이 기술 요약은 Hsun-Yi HUANG 외 저자가 발표한 “APPLICATION OF FINITE ELEMENT METHOD AND GENETIC ALGORITHMS IN BRIDGE SCOUR DETECTION” 논문을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: 교량 세굴 감지
Secondary Keywords: 고유 진동수, 유한요소법(FEM), 유전 알고리즘, 교량 안전성, 구조 건전성 모니터링
Executive Summary
과제: 교량 붕괴의 주요 원인인 세굴 깊이를 직접 측정하는 것은 특히 홍수 시에 어렵고 신뢰성이 떨어집니다.
방법: 유한요소법(FEM)을 사용하여 세굴 깊이가 교량의 고유 진동수에 미치는 영향을 시뮬레이션하고, 유전 알고리즘(GA)을 통해 방대한 시뮬레이션 데이터로부터 예측 공식을 도출했습니다.
핵심 돌파구: 세굴 깊이와 고유 진동수 사이의 명확하고 정량적인 관계를 확립했습니다. 특히 토양 강도는 영향이 미미하며, 특정 세굴 깊이(6~12m)를 넘어서면 진동수가 급격히 감소하여 중요한 경고 지표가 됨을 발견했습니다.
결론: 교량의 고유 진동수를 모니터링하는 것은 위험한 세굴 깊이를 감지하는 신뢰할 수 있는 비접촉식 대리 지표로 활용될 수 있으며, 이를 통해 선제적인 유지보수 및 치명적인 붕괴 사고 예방이 가능합니다.
과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
교량은 교통 시스템의 핵심 요소이지만, 그 안전은 끊임없이 위협받고 있습니다. 1960년부터 1990년까지 미국에서 발생한 1,000건 이상의 교량 붕괴 사고 중 60%가 ‘세굴(scour)’ 현상 때문이었습니다. 세굴은 교각 주변의 흙이 물의 흐름에 의해 침식되어 기초가 노출되는 현상으로, 교량의 기울어짐이나 붕괴로 이어질 수 있습니다.
문제는 이 위험한 세굴 깊이를 정확히 측정하기가 매우 어렵다는 점입니다. 특히 홍수와 같이 유속이 빠른 상황에서는 잠수부나 장비를 투입하여 직접 측정하는 것이 거의 불가능하며, 수중에 설치된 감지 장치 또한 홍수 후에 불안정해지는 경우가 많습니다. 따라서 교량의 안전을 확보하기 위해서는 원격으로, 그리고 신뢰성 있게 세굴의 위험도를 판단할 수 있는 새로운 방법론이 절실히 필요했습니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 시작되었습니다.
접근법: 방법론 분석
본 연구는 교량의 ‘고유 진동수’가 세굴 깊이에 따라 변한다는 점에 착안하여, 이를 세굴 깊이 감지를 위한 대리 지표(proxy)로 활용하는 통합 모델을 개발했습니다.
연구팀은 먼저 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 사용하여 실제 교량(7경간 프리스트레스트 박스 거더교)의 정밀한 3D 모델을 구축했습니다. 이 모델을 통해 다양한 환경 조건을 시뮬레이션했습니다. – 세굴 깊이 변수: 0m부터 19m까지 총 10가지 다른 세굴 깊이를 설정했습니다. – 토양 조건 변수: 토양의 강도(영률)가 고유 진동수에 미치는 영향을 분석하기 위해 6가지 다른 토양 조건을 시뮬레이션했습니다.
이러한 FEM 시뮬레이션을 통해 세굴 깊이와 토양 조건에 따른 방대한 양의 고유 진동수 데이터를 생성했습니다. 하지만 이 데이터만으로는 세굴 깊이를 예측하는 보편적인 공식을 만들기가 어렵습니다.
여기서 두 번째 핵심 기술인 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)이 사용되었습니다. 유전 알고리즘은 수많은 데이터 속에서 최적의 해(이 경우, 예측 공식)를 찾아내는 탐색 알고리즘입니다. 연구팀은 GA를 적용하여 FEM 시뮬레이션으로 생성된 방대한 데이터에 가장 잘 맞는, 즉 세굴 깊이와 고유 진동수 간의 관계를 정의하는 최적의 일반 공식을 도출했습니다.
돌파구: 주요 발견 및 데이터
발견 1: 토양 강도는 고유 진동수에 미미한 영향을 미친다
가장 중요한 발견 중 하나는 교각 주변 토양의 강도가 교량의 고유 진동수에 큰 영향을 미치지 않는다는 것입니다. 아래 Figure 10은 6가지 다른 토양 조건(Case 1~6)에 대한 정규화된 고유 진동수 변화를 보여줍니다.
그래프에서 볼 수 있듯이, 모든 케이스의 곡선이 거의 일치하며, 특히 세굴 깊이가 0m에서 6m 사이일 때는 그 차이가 거의 없습니다. 이는 현장에서 정확히 파악하기 어려운 토양 강도 변수를 고려하지 않고도 비교적 정확하게 고유 진동수를 통해 세굴 깊이를 예측할 수 있음을 의미하며, 이는 이 방법론의 실용성을 크게 높여줍니다.
발견 2: 특정 세굴 깊이에서 고유 진동수가 급격히 감소하는 ‘경고 구간’ 존재
Figure 9와 논문의 결론에 따르면, 세굴 깊이에 따른 고유 진동수 변화는 특정 임계점을 기준으로 뚜렷한 패턴을 보입니다. – 0m ~ 6m 구간: 세굴이 발생하더라도 고유 진동수의 변화는 미미합니다. – 6m ~ 10m 구간: 고유 진동수가 눈에 띄게 감소하기 시작합니다. 이 구간은 ‘경고 지수(warning index)’로 볼 수 있습니다. – 12m 이상 구간: 세굴 깊이가 12m에 도달하면 고유 진동수는 매우 급격하게 감소합니다. 이는 교량 기초의 지지력이 심각하게 손상되었음을 의미하는 위험 신호입니다.
이러한 발견은 단순히 진동수 변화를 측정하는 것을 넘어, 변화의 ‘정도’를 통해 세굴의 위험 단계를 구분할 수 있는 정량적 기준을 제공합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
교량 유지보수 및 구조 건전성 모니터링 엔지니어: 이 연구는 교량의 고유 진동수를 지속적으로 모니터링하는 것이 효과적인 세굴 조기 경보 시스템이 될 수 있음을 시사합니다. 기준치 대비 진동수가 점진적으로 감소하다가 급격한 하락이 감지되면, 세굴 깊이가 경고 구간(6m~12m)에 도달했음을 의미하므로 즉각적인 정밀 안전 점검이 필요합니다.
안전 평가팀: 논문의 Figure 9와 Figure 10 데이터는 안전 임계치를 설정하는 정량적 근거를 제공합니다. 육안 검사나 수중 탐사에만 의존하는 대신, 고유 진동수 모니터링을 안전 프로토콜에 통합하여 세굴이 없는 상태 대비 정규화된 진동수가 특정 비율 이하로 떨어지는 교량을 위험 대상으로 자동 분류할 수 있습니다.
설계 엔지니어: 이 연구 결과는 교량 기초가 노출될 경우 구조물의 동적 응답이 얼마나 민감하게 변하는지를 명확히 보여줍니다. 이는 잠재적인 세굴 시나리오와 그것이 전체 구조적 안정성에 미치는 영향을 고려한 견고한 기초 설계의 중요성을 다시 한번 강조합니다.
논문 상세 정보
APPLICATION OF FINITE ELEMENT METHOD AND GENETIC ALGORITHMS IN BRIDGE SCOUR DETECTION
1. 개요:
제목: APPLICATION OF FINITE ELEMENT METHOD AND GENETIC ALGORITHMS IN BRIDGE SCOUR DETECTION
저자: Hsun-Yi HUANG, Wen-Yen CHOU, Shen-Haw JU, and Chung-Wei FENG
발행 연도: 정보 없음
학술지/학회: 정보 없음
키워드: Natural Frequency, Genetic Algorithm, Scouring around bridge piers
2. 초록:
본 연구에서는 유전 알고리즘과 시뮬레이션 기술을 결합한 통합 모델을 개발하여 교량 구조물의 고유 진동수를 이용해 교각 주변의 세굴 깊이를 추정한다. 교각 주변의 세굴은 교량의 기울어짐과 붕괴를 유발할 수 있으므로 교량 관리의 중요한 안전 문제이다. 그러나 교각 구조물 주변의 물 흐름 메커니즘은 복잡하여 세굴 깊이와 교량 안전성을 결정하는 일반적인 모델을 개발하기가 매우 어렵다. 많은 연구자들이 수심, 평균 유속, 모래 직경 등 다양한 요소를 고려하여 교량 모델을 시뮬레이션함으로써 교각 주변의 세굴 깊이를 추정하려고 시도했다. 그러나 대부분의 모델은 사전 정의된 조건이 필요하며 특정 유형의 교량에만 적용될 수 있다. 본 연구에서는 교량 환경을 잘 시뮬레이션하고 세굴 깊이와 고유 진동수 사이의 결과에 영향을 미치는 중요한 요소를 인식하기 위해 유한요소법을 사용했다. 유한요소법은 말뚝 기초 유형, 토양 강도, 세굴 깊이와 같은 다양한 조건을 메쉬로 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션은 방대한 양의 데이터를 생성하므로 세굴 깊이와 고유 진동수 사이의 관계를 분석하고 찾기가 어렵다. 이에 유전 알고리즘을 사용하여 세굴 깊이와 고유 진동수 사이의 관계를 정의하는 적합한 일반 공식을 찾는다. 본 논문에서는 다양한 교량 세굴 깊이 내에서 토양 강도와 고유 진동수를 비교하여 논의한다.
3. 서론:
교량은 교통 시스템의 중요한 구성 요소이므로 건강과 안전을 보장하는 것이 중요하다. Shirole과 Holt는 1960년부터 1990년까지 미국에서 1,000개 이상의 붕괴된 교량을 관찰한 결과, 이들 붕괴의 60%가 세굴 때문임을 확인했다[1]. 문헌 [2], [3]에서는 최근 미국에서의 교량 붕괴 사례를 조사하고, 세굴이 교량 붕괴의 주요 원인 중 하나라는 결론을 얻었다. Dargahi는 상류 경계층의 3차원 분리와 실린더 후류의 주기적인 와류 방출과 결합된 세굴 메커니즘을 제시했다. [4] Melville 등은 “교량 세굴”이라는 책을 출판했다. 이 책은 교량 기초의 세굴에 대한 설명, 분석 및 설계를 다룬다. 중심 초점은 기존 및 새로운 설계 방법을 완전한 교량 세굴 설계 방법론으로 결합하는 것이다. 이 책은 기존 연구 결과와 설계 경험의 광범위한 요약을 기반으로 한다[5]. 환경적 요인으로 인해 교각 구조물 주변의 물 흐름 메커니즘을 파악하는 것은 여전히 어렵다. 따라서 Johnson은 위험 기반 설계 방법과 붕괴 확률을 사용하여 교량 교각 설계에 불확실성을 통합하는 방법을 논의했다[9]. Johnson 등은 시뮬레이션을 통해 다양한 지점에서 교량이 붕괴될 확률을 결정했다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
교량 붕괴의 약 60%는 교각 주변의 토사가 물에 의해 침식되는 세굴 현상으로 인해 발생한다. 세굴 깊이를 직접 측정하는 것은 특히 홍수 시에 어렵고 위험하여 교량의 안전 상태를 실시간으로 파악하기 힘들다. 따라서 원격으로, 비접촉 방식으로 세굴 위험을 감지할 수 있는 신뢰성 있는 기술이 필요하다.
이전 연구 현황:
많은 연구자들이 수심, 유속 등 다양한 변수를 고려하여 세굴 깊이를 시뮬레이션하려 했으나, 대부분의 모델은 특정 조건과 교량 유형에만 적용되는 한계가 있었다. 또한 위험 기반 설계나 확률적 접근법도 있었지만, 실시간 감지 방법으로는 부족했다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 교량의 고유 진동수 변화를 측정하여 교각 주변의 세굴 깊이를 간접적으로 추정하는 통합 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 유한요소법(FEM)으로 다양한 조건의 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 유전 알고리즘(GA)을 이용해 이 데이터로부터 세굴 깊이와 고유 진동수 간의 관계를 나타내는 보편적인 예측 공식을 도출하고자 한다.
핵심 연구:
핵심 연구 내용은 FEM을 사용하여 다양한 세굴 깊이와 토양 강도 조건에서 교량의 고유 진동수를 계산하고, 이 방대한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 GA를 적용하여 고유 진동수로부터 세굴 깊이를 예측할 수 있는 최적의 수학적 공식을 찾는 것이다. 특히 토양 강도가 고유 진동수에 미치는 영향을 분석하여 모델의 실용성을 검증한다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 시뮬레이션 기반의 모델 개발 연구이다. 7경간 프리스트레스트 박스 거더교를 대상으로 3D 유한요소 모델을 생성했다. 다양한 세굴 깊이(0m ~ 19m, 10단계)와 토양 강도(6가지 케이스)를 변수로 설정하여 시뮬레이션을 수행했다. 생성된 데이터(세굴 깊이에 따른 고유 진동수)를 기반으로 유전 알고리즘을 적용하여 예측 공식을 도출하는 방식으로 설계되었다.
데이터 수집 및 분석 방법:
데이터 생성: 유한요소 해석 프로그램(본문 미언급)을 사용하여 교량의 동적 문제에 대한 고유치 문제(eigenproblem)를 해결했다. 감쇠와 외력을 무시한 운동방정식 (Κ - ω²Μ)Φ = 0을 풀기 위해 부분공간 반복법(subspace iteration method)을 사용했다. 이를 통해 각 시뮬레이션 조건에 대한 교량의 고유 진동수(ω)를 계산했다.
Fig. 1 . 3D finite element mesh without the exposure of the foundation
데이터 분석: 생성된 방대한 양의 (세굴 깊이, 고유 진동수) 데이터 쌍에 대해 유전 알고리즘(GA)을 적용했다. GA는 잠재적 해(예측 공식)를 염색체 문자열로 표현하고, 교차 및 돌연변이 연산을 통해 더 나은 해를 탐색한다. 각 해의 성능은 시뮬레이션된 실제 값과 공식의 예측 값 사이의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 최소화하는 적합도 함수로 평가되었다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 교량의 고유 진동수를 이용한 세굴 깊이 감지에 초점을 맞춘다. 연구 범위는 특정 유형의 교량(프리스트레스트 박스 거더교) 모델에 대한 시뮬레이션으로 한정된다. 주요 연구 주제는 (1) 세굴 깊이와 고유 진동수 간의 관계 규명, (2) 토양 강도가 이 관계에 미치는 영향 분석, (3) 유전 알고리즘을 이용한 예측 공식 개발 가능성 탐구이다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
토양 강도는 교량의 고유 진동수에 큰 영향을 미치지 않는다. 특히 세굴 깊이가 0m에서 6m 사이일 때, 여러 토양 조건에 따른 고유 진동수 값의 차이는 거의 없었다.
세굴 깊이가 증가함에 따라 교량의 고유 진동수는 감소한다. 이 감소 경향은 특정 깊이에서 뚜렷해진다.
세굴 깊이가 6m에서 10m 사이가 되면 고유 진동수가 눈에 띄게 감소하기 시작하며, 12m에 도달하면 급격히 감소한다. 이는 6m~10m 구간이 세굴 위험을 감지하는 중요한 ‘경고 지수’가 될 수 있음을 시사한다.
유한요소 시뮬레이션 결과는 현장 실험과 비교했을 때 x, y 방향에서 각각 2.64%~4.58%, 1.42%~4.99%의 오차를 보여 수용 가능한 정확도를 가짐이 검증되었다.
Fig. 9 The relationship between natural frequency and scour depth for each soil case
그림 목록:
Fig. 1 3D finite element mesh without the exposure of the foundation
Fig. 2 3D finite element mesh with the exposure of the foundation
Fig. 3 Mode 1 in eigen-analysis
Fig. 4 Flowchart of GA
Fig. 5 GA string
Fig. 6 Illustration of transform function selection
Fig. 7 The size of the bridge section (unit=m)
Fig. 8 The bridge mesh with 13m scour depth
Fig. 9 The relationship between natural frequency and scour depth for each soil case
Fig. 10 The relationship between normalized natural frequency and scour depth
7. 결론:
본 논문에서는 시뮬레이션 기술과 유전 알고리즘을 결합하여 고유 진동수를 이용해 교각 주변의 세굴 깊이를 추정하는 통합 모델을 소개했다. 접촉식 측정 방식의 어려움 때문에 교량의 고유 진동수는 세굴 깊이를 측정하고 교량 안전을 위한 참고 자료를 제공하는 대안적인 대리 지표가 될 수 있다. 유한요소 해석을 통해 다양한 교량 조건에서 다수의 고유 진동수 데이터를 생성하고, 유전 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션 데이터 기반으로 교량 고유 진동수와 세굴 깊이 간의 근사 관계식을 찾고 공식을 도출했다. 이를 통해 현장 실험에서 고유 진동수를 이용하여 교량의 세굴 깊이를 쉽게 계산할 수 있다.
제시된 모델을 통해 다양한 토양 강도가 고유 진동수에 미치는 영향을 분석한 결과, 토양 강도는 교량의 고유 진동수에 큰 영향을 미치지 않으며, 어떤 경우든 세굴 깊이가 0m에서 6m까지는 고유 진동수 변화가 거의 없었다. 6m에서 10m 사이에서는 고유 진동수가 눈에 띄게 감소하며, 12m에 도달하면 급격히 감소한다. 결과적으로, 6m에서 10m의 세굴 깊이는 경고 지수가 될 수 있다. 이는 고유 진동수가 해당 범위 내에 있을 때 교량의 안전을 확보하기 위해 특별 점검이나 유지보수가 필요할 수 있다는 기본적인 시각을 제공한다.
향후 연구에서는 교량 형태, 토양 유형, 교각 형태 등 다양한 환경 조건을 이 모델에 적용할 것이다. 더 중요한 요인들을 찾아내고 교량 세굴 깊이 감지를 위한 유용한 공식을 도출할 것이다.
8. 참고 문헌:
[1] Shirole A.M., and Holt, R.C., 1991. “Planning for a Comprehensive Bridge Safety Assurance Program”, Transp. Res. Rec. No. 1290, Transportation Research Board, Washington D.C., 137-142
[2] Wardhana, K. and Hadipriono, F.C., 2003. “Analysis of Recent Bridge failures in the United States”, Journal of Performance of Constructed Facilities, Vol. 17, No. 3, pp. 144-150.
[3] Biezma, M.V. and Schanack, F., 2007. “Collapse of Steel Bridges”, Journal of Performance of Constructed Facilities, Vol. 21, pp.398-405.
[4] Dargahi, B., 1990. “Controlling Mechanism of Local Scouring”, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol.116, No.10, pp.1197-1214.
[5] Melville, B. W, Coleman, S. E., 2000. Bridge Scour, the University of Auckland, New Zealand.
[6] Melville, B.W., 1997. “Pier and Abutment Scour: Integrated Approach”, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol.123, No. 2, pp. 125-136.
[7] Richardson, J.E. and Panchang, V.G., 1998. “Three-Dimensional Simulation of Scour-Inducing Flow at Bridge Piers”, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 124, No. 5, pp. 530-540.
[8] Bolduc, L.C, Gardoni, P. and Briaud, J.L., 2008. “Probability of Exceedance Estimates for Scour Depth around Bridge Piers”, Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, Vol. 134, No. 2, pp. 175-184.
[9] Johnson, P.A., 1992. “Reliability-Based Pier Scour Engineering”, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 118, No. 10, pp. 1344-1358.
[10] Johnson, P. A. and B. M. Ayyub, 1992. “Assessing Time-Variant Bridge Reliability Due to Pier Scour” Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 118, No. 6, pp. 887-903.
[11] Lebeau, K.H. and Wadia-Fascetti, S.J., 2007. “Fault Tree Analysis of Constructed Facilities”, Journal of Performance of Constructed Facilities, Vol. 21, No. 4, pp.320-326.
[12] Holland, J. H., 1975. “Adaptation in natural and artificial systems”, University of Michigan Press, Ann Arbor, Mich.
[13] Goldberg, D. E., 1989, “Genetic algorithms in search”, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, Mass.
전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 왜 다른 시뮬레이션 기법 대신 유한요소법(FEM)을 선택했나요?
A1: 논문에 따르면, FEM은 말뚝 기초 유형, 토양 강도, 다양한 세굴 깊이와 같은 복잡한 조건을 정밀하게 모델링하는 데 적합하기 때문입니다. 대부분의 일반 모델은 사전 정의된 조건이 필요하고 특정 교량에만 적용할 수 있는 한계가 있지만, FEM은 다양한 환경 변수를 고려하여 실제 교량 환경을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있어 이 연구에 채택되었습니다.
Q2: FEM 시뮬레이션 데이터가 이미 있는데 유전 알고리즘(GA)을 사용한 이유는 무엇인가요?
A2: FEM 시뮬레이션은 방대한 양의 데이터를 생성했습니다. 이 수많은 데이터 포인트들 사이의 복잡한 관계를 수동으로 분석하여 세굴 깊이와 고유 진동수 간의 관계를 정의하는 보편적인 공식을 찾는 것은 매우 어렵습니다. 유전 알고리즘은 이 방대한 데이터 공간을 효율적으로 탐색하여 시뮬레이션 결과와 실제 값의 오차(RMSE)를 최소화하는 최적의 ‘맞춤형 일반 공식’을 자동으로 찾아내는 역할을 수행했습니다.
Q3: Figure 10에서 토양 강도가 거의 영향을 미치지 않는다는 결과가 왜 중요한가요?
A3: 이 발견은 감지 모델을 크게 단순화시켜 실용성을 높여주기 때문입니다. 현장에서 교각 아래의 토양 강도를 정확하게 측정하는 것은 매우 어렵습니다. 토양 강도에 따라 고유 진동수가 크게 변한다면, 이 방법은 실용성이 떨어질 것입니다. 하지만 이 연구는 토양 강도라는 불확실한 변수 없이도 고유 진동수만으로 세굴 깊이를 신뢰성 있게 추정할 수 있음을 보여주어, 실제 현장 적용 가능성을 크게 높였습니다.
Q4: 6m에서 12m 사이의 세굴 깊이가 ‘경고 지수’라는 것의 실질적인 의미는 무엇인가요?
A4: 이는 안전 관리의 중요한 임계점을 의미합니다. 6m 미만의 세굴에서는 고유 진동수 변화가 작아 감지가 어려울 수 있지만, 6m를 넘어서면서 진동수가 눈에 띄게, 그리고 12m에 가까워질수록 급격히 감소합니다. 이는 교량 기초의 지지력이 심각하게 약화되고 있으며 붕괴 위험이 빠르게 증가하고 있다는 명확한 신호입니다. 따라서 이 구간에 해당하는 진동수 변화가 감지되면 즉각적인 정밀 점검 및 보강 조치가 필요함을 의미합니다.
Q5: 시뮬레이션 결과는 어떻게 검증되었나요?
A5: 논문에 따르면, 시뮬레이션 결과는 현장 실험을 통해 검증되었습니다. “x 방향과 y 방향의 오차는 각각 약 2.64%~4.58%와 1.42%~4.99%였습니다. 유한요소 해석 결과는 수용 가능한 정확도 내에 있습니다”라고 명시되어 있어, 개발된 모델이 실제 교량의 거동을 신뢰성 있게 예측함을 확인했습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 위한 길
교량 붕괴의 주범인 세굴을 감지하는 것은 기존의 방식으로 많은 어려움이 있었습니다. 본 연구는 유한요소법과 유전 알고리즘을 결합하여 교량의 고유 진동수 변화만으로 위험한 교량 세굴 감지가 가능함을 입증한 중요한 돌파구를 제시했습니다. 특히 토양 강도와 무관하게 특정 세굴 깊이에서 진동수가 급격히 감소하는 ‘경고 구간’을 발견함으로써, 교량 안전 관리를 위한 실용적이고 정량적인 기준을 마련했습니다.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 Hsun-Yi HUANG 외 저자의 논문 “APPLICATION OF FINITE ELEMENT METHOD AND GENETIC ALGORITHMS IN BRIDGE SCOUR DETECTION”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Rui Lança, Cristina Fael, António Cardoso가 작성하여 발표한 “[Assessing equilibrium clear water scour around single cylindrical piers]” 논문을 기반으로 합니다. 이 자료는 STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: 평형 세굴 심도
Secondary Keywords: 교각 세굴, 수리 실험, CFD, 국부 세굴, 시간 변화, 예측 모델
Executive Summary
The Challenge: 기존의 교각 세굴 평형 상태 판단 기준은 주관적이며, 실제 최대 세굴 심도를 심각하게 과소평가하여 구조물 안전에 위험을 초래할 수 있습니다.
The Method: 단일 원형 교각 주변의 평형 세굴을 평가하기 위해 최대 46일간의 장기 수리 실험 5건을 수행하고, 6-매개변수 다항 함수를 이용한 데이터 외삽법의 유효성을 검증했습니다.
The Key Breakthrough: 단 7일간의 세굴 심도 기록에 6-매개변수 다항 함수를 적용하고 무한 시간으로 외삽하면, 최종 평형 세굴 심도를 매우 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 발견했습니다.
The Bottom Line: 이 연구는 기존의 실험 기간 및 평형 판단 기준의 한계를 극복하고, 더 짧은 실험 데이터로도 교량 구조물의 장기적인 안정성을 평가할 수 있는 강력한 분석 도구를 제시합니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
교량의 안전성을 평가할 때 교각 주변에서 발생하는 국부 세굴(local scour) 현상을 정확히 예측하는 것은 매우 중요합니다. 세굴은 교각 기초의 지지력을 약화시켜 교량 붕괴의 주요 원인이 될 수 있기 때문입니다. 수리 실험에서 세굴이 더 이상 “실질적으로” 또는 “인지할 수 있을 정도로” 증가하지 않는 ‘평형 상태’에 도달했다고 판단하는 시점은 연구자마다 해석이 달라 매우 주관적입니다.
이러한 주관성은 실험 결과의 신뢰성에 큰 영향을 미칩니다. 너무 짧은 기간의 실험 데이터에 의존하여 평형에 도달했다고 잘못 판단하면, 실제 발생할 수 있는 최대 세굴 심도를 심각하게 과소평가하게 됩니다. 이는 교량 설계 시 안전율을 잘못 계산하게 만드는 치명적인 오류로 이어질 수 있습니다. 본 연구는 이러한 기존 접근법의 문제점을 명확히 하고, 보다 객관적이고 신뢰할 수 있는 평형 세굴 심도 예측 방법의 필요성을 제기하며 시작되었습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 기존 평형 세굴 평가 방법의 타당성을 검증하기 위해 5가지의 장기 수리 실험을 수행했습니다. 실험은 길이 12.7m, 폭 0.83m, 깊이 1.0m의 콘크리트 및 유리벽 수로에서 진행되었습니다.
실험 조건은 다음과 같습니다.
– 유사(Sediment): 두 종류의 균일한 석영사(D50 = 0.86mm 및 1.28mm)를 사용했습니다. – 교각(Pier): 직경 63mm, 75mm, 80mm의 PVC 파이프를 사용하여 단일 원형 교각을 모사했습니다. – 실험 기간: 각 실험은 최소 24.9일에서 최대 45.6일까지 매우 긴 시간 동안 수행되어, 세굴의 장기적인 시간 변화를 관찰했습니다.
연구팀은 시간에 따른 세굴 심도 변화를 정밀하게 측정했습니다. 수집된 데이터는 Melville & Chiew (1999), Cardoso & Bettess (1999) 등 기존에 널리 사용되던 평형 판단 기준과 비교 분석되었습니다. 또한, Bertoldi and Jones (1998)가 제안한 4-매개변수 다항 함수와 이를 개선한 6-매개변수 다항 함수를 데이터에 적용하여 무한 시간(t=∞)에서의 최종 평형 세굴 심도를 외삽(extrapolate)하는 새로운 접근법의 정확도를 평가했습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
Finding 1: 기존 평형 판단 기준의 심각한 오차
연구 결과, 일반적으로 사용되는 평형 판단 기준들은 최종 세굴 심도를 상당히 과소평가하는 경향이 있었습니다. 이는 실험이 아직 평형에 도달하지 않았음에도 불구하고, 세굴 속도가 일시적으로 느려지는 구간을 평형 상태로 오인할 수 있기 때문입니다.
Table 2의 데이터에 따르면, Melville & Chiew (1999)의 기준을 적용했을 때 예측된 최종 세굴 심도는 6-매개변수 함수로 외삽한 값에 비해 최대 -23%(실험 #2)까지 낮게 나타났습니다. 가장 오차가 적었던 Cardoso & Bettess (1999)의 방법조차도 최대 -13%의 오차를 보였습니다. 이는 기존의 방법들이 교각의 장기적인 안전성을 평가하는 데 있어 심각한 오류를 야기할 수 있음을 명확히 보여줍니다.
Figure 4. a) Definition of time to equilibrium and end-scour depth according to Cardoso and Bettess (1999)
Finding 2: 7일 데이터 기반 외삽법의 높은 정확도
본 연구의 가장 중요한 발견은, 비교적 짧은 기간의 실험 데이터만으로도 최종 평형 세굴 심도를 신뢰성 있게 예측할 수 있다는 점입니다. 특히 6-매개변수 다항 함수(Equation 2)를 사용하여 데이터를 외삽하는 방법이 매우 효과적이었습니다.
Table 4는 서로 다른 기간(4일, 7일, 15일)의 데이터 기록을 사용하여 최종 세굴 심도를 외삽한 결과를 전체 기록(최대 46일)으로 외삽한 값과 비교합니다. – 4일 기록: 외삽 결과는 -21%에서 +12%까지 큰 편차를 보여 신뢰성이 낮았습니다. – 7일 기록: 외삽 결과는 -7%에서 +5% 사이의 훨씬 더 좁은 오차 범위를 보였습니다. 이는 단 7일간의 데이터만으로도 매우 견고하고 신뢰할 수 있는 예측이 가능함을 의미합니다. – 15일 기록: 7일 기록에 비해 예측 정확도가 약간 향상되었지만, 그 개선 폭은 미미했습니다.
결론적으로, 약 7일간의 세굴 심도 데이터를 6-매개변수 다항 함수로 외삽하는 것이 정확도와 실험 효율성 측면에서 최적의 균형을 제공하는 것으로 나타났습니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Hydraulic/Civil Engineers: 이 연구는 시간과 비용이 많이 소요되는 장기 수리 실험을 대체할 수 있는 효과적인 대안을 제시합니다. 잘 설계된 7일간의 실험과 본 논문에서 제안된 분석 기법을 결합하면, 교각 기초 설계에 필요한 신뢰성 있는 최종 세굴 심도 데이터를 확보할 수 있습니다.
For Infrastructure Project Managers: 더 짧은 실험으로 최대 세굴 심도를 정확하게 예측할 수 있게 됨에 따라, 안전성 평가를 저해하지 않으면서도 프로젝트 일정을 단축하고 실험 비용을 절감할 수 있습니다.
For CFD Modelers: 본 연구에서 얻어진 장기 실험 데이터와 기존 방법들의 한계점은 세굴 과정에 대한 CFD 시뮬레이션 모델을 검증하는 데 귀중한 벤치마크 자료를 제공합니다. 특히 6-매개변수 함수는 장기적인 시뮬레이션 결과가 지향해야 할 목표 거동을 제시할 수 있습니다.
Paper Details
Assessing equilibrium clear water scour around single cylindrical piers
1. Overview:
Title: Assessing equilibrium clear water scour around single cylindrical piers
Author: Rui Lança, Cristina Fael, António Cardoso
Year of publication: 2010 (inferred from source)
Journal/academic society of publication: River Flow 2010 Conference (inferred from source)
Keywords: Local scour; Single piers; Equilibrium phase.
2. Abstract:
본 연구의 목적은 실험 연구에서 단일 원형 교각의 세굴 평형 단계 시작을 평가하기 위한 기존 접근법의 타당성을 조사하는 것입니다. 5개의 장기 실험 결과가 보고되었습니다. 주어진 세굴 실험이 평형 단계에 도달했는지 여부를 결정하는 데 사용되는 일반적인 방법들이 잘못될 수 있음이 논의를 통해 충분히 나타났습니다. 또한, 평형 도달 시간에 대한 기존 예측 변수들이 평형 심도에 대해 상당히 잘못된 예측을 초래할 수 있음도 보여주었습니다. 마지막으로, 일반적으로 7일간의 세굴 심도 기록을 6-매개변수 다항 함수로 조정하고 무한 시간으로 외삽하면 단일 원형 교각에서의 평형 세굴 심도에 대한 견고한 값을 얻을 수 있는 것으로 보입니다.
3. Introduction:
1950년대 이래로 많은 연구자들이 교량 교각 및 교대에서의 세굴 과정을 이해하고 세굴 심도 예측 변수를 도출하기 위해 실험 연구를 수행해 왔습니다. 그러나 지난 20년 전까지 보고된 많은 연구들은 평형에 도달하기에 충분히 길지 않은 실험에 기반했을 수 있습니다. 최근에는 세굴 심도의 시간적 변화에 대한 연구가 강화되었지만, 세굴 깊이가 “실질적으로” 더 이상 증가하지 않는 평형 상태의 정의는 여전히 주관적입니다. 이러한 주관성은 실험실에서 평형을 달성하는 데 필요한 시간에 중요한 영향을 미칩니다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위한 대안적 접근법을 평가하고자 합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
교각 주변의 국부 세굴은 흐름에 의해 발생하는 강력한 와류 시스템으로 인해 발생하며, 시간이 지남에 따라 점차 깊어집니다. 세굴 과정은 초기 단계, 주요 단계, 그리고 평형 단계로 나뉩니다. 특히 맑은 물 세굴(clear-water scour) 조건에서는 주요 단계가 매우 길며 평형 세굴 심도에 점근적으로 접근합니다.
Status of previous research:
많은 연구자들이 평형 상태를 정의하기 위해 다양한 기준을 제시했습니다. 예를 들어, Melville and Chiew (1999)는 24시간 동안 세굴 속도가 교각 직경의 5% 미만으로 감소할 때를 평형 시간으로 정의했습니다. Cardoso and Bettess (1999)는 세굴 심도 대 시간의 로그 그래프 기울기가 0에 가까워지는 시점으로 평형을 판단했습니다. 그러나 이러한 기준들은 자의적이며, 일시적인 정체기 이후에 세굴이 다시 시작될 수 있다는 비판도 있습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 단일 원형 교각에서 세굴의 평형 단계 시작을 평가하는 기존 접근법들의 타당성을 조사하고, 비교적 짧은 기간의 실험 데이터로부터 최종 평형 세굴 심도를 신뢰성 있게 예측할 수 있는 대안적 방법을 제시하는 것입니다.
Core study:
연구의 핵심은 5건의 장기 수리 실험을 통해 얻은 세굴 심도 시간 기록을 분석하는 것입니다. 이 데이터를 사용하여 기존의 여러 평형 판단 기준(Melville & Chiew, Cardoso & Bettess 등)의 정확도를 평가하고, 4-매개변수 및 6-매개변수 다항 함수를 이용한 외삽법의 성능과 비교했습니다. 특히, 실험 기간을 인위적으로 단축(예: 4일, 7일, 15일)하여 짧은 데이터만으로도 최종 평형 심도를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지를 체계적으로 검증했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
본 연구는 통제된 실험실 환경에서 5건의 장기 수리 실험을 수행하는 실험적 연구 설계를 채택했습니다. 교각 직경, 유사 입경 등 일부 변수를 변경하며 세굴의 시간적 변화를 관찰하고, 이를 다양한 분석 모델에 적용하여 그 유효성을 비교 평가했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
데이터는 수로에 설치된 교각 주변의 최대 세굴 심도를 시간 경과에 따라 포인트 게이지(point gauge)를 사용하여 ±1mm의 정확도로 측정하여 수집되었습니다. 수집된 시계열 데이터(time-series data)는 기존의 평형 판단 기준들과 비교되었으며, 비선형 회귀 분석을 통해 4-매개변수 및 6-매개변수 다항 함수에 적합(fitting)시켜 무한 시간에서의 평형 세굴 심도를 외삽했습니다.
Research Topics and Scope:
연구 범위는 맑은 물 조건 하에서 단일 수직 원형 교각 주변에서 발생하는 국부 세굴로 제한됩니다. 실험은 상대 수심(d/Dp)이 약 2이고, 상대 유사 크기(Dp/D50)가 49.2에서 93.0 사이인 조건에서 수행되었습니다. 이는 세굴 심도를 최대화하는 조건에 해당합니다.
6. Key Results:
Key Results:
기존의 평형 판단 기준들은 최종 평형 세굴 심도를 최대 23%까지 과소평가할 수 있으며, 이는 매우 오류가 클 수 있음을 보여줍니다.
평형 도달 시간에 대한 기존 예측 공식들 또한 최종 세굴 심도를 예측하는 데 상당한 오차를 유발할 수 있습니다.
6-매개변수 다항 함수는 4-매개변수 함수보다 장기 세굴 데이터에 더 잘 부합하여 외삽에 더 적합합니다.
약 7일간의 세굴 심도 기록을 6-매개변수 다항 함수로 조정하고 무한 시간으로 외삽하면, 전체 기간의 데이터를 사용한 결과와 매우 유사한 견고한 평형 세굴 심도 값을 얻을 수 있습니다.
Figure List:
Figure 1. Time evolution of the scour depth
Figure 2. Time evolution of scour depth written in the coordinates of Oliveto and Hager (2005)
Figure 3. a) Data of Exp. # 2 adjusted by equation (1); b) idem for equation (2)
Figure 4. a) Definition of time to equilibrium and end-scour depth according to Cardoso and Bettess (1999)
7. Conclusion:
최대 약 46일 동안 수행된 단일 원형 교각에서의 세굴 실험은 명확한 평형에 도달하지 않았으며, 특히 더 미세한 유사에서 이러한 경향이 두드러졌습니다. 평형 단계의 시작을 결정하기 위해 실제 사용되는 일반적인 방법들은 상당히 오류가 있을 수 있습니다. 또한, 평형 도달 시간에 대한 기존 예측 변수들은 평형 세굴 심도에 대해 심각하게 잘못된 예측을 초래할 수 있습니다. 결론적으로, 일반적으로 7일간의 세굴 심도 기록을 6-매개변수 다항 함수(Equation 2)로 조정하고 무한 시간으로 외삽하는 방법이 단일 원형 교각에서의 평형 세굴 심도에 대한 견고한 값을 산출하는 것으로 보입니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 기존의 4-매개변수 다항 함수(Eq. 1) 대신 6-매개변수 함수(Eq. 2)를 도입한 이유는 무엇인가요?
A1: 논문의 Figure 3에서 볼 수 있듯이, 4-매개변수 함수는 장기간의 실제 세굴 데이터에 완벽하게 부합하지 않는 경향을 보였습니다. 특히 시간이 많이 경과한 후의 데이터에서 편차가 발생했습니다. 반면, 6-매개변수 함수는 추가적인 매개변수를 통해 데이터의 복잡한 거동을 더 잘 포착하여 전체 실험 기간에 걸쳐 훨씬 더 정밀한 적합(fit)을 보여주었습니다. 이는 무한 시간으로 외삽하여 최종 평형 심도를 예측할 때 더 높은 신뢰성을 제공하기 때문에 새로운 함수가 도입되었습니다.
Q2: 논문에서는 46일이 지난 후에도 평형에 “명확하게 도달하지 않았다”고 언급합니다. 이것이 실제 구조물에 대해 무엇을 의미하나요?
A2: 이는 세굴이 점근적으로 평형에 접근하는 과정이며, 이론적으로는 결코 완전히 멈추지 않을 수 있음을 시사합니다. 실제 자연 환경에서도 마찬가지로, 세굴 속도는 시간이 지남에 따라 극도로 느려지지만 0이 되지는 않을 수 있습니다. 중요한 것은 공학적 관점에서 더 이상 구조물에 위협이 되지 않는 실질적인 최종 한계 깊이를 예측하는 것이며, 본 논문에서 제안한 외삽법이 바로 이 목표를 달성하기 위한 효과적인 도구입니다.
Q3: Table 2를 보면 Cardoso and Bettess (1999)의 방법이 다른 전통적인 방법보다 오차가 적었습니다. 이 방법을 그냥 사용하면 안 되나요?
A3: 해당 방법이 다른 기준보다 더 나은 성능을 보인 것은 사실이지만, 여전히 -2%에서 -13%에 이르는 상당한 과소평가 오차를 보였습니다. 또한 이 방법은 데이터 그래프에서 ‘고원(plateau)’ 즉, 수평 구간을 식별하는 것에 의존합니다. 하지만 논문에서 지적했듯이, 이러한 고원은 일시적인 현상일 수 있으며 이후에 세굴이 다시 활발해질 수 있어 평형 상태로 판단하기에는 오해의 소지가 있습니다. 따라서 더 객관적이고 견고한 6-매개변수 외삽법이 더 우수한 대안입니다.
Q4: 실험 결과에서 사용된 모래 종류가 얼마나 중요했나요?
A4: 모래 종류는 결과에 중요한 영향을 미쳤습니다. Table 2에 대한 논의에서 언급되었듯이, 더 미세한 모래(실험 #1, #2)를 사용한 실험에서 예측 오차가 더 크게 나타났습니다. 이는 교각 주변의 와류 시스템이 미세한 입자를 더 오랫동안 유실시킬 만큼 강력하게 유지되기 때문입니다. 이는 미세 토사 지반에서 평형 세굴 심도를 예측하는 것이 더 어렵다는 것을 의미하며, 이러한 까다로운 조건에서도 신뢰할 수 있는 예측 방법의 중요성을 강조합니다.
Q5: 논문은 7일간의 기록이 충분하다고 결론 내렸습니다. 실험을 15일처럼 더 길게 실행하면 어떤 이점이 있나요?
A5: Table 4의 결과에 따르면, 실험 기간을 7일에서 15일로 늘렸을 때 예측 정확도의 개선은 “미미한(marginal)” 수준에 그쳤습니다. 즉, 추가적인 8일 동안 실험을 계속하는 데 드는 시간과 비용에 비해 정확도 향상이라는 이점이 크지 않았습니다. 따라서 실용적인 관점에서 볼 때, 7일간의 실험은 정확도와 실험 효율성 사이에서 최적의 균형을 제공하는 가장 합리적인 기간이라고 할 수 있습니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
교각의 장기적인 안정성을 보장하기 위해 평형 세굴 심도를 정확하게 예측하는 것은 필수적입니다. 본 연구는 기존의 주관적인 평형 판단 기준이 심각한 오차를 유발할 수 있음을 명확히 하고, 단 7일간의 실험 데이터와 6-매개변수 다항 함수 외삽법을 통해 최종 세굴 심도를 신뢰성 있게 예측할 수 있는 강력하고 효율적인 대안을 제시했습니다. 이 방법론은 R&D 및 운영 단계에서 비용과 시간을 절감하면서도 구조물의 안전성을 한층 더 높이는 데 기여할 것입니다.
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Assessing equilibrium clear water scour around single cylindrical piers” by “Rui Lança, Cristina Fael, António Cardoso”.
Source: The time records of the scour depth are available at http://w3.ualg.pt/~rlanca/riverflow2010.htm
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“Advanced Hydraulic Modeling Solutions for Water Infrastructure | FLOW-3D HYDRO” 웨비나에서 다뤄진 주요 내용을 바탕으로, FLOW-3D HYDRO가 수자원 인프라 프로젝트에 어떻게 기여하는지 질의응답 형식으로 알아보겠습니다.
Q1: 3D CFD(전산 유체 역학)가 기존 모델링 방식과 다른 점은 무엇인가요?
A1: 3D CFD는 유체의 움직임과 주변 환경과의 상호작용을 매우 정확하고 상세하며 동적으로 시뮬레이션하는 도구입니다. 기존의 1D 또는 2D 모델링은 ‘깊이 평균 유동’과 같은 제한적인 가정을 사용하는 반면, 3D CFD는 이러한 가정이 필요 없이 유체 속도의 모든 세 가지 구성 요소를 계산합니다. 덕분에 수리 구조물과 같이 강한 수직 유동 가속이 발생하는 복잡한 문제에 특히 유용하며, 훨씬 더 넓은 범위의 시나리오에 적용할 수 있습니다.
Q2: 3D CFD 모델링을 어떤 상황에서 고려해야 할까요?
A2: 3D CFD 모델링을 사용하면 좋은 상황은 여러 가지가 있습니다.
높은 정확도가 필요할 때: 위어(weir)와 같이 수직 유동 가속이 강하게 발생하는 곳에서는 기존 모델링 도구의 가정이 맞지 않을 수 있습니다.
고위험, 고비용 프로젝트: 수백만 달러의 건설 비용이 드는 프로젝트에서는 가장 정확한 모델링 도구를 사용하는 것이 중요합니다.
유연성과 다용도성이 필요할 때: 비표준 또는 특이한 디자인에 대한 표준 지침이 없을 때 유용합니다.
복잡하거나 상호작용하는 다중 물리 분석: 퇴적물 운송, 공기 혼입, 움직이는 물체 등 유동과 상호작용하는 다른 측면을 분석해야 할 때 효과적입니다.
다른 모델링 도구를 보완할 때: 3D CFD에서 얻은 정보를 사용하여 더 큰 규모의 1D 또는 2D 모델을 보완할 수 있습니다.
물리적 모델링과 연계할 때: 물리적 모델의 크기를 줄이고 검증 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다.
효과적인 의사소통이 필요할 때: 복잡한 구조물 설계나 수리학적 개념을 비전문가 이해관계자에게 매우 효과적으로 시각적으로 전달할 수 있습니다.
Q3: FLOW-3D HYDRO는 어떤 종류의 소프트웨어이며, 주요 특징은 무엇인가요?
A3: FLOW-3D HYDRO는 Flow Science가 45년 이상 CFD 모델 개발을 통해 쌓은 전문성을 바탕으로 수자원 애플리케이션에 특화하여 개발된 완벽한 3D CFD 모델링 솔루션입니다. 주요 특징으로는 ‘자유 표면 응용 분야’와 ‘고급 다중 물리’에 특화된 최첨단 기술, ‘FLOW-3D POST’를 이용한 고급 후처리 기능, 그리고 수자원 관련 전문 지식을 갖춘 ‘글로벌 기술 지원 팀’이 있습니다. 이 소프트웨어는 댐 및 수문, 하수 시스템, 강 및 환경 응용, 수처리, 항만 및 해안 응용 등 광범위한 수자원 관련 문제를 해결하는 데 ‘매우 다용도로’ 사용될 수 있습니다.
Q4: FLOW-3D HYDRO가 실제 엔지니어링 프로젝트에서 어떻게 활용되었나요?
A4: FLOW-3D HYDRO는 다양한 실제 엔지니어링 문제 해결에 성공적으로 적용되었습니다. 몇 가지 대표적인 사례를 말씀드릴 수 있습니다.
하수도 시스템: 영국 Mut MacDonald는 FLOW-3D HYDRO를 활용하여 기존 하수도 시스템 업그레이드를 통해 방류를 줄이고, 퇴적물 축적을 최소화하며, 드롭 샤프트의 공기 혼입을 제어하는 복잡한 설계를 성공적으로 검증했습니다.
해안선 복원력: Coast & Harbor Engineering은 루이지애나 해안의 침식을 줄이기 위해 ‘가상 수치 실험실’로 FLOW-3D HYDRO를 사용하여 인공 암초의 파도 감쇠 성능을 예측했습니다. 실제로 설치 후 파도 감소 80%, 해안선 후퇴 약 50%를 달성했으며, 이는 모델 예측과 거의 일치했습니다.
어도(Fish Passages): Ford Hydro는 FLOW-3D를 사용하여 어도의 수리학적 성능을 설계 기준에 맞춰 검증했습니다. 이를 통해 어류 이동에 필요한 유속 조건을 분석하고, 궁극적으로 2,700마리 이상의 어류와 13가지 다른 종이 이동하는 ‘매우 높은 성공률’을 기록했습니다.
Q5: FLOW-3D HYDRO를 사용했을 때 얻을 수 있는 주요 이점은 무엇인가요?
A5: FLOW-3D HYDRO는 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다.
정확도 향상: 특히 복잡한 수리 구조물에서 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
유연성 및 위험 감소: 비표준 설계 및 고위험 프로젝트에서 설계를 테스트하고 검증하여 잠재적 위험을 줄입니다.
효과적인 의사소통: 복잡한 개념을 시각적으로 전달하는 데 매우 유용하여 이해관계자와의 소통을 원활하게 합니다.
수자원 산업에 특화된 솔루션: 자유 표면 모델링, 퇴적물 운송, 공기 혼입 등 수리학 분야에 특화된 기능을 갖추고 있으며, 수리학 엔지니어를 위한 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다.
우수한 지원: 풍부한 교육 콘텐츠 라이브러리와 기술 지원 서비스를 통해 사용자들이 효과적으로 소프트웨어를 활용할 수 있도록 돕습니다.
이 소개자료는 February 2014, Bulletin of Environment, Pharmacology and Life Sciences에 수록된 Simulation of Flow on Bottom Turn out Structures with Flow 3D 논문에 대한소개자료입니다.
Fig.(6) view of an 3D modeling
연구 목적
본 연구는 FLOW-3D를 사용하여 바닥 전환 구조물의 흐름을 시뮬레이션하는 것을 목적으로 함.
연구 방법:
모델링 설정
FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 바닥 취수구조물의 흐름 거동을 수치적으로 모의실험하였음.
취수구조물의 기하학적 형상 및 하천 흐름 조건을 모델에 반영하였음.
다양한 설계 변수에 대한 모델링을 수행하여 최적의 설계 방안을 도출하고자 하였음.
모델 검증
수치 모델의 결과를 실험실 데이터 또는 현장 관측 자료와 비교하여 검증하였을 것으로 예상됨.
유량, 수위, 흐름 속도 등 주요 흐름 변수에 대한 모델의 예측 성능을 평가하였을 것으로 예상됨.
모델의 신뢰성을 확보하기 위해 민감도 분석 및 불확실성 분석을 수행하였을 것으로 예상됨.
주요 결과:
흐름 특성 분석
바닥 취수구조물 내부의 흐름 특성을 FLOW-3D 모델을 통해 분석하였을 것으로 예상됨.
취수 효율 및 에너지 손실 등 구조물의 성능을 평가하였을 것으로 예상됨.
바닥 전환 구조물의 흐름 패턴 및 거동을 시각적으로 제시하였을 것으로 예상됨.
구조물 영향 평가
바닥 전환 구조물의 설계 변수가 흐름 특성에 미치는 영향을 평가하였을 것으로 예상됨.
구조물의 형상 및 크기가 취수 효율에 미치는 영향을 분석하였을 것으로 예상됨.
수치 모의실험 결과를 바탕으로 바닥 전환 구조물의 설계 및 운영 최적화 방안을 제시하였을 것으로 예상됨.
결론 및 시사점:
FLOW-3D 소프트웨어를 이용한 수치 모델링은 바닥 전환 구조물의 흐름 특성을 분석하고 설계하는 데 효과적인 도구임이 확인되었을 것으로 예상됨.
본 연구 결과는 바닥 취수구조물의 설계 및 운영 효율성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됨.
향후 다양한 하천 조건 및 취수 요구량에 대한 추가적인 연구를 통해 모델의 적용성을 확대할 필요가 있음.
Fig (2) is the sketch of the experimental setup.
Fig.(4) view of an simulation
Fig.(6) view of an 3D modeling
레퍼런스:
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이 소개자료는 Water Resources Engineering Journal Spring 2022. Vol 15. Issue 52에 개제된 Numerical simulation of geotechnical effects on local scour in inclined pier group with Flow-3D software 논문에 대한 소개자료입니다.
Figure 10 – Scour pit around pile group with different pile cap installation levels
연구 목적
본 연구는 경사 교각 그룹 주변의 세굴에 미치는 말뚝의 기하학적 형상과 말뚝 캡 수평 조절의 영향을 수치 시뮬레이션을 통해 조사하는 것을 목적으로 함.
연구 방법
모델링 설정
FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 경사 교각 그룹 주변의 세굴 현상을 수치적으로 모의실험하였음.
말뚝의 기하학적 형상과 퇴적층의 말뚝 캡 수평 조절 효과를 고려하여 모델을 설정하였음.
다양한 흐름 조건 및 교각 배열에 대한 모델링을 수행하여 세굴 특성을 분석하였음.
모델 검증
수치 모델의 결과를 실험실 데이터 또는 현장 관측 자료와 비교하여 검증하였을 것으로 예상됨.
세굴 깊이, 세굴공의 형태 등 주요 세굴 변수에 대한 모델의 예측 성능을 평가하였을 것으로 예상됨.
모델의 신뢰성을 확보하기 위해 민감도 분석 및 불확실성 분석을 수행하였을 것으로 예상됨.
주요 결과:
흐름 특성 분석
경사 교각 그룹 주변의 유속, 압력 분포 등 흐름 특성을 FLOW-3D 모델을 통해 분석하였을 것으로 예상됨.
말뚝 형상 및 말뚝 캡 수평 조절이 흐름 패턴 및 와류 형성에 미치는 영향을 시각적으로 제시하였을 것으로 예상됨.
세굴 발생 메커니즘과 관련된 흐름 특성을 파악하여 세굴 예측의 정확도를 높였을 것으로 예상됨.
구조물 영향 평가
말뚝의 기하학적 형상이 세굴 깊이 및 세굴공의 크기에 미치는 영향을 평가하였을 것으로 예상됨.
말뚝 캡 수평 조절이 세굴 방지 효과에 미치는 영향을 분석하였을 것으로 예상됨.
수치 모의실험 결과를 바탕으로 교각 기초 설계 시 고려해야 할 중요한 요소를 제시하였을 것으로 예상됨.
결론 및 시사점:
FLOW-3D 소프트웨어를 이용한 수치 모델링은 경사 교각 그룹 주변의 세굴 현상을 분석하고 예측하는 데 효과적인 도구임이 확인되었을 것으로 예상됨.
말뚝의 기하학적 형상과 말뚝 캡 수평 조절은 교각 기초 설계 시 고려해야 할 중요한 요소임이 밝혀졌음.
본 연구 결과는 교각 기초의 안정성을 확보하고 교량 붕괴를 예방하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됨.
Figure 10 – Scour pit around pile group with different pile cap installation levels
Figure 11 – Final longitudinal scour profile for different pile cap installation levels a) Above the bed (Z/Tp = 0), b) At the bed level (Z/Tp = -1), c) Below the bed (Z/Tp = -2)
Reference
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본 소개자료는 2021, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 920 012036에 발표된 A hydrodynamic model of an embankment breaching due to overtopping flow using FLOW-3D 논문에 대한 소개자료입니다.
Figure 7. Modelling results of velocity magnitude of the embankment at time interval (a) 60 s, (b) 100 s, and (c) 140 s.
연구 목적
본 연구는 FLOW-3D를 사용하여 제방 월류로 인한 제방 파괴의 수력학적 모델을 개발하는 것을 목적으로 함.
연구 방법:
모델링 설정
FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 제방 월류로 인한 파괴 현상을 수치적으로 모의실험하였음.
제방의 기하학적 형상 및 재료 특성을 모델에 반영하였음.
월류 흐름 조건 및 하류 수위를 설정하여 모의실험을 수행하였음.
모델 검증
개발된 수력학적 모델의 결과를 기존의 실험 연구 또는 실제 제방 파괴 사례와 비교하여 검증하였을 것으로 예상됨.
파괴 시간, 파괴 형상, 유출 수문곡선 등 주요 변수에 대한 모델의 예측 성능을 평가하였을 것으로 예상됨.
다양한 시나리오에 대한 민감도 분석을 통해 모델의 신뢰성을 확인하였을 것으로 예상됨.
주요 결과:
흐름 특성 분석
제방 월류 시 발생하는 흐름의 속도, 수심, 압력 분포 등을 FLOW-3D 모델을 통해 분석하였을 것으로 예상됨.
제방 표면에서의 전단 응력 분포를 파악하여 침식 가능성이 높은 영역을 확인하였을 것으로 예상됨.
파괴 진행 과정에 따른 흐름 특성의 변화를 시뮬레이션을 통해 시각적으로 제시하였을 것으로 예상됨.
구조물 영향 평가
제방의 재료적 특성 및 기하학적 형상이 파괴 과정에 미치는 영향을 평가하였을 것으로 예상됨.
월류 수위 및 지속 시간이 파괴 규모 및 시간에 미치는 영향을 분석하였을 것으로 예상됨.
수치 모의실험 결과를 바탕으로 제방의 안정성 평가 및 보강 대책 마련에 필요한 정보를 제공하였을 것으로 예상됨.
결론 및 시사점:
FLOW-3D를 이용한 수력학적 모델은 제방 월류로 인한 파괴 현상을 이해하고 예측하는 데 유용한 도구임이 확인되었을 것으로 예상됨.
모델링 결과는 제방 설계, 운영 및 비상 대응 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대됨.
향후 다양한 제방 조건 및 파괴 시나리오에 대한 추가적인 연구를 통해 모델의 적용성을 확대할 필요가 있음.
Figure 2. Modelling setup; (a) Meshing size, (b) Boundary conditions, (c) Initial conditions, and (d) Flux setupFigure 7. Modelling results of velocity magnitude of the embankment at time interval (a) 60 s, (b) 100 s, and (c) 140 s.
레퍼런스:
Foster M, Fell R and Spannagle, M (2000) The statistics of embankment dam failures and accidents Can. Geotech. J 37(5) 1000–1024.
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실험 데이터와의 비교를 통해 FLOW-3D 모델의 정확성과 적용 가능성을 평가하였을 것으로 예상됨.
주요 결과
흐름 특성 분석
교각 주변의 유속 및 압력 분포와 같은 흐름 특성을 FLOW-3D 모델을 통해 분석하였을 것으로 예상됨.
단일 교각과 다중 교각 주변의 흐름 패턴의 차이를 확인하였을 것으로 예상됨.
세굴 발생 메커니즘과 관련된 흐름 특징을 파악하였을 것으로 예상됨.
구조물 영향 평가
교각의 존재가 주변 흐름에 미치는 영향을 평가하였을 것으로 예상됨.
교각 직경 및 배열 방식이 세굴 깊이에 미치는 영향을 분석하였을 것으로 예상됨.
수치 모의실험 결과를 통해 교량 설계 시 고려해야 할 중요한 요소를 제시하였을 것으로 예상됨.
결론 및 시사점
FLOW-3D 모델은 교각 주변의 국부 세굴 현상을 분석하는 데 유용한 도구임이 확인되었을 것으로 예상됨.
수치 모의실험 결과는 교량 설계 및 안전성 평가에 기여할 수 있을 것으로 기대됨.
향후 다양한 교각 형태 및 하상 조건에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 예상됨.
Figure 2: Developed model in flow-3d for single pier.
Figure 9: 3D maximum sour around single pier (no initial flow)
레퍼런스
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이 소개 자료는 “Water Supply Vol 22 No 10″에 게재된 “Numerical simulation of pollution transport and hydrodynamic characteristics throughthe river confluence using FLOW 3D” 논문을 기반으로 작성되었습니다.
Figure 6 | (a) Contaminant concentration distribution (gr/L) at 13 cm distance from channel bed; (b) contaminant concentration distribution
(gr/L) at 17 cm distance from the channel bed.
1. 연구 목적
주요 연구 질문:
본 연구는 하천망의 지류를 통해 유입되는 오염 물질의 농도와 본류와 지류 간의 수위 차이가 오염 물질 혼합에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 한다.
특히, 90도 각도로 합류하는 지류와 본류를 대상으로 오염 물질의 혼합과 확산, 그리고 그에 따른 수리학적 현상을 분석하고자 한다.
기존 연구의 한계:
기존의 합류점에서의 침식 및 퇴적 과정에 대한 연구는 많았으나, 오염 물질의 혼합 및 분포와 관련된 효과적인 매개 변수에 대한 정보는 여전히 부족하다.
따라서 본 연구는 오염 물질 혼합 및 분포에 대한 이해를 높이고, 오염 영향을 줄이기 위한 수위 조절 구조의 필요성을 강조하고자 한다.
2. 연구 방법
수치 모델링:
본 연구에서는 FLOW 3D 수치 모델을 사용하여 하천 합류점에서의 오염 물질 수송 및 수리학적 특성을 시뮬레이션하였다.
모델은 주류 7m, 폭 1m, 지류 길이 1.8m, 폭 1m, 높이 1m의 3차원 형상으로 설계되었으며, 합류점 부근에는 정확도를 높이기 위해 중첩 격자(nested mesh)를 사용하였다.
경계 조건:
주류와 지류의 상류에는 일정한 수압 조건(constant pressure)을 적용하였고, 주류 하류에는 자유 유출 조건(free outlet)을 설정하였다.
중첩 격자에는 다양한 방향으로부터의 경계 조건 유입을 고려하여 대칭 조건(symmetry boundary condition)을 적용하였다.
3. 주요 결과
수위 차이와 혼합:
지류와 본류 간의 수위 차이가 증가할수록 횡방향 혼합이 더 빠르게 일어나는 것을 확인하였다.
수위 차이가 없는 경우에는 혼합 곡선 추출 방법을 통해 횡방향 혼합이 완료되는 하천 길이를 파악하였다.
재순환 영역의 특징:
합류점의 재순환 영역에서 가장 높은 오염 물질 농도와 유속 벡터가 관찰되었으며, 2차 흐름이 발생하여 오염 물질을 일시적으로 가두는 현상을 확인하였다.
이 영역은 높은 전단 속도, 난류 에너지, 난류 강도를 가지며, 때로는 음의 회전 흐름으로 인해 낮은 종방향 유속을 나타냈다.
4. 결론
수위 조절의 중요성:
수위 차이는 지류에서 본류로 오염 물질이 유입되는 데 가장 중요한 요인이며, 본류의 오염 영향을 줄이기 위해 합류점에 수위 조절 구조를 설치하는 것이 필요하다.
본 연구에서 관찰된 합류점에서의 흐름 패턴과 영역들은 기존 연구와 일치했으며, 각 영역이 오염 물질 확산에 미치는 영향을 논의하였다.
향후 연구 방향:
재순환 영역에서 생성되는 와류는 오염 물질을 일시적으로 포획하고 농도를 증가시키는 데 효과적인 매개 변수이다.
지류에서 홍수 흐름이 발생하여 지류의 수위가 본류보다 높아지는 경우에만 합류점 상류에서 오염 농도 증가가 관찰되었다.
Figure 1 | Conceptual model of different flow pattern zones through the river confluence.
Figure 6 | (a) Contaminant concentration distribution (gr/L) at 13 cm distance from channel bed; (b) contaminant concentration distribution
(gr/L) at 17 cm distance from the channel bed.
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기후변화로 인해 극한 강우 발생 빈도가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해 기존 댐의 홍수 방류 능력을 증대하는 사업이 진행 중임.
충주댐은 기존 여수로 용량(17,000 m³/s) 외에도 추가적인 홍수 방류를 위해 보조여수로(11,000 m³/s) 건설이 계획됨.
대형 수리구조물 설계에는 물리적 수리 모형 실험이 일반적으로 활용되지만, 비용과 시간이 많이 소요되고 다양한 대안을 검토하기 어려운 한계가 있음.
최근 3차원 수치해석(FLOW-3D 등)이 물리 실험을 대체할 수 있는 대안으로 떠오르고 있음.
연구 목적
FLOW-3D를 활용하여 충주댐 보조여수로 설계의 적절성을 평가하고,
월류위어(Spillway), 접근수로(Approach Channel), 도류터널(Tunnel) 등 주요 구조물의 수리학적 특성을 분석하여,
설계 기준을 만족하지 못하는 부분에 대한 개선안을 제시함.
연구 방법
FLOW-3D 모델링 설정
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 해석 수행.
난류 모델: RNG k-ε 난류 모델 적용.
격자(grid) 설정:
구조물이 복잡한 영역은 세밀한 격자 사용, 단순한 영역은 큰 격자로 구성하여 계산 효율 최적화.
총 격자 수: 약 17,680,256개.
경계 조건(Boundary Conditions):
상류(저수지) 수위: EL. 146.0m
하류(방류 구간) 수위: EL. 89.6m
비교 분석 대상
기존 설계안
개선 설계안:
월류위어 폭 확대
접근수로 위치 조정
도류터널 직경 확대 및 형상 변경
주요 결과
① 월류위어(Spillway) 평가
기존 설계(폭 9.5m)의 방류량: 10,588.7 m³/s → 계획 방류량(11,000 m³/s)보다 411.3 m³/s 부족(3.7% 미달).
폭을 10.0m로 확대한 개선안에서는 총 방류량 11,064 m³/s 확보 가능.
② 접근수로(Approach Channel) 평가
기존 설계에서는 월류위어 좌측 교대(Pier)로 인해 와류(Vortex) 발생 → 수면 저하 및 유속 증가(4 m/s 초과).
월류위어를 83m 하류로 이동하는 개선안을 적용한 결과, 와류 감소 및 유속 4 m/s 이하로 안정화됨.
③ 도류터널(Tunnel) 평가
기존 설계: 직경 15.8m, 곡선형 3련 터널 → 터널 내 편류(偏流) 발생 및 유동 불안정 문제 확인.
개선안:
직경 16.3m로 확대하여 터널 내 통수단면비(Flow Area Ratio) 73.35%로 감소(기준 만족).
곡선형 터널을 직선형으로 변경 → 편류 감소 및 유동 안정성 확보.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D를 활용한 충주댐 보조여수로 설계 검토 결과, 기존 설계에서 일부 문제점(방류량 부족, 유속 초과, 편류 발생)이 확인됨.
월류위어 폭 확대(9.5m → 10.0m), 위치 이동(하류 83m), 도류터널 직경 확대(15.8m → 16.3m), 직선형 터널 적용을 통해 개선 가능.
FLOW-3D 기반 수치해석이 수리 모형 실험을 대체할 수 있으며, 다양한 설계 대안을 검토하는 데 효과적임.
향후 연구 방향
더 다양한 홍수 시나리오 적용하여 최적 설계 검토.
LES(Large Eddy Simulation) 난류 모델을 활용한 세부 유동 해석 진행.
실제 시공 후 모니터링 데이터를 활용하여 모델 검증 연구 수행.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 대규모 수리구조물(댐 보조여수로)의 설계를 평가하고 최적화하는 방법론을 제시한 연구로, 향후 홍수 대응 및 방류시설 설계 개선에 기여할 수 있는 실질적인 데이터를 제공하였다.
Fig. 1. Additional Construction Plan for the Chungju Dam Spillway
Fig. 6. Discharge Passing through Each Weir
Fig. 9. Improvement Measures for Tunnel Plan
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본 소개 자료는 ‘Open Journal of Marine Science’에서 발행한 ‘Modeling of the Changes in Flow Velocity on Seawalls under Different Conditions Using FLOW-3D Software’ 논문을 기반으로 합니다.
Figure 2. Flow velocity on seawall in A2 modeling.
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본 소개 논문은 Journal of Marine Science and Technology에서 발행한 논문 “NUMERICAL SIMULATIONS OF WATER SURFACE PROFILES AND VORTEX STRUCTURE IN A VORTEX SETTLING BASIN BY USING FLOW-3D”의 연구 내용입니다.
Fig. 6. Air core forming process display.
1. 서론
와류 침전지(Vortex Settling Basin, VSB)는 부유 퇴적물을 효과적으로 제거하기 위한 수리학적 장치로, 원통형 챔버, 유입 시스템, 하부 오리피스 유출구 및 월류 위어로 구성됨.
와류 흐름은 매우 복잡하여 실험적 방법만으로 정확한 측정이 어렵기 때문에, 수치 시뮬레이션이 필수적임.
본 연구에서는 FLOW-3D를 활용하여 VSB 내부 유동장을 수치적으로 분석하고, 실험 결과와 비교하여 시뮬레이션의 신뢰성을 평가함.
2. 연구 방법
FLOW-3D 기반 CFD 모델링
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면을 추적.
LES(Large Eddy Simulation) 난류 모델을 적용하여 난류 해석 수행.
FAVOR(Fractional Area/Volume Obstacle Representation) 기법을 활용하여 복잡한 구조물 형상을 정밀하게 반영.
경계 조건 설정:
유입부: 일정한 부피 유량(Volume flow rate) 조건 적용.
유출부: 하부 오리피스(Bottom Orifice) 및 월류 위어(Overflow Weir) 설정.
벽면: No-slip 조건 적용.
격자 해상도:
2.38백만 개의 격자로 구성, 최소 격자 크기 0.25cm(z 방향), 최대 격자 크기 1cm.
3. 연구 결과
실험 및 수치 모델 비교 분석
수면 프로파일 비교
실험 및 수치 모델에서 얻은 수면 프로파일이 매우 유사함.
수치 모델에서 계산된 최고 수위(17.10cm)가 실험 결과(17.03cm)와 ±0.5cm 이내의 차이를 보임.
유속 분포 분석
난류 유동장에서 탱젠셜 속도(Vt), 방사 속도(Vr), 축 방향 속도(Vz)를 각각 비교.
탱젠셜 속도(Vt): 벽면에서 중심부로 갈수록 증가하며, 내부 영역에서는 자유 와류, 외부 영역에서는 강제 와류 특성을 나타냄.
방사 속도(Vr): 중심부에서 바깥쪽으로 점진적으로 감소하며, 바닥에 가까울수록 세굴 효과가 증가.
축 방향 속도(Vz): 오리피스 방향으로 강한 하강 흐름을 보이며, 퇴적물 제거 효율에 중요한 역할 수행.
에어 코어(Air Core) 형성 과정 분석
실험 및 수치 모델 모두에서 에어 코어 형성이 확인됨.
에어 코어의 위치 및 크기는 실험 결과와 수치 해석 결과가 ±1.5cm 이내의 차이를 보임.
에어 코어의 진동이 유속 변화에 영향을 미치지만, 전체적인 유동장에는 큰 영향을 미치지 않음.
유입량 증가에 따른 와류 특성 변화
유입량 증가(Qcc = 1.5 × 10⁻³ ~ 4.0 × 10⁻³ cms)에 따라 와류 강도가 증가하고, 에어 코어의 형상이 변화.
유량이 커질수록 벽면에서의 와류 강도가 증가하며, 퇴적물 제거 효율이 향상됨.
수평 유도판(Horizontal Deflector) 적용 효과
수평 유도판을 설치한 경우, 유체 체류 시간이 증가하고 와류 강도가 높아져 퇴적물 제거 효과가 향상됨.
유도판이 없는 경우, 유체가 곧바로 월류 위어를 넘어가 퇴적물 제거 효과가 감소하는 것으로 나타남.
4. 결론 및 제안
결론
FLOW-3D 기반 시뮬레이션을 통해 VSB 내부의 복잡한 유동 구조를 정량적으로 분석할 수 있음.
탱젠셜 속도, 방사 속도, 축 방향 속도 등 주요 유동 변수들이 실험 결과와 높은 일치도를 보임.
에어 코어 형성 및 진동이 전체 유동장에는 큰 영향을 미치지 않지만, 특정 영역에서는 국소적인 유동 변화가 발생.
유량 증가 시 와류 강도가 증가하며, 퇴적물 제거 효율이 향상됨.
수평 유도판 적용 시, 유동 구조가 안정화되며 퇴적물 제거 효율이 증가함.
향후 연구 방향
다양한 VSB 설계 변수(오리피스 크기, 유입 각도 등)에 대한 추가 연구 필요.
LES 모델과 다른 난류 모델(k-ε 등) 비교 연구 수행.
현장 데이터 기반 실증 연구를 통해 시뮬레이션 결과의 신뢰도 추가 검증 필요.
5. 연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 와류 침전지(VSB)의 유동 특성을 수치적으로 분석하고, 실험 데이터를 통해 모델의 신뢰성을 검증하였다. 이를 통해 퇴적물 제거 효율 향상 및 VSB 설계 최적화를 위한 실질적인 데이터 및 분석 방법을 제공한다.
Fig. 2. Boundary conditions of VSB in FLOW-3D.
Fig. 6. Air core forming process display.
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본 소개 자료는 Iranian Hydraulic Association Journal of Hydraulics에서 발행한 “Performance Evaluation of Submerged Vanes by Flow-3D Numerical Model” 논문의 연구 내용을 담고 있습니다.
Fig. 3 Vane V0 induced circulation downstream of vane
(x = 65.5 cm), flow Froude number of Fr = 0.16
서론
연구 배경 및 필요성
잠수 베인은 접근 흐름에 대해 작은 받음각으로 수로 바닥에 수직으로 장착되는 흐름 패턴 변경 구조물임.
잠수 베인은 베인의 두 측면에 있는 수직 압력 구배로 인해 베인의 상단 높이 아래에서 시작하여 베인의 하류로 확장되는 2차 순환(나선형 흐름)을 생성함.
베인으로 유도된 와류는 채널 단면 내에서 퇴적물을 재분배하고 충적층의 프로파일을 변경함.
그러나 베인 주변의 국부적인 세굴은 잠수 베인 기술 사용의 문제점 중 하나임.
국부적인 세굴공의 확장은 베인의 모양과 관련이 있음.
연구 목표
본 연구에서는 1차 잠수 베인은 일반적으로 평평한 직사각형 판을 사용함.
본 연구에서는 국부적인 세굴을 줄이기 위한 대책으로 베인의 앞쪽 가장자리 일부를 잘라내는 것을 연구함.
연구 대상 베인은 직사각형 베인(기준선 베인)과 θ=30∘, 45∘, 60∘ 70∘ 및 73.3∘의 테이퍼형 앞쪽 가장자리를 갖는 다른 5개의 수정된 베인을 포함함.
본 연구는 이러한 수정이 앞쪽 가장자리에서의 수직 속도 성분과 베인 하류에서 2차 순환의 강도에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 함.
베인 주변의 흐름장을 연구하기 위해 Flow-3D 수치 모델 버전 10을 사용함.
연구 방법
연구 설계
본 연구에서는 상용 CFD 모델인 Flow-3D를 사용함.
모델 보정을 위해 실험 속도 측정을 사용하였으며, 이를 위해 재순환 수로(길이 7.30m, 폭 0.56m, 깊이 0.6m)를 사용함.
원심 펌프는 플룸 입구의 정수 탱크로 물을 배출함.
균일한 물 유입을 만들기 위해 플룸 입구에서 1m 떨어진 곳에 스크린을 설치함.
테일 게이트를 사용하여 플룸의 물 깊이(do)를 0.25m의 일정한 값으로 조정함.
베인의 치수는 Odgaard (2008)의 설계 기준, 즉 베인 높이 대 물 깊이 비율 Ho/do = 0.3, 길이 L = 3$H_o$를 사용하여 결정함.
평균 흐름 깊이 do = 0.25m는 Ho = 0.075m 및 L = 0.25m를 산출함.
흐름 프루드 수 Fr = 0.16에서 베인 V0 및 V3을 사용하여 속도 측정을 수행함.
각 테스트에서 베인은 흐름에 대해 20°의 각도로 플룸의 중심선에 설치됨.
베인으로 유도된 속도장을 연구하기 위해 플룸 전체에서 4×4 cm² 격자를 베인의 중심에서 채취함.
각 격자점에서 전자기 유속계(EVM)를 사용하여 3차원 속도 벡터(u, v, w)의 성분을 측정함.
플룸의 벽에 매우 가까운 속도는 측정하지 않음.
수치 모델링
베인의 고압 측면에서 수직 속도 성분은 위쪽(양수)이었고 저압 측면에서는 아래쪽(음수)이었음.
따라서 베인 하류에서 시계 방향의 2차 순환이 생성됨.
1차 직사각형 베인(베인 V0)의 앞쪽 가장자리에서 아래쪽 속도 성분이 분명했음.
테이퍼형 베인 V1 및 V2의 경우 베인 V0에서 앞쪽 가장자리 부분을 잘라냄으로써 음의 w-속도 성분의 크기가 각각 40% 및 69% 감소함.
베인 V3, V4 및 V5의 경우 테이퍼 각도를 늘리면 아래쪽 속도 성분이 효과적으로 감소함.
모멘트(MOM) 수량을 사용하여 베인으로 유도된 순환의 강도를 평가함.
베인의 성능을 비교하기 위해 MOM 값을 적용함.
이를 위해 베인 중심에서 하류로 2Ho 및 4Ho 거리, 즉 15cm 및 30cm 떨어진 두 단면에서 속도 데이터를 사용함.
MOM 계산에는 100개의 속도 성분(50개의 v-성분 및 50개의 w-성분)을 사용함.
따라서 이 수량은 잠수 베인의 성능 및 효율성을 평가하는 데 유용한 기준이 됨.
연구 결과
세굴 매개변수
베인의 속도 분포 및 모멘트(MOM)는 테이퍼형 베인의 앞쪽 가장자리에서 침식성 음의 속도 성분의 감소를 나타냄.
MOM 값을 기준으로 베인의 앞쪽 가장자리를 잘라내면 성능이 저하됨.
다시 말해, 이러한 수정은 직사각형 베인(베인 V0)에 비해 테이퍼형 베인의 영향을 받는 필드를 제한함.
결과에 따르면 직사각형 베인에 비해 테이퍼형 베인(V1~V5)의 성능은 (2Ho 거리에서) 각각 5.8%, 7.3%, 17.8%, 33% 및 42.6% 감소함.
4Ho 거리에서 감소량은 각각 7.4%, 11.9%, 17%, 25.5% 및 34.3%임.
결과 분석
이와는 반대로 테이퍼형 베인의 효율성은 증가함.
베인 V1~V5의 중심에서 2Ho 거리에서 증가량은 각각 3.2%, 9%, 11%, 14% 및 14.8%이고 4Ho 거리에서는 각각 1.4%, 3.6%, 12.1%, 26.7% 및 31.3%임.
따라서 테이퍼형 베인을 사용하여 국부적인 세굴을 줄이는 경우 설계 기준에 따라 베인 배열 사이의 거리(ds)에 큰 값을 사용하는 것은 권장하지 않음.
결론
연구의 의의
속도 분포 및 베인의 모멘텀 모멘트(MOM) 계산 결과, 베인의 선행 에지에서 절단이 선행 에지에서 음의 속도 성분을 감소시키는 데 효과적인 것으로 나타났음.
모멘텀 모멘트 계산을 기반으로 베인의 선행 에지를 절단하면 베인의 성능이 감소하고, 즉, 사각형 베인(V0)에 비해 베인의 영향을 받는 필드의 길이가 감소함.
최적의 위어 설계
결과에 따르면, 테이퍼형 베인(V1~V5)의 성능은 사각형 베인에 비해 (2Ho 거리에서) 각각 5.8%, 7.3%, 17.8%, 33% 및 42.6% 감소하고, 4Ho 거리에서 감소량은 각각 7.4%, 11.9%, 17%, 25.5% 및 34.3%임.
이와는 반대로, 테이퍼형 베인의 효율은 증가함.
베인 V1~V5의 중심에서 2Ho 거리에서 증가량은 각각 3.2%, 9%, 11%, 14% 및 14.8%이고, 4Ho 거리에서 증가량은 각각 1.4%, 3.6%, 12.1%, 26.7% 및 31.3%임.
따라서, 테이퍼형 베인을 사용하여 국부적인 스코어를 줄이는 경우, 베인 배열 사이의 거리(ds)에 큰 값을 사용하는 것은 권장되지 않음.
Fig. 1 Laboratory flume used in present researchFig. 3 Vane V0 induced circulation downstream of vane
(x = 65.5 cm), flow Froude number of Fr = 0.16
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배플 설계 시 높이, 거리 등을 신중히 조절해야 하며, 부적절한 배플 설치는 오히려 효율 저하를 초래할 수 있음.
향후 연구 방향
다양한 형상의 배플을 적용한 추가 실험 수행.
실제 현장 실험을 통한 모델 검증.
다층 침전지 설계를 위한 추가 해석 수행.
연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 침전지의 설계를 최적화할 수 있는 방법을 제시하고, 효율적인 수처리 시스템 구축을 위한 기초 데이터를 제공하였다.
Figure 3. Computed contour of velocity magnitude (m/s) for Run 1 to Run 15.
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FLOW-3D를 이용한 수문(Sluice Gate) 하부의 자유 유동 및 Sill의 영향 연구
연구 배경 및 목적
문제 정의
수문(Sluice Gate)은 관개 시스템 및 수로에서 수위 조절과 유량 조절을 위한 중요한 구조물임.
수문 하부에 Sill(문턱 구조물)을 설치하면 수문의 높이를 줄여 건설 비용을 절감할 수 있으며, 동시에 방류 계수(discharge coefficient)에도 영향을 미침.
기존 연구에서는 수문 자체의 유량 계수를 연구했으나, Sill의 형상과 높이가 방류 계수에 미치는 영향에 대한 연구가 부족함.
연구 목적
FLOW-3D 모델을 이용하여 수문 하부에 설치된 Sill의 형상, 높이 및 위치가 방류 계수에 미치는 영향을 수치적으로 분석.
실험 데이터와 수치 모델을 비교하여 FLOW-3D 모델의 신뢰성을 검증.
Sill 형상이 사각형(Rectangular)과 반원형(Semicircular)일 때 방류 계수의 변화를 평가.
방류 계수 보정식을 도출하여 설계 최적화를 지원.
연구 방법
FLOW-3D 모델링
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 표면 추적.
RNG k-ε 난류 모델을 적용하여 난류 특성 해석.
격자(cell) 크기 최적화 분석 후 0.025 배율로 설정.
경계 조건:
유입부: 실험 유량 적용.
유출부: 자유 방출 조건 적용.
바닥 및 벽면: No-slip 조건 적용.
실험 데이터 검증
Alhamid(1998) 및 Akoz et al.(2009)의 실험 데이터를 이용하여 FLOW-3D 결과 검증.
수문 하류 유속 및 압력 분포 비교하여 평균 오차율 3% 이내 확인.
비교 분석 대상
Sill이 없는 수문 (기준 모델)
사각형 Sill이 있는 수문 (높이 변화: 1.25cm ~ 15cm)
반원형 Sill이 있는 수문 (높이 변화: 1.25cm ~ 15cm)
주요 결과
Sill의 높이 변화가 방류 계수에 미치는 영향
Sill을 추가하면 방류 계수가 증가하며, 특정 높이에서 최대치 도달 후 감소.
최적의 방류 계수 증가율
사각형 Sill(P/w = 2) → 방류 계수 8.3% 증가
반원형 Sill(P/w = 0.5) → 방류 계수 23% 증가
반원형 Sill이 사각형 Sill보다 방류 계수 증가 효과가 더 큼.
Sill의 위치가 방류 계수에 미치는 영향
사각형 Sill의 시작점에서 수문까지의 거리(5cm, 10cm, 15cm) 비교.
거리 증가 시 방류 계수 감소 → 즉, Sill이 수문에 가까울수록 효과가 큼.
압력 분포 변화
Sill이 있으면 수문 하부에서 음압(Negative Pressure) 발생 → 방류 계수 증가 유발.
반원형 Sill이 사각형 Sill보다 압력 분포 변화가 크며, 방류 계수 향상 효과가 더 뚜렷함.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D를 이용한 수치 해석 결과, Sill 추가 시 방류 계수가 증가함을 확인.
반원형 Sill이 사각형 Sill보다 방류 계수 증가 효과가 더 크며, 최적의 P/w 비율이 각각 0.5, 2.0으로 도출됨.
Sill의 위치가 방류 계수에 영향을 미치며, 수문에 가까울수록 방류 계수 증가율이 큼.
향후 연구 방향
LES(Large Eddy Simulation) 모델을 적용한 난류 해석 추가 연구.
다양한 유량 조건 및 실제 현장 실험과 비교 검증 수행.
Sill의 형상 최적화를 위한 추가 연구 진행.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 이용하여 수문 하부의 Sill이 방류 계수에 미치는 영향을 수치적으로 분석한 연구로, 관개 수로 설계 최적화 및 수문 구조 개선에 기여할 수 있는 실질적 데이터를 제공하였다.
References
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FLOW-3D 및 HEC-RAS를 이용한 단일 계단형 광정수제 위를 흐르는 유동의 수치 모델링
1. 서론
수치유체역학(CFD)의 발전으로 다양한 수리 구조물의 성능을 평가하는 연구가 활발하게 이루어짐.
본 연구에서는 FLOW-3D(k-ε 모델)와 HEC-RAS(정상유동 모델)를 사용하여 단일 계단형 광정수제 위를 흐르는 유동을 모의함.
실험 데이터를 활용하여 두 모델의 정확도를 비교 분석하며, 특히 정수제 전·후방 및 계단부에서의 유동 특성을 평가함.
2. 연구 방법
모델 설정 및 시뮬레이션 조건
FLOW-3D 모델
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 추적.
RNG k-ε 난류 모델을 적용하여 난류 해석 수행.
FAVOR(Fractional Area/Volume Obstacle Representation) 기법을 이용하여 복잡한 구조 형상 반영.
HEC-RAS 모델
Steady-Flow 모듈을 이용하여 정상유동 해석.
수위 프로파일을 에너지 방정식을 이용하여 계산.
수력 점프(hydraulic jump) 및 과도 흐름(supercritical flow) 예측.
경계 조건 설정
유입부: 부피 유량(Volume flow rate) 조건 적용.
유출부: 자유 배출(Outflow) 조건 설정.
벽면: No-slip 조건 적용.
3. 연구 결과
유동 패턴 분석
정수제 상류부:
HEC-RAS와 FLOW-3D 모두 상류부에서의 수위 분포를 정확하게 예측(평균 오차: 0.52%, 0.59%).
정수제 상부 흐름:
HEC-RAS는 점진적인 흐름을 정확히 계산하지 못하고 불연속적인 프로파일을 생성함.
FLOW-3D는 점진적인 흐름 변화를 보다 정확하게 시뮬레이션(평균 오차: 1.57%, HEC-RAS: 2.48%).
낙수(nape flow) 및 수력 점프(hydraulic jump) 형성:
HEC-RAS는 수직면을 지나가는 흐름을 제대로 시뮬레이션하지 못함.
FLOW-3D는 수력 점프 위치를 보다 정확하게 예측.
임계수심(yc) 및 전면수심(yb) 분석
FLOW-3D 예측 값(yc/yb 비율 = 1.5687)이 실험값(1.5)과 가장 유사.
HEC-RAS는 yb를 과대 예측하여 yc/yb 비율이 1.0193으로 나타남.
4. 결론 및 제안
결론
FLOW-3D는 점진적 흐름, 난류, 수력 점프의 위치 등을 보다 정밀하게 예측하는데 유리함.
HEC-RAS는 장거리 채널에서 정상유동을 빠르게 분석하는 데 효과적이나, 급격한 흐름 변화가 있는 경우 부정확할 수 있음.
낙수 영역에서 HEC-RAS는 곡면 흐름을 제대로 재현하지 못하지만, FLOW-3D는 이를 보다 현실적으로 모의.
향후 연구 방향
다양한 계단 형상 및 유량 조건에서의 추가 연구 필요.
실제 현장 데이터를 이용한 모델 검증 연구 진행.
LES(Large Eddy Simulation) 모델과의 비교 연구 수행.
5. 연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D와 HEC-RAS를 활용하여 단일 계단형 광정수제 위를 흐르는 유동을 수치적으로 분석하고, 두 모델의 성능을 비교하였다. FLOW-3D는 난류 흐름과 수력 점프를 보다 정밀하게 예측하는 데 유용하며, HEC-RAS는 정상 유동 조건에서 경제적인 해석이 가능함을 확인하였다.
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화력발전소의 안정적 운영을 위해 순환수취수펌프장(CWP Chamber)의 설계가 필수적임.
ANSI(1998) 설계기준에 따르면 확산각(Spreading Angle)은 20° 이내여야 하나, 현장 조건상 이를 만족할 수 없는 경우가 존재함.
본 연구는 FLOW-3D를 활용한 3D 수치해석을 수행하여, 안정적인 유동 조건을 확보할 수 있는 최적의 설계를 검토하는 것이 목적임.
2. 연구 방법
FLOW-3D 기반 CFD 모델링
VOF(Volume of Fluid) 기법을 이용하여 자유 수면 추적.
RNG k-ε 난류 모델을 적용하여 유동 해석 수행.
FAVOR(Fractional Area/Volume Obstacle Representation) 기법을 사용하여 복잡한 구조물 형상을 정확하게 반영.
경계 조건:
유입부: 부피 유량(Volume flow rate) 조건 적용.
유출부: 자유 배출(Outflow) 조건 적용.
벽면: No-slip 조건 적용.
수치 모델 검증
Rodi(1997)의 사각형 구조물 주위 흐름 실험 데이터와 비교하여 모델 검증 수행.
실험과의 비교 결과, 종방향 유속 분포가 잘 일치함을 확인함.
3. 연구 결과
순환수취수펌프장 내 흐름 분석
유입 유속: 1.5 m/s ~ 2.5 m/s 범위에서 변화.
배플(Baffle) 적용 시 유속 저감 및 유동 균등화 효과 확인.
배플에서 발생하는 분리 흐름 각도는 약 15° ~ 20°이며, 이를 고려하여 하류에 배플을 배치함으로써 설계 유속(0.5 m/s 이하)을 만족시킴.
4. 결론 및 제안
결론
FLOW-3D를 이용한 수치 모델이 실험 결과와 높은 신뢰도를 보이며, 안정적인 유동 조건을 예측하는 데 유용함.
배플을 적용한 설계를 통해 유속을 효과적으로 감소시킬 수 있음.
순환수취수펌프장 설계 시, 배플의 배치와 크기를 고려하는 것이 중요함.
향후 연구 방향
다양한 유량 조건에서 배플 형상 및 배열 최적화 연구.
LES(Large Eddy Simulation) 모델과의 비교 연구 수행.
실제 현장 데이터를 활용한 검증 연구 진행.
5. 연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 순환수취수펌프장의 유동 및 난류 특성을 정량적으로 분석하고, 실험 데이터를 통해 모델의 신뢰성을 검증하였다. 이를 통해 최적의 설계를 도출하여 화력발전소의 안정적 운영을 지원할 수 있는 데이터를 제공한다.
Fig. 2. CWP chamber
Fig. 8. Velocity development around column (unit : m/s)
6. 참고 문헌
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대형 댐의 붕괴는 하류 지역에 심각한 홍수 피해를 초래하며, 인명 및 재산 손실이 발생할 위험이 큼.
기존 댐 붕괴 분석은 주로 1차원 모델을 사용하였으나, 복잡한 수리학적 특성을 반영하기 어려움.
FLOW-3D를 이용한 2차원 및 3차원 수치 모델링을 통해 홍수 흐름을 보다 정확히 예측하는 것이 필요함.
연구 목적
FLOW-3D를 이용하여 어퍼 고트반드 댐(Upper Gotvand Dam) 붕괴 시 홍수 시뮬레이션 수행.
홍수 진행 속도 및 침수 영향 범위를 분석하여, 인명 피해를 최소화할 수 있는 비상 대응 계획(EAP) 수립.
기존 수리 실험 및 다른 수치 모델과 비교하여 FLOW-3D 모델의 신뢰성을 검증.
연구 방법
대상 댐: 어퍼 고트반드 댐 (Upper Gotvand Dam)
이란 카룬(Karun) 강에 위치한 높이 182m의 대형 암석 및 토석 댐.
총 저수 용량 5.1 billion m³, 평균 연간 유량 13.3 billion m³.
하류 지역에는 고트반드(Gotvand) 및 쇼슈타르(Shushtar) 도시가 위치하여 홍수 위험성이 높음.
FLOW-3D 모델 설정
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 추적.
Navier-Stokes 방정식 기반 유동 해석 적용.
격자 크기: 1000m × 159m 도메인에 대해 비균일 격자 적용.
경계 조건:
상류: 초기 저수지 용량(5.1 billion m³) 설정.
하류: 자유 방출 조건 적용 (dry bed).
벽면: No-slip 조건 적용.
시뮬레이션 수행
붕괴 시나리오: 댐이 순간적으로 완전 붕괴하는 조건으로 설정.
타임 스텝: 0.5초 간격으로 22.1초 동안 시뮬레이션 진행.
주요 결과
홍수 전파 속도 분석
붕괴 후 2.2초: 저수지 전면 수축 시작.
붕괴 후 9.5초: 홍수 흐름이 1km 하류까지 도달.
붕괴 후 10분 이내: 쇼슈타르(Shushtar) 도시까지 홍수 도달 예상.
유속 변화 분석
초기 저수지 내 유속: 0.002 ~ 0.361 m/s.
붕괴 후 홍수 흐름 속도 증가: 최대 41.8 m/s.
고트반드(Gotvand) 도시에 6분 이내 홍수가 도달할 것으로 예상됨.
비상 대응 계획(Emergency Action Plan, EAP) 수립
고트반드 및 쇼슈타르 지역에 대한 즉각적인 대피 명령 필요.
홍수 위험 지역 식별 및 대피 경로 설정.
홍수 도달 예상 시간을 고려한 경고 시스템 도입.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 기반 시뮬레이션을 통해 댐 붕괴 시 홍수 확산 및 유속 변화를 정량적으로 분석 가능.
홍수 전파 속도를 기반으로 실질적인 비상 대응 계획(EAP) 수립이 가능함.
하류 지역에 미치는 영향을 고려하여 방재 인프라 구축 필요.
향후 연구 방향
다양한 붕괴 시나리오(부분 붕괴, 점진적 붕괴) 분석.
LES(Large Eddy Simulation) 적용을 통한 난류 해석 정밀도 향상.
다른 홍수 모델(HEC-RAS, TELEMAC)과의 비교 연구 수행.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 이용하여 대형 댐 붕괴 시 홍수 흐름을 예측하고, 인명 피해를 최소화하기 위한 비상 대응 계획을 수립한 연구로, 향후 댐 안전 관리 및 홍수 대비 시스템 구축에 기여할 수 있는 실질적 데이터를 제공하였다.
Figure 1. Upper Gotvand Dam
Figure 5. Hydraulic jump during the simulation
Figure 7. The distribution of velocity (m/s)
References
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프리즘형 채널 대비 수렴형 채널이 동일한 유량에서도 더 높은 위어 크레스트 수위를 형성하여 방류 효율성이 증가.
수위 및 유속 분포 분석
위어 상류 및 중간부에서 수면 경사가 하강하는 경향, 그러나 위어 끝에서는 상승하는 패턴 확인.
최대 유속이 수렴 채널에서 위어 시작점 근처에서 발생, 반면 횡방향 유속은 위어 중앙부에서 최대값 도달.
에너지 손실 분석 결과, 하류 채널 폭 감소(b/B ↓)에 따라 에너지 손실 감소, 이는 유량 분배 효율 증가로 연결됨.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 시뮬레이션 결과와 실험 데이터가 높은 일치도를 보이며(R² = 0.98), 수렴형 측방 위어의 유동 특성을 효과적으로 예측 가능.
수렴형 채널에서 위어의 효율성이 증가하며, 하류 채널 폭이 줄어들수록 위어 상류 수위가 상승하여 방류량이 증가.
b/B 비율이 작을수록(즉, 하류 채널이 좁을수록) 위어의 성능이 개선됨.
향후 연구 방향
LES(Large Eddy Simulation) 모델과의 비교 분석 수행.
다양한 채널 형상 및 유량 조건에서 추가적인 검증 수행.
실제 하천 및 관개 시스템 적용을 위한 최적 설계 모델 연구.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 수렴형 측방 위어의 유동 및 에너지 특성을 분석하고, 실험 데이터를 통해 모델의 신뢰성을 검증하였다. 수렴형 채널 설계를 통해 위어 성능을 최적화할 수 있음을 입증하며, 실무 적용 가능성이 높음.
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이를 해결하기 위해 어도(fishway)가 설치되지만, 현재 어도 설계는 어류의 이동 특성과 유동 특성을 충분히 고려하지 못하고 있음.
기존 연구는 주로 수리 실험(laboratory experiment)에 의존했으나, 이는 시간·비용의 제약이 크므로 수치 해석(numerical simulation)을 통한 검토가 필요함.
연구 목적
FLOW-3D를 활용하여 도류벽식 어도(Baffled Fishway) 내 유동 특성을 수치적으로 해석.
수리 실험 결과와 비교하여 FLOW-3D 모델의 정확성을 평가.
어도 내 유속 분포 및 난류 특성을 분석하여 최적의 설계 방안을 도출.
연구 방법
수리 실험(Laboratory Experiment)
길이 25m × 폭 0.8m × 높이 0.8m의 개수로(rectangular flume)에서 실험 수행.
0.45m × 0.007m × 0.4m 크기의 도류벽(baffles) 5개 배치.
유량 조건: 46 L/s
유속 측정 위치: 도류벽 중앙 및 하류 3개 지점
수치 모델(FLOW-3D) 설정
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 추적.
RNG k-ε 난류 모델 적용.
격자(cell) 크기 0.015m, 비균일(non-uniform) 격자 적용.
경계 조건:
유입부: 실험 유량(46 L/s) 적용.
유출부: 자유 방출 조건 적용.
바닥 및 벽면: No-slip 조건 적용.
주요 결과
유속 분포 분석
수리 실험과 FLOW-3D 결과 비교 시, 최대 오차율 13% 이내로 나타남.
도류벽과 도류벽 사이에서는 유속 변화가 크며, 도류벽 중앙부에서 난류 강도가 증가.
FLOW-3D 결과가 실험 결과와 유사한 경향을 보이며, 신뢰성이 높음.
최대 유속 발생 지점 비교
최대 유속 발생 위치는 실험과 수치 모델에서 유사하게 나타남(오차율 6%).
도류벽 시작 지점에서 유속이 가장 높았으며, 도류벽 하류에서는 난류로 인해 유속이 감소.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D를 이용한 도류벽식 어도 해석이 실험 결과와 높은 일치도를 보이며, 신뢰성 확보 가능.
어도 내 유동 특성을 정확히 예측하여 최적 설계를 위한 기초 자료로 활용 가능.
도류벽 간격 및 형상을 조정하면 어류 이동을 돕는 유속을 형성할 수 있음.
향후 연구 방향
다양한 어도 형상(슬롯형, 계단식)과 비교 연구 수행.
어종별 이동 특성을 반영한 최적 유속 범위 검토.
LES(Large Eddy Simulation) 모델을 활용한 난류 해석 수행.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 도류벽식 어도의 유동 특성을 분석한 연구로, 향후 어도 설계 및 최적화를 위한 수치 모델 활용 가능성을 제시하였다.
그림 1. 개수로 실험 장치 및 어도 설치 (b) 어도 설치 후
그림 4. 수리실험과 수치모의 유속 분포 비교
그림 5. 수리실험과 수치모의 유속 분포 비교
References
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횡월류 위어(Side Weir)는 인공수로나 자연하천에서 홍수 조절, 취수 및 배수 등의 목적으로 사용되며, 유량 조절의 핵심 요소이다.
특히 만곡수로(Meandering Channel)에서는 곡률 반경이 유량계수(Discharge Coefficient, CmC_mCm)에 미치는 영향이 크며, 정확한 유량계수 산정이 필요하다.
기존 연구들은 주로 직선 수로에서 수행되었으며, 곡률 반경 변화에 따른 횡월류 위어의 유량계수 연구는 부족한 실정이다.
연구 목적:
FLOW-3D 수치 모델을 이용하여 곡률 반경 변화에 따른 횡월류 위어의 유량계수를 분석.
직선 수로와 만곡 수로에서의 유량계수를 비교하여 곡률 반경이 유량계수에 미치는 영향을 규명.
기존 실험 데이터와 비교하여 FLOW-3D 모델의 신뢰성을 검증.
연구 방법
모델링 및 실험 설정
FLOW-3D를 사용하여 만곡수로(180°) 및 직선 수로를 모델링.
유량계수 산정을 위해 곡률 반경(RcR_cRc)과 수로 폭(bbb)의 비율(Rc/bR_c/bRc/b)을 변화시키며 시뮬레이션 수행.
기존 연구(Agaccioglu, 1998)에서 수행된 수리 실험 데이터를 활용하여 모델 검증.
위어 높이(www), 위어 폭(LLL), 유입 유량(QQQ) 등의 변수 변경을 통해 유량계수 변화 분석.
FLOW-3D 시뮬레이션 설정
VOF (Volume-of-Fluid) 기법을 적용하여 자유 수면 모의.
FAVOR (Fractional Area/Volume Obstacle Representation) 방법을 사용하여 횡월류 위어의 구조적 형상을 정확히 표현.
RNG k−εk-\varepsilonk−ε 난류 모델을 사용하여 난류 유동 해석 수행.
격자(Grid) 설정 최적화:
기본 격자 크기: 2cm × 2cm × 2cm.
횡월류 위어 주변의 정밀 해석을 위해 0.5cm 크기의 세부 격자 적용.
주요 결과
곡률 반경 변화에 따른 유량계수 분석
Rc/bR_c/bRc/b 비율이 작아질수록(즉, 곡률 반경이 작아질수록) 횡월류 위어의 유량계수 감소.
Rc/bR_c/bRc/b가 1.25 이하가 되면 유량계수가 다시 증가하는 경향을 보임.
최대 유량계수는 Rc/b=0.5R_c/b = 0.5Rc/b=0.5에서 발생.
직선 수로 대비 만곡 수로에서 유량계수가 최대 20% 이상 감소할 수 있음.
유량 변화에 따른 유량계수 변화
유입 유량이 증가할수록 유량계수 또한 증가하는 경향을 보임.
곡률 반경이 작을수록 유량이 증가할 때 유량계수 변화 폭이 커짐.
Rc/b=2.5R_c/b = 2.5Rc/b=2.5일 때, 유량 증가에 따른 유량계수 변화가 가장 적음.
FLOW-3D 모델 검증 및 비교 분석
FLOW-3D 결과와 기존 실험 데이터(Agaccioglu, 1998) 비교 결과 높은 신뢰도(R² > 0.95) 확인.
프루드 수(FrFrFr) 증가에 따른 유량계수 변화 경향이 실험 결과와 유사.
기존 연구와 비교하여 3차원 유체 시뮬레이션이 만곡수로 내 유동 해석에 효과적임을 입증.
결론 및 향후 연구
결론:
FLOW-3D는 횡월류 위어의 유량계수를 산정하는 데 신뢰성 높은 모델임을 입증.
곡률 반경(RcR_cRc)이 작아질수록 유량계수가 감소하지만, 특정 임계값(Rc/b=1.25R_c/b = 1.25Rc/b=1.25 이하) 이후에는 다시 증가.
직선 수로 대비 만곡 수로에서의 유량계수 차이를 보정하는 새로운 유량계수 산정 방법 제안 가능.
향후 연구 방향:
다양한 위어 형상(삼각형, 반원형 등)에 따른 유량계수 변화 연구.
만곡수로에서의 2차 흐름과 와류(Vortex)가 유량계수에 미치는 영향 분석.
실제 하천 및 저류지 적용을 위한 대규모 실험 검증 연구 수행.
연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 횡월류 위어의 유량계수를 수치적으로 분석하고, 기존 실험 데이터와 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 이를 통해 곡률 반경이 유량계수에 미치는 영향을 정량적으로 제시하며, 향후 수로 설계 및 홍수 관리 시스템 최적화에 기여할 수 있는 실질적인 데이터를 제공하였다.
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FLOW-3D를 이용한 강 곡류에서 L자형 Spur Dike 주변 유속 분포에 대한 수리학적 조건 변화의 영향 분석
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
연구 배경 및 목적
문제 정의
하천에서 침식 및 퇴적 문제는 지속적인 문제로, 강변 보호 및 수로 안정화를 위해 Spur Dike(사석 둑)이 널리 사용됨.
특히, 곡류(river bend)에서는 원심력 및 부차류(secondary flow)로 인해 침식이 심화되므로, 효과적인 구조물 설계가 필수적임.
기존 연구는 주로 직선 수로에서의 Spur Dike 영향을 다루었으며, 180도 곡류에서 L자형 Spur Dike의 유동 및 침식 영향에 대한 연구가 부족함.
연구 목적
FLOW-3D를 활용하여 180도 곡류에서 L자형 Spur Dike가 유속 및 침식 패턴에 미치는 영향을 수치적으로 분석.
Spur Dike의 배치 각도(30°, 45°, 60°, 75°, 90°)와 유량 변화(18, 20, 22, 25 L/s)가 유속 및 난류 강도에 미치는 영향 비교.
최적의 Spur Dike 배치 조건을 도출하여 침식 저감을 위한 설계 지침 제공.
연구 방법
수치 모델(FLOW-3D) 설정
VOF(Volume of Fluid) 기법을 적용하여 자유 수면 추적.
RNG k-ε 난류 모델을 사용하여 난류 특성 모사.
격자(cell) 크기 0.1m, 총 2,061,329개 셀 사용.
경계 조건:
유입부: 실험에서 측정된 유량 조건 적용.
유출부: 하류 수위 적용.
Spur Dike 길이: 15cm, 배치 각도: 30°~90°(15° 간격).
주요 결과
Spur Dike 배치 각도와 유속 분포
Spur Dike의 각도가 작을수록(30°) 유속 및 난류 강도가 높았음.
90° 배치에서는 유속 감소 및 난류 강도 최소화 → 즉, 곡류 후반부의 Spur Dike는 효과가 감소함.
Spur Dike 배치를 30°, 45°, 60°에서 집중하는 것이 효과적이며, 75° 및 90°에서는 추가적인 효과가 미미함.
유량 변화와 침식 영향
유량 증가(18 → 25 L/s) 시, Spur Dike 전면에서 유속 및 난류 강도 증가.
Froude 수 증가 시, Spur Dike 전면 및 하류 침식 심화.
두 개 이상의 Spur Dike가 배치될 경우, 첫 번째 Spur Dike에서 난류 및 침식이 집중됨.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D를 활용한 수치 해석 결과, Spur Dike의 배치 각도에 따라 유속 및 침식 패턴이 크게 달라짐을 확인.
Spur Dike를 30°, 45°, 60°에 배치하는 것이 난류 및 침식을 줄이는 데 효과적.
90°에서 Spur Dike의 영향이 급격히 감소하므로 추가 설치는 비효율적.
유량이 증가할수록 Spur Dike 전면에서 난류가 증가하며, 침식이 심화됨.
향후 연구 방향
LES(Large Eddy Simulation) 적용을 통한 난류 모델 개선.
다양한 Spur Dike 형상(T자형, U자형)과 비교 분석.
실제 하천에서의 실험적 검증 수행.
연구의 의의
이 연구는 180도 곡류에서 L자형 Spur Dike의 유속 및 침식 패턴을 FLOW-3D를 이용해 분석한 연구로, 하천 정비 및 침식 방지를 위한 최적 설계를 위한 기초 데이터를 제공한다.
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
Figure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical model
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model
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FLOW-3D 수치 모델의 검증: 소형 수력 발전소(SHPP) 터빈 취수구 구조의 물리적 유압 모델과의 비교 및 실용적 활용
Fig. 8. Proposed form of the intake bottom
연구 배경 및 목적
문제 정의:
드라바 강(Drava River) 유역의 Zlatoličje 수력 발전소(HPP)에서 Melje 소형 수력 발전소(SHPP)의 터빈 취수구 구조물을 건설할 계획이 진행됨.
소형 수력 발전소는 생태 유량(Biological Minimum Discharge)을 활용하여 전력을 생산하므로 효율적인 취수구 설계가 필수적.
물리적 유압 모델은 비용이 높아 대신 FLOW-3D 기반의 3D 수치 모델을 활용하여 취수구 구조 검증 수행.
물리적 모델과 수치 모델을 병행 검증하여 최적 설계 도출.
연구 방법
물리적 유압 모델 구축
모형 제작:
Zlatoličje HPP의 도수로(Headrace Channel) 및 SHPP Melje의 취수구 구조를 1:20 축척으로 제작.
도수로 구간(길이 120m) 중 상류 39m, 하류 54m 포함하여 취수구와 자유 표면 흐름에서 압력 흐름으로 전환되는 구간까지 재현.
경계 조건 설정:
Zlatoličje HPP 총 유량(QZLAT) = 530 m³/s.
SHPP Melje 최소 유량(QSHPP) = 20 m³/s (해수면 기준 고도 252.90m).
SHPP Melje 최대 유량(QSHPP) = 20 m³/s (고도 253.30m).
실험은 2003년 현장 유량 측정 데이터 및 2D 수치 모델(SMS-RMA2) 결과를 반영하여 수행.
연구 목표:
취수구 설계 형태의 유압 효율성 검증 및 최적화 수행.
취수구 각 요소(상류 모서리, 하류 모서리, 피어 배치, 취수구 하부 형상)의 수리적 성능 분석.
유량 측정, 속도 측정, 수두 분포 측정을 통한 최적 설계 도출.
FLOW-3D 기반 수치 모델 구축
3D 지오메트리 생성:
ACAD에서 모델링 후 STL 파일로 변환, FLOW-3D 내 유한체적 격자(Finite Volume Mesh) 생성.
모델 영역을 3개 블록으로 구분하여 격자 최적화:
블록 1: 15,000개 셀 (Δx = 1m, Δy = 1m, Δz = 0.2m).
블록 2: 480,000개 셀 (Δx = 0.5m, Δy = 0.5m, Δz = 0.2m).
블록 3: 719,200개 셀 (Δx = 0.25m, Δy = 0.25m, Δz = 0.1m).
경계 조건 설정:
블록 1: 유량 조건 (Vz 유량).
블록 2: 실험 모델의 수위 측정값 반영.
블록 3: 유량 조건 적용하여 최종 배출 경계 설정.
수치 해석 방법:
RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식 적용.
FAVOR (Fractional Area/Volume Obstacle Representation) 방법을 이용하여 취수구 형상 정밀 재현.
VOF (Volume-of-Fluid) 기법을 활용하여 자유 표면 흐름 해석.
주요 결과
물리적 모델 분석 결과
상류 모서리(Upstream Corner)
초기 설계에서는 소규모 역류(Return Flow) 발생 확인됨.
모서리를 둥글게 수정(Rounding-Off)하면 역류가 감소하고 흐름이 원활해짐.
피어 배치(Orientation of Piers)
초기 설계에서는 중앙 및 하류 피어의 방향이 불규칙하여 난류(Turbulence Zone) 발생.
피어 방향을 조정하면 유동 저항 감소 및 수두 손실 최소화 가능.
하류 모서리(Downstream Corner)
기존 설계에서는 흐름이 분기되면서 정체 영역(Dead Zone) 형성.
하류 벽 기하 구조를 조정하여 유동 저항을 줄이고 정체 영역 제거 가능.
취수구 하부(Intake Bottom)
기존 설계에서는 트래시 랙(Trashrack) 이후 수평 소용돌이(Vortex) 발생.
하부를 완만한 기울기로 변경하면 흐름이 원활해지고 압력 손실 감소.
FLOW-3D 수치 모델 분석 결과
수치 모델 결과가 물리적 모델과 유사한 패턴을 보이며 신뢰성 검증됨.
취수구 하부 유동을 비교한 결과:
기존 설계에서는 트래시 랙 이후 역류 발생.
최적화 설계에서는 유선(Streamline)이 원활하게 진행되며 역류 제거됨.
속도 분포 비교:
3D ADV(Acoustic Doppler Velocimeter) 측정 결과와 FLOW-3D 시뮬레이션 결과 비교 시 평균 오차 5% 이내.
특정 지점에서는 수치 모델이 실측 데이터보다 속도를 과소평가하는 경향 확인됨.
결론 및 향후 연구
결론:
FLOW-3D 수치 모델이 취수구 설계 최적화에 유용하게 활용 가능함을 입증.
피어 방향 최적화, 하류 벽 기하 수정, 취수구 하부 형상 변경을 통해 수두 손실 최소화 가능.
물리적 모델을 병행 활용하면 정밀한 취수구 설계 검증이 가능.
FLOW-3D는 최적화 도구로 유용하지만, 정밀한 조정에는 물리적 모델 병행 필요.
향후 연구 방향:
곡선 좌표 시스템 적용이 가능한 CFD 모델 개발 필요.
더 정밀한 유량 조건 설정을 위한 추가 데이터 확보 필요.
실제 발전소 운영 데이터와의 비교 연구 수행 필요.
연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D 기반 수치 모델을 활용하여 소형 수력 발전소의 취수구 설계를 최적화할 수 있음을 입증하였으며, 물리적 모델과의 비교를 통해 수치 모델의 신뢰성을 검증하였다. 이는 수력 발전소 설계 최적화 및 효율 향상을 위한 실질적인 데이터와 설계 기준을 제공할 수 있다.
Fig. 3. Proposed intake form
Fig. 5. Proposed form of the intake bottom
Fig. 8. Proposed form of the intake bottom
Reference
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Flow-3D를 이용한 다양한 중간 사이클을 갖는 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 계수 수치 해석
Fig. 8 Pattern of flow running over the trapezoidal labyrinth weir
연구 배경 및 목적
문제 정의
기존의 선형 위어(linear weir)는 폭이 제한적이기 때문에 방류 용량이 낮은 단점이 있음.
미로 위어(labyrinth weir)는 동일한 수두(hydraulic head) 조건에서 보다 긴 크레스트 길이를 제공하여 방류 용량을 증가시키는 효과적인 방법임.
특히 사다리꼴 아치형 미로 위어(trapezoidal arced labyrinth weir)는 공간 제약이 있는 댐 구조물에서 높은 효율을 보이는 설계 방식임.
연구 목적
FLOW-3D를 이용하여 다양한 아크 반경(R/w1)을 가진 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 계수(discharge coefficient)를 수치적으로 분석.
실험실 실험 결과와 비교하여 수치 모델의 신뢰성을 검증.
위어 설계 변수(아크 반경, 사이클 수 등)가 방류 계수에 미치는 영향을 규명.
연구 방법
실험 모델 및 수치 시뮬레이션 설정
실험은 길이 12m, 폭 0.6m, 높이 0.6m의 개수로(rectangular flume)에서 수행됨.
FLOW-3D를 활용하여 3차원 유체 해석 수행.
난류 모델: k-ω 모델 사용.
자유 수면 추적: VOF(Volume of Fluid) 기법 적용.
실험 조건: 아크 반경 비(R/w1) = 5, 10, 15에 대해 분석 수행.
주요 결과
수치 해석과 실험 결과 비교
전반적으로 수치 해석 결과가 실험 데이터와 유사한 경향을 보였음.
수치 해석 결과의 방류 계수 값이 실험보다 다소 낮게 나타남.
아크 반경이 증가할수록 수치 해석 결과와 실험값 간의 차이가 커짐(R/w1=5에서는 1.2% 차이, R/w1=15에서는 18.9% 차이 발생).
방류 계수 변화 분석
수두가 증가할수록 방류 계수 감소 → 이는 공기 유입 및 난류 효과 때문임.
아크 반경 증가 시 방류 계수 상승 → 수리학적 효율성이 높아짐.
최적 설계를 위해서는 적절한 아크 반경과 사이클 수 조합이 필요.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 시뮬레이션이 미로 위어의 방류 계수를 예측하는 데 효과적임을 확인.
수치 모델과 실험 모델 간의 차이는 아크 반경 증가 시 더욱 두드러짐, 이는 난류 모델의 한계 때문일 가능성이 큼.
사다리꼴 아치형 미로 위어는 기존 위어 대비 높은 방류 성능을 제공하며, 제한된 공간에서의 수리학적 설계에 유리함.
향후 연구 방향
다양한 난류 모델(RNG k-ε, LES)과 비교 분석 수행.
위어 형상 및 경계 조건을 추가적으로 최적화하여 방류 성능 향상.
실제 댐 및 수로 구조물에 적용하여 현장 데이터와 비교 검증.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 사다리꼴 아치형 미로 위어의 방류 성능을 정량적으로 평가하고, 수치 모델의 신뢰성을 검증하였다. 향후 위어 설계 최적화 및 실용적 적용 가능성을 높이는 기초 데이터로 활용될 수 있음.
Fig. 1 The trapezoidal arced labyrinth weir with different middle cycles and its parameters (present study)
Fig. 3 A view of the trapezoidal arced labyrinth weirs
Fig. 8 Pattern of flow running over the trapezoidal labyrinth weir
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Figure 4. Bed bathymetry of the developed scour hole at Q = 0.035 m3 s
연구 배경 및 목적
문제 정의
Spur Dikes는 하천 제방 보호 및 유로 조절을 위해 사용되며, 국부적인 세굴(scour)과 유동장 변화가 발생함.
기존의 물리 실험은 시간과 비용이 많이 소요되므로 컴퓨터 기반 CFD(전산유체역학) 시뮬레이션을 활용한 연구가 필요함.
연구 목적
FLOW-3D를 이용하여 Spur Dikes 주변 유동 특성을 3차원적으로 분석.
실험 데이터와 비교하여 FLOW-3D 모델의 정확성을 검증.
다양한 난류 모델(RNG k-ε, LES 등)의 성능을 비교하여 최적의 난류 모델 선정.
연구 방법
실험 및 수치 모델 개요
연구 대상: 연속된 세 개의 Spur Dikes가 있는 수로.
실험 조건:
수로 길이 12.2m, 폭 0.6m, 깊이 1.2m.
Sontek ADV를 이용하여 유속 측정.
실험 후 세굴 형상 측정 및 모델 검증 수행.
FLOW-3D 기반 CFD 시뮬레이션 설정
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 추적.
RNG k-ε, LES 및 표준 k-ε 난류 모델 비교.
격자(Grid) 민감도 분석을 통해 최적의 격자 크기 결정(3mm).
경계 조건:
유입: 평균 속도 0.29m/s 적용.
유출: 자유 배출(outflow) 경계 설정.
바닥: No-slip 조건 적용, 이동 가능한 퇴적층 설정.
주요 결과
유동 및 세굴 특성 분석
Spur Dikes 전면에서 강한 와류(vortex) 발생 → 세굴 형성의 주요 원인.
RNG k-ε 모델이 실험 데이터와 가장 높은 정확도를 보임.
LES 모델은 고난류 영역에서 비교적 정확하지만 계산 비용이 높음.
표준 k-ε 모델은 난류 에너지를 과대평가(50% 이상의 오차).
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 기반 시뮬레이션이 실험 결과와 높은 일치도를 보이며, Spur Dikes 주변의 유동 및 세굴 현상을 효과적으로 예측 가능.
RNG k-ε 모델이 가장 적합한 난류 모델로 평가됨.
세굴 깊이는 초기 및 주요 세굴 단계에서 대부분 결정되며, 이후 큰 변화 없음.
향후 연구 방향
LES(Large Eddy Simulation) 적용 범위 확대 및 정확도 비교.
실제 하천 환경과의 비교 연구 수행.
세굴 예측 모델 개선을 위한 추가적인 실험 검증 수행.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 Spur Dikes 주변의 유동 및 세굴 현상을 정량적으로 분석하고, 수치 모델의 정확성을 실험적으로 검증하였다. 하천 관리 및 구조물 설계의 최적화에 기여할 수 있는 데이터와 분석 방법을 제공한다.
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소수력 발전소는 발전량을 최대화하기 위해 규모를 크게 하는 것이 바람직하지만, 방류수로의 기능을 저해하지 않는 범위 내에서 결정해야 함
따라서 적정 규모를 결정하기 위해서는 수리학적 고려가 필요
본 연구에서는 현재 방류수로의 흐름 특성 자료를 이용하여 3차원 흐름 모형인 FLOW-3D 모형을 구축하고, 구축된 모형을 이용하여 소수력 발전소의 규모에 따른 방류수로 상류 지점의 수위 증가 양상을 예측하고, 발전소 건설에 따른 흐름 변화 양상을 분석하는 것을 목적으로 함
연구 방법
삼천포 소수력발전 실용화 기술사업의 일환으로 관측된 방류수로 및 방류해역의 흐름자료 및 선정된 대안에 대하여 댐의 규모(높이, 가동보 설치 규모)에 따른 방류수로의 수위변화를 예측하기 위하여 FLOW-3D 흐름 모형을 구축
구축된 모형을 이용하여 다양한 설계조건(주로, 발전시설 우안에 설치되는 냉각수 방류량 월류를 위한 가동보의 높이 변화)에 대한 방류수로의 수위 및 유속변화 양상을 예측·분석했으며, 최적의 소수력 발전소 규모 결정에 필요한 검토자료로 이용
FLOW-3D 모형은 댐 여수로의 흐름 해석을 포함하여 다양한 수리 구조물에서의 흐름 해석에 널리 활용되고 있는 모형으로, 적절한 모형의 보정 및 검증만 수행된다면 매우 정확하게 흐름장을 재현할 수 있기 때문에 수리 실험 대체 수단으로의 가능성이 검토되고 있음
연구 결과
삼천포 소수력발전소 건설은 상류의 수위 증가를 유발하며, 설계 유량 156톤/초, 발전소 가동보 높이 3.8m 기준에 대한 방류수로 Weir 상류지점의 수위는 4.97m로 현 상태 4.32m보다 65cm 정도 증가하는 것으로 파악됨
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Manitoba Hydro는 기존 발전소의 효율성을 개선하는 Supply Efficiency Improvement Program을 진행 중임.
Kelsey 발전소(224MW)는 Upper Nelson River에 위치하며, 7개의 발전 유닛을 보유.
발전소 입구 채널에는 암반 장애물(rock knob)이 존재하여 비균일한 유동을 발생시키며, 특히 유닛 6, 7의 효율에 영향을 미침.
터빈 재설치(re-runnering) 후 유량이 1700m³/s에서 2200m³/s로 증가할 것으로 예상되므로, 최적의 유입 유동 조건 평가가 필요함.
연구 목적
FLOW-3D를 이용하여 Kelsey 발전소의 기존 및 개선된 유입 유동을 시뮬레이션.
발전소 입구에서 발생하는 유속 분포를 분석하여 터빈 제조업체에 제공.
암반 장애물의 영향을 평가하고, 재설치 후 유량 증가에 따른 유동 변화를 분석.
연구 방법
수치 모델링 및 시뮬레이션 설정
FLOW-3D를 사용하여 3차원 수치 모델을 구축.
발전소 설계도면을 기반으로 주요 입구 구성 요소를 모델링, 단 작은 구조물(트래시 랙, 게이트 가이드 등)은 제외.
세 가지 운영 시나리오(Case 1~3) 설정:
Case 1: 유닛 1~7 전부 재설치 후 완전 개방(Full Gate, FG)
Case 2: 유닛 1-5만 재설치, 유닛 67 기존 상태 유지(FG)
Case 3: 유닛 1-5만 재설치, 유닛 67 기존 최적 게이트(Best Gate, BG)
경계 조건:
상류: 일정 수위 조건 적용
하류: 질량 소모(mass sink) 방식 사용하여 발전기 유량 반영
격자 설정:
입구 채널은 상대적으로 큰 격자 사용, 발전소 입구는 세밀한 격자로 설정하여 정확도 향상.
주요 결과
유동 특성 분석
Case 1(전 유닛 재설치)에서 유속 분포가 가장 균일하게 나타남.
Case 2, 3에서는 암반 장애물로 인해 유닛 6, 7에서 강한 와류(vortex) 형성, 이는 효율 저하 가능성이 있음.
실제 1990년 현장 실험과 비교 시, 모델링 결과가 높은 정확도로 일치.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 모델이 Kelsey 발전소 유입부 유속 분포를 정확히 재현 가능함을 확인.
암반 장애물이 유닛 6, 7의 유동을 왜곡하며, 터빈 효율을 저하시킬 가능성이 있음.
터빈 제조업체가 최적 설계를 수행할 수 있도록 유속 데이터를 제공.
향후 연구 방향
터빈 재설치 후 실측 데이터와 모델 비교 검증.
암반 장애물 제거 또는 유동 개선 방안 연구.
다른 발전소 적용을 위한 추가적인 CFD 해석 수행.
연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D를 활용하여 발전소 유입부 유동을 분석하고, 터빈 재설치 후 유동 변화를 예측하는 기법을 제시하였다. 이를 통해 발전소 운영 효율을 극대화하고, 최적 설계를 지원할 수 있는 유용한 데이터를 제공하였다.
References
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Fig. 4. Pressure value according to the 6 different discharges (a) Case 1 (Discharge 56.57cms)
Flow-3D를 이용한 다목적 수로 터널의 마찰 손실 산정
연구 배경 및 목적
문제 정의:
최근 기후변화로 인해 극한 홍수 발생 빈도가 증가하고 있으며, 도시 유역의 배수시설 용량 부족으로 도시 홍수가 빈번하게 발생함.
홍수를 방지하기 위해 수로 터널을 개발하여 범람 지역의 홍수량을 우회 또는 저류하는 방식이 필요함.
기존의 수로 터널과 다르게 도로 기능과 배수 기능을 동시에 수행하는 **다목적 수로 터널(multi-purpose stormwater tunnel)**이 제안됨.
연구 목적:
Flow-3D를 활용하여 다기능 수로 터널의 마찰 손실(friction loss)을 수치적으로 분석.
실험 및 이론식과 비교하여 마찰 손실 예측 정확도를 평가.
터널 형상이 마찰 손실에 미치는 영향을 분석하여 설계 시 고려해야 할 사항을 도출.
연구 방법
수치 모델링 및 실험 개요
SMART 터널(말레이시아) Mode I을 참고하여 수로 터널 설계 적용.
FLOW-3D를 이용한 3D 수치 시뮬레이션 수행:
VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 자유 수면 흐름을 모델링.
RNG k-ε 난류 모델을 적용하여 난류 특성 해석.
Darcy-Weisbach 공식을 적용하여 마찰 손실 계산.
경계 조건 및 격자 설정
입출구 경계 조건:
유입: 유량 경계 조건 (Discharge = 56.57 ~ 150.0 m³/s).
유출: 자유 유출 경계 조건 적용.
격자 수: 3,963,280개의 격자를 사용하여 비원형 단면의 영향을 정밀 분석.
마찰 손실 계산 방법
마찰 손실계수 산정:
실험 데이터(Kim et al., 2016)와 비교하여 수치 모델 검증.
이론적 원형 관 마찰 손실 값과 비교하여 터널 형상의 영향을 분석.
베르누이 방정식과 Darcy-Weisbach 공식을 활용하여 마찰 손실 계수 도출.
주요 결과
마찰 손실 분석
비원형 단면 터널에서는 원형 관보다 더 높은 마찰 손실 발생.
층류(Laminar flow) 영역에서 마찰 손실 증가 폭이 더 큼 (최대 1.5배).
난류(Turbulent flow) 영역에서는 원형 관과의 차이가 줄어듦.
수치 시뮬레이션 vs 실험 vs 이론 비교
실험 결과와 FLOW-3D 시뮬레이션 결과가 높은 일치도를 보임.
이론적 원형 관 마찰 손실 값은 모든 경우에서 가장 낮게 나타남, 이는 비원형 단면에서 발생하는 추가적인 유동 저항 때문으로 분석됨.
유량 증가에 따른 마찰 손실 변화
유량이 증가할수록 터널 내 유동 저항이 증가하며, 상부 내벽이 하부보다 더 높은 압력을 받음.
Reynolds 수가 커질수록 난류 효과로 인해 마찰 손실 차이가 감소하는 경향을 보임.
결론 및 향후 연구
결론
Flow-3D 기반 시뮬레이션이 수리 실험 결과와 높은 정확도로 일치함을 확인.
비원형 단면에서 추가적인 마찰 손실이 발생하며, 기존 원형 관 마찰 손실 계수를 적용할 경우 설계 유량 산정에 오류가 발생할 수 있음.
터널의 설계 시 단면 형상의 영향을 고려한 맞춤형 마찰 손실 계수 적용 필요.
향후 연구 방향
다양한 터널 형상(비대칭, 다각형 단면)에 대한 추가 연구.
다층 구조(복층 터널)에서 마찰 손실 영향 분석.
실제 도로 터널 부대시설(배기구, 통풍구 등)이 마찰 손실에 미치는 영향 평가.
연구의 의의
이 연구는 도심지 홍수 방지를 위한 다기능 수로 터널의 수리적 성능을 수치적으로 분석하고, 기존 원형 관과의 차이를 정량적으로 평가함으로써 실무 설계에 적용 가능한 데이터를 제공하였다.
Fig. 1. Double-deck TBM tunnel example-2
Fig. 4. Pressure value according to the 6 different discharges (a) Case 1 (Discharge 56.57cms)
Fig. 5. Hydraulic grade line along the stormwater tunnel using FLOW-3D
References
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Figure 4 Velocity distributions around the spur dike at middle section (a) velocity contours
연구 배경 및 목적
문제 정의: Spur Dike(수로 둑)는 강변 보호 및 수로 흐름 조절을 위해 사용되며, 구조물 주변의 복잡한 난류 및 세굴 현상이 발생한다. 이는 구조물의 안정성과 유지보수에 큰 영향을 미친다. 연구 목적:
FLOW-3D를 이용하여 Spur Dike 주변 유동장 및 세굴 과정을 수치적으로 분석.
난류 모델(RNG k-ε)과 세굴 모델(Shields number 기반) 적용하여 세굴 깊이 및 흐름 변화 예측.
실험 데이터와 비교하여 모델의 정확도를 검증하고, 세굴 메커니즘을 이해.
연구 방법
Spur Dike 및 유동 모델링
Spur Dike는 비침수(non-submerged) 조건으로 설정.
연속 방정식 및 Navier-Stokes 방정식을 사용하여 유동 해석 수행.
VOF(Volume of Fluid) 기법을 이용하여 자유 수면 추적.
세굴 모델: Shields number를 적용한 이동 가능 하상 모델.
난류 모델: RNG k-ε 모델 사용.
경계 조건 및 격자 설정
유입: 0.29m/s 속도의 입구 유동 경계 조건 적용.
유출: 자유 유출(outflow) 경계 설정.
하천 바닥: 이동 가능한 침전층으로 설정(평균 입자 크기 0.145cm, 비중 1.9g/cm³).
격자 수: 약 600,000개 비균일(non-uniform) 격자 사용.
주요 결과
유동장 및 난류 특성 분석
Spur Dike 후류(wake zone)에서 시계방향 와류(clockwise vortex) 발생, 이는 불규칙한 타원형 형태를 보임.
유속 분포 분석 결과:
Spur Dike 전면에서 최대 유속 0.56m/s까지 증가 후 급감.
Dike 후방에서 속도 회복 및 역류(backflow) 형성.
Horseshoe Vortex(말굽 와류)가 세굴 형성의 주요 원인.
세굴 과정 및 형상 변화
세굴 과정은 초기 단계 → 주요 세굴 단계 → 균형 단계의 3단계로 구분.
주요 세굴 단계에서 침수 유동과 말굽 와류가 강하게 형성, 세굴 깊이 급격히 증가.
균형 단계에서는 유속이 감소하며 세굴 진행이 멈춤.
실험과 비교 시 최대 세굴 깊이 7.8cm, 경사 35°로 유사한 결과 도출.
결론 및 향후 연구
결론
FLOW-3D 기반 세굴 시뮬레이션이 실험 결과와 높은 정확도로 일치함을 확인.
Spur Dike 주변 침수 유동과 말굽 와류가 주요 세굴 요인임을 입증.
세굴 깊이는 초기 및 주요 세굴 단계에서 대부분 결정되며, 이후 큰 변화 없음.
난류 및 퇴적물 이동의 복잡성으로 인해 실험값과의 완벽한 일치는 어렵지만, 전반적으로 유사한 패턴을 보임.
향후 연구 방향
다양한 Spur Dike 형상 및 배치에 따른 유동 변화 분석.
LES(Large Eddy Simulation) 난류 모델과 비교 검토.
세굴 예측 모델 개선을 위한 추가적인 실험 검증 수행.
연구의 의의
이 연구는 Spur Dike 주변 세굴의 수치적 분석을 수행하여, 유동 및 세굴 형상의 변화 원인을 규명하였다. 하천 구조물의 안정성 평가 및 설계 최적화에 기여할 수 있는 실용적 모델을 제시하였다.
Figure 4 Velocity distributions around the spur dike at middle section (a) velocity contours
Figure 7 Scour development around spur dike in different times (d) 80min
Figure 8 Scour development at section y=0.1m in different times (d) 80min
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FLOW-3D 모델이 실험 결과와 높은 일치도를 보이며, 평균 오차율이 5% 이하로 나타남.
격자 크기가 20,000개 이상일 때 모델 정확도가 최적화됨.
낙차 구조의 형상 및 유입 조건에 따라 난류 강도가 다르게 나타남.
에너지 손실 및 하류 유동 특성
수로 길이가 증가할수록 에너지 손실이 감소하며, 하류 수심이 증가함.
낙차 구조 설계에 따라 난류 강도가 달라지며, 이를 고려한 최적 설계가 필요함.
낙차 구조 후단부에 역류(backflow)가 발생할 수 있으며, 이를 방지하기 위한 추가 설계가 요구됨.
결론
FLOW-3D를 활용한 수치 해석이 수직 낙차 구조물의 유동 특성을 정확하게 예측할 수 있음을 확인함.
하류 수심, 유입 속도 및 난류 모델이 유동 특성 및 에너지 손실에 미치는 영향을 분석함.
CFD 시뮬레이션 결과와 실험 데이터가 높은 상관관계를 보이며, 낙차 구조물 설계 최적화를 위한 유용한 도구임을 입증함.
향후 연구에서는 다양한 수리학적 조건을 반영한 추가적인 검증이 필요함.
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Flow 3D outputs of flow depth and velocity of H =0.15m
문제 정의: 댐 붕괴(Dam Failure)는 하류 지역의 인명 및 재산 안전에 심각한 위협을 가할 수 있다.
댐 붕괴 시 발생하는 홍수는 예측이 어렵고 복잡한 수리학적 현상을 동반하며, 긴급 구조 및 대응 계획 마련이 필수적이다.
특히 Tangjiashan 산사태 댐(Tangjiashan Landslide Dam)과 같은 장애호수(Barrier Lake)의 붕괴는 갑작스러운 월류 및 사면 불안정(Slope Instability)을 초래할 수 있다.
연구 목적:
FLOW-3D 소프트웨어를 활용하여 Tangjiashan 산사태 댐의 붕괴 과정을 3차원 수치 모델링을 통해 시뮬레이션.
초기 붕괴 수위(Initial Breach Water Level)의 민감도 분석을 통해 붕괴 유량 및 최종 붕괴 폭(Breach Width)에 미치는 영향 평가.
비상 계획 수립 및 재난 대응을 위한 기술적 참조 자료 제공.
연구 방법
댐 모델링 및 시뮬레이션 설정
모델 구축:
Autodesk Civil3D 소프트웨어를 사용하여 위성 원격 감지 데이터를 바탕으로 Tangjiashan 댐의 3D 모델 생성.
댐의 실제 지형 데이터를 1:1 비율로 반영하여 복잡한 월류 및 붕괴 과정을 시뮬레이션.
FLOW-3D를 이용한 시뮬레이션:
3차원 수치 모델을 통해 월류(Ovetopping) 및 붕괴 과정 재현.
계산 효율성을 높이기 위해:
모델 크기: 1100m × 700m × 150m.
붕괴 영역(Breach Area)에는 세밀한 격자(2.5m × 2.5m × 2.5m) 사용.
총 유효 격자 수: 약 390만 개.
경계 조건(Boundary Condition) 설정:
상류(Upstream): 압력 경계(Pressure Boundary).
하류(Downstream): 자유 유출(Outflow) 경계.
측면(Sides): 대칭 경계(Symmetrical Boundary).
바닥(Bottom): 벽(Wall) 경계.
상단(Top): 대기압과 동일한 압력 경계(Atmospheric Pressure).
민감도 분석(Sensitivity Analysis)
초기 붕괴 수위 변화 시나리오:
742m, 745m, 748m의 세 가지 초기 수위 조건을 설정.
각각의 초기 수위에 따른 최대 붕괴 유량(Peak Breach Flow) 및 붕괴 폭 변화 분석.
침식 및 퇴적 모델링:
댐 재료의 물리적 특성(예: 건조 벌크 밀도 2200 kg/m³, 임계 Froude 수 0.05)을 반영.
모델 입력 파라미터는 기존 연구 및 현장 측정 데이터를 활용.
주요 결과
시뮬레이션 결과 분석
최대 붕괴 유량(Peak Breach Flow):
742m 초기 수위에서 6937 m³/s 도달.
745m 초기 수위에서는 7597 m³/s, 9.5% 증가.
748m 초기 수위에서는 8542 m³/s, 23.1% 증가.
최종 붕괴 폭(Breach Width):
초기 수위 증가에 따라 150m → 220.8m로 47.2% 증가.
유량 도달 시간(Time to Peak Flow):
초기 수위 증가 시 도달 시간이 단축:
742m 수위에서는 5.83시간, 748m에서는 3.55시간(39.1% 감소).
모델 검증(Validation):
시뮬레이션 결과와 현장 측정 데이터 비교:
최대 붕괴 유량의 상대 오차 7.05%.
최종 붕괴 폭의 상대 오차 4.16%.
유량 도달 시간은 실제보다 약 40분 빠름.
민감도 분석 결과
초기 붕괴 수위는 붕괴 과정에 매우 민감:
수위가 높아질수록 붕괴 유량 및 하류 방출 유량이 급격히 증가.
정확한 초기 수위 측정의 중요성 강조.
결론 및 향후 연구
결론:
FLOW-3D 소프트웨어를 통한 Tangjiashan 댐 붕괴 시뮬레이션이 실제 현상과 높은 일치도를 보임.
초기 붕괴 수위는 붕괴 유량, 최종 붕괴 폭 및 붕괴 과정 전반에 큰 영향을 미침.
긴급 구조 및 대응 계획 수립 시 초기 수위 데이터를 정확히 반영할 필요.
본 연구 결과는 향후 장애호수 붕괴 대응 및 재난 관리 정책 수립에 중요한 기술적 참조 자료 제공.
향후 연구 방향:
수치 시뮬레이션의 정확도 향상을 위해 물의 밀도 변화(퇴적물 침식에 따른 영향) 고려.
다양한 초기 조건(예: 강우 패턴, 하천 유량 변화)에 따른 시나리오 분석.
AI 및 머신러닝을 활용한 실시간 댐 붕괴 예측 모델 개발.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 Tangjiashan 산사태 댐의 붕괴 과정을 정량적으로 평가하고, 재난 대응 및 비상 계획 수립을 위한 실질적인 데이터와 설계 기준을 제공하며, 장애호수 붕괴 시 인명 및 재산 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있다.
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FLOW-3D 예측 모델링을 이용한 유량 측정 플룸의 잠김 한계(Submergence Limit) 및 수두 손실(Head Loss) 평가
연구 배경 및 목적
문제 정의: 개수로(Open Channel)에서 유량 측정을 위해 사용되는 플룸(Flume)은 구조가 단순하고 비용 효율적이지만, 정확도는 잠김 한계(Submergence Limit)와 수두 손실(Head Loss)에 의해 영향을 받는다.
연구 목적:
FLOW-3D CFD 모델을 사용하여 잠김 한계 및 수두 손실을 평가하고, 이를 실험 데이터와 비교하여 모델의 신뢰성을 검증.
플룸 하류 바닥을 상승시킨 설계가 잠김 한계와 수두 손실에 미치는 영향을 분석.
연구 방법
수치 모델링 및 시뮬레이션 설정
FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 3차원 유동 해석 수행.
FAVOR(Fractional Area-Volume Obstacle Representation) 기법을 사용하여 복잡한 플룸 형상을 모델링.
RNG k-ε 난류 모델을 적용하여 난류 흐름을 해석.
VOF(Volume of Fluid) 기법을 활용하여 자유 수면을 추적.
격자 독립성 검토: 0.027 m의 격자 크기 사용.
플룸 설계 및 실험 조건
플룸 설계: 하류 바닥이 상승된 직사각형 플룸 설계.
실험 변수:
세 가지 유량 조건: Flow 1 (0.112 m³/s), Flow 2 (0.169 m³/s), Flow 3 (0.320 m³/s)
안내벽 각도(Reflector Angle) 및 하류 바닥 높이를 변화시켜 시뮬레이션.
모델 검증:
Samani (2017)의 실험 데이터를 기반으로 FLOW-3D 모델을 RMSE < 1.5 cm, R² > 0.98 수준으로 보정.
분석 항목
잠김 한계(Submergence Limit):
잠김 비(Submergence Ratio): 하류 수심 / 상류 수심
잠김 한계는 잠김 비가 특정 값을 초과하면 상류 수심이 급격히 증가하는 지점으로 정의.
수두 손실(Head Loss):
수두 손실 = 상류와 하류의 수두 차이.
주요 결과
잠김 한계(Submergence Limit) 및 수두 손실(Head Loss)
Flow 1: 잠김 한계 0.21, 최대 수두 손실 32.5%
Flow 2: 잠김 한계 0.24
Flow 3: 잠김 한계 0.25
잠김 한계는 유량 증가에 따라 증가하며, 하류 바닥 높이가 높을수록 잠김 한계에 도달하는 경향이 확인됨.
안내벽 각도의 영향
안내벽 각도가 증가할수록 수두 손실이 증가하는 경향을 보임.
80°에서 최대 월류량을 기록하며, 90°에서는 파도의 속도가 낮아져 월류량이 감소.
FLOW-3D 모델의 신뢰성
FLOW-3D 모델 예측 결과와 실험 데이터 간 평균 오차율이 7.2%로 높은 신뢰도를 확인.
기존 실험 결과와 비교했을 때 FLOW-3D 모델이 잠김 한계 및 수두 손실 예측에 효과적임.
결론 및 향후 연구
결론:
FLOW-3D는 유량 측정 플룸에서 잠김 한계 및 수두 손실을 정확하게 예측할 수 있으며, 기존 실험 데이터와 높은 일치도를 보임.
잠김 한계는 유량이 증가할수록 높아지며, 하류 바닥 높이와 안내벽 각도가 중요한 영향을 미침.
플룸 설계 시 하류 바닥 높이 및 안내벽 각도 최적화를 통해 수두 손실을 최소화할 수 있음.
향후 연구 방향:
다양한 난류 모델(예: LES)과의 비교 및 다양한 유량 조건에서 추가 검증.
다중 안내벽 설계 및 다양한 플룸 형상에 대한 연구를 통해 성능 개선.
AI 및 머신러닝 기법을 활용한 실시간 유량 예측 모델 개발.
연구의 의의
이 연구는 FLOW-3D를 활용한 유량 측정 플룸의 잠김 한계 및 수두 손실 예측의 신뢰성을 검증하고, 플룸 설계 최적화 및 수리구조물의 효율적 설계에 기여할 수 있는 중요한 기초 데이터를 제공한다.
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Omega-Luitex법을 이용한 수력점프 발생시 러프 베드의 와류 진화 예측 및 영향 분석
Cong Trieu Tran, Cong Ty Trinh
Abstract
The dissipation of energy downstream of hydropower projects is a significant issue. The hydraulic jump is exciting and widely applied in practice to dissipate energy. Many hydraulic jump characteristics have been studied, such as length of jump Lj and sequent flow depth y2. However, understanding the evolution of the vortex structure in the hydraulic jump shows a significant challenge. This study uses the RNG k-e turbulence model to simulate hydraulic jumps on the rough bed. The Omega-Liutex method is compared with Q-criterion for capturing vortex structure in the hydraulic jump. The formation, development, and shedding of the vortex structure at the rough bed in the hydraulic jumper are analyzed. The vortex forms and rapidly reduces strength on the rough bed, resulting in fast dissipation of energy. At the rough block rows 2nd and 3rd, the vortex forms a vortex rope that moves downstream and then breaks. The vortex-shedding region represents a significant energy attenuation of the flow. Therefore, the rough bed dissipates kinetic energy well. Adding reliability to the vortex determined by the Liutex method, the vorticity transport equation is used to compare the vorticity distribution with the Liutex distribution. The results show a further comprehension of the hydraulic jump phenomenon and its energy dissipation.
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Mohammad Nazari-Sharabian, Aliasghar Nazari-Sharabian, Moses Karakouzian, Mehrdad Karami
Abstract
Scour is defined as the erosive action of flowing water, as well as the excavating and carrying away materials from beds and banks of streams, and from the vicinity of bridge foundations, which is one of the main causes of river bridge failures. In the present study, implementing a numerical approach, and using the FLOW-3D model that works based on the finite volume method (FVM), the applicability of using sacrificial piles in different configurations in front of a bridge pier as countermeasures against scouring is investigated. In this regard, the numerical model was calibrated based on an experimental study on scouring around an unprotected circular river bridge pier. In simulations, the bridge pier and sacrificial piles were circular, and the riverbed was sandy. In all scenarios, the flow rate was constant and equal to 45 L/s. Furthermore, one to five sacrificial piles were placed in front of the pier in different locations for each scenario. Implementation of the sacrificial piles proved to be effective in substantially reducing the scour depths. The results showed that although scouring occurred in the entire area around the pier, the maximum and minimum scour depths were observed on the sides (using three sacrificial piles located upstream, at three and five times the pier diameter) and in the back (using five sacrificial piles located upstream, at four, six, and eight times the pier diameter) of the pier. Moreover, among scenarios where single piles were installed in front of the pier, installing them at a distance of five times the pier diameter was more effective in reducing scour depths. For other scenarios, in which three piles and five piles were installed, distances of six and four times the pier diameter for the three piles scenario, and four, six, and eight times the pier diameter for the five piles scenario were most effective.
Keywords
Scouring; River Bridges; Sacrificial Piles; Finite Volume Method (FVM); FLOW-3D.
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Waqed H. Hassan| Zahraa Mohammad Fadhe*| Rifqa F. Thiab| Karrar Mahdi Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Warith Al-Anbiyaa, Kerbala 56001, Iraq Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kerbala, Kerbala 56001, Iraq Corresponding Author Email: Waqed.hammed@uowa.edu.iq
OPEN ACCESS
Abstract:
This work investigates numerically a local scour moves in irregular waves around tripods. It is constructed and proven to use the numerical model of the seabed-tripod-fluid with an RNG k turbulence model. The present numerical model then examines the flow velocity distribution and scour characteristics. After that, the suggested computational model Flow-3D is a useful tool for analyzing and forecasting the maximum scour development and the flow field in random waves around tripods. The scour values affecting the foundations of the tripod must be studied and calculated, as this phenomenon directly and negatively affects the structure of the structure and its design life. The lower diagonal braces and the main column act as blockages, increasing the flow accelerations underneath them. This increases the number of particles that are moved, which in turn creates strong scouring in the area. The numerical model has a good agreement with the experimental model, with a maximum percentage of error of 10% between the experimental and numerical models. In addition, Based on dimensional analysis parameters, an empirical equation has been devised to forecast scour depth with flow depth, median size ratio, Keulegan-Carpenter (Kc), Froud number flow, and wave velocity that the results obtained in this research at various flow velocities and flow depths demonstrated that the maximum scour depth rate depended on wave height with rising velocities and decreasing particle sizes (d50) and the scour depth attains its steady-current value for Vw < 0.75. As the Froude number rises, the maximum scour depth will be large.
Keywords:
local scour, tripod foundation, Flow-3D, waves
1. Introduction
New energy sources have been used by mankind since they become industrialized. The main energy sources have traditionally been timber, coal, oil, and gas, but advances in the science of new energies, such as nuclear energy, have emerged [1, 2]. Clean and renewable energy such as offshore wind has grown significantly during the past few decades. There are numerous different types of foundations regarding offshore wind turbines (OWTs), comprising the tripod, jacket, gravity foundation, suction anchor (or bucket), and monopile [3, 4]. When the water depth is less than 30 meters, Offshore wind farms usually employ the monopile type [4]. Engineers must deal with the wind’s scouring phenomenon turbine foundations when planning and designing wind turbines for an offshore environment [5]. Waves and currents generate scour, this is the erosion of soil near a submerged foundation and at its location [6]. To predict the regional scour depth at a bridge pier, Jalal et al. [7-10] developed an original gene expression algorithm using artificial neural networks. Three monopiles, one main column, and several diagonal braces connecting the monopiles to the main column make up the tripod foundation, which has more complicated shapes than a single pile. The design of the foundation may have an impact on scour depth and scour development since the foundation’s form affects the flow field [11, 12]. Stahlmann [4] conducted several field investigations. He discovered that the main column is where the greatest scour depth occurred. Under the main column is where the maximum scour depth occurs in all experiments. The estimated findings show that higher wave heights correspond to higher flow velocities, indicating that a deeper scour depth is correlated with finer silt granularity [13] recommends as the design value for a single pile. These findings support the assertion that a tripod may cause the seabed to scour more severely than a single pile. The geography of the scour is significantly more influenced by the KC value (Keulegan–Carpenter number)
The capability of computer hardware and software has made computational fluid dynamics (CFD) quite popular to predict the behavior of fluid flow in industrial and environmental applications has increased significantly in recent years [14].
Finding an acceptable piece of land for the turbine’s construction and designing the turbine pile precisely for the local conditions are the biggest challenges. Another concern related to working in a marine environment is the effect of sea waves and currents on turbine piles and foundations. The earth surrounding the turbine’s pile is scoured by the waves, which also render the pile unstable.
In this research, the main objective is to investigate numerically a local scour around tripods in random waves. It is constructed and proven to use the tripod numerical model. The present numerical model is then used to examine the flow velocity distribution and scour characteristics.
2. Numerical Model
To simulate the scouring process around the tripod foundation, the CFD code Flow-3D was employed. By using the fractional area/volume method, it may highlight the intricate boundaries of the solution domain (FAVOR).
This model was tested and validated utilizing data derived experimentally from Schendel et al. [15] and Sumer and Fredsøe [6]. 200 runs were performed at different values of parameters.
2.1 Momentum equations
The incompressible viscous fluid motion is described by the three RANS equations listed below [16]:
where, respectively, u, v, and w represent the x, y, and z flow velocity components; volume fraction (VF), area fraction (Ai; I=x, y, z), water density (f), viscous force (fi), and body force (Gi) are all used in the formula.
2.2 Model of turbulence
Several turbulence models would be combined to solve the momentum equations. A two-equation model of turbulence is the RNG k-model, which has a high efficiency and accuracy in computing the near-wall flow field. Therefore, the flow field surrounding tripods was captured using the RNG k-model.
2.3 Model of sediment scour
2.3.1 Induction and deposition
Eq. (4) can be used to determine the particle entrainment lift velocity [17].
α𝛼i is the Induction parameter, ns the normal vector is parallel to the seafloor, and for the present numerical model, ns=(0,0,1), θ𝜃cr is the essential Shields variable, g is the accelerated by gravity, di is the size of the particles, ρi is species density in beds, and d∗ The diameter of particles without dimensions; these values can be obtained in Eq. (5).
fbis the essential particle packing percentage, qb, i is the bed load transportation rate, and cb, I the percentage of sand by volume i. These variables can be found in Eq. (9), Eq. (10), fb, δ𝛿i the bed load thickness.
In this paper, after the calibration of numerous trials, the selection of parameters for sediment scour is crucial. Maximum packing fraction is 0.64 with a shields number of 0.05, entrainment coefficient of 0.018, the mass density of 2650, bed load coefficient of 12, and entrainment coefficient of 0.01.
3. Model Setup
To investigate the scour characteristics near tripods in random waves, the seabed-tripod-fluid numerical model was created as shown in Figure 1. The tripod basis, a seabed, and fluid and porous medium were all components of the model. The seabed was 240 meters long, 40 meters wide, and three meters high. It had a median diameter of d50 and was composed of uniformly fine sand. The 2.5-meter main column diameter D. The base of the main column was three dimensions above the original seabed. The center of the seafloor was where the tripod was, 130 meters from the offshore and 110 meters from the onshore. To prevent wave reflection, the porous media were positioned above the seabed on the onshore side.
Figure 1. An illustration of the numerical model for the seabed-tripod-fluid
3.1 Generation of meshes
Figure 2 displays the model’s mesh for the Flow-3D software grid. The current model made use of two different mesh types: global mesh grid and nested mesh grid. A mesh grid with the following measurements was created by the global hexahedra mesh grid: 240m length, 40m width, and 32m height. Around the tripod, a finer nested mesh grid was made, with dimensions of 0 to 32m on the z-axis, 10 to 30 m on the x-axis, and 25 to 15 m on the y-axis. This improved the calculation’s precision and mesh quality.
To increase calculation efficiency, the top side, The model’s two x-z plane sides, as well as the symmetry boundaries, were all specified. For u, v, w=0, the bottom boundary wall was picked. The offshore end of the wave boundary was put upstream. For the wave border, random waves were generated using the wave spectrum from the Joint North Sea Wave Project (JONSWAP). Boundary conditions are shown in Figure 3.
Figure 3. Boundary conditions of the typical problem
The wave spectrum peak enhancement factor (=3.3 for this work) and can be used to express the unidirectional JONSWAP frequency spectrum.
3.3 Mesh sensitivity
Before doing additional research into scour traits and scour depth forecasting, mesh sensitivity analysis is essential. Three different mesh grid sizes were selected for this section: Mesh 1 has a 0.45 by 0.45 nested fine mesh and a 0.6 by 0.6 global mesh size. Mesh 2 has a 0.4 global mesh size and a 0.35 nested fine mesh size, while Mesh 3 has a 0.25 global mesh size and a nested fine mesh size of 0.15. Comparing the relative fine mesh size (such as Mesh 2 or Mesh 3) to the relatively coarse mesh size (such as Mesh 1), a larger scour depth was seen; this shows that a finer mesh size can more precisely represent the scouring and flow field action around a tripod. Significantly, a lower mesh size necessitates a time commitment and a more difficult computer configuration. Depending on the sensitivity of the mesh guideline utilized by Pang et al., when Mesh 2 is applied, the findings converge and the mesh size is independent [20]. In the next sections, scouring the area surrounding the tripod was calculated using Mesh 2 to ensure accuracy and reduce computation time. The working segment generates a total of 14, 800,324 cells.
3.4 Model validation
Comparisons between the predicted outcomes from the current model and to confirm that the current numerical model is accurate and suitably modified, experimental data from Sumer and Fredsøe [6] and Schendel et al. [15] were used. For the experimental results of Run 05, Run 15, and Run 22 from Sumer and Fredsøe [6], the experimental A9, A13, A17, A25, A26, and A27 results from Schendel et al. [15], and the numerical results from the current model are shown in Figure 4. The present model had d50=0.051cm, the height of the water wave(h)=10m, and wave velocity=0.854 m.s-1.
Figure 5. Comparison of the present study’s maximum scour depth with that authored by Sumer and Fredsøe [6] and Schendel et al. [15]
According to Figure 5, the highest discrepancy between the numerical results and experimental data is about 10%, showing that overall, there is good agreement between them. The ability of the current numerical model to accurately depict the scour process and forecast the maximum scour depth (S) near foundations is demonstrated by this. Errors in the simulation were reduced by using the calibrated values of the parameter. Considering these results, a suggested simulated scouring utilizing a Flow-3D numerical model is confirmed as a superior way for precisely forecasting the maximum scour depth near a tripod foundation in random waves.
3.5 Dimensional analysis
The variables found in this study as having the greatest impacts, variables related to flow, fluid, bed sediment, flume shape, and duration all had an impact on local scouring depth (t). Hence, scour depth (S) can be seen as a function of these factors, shown as:
With the aid of dimensional analysis, the 14-dimensional parameters in Eq. (11) were reduced to 6 dimensionless variables using Buckingham’s -theorem. D, V, and were therefore set as repetition parameters and others as constants, allowing for the ignoring of their influence. Eq. (12) thus illustrates the relationship between the effect of the non-dimensional components on the depth of scour surrounding a tripod base.
(12)
\frac{S}{D}=f\left(\frac{h}{D}, \frac{d 50}{D}, \frac{V}{V W}, F r, K c\right)
where, SD𝑆𝐷 are scoured depth ratio, VVw𝑉𝑉𝑤 is flow wave velocity, d50D𝑑50𝐷 median size ratio, $Fr representstheFroudnumber,and𝑟𝑒𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑠𝑡ℎ𝑒𝐹𝑟𝑜𝑢𝑑𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟,𝑎𝑛𝑑Kc$is the Keulegan-Carpenter.
4. Result and Discussion
4.1 Development of scour
Similar to how the physical model was used, this numerical model was also used. The numerical model’s boundary conditions and other crucial variables that directly influence the outcomes were applied (flow depth, median particle size (d50), and wave velocity). After the initial 0-300 s, the scour rate reduced as the scour holes grew quickly. The scour depths steadied for about 1800 seconds before reaching an asymptotic value. The findings of scour depth with time are displayed in Figure 6.
4.2 Features of scour
Early on (t=400s), the scour hole began to appear beneath the main column and then began to extend along the diagonal bracing connecting to the wall-facing pile. Gradually, the geography of the scour; of these results is similar to the experimental observations of Stahlmann [4] and Aminoroayaie Yamini et al. [1]. As the waves reached the tripod, there was an enhanced flow acceleration underneath the main column and the lower diagonal braces as a result of the obstructing effects of the structural elements. More particles are mobilized and transported due to the enhanced near-bed flow velocity, it also increases bed shear stress, turbulence, and scour at the site. In comparison to a single pile, the main column and structural components of the tripod have a significant impact on the flow velocity distribution and, consequently, the scour process and morphology. The main column and seabed are separated by a gap, therefore the flow across the gap may aid in scouring. The scour hole first emerged beneath the main column and subsequently expanded along the lower structural components, both Aminoroayaie Yamini et al. [1] and Stahlmann [4] made this claim. Around the tripod, there are several different scour morphologies and the flow velocity distribution as shown in Figures 7 and 8.
Figure 8. Random waves of flow velocity distribution around a tripod
4.3 Wave velocity’s (Vw) impact on scour depth
In this study’s section, we looked at how variations in wave current velocity affected the scouring depth. Bed scour pattern modification could result from an increase or decrease in waves. As a result, the backflow area produced within the pile would become stronger, which would increase the depth of the sediment scour. The quantity of current turbulence is the primary cause of the relationship between wave height and bed scour value. The current velocity has increased the extent to which the turbulence energy has changed and increased in strength now present. It should be mentioned that in this instance, the Jon swap spectrum random waves are chosen. The scour depth attains its steady-current value for Vw<0.75, Figure 9 (a) shows that effect. When (V) represents the mean velocity=0.5 m.s-1.
Figure 9. Main effects on maximum scour depth (Smax) as a function of column diameter (D)
4.4 Impact of a median particle (d50) on scour depth
In this section of the study, we looked into how variations in particle size affected how the bed profile changed. The values of various particle diameters are defined in the numerical model for each run numerical modeling, and the conditions under which changes in particle diameter have an impact on the bed scour profile are derived. Based on Figure 9 (b), the findings of the numerical modeling show that as particle diameter increases the maximum scour depth caused by wave contact decreases. When (d50) is the diameter of Sediment (d50). The Shatt Al-Arab soil near Basra, Iraq, was used to produce a variety of varied diameters.
4.5 Impact of wave height and flow depth (h) on scour depth
One of the main elements affecting the scour profile brought on by the interaction of the wave and current with the piles of the wind turbines is the height of the wave surrounding the turbine pile causing more turbulence to develop there. The velocity towards the bottom and the bed both vary as the turbulence around the pile is increased, modifying the scour profile close to the pile. According to the results of the numerical modeling, the depth of scour will increase as water depth and wave height in random waves increase as shown in Figure 9 (c).
4.6 Froude number’s (Fr) impact on scour depth
No matter what the spacing ratio, the Figure 9 shows that the Froude number rises, and the maximum scour depth often rises as well increases in Figure 9 (d). Additionally, it is crucial to keep in mind that only a small portion of the findings regarding the spacing ratios with the smallest values. Due to the velocity acceleration in the presence of a larger Froude number, the range of edge scour downstream is greater than that of upstream. Moreover, the scouring phenomena occur in the region farthest from the tripod, perhaps as a result of the turbulence brought on by the collision of the tripod’s pile. Generally, as the Froude number rises, so does the deposition height and scour depth.
4.7 Keulegan-Carpenter (KC) number
The geography of the scour is significantly more influenced by the KC value. Greater KC causes a deeper equilibrium scour because an increase in KC lengthens the horseshoe vortex’s duration and intensifies it as shown in Figure 10.
The result can be attributed to the fact that wave superposition reduced the crucial KC for the initiation of the scour, particularly under small KC conditions. The primary variable in the equation used to calculate This is the depth of the scouring hole at the bed. The following expression is used to calculate the Keulegan-Carpenter number:
Kc=Vw∗TpD𝐾𝑐=𝑉𝑤∗𝑇𝑝𝐷 (13)
where, the wave period is Tp and the wave velocity is shown by Vw.
Figure 10. Relationship between the relative maximum scour depth and KC
5. Conclusion
(1) The existing seabed-tripod-fluid numerical model is capable of faithfully reproducing the scour process and the flow field around tripods, suggesting that it may be used to predict the scour around tripods in random waves.
(2) Their results obtained in this research at various flow velocities and flow depths demonstrated that the maximum scour depth rate depended on wave height with rising velocities and decreasing particle sizes (d50).
(3) A diagonal brace and the main column act as blockages, increasing the flow accelerations underneath them. This raises the magnitude of the disturbance and the shear stress on the seafloor, which in turn causes a greater number of particles to be mobilized and conveyed, as a result, causes more severe scour at the location.
(4) The Froude number and the scouring process are closely related. In general, as the Froude number rises, so does the maximum scour depth and scour range. The highest maximum scour depth always coincides with the bigger Froude number with the shortest spacing ratio.
Since the issue is that there aren’t many experiments or studies that are relevant to this subject, therefore we had to rely on the monopile criteria. Therefore, to gain a deeper knowledge of the scouring effect surrounding the tripod in random waves, further numerical research exploring numerous soil, foundation, and construction elements as well as upcoming physical model tests will be beneficial.
Nomenclature
CFD
Computational fluid dynamics
FAVOR
Fractional Area/Volume Obstacle Representation
VOF
Volume of Fluid
RNG
Renormalized Group
OWTs
Offshore wind turbines
Greek Symbols
ε, ω
Dissipation rate of the turbulent kinetic energy, m2s-3
Subscripts
d50
Median particle size
Vf
Volume fraction
GT
Turbulent energy of buoyancy
KT
Turbulent velocity
PT
Kinetic energy of the turbulence
Αi
Induction parameter
ns
Induction parameter
ΘΘcr
The essential Shields variable
Di
Diameter of sediment
d∗
The diameter of particles without dimensions
µf
Dynamic viscosity of the fluid
qb,i
The bed load transportation rate
Cs,i
Sand particle’s concentration of mass
D
Diameter of pile
Df
Diffusivity
D
Diameter of main column
Fr
Froud number
Kc
Keulegan–Carpenter number
G
Acceleration of gravity g
H
Flow depth
Vw
Wave Velocity
V
Mean Velocity
Tp
Wave Period
S
Scour depth
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Mohammad Raze Raeisi Dehkordi1*, Amir Hossein Yeganeh Mazhar1 , Farzaneh Kheradzare2 1– PhD. Student in the Department of Construction and Water Management, Science and Research Unit, Islamic Azad University, Tehran, Iran 2– M.Sc. Graduate Water resource management, Department of Civil Engineering and Mechanics, Ghiaseddin Jamshid Kashani University, Qazvin, Iran
One of the key issues in river engineering is analyzing the flow properties at the intersection of natural rivers and canals. The flow of the side channel moves away from the intersection of the two channels as a result of the exchange of input force from the side channel with the main flow after coming into contact with it. One of the most evident properties of the flow in these sections is the development of a revolving region with low pressure and even negative pressure close to the inner wall of the side channel. One advantage of the whirling flow in this low-pressure region is that it gives the flow enough space to sediment, but it also increases flow speed near the channel’s bottom and outside wall by lowering the intersectional area of the flow. One of the most crucial considerations in the design of these intersections is minimizing sedimentation in the rotating region and scouring in the area above the shear plane.
Materials and methods:
The channel (flume) created in the laboratory based on Weber et al., (2001) model, was employed in the current investigation to confirm the validity and examine other study objectives. The main channel is 21. 95 meters long, while the side channel, which is at a 90-degree angle to the main channel, is 3. 66 meters long. The total downstream discharge is approximately 0. 17 m3/s, with the upstream velocities of the main channel being 0. 166 m/s and the side channel being 0. 5 m/s. In both channels, the flow depth and width are 0. 91 meters and 0. 296 meters, respectively. In this study, 6 various models’ angles of intersection between the main and side channels, inlet flow velocity, intersectional area, and side channel length have been examined. Models 2 and 3 have intersection angles of 60 and 30 degrees, respectively, and share the rest of their attributes with the fundamental model, or model number 1. Model 1 is the same as Weber’s experimental model. The length of the side channel in model 4 is different from model 1. The only difference between model 6 and the basic model is the side channel intake speed.
Results and Discussion
Analyzing the intersection angle The angle between the main channel and the side channel is investigated in this section of the findings. Models 1, 2, and 3 are assessed using the intersection angles of 90, 60, and 30 degrees, respectively. In some studies, the impact of the intersection angle has been examined, but in this study, three-dimensional investigation in transverse and longitudinal sections as well as the plan of the intersection is discussed, as can be observed from the literature review. Considering three models with intersection angles of 90, 60, and 30 degrees, the kinetic energy contours at the channel’s middle height can be obtained for each model. The channel with a 30-degree intersection angle (model 3) has the maximum kinetic energy in the flow. The channel with a 60-degree intersection has the minimum kinetic energy. As a result of the maximum deviation of the flow in the main channel caused by the flow of the side channel, the channel with a 90-degree intersection also has the maximum kinetic energy near the wall in front of the side channel.
Examining the side channel length In model 1, the side channel is 3. 66 meters long, whereas in model 4, it is 5. 52 meters long. This study aims to determine how changing the side channel’s length affects the flow pattern where two channels intersect. The kinetic energy contours were obtained for two states of the channel length, which are known to extend the lateral channel, increase the energy of the flow after the intersection, and shorten the length of the high-kinetic energy zone. When compared to model 1 with a shorter length of the side channel, the width of the flow separation zone is reduced by approximately 20%, which results in less flow sedimentation. Figure 12 illustrates the rotating zones in the flow separation area. The flow separation region’s length is essentially unchanged. Studying the intersection of the lateral channel After determining the lateral channel’s length, its width and, consequently, its intersectional area should be evaluated.
This section compares model 1 width of 0. 91 meters to model 5 width of 1. 40 meters. One of the most recent topics related to the intersection of the main and side channels is examining the intersection of the side channel. In model 5, the side channel’s flow rate has also increased due to an increase in the width or intersection of the channel. The flow rate through the intersection and the momentum of the flow from the side channel and the main channel increase when the side channel flow rate rises. The findings indicate that when flow width and side channel flow rise, energy increases after the inlet.
Investigating the value of inlet speed in the side channel Unlike the preceding sections, which were all concerned with the channel geometry, the inlet velocity in the side channel is one of the hydraulic parameters of the flow. In this section, models 1 and 6 with inlet velocities of the side channel of 0. 5 and 0. 75 m/s are evaluated. According to the modeling, the flow is somewhat horst before and immediately on the intersection of the flow level, but it undergoes a substantial prolapse just after the intersection. Model 6 has a larger volume and height of flow, but a smaller and softer prolapse after the intersection.
Conclusion
Some hydraulic and geometric properties of the intersection of channels have been examined using Flow-3D software. The RNG turbulence model was used for three-dimensional modeling. Some of the results are listed below. The flow is uniform upstream of the main and minor channels and only slightly becomes horst at the intersection. The analysis of the lengthening of the side channel revealed a 20% reduction in the separation zone’s width and a considerable reduction in the kinetic energy at the intersection. The input flow rate of this channel to the intersection increases with the speed and width of the side channel, which accounts for the local drop in the width of the main channel flow.
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Artificial Intelligence (AI) techniques, such as Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), and dimensional analysis-based empirical equations (DAEEs), can estimate scour depth around bridge piers. AI’s accuracy depends on various architectures, while DAEEs’ performance depends on experimental data. This study evaluated the performance of AI and DAEEs for scour depth estimation using flow velocity, depth, size of bed sediment, critical approach velocity, and pier width. The data from a smooth rectangular (20 m × 1 m) flume and a high-precision particle image velocimetry to study the flow structure around the pier – width: 1.5 – 91.5 cm evaluated DAEEs. Various ANNs (5, 10, and 15 neurons), double layer (DL) and triple layers (TL), and different ANFIS settings were trained, tested, and verified. The Generalized Reduced Gradient optimization identified the parameters of DAEEs, and Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) and Mean Square Error (MSE) evaluated the performance of different models. The study revealed that DL ANN-3 with 10 neurons (NSE = 0.986) outperformed ANFIS, other ANN (ANN1, ANN2, ANN4 & ANN5) models, and empirical equations with NSE values between 0.76 and 0.983. The study found pier dimensions to be the most influential parameter for pier scour.
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Authors also thank “The US Department of the Interior,” US Geol. Surv. Reston, VA, USA” for providing access to scour data. The Researchers would like to thank the Deanship of Graduate Studies and Scientific Research at Qassim University for financial support (QU-APC-2024-9/1).
Author information
Authors and Affiliations
Dept. of Civil Engineering, College of Engineering, Qassim University, Buraydah, 51452, Saudi ArabiaAbdul Razzaq Ghumman, Husnain Haider, Ibrahim Saleh Al Salamah, Md. Shafiquzzaman, Abdullah Alodah & Mohammad Alresheedi
Dept. of Civil Engineering, International Islamic University, Islamabad, 44000, PakistanRashid Farooq
Dept. of Civil Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila, 47050, PakistanAfzal Ahmed & Ghufran Ahmed Pasha
Chuan Wang abc, Hao Yu b, Yang Yang b, Zhenjun Gao c, Bin Xi b, Hui Wang b, Yulong Yao b
aInternational Shipping Research Institute, GongQing Institute of Science and Technology, Jiujiang, 332020, ChinabCollege of Hydraulic Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou, 225009, ChinacCollege of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University, Yichang, 443002, China
Numerical simulations and experiments were combined to investigate pulsed jet scour.
The effect mechanism of pulse amplitude on the variation of scour hole depth was analyzed.
Models for the prediction of relative low pulse width with the inlet pulse amplitude have been developed.
Abstract
This paper investigates the effects of the pulse width and amplitude on the scouring of sand beds by vertical submerged pulsed jets using a combination of experimental and numerical calculations. The reliability of the numerical calculations is verified through a comparison between the numerical simulations with the sedimentation scour model and the experimental data at a low pulse width T2 of 0, with the result that the various errors are within 5%. The results show that the scour hole depth |hmin| grows with the relative low pulse width T3 throughout three intervals: a slowly increasing zone I, a rapidly increasing zone II, and a decreasing zone III, producing a unique extreme value of |hmin|. The optimal scouring effect equation was obtained by analytically fitting the relationship curve between the pulse amplitude V and the relatively low pulse width T3. Including the optimal T3 and optimal duty cycle ƞ. The difference in the scour hole depth |hmin| under different pulse amplitudes is reflected in the initial period F of the jet. With an increasing pulse amplitude, |hmin| goes through three intervals: an increasing zone M, decreasing zone N, and rebound zone R. It is found that the scouring effect in the pulse jet is not necessarily always stronger with a larger amplitude. The results of the research in this paper can provide guidance for optimizing low-frequency pulsed jets for related engineering practices, such as dredging and rock-breaking projects.
Introduction
Submerged jet scouring technology is widely used in marine engineering and dredging projects due to its high efficiency and low cost, and a wide range of research exists on the topic (Zhang et al., 2017; Thaha et al., 2018; Lourenço et al., 2020). Numerous scholars studied the scouring caused by different forms of jets, such as propeller jets (Curulli et al., 2023; Wei et al., 2020), plane jets (Sharafati et al., 2020; Mostaani and Azimi, 2022), free-fall jets (Salmasi and Abraham, 2022; Salmasi et al., 2023), and moving jets (Wang et al., 2021). Among them, vertical jets were more popular than inclined jets due to theirs simple equipment and good silt-scouring performance (Chen et al., 2023; Wang et al., 2017). So, a large number of scholars have proposed relevant static and dynamic empirical equations for the scour depth of submerged jets. Among them, Chen et al. (2022) and Mao et al. (2023) investigated the influence of jet diameters, jet angles, exit velocities, and impinging distances on scouring effects. Finally, based on a large amount of experimental data and theoretical analysis, a semi-empirical equation for the dynamic scour depth in equilibrium was established. Amin et al. (2021) developed semi-empirical prediction equations for asymptotic lengths and empirical equations for the temporal development of lengths. Shakya et al. (2021, 2022) found that the ANN model in dimensionless form performs better than the ANN model in dimensioned form and proposed an equation for predicting the depth of static scour under submerged vertical jets using MNLR. Kartal and Emiroglu (2021) proposed an empirical equation for predicting the maximum dynamic scour depth for a submerged vertical jet with a plate at the nozzle. The effect of soil properties on jet scour has also been studied by numerous scholars. Among them, Nguyen et al. (2017) investigated the effects of compaction dry density and water content on the scour volume, critical shear stress, linear scour coefficient, and volumetric scour coefficient using a new jet-scour test device. Dong et al. (2020) investigated the effect of water content on scour hole size through experiments with a vertical submerged jet scouring a cohesive sediment bed. It was found that the depth and width of the scour holes increased with the increasing water content of the cohesive sediments, and equations for the scour depth and width in the initial stage of scouring and the calculation of the scouring rate were proposed. Kartal and Emiroglu (2023) studied the scouring characteristics of different nozzle types produced in non-cohesive sands. The results of the study found that the air entrainment rate of venturi nozzles was 2–6.5 times higher than that of circular nozzles. Cihan et al. (2022) investigated the effect of different proportions of clay and sand on propeller water jet scouring. And finally, he proposed an estimation equation for the maximum depth and length of the scour hole under equilibrium conditions. From the above summary, it is clear that a great deal of research has been carried out on submerged jet scouring under continuous jet flows.
Pulsed jets have advantages such as higher erosion rates and entrainment rates compared to continuous jets and have therefore received more attention in the development of engineering fields such as cleaning and rock breaking (Raj et al., 2019; Zhu et al., 2019; Kang et al., 2022; Y. Zhang et al., 2023). In the study of jet structure, Li et al. (2018, 2019a, 2019b, 2023) investigated the effects of the jet hole diameter, the number of jet holes, the jet distance, and the tank pressure on pulse jet cleaning. It was found that the transient pressure below the injection hole gradually increased along the airflow direction of the injection pipe, and the peak positive pressure at the inner surface of the injection pipe also increased. Liu and Shen (2019) investigated the effect of a new venturi structure on the performance of pulse jet dust removal. It was found that the longer the length of the venturi or the shorter the throat diameter of the venturi, the greater the energy loss. Zhang et al. (2023b) studied jet scouring at different angles based on FLOW-3D. It was found that counter flow scouring is better than down flow scouring. In the study of pulsed structure, Li et al. (2020) investigated the effects of different pulse amplitudes, pulse frequencies, and circumferential pressures on the rock-breaking performance. It was found that the rock-breaking performance of the jet increased with increasing pulse amplitude. However, due to the variation in pulse frequency, the rock-breaking performance does not show a clear pattern. The effect of Reynolds number on pulsating jets impinging on a plane was systematically investigated by H. H Medina et al. (2013) It was found that pulsation leads to a shorter core region of the jet, a faster decrease in the centerline axial velocity component, and a wider axial velocity distribution. Bi and Zhu (2021) investigated the effect of nozzle geometry on jet performance at low Reynolds numbers, while Luo et al. (2020) studied pulse jet propulsion at high Reynolds numbers and finally found that higher Reynolds numbers accelerate the formation of irregular vortices and symmetry-breaking instabilities. Cao et al. (2019) investigated the effect of four different pulse flushing methods on diamond core drilling efficiency. It was found that the use of intermittent rinsing methods not only increases penetration rates but also reduces rinse fluid flow and saves power.
Previous research on vertical submerged jet scouring has primarily focused on the effect of jet structure on scouring under continuous jet conditions. However, there have been fewer studies conducted on scouring under pulsed jet conditions. We found that the pulsed jet has a high erosion rate and entrainment rate, which can significantly enhance the scouring effect of the jet. Therefore, to address the research gap, this paper utilizes a combination of numerical calculations and experiments to investigate the effects of high pulse width, low pulse width, and amplitude on the scouring of vertically submerged jets. The study includes analyzing the structure of the pulsed jet flow field, studying the evolution of the scouring effect over time, and examining the relationship between the optimal pulse width, duty cycle, and amplitude. The study’s conclusions of the study can provide a reference for optimizing the performance of pulse jets in the fields of jet scouring applications, such as dredger dredging and pulse rock breaking, as well as a theoretical basis for the development of submerged pulse jets.
Section snippets
Model and calculation settings
Fig. 1 shows the geometric model of the submerged vertical jet impinging on the sand bed, which was built in Flow-3D on a 1:1 dimensional scale corresponding to the experiment. The jet scour simulation was set up between four baffles, where the top baffle was used to ensure that the jet entered only from the brass tube, and the remaining three tank baffles were used to fix the sediment and water body. The computational domain consisted of only solid and liquid components, with the specific
The effects of the pulse width on submerged jet scouring
The blocking pulsed jet, indicated as A and C in Fig. 8(a)–is discontinuous and divided into a water section and a pulse interval section. The water section in region A is not a regular shape, due to part of the water section near the side wall being affected by the wall friction and the falling speed being lower, but this also shows that the wall plays a certain buffer role. Region B of Fig. 8(a) shows the symmetrical vortex generation that occurs below the nozzle as the water section is
conclusions
In this paper, the effects of the pulse width and pulse amplitude on jet scour under submerged low-frequency pulse conditions are discussed and investigated, and the following conclusions have been reached.
(1)The errors of between the Flow-3D simulation and the experimental measurements were within 5%, which proves that the sedimentation scouring model of Flow-3D can reliably perform numerical calculation of the type considered in this paper.
(2)The change in the high pulse width T1 in the pulse cycle
CRediT authorship contribution statement
Chuan Wang: Data curation, Conceptualization. Hao Yu: Writing – original draft. Yang Yang: Writing – review & editing, Supervision. Zhenjun Gao: Supervision, Writing – review & editing. Bin Xi: Resources, Project administration. Hui Wang: Software, Data curation. Yulong Yao: Validation, Software.
Declaration of competing interest
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.
•Landslide travel distance is considered for the first time in a predictive equation.
•Predictive equation derived from databases using 3D physical and numerical modeling.
•The equation was successfully tested on the 2018 Anak Krakatau tsunami event.
•The developed equation using three-dimensional data exhibits a 91 % fitting quality.
Abstract
Landslide tsunamis, responsible for thousands of deaths and significant damage in recent years, necessitate the allocation of sufficient time and resources for studying these extreme natural hazards. This study offers a step change in the field by conducting a large number of three-dimensional numerical experiments, validated by physical tests, to develop a predictive equation for the maximum initial amplitude of tsunamis generated by subaerial landslides. We first conducted a few 3D physical experiments in a wave basin which were then applied for the validation of a 3D numerical model based on the Flow3D-HYDRO package. Consequently, we delivered 100 simulations using the validated model by varying parameters such as landslide volume, water depth, slope angle and travel distance. This large database was subsequently employed to develop a predictive equation for the maximum initial tsunami amplitude. For the first time, we considered travel distance as an independent parameter for developing the predictive equation, which can significantly improve the predication accuracy. The predictive equation was tested for the case of the 2018 Anak Krakatau subaerial landslide tsunami and produced satisfactory results.
The Anak Krakatau landslide tsunami on 22nd December 2018 was a stark reminder of the dangers posed by subaerial landslide tsunamis (Ren et al., 2020; Mulia et al. 2020a; Borrero et al., 2020; Heidarzadeh et al., 2020; Grilli et al., 2021). The collapse of the volcano’s southwest side into the ocean triggered a tsunami that struck the Sunda Strait, leading to approximately 450 fatalities (Syamsidik et al., 2020; Mulia et al., 2020b) (Fig. 1). As shown in Fig. 1, landslide tsunamis (both submarine and subaerial) have been responsible for thousands of deaths and significant damage to coastal communities worldwide. These incidents underscored the critical need for advanced research into landslide-generated waves to aid in hazard prediction and mitigation. This is further emphasized by recent events such as the 28th of November 2020 landslide tsunami in the southern coast mountains of British Columbia (Canada), where an 18 million m3 rockslide generated a massive tsunami, with over 100 m wave run-up, causing significant environmental and infrastructural damage (Geertsema et al., 2022).
Physical modelling and numerical simulation are crucial tools in the study of landslide-induced waves due to their ability to replicate and analyse the complex dynamics of landslide events (Kim et al., 2020). In two-dimensional (2D) modelling, the discrepancy between dimensions can lead to an artificial overestimation of wave amplification (e.g., Heller and Spinneken, 2015). This limitation is overcome with 3D modelling, which enables the scaled-down representation of landslide-generated waves while avoiding the simplifications inherent in 2D approaches (Erosi et al., 2019). Another advantage of 3D modelling in studying landslide-generated waves is its ability to accurately depict the complex dynamics of wave propagation, including lateral and radial spreading from the slide impact zone, a feature unattainable with 2D models (Heller and Spinneken, 2015).
Physical experiments in tsunami research, as presented by authors such as Romano et al. (2020), McFall and Fritz (2016), and Heller and Spinneken (2015), have supported 3D modelling works through validation and calibration of the numerical models to capture the complexities of wave generation and propagation. Numerical modelling has increasingly complemented experimental approach in tsunami research due to the latter’s time and resource-intensive nature, particularly for 3D models (Li et al., 2019; Kim et al., 2021). Various numerical approaches have been employed, from Eulerian and Lagrangian frameworks to depth-averaged and Navier–Stokes models, enhancing our understanding of tsunami dynamics (Si et al., 2018; Grilli et al., 2019; Heidarzadeh et al., 2017, 2020; Iorio et al., 2021; Zhang et al., 2021; Kirby et al., 2022; Wang et al., 2021, 2022; Hu et al., 2022). The sophisticated numerical techniques, including the Particle Finite Element Method and the Immersed Boundary Method, have also shown promising results in modelling highly dynamic landslide scenarios (Mulligan et al., 2020; Chen et al., 2020). Among these methods and techniques, FLOW-3D HYDRO stands out in simulating landslide-generated tsunami waves due to its sophisticated technical features such as offering Tru Volume of Fluid (VOF) method for precise free surface tracking (e.g., Sabeti and Heidarzadeh 2022a). TruVOF distinguishes itself through a split Lagrangian approach, adeptly reducing cumulative volume errors in wave simulations by dynamically updating cell volume fractions and areas with each time step. Its intelligent adaptation of time step size ensures precise capture of evolving free surfaces, offering unparalleled accuracy in modelling complex fluid interfaces and behaviour (Flow Science, 2023).
Predictive equations play a crucial role in assessing the potential hazards associated with landslide-generated tsunami waves due to their ability to provide risk assessment and warnings. These equations can offer swift and reasonable evaluations of potential tsunami impacts in the absence of detailed numerical simulations, which can be time-consuming and expensive to produce. Among multiple factors and parameters within a landslide tsunami generation, the initial maximum wave amplitude (Fig. 1) stands out due to its critical role. While it is most likely that the initial wave generated by a landslide will have the highest amplitude, it is crucial to clarify that the term “initial maximum wave amplitude” refers to the highest amplitude within the first set of impulse waves. This parameter is essential in determining the tsunami’s impact severity, with higher amplitudes signalling a greater destructive potential (Sabeti and Heidarzadeh 2022a). Additionally, it plays a significant role in tsunami modelling, aiding in the prediction of wave propagation and the assessment of potential impacts.
In this study, we initially validate the FLOW-3D HYDRO model through a series of physical experiments conducted in a 3D wave tank at University of Bath (UK). Upon confirmation of the model’s accuracy, we use it to systematically vary parameters namely landslide volume, water depth, slope angle, and travel distance, creating an extensive database. Alongside this, we perform a sensitivity analysis on these variables to discern their impacts on the initial maximum wave amplitude. The generated database was consequently applied to derive a non-dimensional predictive equation aimed at estimating the initial maximum wave amplitude in real-world landslide tsunami events.
Two innovations of this study are: (i) The predictive equation of this study is based on a large number of 3D experiments whereas most of the previous equations were based on 2D results, and (ii) For the first time, the travel distance is included in the predictive equation as an independent parameter. To evaluate the performance of our predictive equation, we applied it to a previous real-world subaerial landslide tsunami, i.e., the Anak Krakatau 2018 event. Furthermore, we compare the performance of our predictive equation with other existing equations.
2. Data and methods
The methodology applied in this research is a combination of physical and numerical modelling. Limited physical modelling was performed in a 3D wave basin at the University of Bath (UK) to provide data for calibration and validation of the numerical model. After calibration and validation, the numerical model was employed to model a large number of landslide tsunami scenarios which allowed us to develop a database for deriving a predictive equation.
2.1. Physical experiments
To validate our numerical model, we conducted a series of physical experiments including two sets in a 3D wave basin at University of Bath, measuring 2.50 m in length (WL), 2.60 m in width (WW), and 0.60 m in height (WH) (Fig. 2a). Conducting two distinct sets of experiments (Table 1), each with different setups (travel distance, location, and water depth), provided a robust framework for validation of the numerical model. For wave measurement, we employed a twin wire wave gauge from HR Wallingford (https://equipit.hrwallingford.com). In these experiments, we used a concrete prism solid block, the dimensions of which are outlined in Table 2. In our experiments, we employed a concrete prism solid block with a density of 2600 kg/m3, chosen for its similarity to the natural density of landslides, akin to those observed with the 2018 Anak Krakatau tsunami, where the landslide composition is predominantly solid rather than granular. The block’s form has also been endorsed in prior studies (Watts, 1998; Najafi-Jilani and Ataie-Ashtiani, 2008) as a suitable surrogate for modelling landslide-induced waves. A key aspect of our methodology was addressing scale effects, following the guidelines proposed by Heller et al. (2008) as it is described in Table 1. To enhance the reliability and accuracy of our experimental data, we conducted each physical experiment three times which revealed all three experimental waveforms were identical. This repetition was aimed at minimizing potential errors and inconsistencies in laboratory measurements.
Table 1. The locations and other information of the laboratory setups for making landslide-generated waves in the physical wave basin. This table details the specific parameters for each setup, including slope range (α), slide volume (V), kinematic viscosity (ν), water depth (h), travel distance (D), surface tension coefficient of water (σ), Reynolds number (R), Weber number (W), and the precise coordinates of the wave gauges (WG).
The acceptable ranges for avoiding scale effects are based on the study by Heller et al. (2008).⁎⁎
The Reynolds number (R) is given by g0.5h1.5/ν, with ν denoting the kinematic viscosity. The Weber number (W) is W = ρgh2/σ, where σ represents surface tension coefficient and ρ = 1000kg/m3 is the density of water. In our experiments, conducted at a water temperature of approximately 20 °C, the kinematic viscosity (ν) and the surface tension coefficient of water (σ) are 1.01 × 10−6 m²/s and 0.073 N/m, respectively (Kestin et al., 1978).
Table 2. Specifications of the solid block used in physical experiments for generating subaerial landslides in the laboratory.
Solid-block attributes
Property metrics
Geometric shape
Slide width (bs)
0.26 m
Slide length (ls)
0.20 m
Slide thickness (s)
0.10 m
Slide volume (V)
2.60 × 10−3 m3
Specific gravity, (γs)
2.60
Slide weight (ms)
6.86 kg
2.2. Numerical simulations applying FLOW-3D hydro
The detailed theoretical framework encompassing the governing equations, the computational methodologies employed, and the specific techniques used for tracking the water surface in these simulations are thoroughly detailed in the study by Sabeti et al. (2024). Here, we briefly explain some of the numerical details. We defined a uniform mesh for our flow domain, carefully crafted with a fine spatial resolution of 0.005 m (i.e., grid size). The dimensions of the numerical model directly matched those of our wave basin used in the physical experiment, being 2.60 m wide, 0.60 m deep, and 2.50 m long (Fig. 2). This design ensures comprehensive coverage of the study area. The output intervals of the numerical model are set at 0.02 s. This timing is consistent with the sampling rates of wave gauges used in laboratory settings. The friction coefficient in the FLOW-3D HYDRO is designated as 0.45. This value corresponds to the Coulombic friction measurements obtained in the laboratory, ensuring that the simulation accurately reflects real-world physical interactions.
In order to simulate the landslide motion, we applied coupled motion objects in FLOW-3D-HYDRO where the dynamics are predominantly driven by gravity and surface friction. This methodology stands in contrast to other models that necessitate explicit inputs of force and torque. This approach ensures that the simulation more accurately reflects the natural movement of landslides, which is heavily reliant on gravitational force and the interaction between sliding surfaces. The stability of the numerical simulations is governed by the Courant Number criterion (Courant et al., 1928), which dictates the maximum time step (Δt) for a given mesh size (Δx) and flow speed (U). According to Courant et al. (1928), this number is required to stay below one to ensure stability of numerical simulations. In our simulations, the Courant number is always maintained below one.
In alignment with the parameters of physical experiments, we set the fluid within the mesh to water, characterized by a density of 1000 kg/m³ at a temperature of 20 °C. Furthermore, we defined the top, front, and back surfaces of the mesh as symmetry planes. The remaining surfaces are designated as wall types, incorporating no-slip conditions to accurately simulate the interaction between the fluid and the boundaries. In terms of selection of an appropriate turbulence model, we selected the k–ω model that showed a better performance than other turbulence methods (e.g., Renormalization-Group) in a previous study (Sabeti et al., 2024). The simulations are conducted using a PC Intel® Core™ i7-10510U CPU with a frequency of 1.80 GHz, and a 16 GB RAM. On this PC, completion of a 3-s simulation required approximately 12.5 h.
2.3. Validation
The FLOW-3D HYDRO numerical model was validated using the two physical experiments (Fig. 3) outlined in Table 1. The level of agreement between observations (Oi) and simulations (Si) is examined using the following equation:(1)�=|��−����|×100where ε represents the mismatch error, Oi denotes the observed laboratory values, and Si represents the simulated values from the FLOW-3D HYDRO model. The results of this validation process revealed that our model could replicate the waves generated in the physical experiments with a reasonable degree of mismatch (ε): 14 % for Lab 1 and 8 % for Lab 2 experiments, respectively (Fig. 3). These values indicate that while the model is not perfect, it provides a sufficiently close approximation of the real-world phenomena.
In terms of mesh efficiency, we varied the mesh size to study sensitivity of the numerical results to mesh size. First, by halving the mesh size and then by doubling it, we repeated the modelling by keeping other parameters unchanged. This analysis guided that a mesh size of ∆x = 0.005 m is the most effective for the setup of this study. The total number of computational cells applying mesh size of 0.005 m is 9.269 × 106.
2.4. The dataset
The validated numerical model was employed to conduct 100 simulations, incorporating variations in four key landslide parameters namely water depth, slope angle, slide volume, and travel distance. This methodical approach was essential for a thorough sensitivity analysis of these variables, and for the creation of a detailed database to develop a predictive equation for maximum initial tsunami amplitude. Within the model, 15 distinct slide volumes were established, ranging from 0.10 × 10−3 m3 to 6.25 × 10−3 m3 (Table 3). The slope angle varied between 35° and 55°, and water depth ranged from 0.24 m to 0.27 m. The travel distance of the landslides was varied, spanning from 0.04 m to 0.07 m. Detailed configurations of each simulation, along with the maximum initial wave amplitudes and dominant wave periods are provided in Table 4.
Table 3. Geometrical information of the 15 solid blocks used in numerical modelling for generating landslide tsunamis. Parameters are: ls, slide length; bs, slide width; s, slide thickness; γs, specific gravity; and V, slide volume.
Solid block
ls (m)
bs (m)
s (m)
V (m3)
γs
Block-1
0.310
0.260
0.155
6.25 × 10−3
2.60
Block-2
0.300
0.260
0.150
5.85 × 10−3
2.60
Block-3
0.280
0.260
0.140
5.10 × 10−3
2.60
Block-4
0.260
0.260
0.130
4.39 × 10−3
2.60
Block-5
0.240
0.260
0.120
3.74 × 10−3
2.60
Block-6
0.220
0.260
0.110
3.15 × 10−3
2.60
Block-7
0.200
0.260
0.100
2.60 × 10−3
2.60
Block-8
0.180
0.260
0.090
2.11 × 10−3
2.60
Block-9
0.160
0.260
0.080
1.66 × 10−3
2.60
Block-10
0.140
0.260
0.070
1.27 × 10−3
2.60
Block-11
0.120
0.260
0.060
0.93 × 10−3
2.60
Block-12
0.100
0.260
0.050
0.65 × 10−3
2.60
Block-13
0.080
0.260
0.040
0.41 × 10−3
2.60
Block-14
0.060
0.260
0.030
0.23 × 10−3
2.60
Block-15
0.040
0.260
0.020
0.10 × 10−3
2.60
Table 4. The numerical simulation for the 100 tests performed in this study for subaerial solid-block landslide-generated waves. Parameters are aM, maximum wave amplitude; α, slope angle; h, water depth; D, travel distance; and T, dominant wave period. The location of the wave gauge is X=1.030 m, Y=1.210 m, and Z=0.050 m. The properties of various solid blocks are presented in Table 3.
Test-
Block No
α (°)
h (m)
D (m)
T(s)
aM (m)
1
Block-7
45
0.246
0.029
0.510
0.0153
2
Block-7
45
0.246
0.030
0.505
0.0154
3
Block-7
45
0.246
0.031
0.505
0.0156
4
Block-7
45
0.246
0.032
0.505
0.0158
5
Block-7
45
0.246
0.033
0.505
0.0159
6
Block-7
45
0.246
0.034
0.505
0.0160
7
Block-7
45
0.246
0.035
0.505
0.0162
8
Block-7
45
0.246
0.036
0.505
0.0166
9
Block-7
45
0.246
0.037
0.505
0.0167
10
Block-7
45
0.246
0.038
0.505
0.0172
11
Block-7
45
0.246
0.039
0.505
0.0178
12
Block-7
45
0.246
0.040
0.505
0.0179
13
Block-7
45
0.246
0.041
0.505
0.0181
14
Block-7
45
0.246
0.042
0.505
0.0183
15
Block-7
45
0.246
0.043
0.505
0.0190
16
Block-7
45
0.246
0.044
0.505
0.0197
17
Block-7
45
0.246
0.045
0.505
0.0199
18
Block-7
45
0.246
0.046
0.505
0.0201
19
Block-7
45
0.246
0.047
0.505
0.0191
20
Block-7
45
0.246
0.048
0.505
0.0217
21
Block-7
45
0.246
0.049
0.505
0.0220
22
Block-7
45
0.246
0.050
0.505
0.0226
23
Block-7
45
0.246
0.051
0.505
0.0236
24
Block-7
45
0.246
0.052
0.505
0.0239
25
Block-7
45
0.246
0.053
0.510
0.0240
26
Block-7
45
0.246
0.054
0.505
0.0241
27
Block-7
45
0.246
0.055
0.505
0.0246
28
Block-7
45
0.246
0.056
0.505
0.0247
29
Block-7
45
0.246
0.057
0.505
0.0248
30
Block-7
45
0.246
0.058
0.505
0.0249
31
Block-7
45
0.246
0.059
0.505
0.0251
32
Block-7
45
0.246
0.060
0.505
0.0257
33
Block-1
45
0.246
0.045
0.505
0.0319
34
Block-2
45
0.246
0.045
0.505
0.0294
35
Block-3
45
0.246
0.045
0.505
0.0282
36
Block-4
45
0.246
0.045
0.505
0.0262
37
Block-5
45
0.246
0.045
0.505
0.0243
38
Block-6
45
0.246
0.045
0.505
0.0223
39
Block-7
45
0.246
0.045
0.505
0.0196
40
Block-8
45
0.246
0.045
0.505
0.0197
41
Block-9
45
0.246
0.045
0.505
0.0198
42
Block-10
45
0.246
0.045
0.505
0.0184
43
Block-11
45
0.246
0.045
0.505
0.0173
44
Block-12
45
0.246
0.045
0.505
0.0165
45
Block-13
45
0.246
0.045
0.404
0.0153
46
Block-14
45
0.246
0.045
0.404
0.0124
47
Block-15
45
0.246
0.045
0.505
0.0066
48
Block-7
45
0.202
0.045
0.404
0.0220
49
Block-7
45
0.204
0.045
0.404
0.0219
50
Block-7
45
0.206
0.045
0.404
0.0218
51
Block-7
45
0.208
0.045
0.404
0.0217
52
Block-7
45
0.210
0.045
0.404
0.0216
53
Block-7
45
0.212
0.045
0.404
0.0215
54
Block-7
45
0.214
0.045
0.505
0.0214
55
Block-7
45
0.216
0.045
0.505
0.0214
56
Block-7
45
0.218
0.045
0.505
0.0213
57
Block-7
45
0.220
0.045
0.505
0.0212
58
Block-7
45
0.222
0.045
0.505
0.0211
59
Block-7
45
0.224
0.045
0.505
0.0208
60
Block-7
45
0.226
0.045
0.505
0.0203
61
Block-7
45
0.228
0.045
0.505
0.0202
62
Block-7
45
0.230
0.045
0.505
0.0201
63
Block-7
45
0.232
0.045
0.505
0.0201
64
Block-7
45
0.234
0.045
0.505
0.0200
65
Block-7
45
0.236
0.045
0.505
0.0199
66
Block-7
45
0.238
0.045
0.404
0.0196
67
Block-7
45
0.240
0.045
0.404
0.0194
68
Block-7
45
0.242
0.045
0.404
0.0193
69
Block-7
45
0.244
0.045
0.404
0.0192
70
Block-7
45
0.246
0.045
0.505
0.0190
71
Block-7
45
0.248
0.045
0.505
0.0189
72
Block-7
45
0.250
0.045
0.505
0.0187
73
Block-7
45
0.252
0.045
0.505
0.0187
74
Block-7
45
0.254
0.045
0.505
0.0186
75
Block-7
45
0.256
0.045
0.505
0.0184
76
Block-7
45
0.258
0.045
0.505
0.0182
77
Block-7
45
0.259
0.045
0.505
0.0183
78
Block-7
45
0.260
0.045
0.505
0.0191
79
Block-7
45
0.261
0.045
0.505
0.0192
80
Block-7
45
0.262
0.045
0.505
0.0194
81
Block-7
45
0.263
0.045
0.505
0.0195
82
Block-7
45
0.264
0.045
0.505
0.0195
83
Block-7
45
0.265
0.045
0.505
0.0197
84
Block-7
45
0.266
0.045
0.505
0.0197
85
Block-7
45
0.267
0.045
0.505
0.0198
86
Block-7
45
0.270
0.045
0.505
0.0199
87
Block-7
30
0.246
0.045
0.505
0.0101
88
Block-7
35
0.246
0.045
0.505
0.0107
89
Block-7
36
0.246
0.045
0.505
0.0111
90
Block-7
37
0.246
0.045
0.505
0.0116
91
Block-7
38
0.246
0.045
0.505
0.0117
92
Block-7
39
0.246
0.045
0.505
0.0119
93
Block-7
40
0.246
0.045
0.505
0.0121
94
Block-7
41
0.246
0.045
0.505
0.0127
95
Block-7
42
0.246
0.045
0.404
0.0154
96
Block-7
43
0.246
0.045
0.404
0.0157
97
Block-7
44
0.246
0.045
0.404
0.0162
98
Block-7
45
0.246
0.045
0.505
0.0197
99
Block-7
50
0.246
0.045
0.505
0.0221
100
Block-7
55
0.246
0.045
0.505
0.0233
In all these 100 simulations, the wave gauge was consistently positioned at coordinates X=1.09 m, Y=1.21 m, and Z=0.05 m. The dominant wave period for each simulation was determined using the Fast Fourier Transform (FFT) function in MATLAB (MathWorks, 2023). Furthermore, the classification of wave types was carried out using a wave categorization graph according to Sorensen (2010), as shown in Fig. 4a. The results indicate that the majority of the simulated waves are on the border between intermediate and deep-water waves, and they are categorized as Stokes waves (Fig. 4a). Four sample waveforms from our 100 numerical experiments are provided in Fig. 4b.
The dataset in Table 4 was used to derive a new predictive equation that incorporates travel distance for the first time to estimate the initial maximum tsunami amplitude. In developing this equation, a genetic algorithm optimization technique was implemented using MATLAB (MathWorks 2023). This advanced approach entailed the use of genetic algorithms (GAs), an evolutionary algorithm type inspired by natural selection processes (MathWorks, 2023). This technique is iterative, involving selection, crossover, and mutation processes to evolve solutions over several generations. The goal was to identify the optimal coefficients and powers for each landslide parameter in the predictive equation, ensuring a robust and reliable model for estimating maximum wave amplitudes. Genetic Algorithms excel at optimizing complex models by navigating through extensive combinations of coefficients and exponents. GAs effectively identify highly suitable solutions for the non-linear and complex relationships between inputs (e.g., slide volume, slope angle, travel distance, water depth) and the output (i.e., maximum initial wave amplitude, aM). MATLAB’s computational environment enhances this process, providing robust tools for GA to adapt and evolve solutions iteratively, ensuring the precision of the predictive model (Onnen et al., 1997). This approach leverages MATLAB’s capabilities to fine-tune parameters dynamically, achieving an optimal equation that accurately estimates aM. It is important to highlight that the nondimensionalized version of this dataset is employed to develop a predictive equation which enables the equation to reproduce the maximum initial wave amplitude (aM) for various subaerial landslide cases, independent of their dimensional differences (e.g., Heler and Hager 2014; Heller and Spinneken 2015; Sabeti and Heidarzadeh 2022b). For this nondimensionalization, we employed the water depth (h) to nondimensionalize the slide volume (V/h3) and travel distance (D/h). The slide thickness (s) was applied to nondimensionalize the water depth (h/s).
2.5. Landslide velocity
In discussing the critical role of landslide velocity for simulating landslide-generated waves, we focus on the mechanisms of landslide motion and the techniques used to record landslide velocity in our simulations (Fig. 5). Also, we examine how these methods were applied in two distinct scenarios: Lab 1 and Lab 2 (see Table 1 for their details). Regarding the process of landslide movement, a slide starts from a stationary state, gaining momentum under the influence of gravity and this acceleration continues until the landslide collides with water, leading to a significant reduction in its speed before eventually coming to a stop (Fig. 5) (e.g., Panizzo et al. 2005).
To measure the landslide’s velocity in our simulations, we attached a probe at the centre of the slide, which supplied a time series of the velocity data. The slide’s velocity (vs) peaks at the moment it enters the water (Fig. 5), a point referred to as the impact time (tImp). Following this initial impact, the slides continue their underwater movement, eventually coming to a complete halt (tStop). Given the results in Fig. 5, it can be seen that Lab 1, with its longer travel distance (0.070 m), exhibits a higher peak velocity of 1.89 m/s. This increase in velocity is attributed to the extended travel distance allowing more time for the slide to accelerate under gravity. Whereas Lab 2, featuring a shorter travel distance (0.045 m), records a lower peak velocity of 1.78 m/s. This difference underscores how travel distance significantly influences the dynamics of landslide motion. After reaching the peak, both profiles show a sharp decrease in velocity, marking the transition to submarine motion until the slides come to a complete stop (tStop). There are noticeable differences observable in Fig. 5 between the Lab-1 and Lab-2 simulations, including the peaks at 0.3 s . These variations might stem from the placement of the wave gauge, which differs slightly in each scenario, as well as the water depth’s minor discrepancies and, the travel distance.
2.6. Effect of air entrainment
In this section we examine whether it is required to consider air entrainment for our modelling or not as the FLOW-3D HYDRO package is capable of modelling air entrainment. The process of air entrainment in water during a landslide tsunami and its subsequent transport involve two key components: the quantification of air entrainment at the water surface, and the simulation of the air’s transport within the fluid (Hirt, 2003). FLOW-3D HYDRO employs the air entrainment model to compute the volume of air entrained at the water’s surface utilizing three approaches: a constant density model, a variable density model accounting for bulking, and a buoyancy model that adds the Drift-FLUX mechanism to variable density conditions (Flow Science, 2023). The calculation of the entrainment rate is based on the following equation:(2)�������=������[2(��−�����−2�/���)]1/2where parameters are: Vair, volume of air; Cair, entrainment rate coefficient; As, surface area of fluid; ρ, fluid density; k, turbulent kinetic energy; gn, gravity normal to surface; Lt, turbulent length scale; and σ, surface tension coefficient. The value of k is directly computed from the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) (k–w) calculations in our model.
In this study, we selected the variable density + Drift-FLUX model, which effectively captures the dynamics of phase separation and automatically activates the constant density and variable density models. This method simplifies the air-water mixture, treating it as a single, homogeneous fluid within each computational cell. For the phase volume fractions f1and f2, the velocities are expressed in terms of the mixture and relative velocities, denoted as u and ur, respectively, as follows:(3)��1��+�.(�1�)=��1��+�.(�1�)−�.(�1�2��)=0(4)��2��+�.(�2�)=��2��+�.(�2�)−�.(�1�2��)=0
The outcomes from this simulation are displayed in Fig. 6, which indicates that the influence of air entrainment on the generated wave amplitude is approximately 2 %. A value of 0.02 for the entrained air volume fraction means that, in the simulated fluid, approximately 2 % of the volume is composed of entrained air. In other words, for every unit volume of the fluid-air mixture at that location, 2 % is air and the remaining 98 % is water. The configuration of Test-17 (Table 4) was employed for this simulation. While the effect of air entrainment is anticipated to be more significant in models of granular landslide-generated waves (Fritz, 2002), in our simulations we opted not to incorporate this module due to its negligible impact on the results.
3. Results
In this section, we begin by presenting a sequence of our 3D simulations capturing different time steps to illustrate the generation process of landslide-generated waves. Subsequently, we derive a new predictive equation to estimate the maximum initial wave amplitude of landslide-generated waves and assess its performance.
3.1. Wave generation and propagation
To demonstrate the wave generation process in our simulation, we reference Test-17 from Table 4, where we employed Block-7 (Tables 3, 4). In this configuration, the slope angle was set to 45°, with a water depth of 0.246 m and a travel distance at 0.045 m (Fig. 7). At 0.220 s, the initial impact of the moving slide on the water is depicted, marking the onset of the wave generation process (Fig. 7a). Disturbances are localized to the immediate area of impact, with the rest of the water surface remaining undisturbed. At this time, a maximum water particle velocity of 1.0 m/s – 1.2 m/s is seen around the impact zone (Fig. 7d). Moving to 0.320 s, the development of the wave becomes apparent as energy transfer from the landslide to the water creates outwardly radiating waves with maximum water particle velocity of up to around 1.6 m/s – 1.8 m/s (Fig. 7b, e). By the time 0.670 s, the wave has fully developed and is propagating away from the impact point exhibiting maximum water particle velocity of up to 2.0 m/s – 2.1 m/s. Concentric wave fronts are visible, moving outwards in all directions, with a colour gradient signifying the highest wave amplitude near the point of landslide entry, diminishing with distance (Fig. 7c, f).
3.2. Influence of landslide parameters on tsunami amplitude
In this section, we investigate the effects of various landslide parameters namely slide volume (V), water depth (h), slipe angle (α) and travel distance (D) on the maximum initial wave amplitude (aM). Fig. 8 presents the outcome of these analyses. According to Fig. 8, the slide volume, slope angle, and travel distance exhibit a direct relationship with the wave amplitude, meaning that as these parameters increase, so does the amplitude. Conversely, water depth is inversely related to the maximum initial wave amplitude, suggesting that the deeper the water depth, the smaller the maximum wave amplitude will be (Fig. 8b).
Fig. 8a highlights the pronounced impact of slide volume on the aM, demonstrating a direct correlation between the two variables. For instance, in the range of slide volumes we modelled (Fig. 8a), The smallest slide volume tested, measuring 0.10 × 10−3 m3, generated a low initial wave amplitude (aM= 0.0066 m) (Table 4). In contrast, the largest volume tested, 6.25 × 10−3 m3, resulted in a significantly higher initial wave amplitude (aM= 0.0319 m) (Table 4). The extremities of these results emphasize the slide volume’s paramount impact on wave amplitude, further elucidated by their positions as the smallest and largest aM values across all conducted tests (Table 4). This is corroborated by findings from the literature (e.g., Murty, 2003), which align with the observed trend in our simulations.
The slope angle’s influence on aM was smooth. A steady increase of wave amplitude was observed as the slope angle increased (Fig. 8c). In examining travel distance, an anomaly was identified. At a travel distance of 0.047 m, there was an unexpected dip in aM, which deviates from the general increasing trend associated with longer travel distances. This singular instance could potentially be attributed to a numerical error. Beyond this point, the expected pattern of increasing aM with longer travel distances resumes, suggesting that the anomaly at 0.047 m is an outlier in an otherwise consistent trend, and thus this single data point was overlooked while deriving the predictive equation. Regarding the inverse relationship between water depth and wave amplitude, our result (Fig. 8b) is consistent with previous reports by Fritz et al. (2003), (2004), and Watts et al. (2005).
The insights from Fig. 8 informed the architecture of the predictive equation in the next Section, with slide volume, travel distance, and slope angle being multiplicatively linked to wave amplitude underscoring their direct correlations with wave amplitude. Conversely, water depth is incorporated as a divisor, representing its inverse relationship with wave amplitude. This structure encapsulates the dynamics between the landslide parameters and their influence on the maximum initial wave amplitude as discussed in more detail in the next Section.
3.3. Predictive equation
Building on our sensitivity analysis of landslide parameters, as detailed in Section 3.2, and utilizing our nondimensional dataset, we have derived a new predictive equation as follows:(5)��/ℎ=0.015(tan�)0.10(�ℎ3)0.90(�ℎ)0.10(ℎ�)−0.11where, V is sliding volume, h is water depth, α is slope angle, and s is landslide thickness. It is important to note that this equation is valid only for subaerial solid-block landslide tsunamis as all our experiments were for this type of waves. The performance of this equation in predicting simulation data is demonstrated by the satisfactory alignment of data points around a 45° line, indicating its accuracy and reliability with regard to the experimental dataset (Fig. 9). The quality of fit between the dataset and Eq. (5) is 91 % indicating that Eq. (5) represents the dataset very well. Table 5 presents Eq. (5) alongside four other similar equations previously published. Two significant distinctions between our Eq. (5) and these others are: (i) Eq. (5) is derived from 3D experiments, whereas the other four equations are based on 2D experiments. (ii) Unlike the other equations, our Eq. (5) incorporates travel distance as an independent parameter.
Table 5. Performance comparison among our newly-developed equation and existing equations for estimating the maximum initial amplitude (aM) of the 2018 Anak Krakatau subaerial landslide tsunami. Parameters: aM, initial maximum wave amplitude; h, water depth; vs, landslide velocity; V, slide volume; bs, slide width; ls, slide length; s, slide thickness; α, slope angle; and ����, volume of the final immersed landslide. We considered ����= V as the slide volume.
Geometrical and kinematic parameters of the 2018 Anak Krakatau subaerial landslide based on Heidarzadeh et al. (2020), Grilli et al. (2019) and Grilli et al. (2021): V=2.11 × 107 m3, h= 50 m; s= 114 m; α= 45°; ls=1250 m; bs= 2700 m; vs=44.9 m/s; D= 2500 m; aM= 100 m −150 m.⁎⁎
aM= An average value of aM = 134 m is considered in this study.⁎⁎⁎
The equation of Bolin et al. (2014) is based on the reformatted one reported by Lindstrøm (2016).⁎⁎⁎⁎
Error is calculated using Eq. (1), where the calculated aM is assumed as the simulated value.
Additionally, we evaluated the performance of this equation using the real-world data from the 2018 Anak Krakatau subaerial landslide tsunami. Based on previous studies (Heidarzadeh et al., 2020; Grilli et al., 2019, 2021), we were able to provide a list of parameters for the subaerial landslide and associated tsunami for the 2018 Anak Krakatau event (see footnote of Table 5). We note that the data of the 2018 Anak Krakatau event was not used while deriving Eq. (5). The results indicate that Eq. (5) predicts the initial amplitude of the 2018 Anak Krakatau tsunami as being 130 m indicating an error of 2.9 % compared to the reported average amplitude of 134 m for this event. This performance indicates an improvement compared to the previous equation reported by Sabeti and Heidarzadeh (2022a) (Table 5). In contrast, the equations from Robbe-Saule et al. (2021) and Bolin et al. (2014) demonstrate higher discrepancies of 4200 % and 77 %, respectively (Table 5). Although Noda’s (1970) equation reproduces the tsunami amplitude of 134 m accurately (Table 5), it is crucial to consider its limitations, notably not accounting for parameters such as slope angle and travel distance.
It is essential to recognize that both travel distance and slope angle significantly affect wave amplitude. In our model, captured in Eq. (5), we integrate the slope angle (α) through the tangent function, i.e., tan α. This choice diverges from traditional physical interpretations that often employ the cosine or sine function (e.g., Heller and Hager, 2014; Watts et al., 2003). We opted for the tangent function because it more effectively reflects the direct impact of slope steepness on wave generation, yielding superior estimations compared to conventional methods.
The significance of this study lies in its application of both physical and numerical 3D experiments and the derivation of a predictive equation based on 3D results. Prior research, e.g. Heller et al. (2016), has reported notable discrepancies between 2D and 3D wave amplitudes, highlighting the important role of 3D experiments. It is worth noting that the suitability of applying an equation derived from either 2D or 3D data depends on the specific geometry and characteristics inherent in the problem being addressed. For instance, in the case of a long, narrow dam reservoir, an equation derived from 2D data would likely be more suitable. In such contexts, the primary dynamics of interest such as flow patterns and potential wave propagation are predominantly two-dimensional, occurring along the length and depth of the reservoir. This simplification to 2D for narrow dam reservoirs allows for more accurate modelling of these dynamics.
This study specifically investigates waves initiated by landslides, focusing on those characterized as solid blocks instead of granular flows, with slope angles confined to a range of 25° to 60°. We acknowledge the additional complexities encountered in real-world scenarios, such as dynamic density and velocity of landslides, which could affect the estimations. The developed equation in this study is specifically designed to predict the maximum initial amplitude of tsunamis for the aforementioned specified ranges and types of landslides.
4. Conclusions
Both physical and numerical experiments were undertaken in a 3D wave basin to study solid-block landslide-generated waves and to formulate a predictive equation for their maximum initial wave amplitude. At the beginning, two physical experiments were performed to validate and calibrate a 3D numerical model, which was subsequently utilized to generate 100 experiments by varying different landslide parameters. The generated database was then used to derive a predictive equation for the maximum initial wave amplitude of landslide tsunamis. The main features and outcomes are:
•The predictive equation of this study is exclusively derived from 3D data and exhibits a fitting quality of 91 % when applied to the database.
•For the first time, landslide travel distance was considered in the predictive equation. This inclusion provides more accuracy and flexibility for applying the equation.
•To further evaluate the performance of the predictive equation, it was applied to a real-world subaerial landslide tsunami (i.e., the 2018 Anak Krakatau event) and delivered satisfactory performance.
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.
Funding
RS is supported by the Leverhulme Trust Grant No. RPG-2022-306. MH is funded by open funding of State Key Lab of Hydraulics and Mountain River Engineering, Sichuan University, grant number SKHL2101. We acknowledge University of Bath Institutional Open Access Fund. MH is also funded by the Great Britain Sasakawa Foundation grant no. 6217 (awarded in 2023).
Acknowledgements
Authors are sincerely grateful to the laboratory technician team, particularly Mr William Bazeley, at the Faculty of Engineering, University of Bath for their support during the laboratory physical modelling of this research. We appreciate the valuable insights provided by Mr. Brian Fox (Senior CFD Engineer at Flow Science, Inc.) regarding air entrainment modelling in FLOW-3D HYDRO. We acknowledge University of Bath Institutional Open Access Fund.
Data availability
All data used in this study are given in the body of the article.
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Abstract
Local scour at a pile or pier in current or wave environments threats the safety of the upper structure all over the world. The application of a net-like matt as a scour protection cover at the pile or pier was proposed. The matt weakens and diffuses the flow in the local scour pit and thus reduces local scour while enhances sediment deposition. Numerical simulations were carried out to investigate the flow at the pile covered by the matt. The simulation results were used to optimize the thickness dt (2.6d95 ∼ 17.9d95) and opening size dn (7.7d95 ∼ 28.2d95) of the matt. It was found that the matt significantly reduced the local velocity and dissipated the vortex at the pile, substantially reduced the extent of local scour. The smaller the opening size of the matt, the more effective was the flow diffusion at the bed, and smaller bed shear stress was observed at the pile. For the flow conditions considered in this study, a matt with a relative thickness of T = 7.7 and relative opening size of S = 7.7 could be effective in scour protection.
조류 또는 파도 환경에서 파일이나 부두의 국지적인 세굴은 전 세계적으로 상부 구조물의 안전을 위협합니다. 파일이나 교각의 세굴 방지 덮개로 그물 모양의 매트를 적용하는 것이 제안되었습니다.
매트는 국부 세굴 구덩이의 흐름을 약화시키고 확산시켜 국부 세굴을 감소시키는 동시에 퇴적물 퇴적을 향상시킵니다. 매트로 덮인 파일의 흐름을 조사하기 위해 수치 시뮬레이션이 수행되었습니다.
시뮬레이션 결과는 매트의 두께 dt(2.6d95 ∼ 17.9d95)와 개구부 크기 dn(7.7d95 ∼ 28.2d95)을 최적화하는 데 사용되었습니다. 매트는 국부 속도를 크게 감소시키고 말뚝의 와류를 소멸시켜 국부 세굴 정도를 크게 감소시키는 것으로 나타났습니다.
매트의 개구부 크기가 작을수록 층에서의 흐름 확산이 더 효과적이었으며 파일에서 더 작은 층 전단 응력이 관찰되었습니다.
본 연구에서 고려한 유동 조건의 경우 상대 두께 T = 7.7, 상대 개구부 크기 S = 7.7을 갖는 매트가 세굴 방지에 효과적일 수 있습니다.
Keywords
Numerical simulation, Pile foundation, Local scour, Protective measure, Net-like matt
Fig. 2. Local scour pit of pile below the protection matt.
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M.T. Mansouri Kia1,2, H.R. Sheibani 3, A. Hoback 4 1 Manager of Dam and Power Plant Construction, Khuzestan Water and Power Authority (KWPA), Ahwaz, Iran. 2 Ph.D., Department of Civil Engineering, Payame Noor University, Tehran, Iran. 3 Associate Professor of PNU University, Tehran, Iran. 4 Professor of Civil, Architectural & Environmental Engineering, University of Detroit Mercy Civil, Rome, Italy.
Abstract
Mared Dam in northern Abadan is under construction on the Karun River and it is the first ship lock in Iran. In this study, the ship’s lock was examined. Every vessel must pass through this lock in order to transport water from Arvand River to Karun and vice versa. The interior dimensions of the Mared Shipping Lock are 160 meters long, 25 meters wide and 8 meters deep. Several important times are calculated for lock operation. 𝑇is the first time the gates open, 𝑇15 the time the initial gates remain open until the height difference between the two sides reaches 150 mm, 𝑇filled is the duration between the start of the opening the gates till the difference between the two ends becomes zero after 𝑇15. Finally, T is the total time required for opening or closing the gates completely. The rotational speeds of the gates range from 5 to 35 radians per minute. Numerical modeling has been used to study fluid behavior and interaction between fluid and gates in flow 3D software. Different lock maintenance scenarios have been analyzed. Important parameters such as inlet and outlet flow rate changes from gates, water depth changes at different times, stress and strain fields, hydrodynamic forces acting on different points of the lock have been calculated. Based on this, the forces acting on hydraulic jacks and gates have been calculated. The minimum time required for the safe passage of the ship through the lock is calculated.
북부 아바단의 마레드 댐은 카룬 강에 건설 중이며 이란 최초의 선박 잠금 장치입니다. 본 연구에서는 선박의 자물쇠를 조사하였습니다. Arvand 강에서 Karun으로 또는 그 반대로 물을 운송하려면 모든 선박이 이 수문을 통과해야 합니다.
Mared Shipping Lock의 내부 치수는 길이 160m, 너비 25m, 깊이 8m입니다. 잠금 작동을 위해 몇 가지 중요한 시간이 계산됩니다. 𝑇은 게이트가 처음 열릴 때, 𝑇15는 양쪽의 높이 차이가 150mm에 도달할 때까지 초기 게이트가 열린 상태로 유지되는 시간, 𝑇filled는 게이트가 열리는 시작부터 이후 두 끝의 차이가 0이 될 때까지의 시간입니다.
𝑇15. 마지막으로 T는 게이트를 완전히 열거나 닫는 데 필요한 총 시간입니다. 게이트의 회전 속도는 분당 5~35라디안입니다. 수치 모델링은 유동 3D 소프트웨어에서 유체 거동과 유체와 게이트 사이의 상호 작용을 연구하는 데 사용되었습니다. 다양한 잠금 유지 관리 시나리오가 분석되었습니다.
게이트의 입구 및 출구 유속 변화, 다양한 시간에 따른 수심 변화, 응력 및 변형 필드, 수문의 다양한 지점에 작용하는 유체역학적 힘과 같은 중요한 매개변수가 계산되었습니다.
이를 바탕으로 유압잭과 게이트에 작용하는 힘을 계산하였습니다. 선박이 자물쇠를 안전하게 통과하는 데 필요한 최소 시간이 계산됩니다.
Fig 1. (a) The Location of the Bahman Shir dam (upstream), (b) Bahman Shir dam (downstream dam) and (c) Mared Dam. Note: The borders of the countries are not exact.
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ABSTRACT
This study presents comparisons between the results of a commercial CFD code and physical model measurements. The case study is a hydro-combined power station operating in spillway mode for a given scenario. Two turbulence models and two scales are implemented to identify the capabilities and limitations of each approach and to determine the selection criteria for CFD modeling for this kind of structure. The main flow characteristics are considered for analysis, but the focus is on a fluctuating frequency phenomenon for accurate quantitative comparisons. Acceptable representations of the general hydraulic functioning are found in all approaches, according to physical modeling. The k-ε RNG, and LES models give good representation of the discharge flow, mean water depths, and mean pressures for engineering purposes. The k-ε RNG is not able to characterize fluctuating phenomena at a model scale but does at a prototype scale. The LES is capable of identifying the dominant frequency at both prototype and model scales. A prototype-scale approach is recommended for the numerical modeling to obtain a better representation of fluctuating pressures for both turbulence models, with the complement of physical modeling for the ultimate design of the hydraulic structures.
본 연구에서는 상용 CFD 코드 결과와 물리적 모델 측정 결과를 비교합니다. 사례 연구는 주어진 시나리오에 대해 배수로 모드에서 작동하는 수력 복합 발전소입니다.
각 접근 방식의 기능과 한계를 식별하고 이러한 종류의 구조에 대한 CFD 모델링의 선택 기준을 결정하기 위해 두 개의 난류 모델과 두 개의 스케일이 구현되었습니다. 주요 흐름 특성을 고려하여 분석하지만 정확한 정량적 비교를 위해 변동하는 주파수 현상에 중점을 둡니다.
일반적인 수리학적 기능에 대한 허용 가능한 표현은 물리적 모델링에 따라 모든 접근 방식에서 발견됩니다. k-ε RNG 및 LES 모델은 엔지니어링 목적을 위한 배출 유량, 평균 수심 및 평균 압력을 잘 표현합니다.
k-ε RNG는 모델 규모에서는 변동 현상을 특성화할 수 없지만 프로토타입 규모에서는 특성을 파악합니다. LES는 프로토타입과 모델 규모 모두에서 주요 주파수를 식별할 수 있습니다.
수력학적 구조의 궁극적인 설계를 위한 물리적 모델링을 보완하여 두 난류 모델에 대한 변동하는 압력을 더 잘 표현하기 위해 수치 모델링에 프로토타입 규모 접근 방식이 권장됩니다.
Figure 1 – Physical scale model (left). Upstream flume and point gauge (right)
Figure 4 – Water levels: physical model (maximum values) and CFD results (mean values)Figure 5 – Instantaneous pressures [Pa] and velocities [m/s] at model scale (bay center)
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The overtopping breach is the most probable reason of embankment dam failures. Hence, the investigation of the mentioned phenomenon is one of the vital hydraulic issues. This research paper tries to utilize three numerical models, i.e., BREACH, HEC-RAS, and FLOW-3D for modeling the hydraulic outcomes of overtopping breach phenomenon. Furthermore, the outputs have been compared with experimental model results given by authors. The BREACH model presents a desired prediction for the peak flow. The HEC-RAS model has a more realistic performance in terms of the peak flow prediction, its occurrence time (5-s difference with observed status), and maximum flow depth. The variations diagram in the reservoir water level during the breach process has a descending trend. Whereas it initially ascended; and then, it experienced a descending trend in the observed status. The FLOW-3D model computes the flow depth, flow velocity, and Froude number due to the physical model breach. Moreover, it revealed a peak flow damping equals to 5% and 5-s difference in the peak flow occurrence time at 4-m distance from the physical model downstream. In addition, the current research work demonstrates the mentioned numerical models and provides a possible comprehensive perspective for a dam breach scope. They also help to achieve the various hydraulic parameters computations. Besides, they may calculate unmeasured parameters using the experimental data.
월류 현상은 제방 댐 실패의 가장 유력한 원인입니다. 따라서 언급된 현상에 대한 조사는 중요한 수리학적 문제 중 하나입니다.
본 연구 논문에서는 월류 침해 현상의 수리적 결과를 모델링하기 위해 BREACH, HEC-RAS 및 FLOW-3D의 세 가지 수치 모델을 활용하려고 합니다. 또한 출력은 저자가 제공한 실험 모델 결과와 비교되었습니다. BREACH 모델은 최대 유량에 대해 원하는 예측을 제시합니다.
HEC-RAS 모델은 최고유량 예측, 발생시간(관찰상태와 5초 차이), 최대유량수심 측면에서 보다 현실적인 성능을 가지고 있습니다. 위반 과정 중 저수지 수위의 변동 다이어그램은 감소하는 추세를 보입니다. 처음에는 상승했지만 그런 다음 관찰된 상태가 감소하는 추세를 경험했습니다.
FLOW-3D 모델은 물리적 모델 위반으로 인한 흐름 깊이, 흐름 속도 및 Froude 수를 계산합니다. 또한, 실제 모델 하류로부터 4m 거리에서 최대유량 발생시간이 5%, 5초 차이에 해당하는 최대유량 감쇠를 나타냈습니다.
또한, 현재 연구 작업은 언급된 수치 모델을 보여주고 댐 침해 범위에 대한 가능한 포괄적인 관점을 제공합니다. 또한 다양한 유압 매개변수 계산을 수행하는 데 도움이 됩니다. 게다가 실험 데이터를 사용하여 측정되지 않은 매개변수를 계산할 수도 있습니다.
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Weirs are essential structures used to manage excess water flow from behind dams to downstream areas. Enhancing discharge efficiency often involves extending the effective length of Piano Key Weirs (PKW) in dams or regulating flow within irrigation and drainage networks. This study employed both numerical and laboratory investigations to assess the impact of different base nose shapes installed beneath the outlet keys and varying Input to output key width ratios (Wi/Wo) on discharges ranging from 5 to 80 liters per second. Furthermore, the study aimed to achieve research objectives and compare the performance of Piano Key Weirs with Ogee Weir. For numerical simulation, the optimal number of cells for meshing was determined, and an appropriate turbulence model was selected. The results indicated that the numerical model accurately simulated the laboratory sample with a high degree of precision. Moreover, the numerical model closely approximated PKW for all parameters Q, H, and Cd compared to the laboratory sample. The findings revealed that in laboratory models with a maximum discharge area of 80 liters per second, the weir with Wi/Wo=1.2 and a flow head value of 285 mm exhibited the lowest value, whereas the weir with Wi/Wo=0.71 and a flow head value of 305 mm showed the highest, attributed to the higher discharge in the input-output ratio. Additionally, as the ratio of flow head to weir height H/P increased, the discharge coefficient Cd decreased. Comparing the flow conditions in weirs with different base nose shapes, it was observed that the weir with a spindle nose shape (PKW1.2S) outperformed the PKW with a flat (PKW1.2), semi-cylindrical (PKW1.2CL) and triangular base nose (PKW1.2TR). The results emphasized that models featuring semi-cylindrical and flat noses exhibited notable flow deviation and abrupt disruption upon impact with the nose. However, this effect was significantly reduced in models equipped with triangular and spindle-shaped noses. Also, the coefficient of discharge in PKW1.2S and PKW1.2TR weirs, compared to the PKW1.20 weir, increased by 27% and 20%, respectively.
웨어는 댐 뒤에서 하류 지역으로의 과도한 물 흐름을 관리하는 데 사용되는 필수 구조물입니다. 배출 효율을 높이는 데에는 댐의 피아노 키 위어(PKW) 유효 길이를 연장하거나 관개 및 배수 네트워크 내 흐름을 조절하는 것이 포함됩니다.
이 연구에서는 콘센트 키 아래에 설치된 다양한 베이스 노즈 모양과 초당 5~80리터 범위의 배출에 대한 다양한 입력 대 출력 키 너비 비율(Wi/Wo)의 영향을 평가하기 위해 수치 및 실험실 조사를 모두 사용했습니다. 또한 본 연구에서는 연구 목적을 달성하고 Piano Key Weir와 Ogee Weir의 성능을 비교하는 것을 목표로 했습니다.
수치 시뮬레이션을 위해 메시 생성을 위한 최적의 셀 수를 결정하고 적절한 난류 모델을 선택했습니다. 결과는 수치 모델이 높은 정밀도로 실험실 샘플을 정확하게 시뮬레이션했음을 나타냅니다. 더욱이, 수치 모델은 실험실 샘플과 비교하여 모든 매개변수 Q, H 및 Cd에 대해 PKW에 매우 근접했습니다.
연구 결과, 최대 배출 면적이 초당 80리터인 실험실 모델에서는 Wi/Wo=1.2, 플로우 헤드 값이 285mm인 웨어가 가장 낮은 값을 나타냈고, Wi/Wo=0.71 및 a인 웨어는 가장 낮은 값을 나타냈습니다. 플로우 헤드 값은 305mm로 가장 높은 것으로 나타났는데, 이는 입출력 비율의 높은 토출량에 기인합니다. 또한, 웨어 높이에 대한 유수두 비율 H/P가 증가함에 따라 유출계수 Cd는 감소하였다.
베이스 노즈 모양이 다른 웨어의 흐름 조건을 비교해 보면, 스핀들 노즈 모양(PKW1.2S)의 웨어가 평면(PKW1.2), 반원통형(PKW1.2CL) 및 삼각형 모양의 PKW보다 성능이 우수한 것으로 관찰되었습니다. 베이스 노즈(PKW1.2TR) 결과는 반원통형 및 편평한 노즈를 특징으로 하는 모델이 노즈에 충격을 가할 때 눈에 띄는 흐름 편차와 급격한 중단을 나타냄을 강조했습니다.
그러나 삼각형 및 방추형 노즈를 장착한 모델에서는 이러한 효과가 크게 감소했습니다. 또한 PKW1.20보에 비해 PKW1.2S보와 PKW1.2TR보의 유출계수는 각각 27%, 20% 증가하였다.
Keywords
Piano Key Weir, Base Nose Shape, Flow Hydraulics, Numerical Model, Triangular Nose Shape, Flat Nose Shape, Semi-Cylindrical Nose Shape, Spindle Nose Shape
Figure (17): Stream Lines Indicating Average Flow Speed in the Model with Various Nose shapes, Measured at Mid-Depth and at the Flow Surface Level, at a Flow Rate of 78 Liters per Second.
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번역된 기고 제목: 해류의 영향에 따른 어뢰 앵커 설치의 유체 역학 특성에 대한 수치 분석
Translated title of the contribution: NUMERICAL ANALYSIS OF THE HYDRODYNAMICS CHARACTERISTICS OF TORPEDO ANCHOR INSTALLATION UNDER THE INFLUENCE OF OCEAN CURRENTS
The gravity-installed anchor (GIA) is a type of the anchor foundation that is installed by penetrating the seabed using the weight of the anchor body. It has the advantages of high installation efficiency, low cost, and no requirement of additional installation facilities. The GIA type used in this study is the torpedo anchor, which has been ap-plied in practical cases widely. The purpose of this study is to investigate the numerical analysis of the anchor trans-porting during the installation of the torpedo anchor under the action of ocean currents. Therefore, this article con-siders external environmental conditions and the different forms of torpedo anchors by using computational fluid dynamics (CFD) software, FLOW-3D, to simulate the fluid-solid interaction effect on the torpedo anchor. The falling time, impact velocity, displaced angle, and horizontal displacement of the torpedo anchor were observed at an installation height (i.e., the distance between the seabed and the anchor release height) of 85 meters. The obtained results show that when the current velocity is greater, the torpedo anchor will have a larger displaced angle, which will affect the impact velocity of the anchor on the seabed and may cause insufficient penetration depth, leading to installation failure.
중력설치형 앵커(GIA)는 앵커 본체의 무게를 이용하여 해저를 관통하여 설치하는 앵커 기초의 일종이다. 설치 효율성이 높고, 비용이 저렴하며, 추가 설치 시설이 필요하지 않다는 장점이 있습니다. 본 연구에서 사용된 GIA 유형은 어뢰앵커로 실제 사례에 널리 적용되어 왔다.
본 연구의 목적은 해류의 작용에 따라 어뢰앵커 설치 시 앵커 이송에 대한 수치해석을 연구하는 것이다. 따라서 이 기사에서는 어뢰 앵커에 대한 유체-고체 상호 작용 효과를 시뮬레이션하기 위해 전산유체역학(CFD) 소프트웨어인 FLOW-3D를 사용하여 외부 환경 조건과 다양한 형태의 어뢰 앵커를 고려합니다.
어뢰앵커의 낙하시간, 충격속도, 변위각, 수평변위 등은 설치높이(즉, 해저와 앵커 해제 높이 사이의 거리) 85m에서 관찰되었다. 얻은 결과는 현재 속도가 더 높을 때 어뢰 앵커의 변위 각도가 더 커져 해저에 대한 앵커의 충격 속도에 영향을 미치고 침투 깊이가 부족하여 설치 실패로 이어질 수 있음을 보여줍니다.
다양한 수력학적 및 기하학적 조건에서 아래에 반원형 게이트가 결합된 두 개의 직사각형 복합 웨어의 배수 계수
ABSTRACT
Two-component composite hydraulic structures are commonly employed in irrigation systems. The first component, responsible for managing the overflow, is represented by a weir consisting of two rectangles. The second component, responsible for regulating the underflow, is represented by a semicircular gate. Both components are essential for measuring, directing, and controlling the flow. In this study, we experimentally investigated the flow through a combined two-rectangle sharp-crested weir with a semicircular gate placed across the channel as a control structure. The upper rectangle of the weir has a width of 20 cm, while the lower rectangle has varying widths (W2 ) of 5, 7, and 9 cm and depths (z) of 6, 9, and 11 cm. Additionally, three different values were considered for the gate diameter (d), namely 8, 12, and 15 cm. These dimensions were tested interchangeably, including a weir without a gate (d = 0), under different water head conditions. The results indicate that the discharge passing through the combined structure of the two rectangles and the gate is significantly affected by the weir and gate dimensions. After analyzing the data, empirical formulas were developed to predict the discharge coefficient (Cd ) of the combined structure. It is important to note that the analysis and results presented in this study are limited to the range of data that were tested.
2성분 복합 수력 구조물은 일반적으로 관개 시스템에 사용됩니다. 오버플로 관리를 담당하는 첫 번째 구성 요소는 두 개의 직사각형으로 구성된 웨어로 표시됩니다.
언더플로우 조절을 담당하는 두 번째 구성 요소는 반원형 게이트로 표시됩니다. 두 구성 요소 모두 흐름을 측정, 지시 및 제어하는 데 필수적입니다. 본 연구에서 우리는 제어 구조로 수로를 가로질러 배치된 반원형 게이트를 갖춘 결합된 두 개의 직사각형 뾰족한 둑을 통한 흐름을 실험적으로 조사했습니다.
웨어의 위쪽 직사각형은 폭이 20cm인 반면, 아래쪽 직사각형은 5, 7, 9cm의 다양한 폭(W2)과 6, 9, 11cm의 깊이(z)를 갖습니다. 또한 게이트 직경(d)에 대해 8, 12, 15cm의 세 가지 다른 값이 고려되었습니다.
이러한 치수는 게이트가 없는 둑(d = 0)을 포함하여 다양한 수두 조건에서 상호 교환적으로 테스트되었습니다. 결과는 두 개의 직사각형과 게이트가 결합된 구조를 통과하는 방전이 위어와 게이트 크기에 크게 영향을 받는다는 것을 나타냅니다.
데이터를 분석한 후, 결합구조물의 유출계수(Cd)를 예측하기 위한 실험식을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 분석 및 결과는 테스트된 데이터 범위에 국한된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
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Kaiqi Yu a, Elda Miramontes bc, Matthieu J.B. Cartigny d, Yuping Yang a, Jingping Xu a aDepartment of Ocean Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, 1088 Xueyuan Rd., Shenzhen 518055, Guangdong, China bMARUM-Center for Marine Environmental Sciences, University of Bremen, Bremen, Germanyc Faculty of Geosciences, University of Bremen, Bremen, Germany dDepartment of Geography, Durham University, South Road, Durham DH1 3LE, UK
Received 10 August 2023, Revised 13 March 2024, Accepted 13 March 2024, Available online 17 March 2024, Version of Record 20 March 2024.
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•The impact of submarine canyon concavity on turbidite deposition was assessed.
•Distribution of turbidite deposits varies with changes in canyon concavity.
•Three distinct deposition patterns were identified.
•The recognized deposition patterns align well with the observed turbidite deposits.
Abstract
Submarine canyons are primary conduits for turbidity currents transporting terrestrial sediments, nutrients, pollutants and organic carbon to the deep sea. The concavity in the longitudinal profile of these canyons (i.e. the downstream flattening rate along the profiles) influences the transport processes and results in variations in turbidite thickness, impacting the transfer and burial of particles. To better understand the controlling mechanisms of canyon concavity on the distribution of turbidite deposits, here we investigate the variation in sediment accumulation as a function of canyon concavity of 20 different modern submarine canyons, distributed on global continental margins. In order to effectively assess the isolated impact of the concavity of 20 different canyons, a series of two-dimensional, depth-resolved numerical simulations are conducted. Simulation results show that the highly concave profile (e.g. Surveyor and Horizon) tends to concentrate the turbidite deposits mainly at the slope break, while nearly straight profiles (e.g. Amazon and Congo) result in deposition focused at the canyon head. Moderately concave profiles with a smoother canyon floor (e.g. Norfolk-Washington and Mukluk) effectively facilitate the downstream transport of suspended sediments in turbidity currents. Furthermore, smooth and steep upper reaches of canyons commonly contribute to sediment bypass (i.e. Mukluk and Chirikof), while low slope angles lead to deposition at upper reaches (i.e. Bounty and Valencia). At lower reaches, the distribution of turbidite deposits is consistent with the occurrence of hydraulic jumps. Under the influence of different canyon concavities, three types of deposition patterns are inferred in this study, and verified by comparison with observed turbidite deposits on the modern or paleo-canyon floor. This study demonstrates a potential difference in sediment transport efficiency of submarine canyons with different concavities, which has potential consequences for sediment and organic carbon transport through submarine canyons.
Introduction
Submarine canyons are pivotal links in source-to-sink systems on continental margins (Sømme et al., 2009; Nyberg et al., 2018; Pope et al., 2022a, Pope et al., 2022b) that provide efficient pathways for moving prodigious volumes of terrestrial materials to the abyssal basin (Spychala et al., 2020; Heijnen et al., 2022). When turbidity currents, the main force that transports the above mentioned sediments (Xu et al., 2004; Xu, 2010; Talling et al., 2013; Stevenson et al., 2015), slow down after entering a flatter and/or wider stretch of the canyon downstream, the laden sediments settle, often rapidly, to form a deposit called turbidite that is known for organic carbon burial, hydrocarbon reserves and the accumulation of microplastics (Galy et al., 2007; Pohl et al., 2020a; Pope et al., 2022b; Pierdomenico et al., 2023). A set of flume experiments by Pohl et al. (2020b) revealed that the variation of bed slope plays a dominant role in controlling the sizes and locations of the deposit: a) a more gently dipping upper slope leads to upstream migration of upslope pinch-out; b) the increase of lower slope results in a decrease of the deposit thickness (Fig. 1a).
From upper continental slopes to deepwater basins, turbidity currents are commonly confined by submarine canyons that facilitate the longer distance transport of sediments (Eggenhuisen et al., 2022; Pope et al., 2022a; Wahab et al., 2022, Li et al., 2023a). The concavity, defined here as the downstream flattening rate of profiles (Covault et al., 2011; Chen et al., 2019; Seybold et al., 2021; Soutter et al., 2021a), of the longitudinal bed profile of the submarine canyons is therefore a key factor that determines hydrodynamic processes of turbidity currents, including the accumulation of sediments along the canyon thalweg (Covault et al., 2014; de Leeuw et al., 2016; Heerema et al., 2022; Heijnen et al., 2022). Due to the comprehensive impacts of sediment supply, grain size, climate change, regional tectonics, associated river and self-incision, the concavity of submarine canyons on global continental margins varies greatly (Parker et al., 1986; Harris and Whiteway, 2011; Casalbore et al., 2018; Nyberg et al., 2018; Soutter et al., 2021a, Li et al., 2023b), which is much more complex than the two constant slope setup of Pohl et al. (2020b)’s flume experiment (Fig. 1a). This raises the question of how the more complex concavity influences the dynamics of turbidity currents and the resultant distribution of turbidite deposits. For instance, the longitudinal profile concavity can also be increased by steepening the upper slope and/or gentling the lower slope of canyons (Fig. 1b). Parameters, known as significant factors influencing flow dynamics, include dip angle (Pohl et al., 2019), bed roughness (Baghalian and Ghodsian, 2020), obstacle presence (Howlett et al., 2019), and confinement conditions (Soutter et al., 2021b). However, the role of channel concavity in determining the downstream evolution of flow dynamics remains poorly understood (Covault et al., 2011; Georgiopoulou and Cartwright, 2013), and it is still unclear whether changes in concavity can result in different locations of pinch-out points and variations in turbidite deposit thicknesses (Pohl et al., 2020b).
In this study, we hypothesize that a more concave profile resulting from a steeper upper slope and a gentler lower slope may lead to a downstream migration of the upslope pinch-out and an increase of deposit thickness (Fig. 1b). This hypothesis is tested in 20 modern submarine canyons (shown in Fig. 2) whose longitudinal profiles are extracted from the GEBCO_2022 grid. Due to the lack of data describing the turbidite thickness trends in these canyons, we used a numerical model (FLOW-3D® software) to simulate the depositional process. The simulation results allow us to address at least two questions: (1) How does the concavity affect the distribution and thickness of turbidite deposits along the canyon thalwegs? (2) What is the impact of canyon concavity on the dynamics of the turbidity currents? Such answers on a global scale are undoubtedly helpful in understanding not only the sediment transport processes but also the efficient transfer and burial of organic carbon along global continental margins.
Section snippets
Submarine canyons used in this study
The longitudinal profiles of 20 modern submarine canyons are obtained using Global Mapper® from a public domain database GEBCO_2022 (doi:https://doi.org/10.5285/e0f0bb80-ab44-2739-e053-6c86abc0289c). The GEBCO_2022 grid provides elevation data, in meters, on a 15 arc-second interval grid. The 20 selected submarine canyons, which span the typical distance covered by turbidity currents, have been chosen from a diverse range of submarine canyon and channel systems that extend at least 250 km
Concavity of longitudinal canyon profiles
The NCI and α values of all 20 canyon profiles utilized in this study are plotted in Fig. 4, indicating the majority of these submarine canyons typically exhibit a concave profile, characterized by a negative NCI, except for the Amazon. In most of the profiles, the NCI is lower than −0.08, with the most concave point (indicated by the minimum ratio α) located closer to the canyon head than to the profile end, and their upper reaches are steeper than lower reaches, typically observed as the
Validation of the hypothesis
As previously mentioned in this paper, one of the primary objectives of this study is to evaluate the hypothesis inferred from the flume tank experiment of Pohl et al. (2020b): whether a more concave canyon profile can exert a comparable influence on turbidite deposits as the steepness of the lower and upper slopes in a slope-break system (Fig. 1). Shown as the modeling results, the deposition pattern of this study is more ‘irregular’ compared with the flume tank experiment (Pohl et al., 2020b
Conclusion
Based on global bathymetry, this study simulates the depositional behavior of turbidity currents flowing through the 20 different submarine canyons on the margins of open ocean and marginal sea. Influenced by the different concavities, the resulted deposition patterns are characterized by a variable distribution of turbidite deposits.
1)The simulation results demonstrate that the accumulation of turbidite deposits is primarily observed in downstream regions near the slope break for highly concave
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.
Acknowledgements
This study is supported by the Shenzhen Natural Science Foundation (JCYJ20210324105211031). Matthieu J. B. Cartigny was supported by Royal Society Research Fellowship (DHF/R1/180166). We thank the Chief Editor Zhongyuan Chen, the associate editor and two reviewers for their constructive comments that helped us improve our manuscript.
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There are more references available in the full text version of this article.
Alireza Khoshkonesh1, Blaise Nsom2, Saeid Okhravi3*, Fariba Ahmadi Dehrashid4, Payam Heidarian5, Silvia DiFrancesco6 1 Department of Geography, School of Social Sciences, History, and Philosophy, Birkbeck University of London, London, UK. 2 Université de Bretagne Occidentale. IRDL/UBO UMR CNRS 6027. Rue de Kergoat, 29285 Brest, France. 3 Institute of Hydrology, Slovak Academy of Sciences, Dúbravská cesta 9, 84104, Bratislava, Slovak Republic. 4Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, 65178-38695, Hamedan, Iran. 5 Department of Civil, Environmental, Architectural Engineering and Mathematics, University of Brescia, 25123 Brescia, Italy. 6Niccol`o Cusano University, via Don C. Gnocchi 3, 00166 Rome, Italy. * Corresponding author. Tel.: +421-944624921. E-mail: saeid.okhravi@savba.sk
Abstract
This study aimed to comprehensively investigate the influence of substrate level difference and material composition on dam break wave evolution over two different erodible beds. Utilizing the Volume of Fluid (VOF) method, we tracked free surface advection and reproduced wave evolution using experimental data from the literature. For model validation, a comprehensive sensitivity analysis encompassed mesh resolution, turbulence simulation methods, and bed load transport equations. The implementation of Large Eddy Simulation (LES), non-equilibrium sediment flux, and van Rijn’s (1984) bed load formula yielded higher accuracy compared to alternative approaches. The findings emphasize the significant effect of substrate level difference and material composition on dam break morphodynamic characteristics. Decreasing substrate level disparity led to reduced flow velocity, wavefront progression, free surface height, substrate erosion, and other pertinent parameters. Initial air entrapment proved substantial at the wavefront, illustrating pronounced air-water interaction along the bottom interface. The Shields parameter experienced a one-third reduction as substrate level difference quadrupled, with the highest near-bed concentration observed at the wavefront. This research provides fresh insights into the complex interplay of factors governing dam break wave propagation and morphological changes, advancing our comprehension of this intricate phenomenon.
이 연구는 두 개의 서로 다른 침식층에 대한 댐 파괴파 진화에 대한 기질 수준 차이와 재료 구성의 영향을 종합적으로 조사하는 것을 목표로 했습니다. VOF(유체량) 방법을 활용하여 자유 표면 이류를 추적하고 문헌의 실험 데이터를 사용하여 파동 진화를 재현했습니다.
모델 검증을 위해 메쉬 해상도, 난류 시뮬레이션 방법 및 침대 하중 전달 방정식을 포함하는 포괄적인 민감도 분석을 수행했습니다. LES(Large Eddy Simulation), 비평형 퇴적물 플럭스 및 van Rijn(1984)의 하상 부하 공식의 구현은 대체 접근 방식에 비해 더 높은 정확도를 산출했습니다.
연구 결과는 댐 붕괴 형태역학적 특성에 대한 기질 수준 차이와 재료 구성의 중요한 영향을 강조합니다. 기판 수준 차이가 감소하면 유속, 파면 진행, 자유 표면 높이, 기판 침식 및 기타 관련 매개변수가 감소했습니다.
초기 공기 포집은 파면에서 상당한 것으로 입증되었으며, 이는 바닥 경계면을 따라 뚜렷한 공기-물 상호 작용을 보여줍니다. 기판 레벨 차이가 4배로 증가함에 따라 Shields 매개변수는 1/3로 감소했으며, 파면에서 가장 높은 베드 근처 농도가 관찰되었습니다.
이 연구는 댐 파괴파 전파와 형태학적 변화를 지배하는 요인들의 복잡한 상호 작용에 대한 새로운 통찰력을 제공하여 이 복잡한 현상에 대한 이해를 향상시킵니다.
Fig. 3. Free surface and substrate profiles in all Sp and Ls cases at t = 1 s, t = 3 s, and t = 5 s, arranged left to right (note: the colour contours
correspond to the horizontal component of the flow velocity (u), expressed in m/s).
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대규모 홍수 구호 작업에 대한 일반적인 흐름 회로 현상의 영향은 많은 보고서에서 연구되었으며 비교적 자세하게 연구되었습니다. 그러나 유량 변동이 제방 암거 작동에 미치는 악영향에 대해서는 많이 언급되지 않았습니다.
실제 운영에 따르면 에너지 소산 탱크 또는 뒷마당의 국부적 불안정성, 운하 지붕의 부력 또는 붕괴, 하류 또는 제방 본체 일부 등 암거 구조 및 제방 시스템에 영향을 미치는 흐름 회로의 부정적인 영향이 많이 있음을 알 수 있습니다.
홍수기 운영 시 암거 및 제방의 안전성을 확보하기 위해서는 유동현상으로 인한 사업에 미치는 유해영향을 최소화할 필요가 있으며 본 연구에서는 이를 검증하고자 합니다.
제방을 통과하는 암거의 동적 회로 현상은 FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 수학적 모델로 시뮬레이션됩니다. 제방을 통한 암거 작동에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 동맥 유형이 연구에서 구체적으로 논의됩니다.
동시에 암거와 제방 위치는 이 기사에서 지적한 흐름 회로 현상에 의해 부정적인 영향을 받을 가능성이 더 높습니다. 또한 Phuc Tho 마을의 제방을 가로지르는 암거 게이트 뒤의 회로 현상을 줄이기 위한 구조적, 비구조적 조치도 연구되고 평가됩니다.
이를 토대로 운영하수관로의 구조를 저해하지 않고 회로를 축소할 수 있는 방안을 제안한다.
The flow fluctuation has been studied in quite extensively for large-scale flood control works, however, this issue has been less addressed for culverts through levee. The operational experience has shown that there are many negative impacts of flow dynamics on the culvert structure and levee system such as the uplift instability, the local surface erosion of the stilling basin or the downstream channel, collapsing of part of the levee system, etc. According to the requirement of sluice and levee safety during flood season, the task of reducing fluctuation needs to be performed. The article not only pointed out the types of fluctuation that need to pay attention behind the operation gate, but also specified the locations where the sluice and levee could be destructively affected by the fluctuation. In addition, structural and non-structural countermeasures reducing negative impacts of fluctuation are also mentioned. Research has proposed measures to reduce flow dynamics for operating culverts without interfering with their structure.
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