은 제트 편향을 제한하는 첫 단계의 형상을 최적화하는데 사용될 수 있습니다. 편향이 발생하는 임계 방전을 최소화하는 기하학적 구조를 찾기 위해 여러 번의 시뮬레이션이 수행되었습니다. 처음 계단식 배수로를 따라 설치된 흐름을 스키핑 흐름이라 한다. 유량 시스템이 불안정성을 보이기 시작하면서 결국 제트가 임계 유량으로 비상할 때까지 저수지의 수위가 점차적으로 낮아지게 됩니다.

시뮬레이션한 모든 기하학적 구조는 고정 매개변수인 1.2m의 정규 계단높이와 53°의 경사를 포함합니다. 그림 2와 3은 두개의 기하학적 구조를 보여 줍니다. 수치 모델에는 TruVOF 기법을 이용한 공기 침투 및 자유 표면 추적이 포함됩니다. 색상 범례는 물의 농도를 나타내며, 물 1은 100% 물이고 0은 100% 공기입니다. 분석은 y축에 있는 단일 2D블록인 spillway의 단면 모델을 사용하여 수행되었습니다.
jet takeoff 에 따라 해당되는 유량을 사용해 관련 형상을 비교하고 가장 효율적인 형상을 결정할 수 있습니다. 제트 편향에 해당하는 임계 유량은 탱크 레벨이 낮아지는 속도와 시뮬레이션에 사용되는 메쉬의 크기에 따라 달라지게 됩니다.

Spillway Water Profile and Energy Dissipation

Jet Deflection on Upper Spillway

그림 2는 ‘생성자’ 프로파일과 단계별 섹션 사이의 전환 위치에 대한 2개의 기하학적 설계(상단과 하단)를 비교하여 보여줍니다. 좌측에는 흐름이 스키밍 체제에 있고 중앙에서 탱크 레벨이 점차 낮아지면서 플럭스가 동요되기 시작합니다. 우측에는 지속적인 상태 방출과 함께 jet takeoff 가 표시되어 있습니다.

Figure 2 – Comparison of 2 geometric designs

Figure 3 – Spillway water and energy profiles

Figure 4 – Turbulent energy dissipation on stepped spillway

발생 가능한 최대 홍수의 양에 대해 계단식 배수로와 에너지 분산이 평가되었습니다. 표준 단계는 공기 침투 모델과 함께 FLOW-3D와 비교했습니다. 그림 3은 수치 모델과 이론 모델 모두의 결과를 나타내는데 이 현상을 평가하기 위해 FLOW-3D에 단면 모델이 적용되었습니다.
수치 시뮬레이션으로 얻은 Water의 프로필은 공기 흡입을 고려할 때 이론적 모델과 잘 맞습니다. 에너지 프로필은 이론적 모델에서 수렴적인 결과로 약간의 차이가 나타납니다. 이러한 차이는 단계별 채널이 시작되기 전에 Creager프로필의 수두손실을 무시하는 것과 같은 일부 이론적 가정의 결과일 수 있습니다. 다운 스트림에서 유출되는 에너지 프로필은 유출되는 유압 점프로 인해 떨어지게 됩니다. 그림 4는 FLOW-3D의 난류 에너지 소산을 나타냅니다.

Flow Distribution at Turbine Entrance

Figure 5 – Flow trough penstocks upstream turbine entrance

물의 Head 높이는53m이고 총 방출량이333 m³/s인 동일한 3개의 강철 penstock를 통해 전달됩니다. 그 터빈들은 수직 축을 가진 Francis 타입입니다. penstock하단에는 플럭스가 터빈으로 유도되기 전 마지막 커브 뒤에 수평 부분이 남아 있습니다. 이 수평 부분은 터빈에 도달하기 전에 흐름을 안정화시키는데 필요합니다. 필요한 길이와 속도 및 압력 분포의 작동 방식을 결정하기 위해 수치 모델링이 사용되었습니다.
업 스트림 경계 조건은 유량 소스로 설정되며 물 취수구 끝에 위치합니다. 하류인 터빈 입구에는 특정 압력이 설정되어 있어 Bernoulli 방정식이 사용됩니다. 수두 손실은 이론적으로 계산되었고 이 등식에서 제외되었습니다. 마지막으로, 거칠기를 보정하여 수치모델과 이론 계산에서 헤드 손실이 동일하도록 2mm의 거칠기가 설정되었습니다. 이는 강철 penstock의 거칠기와 잘 일치합니다. 또한 메쉬 크기는 0.5m의 셀로 설정되었습니다.

이 세가지 구성은 모두 터빈 입구 바로 앞에 위치한 크로스 섹션의 하부에서 더 높은 속도를 보여 줍니다. 흐름은 단면 1과 단면 2사이에서 많은 변화는 없었습니다. 실제로 깊이 평균 속도와 압력 분포 측면에서 전체 결과는 직경이 전환된 직후에 흐름이 이미 안정화되었음을 나타냅니다. 구성 3에서 속도 분포는 수평 단면을 따라 계속 발전한다는 것은 흥미로운 사실입니다. 따라서, 이 수평적인 penstock의 길이를 증가시킬 필요가 없는 것처럼 보였습니다. 또한, 이것은 비용과 수두손실을 상당히 증가시킬 것입니다. 따라서 초기 프로젝트의 개요는 최종 프로젝트를 위해 그대로 유지되었습니다. 이 시뮬레이션은 수치 모델이 의사 결정 지원을 위한 효율적이고 빠른 도구임을 입증하게 됩니다.

Draft Tube Exit

그 draft tube는 운하의 흐름을 분산시킵니다. 하지만, 갑작스런 단면의 확장으로 인해, 흐름 체제는 난류와 수두 손실의 상당한 확산으로 인해 변화하게 됩니다. 수치 모델을 사용하여 수두손실을 확인할 수 있습니다.

상류 경계조건은 체적 흐름 속도로 설정되었고 draft tube의 수문에 위치합니다. 하류에서는 정상 작동 수위와 동등한 압력이 설정되었습니다. 메쉬 크기는 0.5m로 설정되었습니다.

이 수치 모델은 14cm의 수두 손실을 초래하는 반면, 이론적인 계산은 16.7cm로 비교적으로 수렴하고 있습니다. 3D수치 해석을 사용하면 수두손실을 최소화하는 기하학적인 최적화를 할 수 있습니다.

Figure 6 – Downstream view of the 3 units’ draft tube exit with the FAVOR™ option

Figure 7 – Cross section of the draft tube exit and tailrace channel in terms of velocity magnitude and vectors

Conclusions

수치 모델링은 수력학 엔지니어에게 유용한 도구이고 FLOW-3D와 같은 패키지는 매우 효율적인 도구입니다. 또한 솔루션 및 최적화를 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 저자들의 경험에 따르면 다양한 문제에 있어 3차원 모델링은 훌륭한 옵션이며 물리적 모델링과 함께 추가 도구로 사용될 수 있습니다. 때때로, 그것은 실제 모델을 대체할 수도 있는데, 그것은 São Roque HPP의 경우였습니다. 또한 3D 수치해석 최적화를 통해 물리적 모델을 설계하는데 도움이 될 수 있습니다.

Wave Forces on Coastal Bridges

Wave Forces on Coastal Bridges

This article was contributed by Jun Jin, Assistant Professor in the Maritime Systems Engineering Department at Texas A&M University at Galveston.

최근 몇 년 동안 허리케인은 멕시코만 연안의 4개 주에서 여러 해안 고속도로 교량에 구조적 피해를 입혔습니다. 허리케인 피해를 방지하기 위해 연안 교량에 가해지는 파도 하중의 크기는 합리적인 정확성을 가지고 결정되어야 합니다. 일반적으로 구조에 대한 파도 하중의 계산은 구조 상호작용의 여러 특성으로 인해 복잡해집니다. 이 본문은 이러한 복잡한 문제들 중 해결할 수 있는 몇 가지를 보여줍니다.

Validation of Stokes Nonlinear Wave Solution in FLOW-3D

FLOW-3D는 해안 교량의 파도 하중을 계산하고 구조물 고도 및 녹색갑판 위의 물 하중에 대한 영향을 조사하기 위해 사용되었습니다. FLOW-3D에서 StokesWave의 정확도를 평가하기 위해 계산 도메인의 세개 지점을 선택했습니다(그림 1). 시뮬레이션을 하는 동안, 각 입자 소스는 초당 10개의 입자를 방출했습니다. 입자 궤적은 그림 1에 표시되어 있습니다. 한 지점의 입자 속도를 이론적 결과와 비교했습니다(그림 2a 및 2b). FLOW-3D에 의해 계산된 입자의 역학은 Stokes비선형 파동이론과 잘 일치한다고 결론내렸습니다.

Figure 1. Particle trajectories and pressure variation during a wave simulation

Figure 2a. Comparison of computed particle velocities of a point with theoretical results

Figure 2b. Comparison of computed particle velocities of a point with theoretical results

Wave Loads vs. Superstructure Elevations

다리 갑판을 다른 높이로 설정하고 2m파형 높이와 6초 주기의 파형으로 시뮬레이션을 수행했습니다. 그림 3은 파형력이 최대치에 있을 때의 파동 단면과 압력 등고선을 보여 줍니다.

Figure 3. Wave profile and pressure contours at different moments (Pressure unit: Pa).

Flow Field under Bridge Deck

시뮬레이션은 다른 파도 높이로 실행되었습니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이 교량 바닥판 밑의 유동장은 복잡합니다. 대들보와 상부 구조물에 의해 형성된 개방된 공간내에서, 물의 흐름은 경계를 따라 원형패턴으로 있었습니다. 또한 유동의 복잡성은 웨이브 높이가 증가함에 따라 증가하는 것으로 관찰되었다.

Observations

시뮬레이션 결과에서 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.

상부 구조물의 높이가 증가함에 따라 교량 상부 구조물의 수직 방향 파동력이 감소하는 반면, 수평 방향 파형력은 교량의 상부 구조물의 상부 표면이 웨이브 높이의 아래에 있을 때 큰 영향을 미치지 않습니다.
교량 상층부의 물 하중은 파고와 함께 증가합니다. 파손이 거의 발생하는 경우 최대 물 하중이 최대 수직 파력의 50 %를 초과했습니다. 그러나 그린 워터 하중과 상향 파력 사이의 위상차로 인해 수직 파력의 최대 값은 물의 부하에 의해 현저히 감소하지는 않았습니다.
교량 상부 구조물 주위의 유동장은 평행한 대들보에 의해 차단됩니다. 그러므로 웨이브 힘에 대한 순전히 기반한 방법은 웨이브 힘을 계산하는데 사용할 수 없습니다.

Figure 4. Vectors of water particle velocity at the moment of maximum wave force (Velocity unit: m/s)

Learn more about the power and versatility of modeling coastal and maritime applications with FLOW-3D>

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.

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

Aerial Landslide Generated Wave(ALGW)는 수역에 영향을 미치는 빠른 슬라이드의 결과이다. 이것은 암석에 의해 생성된 작은 파도 이거나, 3000만 입방 미터의 암석으로 인한 500m를 초과하는 파도 일 수도 있다.
공학적 관점에서 보면 ALGW는 근접한 해안을 따라 인간이 거주하는 인구/자산이 있는 수역에서 발생할 때 큰 관심을 가진다. 여기서 파동이 발생하면 해안선이 파손되고 홍수가 날수 있으며, 댐붕괴로 인한 사망까지 일으킬 수 있다(Müller-Salzburg, 1987). 결과적으로, ALGW에 의해 야기되는 최대 파도 상승을 예측하는 것은 경제적, 환경적, 안전상의 이유로 매우 중요합니다.
안타깝게도 분석적인 솔루션이 없는 매우 복잡한 문제로, 유체 역학적인 측면에서뿐만 아니라 지질학적인 관점(즉, 크기/기하학적인 슬라이드의 밀도 프로파일)에서도 마찬가지입니다. 이와 같이, 대부분의 현장 별 ALGW 최대 파형 예측은 확장된 물리적 모델을 사용하여 평가되었다. 일부는 전산유체역학(CFD) 소프트웨어를 기반으로 할 수도 있지만 비용이 많이 들며, 특히 풀 스케일 3차원 문제의 경우 정확성에 대한 논쟁의 대상이 되고 있습니다.
그러나 컴퓨터 하드웨어와 CFD소프트웨어가 계속 발전함에 따라 이제 CFD를 사용하여 ALGW를 실제로 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. 이와 같이 본 연구는 고 충실도의 물리적 모델 데이터를 FLOW-3D와 비교하여 ALGW를 CFD시뮬레이션을 검증하기 위한 지속적인 노력으로 진척시키는 것을 목표로 한다.
다음 절에서는 실제 및 수치 모델 설정에 대한 개요를 제공한다. 뿐만 아니라, 생성된 데이터와 간단한 비교를 제공한다.

Experimental Setup
물리적 실험은 Northwest Hydraulic Consultants 노스 밴쿠버, 캐나다 실험실에서 만들어졌고 실험을 거쳤다. 그것은 30° 경사의 서쪽 벽을 가진 0.5미터 폭의 수로, 45°의 경사진 동쪽 벽, 그리고 두개의 북쪽과 남쪽 측면에 수직 벽, 그리고 1.025m의 수평 단면을 가진 0.610m 너비의 수로로 구성되었다. ALGW를 생성하고 평가하기 위해, 45° 경사 노즈를 가진 0.177×0.305×0.305m의 아크릴 박스를 사용한 6초 시험을 사용했다.
이 슬라이드를 놓았을 때, 슬라이드는 (중력에 의해) 0.607m 심층수에 충돌하기 전에 서쪽 경사면에서 0.768m 아래로 이동했다. 그 후, 물을 통해 또 다른 1.05m를 이동하여 정지 블록을 치기 시작했다. 슬라이드 가속 및 변위뿐만 아니라 파고 높이는 6 초 실험 전체에 대해 100Hz의 주파수에서 기록되었다. 이 데이터를 수집하는 데 사용 된 도구는 다음과 같다.

컴퓨터화된 데이터 수집 시스템
슬라이드의 시간에 따라 이동 한 거리를 측정하는 문자열 가변 저항기
슬라이드 가속도를 측정하는 1 차원 가속도계
물의 주요 본체 내에 배치 된 3 개의 1 차원 커패시턴스 웨이브 – 프로브
웨이브 런업을 캡처하기 위해 동쪽 경사면을 따라 사용되는 저항 사다리꼴 웨이브 프로브
타이밍 스위치 캡처 슬라이드 릴리스 시간 사용
흑백 비디오 카메라

테스트가 반복 가능하고 오작동이 발생하지 않았는지 확인하기 위해 테스트를 5 번 반복하고 각 장비에 대해 평균을 구했다.

Numerical Model Setup
물리적 실험의 전산화 된 3 차원 모델을 제작한 STL 파일을 FLOW-3D로 가져왔다. 일단 FLOW-3D에 들어간 3D 모델은 약 1,370 만개의 0.0075m 크기의 정사각형 셀로 이산화되었고, 벽을 둘러싸고있는 6 개의면 각각에 ‘wall’경계가 사용되었다.
슬라이드를 일반적인 이동 물체로 설정하고, 물리 모델로부터 수집 된 데이터(즉, 가속 및 변위 데이터의 후 처리)에 기초하여 속도가 주어졌다. 동서면 경사면의 표면 거칠기는 0.00025m으로 설정되었다. 모델링 된 유체는 293k의 물이었고, 동적 RNG 난류 모델이 기본 설정과 함께 사용되었다(implicit pressure solve; and, explicit viscous stress, free surface pressure, advection, moving object/fluid coupling solvers).
물리적 모델과 마찬가지로 FLOW-3D는 6 초의 시간을 시뮬레이트하지만 실제 모델과 같이 매 0.01 초가 아닌 0.02 초마다 데이터를 저장하였다(데이터 관리 관점에서 선택하였음).

Result

FLOW-3D 실험의 결과는 그림에 나와 있다. 4개의 웨이브 각각에 대해 실험 시간 동안 파고를 보여준다. 이와 같이, 제시된 파도 높이는 단순히 flume을 통해 전파되는 파도의 구현(즉, 2 차원의 경우에서 볼 수있는 것)이 아니라 오히려 여러 파도의 상호 작용으로 인한 파도 높이를 초래한다.

슬라이드 충격시 발생하는 충격파(1차 신호)
슬라이드 뒤의 충격파 충돌(2차 신호)
북쪽, 동쪽, 서쪽 및 남쪽 벽에서의 웨이브 반사(3차 신호)

또한 길이 방향의 FLOW-3D 데이터(중심선에서)를 실제 모델 비디오 위에 겹쳐서 자유 표면의 FLOW-3D 글로벌 예측을 평가했다. 이것은 아래의 동영상에서 볼 수 있다.
그림과 위의 비디오를 보면 FLOW-3D 데이터가 웨이브 프로브 1, 2 및 3의 경우 물리적 데이터를 매우 잘 일치한다는 것을 알 수 있다. 하지만 웨이브 프로브 4에 대해서는 정확도가 떨어진다.
FLOW-3D 시간 데이터와 관련된 오류는 각 웨이브 프로브에 대한 RMSE (root-mean-square-error)를 취하여 평가된다.

Discussion
이 조사에서 실제 모델의 고 충실도 데이터는 ALGW로 최대 파도 상승에 대한 FLOW-3D 예측과 비교되었다. RNG 모형의 기본 설정을 사용하여 FLOW-3D는 주요 수역 내에서 파고를 정확하게 재현 할 수 있었다. 그러나 최대 파동은 약 43%가 넘었다.
최대 웨이브 런업을 줄이기 위해 몇 가지 대안인 FLOW-3D 물리 설정이 사용되었다. 그러나 43 % 이하로 떨어지는 것은 불가능했다. 이러한 대체 시뮬레이션에 대한 주목할만한 관찰은 다음과 같다.

first-order momentum advection scheme의 0.01m 메쉬는 최대 파동 상승 오차가 96% 인 반면 동일하게 0.0075m 메쉬의 오차는 130%였다. 그러나 second-order로 변경하면 0.01 m 및 0.0075 m 메시의 경우 각각 55% 및 43%의 오차가 발생한다. 또한 메쉬 셀 크기를 0.005m으로 줄이면 80%의 오차가 발생한다.
이 테스트 케이스에서 가장 중요한 매개 변수는 momentum advection scheme이다. 평균적으로 second-order를 사용하면 first-order대비 오차가 약 50% 감소한다.
FLOW-3D의 MP 버전을 사용하여 0.005m의 메쉬 셀 크기를 사용해야 한다. 해석 시 CPU 시간은 33 시간이었다. 비교를 위해 FLOW-3D의 SMP 버전은 0.0075m의 메쉬 셀 크기로 시뮬레이션을 실행하는 데 26시간이 필요했지만 MP 버전은 4.5시간 밖에 걸리지 않았다.

[1] 3.5GHz 8 코어 AMD FX-8320 프로세서에서 약 6초의 시뮬레이션 시간이 대략 26시간 소요되었다.

References
Fritz, H. M., Hager, W. H., & Minor, H.-E. (2004). Near Field Characteristics of Landslide Generated Impulse Waves. Journal of Waterway, Port, Coastal & Ocean Engineering, 130(6), 287–302. doi:10.1061/(ASCE)0733-950X(2004)130:6(287)
Miller, D. J. (1960). Giant Waves in Lituya Bay Alaska (Geological Survey Professional Paper No. 354-C). Washington, D.C.: United States Government Printing Office.
Müller-Salzburg, L. (1987). The Vajont catastrophe— A personal review. Engineering Geology, 24(1–4), 423–444. doi:10.1016/0013-7952(87)90078-0

Wave Forces on Coastal Bridges

Wave Forces on Coastal Bridges

This article was contributed by Jun Jin, Assistant Professor in the Maritime Systems Engineering Department at Texas A&M University at Galveston.

최근 몇 년 동안 허리케인은 멕시코만 연안의 4 개 주에서 여러 해안 고속도로 교량에 구조적 피해를 입혔습니다. 허리케인 피해를 방지하기 위해 연안 교량에 가해지는 파도 하중의 크기는 합리적인 정확성을 가지고 결정되어야 합니다. 일반적으로 구조에 대한 파도 하중의 계산은 구조 상호작용의 여러 특성으로 인해 복잡해집니다. 이 본문은 이러한 복잡한 문제들 중 해결할 수 있는 몇 가지를 보여줍니다.

Validation of Stokes Nonlinear Wave Solution in FLOW-3D

Figure 1. Particle trajectories and pressure variation during a wave simulation

Figure 2a. Comparison of computed particle velocities of a point with theoretical results

Figure 2b. Comparison of computed particle velocities of a point with theoretical results

Wave Loads vs. Superstructure Elevations

Figure 3. Wave profile and pressure contours at different moments (Pressure unit: Pa).

Flow Field under Bridge Deck

Observations

시뮬레이션 결과에서 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.

상부 구조물의 높이가 증가함에 따라 교량 상부 구조물의 수직 방향 파동력이 감소하는 반면, 수평 방향 파형력은 교량의 상부 구조물의 상부 표면이 웨이브 높이의 아래에 있을 때 큰 영향을 미치지 않습니다.
교량 상층부의 물 하중은 파고와 함께 증가합니다. 파손이 거의 발생하는 경우 최대 물 하중이 최대 수직 파력의 50 %를 초과했습니다. 그러나 그린 워터 하중과 상향 파력 사이의 위상차로 인해 수직 파력의 최대 값은 물의 부하에 의해 현저히 감소하지는 않았습니다.
교량 상부 구조물 주위의 유동장은 평행한 대들보에 의해 차단됩니다. 그러므로 웨이브 힘에 대한 순전히 기반한 방법은 웨이브 힘을 계산하는데 사용할 수 없습니다.

Figure 4. Vectors of water particle velocity at the moment of maximum wave force (Velocity unit: m/s)

Learn more about the power and versatility of modeling coastal and maritime applications with FLOW-3D>

Improving Clarifier Performance

Improving Clarifier Performance

Thanks to Mr. Earle Schaller and Dr. John Richardson for contributing this material.

Background

순환된 활성 슬러지 2 차 침전조는 중력에 의존하여 고형물을 정화하고 맑은 물을 생성합니다. 그러나, 원형 분류기는 탱크 내에서 발생된 밀도 전류에 의해 단락 회로에 영향을 받습니다. 침전조 내부에 설치된 밀도 전류배플은 단락 회로의 영향을 최소화하고 유출 품질을 개선하는 가장 효과적인 방법으로 밝혀졌습니다. Stamford Density Current Baffle은 오늘날 사용되는 가장 일반적인 유형입니다. NEFCO, Incorporated는 물과 폐수처리 산업을 위한 공학적 섬유 유리제품을 생산합니다. 이 회사는 Stamford Baffle의 디자인과 개발을 선도했으며 이러한 배플 시스템의 세계적인 공급 업체입니다.

NEFCO Density Current Baffle Systems

환경 보호국 (Environmental Protection Agency, EPA)의 연구에 따르면 크기나 모양에 상관없이 모든 활성 슬러지의 2차 침전지에 밀도 전류가 형성되며 침전지 성능에 심각한 악영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이러한 전류는 흔히 탱크의 바닥으로 흘러 들어가 상대적으로 높은 속도의 장애를 일으킬 때 발생합니다. 이러한 교란 또는 밀도 전류는 슬러지 덮개 바로 위의 수평면으로 이동하여 더 가벼운 고체를 이용하여 탱크의 주요 부피를 줄입니다. 밀도 전류는 이러한 가벼운 고체를 유출로 운반하는 탱크 벽 위로 이동합니다. 그 결과 총 부유 물질(TSS)이 크게 증가하고 보존 시간이 크게 감소합니다.

Calculated flow pattern at outer wall of circular clarifier. Color range chosen to show location of sludge blanket.

A Picture is Worth a Thousand Words

Circular clarifier, cut-away view (not to scale)

NEFCO는 Blue Hill Hydraulics와 협력으로 FLOW-3D로 Stamford Density Current Baffle System의 성능을 연구하기 위해 70 피트 3 차원 원형모델을 개발했습니다.

정화기 내의 유동 패턴 및 고체 분포는 배플 길이, 경사각 및 수직 위치를 포함하는 다양한 밀도 전류 배플 파라미터에 기초하여 계산되었다.

Solutions that Work

NEFCO스탬포드 밀도 전류 Baffle 시스템은 명확하게 구분할 수 있도록 탱크 내의 밀도 전류 흐름을 차단하고 방향을 바꾸도록 특별히 설계되었습니다. 이 엔지니어링 된 시스템은 유압 용량을 증가시키고 총 부유 물질을 50%까지 감소시킵니다. FLOW-3D분석은 NEFCO의 배플 설계 알고리즘을 확인하고 NEFCO가 최신 배플 설계 전략에 통합하고 있는 Baffle 성능에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다.

Predicted flow patterns without the Stamford Density Current Baffle (colored by speed, red is fast)

Predicted flow patterns with the Stamford Density Current Baffle (colored by speed, red is fast)

Tag: Environmental energy

São Roque 수력 발전소 물고기 통로

난류 압력 변동

Q- 기준

토론

참고 문헌