Influence of shielding gas flow on the TIG welding process using stainless steel 304 material
산업용 열교환기 장비의 부적절한 작동은 스테인리스강 파이프에 균열을 발생시키는 주요 원인 중 하나로 지목되고 있습니다. 용접 공정은 열영향부(HAZ)의 금속 미세구조를 변화시켜 용접부의 기계적 성질에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정밀한 제어가 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 아르곤 보호 가스를 사용하는 TIG 용접 방식이 널리 채택되고 있으며, 이는 산화를 방지하고 안정적인 용접 아크를 형성하는 데 기여합니다. 본 연구는 우수한 내식성과 기계적 성질을 가진 304 스테인리스강을 대상으로 보호 가스 유량 변화가 용접 품질에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다. 특히 8, 13, 18 L/min의 세 가지 유량 조건에서 인장 강도, 변형률, 탄성 계수 및 경도 변화를 평가하여 최적의 용접 조건을 도출하고자 했습니다. 실험 결과는 가스 유량 증가가 용접부의 기계적 성능 향상과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 이러한 데이터는 조선, 철도 및 화학 플랜트와 같이 SS 304 소재가 빈번하게 사용되는 산업 현장에서 용접 구조물의 내구성을 확보하는 데 중요한 지침이 됩니다. 본 논문은 실험적 근거를 바탕으로 보호 가스 유량이 냉각 속도와 미세구조 형성에 미치는 상관관계를 입증하여 공정 최적화의 근거를 제시합니다.
메타데이터 및 키워드
Fig. 5 Welding results for three variations in shielding gas flow
논문 메타데이터
Industry: 제조 및 유지보수 (열교환기, 조선, 철도 산업)
Material: 스테인리스강 304 (SS 304)
Process: TIG (Tungsten Inert Gas) 용접
System: Argon TID DC IGBT Inverse T 350 H 용접기
Objective: 보호 가스 유량(8, 13, 18 L/min) 변화가 304 스테인리스강 용접부의 인장 강도, 변형률, 탄성 계수 및 경도에 미치는 영향 평가
핵심 키워드
보호 가스 유량 (Shield Gas Flow)
TIG 용접
스테인리스강 304
기계적 성질
아르곤 가스
인장 응력
브리넬 경도
핵심 요약
연구 구조
본 연구는 SS 304 판재를 대상으로 V-홈(40°) 가공 후 TIG 용접을 수행하여 보호 가스 유량에 따른 기계적 특성 변화를 실험적으로 분석한 구조를 가집니다.
방법 개요
110A의 전류 조건에서 아르곤 가스 유량을 8, 13, 18 L/min으로 가변하여 용접을 수행하고, ASTM E8 및 E10 표준에 따라 인장 및 경도 시험을 실시했습니다.
주요 결과
가스 유량이 8에서 18 L/min으로 증가함에 따라 평균 인장 응력은 44.72 N/mm²에서 49.69 N/mm²로 약 11% 증가했으며, 경도는 99.712 HBW에서 106.704 HBW로 상승했습니다. 탄성 계수 또한 2518 MPa에서 2597 MPa로 향상되었습니다.
산업적 활용 가능성
산업용 열교환기(MHE)의 수리 및 유지보수, 조선 및 철도 산업의 스테인리스 부품 제조 공정에서 최적의 용접 파라미터 설정에 활용 가능합니다.
한계와 유의점
본 연구는 110A의 단일 전류와 40° V-홈 각도, 순수 아르곤 가스만을 대상으로 하므로 다른 공정 변수나 재질 적용 시 추가적인 검증이 필요합니다.
논문 상세 정보
1. 개요
Title: Influence of shielding gas flow on the TIG welding process using stainless steel 304 material
Author: Aljufri, Sofyan, Muhammad Nuzan Rizki, Reza Putra, Indra Mawardi
Year: 2024
Journal: Journal of Welding Technology
DOI/Link: 논문에 명시되지 않음
2. 초록
메인 열교환기 장비에서 흔히 발생하는 문제는 부적절한 작동으로, 이는 스테인리스강 파이프에 균열을 발생시킬 수 있습니다.
용접 공정은 열영향부의 금속 미세구조를 변화시켜 용접부의 기계적 성질에 영향을 미칩니다.
이러한 문제를 완화하기 위해 아르곤 보호 가스를 사용하는 TIG 용접이 고용됩니다.
본 연구의 목적은 TIG 용접 공정 중 보호 가스 유량의 변화가 304 스테인리스강 판재의 기계적 성질에 미치는 영향을 평가하는 것입니다.
8 L/min의 보호 가스 유량에서 평균 인장 응력은 44.72 N/mm², 변형률은 0.177, 탄성 계수는 2518 MPa, 경도는 99.712 HBW로 나타났습니다.
가스 유량을 13 L/min으로 증가시킨 결과, 평균 인장 응력은 47.50 N/mm², 변형률은 0.189, 탄성 계수는 2525 MPa, 경도는 105.522 HBW를 기록했습니다.
가스 유량을 18 L/min으로 더 높였을 때 평균 인장 응력은 49.69 N/mm², 변형률은 0.192, 탄성 계수는 2597 MPa, 경도는 106.704 HBW에 도달했습니다.
용접 중 보호 가스 유량의 사용은 인장 시험 과정에서 용접 부위 내 파단을 방지하므로 잘 형성된 용접부를 생성하는 데 효과적인 것으로 간주됩니다.
3. 방법론
시편 준비 (Material Preparation): 스테인리스강 304 판재를 200x20x5 mm 크기로 절단하였습니다. 밀링 머신을 사용하여 경사각 40°의 V-홈(V-groove)을 가공하였으며, 재료의 화학 성분은 Cr 18.24%, Ni 8.15%, Mn 1.19% 등을 포함하는 표준 SS 304 규격을 따랐습니다.
TIG 용접 파라미터 (Welding Process): Argon TID DC IGBT Inverse T 350 H 용접기와 E308L 전극을 사용하여 용접을 수행했습니다. 용접 전류는 110A로 고정하였으며, 보호 가스로는 순수 아르곤을 사용하고 유량을 8, 13, 18 L/min의 세 가지 조건으로 설정하여 비교 분석했습니다.
기계적 시험 (Mechanical Testing): 인장 시험은 ASTM E8 표준에 따라 Computer Hydrolic Testing Machine (HT-9502)을 사용하여 수행되었습니다. 경도 시험은 ASTM E10 표준에 따라 Brinell Hardness Tester (FB-3000LC)를 사용하였으며, 5mm 강구 압입자와 125 Kgf의 하중을 적용하여 용접부의 경도를 측정했습니다.
4. 결과 및 분석
인장 강도 분석: 보호 가스 유량이 증가함에 따라 인장 응력이 선형적으로 증가하는 경향을 보였습니다. 8 L/min에서 44.728 N/mm²였던 응력은 18 L/min에서 49.698 N/mm²로 약 11% 향상되었으며, 이는 가스 유량이 용접부의 구조적 건전성을 높이는 데 기여함을 시사합니다.
연성 및 탄성 계수 변화: 변형률은 0.177에서 0.192로, 탄성 계수는 2518.2 MPa에서 2597.4 MPa로 유량 증가에 따라 동반 상승했습니다. 이는 높은 가스 유량이 용접부의 유연성과 강성을 동시에 개선할 수 있음을 나타냅니다.
경도 및 미세구조 상관관계: 용접부의 브리넬 경도는 18 L/min 유량에서 106.704 HBW로 가장 높게 측정되었습니다. 연구진은 높은 가스 유량이 냉각 속도를 가속화하고 용접부 내 펄라이트(Pearlite) 구조 형성을 촉진하여 경도를 상승시킨 것으로 분석했습니다.
파단 위치 분석: 모든 인장 시험 시편에서 파단은 용접부나 열영향부(HAZ)가 아닌 모재(Base Metal) 영역에서 발생했습니다. 이는 적절한 가스 유량 조건에서 형성된 용접부의 강도가 원래의 재료보다 더 강력하게 결합되었음을 입증하는 결과입니다.
Fig. 6 Fracture results that occurred during the tensile test process for specimens witFigure 9: 보호 가스 유량 변화에 따른 인장 응력 값의 비교 그래프. 유량 증가에 따른 강도 상승 추세를 시각화합니다.
5. 그림 및 표 목록 (Figure and Table List)
Figure 1: 인장 시험 시편의 상세 치수 도면. 표준 규격에 따른 시편 형상을 정의합니다.
Figure 9: 보호 가스 유량 변화에 따른 인장 응력 값의 비교 그래프. 유량 증가에 따른 강도 상승 추세를 시각화합니다.
Figure 14: 보호 가스 유량 변화에 따른 브리넬 경도 값의 비교. 유량과 경도 사이의 정비례 관계를 보여줍니다.
Table 4: 브리넬 경도 시험 데이터 시트. 세 가지 유량 조건별 개별 측정값과 평균값을 상세히 제공합니다.
6. 참고문헌
A. A. Tohari. (2021). Pengaruh Kecepatan Aliran Gas Pelindung Las MIG Baja SS-540. JTM Unesa. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jtm-unesa/article/view/38246
E. Karayel and Y. Bozkurt. (2020). Additive manufacturing method and different welding applications. Journal of Materials Research and Technology. 10.1016/j.jmrt.2020.08.039
ASTM Internasional. (2013). Designation: E8/E8M − 13a Standard Test Methods for Tension Testing of Metallic Materials 1. 10.1520/E0008_E0008M-13A
기술 Q&A (Technical Q&A)
Q: 18 L/min 보호 가스 유량에서 측정된 평균 인장 응력과 경도 수치는 얼마입니까?
본 연구의 결과에 따르면, 18 L/min의 유량 조건에서 평균 인장 응력은 49.698 N/mm²를 기록하였으며, 평균 브리넬 경도는 106.704 HBW로 나타났습니다. 이는 실험된 세 가지 유량 조건 중 가장 높은 수치입니다.
Q: 보호 가스 유량이 증가할 때 용접부의 경도가 상승하는 물리적 이유는 무엇입니까?
가스 유량이 증가하면 용접 부위의 가스 압력이 높아지고 냉각 속도가 빨라집니다. 이러한 급속 냉각 효과는 용접부 미세구조 내에서 펄라이트(Pearlite) 구조의 형성을 촉진하며, 결과적으로 금속의 경도를 높이는 역할을 합니다.
Q: 인장 시험 결과 시편의 파단 위치는 어디였으며, 이것이 시사하는 바는 무엇입니까?
모든 시험 시편에서 파단은 용접부(Weld Metal)가 아닌 모재(Base Metal) 영역에서 발생했습니다. 이는 TIG 용접을 통해 형성된 용접부와 열영향부(HAZ)의 기계적 강도가 원래의 스테인리스강 304 모재보다 더 강력하게 형성되었음을 의미하며, 용접 공정의 건전성을 입증합니다.
Q: 실험에 사용된 스테인리스강 304의 주요 화학 성분 구성은 어떻게 됩니까?
실험에 사용된 SS 304 소재는 탄소(C) 0.042%, 망간(Mn) 1.19%, 크롬(Cr) 18.24%, 니켈(Ni) 8.15%, 규소(Si) 0.049% 등으로 구성되어 있습니다. 이는 표준적인 304 스테인리스강의 화학적 조성 범위를 충족합니다.
Q: 가스 유량 변화에 따른 탄성 계수(Modulus of Elasticity)의 변화 양상은 어떠합니까?
탄성 계수는 가스 유량에 비례하여 증가하는 경향을 보였습니다. 8 L/min 유량에서는 2518.2 MPa였으나, 13 L/min에서는 2525.1 MPa, 18 L/min에서는 2597.4 MPa로 측정되어 유량이 많을수록 재료의 강성이 소폭 향상됨을 확인했습니다.
Q: 본 연구 결과가 실제 산업 현장, 특히 열교환기 유지보수에 어떻게 적용될 수 있습니까?
열교환기 파이프 수리 시 TIG 용접을 사용할 때, 아르곤 가스 유량을 적절히 높게(본 연구 기준 18 L/min) 설정함으로써 더 높은 인장 강도와 경도를 가진 용접부를 얻을 수 있습니다. 이는 수리 후 장비의 내구성을 높이고 재균열 발생 가능성을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
결론
본 연구는 보호 가스 유량이 TIG 용접된 304 스테인리스강의 기계적 성질에 미치는 결정적인 영향을 확인했습니다. 실험 결과, 아르곤 가스 유량을 8 L/min에서 18 L/min으로 증가시킴에 따라 인장 응력, 변형률, 탄성 계수 및 브리넬 경도가 모두 향상되는 정비례 관계가 나타났습니다. 특히 18 L/min 조건에서 가장 우수한 기계적 성능을 보였으며, 모든 시편이 모재에서 파단됨으로써 용접부의 우수한 결합력을 입증했습니다.
공학적 관점에서 이러한 결과는 높은 가스 유량이 용접부의 산화를 효과적으로 방지하고 냉각 속도를 제어하여 미세구조를 강화한다는 점을 시사합니다. 다만, 본 연구는 특정 전류(110A)와 V-홈 각도에 국한되어 있으므로, 향후 다양한 용접 전류 및 홈 형상과의 복합적인 상관관계에 대한 추가 연구가 필요합니다. 이러한 데이터는 조선 및 플랜트 산업의 용접 품질 표준화에 중요한 기초 자료로 활용될 것입니다.
출처 정보 (Source Information)
Citation: Aljufri, Sofyan, Muhammad Nuzan Rizki, Reza Putra, Indra Mawardi (2024). Influence of shielding gas flow on the TIG welding process using stainless steel 304 material. Journal of Welding Technology.
최근 자동차 산업에서는 경량화와 연비 향상을 위해 마그네슘 합금 판재의 적용이 증가하고 있습니다. 마그네슘 합금을 차체에 적용하기 위해서는 저항 점 용접(RSW) 특성에 대한 연구가 필수적입니다. 그러나 마그네슘 합금은 고온에서 구리 전극과 쉽게 합금화되어 전극 수명이 매우 짧다는 치명적인 단점이 있습니다. 기존 연구에 따르면 전극과 판재 사이에 커버 플레이트를 삽입하는 것이 효과적이지만, 실제 공정 적용 시 생산성이 저하되는 문제가 발생합니다. 본 연구에서는 생산성 저하를 최소화하기 위해 자동으로 공급되는 Process Tape 시스템을 도입하였습니다. 이를 통해 전극과 마그네슘 판재의 직접적인 접촉을 방지하고 전극 수명을 획기적으로 연장하고자 하였습니다. 실험을 통해 최적의 Process Tape 재질을 선정하고, 용접 전류, 가압력, 용접 시간 등 주요 공정 변수에 따른 용접 창(Welding Window)을 도출하였습니다. 본 연구의 결과는 마그네슘 합금의 대량 생산 공정에서 안정적인 용접 품질을 확보하는 데 중요한 기초 자료를 제공합니다. 또한, 인버터 DC 저항 점 용접기를 활용하여 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 검증하였습니다. 결과적으로 Process Tape 기술은 마그네슘 합금의 차체 적용을 가속화할 수 있는 핵심 기술임을 확인하였습니다.
메타데이터 및 키워드
Figure 1: Process Tape를 사용한 인버터 DC 저항 점 용접기. 자동 테이프 공급 시스템과 용접 전극의 통합 구성을 보여줍니다.
논문 메타데이터
Industry: 자동차 (Automotive)
Material: 마그네슘 합금 (AZ31, 1.0t)
Process: 저항 점 용접 (Resistance Spot Welding, RSW)
System: 자동 Process Tape 공급 장치가 장착된 인버터 DC 저항 점 용접기
Objective: Process Tape를 이용한 마그네슘 합금의 용접 특성 평가 및 최적 공정 변수 도출
핵심 키워드
저항 점 용접 (Resistance spot welding)
마그네슘 합금 (Mg alloy)
Process tape
커버 플레이트 (Cover plate)
전극 수명 (Electrode life)
AZ31
자동차 경량화 (Automotive lightweighting)
용접 창 (Welding window)
핵심 요약
연구 구조
인버터 DC 용접기와 서보 구동 가압 시스템, 그리고 매 용접마다 새로운 표면을 제공하는 자동 테이프 피더를 통합한 시스템을 구성하여 실험을 진행하였습니다.
방법 개요
Cu, Steel, CrNi 세 종류의 테이프 재질을 비교 분석하였으며, 가압력(200, 300kgf)과 용접 시간(1-9 cycles) 변화에 따른 적정 전류 범위를 측정하였습니다.
주요 결과
스틸 테이프(PT1407)가 가장 넓은 적정 용접 전류 범위(약 6kA)를 확보하며 최적의 성능을 보였습니다. 1.0t AZ31 합금의 경우 200kgf 가압력에서 버튼 파단이 더 안정적으로 형성되었습니다.
산업적 활용 가능성
자동차 차체 조립 공정, 경량 운송 기기 제조, 고비강도가 요구되는 휴대용 전자 기기 하우징 생산 등에 적용 가능합니다.
한계와 유의점
테이프 공급 장치 추가로 인한 초기 설비 비용 상승과 용접 헤드 설계의 복잡성으로 인해 협소한 공간에서의 접근성이 제한될 수 있습니다.
논문 상세 정보
1. 개요
Title: Process Tape를 사용한 마그네슘 합금의 저항 점 용접 특성
Author: Dong-Soon Choi, Dong-Cheol Kim, Moon-Jin Kang
Year: 2013
Journal: Journal of KWJS (Journal of the Korean Welding and Joining Society)
DOI/Link: 논문에 명시되지 않음
2. 초록
최근 자동차 차체에 마그네슘 합금 판재를 적용하기 위한 연구가 증가하고 있습니다.
마그네슘 합금의 저항 점 용접 시, 마그네슘 합금이 구리 합금 전극에 달라붙는 현상으로 인해 전극 수명이 매우 짧습니다.
전극 수명을 늘리기 위해 가장 효과적인 방법은 전극과 마그네슘 판재 사이에 커버 플레이트를 삽입하는 것입니다.
커버 플레이트로 자동 공급되는 Process Tape를 사용하면 생산성 손실을 최소화하고 용접 품질을 높일 수 있습니다.
본 연구에서는 Process Tape를 적용하여 마그네슘 합금의 저항 점 용접을 수행하였습니다.
가압력과 용접 시간에 따른 적정 용접 전류 영역을 결정하였습니다.
3. 방법론
Materials: 두께 1.0mm의 AZ31 마그네슘 합금 판재를 사용하였으며, 시편은 KS B0851 표준에 따라 30x100mm 크기로 제작되었습니다. 화학 성분은 Mg 96.3%, Al 3.0%, Zn 0.7%로 구성되며, 항복 강도 202 MPa, 인장 강도 262 MPa, 연신율 20%의 기계적 성질을 보유하고 있습니다.
Equipment: 서보 구동 가압 시스템과 자동 Process Tape 공급 장치가 장착된 Fronius사의 인버터 DC 저항 점 용접기를 활용하였습니다. 이 시스템은 매 용접 후 테이프를 자동으로 권취하여 전극과 판재 사이에 항상 새로운 테이프 표면이 위치하도록 설계되었습니다.
Experimental Design: PT2000(Cu), PT1407(Steel), PT3000(CrNi)의 세 가지 테이프 재질을 비교하여 최적의 재질을 선정하였습니다. 용접 변수로는 가압력 200, 300 kgf, 용접 전류 11-21 kA, 용접 시간 1-9 사이클을 설정하여 최적의 용접 창을 분석하였습니다.
4. 결과 및 분석
Tape Performance: 실험 결과 스틸 테이프(PT1407)가 마그네슘 합금 용접에 가장 적합한 재질로 선정되었습니다. PT1407은 다른 재질에 비해 모재와의 고착 현상이 적고 가장 넓은 적정 용접 전류 범위를 제공하였습니다. 반면 구리 테이프는 15kA 이상에서 고착이 발생했고, CrNi 테이프는 높은 저항으로 인해 전류 범위가 매우 좁았습니다.
Weld Window: 적정 용접 시간은 5-9 사이클 범위로 도출되었습니다. 1.0t AZ31 합금의 경우 200kgf 가압력이 300kgf보다 버튼 파단 형성에 유리했습니다. 가압력이 300kgf로 증가하면 접촉 저항 감소로 인해 동일한 열량을 얻기 위해 약 2kA 더 높은 전류가 필요함이 확인되었습니다.
Hardness Analysis: 비커스 경도 측정 결과, 너깃부의 경도는 55-60 Hv로 모재의 56-68 Hv보다 약간 낮게 나타났습니다. 이는 용접 시의 고온 노출과 이후의 급랭 과정에서 결정립 조대화 및 수지상 재결정 구조가 형성되었기 때문인 것으로 분석됩니다.
Fig. 3 Tensile shear load distribution according to welding current (with PT1407)Fig. 6 Hardness distribution analysis of nugget (200kgf, 7cycles, 13kA)
5. 그림 및 표 목록 (Figure and Table List)
Figure 1: Process Tape를 사용한 인버터 DC 저항 점 용접기. 자동 테이프 공급 시스템과 용접 전극의 통합 구성을 보여줍니다.
Table 3: Process Tape의 종류. 실험에 사용된 세 가지 테이프 재질(Cu, Steel, CrNi)과 상대적인 입열 수준을 정의합니다.
Figure 2: Process Tape 종류에 따른 적정 전류 영역. PT1407(스틸) 테이프가 최적의 재질임을 보여주는 실험적 근거를 제공합니다.
Figure 5: 용접 전류에 따른 용접 로브 다이아그램(Weld Lobe Diagram). 두 가지 가압력 조건에서 전류와 시간의 적정 운전 범위를 나타내며, 계면 파단에서 버튼 파단으로의 전이를 보여줍니다.
6. 참고문헌
B.H. Yoon and Y.S. Chang. (2004). Welding Technology of Magnesium alloy for Automotive Industry. KWJS 22-3, 23-31.
S.N. Jung, H.S. Chang, and M.Y. Lee. (2009). A Study on Servo DC Resistance Spot Welding of Mg Alloy Sheet. KWJS 27-1, 102-107.
D.S. Choi, I.S. Hwang, D.C. Kim, M.J. Kang. Electrode life test of Resistance Spot Welding on Mg Alloy Using Dome Type Electrode. KWJS, in review.
기술 Q&A (Technical Q&A)
Q: Process Tape 없이 마그네슘 합금을 용접할 때 전극 수명이 짧은 이유는 무엇입니까?
마그네슘은 고온에서 구리와의 친화력이 매우 높아, 용접 과정에서 마그네슘 판재가 구리 전극 표면에 달라붙고 합금화되는 현상이 발생하기 때문입니다. 이러한 현상은 전극 표면의 전기 및 열 전도성을 급격히 변화시켜 용접 품질을 저하시킵니다. 결과적으로 전극 표면이 심하게 손상되어 통상적인 공정에서는 30점 미만의 매우 짧은 수명을 갖게 됩니다. 이를 해결하기 위해 전극과 모재 사이의 직접 접촉을 차단하는 기술이 필수적입니다.
Q: 실험에서 비교된 세 가지 테이프 재질 중 가장 우수한 것은 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?
스틸 재질의 PT1407 테이프가 가장 우수했습니다. 이는 스틸 테이프가 마그네슘 모재와의 고착 현상이 가장 적었으며, 구리(PT2000)나 CrNi(PT3000) 테이프에 비해 약 6kA라는 가장 넓은 적정 용접 전류 범위를 제공했기 때문입니다. 구리 테이프는 15kA 이상의 고전류에서 모재와 달라붙는 문제가 있었고, CrNi 테이프는 높은 저항으로 인해 과도한 열이 발생하여 전류 범위가 매우 좁았습니다. 따라서 안정적인 양산을 위해서는 스틸 테이프의 사용이 권장됩니다.
Q: 가압력 변화가 용접 전류 범위에 미치는 영향은 어떠합니까?
가압력이 200kgf에서 300kgf로 증가하면 판재 간의 접촉 면적이 넓어지고 접촉 저항이 감소하게 됩니다. 이로 인해 동일한 입열량을 발생시키기 위해서는 약 2kA 더 높은 전류가 필요하게 됩니다. 본 연구에서는 1.0t AZ31 합금에 대해 200kgf의 가압력이 버튼 파단 형성에 더 유리한 것으로 나타났습니다. 가압력이 너무 높으면 너깃 형성을 위한 발열이 부족해질 수 있으므로 적절한 가압력 설정이 중요합니다.
Q: 용접부의 경도 분포 특성은 어떠하며 그 원인은 무엇입니까?
비커스 경도 측정 결과, 너깃부의 경도는 약 55-60 Hv로 측정되었으며 이는 모재의 경도인 56-68 Hv보다 약간 낮은 수준입니다. 이러한 경도 저하는 용접 시 가해진 고온의 열로 인해 결정립이 조대해지고, 냉각 과정에서 수지상 재결정 구조가 형성되었기 때문입니다. 급격한 온도 변화가 마그네슘 합금의 미세 조직에 영향을 주어 기계적 성질의 미세한 변화를 야기한 것입니다. 그럼에도 불구하고 전체적인 용접부 강도는 산업적 요구 수준을 만족하는 것으로 분석되었습니다.
Q: Process Tape 시스템의 산업적 장점과 단점은 무엇입니까?
장점으로는 전극 수명을 획기적으로 연장하여 마그네슘 합금의 대량 생산성을 확보할 수 있다는 점이 있습니다. 또한 매 용접마다 새로운 테이프 면을 사용하므로 용접 품질의 일관성이 높습니다. 반면 단점으로는 테이프 공급 장치 장착에 따른 초기 설비 투자비가 증가하고 용접 건의 구조가 복잡해진다는 점이 있습니다. 또한 좁은 공간에서의 용접 시 테이프 가이드 장치가 간섭을 일으킬 수 있는 가능성도 고려해야 합니다.
Q: 적정 용접 시간(Welding Time)은 어떻게 결정되었습니까?
실험 결과 1-3 사이클의 짧은 용접 시간에서는 입열량이 부족하여 너깃 형성이 불충분하거나 계면 파단이 주로 발생했습니다. 반면 5-9 사이클 범위에서는 안정적인 너깃이 형성되었으며, 적정 전류 영역이 넓게 확보되는 것을 확인하였습니다. 특히 9 사이클에서는 가장 안정적인 용접 창을 보여주었으나 생산 효율을 고려할 때 5-9 사이클 사이에서 공정 조건을 최적화하는 것이 바람직합니다. 이를 통해 마그네슘 합금 용접의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
결론
본 연구를 통해 자동 Process Tape 공급 시스템이 마그네슘 합금의 저항 점 용접 시 발생하는 전극 고착 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하였습니다. 특히 스틸 재질의 PT1407 테이프는 가장 넓은 용접 전류 범위를 제공하여 공정 안정성을 극대화하는 데 기여하였습니다. 1.0t 두께의 AZ31 합금에 대해 가압력 200kgf와 5-9 사이클의 용접 시간이 최적의 품질을 확보할 수 있는 조건임을 실험적으로 검증하였습니다.
이러한 기술적 성과는 마그네슘 합금의 자동차 차체 적용을 위한 대량 생산 공정 구축에 중요한 이정표가 될 것입니다. 비록 설비 복잡도와 초기 비용 상승이라는 제한 사항이 있으나, 전극 수명 연장에 따른 유지보수 비용 절감과 품질 향상 효과가 이를 상쇄할 것으로 판단됩니다. 향후 다양한 두께 조합 및 이종 소재 접합에 대한 추가 연구가 이루어진다면 마그네슘 합금의 산업적 활용 범위는 더욱 확대될 것입니다.
출처 정보 (Source Information)
Citation: Dong-Soon Choi, Dong-Cheol Kim, Moon-Jin Kang (2013). Process Tape를 사용한 마그네슘 합금의 저항 점 용접 특성. Journal of KWJS.
Effect of Alloying Elements on the Thermal Conductivity and Casting Characteristics of Aluminum Alloys in High Pressure Die Casting
고압 다이캐스팅은 복잡한 형상과 정밀한 치수의 부품을 높은 생산성으로 제조할 수 있는 대표적인 정밀 주조 공법입니다. 최근 전자기기 및 자동차 부품의 고성능화에 따라 기기에서 발생하는 열을 효과적으로 제어하기 위한 방열 부품의 중요성이 증대되고 있으며, 이는 제품의 효율과 수명에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 높은 열전도도를 가진 다이캐스팅용 알루미늄 합금의 개발이 절실히 요구되는 상황입니다. 기존의 ALDC12와 같은 표준 다이캐스팅 합금은 주조성은 우수하나 열전도도가 낮고, 전신재 합금은 열전도도는 높으나 주조성이 떨어지는 한계가 있습니다. 본 연구에서는 알루미늄 합금에 첨가되는 Si, Fe, Cu, Mg, Mn 등의 원소들이 열전도도, 유동성 및 기계적 성질에 미치는 영향을 체계적으로 평가하였습니다. 연구 결과, Mn은 열전도도를 가장 크게 저하시키는 원소로 확인되었으며, Si 함량은 유동성과 응고 균열 저항성에 결정적인 역할을 함을 밝혀냈습니다. 최종적으로 열전도도와 주조성을 동시에 만족하는 Al-1wt%Cu-0.6wt%Fe-2wt%Si 최적 합금 조성을 도출하고 실제 부품 제작을 통해 검증하였습니다. 이 연구는 고성능 방열 부품 제조를 위한 합금 설계 지침을 제공하며 산업적 활용 가치가 매우 높습니다.
메타데이터 및 키워드
Figure 1: 첨가 원소에 따른 합금의 열적 특성 변화; (a) 열확산율, (b) 비열, (c) 밀도, (d) 열전도도. Mn이 열전도도 저하에 미치는 영향이 가장 큼을 시각적으로 보여줍니다.
논문 메타데이터
Industry: 자동차, 전자 (Automotive, Electronics)
Material: 알루미늄 합금 (Al-Cu-Fe-Si 계)
Process: 고압 다이캐스팅 (High Pressure Die Casting, HPDC)
System: 방열 및 열 관리 시스템 (Heat dissipation / Thermal management)
Objective: 합금 원소(Si, Fe, Cu, Mg, Mn) 최적화를 통한 다이캐스팅용 고열전도 알루미늄 합금 개발
핵심 키워드
thermal conductivity
heat sink
die-casting
radiation of heat
aluminum alloy
fluidity
핵심 요약
연구 구조
다양한 합금 원소의 첨가량에 따른 열적, 기계적, 주조 특성 변화를 실험적으로 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 조성을 도출하여 실제 자동차 오디오 히트싱크 부품에 적용 및 검증하는 구조로 진행되었습니다.
방법 개요
순수 Al 용해 후 합금 원소를 0.2~2.0 wt% 범위로 첨가하여 25종의 실험 합금을 제조하였으며, Laser Flash Analysis(LFA)를 통한 열전도도 측정, ASTM E8M 기반 인장 시험, 사행 금형을 이용한 유동성 평가를 수행하였습니다.
주요 결과
Mn은 열전도도를 가장 심각하게 저하시키는 원소이며, Cu는 1 wt% 이상 첨가 시 100 MPa 이상의 인장 강도를 보장합니다. Si 함량이 2 wt%일 때 ALDC12 대비 약 85%의 유동성을 확보하며 응고 시 발생하는 입계 균열을 방지할 수 있음을 확인하였습니다.
산업적 활용 가능성
카 오디오 히트싱크, 자동차 전자제어장치(ECU) 하우징, LED 조명 방열판 등 고생산성과 고방열 특성이 동시에 요구되는 부품 제조에 직접 적용 가능합니다.
한계와 유의점
Si 함량이 2 wt% 미만으로 낮아질 경우 응고 수축에 의한 입계 균열 발생 위험이 급격히 증가하므로 엄격한 조성 관리가 필요합니다.
논문 상세 정보
1. 개요
Title: Effect of Alloying Elements on the Thermal Conductivity and Casting Characteristics of Aluminum Alloys in High Pressure Die Casting
Author: Cheol-Woo Kim, Young-Chan Kim, Jung-Han Kim, Jae-Ik Cho, and Min-Suk Oh
Year: 2018
Journal: Korean Journal of Metals and Materials
DOI/Link: 논문에 명시되지 않음
2. 초록
고압 다이캐스팅은 정밀 주조 방법 중 하나입니다.
결과에 따르면 Mn은 알루미늄 합금의 열전도도를 현저하게 저하시키는 것으로 나타났습니다.
Cu 함량이 증가함에 따라 주조 알루미늄 합금의 인장 강도가 증가하였으며, 1 wt%의 Cu는 주조 알루미늄의 최소 기계적 성질을 보장함을 보여주었습니다.
Si 함량이 증가함에 따라 합금의 유동 길이는 비례하여 증가하였습니다.
Al-1 wt%Cu-0.6 wt%Fe-2 wt%Si 다이캐스팅 합금의 최적 조성을 사용하여 표면 균열 없이 방열 부품을 성공적으로 제조하였으며, 2 wt% 미만의 Si 조성에서는 합금의 응고 수축으로 인한 입계 균열이 발생하는 것으로 밝혀졌습니다.
3. 방법론
합금 제조 및 용해: 순수 Al을 SiC 도가니에서 780°C로 용해한 후 Si, Mg, Cu, Fe, Mn 등의 합금 원소를 0.2~2.0 wt% 범위로 정밀하게 첨가하였습니다. 용탕 내 가스 제거를 위해 Ar 가스를 이용한 탈가스 처리를 15분간 수행하고 20분간 안정화 과정을 거쳤습니다.
열적 및 기계적 특성 평가: Laser Flash Analysis(LFA 477, Netzsch) 장비를 사용하여 열확산율을 측정하고 비열 및 밀도를 곱하여 열전도도를 산출하였습니다. 기계적 성질은 ASTM E8M 규격에 따라 2 mm/min의 속도로 인장 시험을 실시하여 강도와 연신율을 평가하였습니다.
주조성 및 시제작 평가: 사행(Serpentine) 금형을 사용하여 60 MPa의 주조 압력 조건에서 유동 길이를 측정하였습니다. 도출된 최적 조성을 바탕으로 실제 카 오디오 히트싱크 부품을 다이캐스팅하여 표면 결함 및 균열 발생 여부를 육안 및 미세조직 관찰을 통해 검증하였습니다.
4. 결과 및 분석
합금 원소별 열전도도 영향 분석: 모든 첨가 원소는 순수 알루미늄의 열전도도를 감소시키는 경향을 보였으나, 그 정도는 원소별로 상이했습니다. 특히 Mn은 자체 열전도도가 7.81 W/m·K로 매우 낮아 소량 첨가만으로도 합금의 열전도도를 급격히 떨어뜨리는 주원인으로 분석되었습니다. 반면 Si와 Cu는 상대적으로 완만한 감소세를 보였습니다.
기계적 강도 및 유동성 상관관계: Cu 함량이 증가함에 따라 Al2Cu 석출상 형성에 의해 인장 강도가 선형적으로 증가하였으며, 1 wt% Cu 첨가 시 약 100 MPa 이상의 강도를 확보하여 기계 가공에 필요한 최소 조건을 만족했습니다. 유동성은 Si 함량에 비례하여 증가하였으며, 2 wt% Si 조건에서 표준 합금인 ALDC12의 약 85% 수준인 773.2 mm의 유동 길이를 기록했습니다.
응고 균열 메커니즘 규명: Si 함량이 2 wt% 미만인 합금으로 제작된 부품에서는 표면 균열이 관찰되었습니다. 이는 응고 과정에서의 수축을 보충할 잔류 액상이 부족하여 발생하는 입계 균열(Intergranular cracking)로 확인되었으며, Si 함량을 2 wt%로 유지함으로써 이러한 결함을 완전히 제거할 수 있었습니다.
Fig. 5 SEM image and (b) EDS results of Al alloy with 2 wt% CuFigure 7: 다이캐스팅 유동성 시험 결과; (a) 시편 개략도, (b) 유동 길이 측정값. Si 함량 증가에 따른 유동성 향상 추이를 ALDC12와 비교하여 나타냅니다.Fig. 9 Die cast heat sink component (car audio heat sink)
5. 그림 및 표 목록 (Figure and Table List)
Table 1: 다양한 금속 첨가제가 포함된 알루미늄 합금의 화학 조성(wt%). 각 원소의 영향을 독립적으로 평가하기 위한 실험 설계의 기초 자료입니다.
Figure 1: 첨가 원소에 따른 합금의 열적 특성 변화; (a) 열확산율, (b) 비열, (c) 밀도, (d) 열전도도. Mn이 열전도도 저하에 미치는 영향이 가장 큼을 시각적으로 보여줍니다.
Figure 7: 다이캐스팅 유동성 시험 결과; (a) 시편 개략도, (b) 유동 길이 측정값. Si 함량 증가에 따른 유동성 향상 추이를 ALDC12와 비교하여 나타냅니다.
Figure 10: 다양한 합금 조성으로 주조된 카 오디오 히트싱크 부품; (a) 1.5 wt% Si 적용 시 균열 발생, (b) 2.0 wt% Si 적용 시 건전한 부품 확보, (c) 표준 ALDC12 부품. 2.0 wt% Si가 균열 방지의 임계점임을 입증합니다.
6. 참고문헌
K. P. Keller. (1998). IEEE. 10.1109/ITHERM
J. R. Davis. (2001). ASM. 10.1361/autb
H. J. Kim, C. M. Cho, and C. Y. Jeong. (2009). J.KFS. 29, 169
기술 Q&A (Technical Q&A)
Q: 본 연구에서 Mn이 열전도도에 가장 부정적인 영향을 미치는 원소로 지목된 이유는 무엇입니까?
실험 결과 Mn 첨가 시 열확산율과 열전도도가 가장 급격하게 감소하는 것으로 나타났습니다. 이는 Mn 자체의 고유 열전도도가 약 7.81 W/m·K로 순수 알루미늄(234 W/m·K)에 비해 매우 낮기 때문이며, 알루미늄 기질 내에서 고용체 형성을 통해 전자 산란을 유발하여 열 전달 효율을 크게 떨어뜨리기 때문입니다.
Q: 최적 합금 설계에서 Si 함량을 2 wt%로 설정한 결정적인 이유는 무엇입니까?
Si 함량이 2 wt% 미만일 경우, 다이캐스팅 공정 중 응고 수축이 발생할 때 이를 메워줄 액상 합금이 부족하여 입계 균열(Intergranular cracking)이 발생하기 때문입니다. 실험을 통해 2 wt% Si를 첨가했을 때 유동성이 ALDC12의 85% 수준까지 확보되면서도 표면 균열이 없는 건전한 부품을 제조할 수 있음을 확인하였습니다.
Q: 개발된 Al-1wt%Cu-0.6wt%Fe-2wt%Si 합금의 열전도도는 기존 ALDC12와 비교해 어느 정도 수준입니까?
개발된 최적 합금의 열전도도는 약 172.7 W/m·K로 측정되었습니다. 이는 기존에 널리 사용되는 다이캐스팅 합금인 ALDC12의 열전도도(약 108.4 W/m·K)와 비교했을 때 약 60% 이상 향상된 수치이며, 순수 알루미늄의 약 74% 수준에 해당합니다.
Q: Cu를 1 wt% 첨가하는 것이 기계적 성질 측면에서 어떤 이점을 제공합니까?
Cu는 알루미늄 합금 내에서 Al2Cu 석출물을 형성하여 기계적 강도를 높이는 역할을 합니다. 본 연구에서는 1 wt%의 Cu를 첨가함으로써 인장 강도를 100 MPa 이상으로 확보하였는데, 이는 주조 후 후가공(Machining) 공정에서 부품의 형태를 유지하고 구조적 신뢰성을 보장하기 위한 최소한의 기계적 성질을 만족시키는 수치입니다.
Q: Fe 성분이 0.6 wt% 포함된 이유는 무엇이며, 다이캐스팅 공정에서 어떤 역할을 합니까?
Fe는 고압 다이캐스팅 공정에서 알루미늄 용탕이 강철 금형 표면에 달라붙는 금형 소착(Die soldering) 현상을 방지하기 위해 첨가됩니다. 본 연구에서는 열전도도 저하를 최소화하면서도 원활한 이형성을 확보하기 위해 Fe 함량을 0.6 wt%로 최적화하여 적용하였습니다.
Q: 유동성 시험에서 사용된 조건과 그 결과의 산업적 의미는 무엇입니까?
시험은 60 MPa의 압력과 0.75~1.0 m/sec의 사출 속도 조건에서 사행 금형을 사용하여 수행되었습니다. 2 wt% Si 합금이 ALDC12 대비 85%의 유동 길이를 보였다는 것은, 비록 표준 합금보다는 유동성이 낮지만 적절한 공정 제어를 통해 복잡한 형상의 방열 핀(Fin) 구조를 충분히 성형할 수 있음을 의미합니다.
결론
본 연구를 통해 고압 다이캐스팅 공정에 적합하면서도 기존 ALDC12 대비 열전도도가 60% 이상 향상된 Al-1wt%Cu-0.6wt%Fe-2wt%Si 합금을 성공적으로 개발하였습니다. 이 합금은 172.7 W/m·K의 높은 열전도도와 100 MPa 이상의 인장 강도, 그리고 13% 이상의 우수한 연신율을 동시에 확보하여 고성능 방열 부품 소재로서의 우수성을 입증하였습니다.
공학적 관점에서 이번 연구는 합금 원소의 개별적 영향을 정량화하여 열전도도와 주조성 사이의 트레이드오프(Trade-off) 관계를 최적화했다는 데 큰 의의가 있습니다. 특히 Si 함량 2 wt%가 응고 균열 방지의 임계점임을 밝혀낸 것은 향후 고열전도 알루미늄 합금 설계 및 양산 공정 관리에 있어 중요한 지침이 될 것입니다.
출처 정보 (Source Information)
Citation: Cheol-Woo Kim, Young-Chan Kim, Jung-Han Kim, Jae-Ik Cho, and Min-Suk Oh (2018). Effect of Alloying Elements on the Thermal Conductivity and Casting Characteristics of Aluminum Alloys in High Pressure Die Casting. Korean Journal of Metals and Materials.
Joining of Al-B4C Metal Matrix Composites by Laser Welding and Friction Stir Welding
본 연구는 원자력 산업에서 중성자 흡수재로 널리 사용되는 Al-B4C 금속 기질 복합재(Metal Matrix Composites, MMCs)의 효과적인 접합 기술을 개발하기 위해 레이저 용접과 마찰 교반 용접(Friction Stir Welding, FSW) 공정을 비교 분석하였다. Al-B4C MMC는 높은 중성자 흡수 능력을 갖추고 있으나, 용융 용접 시 발생하는 기공 및 유해한 계면 반응으로 인해 산업적 응용에 제한이 있어 왔다. 본 보고서는 고에너지 빔 용접과 고상 접합 기술을 통해 이러한 한계를 극복하고 최적의 기계적 성질을 확보하기 위한 기술적 근거를 제시한다.
Fig. 2.1: 1000K에서 반응한 Al-B4C의 SEM 사진 및 Al3BC, AlB2 결정 성장
Paper Metadata
Industry: 원자력 (Nuclear), 자동차 (Automotive), 항공우주 (Aerospace)
Material: Al-B4C MMC (AA1100-16%B4C, AA1100-30%B4C), AA6063 알루미늄 합금
본 연구는 AA1100 알루미늄 기질에 16% 및 30% 부피 분율의 B4C 입자가 강화된 MMC를 대상으로 접합 실험을 설계하였다. 레이저 용접 공정에서는 Nd:YAG 레이저를 사용하여 필러가 없는 경우와 Ti 박판(150μm, 300μm) 및 Ti 와이어를 필러로 사용한 경우의 야금학적 변화를 분석하였다. 마찰 교반 용접(FSW) 공정에서는 툴 소재(H13 공구강, WC-Co)에 따른 마모 거동과 접합부의 미세조직 변화를 연구하였다. 또한, MMC와 monolithic AA6063 알루미늄 합금 간의 이종 접합 실험을 통해 재료 유동 및 계면 결합 특성을 평가하는 프레임워크를 구축하였다. 모든 시편은 광학 현미경, SEM, EDS, XRD 및 인장 시험을 통해 정밀 분석되었다.
Key Findings
레이저 용접 시 필러가 없는 경우 B4C의 분해로 인해 바늘 모양의 AlB2 및 Al3BC 상이 형성되어 조인트 효율이 63%(UTS 기준)에 머물렀다. 그러나 150μm 두께의 Ti 박판을 필러로 첨가했을 때 유해한 바늘 모양 상의 형성이 억제되고 TiB2 및 TiC 상이 형성되면서 조인트 효율이 75%까지 향상되는 정량적 결과를 얻었다. FSW 공정은 고상 상태에서 진행되어 유해한 금속 간 화합물 형성을 원천적으로 방지하였으며, 어닐링된 재료의 경우 최대 100%의 조인트 효율을 달성하였다. FSW 과정에서 B4C 입자의 평균 면적은 약 20% 감소하였으며, 기질의 결정립 크기는 15μm에서 5μm로 미세화되어 기계적 성질 향상에 기여하였다.
Fig. 2.3: 레이저 용접 키홀 원리 (맞대기 용접 구성)
Industrial Applications
본 연구의 결과는 사용후핵연료의 저장 및 운송 용기 제작 시 중성자 흡수 플레이트의 건전한 접합을 위한 핵심 공정 지침으로 활용될 수 있다. 특히 FSW 공정은 용융 용접의 결함을 회피할 수 있어 고신뢰성이 요구되는 원자력 부품 제조에 적합하다. 또한, 경량화와 내마모성이 동시에 요구되는 자동차 브레이크 시스템 및 항공우주 구조용 MMC 부품의 조립 공정에도 적용이 가능하다. 이종 접합 기술은 고가의 MMC 재료를 필요한 부분에만 선택적으로 배치하는 설계를 가능하게 하여 제조 원가 절감에 기여할 수 있다.
Theoretical Background
금속 기질 복합재(MMCs)의 용접성 및 계면 반응
금속 기질 복합재, 특히 Al-B4C 시스템은 알루미늄 기질과 세라믹 강화재 간의 물리적, 화학적 성질 차이로 인해 용접 시 복잡한 야금학적 문제를 야기한다. 용융 용접 과정에서 발생하는 고온은 B4C 입자의 열역학적 불안정성을 초래하여 기질인 알루미늄과 반응하게 만든다. 이 과정에서 AlB2, Al3BC, 그리고 유해한 Al4C3와 같은 취성 금속 간 화합물이 바늘 모양으로 석출되어 접합부의 응력 집중원으로 작용한다. 이러한 화합물들은 인장 강도와 연성을 급격히 저하시키는 주요 원인이 된다. 또한 용융 풀 내의 높은 점도로 인해 강화재 입자의 불균일한 분포와 기공 발생이 빈번하게 보고되고 있다. 따라서 이러한 화학 반응을 제어하기 위한 필러 소재의 선택이나 입열량 조절이 이론적으로 매우 중요하다.
마찰 교반 용접(FSW)의 고상 접합 메커니즘
마찰 교반 용접(FSW)은 재료를 용융시키지 않고 회전하는 비소모성 툴과 워크피스 간의 마찰열 및 소성 변형을 이용하는 고상 접합 기술이다. 이 공정은 재료의 융점 이하에서 수행되므로 용융 용접에서 발생하는 액상 반응 및 냉각 시의 수축 결함을 방지할 수 있다. FSW 과정에서 발생하는 강력한 기계적 교반은 강화재 입자의 파쇄와 재분포를 유도하여 미세조직의 균질성을 높인다. 또한, 동적 재결정(Dynamic Recrystallization) 과정을 통해 기질의 결정립이 미세화되어 홀-패치(Hall-Petch) 효과에 의한 강도 향상을 기대할 수 있다. 특히 MMC 접합 시 경질 입자에 의한 툴 마모가 주요 변수로 작용하며, 이는 공정 안정성과 경제성에 직접적인 영향을 미친다. 고상 상태에서의 재료 유동은 접합 계면에서 원자 확산을 촉진하여 건전한 결합을 형성하는 핵심 기전이 된다.
Results and Analysis
Experimental Setup
실험에는 AA1100 알루미늄 기질에 B4C 입자가 포함된 16 vol.% 및 30 vol.% MMC 플레이트가 사용되었다. 레이저 용접은 4kW급 Nd:YAG 레이저 장비를 활용하여 연속 출력 모드에서 수행되었으며, 아르곤 차폐 가스를 20 L/min 속도로 공급하였다. FSW 실험은 90kN 용량의 MTS I-Stir PDS 장비를 사용하여 힘 제어 모드에서 진행되었으며, 툴 회전 속도는 1500~2000 rpm, 용접 속도는 100~275 mm/min 범위에서 조절되었다. 접합부의 기계적 성질 평가를 위해 ASTM E8-04 표준 시편을 제작하여 인장 시험을 수행하였고, 비커스 경도 시험기를 통해 접합부 횡단면의 경도 프로파일을 측정하였다. 미세조직 분석은 SEM-EDS 및 XRD를 통해 상 동정 및 원소 분포를 확인하였다.
Visual Data Summary
레이저 용접부의 현미경 관찰 결과, 필러가 없는 경우 용융부 전체에 걸쳐 미세한 바늘 모양의 AlB2 및 Al3BC 상이 네트워크 구조를 형성하고 있음이 확인되었다. 반면 150μm Ti 박판을 사용한 경우 이러한 바늘 모양 상이 현저히 감소하고 미세한 TiB2 로드형 입자가 관찰되었다. FSW 접합부의 매크로 조직에서는 기공이나 터널 결함이 없는 건전한 너겟(Nugget) 존이 형성되었으며, 초음파 검사 결과에서도 내부 결함이 발견되지 않았다. EBSD 분석 결과, FSW 너겟 존의 결정립 크기는 기재 대비 약 66% 감소한 5μm 수준으로 측정되어 강력한 결정립 미세화 효과를 시각적으로 입증하였다. 이종 접합 계면에서는 두 재료가 복잡하게 뒤섞인 소성 유동 패턴이 명확히 관찰되었다.
Variable Correlation Analysis
레이저 용접에서 입열량(출력 및 속도)의 변화는 바늘 모양 상의 생성 자체를 막지는 못했으나, Ti 필러의 첨가량은 생성되는 화합물의 종류를 결정짓는 핵심 변수였다. Ti 함량이 부족할 경우 유해 상이 잔존하고, 과다할 경우(300μm 박판) 거대한 Al3Ti 판상 화합물이 형성되어 오히려 강도를 저하시키는 상관관계를 보였다. FSW 공정에서는 용접 속도가 증가함에 따라 입열량이 감소하여 너겟 존의 결정립 성장이 억제되는 경향을 보였으나, 인장 강도에는 큰 차이가 없어 넓은 공정 마진을 확인하였다. 재료의 초기 상태(압연 vs 어닐링)와 관련하여, 어닐링된 시편이 용접 후 연화 구역의 영향을 덜 받아 더 높은 조인트 효율과 연성을 나타내는 상관관계가 도출되었다.
Paper Details
Joining of Al-B4C Metal Matrix Composites by Laser Welding and Friction Stir Welding
1. Overview
Title: Joining of Al-B4C Metal Matrix Composites by Laser Welding and Friction Stir Welding
Author: Junfeng Guo
Year: 2012
Journal: Université du Québec à Chicoutimi (Dissertation)
2. Abstract
Al-B4C MMC는 높은 붕소(10B) 농도로 인한 우수한 중성자 흡수 능력 덕분에 사용후핵연료 저장 및 운송 분야에서 중요한 재료이다. 그러나 재료의 장점을 완전히 활용할 수 있는 적절한 접합 기술의 부족으로 인해 광범위한 적용이 여전히 제한적이다. 용융 용접 중에는 기공 발생 및 Al 기질과 B4C 입자 간의 화학 반응과 같은 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 Al-B4C MMC를 위한 효과적이고 신뢰할 수 있는 용접 기술을 찾는 것을 목표로 한다. AA1100-16%B4C 및 AA1100-30%B4C MMC의 용접성을 레이저 용접과 마찰 교반 용접을 사용하여 평가하였다. 기존의 아크 용접 기술과 비교하여 레이저 용접의 깊고 좁은 용융부는 더 작은 열영향부를 생성하여 열적 왜곡과 기계적 성질 저하를 줄일 수 있다. 반면, 고상 공정인 마찰 교반 용접은 MMC의 용융 용접 중에 발생할 수 있는 다양한 문제를 피할 수 있어 유망해 보인다.
3. Methodology
3.1. 재료 준비: AA1100 알루미늄 기질에 16% 및 30% 부피 분율의 B4C가 강화된 MMC 플레이트를 준비하였으며, 비교를 위해 AA6063 알루미늄 합금을 사용하였다. 레이저 용접용 필러로는 150μm 및 300μm 두께의 순수 Ti 박판과 1mm 직경의 Ti 와이어를 준비하였다. 3.2. 용접 절차: 레이저 용접은 Nd:YAG 장비를 사용하여 맞대기 용접 방식으로 수행되었으며, 초점 위치와 용접 속도를 변수로 설정하였다. FSW는 힘 제어 모드에서 수행되었으며, H13 및 WC-Co 소재의 원추형 툴을 사용하여 공정 변수에 따른 영향을 평가하였다. 3.3. 분석 및 특성 평가: 접합부 횡단면을 절단하여 연마한 후 SEM, EDS, XRD를 통해 미세조직과 상 변화를 분석하였다. ASTM E8-04 표준에 따라 인장 시험을 실시하여 강도와 연성을 측정하였으며, 비커스 경도 시험기로 경도 분포를 파악하였다. 또한 3.5wt% NaCl 용액에서 전위동역학적 분극 시험을 통해 부식 저항성을 평가하였다.
4. Key Results
필러 없이 수행된 레이저 용접에서는 B4C 입자의 분해로 인해 바늘 모양의 AlB2 및 Al3BC 상이 형성되었으며, 인장 시험 결과 63%의 조인트 효율을 나타냈다. 150μm 두께의 Ti 박판을 추가한 경우 유해 상의 크기와 양이 감소하여 조인트 효율이 75%까지 향상되었으나, Ti 와이어를 사용한 경우에는 편석 문제로 인해 뚜렷한 개선이 없었다. FSW 공정에서는 B4C 입자의 파쇄로 인해 평균 입자 크기가 약 20% 감소하였고, 결정립 미세화(15μm에서 5μm)가 관찰되었다. 어닐링된 AA1100-16%B4C 및 30%B4C 재료의 FSW 조인트는 100%에 달하는 조인트 효율을 보였으며, 기재보다 강한 접합부가 형성되기도 하였다. WC-Co 툴은 H13 공구강 툴보다 월등히 우수한 내마모성을 보였으며, 이종 접합 시에는 AA6063 합금을 전진측에 배치하는 것이 유리함이 확인되었다.
5. Mathematical Models
레이저 용융 풀 내에서 발생하는 B4C의 분해 및 금속 간 화합물 형성 반응식은 다음과 같다:
티타늄 필러 첨가 시 유해 상 형성을 억제하는 화학 반응식은 다음과 같다:
화학적 평형 분석을 통해 산출된 용융부 내 최적의 Ti 첨가 부피 분율은 다음과 같다:
Figure List
Fig. 2.1: 1000K에서 반응한 Al-B4C의 SEM 사진 및 Al3BC, AlB2 결정 성장
Fig. 2.3: 레이저 용접 키홀 원리 (맞대기 용접 구성)
Fig. 2.6: 마찰 교반 용접(FSW) 모식도
Fig. 4.1: 필러 없는 레이저 접합부의 매크로 및 미세조직 사진
Fig. 4.13: 레이저 용접부 횡단면의 비커스 경도 프로파일
Fig. 5.1: FSW 툴(H13 및 WC-Co)의 마모에 따른 형상 변화
Fig. 5.11: AA1100-B4C MMC 및 FSW 조인트의 인장 성질 그래프
Fig. 6.1: MMC와 AA6063 간의 이종 FSW 접합부 매크로 단면
References
M.B.D. Ellis, “Joining of metal matrix composites – A review”, The TWI Journal, 1997.
X.-G. Chen et al., “Microstructure and mechanical properties of friction stir welded AA6063-B4C metal matrix composites”, 2009.
T.W. Nelson et al., “Friction stir welding of aluminium MMC 6061-boron carbide”, 2000.
R.A. Prado et al., “Self-optimization in tool wear for friction-stir welding of Al 6061 + 20% Al2O3 MMC”, 2003.
Technical Q&A
Q: 레이저 용접 시 Ti 필러가 조인트 효율을 높이는 구체적인 기전은 무엇인가?
티타늄(Ti)은 알루미늄(Al)에 비해 붕소(B) 및 탄소(C)와의 화학적 친화력이 훨씬 높다. 용융 풀 내에 Ti가 존재하면 B4C 분해 산물과 우선적으로 반응하여 열역학적으로 안정한 TiB2 및 TiC 상을 형성한다. 이는 취성이 강하고 응력 집중을 유발하는 바늘 모양의 AlB2 및 Al3BC 상 형성을 억제한다. 결과적으로 미세조직이 개선되고 균열 전파에 대한 저항성이 높아져 인장 강도와 조인트 효율이 향상되는 것이다.
Q: FSW 공정 중에 B4C 입자의 크기와 분포는 어떻게 변화하는가?
FSW 툴의 강력한 회전과 전진 이동에 의한 기계적 교반 과정에서 B4C 입자들은 서로 충돌하거나 툴과 마찰하며 파쇄(Fragmentation)된다. 연구 결과에 따르면 16% B4C 복합재의 경우 평균 입자 면적이 약 20% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 압연 방향으로 정렬되어 있거나 클러스터를 형성하고 있던 입자들이 너겟 존 내에서 균일하게 재분포되어, 기재보다 더 균질한 미세조직을 형성하게 된다.
Q: MMC 접합을 위한 FSW 툴 소재 선택 시 고려해야 할 핵심 사항은 무엇인가?
B4C와 같은 고경도 세라믹 입자가 포함된 MMC 접합 시 툴 마모는 매우 심각한 문제이다. 일반적인 H13 공구강 툴은 단 1m의 용접만으로도 숄더 에지가 완전히 마모되어 형상이 변하는 반면, WC-Co 소재 툴은 6m 이상의 용접 후에도 마모가 매우 적어 우수한 내구성을 보였다. 따라서 산업적 생산성을 확보하기 위해서는 마모 저항성이 높은 초경합금 소재의 툴을 선택하고, 나사가 없는(Unthreaded) 형상을 사용하여 툴 수명을 연장하는 것이 필수적이다.
Q: MMC와 알루미늄 합금 간의 이종 FSW 접합 시 최적의 구성 조건은?
이종 접합 시에는 상대적으로 강도가 높고 유동 응력이 큰 AA6063 알루미늄 합금을 전진측(Advancing side)에 배치하는 것이 권장된다. 반대로 배치할 경우 숄더에 의해 끌려가는 재료의 양이 과다해져 표면에 깊은 오목 결함이 발생할 수 있다. 또한 툴의 중심축을 AA6063 쪽으로 약 0.8mm 오프셋(Offset) 시키면 툴과 경질 MMC 입자 간의 직접적인 접촉을 줄여 툴 마모를 완화하면서도 건전한 결합 계면을 형성할 수 있다.
Q: 재료의 초기 열처리 상태가 FSW 조인트의 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
압연 상태(As-rolled)의 재료보다 어닐링(Annealed)된 상태의 재료를 용접했을 때 더 우수한 조인트 성능을 얻을 수 있다. 압연 상태의 재료는 FSW 열 사이클에 의해 열영향부에서 회복 및 연화 현상이 발생하여 강도가 저하되지만, 이미 어닐링된 재료는 이러한 연화 효과가 미미하다. 실제로 어닐링된 시편의 FSW 조인트는 100%의 효율을 보였으며, 파단이 용접부가 아닌 기재에서 발생할 정도로 강력한 접합 성능을 나타냈다.
Conclusion
본 연구는 Al-B4C 금속 기질 복합재의 접합을 위해 레이저 용접과 마찰 교반 용접 공정의 타당성을 체계적으로 입증하였다. 레이저 용접은 Ti 필러의 정밀한 제어를 통해 조인트 효율을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었으나, 여전히 낮은 연성 문제가 과제로 남았다. 반면, 마찰 교반 용접은 고상 접합의 특성을 극대화하여 유해한 상 형성을 억제하고 결정립 미세화를 유도함으로써 기재와 동등하거나 그 이상의 우수한 기계적 성질을 확보할 수 있음을 확인하였다.
결론적으로, 고신뢰성이 요구되는 원자력 및 항공우주 분야의 Al-B4C MMC 구조물 제작에는 마찰 교반 용접이 최적의 공정으로 판단된다. 특히 WC-Co 소재의 툴 사용과 적절한 이종 접합 구성을 통해 공정 효율성과 경제성을 동시에 확보할 수 있다. 본 연구 결과는 향후 다양한 강화재 농도와 두께를 가진 MMC 제품의 산업적 적용을 가속화하는 중요한 기술적 토대가 될 것이다.
Source Information
Citation: Junfeng Guo (2012). Joining of Al-B4C Metal Matrix Composites by Laser Welding and Friction Stir Welding. Université du Québec à Chicoutimi.
Effects of Shielding Gas Compositions and Welding Parameters on Weldability during Gas Metal Arc Welding of Al 5083 Thick Plate
본 연구는 LNG 수송선 탱크 제작에 필수적인 Al 5083 후판의 용접 효율을 높이기 위해 보호가스 조성과 용접 변수가 용입 특성 및 결함 발생에 미치는 영향을 분석한 기술 보고서입니다. 대용착 용접 공정 최적화를 위한 기술적 근거를 제시합니다.
Paper Metadata
Industry: 조선 및 해양 플랜트 (LNG 탱크 제조)
Material: Al 5083 합금 (후판)
Process: 가스 메탈 아크 용접 (GMAW), 펄스 용접, 트윈 와이어 용접
Keywords
Al 5083
GMA 용접
보호가스
He-Ar 혼합 가스
용입 깊이
기공 결함
후판 용접
Executive Summary
Research Architecture
본 연구는 25mm 두께의 Al 5083 합금 판재를 대상으로 싱글 펄스 GMA 용접과 트윈 와이어 용접 실험을 수행하였습니다. 용접 와이어는 직경 1.6mm와 2.4mm의 Al 5183 합금을 사용하였으며, 용접 전원으로는 Fronius사의 TPS 5000을 적용하였습니다. 보호가스는 Ar 100%부터 He 100%까지 총 5가지의 혼합 비율을 설정하여 유량 40l/min으로 공급하였습니다. 실험은 용접 전류(200A, 250A, 300A)와 가스 조성 변화에 따른 비드 형상, 용입 깊이, 기공 결함 발생 정도를 정량적으로 분석하는 체계로 구성되었습니다.
Key Findings
실험 결과, 보호가스 내 He 분율이 증가할수록 열전도도 상승으로 인해 루트 용입과 측면 용입이 유의미하게 증가하는 경향을 보였습니다. Ar 100% 조건에서는 손가락 모양의 좁고 깊은 용입이 형성된 반면, He 혼합비가 높아질수록 타원형의 넓은 용입 형상이 관찰되었습니다. 기공 결함 평가에서는 He 분율이 높을수록 아크 불안정으로 인해 결함 점수가 상승하는 경향을 보였으나, 트윈 와이어 용접을 적용할 경우 싱글 와이어 대비 기공 발생이 현저히 감소함을 확인하였습니다. 특히 2.4mm 대직경 와이어 사용 시 아크 길이가 길어져 표면 청정 효과가 개선되는 결과가 나타났습니다.
Industrial Applications
본 연구 결과는 LNG 수송선의 SPB형 및 독립형 탱크 제작 시 Al 5083 후판의 고효율 용접 공정 설계에 직접적으로 적용될 수 있습니다. 특히 협개선(Narrow Gap) 다층 용접 시 융합 불량을 방지하기 위한 최적의 He-Ar 혼합 가스 비율 선정 지침을 제공합니다. 또한 트윈 와이어 펄스 GMA 용접 공정을 통해 기공 결함을 최소화하면서도 높은 용착량을 확보해야 하는 대형 구조물 용접 현장의 품질 관리 기준 수립에 기여할 수 있습니다.
Theoretical Background
알루미늄 용접에서의 보호가스 특성
알루미늄 GMA 용접에서 보호가스는 아크 안정성, 용적 이행 형태, 용입 형상 및 청정 효과에 결정적인 영향을 미칩니다. Ar 가스는 이온화 에너지가 낮아 아크 개시가 용이하고 가스 이온의 질량이 커서 음극 청정 효과(Cathodic Cleaning)가 우수하여 알루미늄 표면의 산화막 제거에 유리합니다. 반면 He 가스는 Ar보다 열전도도가 훨씬 높아 아크 에너지를 용융풀에 균일하게 전달함으로써 넓고 깊은 용입을 형성하는 특성이 있습니다. 따라서 후판 용접에서는 두 가스의 장점을 결합한 He-Ar 혼합 가스를 주로 사용하여 용입 부족과 산화물 혼입 문제를 동시에 해결하고자 합니다.
펄스 GMA 용접의 기공 억제 메커니즘
알루미늄 용접 시 발생하는 기공은 주로 수소의 용해도 차이에 의해 발생하며, 용융풀의 응고 속도와 밀접한 관련이 있습니다. 펄스 GMA 용접은 전류의 피크와 베이스를 주기적으로 제어함으로써 평균 입열량을 낮추면서도 안정적인 용적 이행을 가능하게 합니다. 이는 연속파(CW) 용접에 비해 아크 안정성을 높이고 용융풀의 유동을 활성화하여 기공이 외부로 방출될 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 트윈 와이어 시스템에서는 선행 와이어와 후행 와이어에 의한 긴 용융풀 형성이 기공 방출 시간을 연장시켜 결함 억제에 효과적인 것으로 알려져 있습니다.
Fig. 1 다층용접에서 융합불량 사례
Results and Analysis
Experimental Setup
실험에는 25mm 두께의 Al 5083 합금 판재와 Al 5183 용접 와이어(직경 1.6mm, 2.4mm)가 사용되었습니다. 용접 전원은 디지털 제어가 가능한 인버터 펄스 전원을 사용하였으며, 용접 속도는 0.2m/min, 팁-모재 간 거리는 20mm로 고정하였습니다. 보호가스는 He 100%, He 70%+Ar 30%, He 50%+Ar 50%, He 30%+Ar 70%, Ar 100%의 5가지 조건을 적용하였습니다. 용접 전류는 200A에서 300A까지 50A 간격으로 변화시키며 입열량에 따른 용접성을 평가하였습니다.
Visual Data Summary
비드 표면 관찰 결과, Ar 분율이 높을수록 비드 주변의 청정 띠(Cleaning Zone)가 넓게 형성되어 우수한 표면 품질을 보였습니다. 단면 분석에서는 Ar 100% 조건에서 전형적인 손가락 모양(Finger-like)의 용입이 나타났으나, He 분율이 50% 이상으로 증가함에 따라 용입 형상이 타원형으로 변화하며 루트부의 용입 깊이가 깊어지는 것이 확인되었습니다. 특히 He 70% 혼합 가스 조건에서 용입 깊이와 비드 형상의 균형이 가장 양호하게 나타났으며, He 100% 조건에서는 아크 불안정으로 인한 스패터 발생과 표면 거칠기 증가가 관찰되었습니다.
Variable Correlation Analysis
용접 전류와 용입 깊이 사이에는 강한 양의 상관관계가 존재하며, 전류가 200A에서 300A로 증가함에 따라 용입 깊이와 비드 폭이 선형적으로 증가하였습니다. 와이어 직경의 경우, 동일 전류 조건에서 2.4mm 와이어가 1.6mm 와이어보다 아크 전압이 높게 설정되어 더 긴 아크를 형성하였으며, 이는 표면 청정 효과의 증대로 이어졌습니다. 보호가스 조성과 기공 발생의 관계에서는 He 분율이 증가할수록 기공 결함 점수가 높아지는 경향을 보였는데, 이는 He 가스의 높은 이온화 에너지로 인한 아크 불안정성이 용적 이행 시 금속 증기(Mg 등)의 폭발적 거동을 유발하기 때문으로 분석됩니다.
Paper Details
후판 Al 5083 합금의 GMA 용접에서 보호가스 조성 및 용접변수에 따른 용접성의 평가
1. Overview
Title: 후판 Al 5083 합금의 GMA 용접에서 보호가스 조성 및 용접변수에 따른 용접성의 평가
Author: 김철희, 이기배, 안영남, 김대순
Year: 2012
Journal: 대한용접·접합학회지 (Journal of KWJS)
2. Abstract
본 연구에서는 후판 Al 5083 합금의 GMA 용접에서 보호가스 조성과 용접 변수가 용접성에 미치는 영향을 평가하였다. 싱글 펄스 GMA 용접과 트윈 와이어 용접을 수행하였으며, 보호가스로는 Ar, He 및 이들의 혼합 가스를 사용하였다. 실험 결과, He 분율이 증가함에 따라 용입 깊이는 증가하였으나 아크 불안정으로 인해 기공 발생 가능성도 높아졌다. Ar 가스는 우수한 청정 효과를 제공하였으며, 트윈 와이어 용접은 싱글 와이어 용접에 비해 기공 결함 억제에 효과적임을 확인하였다. 이러한 결과는 LNG 탱크용 알루미늄 후판 용접 공정 최적화에 중요한 기초 자료를 제공한다.
3. Methodology
3.1. 시편 및 재료 준비: Al 5083 후판(25mm)과 Al 5183 와이어(1.6mm, 2.4mm)를 준비하고 화학 성분을 분석함. 3.2. 용접 시스템 구성: Fronius TPS 5000 전원과 가스 혼합기를 설치하여 싱글 및 트윈 와이어 용접 환경을 구축함. 3.3. 보호가스 설정: ISO 6143:2008 기준에 따라 Ar 100%부터 He 100%까지 5가지 혼합 비율을 설정하고 유량을 제어함. 3.4. 용접 실험 수행: 전류(200-300A), 속도(0.2m/min) 등 변수를 조합하여 비드 온 플레이트 및 그루브 용접을 실시함. 3.5. 품질 평가: KS D 0242 기준에 따른 방사선 투과 시험으로 기공을 평가하고, 단면 검사를 통해 용입 형상을 측정함.
Fig. 2 그루브 시험편 형상 및 용입의 측정
4. Key Results
보호가스 내 He 분율이 증가할수록 루트 용입과 측면 용입이 선형적으로 증가하여 후판 용접 시 융합 불량 방지에 유리함을 확인하였습니다. 하지만 He 100% 조건에서는 아크 안정성이 저하되어 기공 결함 점수가 가장 높게 나타났습니다. 트윈 와이어 용접은 싱글 와이어 대비 기공 발생을 획기적으로 줄였으며, 이는 긴 용융풀 유지에 따른 가스 방출 시간 확보 덕분입니다. 2.4mm 와이어는 1.6mm 와이어보다 넓은 청정 구역을 형성하여 표면 산화막 제거에 더 효과적이었습니다. 최종적으로 He 70% 혼합 가스가 용입과 품질 측면에서 가장 우수한 균형을 보였습니다.
Fig. 4(a) 1.6mm 직경와이어, 싱글 용접
Figure List
Fig. 1 다층용접에서 융합불량 사례
Fig. 2 그루브 시험편 형상 및 용입의 정의
Fig. 3 각 용접조건에서의 용접비드 표면
Fig. 4 각 용접조건에서의 용접비드 단면
Fig. 5 보호가스 조성에 따른 수직용접결과
References
양홍종, 이세동: LNG선의 역사 및 Type별 특성, 대한조선학회논문집 (1996)
S. Egerland et al.: Time Twin Process for High Deposition Welding, IIW (2009)
O. Baba et al.: Production Process of Aluminium Alloy Tank of SPB LNG Carrier (2008)
H. Miyazaki et al.: Puckering in Aluminium Alloy Welds Prevention (1993)
Technical Q&A
Q: 보호가스에서 He 분율이 증가할 때 용입 형상이 변하는 이유는 무엇입니까?
He 가스는 Ar에 비해 열전도도가 매우 높기 때문에 아크 에너지가 아크 플라즈마 내에 더 균일하게 분포됩니다. 이로 인해 Ar 가스 사용 시 발생하는 중앙 집중형의 좁고 깊은 ‘손가락 모양’ 용입 대신, 에너지가 넓게 퍼지면서 형성되는 ‘타원형’의 넓고 깊은 용입 형상을 가지게 됩니다.
Q: Ar 가스가 알루미늄 용접에서 청정 효과를 제공하는 원리는 무엇입니까?
Ar 가스는 이온화되었을 때 가스 이온의 질량이 He보다 훨씬 큽니다. 이 무거운 Ar 이온들이 용접부 표면(음극)에 충돌하면서 물리적으로 산화막을 파괴하고 제거하는 ‘음극 청정 효과’를 일으킵니다. 이 과정이 원활해야 용착 금속과 모재 사이의 건전한 융합이 가능해집니다.
Q: 트윈 와이어 용접이 싱글 와이어 용접보다 기공 억제에 유리한 기술적 근거는?
트윈 와이어 용접은 두 개의 와이어를 사용하여 용접을 수행하므로 싱글 와이어에 비해 용융풀이 더 길게 형성됩니다. 용융풀이 길어지면 용융 금속 내부에 포함된 기공(주로 수소 가스)이 응고되기 전 표면으로 부상하여 방출될 수 있는 충분한 시간을 확보할 수 있기 때문에 최종 용접부의 기공 결함이 감소합니다.
Q: 2.4mm 대직경 와이어 사용 시 청정 효과가 더 좋게 나타나는 이유는 무엇입니까?
실험 결과에 따르면, 동일한 전류 조건에서 2.4mm 와이어는 1.6mm 와이어보다 상대적으로 낮은 전압이 설정되는 시너직 라인 특성에도 불구하고 실제 아크 길이는 더 길게 관찰되었습니다. 아크 길이가 길어지면 아크가 모재 표면에 닿는 면적이 넓어져 산화막을 제거하는 청정 효과 범위가 확대되기 때문입니다.
Q: He 100% 보호가스 사용 시 기공 결함 점수가 높아지는 주요 원인은 무엇입니까?
He 가스는 이온화 에너지가 높아 아크의 안정성이 Ar에 비해 떨어집니다. 아크가 불안정해지면 용적 이행이 불규칙해지고, 특히 알루미늄 합금 내 Mg 성분이 기화하면서 발생하는 용적의 폭발적 이행(in-flight explosion)이 심화됩니다. 이러한 아크 및 용적의 불안정이 용융풀 내로 가스 혼입을 조장하여 기공 발생을 증가시킵니다.
Conclusion
본 연구를 통해 Al 5083 후판 GMA 용접에서 He-Ar 혼합 보호가스의 효용성을 확인하였습니다. He 분율 증가는 용입 깊이 확보와 비드 형상 개선에 긍정적인 영향을 미치지만, 과도한 He 분율은 아크 불안정으로 인한 기공 결함을 유발할 수 있음을 정량적으로 입증하였습니다. 특히 트윈 와이어 펄스 용접 공정은 후판 용접의 생산성 향상과 품질 확보를 동시에 달성할 수 있는 유망한 솔루션임을 확인하였습니다. 이러한 결과는 향후 LNG 수송선 탱크 등 고신뢰성이 요구되는 알루미늄 대형 구조물의 용접 공정 최적화 및 품질 관리 기준 수립에 중요한 기술적 지표로 활용될 것입니다.
Source Information
Citation: 김철희, 이기배, 안영남, 김대순 (2012). 후판 Al 5083 합금의 GMA 용접에서 보호가스 조성 및 용접변수에 따른 용접성의 평가. 대한용접·접합학회지.
Mechanical and microstructural properties of a nickel-chromium alloy after casting process
본 보고서는 치과용 생체 재료로 널리 사용되는 니켈-크롬(Ni-Cr) 합금의 주조 후 기계적 물성 변화와 미세구조적 특징을 분석한 연구 결과를 담고 있습니다. 특히 베릴륨(Beryllium)이 포함되지 않은 합금을 대상으로 주조 공정이 재료의 인장 강도, 항복 강도, 경도 및 상 구성에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 치과 보철물 제작의 기술적 타당성을 검토합니다.
Paper Metadata
Industry: 치과 보철 및 생체 재료 공학
Material: 니켈-크롬 합금 (FIT CAST-SB Plus)
Process: 소납 조형법(Lost Wax Technique) 및 원심 주조
Keywords
니켈 (Nickel)
경도 (Hardness)
인장 강도 (Tensile strength)
미세구조 (Microstructure)
치과용 합금 (Dental alloy)
수지상 구조 (Dendritic structure)
Executive Summary
Research Architecture
본 연구는 FIT CAST-SB Plus 니켈-크롬 합금을 사용하여 소납 조형법과 원심 주조 공정을 통해 시편을 제작하였습니다. 주조는 액화석유가스(LPG)와 산소 토치를 이용한 가열 방식을 채택하였으며, 제작된 시편은 인장 강도 시험, 비커스 미세 경도 시험을 통해 기계적 특성을 평가받았습니다. 미세구조 분석을 위해 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 분광기(EDS)를 활용하였으며, 디지털 이미지 처리(IDP) 기술을 통해 각 상의 면적 비율과 결정립 크기를 정량화하였습니다. 통계적 유의성 검증을 위해 Student t-test와 F-test를 수행하여 주조 전후의 물성 변화를 비교 분석하였습니다.
Key Findings
실험 결과, 주조된 합금의 평균 인장 강도는 559.39±25.63 MPa로 측정되어 제조사 제시값인 306 MPa보다 현저히 높게 나타났습니다. 반면, 0.2% 오프셋 항복 강도는 218.71±29.75 MPa로 제조사 기준인 258 MPa보다 다소 낮게 측정되었습니다. 비커스 미세 경도는 약 70 HV로 나타나 제조사 데이터(21 HV)와 큰 차이를 보였으나, 통계 분석 결과 주조 공정 자체가 재료의 본질적인 경도를 변화시키지는 않는 것으로 확인되었습니다(95% 신뢰 수준). 미세구조는 86.64%의 수지상 매트릭스와 12.20%의 수지상 간 상, 그리고 1.16%의 석출물 및 기공으로 구성됨이 밝혀졌습니다.
Figure 1 – C material microstructural aspect, x 750 magnification, SEM, BSE model
Industrial Applications
본 연구 결과는 베릴륨이 없는 니켈-크롬 합금을 활용한 치과용 보철물 설계 시 중요한 기초 데이터를 제공합니다. 주조 공정 후에도 화학적 조성과 경도가 안정적으로 유지됨을 확인하였으므로, 정밀한 치과 기공 공정에 신뢰성 있게 적용될 수 있습니다. 또한, 디지털 이미지 처리를 통한 상 분석 기법은 향후 치과용 합금의 품질 관리 및 미세구조 최적화 공정에 응용될 수 있는 기술적 근거를 제시합니다.
Theoretical Background
치과용 니켈-크롬 합금의 특성
니켈-크롬 합금은 금 합금의 높은 비용 문제를 해결하기 위해 도입된 대체 재료로, 우수한 기계적 강도와 경도, 부식 저항성을 갖추고 있습니다. 특히 도재 소성용 합금(metal-ceramic alloys)으로서 세라믹과의 결합력이 우수하며, 저작 시 발생하는 높은 하중을 견딜 수 있는 파괴 인성을 제공합니다. 본 연구에서 사용된 합금은 생체 적합성 논란이 있는 베릴륨을 제거하여 안전성을 높인 것이 특징이며, 이는 현대 치과 재료학에서 중요한 요구 사항 중 하나입니다.
수지상 응고와 미세구조 형성
금속 합금이 주조 공정 중 냉각될 때, 용융액에서 고체로 상변화가 일어나며 수지상(dendritic) 구조가 형성됩니다. 이는 합금 원소의 농도 차이와 냉각 속도에 의해 결정되며, 주조체의 기계적 성질에 직접적인 영향을 미칩니다. 니켈-크롬 합금의 경우 니켈과 크롬이 풍부한 매트릭스 내에 몰리브덴이나 실리콘 등이 농축된 수지상 간 상(interdendritic phase)이 형성됩니다. 이러한 미세구조적 특징은 재료의 경도와 인장 특성을 결정하는 핵심 요소로 작용합니다.
Results and Analysis
Experimental Setup
실험에는 FIT CAST-SB Plus 합금(Ni 60.75%, Cr 25%, Mo 10%)이 사용되었습니다. 시편은 지름 2.5mm, 길이 30mm의 원통형으로 소납 조형법을 통해 제작되었으며, 950ºC에서 최종 가열된 주형에 원심 주조되었습니다. 인장 시험은 EMIC DL 1000 만능 시험기를 사용하여 2,000 mm/min의 크로스헤드 속도로 수행되었습니다. 미세 경도는 Neophot 2 현미경에 장착된 장치로 0.9807 N의 하중을 15초간 가하여 측정하였으며, SEM(JSM-6460)을 통해 20 kV 조건에서 미세구조를 관찰하였습니다.
Visual Data Summary
SEM 관찰 결과, 주조된 시편(C)과 제조사 공급 시편(CR) 모두 전형적인 수지상 구조를 보였습니다. 회색의 매트릭스 상이 전체 면적의 약 86%를 차지하며, 그 사이로 백색의 수지상 간 상이 그물망 형태로 분포되어 있습니다. EDS 분석을 통해 회색 매트릭스는 니켈과 크롬이 주성분임을 확인하였고, 백색 상은 몰리브덴 함량이 상대적으로 높게 나타났습니다. 또한, 미세한 흑색 영역은 티타늄이나 실리콘이 농축된 석출물 또는 주조 공정 중 발생한 미세 기공으로 식별되었습니다.
Figure 4 – Alloy’s microstructure. The points 1, 2, and 3 indicate the areas selected for the EDS test
Variable Correlation Analysis
주조 공정은 합금의 화학적 조성에는 유의미한 변화를 주지 않았으나, 수지상의 평균 크기를 증가시키는 경향을 보였습니다. 일반적으로 결정립 크기가 커지면 기계적 저항성이 감소하는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 주조 전후의 경도 변화가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났습니다. 이는 주조 조건이 재료의 경도 특성을 유지하기에 적합했음을 시사합니다. 인장 강도가 제조사 수치보다 높게 측정된 것은 합금 내 티타늄 성분이 고경도 탄화물을 형성하여 기계적 저항을 높였을 가능성을 시사합니다.
Paper Details
Mechanical and microstructural properties of a nickel-chromium alloy after casting process
1. Overview
Title: Mechanical and microstructural properties of a nickel-chromium alloy after casting process
Author: André Rocha Pimenta, Marilia Garcia Diniz, Sidnei Paciornik, Carlos Antonio Freire Sampaio, Mauro Sayão de Miranda, José Maria Paolucci-Pimenta
Year: 2012
Journal: RSBO (Revista Sul-Brasileira de Odontologia)
2. Abstract
서론: 인체와 상호작용하는 적절한 재료 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 치과용 생체 재료 개발에 관한 여러 연구가 진행되고 있습니다. 목적: 본 연구는 주조 공정 후 니켈 기반 합금의 미세구조 및 기계적 특성을 결정하는 것을 목표로 합니다. 재료 및 방법: 합금은 소납 조형법과 원심 주조를 통해 용융되었으며, 액화석유가스 토치를 사용하였습니다. 기계적 특성을 평가하기 위해 인장 강도 및 미세 경도 시험을 수행하였습니다. 미세구조 분석은 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 분광기(EDS)를 사용하여 수행되었습니다. 미세 경도 결과에 대해 Student t-test를 통한 통계 분석을 실시하였으며, 디지털 이미지 처리 프로그램을 사용하여 존재하는 상의 백분율을 결정하였습니다. 결과 및 결론: 인장 강도는 제조사가 보고한 306 MPa보다 높은 559.39±25.63 MPa로 나타났습니다. 그러나 항복 강도는 제조사가 보고한 258 MPa보다 약간 낮은 218.71±29.75 MPa였습니다.
3. Methodology
3.1. 시편 준비: FIT CAST-SB Plus 합금을 사용하여 지름 2.5mm, 길이 30mm의 원통형 왁스 패턴을 제작하고 매몰재로 덮어 주형을 형성함. 3.2. 주조 공정: 주형을 950ºC까지 가열한 후, LPG와 산소를 이용한 토치로 합금을 용융시켜 수동 원심 주조기에서 주조를 수행함. 3.3. 기계적 시험: EMIC DL 1000 만능 시험기를 사용하여 인장 강도와 0.2% 항복 강도를 측정하고, Neophot 2 현미경으로 비커스 미세 경도를 측정함. 3.4. 미세구조 분석: SEM을 통해 BSE 모드에서 미세구조 이미지를 획득하고, EDS로 화학 성분을 분석하며 ImLab 소프트웨어로 상 분율을 정량화함.
4. Key Results
주조된 합금의 인장 강도는 559.39 MPa로 제조사 기준치보다 약 82% 높게 측정되었습니다. 비커스 경도는 주조 시편에서 약 70.6 HV, 제조사 공급 시편에서 72.77 HV로 나타나 주조 공정에 의한 경도 변화가 거의 없음을 확인하였습니다. 화학 분석 결과 니켈(62%), 크롬(24.7%), 몰리브덴(10.8%)의 조성이 주조 후에도 안정적으로 유지되었습니다. 미세구조 분석을 통해 회색 매트릭스(86.64%), 백색 수지상 간 상(12.20%), 흑색 석출물/기공(1.16%)의 분포를 정량적으로 산출하였습니다. 수지상 간 상의 입자 크기는 대부분 10 µm² 이하로 관찰되었습니다.
Figure List
주조된(C) 재료의 미세구조 양상 (SEM, BSE 모드, 750배 확대)
제조사 공급(CR) 재료의 미세구조 양상 (SEM, BSE 모드, 750배 확대)
시편의 넓은 영역에서 획득한 EDS 스펙트럼
합금의 미세구조 내 EDS 분석 지점 (점 1, 2, 3)
그림 4의 점 1(흑색 영역)에 대한 EDS 스펙트럼
그림 4의 점 2(백색 영역)에 대한 EDS 스펙트럼
그림 4의 점 3(회색 영역)에 대한 EDS 스펙트럼
백색 상의 결정립 크기 분포도
References
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Lin HY, et al. Metallurgical surface and corrosion analysis of Ni-Cr dental casting alloys. Dent Mater. 2008.
Wylie CM, et al. Corrosion of nickel-based dental casting alloys. Dent Mater. 2007.
Technical Q&A
Q: 주조 공정이 합금의 경도에 미치는 영향은 무엇입니까?
통계적 분석(Student t-test) 결과, 주조 공정 전후의 미세 경도 값 사이에 유의미한 차이가 발견되지 않았습니다. 95% 신뢰 수준에서 주조 공정은 합금의 본질적인 경도 특성을 변화시키지 않는 것으로 확인되었습니다. 이는 표준적인 주조 절차를 따를 경우 재료의 기계적 안정성이 유지됨을 의미합니다.
Q: 인장 강도가 제조사 제시값보다 높게 나타난 이유는 무엇입니까?
본 연구에서 측정된 인장 강도(559.39 MPa)는 제조사 값(306 MPa)보다 높았습니다. 이는 합금 내에 포함된 티타늄(Ti) 성분이 고경도 탄화물을 형성하여 재료의 기계적 저항성을 높였기 때문일 수 있습니다. 또한 제조사가 시편 제작 시 사용한 열처리 상태나 제조 공정 데이터가 제공되지 않아 직접적인 비교에는 한계가 있습니다.
Q: 미세구조에서 관찰된 각 상의 화학적 특징은 무엇입니까?
EDS 분석 결과, 회색의 매트릭스 상은 니켈과 크롬이 풍부하게 함유되어 있습니다. 반면 수지상 사이에 존재하는 백색 상은 몰리브덴 함량이 높은 것으로 나타났습니다. 흑색으로 관찰되는 미세한 점들은 티타늄이나 실리콘 석출물 또는 주조 시 발생한 미세 기공으로 분석되었습니다.
Q: 디지털 이미지 처리(IDP)를 통해 확인된 상 분율은 어떻게 됩니까?
IDP 분석 결과, 미세구조의 86.64%는 회색 매트릭스로 구성되어 있으며, 12.20%는 백색의 제2상(수지상 간 상), 나머지 1.16%는 흑색 영역(석출물 및 기공)으로 나타났습니다. 이러한 정량적 데이터는 합금의 전체적인 물성을 이해하는 데 중요한 지표가 됩니다.
Q: 합금 내에 포함된 알루미늄과 철 성분의 정체는 무엇입니까?
EDS 스펙트럼에서 미량의 알루미늄(Al)과 철(Fe) 피크가 관찰되었습니다. 이 원소들은 제조사가 명시한 성분 리스트에는 없으나, 주조 전 원재료 상태에서도 발견되었으므로 주조 공정 중의 오염이 아닌 원재료 자체에 포함된 불순물 또는 미량 첨가 원소로 판단됩니다.
Conclusion
본 연구를 통해 베릴륨이 없는 니켈-크롬 합금은 표준 주조 공정 후에도 화학적 조성과 경도 면에서 높은 안정성을 유지함을 확인하였습니다. 인장 강도는 제조사 기준을 상회하는 우수한 결과를 보였으나, 항복 강도는 다소 낮게 측정되어 설계 시 이를 고려할 필요가 있습니다. 미세구조적으로는 수지상 매트릭스가 지배적인 구조를 형성하며, 주조 공정은 수지상의 크기를 다소 증가시키지만 재료의 근본적인 기계적 성질을 훼손하지 않는 것으로 결론지을 수 있습니다.
Source Information
Citation: André Rocha Pimenta, et al. (2012). Mechanical and microstructural properties of a nickel-chromium alloy after casting process. RSBO. 2012 Jan-Mar;9(1):17-24.
이 기술 요약은 Judit Svidró와 Attila Diószegi가 작성하여 Journal of Casting & Materials Engineering (2018)에 발표한 학술 논문 “New Possibilities in Thermal Analysis of Molding Materials”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
The Challenge: 주형 및 코어와 같은 복잡한 시스템의 열 분석 결과를 해석하기 어려워, 주조 공정 시뮬레이션의 정확도를 저해하는 한계가 있었습니다.
The Method: 기존의 푸리에 열분석(Fourier thermal analysis) 방법을 더욱 발전시켜, 결합제를 사용하지 않은 순수 주물사(unbonded sand)의 열 흡수 특성을 분리하여 측정하는 새로운 기법을 개발했습니다.
The Key Breakthrough: 주물사와 바인더(binder)의 열 흡수 특성을 각각 분리하여 정량적, 정성적으로 분석함으로써, 바인더의 분해 과정에 대한 심도 깊은 이해를 가능하게 했습니다.
The Bottom Line: 이 연구는 주형 재료의 각 구성 요소에 대한 정확한 열물성 데이터를 제공하여, 주조 공정 시뮬레이션의 신뢰도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 길을 열었습니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
주조 기술에서 주형 재료는 최종 주조품의 품질에 지대한 영향을 미칩니다. 하지만 주물사, 바인더, 첨가제 등이 혼합된 주형 재료는 매우 복잡한 시스템으로, 열에 노출되었을 때 그 거동을 예측하기가 매우 어렵습니다. 기존의 열 분석 방법으로는 혼합물 전체의 평균적인 특성만을 측정할 수 있었기 때문에, 각 구성 요소(예: 바인더, 주물사)가 열 흡수 및 분해 과정에 어떻게 기여하는지 명확히 구분할 수 없었습니다. 이러한 데이터의 불확실성은 주조 공정 시뮬레이션의 온도장 예측 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이었으며, 이는 곧 결함 예측 및 공정 최적화의 한계로 이어졌습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 기존의 푸리에 열분석 기법을 혁신적으로 발전시켰습니다. 연구의 핵심은 다음과 같습니다.
실험 샘플: 직경 40mm의 구형(sphere-shaped) 샘플을 사용했습니다. 이는 균일한 온도 구배를 형성하여 열물성 계산의 정확도를 높이는 데 필수적입니다. 샘플은 바인더 함량을 달리한(1%, 2%, 3%) 레진 결합 코어와, 결합제가 없는 순수 실리카 샌드로 구성되었습니다.
실험 환경: 실제 주조 공정과 유사한 환경을 재현하기 위해, 샘플을 680 ± 10°C의 용융 알루미늄에 직접 담그는 in-situ 방식을 채택했습니다. 이는 기존 실험실 장비(DSC, DTA 등)보다 훨씬 높은 가열 속도를 제공합니다.
데이터 수집: 샘플의 중심과 가장자리에서 10mm 떨어진 두 지점에 N타입 열전대(thermocouple)를 설치하여 시간에 따른 온도 변화를 정밀하게 측정했습니다.
핵심 혁신: 특히, 결합제가 없는 순수 주물사 샘플은 얇은 산화알루미늄 용기에 담아 형태를 유지하며 실험을 진행했습니다. 이를 통해 사상 최초로 순수 주물사의 열 흡수 특성을 분리하여 측정하고, 이를 기준 데이터로 활용할 수 있게 되었습니다.
Fig. 1. Isometric view of measurement layout
The Breakthrough: Key Findings & Data
이 새로운 접근법을 통해 연구팀은 주형 재료의 열적 거동에 대한 전례 없는 통찰력을 얻었습니다.
Finding 1: 주물사와 바인더의 열적 거동 분리 및 규명
연구팀은 결합제가 없는 순수 실리카 샌드와 2% 레진이 포함된 혼합물의 열 흡수율을 비교 분석했습니다. Figure 4에서 볼 수 있듯이, 순수 주물사(점선)는 100°C 이상에서 수분 증발과 573°C에서 발생하는 석영(quartz)의 동소 변태(α→β)로 인한 두 개의 뚜렷한 피크만을 보였습니다. 반면, 레진 혼합물(실선)은 바인더의 다단계 분해 과정으로 인해 훨씬 더 복잡한 열 흡수 패턴을 나타냈습니다. 이 비교를 통해 바인더가 전체 열 흡수 과정에 얼마나 복잡하게 기여하는지를 명확히 시각화할 수 있었습니다.
Fig. 2. Grain size distribution of studied silica sand
Finding 2: 바인더 분해 과정의 정량적 분석
이 연구의 가장 큰 성과는 혼합물 데이터에서 순수 주물사의 데이터를 빼는 방식으로 바인더 자체의 순수한 열 흡수율을 계산해낸 것입니다. Figure 5는 레진 함량(1%, 2%, 3%)에 따른 핫박스 푸란(furan) 바인더 시스템의 분해 과정을 보여줍니다.
정량적 차이: 레진 함량이 높을수록 분해에 필요한 총 에너지가 증가하는 것을 명확히 확인할 수 있습니다.
정성적 차이: 약 200°C에서 나타나는 두 번째 분해 단계는 특정 레진 함량 이하에서는 주물사의 영향에 가려져 뚜렷하게 나타나지 않는 등, 함량에 따른 분해 메커니즘의 차이를 발견했습니다.
분해 완료 시점: 레진 함량에 관계없이, 바인더의 열화는 온도가 550°C에 도달하는 시점에 완료된다는 중요한 사실을 규명했습니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 이 연구는 각 바인더와 주물사의 조합에 대한 정확한 열물성 데이터베이스를 구축할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이를 통해 특정 주조 공정에 맞는 최적의 주형 재료를 선정하고, 공정 변수를 조절하여 에너지 효율을 높이고 결함을 줄일 수 있습니다.
For Quality Control Teams:Figure 5의 데이터는 바인더의 분해가 특정 온도(예: 550°C)에서 완료됨을 보여줍니다. 이는 바인더 분해 가스로 인한 결함을 분석하고, 해당 온도 범위에서의 품질 관리 기준을 설정하는 데 중요한 근거가 될 수 있습니다.
For Design Engineers (Simulation): 본 연구의 결과는 주조 공정 시뮬레이션의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 핵심 열쇠입니다. 각 구성 요소의 분리된 열물성 데이터를 시뮬레이션에 입력함으로써, 온도장, 응고 패턴, 잔류 응력 등을 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있으며, 이는 설계 초기 단계에서부터 잠재적 결함을 방지하는 데 기여합니다.
Paper Details
New Possibilities in Thermal Analysis of Molding Materials
1. Overview:
Title: New Possibilities in Thermal Analysis of Molding Materials
Author: Judit Svidró, Attila Diószegi
Year of publication: 2018
Journal/academic society of publication: Journal of Casting & Materials Engineering
주조 기술 연구에서 주형 재료 관련 연구는 주조품 품질에 미치는 상당한 영향에도 불구하고 항상 제한적이었습니다. 그 이유 중 하나는 주형 및 코어와 같은 복잡한 시스템의 결과를 해석하기 어렵기 때문입니다. 본 논문은 금속 주조 공정에서 주형 매체로 사용되는 재료의 열 흡수 성능을 연구하는 새로운 가능성을 제공합니다. 이전 연구에서 소개된 코어 및 주형의 푸리에 열분석 방법을 더욱 발전시켜, 결합제가 없는 모래의 조사가 가능해졌습니다. 이를 통해 각 구성 요소의 열 흡수 특성을 각각 분리하여 연구할 수 있습니다. 다양한 바인더 수준을 가진 구형 레진 결합 코어와 결합제가 없는 모래 샘플에 대해 열 분석을 수행했습니다. 샘플의 두 지점에서 수집된 온도 데이터는 새로운 열물성 계산에 사용되었습니다. 결과는 바인더 분해 과정의 특성에서 정량적 차이뿐만 아니라 정성적 차이도 드러내어, 주형 재료의 열적 거동에 대한 더 깊은 이해를 제공했습니다. 이 연구의 결과는 주조 공정의 시뮬레이션 개선을 위한 핵심인 더 정확한 데이터를 제공합니다.
3. Introduction:
핫박스 공정에서는 모래, 푸란 또는 페놀계 열경화성 수지와 질산염 또는 염화물 촉매의 혼합물을 가열된 코어 박스에 불어넣습니다. 이는 치수 정확도가 좋고 철, 강철 또는 알루미늄 주조에 사용되는 코어의 대량 생산에 적합한 매우 빠른 코어 제작 방법입니다. 공구 온도(220-240°C)는 약 30초의 중합 시간을 보장하며 코어의 형상, 혼합물의 구성 및 사용된 수지 유형에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적인 수지 수준은 모래 무게 기준 약 2%이며, 촉매 비율은 수지 무게 기준 약 25%입니다. 주형 재료의 거동을 이해하기 위한 연구는 많았지만, 복잡한 결과의 분리 문제를 해결해야 합니다. 본 논문은 최근에 달성된 업데이트와 실험 결과의 활용 가능성을 소개합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
주형 재료는 주조품 품질에 큰 영향을 미치지만, 모래, 바인더, 첨가제로 구성된 복잡한 다공성 시스템으로 인해 그 열적 거동을 해석하기 어렵습니다. 주조 과정에서 온도가 상승함에 따라 각 구성 요소의 특성이 변하여 예측 불가능한 거동을 초래합니다.
Status of previous research:
이전 연구들은 다양한 장비를 사용하여 주형 혼합물의 기계적 및 열물리적 거동을 연구해왔습니다. 그러나 측정된 파라미터는 시스템 전체의 평균값이며, 개별 구성 요소에 직접적으로 귀속시킬 수 없었습니다. Svidro 등[11]은 주형 혼합물의 열물성 특성을 파악하기 위해 열 분석의 새로운 적용법을 개발했지만, 이 역시 혼합물 전체에 대한 파라미터였습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 기존의 푸리에 열분석 방법을 개선하여, 주형 재료를 구성하는 각 요소(특히, 순수 주물사와 바인더)의 열 흡수 현상을 분리하여 더 상세한 결과를 얻는 것입니다. 이를 통해 결합제가 없는 주물사의 in-situ 열 분석을 가능하게 하고, 주형 재료에 대한 더 깊은 이해와 정확한 시뮬레이션 데이터를 제공하고자 합니다.
Core study:
다양한 바인더 함량(0%, 1%, 2%, 3%)을 가진 구형 레진 결합 코어 샘플과 결합제가 없는 순수 실리카 샌드 샘플에 대해 푸리에 열분석을 수행했습니다. 샘플을 용융 알루미늄에 담가 두 지점에서 온도를 측정하고, 이 데이터를 사용하여 열 흡수율을 계산했습니다. 핵심은 순수 주물사의 열 흡수 특성을 측정하고, 이를 기준점으로 삼아 혼합물에서 바인더의 열적 거동을 분리해내는 것입니다.
5. Research Methodology
Research Design:
실제 주조 공정과 유사한 조건을 모사하기 위해, 직경 40mm의 구형 샘플을 680°C의 용융 알루미늄에 담그는 in-situ 열분석 실험을 설계했습니다. 구형 샘플은 균일한 온도 구배를 보장하여 열물성 계산의 정확도를 높입니다.
Data Collection and Analysis Methods:
샘플의 중심과 중심에서 10mm 떨어진 지점에 N타입 열전대를 설치하여 온도 데이터를 수집했습니다. 수집된 데이터는 이전 논문[11]에서 설명된 열전도 방정식 기반의 반복 알고리즘을 사용하여 평가되었으며, 이를 통해 온도에 따른 열 흡수율을 계산했습니다.
Research Topics and Scope:
연구 대상은 핫박스 바인더 시스템으로, 푸란 우레아 수지와 무기산염 수용액 경화제로 구성됩니다. 바인더 함량을 0%(순수 실리카 샌드), 1%, 2%, 3%로 변화시켜가며 바인더 함량이 열 흡수 특성에 미치는 영향을 연구했습니다. 연구 범위는 주형 재료의 열물성 특성 규명 및 바인더 분해 과정 분석에 초점을 맞춥니다.
Fig. 5. Rate of heat absorption of hot box furan systems versus temperature
6. Key Results:
Key Results:
푸리에 열분석을 통해 결합제가 없는 순수 주물사의 열 흡수 특성을 성공적으로 측정했습니다.
순수 주물사의 데이터와 혼합물의 데이터를 비교하여, 바인더의 순수한 열 흡수 및 분해 과정을 분리하여 정량화하는 데 성공했습니다. (Figure 5)
바인더 함량이 증가할수록 분해에 필요한 총 에너지는 증가하지만, 특정 분해 단계의 피크 값은 선형적인 관계를 보이지 않았습니다.
연구된 핫박스 푸란 바인더 시스템은 레진 함량에 관계없이 온도가 550°C에 도달했을 때 분해가 완료되는 것으로 나타났습니다.
Figure List:
Fig. 1. Isometric view of measurement layout
Fig. 2. Grain size distribution of studied silica sand
Fig. 3. Rate of heat absorption of hot-box mixtures with different resin content versus temperature
Fig. 4. Rate of heat absorption of unbonded and resin bonded samples versus temperature
Fig. 5. Rate of heat absorption of hot box furan systems versus temperature
7. Conclusion:
주형 및 코어 검사에 사용되는 독특한 열 분석 기술이 개선되었습니다. 결합제가 없는 골재를 조사할 수 있는 기회는 열 분석 결과 평가에 새로운 접근법을 제공합니다. 다양한 수준의 바인더를 연구한 결과, 레진 함량이 높을수록 열 흡수가 높아지지만 열 흡수 특성에도 영향을 미친다는 사실이 강조되었습니다. 주요 성분의 열물성 특성을 수집함으로써, 사실상 모든 종류의 주형 혼합물 조합을 (성분별로) 구성하는 것이 가능합니다. 이러한 데이터베이스의 도움으로 더 정확한 시뮬레이션이 가능할 뿐만 아니라, 고객의 맞춤형 요구를 충족시킬 수 있습니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 실험에서 구형(sphere-shaped) 샘플을 사용한 특별한 이유가 있나요?
A1: 네, 구형 샘플은 열물성 계산에서 매우 중요한 역할을 합니다. 구형 기하학적 구조는 외부(용융 알루미늄)로부터 열을 받을 때 내부로 균일한 온도 구배(homogenous temperature gradient)를 형성합니다. 이러한 균일성은 열전도 방정식을 기반으로 열 흡수율과 같은 열물성 특성을 더 정확하게 계산하는 데 필수적인 조건입니다.
Q2: 이 연구 방법이 기존의 DSC나 DTA 같은 실험실 분석법과 다른 점은 무엇인가요?
A2: 가장 큰 차이점은 실제 주조 공정 환경을 훨씬 더 유사하게 재현한다는 점입니다. 샘플을 용융 금속에 직접 담그기 때문에, 주형 재료가 실제 공정에서 겪는 급격한 가열 속도와 직접적인 접촉 열전달을 모사할 수 있습니다. 이는 DSC나 DTA와 같은 실험실 장비에서 달성하기 어려운 조건으로, 더 현실적이고 신뢰도 높은 데이터를 얻게 해줍니다.
Q3: 결합제가 없는 순수 주물사(unbonded sand)를 분석할 수 있게 된 것이 왜 중요한가요?
A3: 이것이 이 연구의 핵심적인 돌파구입니다. 순수 주물사의 열 흡수 특성을 정확히 측정함으로써, 이를 ‘기준선(baseline)’으로 삼을 수 있습니다. 복잡한 혼합물의 전체 열 흡수 데이터에서 이 기준선 데이터를 빼면, 이전에는 불가능했던 바인더만의 순수한 열적 거동(분해 과정, 에너지 흡수량 등)을 분리하여 분석할 수 있게 됩니다. 이는 시뮬레이션 데이터의 정확도를 높이는 데 결정적인 기여를 합니다.
Q4: Figure 5는 바인더 시스템만의 열 흡수율을 보여주는데, 이 그래프는 어떻게 도출되었나요?
A4: Figure 5는 데이터 처리 과정을 통해 얻어진 결과입니다. 먼저, 각 레진 함량(1%, 2%, 3%)을 가진 혼합물 샘플의 열 흡수율을 측정합니다(Figure 3). 그 다음, 별도로 측정한 순수 실리카 샌드의 열 흡수율 데이터(Figure 4의 점선)를 혼합물 데이터에서 빼냅니다. 이 과정을 통해 주물사 자체의 영향을 제거하고 오직 바인더의 분해 과정에 의한 열 흡수율만을 분리하여 나타낼 수 있었습니다.
Q5: 연구된 핫박스 바인더의 열적 영향이 끝나는 구체적인 온도 범위가 있나요?
A5: 네, 논문에 따르면 연구에 사용된 핫박스 푸란 바인더 시스템은 레진 함량에 관계없이 온도가 550°C에 도달하는 시점에 열화(degradation)가 완료되는 것으로 나타났습니다. 이는 550°C 이상의 온도에서는 바인더 분해로 인한 추가적인 열 흡수나 가스 발생이 거의 없다는 것을 의미하며, 공정 제어 및 결함 분석에 중요한 정보가 됩니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
주조 공정 시뮬레이션의 정확도는 입력되는 재료 물성 데이터의 신뢰도에 크게 좌우됩니다. 기존에는 복잡한 주형 재료의 평균적인 물성만을 사용할 수 있어 예측에 한계가 있었습니다. 본 연구에서 소개된 새로운 주물사 열분석 기법은 주물사와 바인더의 열적 거동을 성공적으로 분리함으로써, 각 구성 요소의 정확한 열물성 데이터를 확보할 수 있는 길을 열었습니다. 이는 주조 공정 시뮬레이션의 신뢰도를 한 차원 높여, 온도 분포, 응고 과정, 결함 발생 예측의 정확도를 획기적으로 개선할 수 있음을 의미합니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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This content is a summary and analysis based on the paper “New Possibilities in Thermal Analysis of Molding Materials” by “Judit Svidró, Attila Diószegi”.
이 기술 요약은 V. Gopinath와 N. Balanarasimman이 2012년 IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE)에 발표한 논문 “Effect of Solidification Parameters on the Feeding Efficiency of Lm6 Aluminium Alloy Casting”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: 알루미늄 합금 주조 최적화
Secondary Keywords: LM6 알루미늄 합금, 주조 방안 설계, 응고 시뮬레이션, ANSYS, 압탕 설계, 주조 결함, 공급 효율
Executive Summary
도전 과제: 수축 공동과 같은 결함을 방지하여 건전한 LM6(Al-12%Si) 알루미늄 합금 주물을 경제적으로 생산하는 것.
해결 방법: 240x150x25mm 크기의 평판 주물에 대해 다양한 압탕(Riser) 치수(H/D=1)를 적용하여 ANSYS 소프트웨어로 응고 시뮬레이션을 수행.
핵심 돌파구: 시뮬레이션을 통해 최적의 압탕 직경 100mm를 식별했으며, 이 설계가 지향성 응고를 촉진하여 건전한 주물을 생산함을 실험적으로 검증.
핵심 결론: 시뮬레이션 기반의 압탕 설계는 알루미늄 합금 주물의 공급 효율을 최적화하고 건전성을 보장하는 매우 효과적인 방법으로, 시간 소모적인 시행착오 접근법을 대체할 수 있음.
도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
자동차 산업을 중심으로 성능 및 연비 향상에 대한 소비자 요구가 증가함에 따라 알루미늄 합금의 사용이 극적으로 증가했습니다. 엔진 블록, 실린더 헤드, 휠과 같은 핵심 부품들이 주조 알루미늄으로 제작되고 있으며, 그 수요는 계속해서 증가할 전망입니다.
그러나 알루미늄 주조 공정의 가장 큰 과제는 건전한(sound) 주물을 경제적으로 생산하는 것입니다. 액체 금속이 고체로 변하는 응고 과정에서 발생하는 체적 수축은 수축 공동(shrinkage cavity)과 같은 심각한 주조 결함의 원인이 됩니다. 이러한 결함을 방지하기 위해서는 압탕(riser)을 포함한 주조 방안(feeding system)의 정밀한 설계가 필수적입니다. 기존의 시행착오 방식은 시간과 비용이 많이 소요되므로, 주조 품질을 보장할 수 있는 새로운 설계 접근법이 시급히 요구됩니다.
접근 방식: 연구 방법론 분석
본 연구는 시뮬레이션과 실험적 검증을 결합하여 LM6(Al-12%Si) 알루미늄 합금의 최적 압탕 설계를 도출했습니다.
주물 및 주형: 연구 대상은 240 x 150 x 25 mm 크기의 직사각형 평판 주물이며, 주형 재료로는 실리카 샌드를 사용했습니다.
압탕 설계: 체적 대비 표면적 비율을 최소화하여 응고 시간을 지연시키는 데 유리한 반구형 바닥을 가진 원통형 압탕(H/D=1)을 사용했습니다. 직경은 105mm, 100mm, 95mm 세 가지 조건으로 분석되었습니다.
응고 시뮬레이션:
소프트웨어: ANSYS 10.0을 사용하여 주물 및 주형의 응고 현상을 시뮬레이션했습니다.
초기 조건: 용탕의 주입 온도는 720°C, 주형의 초기 온도는 35°C로 설정되었습니다.
해석: 시뮬레이션을 통해 각 압탕 조건에 따른 응고 시간과 온도 분포를 분석했습니다. 또한, 케인 곡선(Caine’s curve) 분석을 통해 주물의 건전성을 예측했습니다.
실험적 검증:
시뮬레이션과 동일한 조건으로 실제 주물을 제작했습니다.
LM6 합금을 용해하고 ALDEGAS(헥사클로로에탄) 정제로 가스를 제거한 후 720°C에서 주입했습니다.
주물 내부에 열전대(Thermocouple)를 설치하여 냉각 곡선을 기록했습니다.
제작된 주물로부터 시편을 채취하여 아르키메데스 원리를 이용한 밀도 측정을 통해 기공률(porosity)을 계산하고, 인장 강도(UTS) 시험을 통해 기계적 특성을 평가하여 주물의 건전성을 최종 확인했습니다.
Fig.2.1 Riser Neck Dimensions
핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터
결과 1: 시뮬레이션을 통한 최적 압탕 치수 예측
ANSYS 시뮬레이션 결과는 주물의 건전성을 확보하기 위한 최적의 압탕 직경을 성공적으로 예측했습니다.
케인 곡선 분석: Table 3.2의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 케인 곡선(Fig 3.4) 분석을 수행한 결과, 압탕 직경 105mm와 100mm는 ‘건전(Sound)’ 영역에 위치한 반면, 95mm는 ‘불건전(Unsound)’ 영역에 위치했습니다.
최적 조건: 100mm 직경의 압탕은 응고 시간 178초, 동결비(FR) 1.505, 체적비(VR) 1.162의 값을 보이며 건전성 확보와 경제성(재료 사용량) 사이의 최적 균형을 이루는 것으로 나타났습니다. 이는 시뮬레이션이 단순히 성공/실패를 예측하는 것을 넘어, 가장 효율적인 설계를 제안할 수 있음을 보여줍니다.
Fig 3.4 Caine Analysis: 압탕 직경 105mm와 100mm(상단 두 점)는 건전 영역에, 95mm(하단 세 점 중 하나)는 불건전 영역에 위치함을 보여줍니다.
결과 2: 실험적 검증을 통한 시뮬레이션 정확도 입증
실제 주조 실험 결과는 시뮬레이션 예측의 높은 정확도를 입증했습니다.
기공률 및 인장 강도: Table 4.1에 따르면, 100mm 압탕으로 제작된 주물은 1.787%의 낮은 기공률과 11.2 kg/mm²의 우수한 인장 강도를 보였습니다.
결과 비교: 반면, 95mm 압탕으로 제작된 주물은 기공률이 2.005%로 증가하고 인장 강도는 11.1 kg/mm²로 소폭 감소하여 시뮬레이션에서 예측된 불건전 경향과 일치했습니다. 105mm 압탕은 가장 낮은 기공률(1.345%)을 보였지만, 논문의 결론은 수율과 건전성을 모두 고려할 때 100mm가 최적이라고 명시합니다. 이 실험 결과는 시뮬레이션이 실제 주조 품질을 매우 근사하게 예측함을 명확히 보여줍니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구는 응고 시뮬레이션을 활용하여 특정 주물에 대한 최적의 압탕 직경(본 연구에서는 100mm)을 결정하는 것이 값비싼 시행착오 없이 수축 결함을 방지하고 건전한 주물을 생산하는 데 직접적으로 기여할 수 있음을 시사합니다.
품질 관리팀: 논문의 Table 4.1 데이터는 압탕 직경, 기공률, 최종 인장 강도 사이에 명확한 상관관계가 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 압탕 직경이 100mm에서 95mm로 감소하자 기공률이 1.787%에서 2.005%로 증가했습니다. 이 데이터는 새로운 품질 검사 기준 및 공정 관리 한계를 설정하는 데 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
설계 엔지니어: 시뮬레이션 단계에서 케인 곡선 분석(Fig 3.4)을 성공적으로 적용한 것은 압탕의 치수(모듈러스 및 체적)가 응고 중 결함 형성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 설계 변수임을 나타냅니다. 이는 주조 및 방안 시스템의 초기 설계 단계에서 반드시 고려해야 할 중요한 사항입니다.
논문 상세 정보
Effect of Solidification Parameters on the Feeding Efficiency of Lm6 Aluminium Alloy Casting
1. 개요:
제목: Effect of Solidification Parameters on the Feeding Efficiency of Lm6 Aluminium Alloy Casting
저자: V. Gopinath, N. Balanarasimman
발행 연도: 2012
발행 학술지/학회: IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE)
오늘날 엔진 블록, 실린더 헤드, 서스펜션 컨트롤 암, 휠, 피스톤과 같은 부품을 제작하는 데 상당한 양의 알루미늄 합금이 사용되고 있습니다. 성능 향상에 대한 소비자 요구에 부응하여 최근 몇 년간 알루미늄 사용이 극적으로 증가했습니다. 따라서 건전한 LM6 (Al-12%Si) 알루미늄 합금 주물을 생산하기 위해 본 연구에서는 새로운 접근법을 시도했습니다. 240x150x25 mm 크기의 평판 주물에 다양한 압탕 치수를 조합하여 사용했습니다. H/D=1인 반구형 바닥의 원통형 압탕이 분석에 사용되었습니다. ANSYS 소프트웨어로 응고 시뮬레이션을 수행한 후, 응고 시간과 최적의 압탕 직경을 실험 결과와 비교했습니다.
3. 서론:
금속 주조는 금속 부품을 제조하는 데 사용되는 가장 오래된 기술 중 하나입니다. 원하는 형상의 주형에 용융 금속을 붓고 냉각 및 응고시켜 금속 부품을 생산하는 공정입니다. 주조는 모든 유형의 제품을 제조하는 기본적인 유형 중 하나입니다. 성능 및 연비 향상에 대한 소비자 요구에 부응하여 자동차 산업에서 알루미늄 사용이 최근 몇 년간 극적으로 증가했습니다. 오늘날 상당한 양의 알루미늄 합금이 엔진 블록, 실린더 헤드, 서스펜션 컨트롤 암, 프론트 스트럿 공급 장치, 휠, 피스톤과 같은 부품을 제작하는 데 사용되고 있습니다. 주조 알루미늄 부품의 양은 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. 따라서 경제적인 방식으로 건전한 알루미늄 주물을 생산하기 위해서는 압탕 설계에 새로운 접근이 필요합니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
자동차 산업에서 성능 및 연비 향상 요구로 인해 알루미늄 합금의 사용이 급증하고 있으며, 이에 따라 고품질의 알루미늄 주물 생산 기술의 중요성이 커지고 있습니다.
이전 연구 현황:
과거에는 최적의 주조 설계를 시행착오(trial and error) 방식에 의존해 왔으나, 이는 시간이 많이 걸리고 비효율적이어서 오늘날 주조 산업의 요구를 만족시키기 어렵습니다.
연구 목적:
컴퓨터 지원 설계/엔지니어링(CAD/CAE) 기법, 특히 응고 시뮬레이션을 활용하여 LM6 알루미늄 합금 평판 주물의 건전성을 확보하기 위한 최적의 압탕 치수를 결정하고, 이를 실험적으로 검증하여 시뮬레이션 기반 설계의 유효성을 입증하는 것입니다.
핵심 연구:
240x150x25 mm 크기의 LM6 알루미늄 합금 평판 주물을 대상으로, 직경이 다른 세 종류(105, 100, 95 mm)의 원통형 압탕(H/D=1)을 적용했습니다. ANSYS 소프트웨어를 사용하여 각 조건에서의 응고 과정을 시뮬레이션하고 응고 시간 및 건전성을 예측했습니다. 이후 동일한 조건으로 실제 주물을 제작하여 기공률 및 인장 강도를 측정함으로써 시뮬레이션 결과를 검증했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
시뮬레이션과 실험적 검증을 결합한 비교 분석 연구 설계를 채택했습니다. 세 가지 다른 압탕 직경을 독립 변수로 설정하고, 응고 시간, 기공률, 인장 강도를 종속 변수로 측정하여 최적의 설계 조건을 도출했습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
시뮬레이션: ANSYS 10.0을 사용하여 유한 요소 모델을 생성하고, 열전달 해석을 통해 응고 시간과 온도 분포 데이터를 수집했습니다. 케인 곡선 분석을 통해 주물 건전성을 정성적으로 평가했습니다.
실험: 실제 주조 공정에서 열전대를 사용하여 냉각 곡선 데이터를 수집했습니다. 제작된 주물 시편에 대해 아르키메데스 원리를 이용한 밀도 측정으로 기공률을 정량화하고, 만능시험기를 사용하여 인장 강도를 측정했습니다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 LM6(Al-12%Si) 알루미늄 합금으로 제작된 특정 크기(240x150x25 mm)의 평판 주물에 국한됩니다. 연구의 초점은 H/D=1 비율을 가진 반구형 바닥의 원통형 압탕의 직경이 주물의 공급 효율과 최종 건전성에 미치는 영향을 분석하는 것입니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
ANSYS 시뮬레이션 결과, 압탕 직경 105mm와 100mm는 건전한 주물을 형성할 것으로 예측되었으며, 95mm는 불건전할 것으로 예측되었습니다.
실험 결과, 100mm 압탕으로 제작된 주물은 1.787%의 낮은 기공률과 11.2 kg/mm²의 우수한 인장 강도를 보여 건전성이 확인되었습니다.
95mm 압탕의 경우 기공률이 2.005%로 증가하여 시뮬레이션 예측과 일치하는 경향을 보였습니다.
시뮬레이션 결과와 실험 결과가 매우 근사하게 일치하여, 응고 시뮬레이션이 압탕 설계 최적화에 효과적인 도구임을 입증했습니다.
최종적으로, 수율과 건전성을 모두 고려했을 때 최적의 압탕 직경은 100mm로 결론 내려졌습니다.
Figure 목록:
Fig.2.1 Riser Neck Dimensions
Fig.2.2 Riser with hemispherical bottom
Fig.3.1 Model with Meshing
Fig.3.2 Distribution of Temperature after 60 sec
Fig.3.3 Distribution of Temperature after 105 sec
Fig 3.4 Caine Analysis
Fig. 4.1 Moulds
Fig.4.2 Experimental Setup with Eurotherm meter
Fig. 4.3 Dimensions of the test Casting
7. 결론:
H/D 비율=1인 240 x 150 x 25 mm 크기의 직사각형 이중 평판 주물에 대한 최적의 압탕 치수는 ANSYS 소프트웨어를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 결정되었습니다. 최적의 압탕 직경은 100mm로 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 결과는 최적의 압탕 크기와 주물의 건전성에 대해 실험적으로 검증되었습니다. 평판 주물의 기공률 및 극한 인장 강도와 같은 특성을 시험 주물의 특성과 비교한 결과, ANSYS 소프트웨어로 계산된 압탕 직경이 최적이며 건전한 주물을 생산함을 관찰할 수 있었습니다.
Fig.4.2 Experimental Setup with Eurotherm meter
실험 결과로부터 압탕 직경 100mm가 지향성 응고를 촉진하여 주물의 건전성을 높였음을 확인했습니다. ANSYS 결과를 실험 결과와 비교했을 때, 관찰 결과가 매우 근사하다는 것을 발견했습니다.
8. 참고 문헌:
E. N. PAN, C. S. LIN, and C.R. LOPPER, 1990, “Effects of solidification parameters on the feeding efficiency of A356 Aluminium alloy”, AFS Transactions, Vol.98, p.135-146.
R.C.WILLMS, 1985, “Use of Insulating Material to Extend Feeding Distances for Steel Castings”, AFS Transactions, Vol.93, p. 167-170.
KUN-DAR LI and EDWARD CHANG, 2003, “Explanation of the Porosity Distribution in A206 Aluminium Alloy Castings”, AFS Transactions, Vol.111, p.267-273.
J.H. KUO, P. J. CHENG, and W.S. HWANG, 2001, “Measurement of Density of A356.2 Aluminium alloy from 25°C to 750°C by modified Archimedes Method”, ATS Transactions, Vol.109, p.461 – 468.
ROBERT C. CREESE, 1983, “The Potential Metal Savings in Cylindrical Top Risers with Insulating Materials” AFS Transactions, Vol. 91, p.447 – 450.
R.C. CREESE, 1981, “Cylindrical Top Riser Designs Relationship for Evaluating Insulating Materials”, AFS Transactions, Vol. 89, p.354-348.
R.C. CREESE, 1979, “An Evaluation of Cylinder Riser Designs with Insulating Materials”, AFS Transactions, Vol. 87, p. 665 – 668.
M.S. RAMA PRASAD, M.N. SRINIVASAN, and M.R. SESHADRI, 1978, “Using Insulating Materials for Feeders heads in Nonferrous Castings”, AFS Transactions, Vol. 86, p. 431-438.
전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 이 연구에서 H/D 비율이 1인 반구형 바닥의 원통형 압탕을 선택한 특별한 이유가 있나요?
A1: 논문의 2.6절에 따르면, 대부분의 압탕은 현실적인 제작 용이성 때문에 원통형을 사용합니다. 특히 반구형 바닥을 선택한 이유는 표준 원통형 측면 압탕보다 금속을 16-17% 적게 소모하면서도, 체적 대비 표면적 비율을 가장 작게 만들어 응고 시간을 지연시키는 데 유리하기 때문입니다. H/D=1 비율은 설계 변수를 단순화하기 위한 일반적인 표준으로 채택되었습니다.
Q2: 시뮬레이션 결과(Table 3.2, Fig 3.4)에서는 105mm와 100mm 압탕 모두 건전한 주물을 만든다고 예측했는데, 왜 100mm가 최적이라고 결론 내렸나요?
A2: 두 크기 모두 건전한 주물을 만들 수 있지만, 주조 공정의 목표는 “가장 경제적인 방식(most economical manner)”으로 건전한 부품을 생산하는 것입니다(2.5절). 더 작은 압탕(105mm 대비 100mm)은 더 적은 금속을 사용하므로 재료비를 절감하고 주조 수율(yield)을 높입니다. 100mm 압탕이 실험적으로도 허용 가능한 기공률(1.787%)과 인장 강도(11.2 kg/mm²)를 가진 건전한 주물을 생산함이 검증되었으므로, 품질 확보와 경제적 효율성 사이의 최적 균형을 이루는 설계로 판단된 것입니다.
Q3: 4.2절에 언급된 탈가스(degassing) 공정은 왜 중요한가요?
A3: 논문에 따르면 알루미늄 합금은 용해 과정에서 대기로부터 해로운 수소 가스를 흡수할 수 있습니다. 이 용존 가스를 제거하지 않으면 냉각 및 응고 과정에서 가스가 방출되어 “핀홀(pinholes) 및 미세 가스 기공(microscopic gas porosity)”과 같은 결함을 유발합니다. ALDEGAS 정제를 이용한 탈가스는 이러한 가스 관련 결함을 최소화하고, 특히 미세 수축 결함을 제거하여 건전한 주물을 얻기 위한 필수적인 단계입니다.
Q4: 케인 곡선 분석(Fig 3.4)은 어떻게 주물의 건전성을 예측하나요?
A4: 케인 곡선은 동결비(FR = 압탕의 모듈러스 / 주물의 모듈러스)에 대한 체적비(VR = 압탕의 체적 / 주물의 체적)를 그래프에 나타냅니다. 이 곡선은 그래프를 ‘건전(Sound)’과 ‘불건전(Unsound)’ 두 영역으로 나눕니다. 주물이 건전하려면, 압탕은 주물의 수축을 보상할 충분한 용탕을 가져야 하고(높은 VR), 주물보다 늦게 응고되어야 합니다(높은 FR). 105mm와 100mm 압탕에 대한 계산 결과는 이 곡선 위의 ‘건전’ 영역에 위치하여 이 기준을 충족했음을 의미합니다.
Q5: 논문에서는 매크로 수축(macro shrinkage)과 마이크로 수축(micro shrinkage)을 모두 언급합니다. 압탕 설계는 이 두 결함을 어떻게 해결하나요?
A5: 논문 2.5절에 따르면, 적절한 압탕 설계는 두 가지 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다: 핫스팟에 집중되는 크고 눈에 보이는 수축 공동(매크로 수축)의 방지와, 미세하게 널리 분산된 수축(마이크로 수축)의 방지입니다. 잘 설계된 압탕은 주물이 압탕 방향으로 점진적으로 응고하는 ‘지향성 응고’를 촉진합니다. 이를 통해 압탕이 용탕 저장소 역할을 하여 체적 수축을 지속적으로 보충해주므로 매크로 수축 공동의 형성을 방지할 수 있습니다. 마이크로 수축은 더 복잡한 문제로, 용존 가스에 의해 악화될 수 있으므로 탈가스 공정의 중요성도 함께 강조됩니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
알루미늄 합금 주물에서 수축 결함을 방지하고 제품 품질을 보장하기 위한 효율적이고 신뢰성 있는 방안 설계 방법의 필요성은 매우 큽니다. 본 연구는 ANSYS를 이용한 응고 시뮬레이션이 알루미늄 합금 주조 최적화를 위한 강력한 도구임을 성공적으로 입증했습니다. 시뮬레이션은 건전한 LM6 합금 주물을 생산하는 데 필요한 최적의 압탕 직경(100mm)을 정확하게 예측했으며, 이는 기공률 및 기계적 특성 실험을 통해 검증되었습니다.
전통적인 시행착오 방식을 시뮬레이션 기반 접근법으로 대체함으로써, 주조 공장에서는 개발 시간, 재료 낭비, 비용을 크게 절감하는 동시에 주물의 건전성을 향상시킬 수 있습니다.
“STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.”
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “V. Gopinath, N. Balanarasimman”의 논문 “Effect of Solidification Parameters on the Feeding Efficiency of Lm6 Aluminium Alloy Casting”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 C. M. Gourlay 외 저자가 2014년 JOM: Journal of the Minerals, Metals and Materials Society에 발표한 논문 “Synchrotron radiography studies of shear-induced dilation in semi-solid Al alloys and steels”를 기반으로 합니다. (주)에스티아이씨앤디의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
Secondary Keywords: 반고체 합금 (semi-solid alloy), 주조 결함 (casting defects), 싱크로트론 방사선 촬영 (synchrotron radiography), 이산요소법 (Discrete Element Method, DEM), 미세구조 변형 (microstructure deformation), 알루미늄 합금 (Al alloys), 강철 (steels)
Executive Summary
The Challenge: 주조 공정 중 반고체 합금의 변형 메커니즘에 대한 이해 부족으로 주조 결함을 최소화하고 공정을 최적화하는 데 한계가 있었습니다.
The Method: 싱크로트론 방사선 촬영 기법을 사용하여 알루미늄 합금과 강철의 반고체 미세구조가 전단 하중을 받을 때의 미세역학적 거동을 실시간으로 직접 관찰했습니다.
The Key Breakthrough: 덴드라이트 응집점부터 약 90% 고상 분율에 이르기까지, 다양한 형태의 반고체 합금에서 입자 재배열로 인해 부피가 증가하는 ‘전단 유발 팽창’ 현상이 보편적으로 발생함을 최초로 증명했습니다.
The Bottom Line: 전단 유발 팽창은 반고체 합금의 근본적인 기계적 특성이며, 이를 고려한 이산요소법(DEM)과 같은 수치 모델링은 주조 결함 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
고압 다이캐스팅, 스퀴즈 캐스팅, 연속 주조 등 많은 주조 공정에서는 응고 중인 합금에 의도적이든 비의도적이든 변형이 가해집니다. 이러한 변형은 최종 제품의 품질을 좌우하는 수축, 기공, 균열과 같은 결함의 직접적인 원인이 됩니다. 그러나 지금까지 완전 고체 상태의 합금에 비해 액상과 고상이 섞인 ‘반고체’ 상태의 합금이 하중에 어떻게 반응하는지에 대한 이해는 매우 부족했습니다. 특히 중간 정도의 고상 분율(solid fraction)을 가진 반고체 미세구조의 변형 메커니즘은 대부분 미지의 영역으로 남아 있었습니다. 이러한 지식의 공백은 주조 결함을 정확히 예측하고 제어하는 데 있어 중요한 기술적 장벽이 되어 왔습니다. 본 연구는 바로 이 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
연구팀은 반고체 합금의 변형을 미시적 수준에서 직접 관찰하기 위해 최첨단 실험 기법을 동원했습니다. 일본 SPring-8 싱크로트론의 고휘도 X선을 활용한 실시간 방사선 촬영(time-resolved synchrotron radiography)을 통해 응고 중인 금속 내부를 투과하여 관찰했습니다.
실험 장비: 얇은 샘플(두께 180-200 µm)에 직접 전단력을 가할 수 있도록 특별히 설계된 ‘직접 전단 셀(direct-shear cell)’을 사용했습니다.
실험 재료: 산업적으로 중요한 알루미늄 합금(Al-15Cu)과 고탄소강(Fe-2C-1Mn-0.5Si)을 사용하여 다양한 재료에서의 현상을 확인했습니다.
미세구조 제어: 사전 열처리를 통해 수지상(dendritic) 구조부터 구상(globular) 구조까지 다양한 결정립 형태를 만들었으며, 덴드라이트 응집점(약 30% 고상)부터 거의 고체에 가까운 상태(약 88% 고상)까지 넓은 범위의 고상 분율에서 실험을 수행했습니다.
Figure 1. Schematic of the thin-sample shear cell used for synchrotron radiography experiments on Al-Cu
samples. N.B. samples were 180 μm thick in experiments on steels.
이러한 접근법을 통해, 기존에는 불가능했던 반고체 합금 내 개별 결정립들의 움직임을 실시간으로 포착하고 변형의 근본적인 메커니즘을 규명할 수 있었습니다.
Figure 2. (a, b) Shear-induced dilation of ordered close-packed circles: (a) four circles in biaxial compression and (b) 20 circles in pure shear. Grains are light gray, grain centroids are marked with dots, interstitial liquid is shaded dark grey and arrows indicate the direction and magnitude of force. (c) Four globules in Al-15Cu at ~70% solid (centroids marked with dots) loaded similar to (a).
The Breakthrough: Key Findings & Data
본 연구는 반고체 합금의 변형에 대한 기존의 통념을 뒤엎는 중요한 발견들을 제시했습니다.
Finding 1: 반고체 합금에서 보편적으로 발생하는 ‘전단 유발 팽창’ 현상
가장 중요한 발견은 반고체 합금이 전단력을 받을 때, 마치 빽빽하게 채워진 모래주머니를 누를 때처럼 부피가 팽창하는 ‘전단 유발 팽창(Shear-Induced Dilation)’ 현상이 발생한다는 사실을 직접 증명한 것입니다. 이 현상은 고상 분율이 약 70%인 구상 Al-15Cu 합금(Figure 3)과 약 88%인 구상-다각형 Fe-2C강(Figure 5)을 포함하여, 연구된 모든 조건(다양한 합금, 고상 분율, 미세구조)에서 공통적으로 관찰되었습니다.
Figure 3. Local region of shear-induced dilation in globular Al-15Cu. (a–c): Radiographs of globules pushing each other apart during rearrangement. (d and e): Projected-area globule outlines and centroids. (f) Centroid displacements from (d) to (e). (g and h): Triangulation of the globule centroids. The values in (h) are the % volumetric strain of the triangles. (i) Overall area change of the centroid polygons = 10.1% dilation.
예를 들어, Figure 3(i)에서 볼 수 있듯이, 구상 Al-15Cu 합금의 국부적인 결정립 집합체는 전단 변형 동안 초기 면적 대비 10.1%의 팽창을 보였습니다. 이는 결정립들이 서로를 밀어내며 그 사이의 액상 공간이 넓어졌음을 의미합니다.
Finding 2: 변형의 주된 메커니즘은 ‘결정립 재배열’
반고체 합금의 변형은 개별 결정립 자체가 소성 변형(찌그러짐)을 일으키기보다는, 거의 강체(quasi-rigid)처럼 행동하는 결정립들이 서로 미끄러지고 회전하는 ‘재배열’을 통해 주로 발생한다는 것이 밝혀졌습니다.
특히 Figure 4에서는 ‘볼링 핀’ 모양의 비대칭적인 결정립 덩어리가 회전하면서 주변 결정립들을 효과적으로 밀어내고 상당한 국부적 팽창을 유발하는 모습이 명확하게 관찰되었습니다. 이는 결정립의 형상이 변형 거동에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이러한 입자 단위의 재배열은 토양이나 분말과 같은 입상 재료(granular materials)에서 나타나는 전형적인 거동으로, 금속 합금에서 이처럼 명확하게 관찰된 것은 매우 이례적입니다.
Practical Implications for R&D and Operations
본 연구 결과는 주조 공정의 이해와 시뮬레이션에 새로운 관점을 제공하며, 다양한 산업 분야의 엔지니어들에게 실질적인 시사점을 줍니다.
For Process Engineers: 이 연구는 고압 다이캐스팅이나 스퀴즈 캐스팅 공정에서 가해지는 압력과 전단력이 어떻게 내부 결함(예: 수축공, 편석)을 유발하는지에 대한 근본적인 단서를 제공합니다. 전단 유발 팽창으로 인해 국부적으로 액상이 부족한 영역이 형성될 수 있으며, 이는 결함의 씨앗이 될 수 있습니다. 공정 변수(압력, 속도)를 조정하여 이러한 팽창을 제어하는 것이 결함 감소의 핵심이 될 수 있습니다.
For Quality Control Teams: Figure 6에 나타난 불균일한 변형률 분포는 주조품 내에서 결함이 발생할 가능성이 높은 위치를 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 전단 변형과 체적 팽창이 집중되는 영역을 중심으로 품질 검사를 강화함으로써 불량률을 낮출 수 있습니다.
For Design Engineers & CAE Analysts: 본 연구는 반고체 영역(mushy zone)을 단순한 점소성 유체로 가정했던 기존의 CFD 모델링 방식에 근본적인 수정을 요구합니다. 연구에서 입증된 바와 같이, 이산요소법(Discrete Element Method, DEM)은 결정립의 개별적인 움직임과 상호작용을 직접 모델링하여 전단 유발 팽창 현상을 자연스럽게 예측할 수 있습니다. 이는 주조 시뮬레이션의 정확도를 한 차원 높일 수 있는 중요한 가능성을 시사합니다.
Paper Details
Synchrotron radiography studies of shear-induced dilation in semi-solid Al alloys and steels
1. Overview:
Title: Synchrotron radiography studies of shear-induced dilation in semi-solid Al alloys and steels
Author: Gourlay, C. M., O’Sullivan, C., Fonseca, J., Yuan, L., Kareh, K., Nagira, T. & Yasuda, H.
Year of publication: 2014
Journal/academic society of publication: JOM: Journal of the Minerals, Metals and Materials Society
주조 결함을 최소화하고 주조 공정을 최적화하기 위해서는 하중에 대한 응고 미세구조의 반응에 대한 이해를 개선해야 합니다. 이 논문은 얇은 샘플의 직접 전단 셀에서 반고체 합금 변형의 미세역학을 직접 측정하는 싱크로트론 방사선 촬영 연구를 개괄합니다. 등축정-덴드라이트에서 구상에 이르는 형태를 가진 반고체 합금에서, 덴드라이트 응집점에서 약 90% 고상 분율까지, 그리고 알루미늄 합금과 탄소강 모두에서 전단 유발 팽창(Reynolds’ dilatancy라고도 함)이 발생함을 보여줍니다. 이후 응고 미세구조를 입상 재료로 취급하는 이산요소법 시뮬레이션을 사용하여 반고체 합금에서 팽창의 기원을 탐구합니다.
3. Introduction:
많은 주조 결함은 응고 중에 발생하는 자연적인 유동, 수축/응축 및 가스 발생에 기인합니다. 또한, 고압 다이캐스팅 및 스퀴즈 캐스팅에서의 압력 적용과 같이 의도적으로, 또는 연속 주조에서 롤 사이의 벌지 변형과 같이 비의도적으로 응고 중인 합금을 변형시키는 것이 일반적입니다. 따라서 주조 결함을 최소화하고 주조 공정을 최적화하기 위해서는 응고 미세구조가 하중에 어떻게 반응하고 변형이 어떻게 주조 결함으로 이어지는지에 대한 상세한 이해가 필요합니다. 반고체 합금 변형 연구는 완전 고체 합금에 비해 상대적으로 주목을 덜 받았으며, 특히 저고상 분율 현탁액 유변학이나 고고상 분율에서의 인장 하중(핫티어링 관련) 외의 조합에 대해서는 연구가 부족한 실정입니다. 본 연구는 전단/압축 변형 시 발생하는 전단 유발 팽창 현상에 주목합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
주조 공정 중 발생하는 반고체 합금의 변형은 최종 제품의 결함과 직결되지만, 그 미세역학적 거동에 대한 이해는 매우 부족한 상태였습니다. 특히, 토양과 같은 입상 재료에서 알려진 ‘전단 유발 팽창’ 현상이 금속 합금에서도 발생하는지에 대한 직접적인 증거가 없었습니다.
Status of previous research:
과거 연구는 주로 저고상 분율에서의 유변학적 특성이나 고고상 분율(>90%)에서의 핫티어링 현상에 집중되어 있었습니다. 중간 고상 분율에서의 전단 변형 메커니즘은 거의 탐구되지 않았습니다. 일부 연구에서 덴드라이트 응집점이 팽창의 시작점임을 시사했지만, 미시적인 메커니즘은 규명되지 않았습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 다음과 같습니다: (i) 반고체 합금에서 전단 유발 팽창이 발생한다는 직접적인 증거를 확보하고, (ii) 중간 고상 분율에서 반고체 변형의 미세역학을 이해하며, (iii) 이러한 현상을 포착하는 데 적합한 모델링 기법을 탐구하는 것입니다.
Core study:
싱크로트론 방사선 촬영을 이용한 실시간 관찰을 통해, 다양한 고상 분율과 미세구조를 가진 Al-Cu 합금과 Fe-C강이 전단력을 받을 때 개별 결정립들이 어떻게 움직이는지를 분석했습니다. 이를 통해 결정립의 재배열(이동 및 회전)이 변형의 주된 메커니즘이며, 이 과정에서 결정립 간의 공간이 넓어지는 전단 유발 팽창이 발생함을 확인했습니다. 또한, 이산요소법(DEM) 시뮬레이션을 통해 이러한 입상 거동을 성공적으로 재현할 수 있음을 보였습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
실시간(in-situ) 직접 관찰 실험 설계를 채택했습니다. 싱크로트론 방사선 시설 내에 특별히 제작된 직접 전단 셀을 설치하고, 등온 조건에서 반고체 샘플에 전단 변형을 가하면서 X선 투과 이미지를 연속적으로 촬영했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
촬영된 방사선 이미지 시퀀스를 분석하여 시간에 따른 미세구조의 변화를 추적했습니다. 이미지 처리 기법을 사용하여 개별 결정립의 윤곽과 중심점을 식별하고, 변형 전후의 위치 변화를 측정하여 이동 벡터, 회전, 국부 변형률(체적 변형률 및 편차 변형률)을 계산했습니다.
분석 내용: 전단 유발 팽창 현상 증명, 미세 변형 메커니즘(결정립 이동 및 회전) 분석, 변형률 필드 정량화, 이산요소법(DEM) 모델링 적용 가능성 탐구
6. Key Results:
Key Results:
반고체 알루미늄 합금과 강철 모두에서 전단 하중 시 부피가 팽창하는 ‘전단 유발 팽창’ 현상이 덴드라이트 응집점부터 약 90%의 높은 고상 분율까지 넓은 범위에서 발생함을 직접적으로 증명했습니다.
반고체 합금의 거시적 변형은 개별 결정립의 소성 변형이 아닌, 강체에 가까운 결정립들의 이동과 회전, 즉 ‘재배열’에 의해 지배적으로 발생합니다.
비대칭적 형상을 가진 결정립(또는 결정립 덩어리)의 회전은 주변 입자들을 효과적으로 밀어내어 강력한 국부적 팽창을 유발하는 중요한 메커니즘입니다.
전단 변형과 체적 팽창은 샘플 전체에 걸쳐 불균일하게 발생하며, 변형이 국부적인 밴드에 집중되는 경향을 보입니다.
이러한 입상(granular) 거동은 입자들의 개별적인 움직임을 모델링하는 이산요소법(DEM)을 통해 효과적으로 시뮬레이션될 수 있으며, 이는 반고체 유동 해석의 새로운 접근법을 제시합니다.
Figure List:
Figure 1. Schematic of the thin-sample shear cell used for synchrotron radiography experiments on Al-Cu samples. N.B. samples were 180 µm thick in experiments on steels.
Figure 2. (a, b) Shear-induced dilation of ordered close-packed circles: (a) four circles in biaxial compression and (b) 20 circles in pure shear. Grains are light gray, grain centroids are marked with dots, interstitial liquid is shaded dark grey and arrows indicate the direction and magnitude of force. (c) Four globules in Al-15Cu at ~70% solid (centroids marked with dots) loaded similar to (a).
Figure 3. Local region of shear-induced dilation in globular Al-15Cu. (a-c): Radiographs of globules pushing each other apart during rearrangement. (d and e): Projected-area globule outlines and centroids. (f) Centroid displacements from (d) to (e). (g and h): Triangulation of the globule centroids. The values in (h) are the % volumetric strain of the triangles. (i) Overall area change of the centroid polygons = 10.1% dilation.
Figure 4. Deformation of globular Al-15Cu at ~70% solid, highlighting the role of the rotation of an agglomerate of grains C and F with bowling pin shape. White dots mark the contacts important in causing rotation, white lines are the primary axis of the agglomerate formed by grains C and F, and the dashed line is the circle with diameter equal to the primary axis of the agglomerate. The push plate can be seen to the far right of each image.
Figure 5. Deformation of globular-polygonal Fe-2C-1Mn-0.5Si at ~88% solid: (a) prior to deformation and (b) after 1072 µm (3.1 mean grains) of push-plate displacement. Note the significantly enlarged liquid-filled interstices in (b) due to shear-induced dilation. The primary axis and circle of rotation are shown for a large grain with high aspect ratio. Austenite is dark gray, liquid is light gray, and the rounded features marked with arrows are pores.
Figure 6. (a) Separated grains and their centroids from part of Fig 5a. The centroid marked with a star is the grain highlighted in Figure 5. (b) Delaunay triangulation of the centroids. (c) Volumetric strain field where positive values indicate dilation. (d) Deviatoric strain field. The strain fields have been smoothed and are for the deformation increment from Figure 5(a) and (b).
Figure 7. Radiographs of Al-15Cu with equiaxed-dendritic morphology at ~30% solid: (a) prior to deformation and (b) after 1606 µm (3.8 mean grains) of push-plate displacement.
Figure 8. Local region of shear-induced dilation in equiaxed-dendritic Al-15Cu at _30% solid. (a, b): Radiographs of 12 crystals with envelopes estimated in yellow. (c and d): Projected-area envelope outlines and centroids. (e) Centroid displacements from (c) to (d). (f and g): Triangulation of the globule centroids. The values in (g) are the % volumetric strain of the triangles. (i) Overall area change of the centroid polygons = 1.9% dilation.
Figure 9. Two-dimensional DEM simulation of shear-induced dilation in an equiaxed-dendritic microstructure deformed in direct shear. The left hand side wall is stationary and a constant stress condition has been applied to the right-hand side wall such that it adjusts its horizontal displacement to maintain a constant stress. Dashed black lines are the initial right-hand wall position and solid black lines are the current position. The white lines are force chains with line thickness proportional to force magnitude. Force is transmitted across crystal-crystal contacts and shear-induced dilation Au₂ emerges naturally from the simulation. Full details are given in Ref. 33.
7. Conclusion:
반고체 변형에 대한 실시간 연구는 등축정-덴드라이트에서 구상에 이르는 형태와 덴드라이트 응집점에서 약 90% 고상 분율에 이르는 반고체 합금에서 전단 유발 팽창에 대한 직접적인 증거를 제공했습니다. 이러한 거동은 기계적 접촉 상태에 있는 결정립 네트워크 내에서 대부분 응집력 없는 준-강체(quasi-rigid bodies)로 재배열되는 결정립들과 결정립-결정립 접촉을 통한 하중 전달 때문임이 밝혀졌습니다. 이러한 변형 특성은 이산요소법(DEM)에 의해 포착될 수 있으며, 이는 반고체 역학 모델의 구성 요소로서 상당한 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 이 연구에서 싱크로트론 방사선 촬영 기법이 반드시 필요했던 이유는 무엇입니까?
A1: 기존의 기계적 물성 측정 방법으로는 반고체 합금의 거시적인 반응(예: 전단 응력)만을 알 수 있을 뿐, 그 원인이 되는 미시적인 현상을 볼 수 없었습니다. 싱크로트론의 강력한 X선은 금속을 투과하여 내부 결정립들의 움직임을 실시간으로 직접 포착할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 변형이 개별 결정립의 찌그러짐이 아닌, 입자들의 ‘재배열’과 ‘회전’에 의해 일어난다는 핵심 메커니즘을 세계 최초로 시각적으로 증명할 수 있었습니다.
Q2: 논문에서는 개별 결정립이 거의 변형되지 않는다고 언급했는데, 어떤 조건에서 결정립 자체의 변형이 중요해질 수 있습니까?
A2: 논문은 덴드라이트 구조를 가진 샘플의 경우, 전단력을 가하는 푸싱-플레이트(pushing-plate) 바로 앞 영역에서는 예외적인 현상이 관찰되었다고 언급합니다. 이 국부적인 영역에서는 결정립들이 재배열되기보다는, 결정립 집합체 전체가 하나의 점소성 고체 골격처럼 행동하며 압축되어 내부의 액상을 짜내는 현상이 나타났습니다. 이는 매우 높은 국부 압축 응력이 가해지는 특정 조건 하에서는 입자 재배열과 입자 자체의 변형이 경쟁적으로 일어날 수 있음을 시사합니다.
Q3: 초기 미세구조 형태(덴드라이트 vs. 구상)는 전단 유발 팽창의 크기에 어떤 영향을 미칩니까?
A3: 논문에 따르면, 미세구조 형태에 따라 팽창의 크기는 상당히 다릅니다. 이는 주로 초기 결정립들의 충전 밀도(packing-density) 차이 때문입니다. 예를 들어, 상대적으로 엉성하게 얽혀있는 덴드라이트 구조(Figure 8)는 1.9%의 국부 팽창을 보인 반면, 더 조밀하게 채워진 구상 구조(Figure 3)는 10.1%라는 훨씬 큰 국부 팽창을 보였습니다. 즉, 초기 구조가 조밀할수록 입자들이 재배열될 때 서로를 밀어내는 효과가 커져 더 강한 팽창이 일어날 수 있습니다.
Q4: 이 현상을 모델링하는 데 이산요소법(DEM)을 사용하는 것의 중요성은 무엇입니까?
A4: 기존의 연속체 역학 기반 CFD 모델은 반고체 영역을 평균화된 물성을 가진 유체로 취급하여, 본 연구에서 발견된 개별 입자의 움직임과 같은 불연속적인 거동을 제대로 모사하기 어렵습니다. 반면, 이산요소법(DEM)은 시스템을 수많은 개별 입자의 집합으로 보고 각 입자의 이동과 회전, 충돌을 직접 계산합니다. 따라서 ‘전단 유발 팽창’과 같은 입상 거동이 별도의 가설 없이 자연스럽게 나타나므로, 훨씬 더 물리적 현상에 기반한 예측이 가능해집니다.
Q5: 이 연구는 얇은 2D 형태의 샘플에서 수행되었는데, 실제 3D 주조 공정에도 이 결과를 적용할 수 있을까요?
A5: 좋은 지적입니다. 실험 자체는 2D에 가깝지만, 여기서 밝혀진 ‘전단 하에서 입자들이 재배열되며 팽창한다’는 물리적 메커니즘 자체는 3차원에서도 동일하게 적용되는 근본적인 현상입니다. 이 연구는 3D 현상을 이해하고 검증할 수 있는 복잡한 3D 모델(예: 3D-DEM)을 개발하는 데 필요한 핵심적인 미시역학적 증거와 물리적 통찰력을 제공했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
본 연구는 반고체 금속 합금의 변형 거동에 대한 우리의 이해를 근본적으로 바꾸었습니다. 지금까지 간과되어 온 전단 유발 팽창(Shear-Induced Dilation) 이라는 현상이 주조 공정 중 발생하는 변형의 핵심 메커니즘임을 명확히 밝혔습니다. 이는 결정립들이 개별 입자처럼 움직이며 재배열되는 입상(granular) 거동의 결과이며, 알루미늄 합금부터 강철에 이르기까지 광범위한 재료에서 나타나는 보편적인 특성입니다.
이러한 발견은 주조 결함 예측 및 제어를 위한 새로운 길을 열어줍니다. 특히, 이산요소법(DEM)과 같은 입자 기반 시뮬레이션 기법을 CFD 해석에 도입함으로써, 반고체 영역의 복잡한 거동을 훨씬 더 정확하게 예측하고, 궁극적으로는 주조품의 품질과 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것입니다.
“(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.”
연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Synchrotron radiography studies of shear-induced dilation in semi-solid Al alloys and steels” by “Gourlay, C. M., et al.”.
이 기술 요약은 Mikel Merchán 외 저자들이 [Metals]에 발표한 논문 “High-Pressure Die Casting (HPDC) Process Parameters Optimization for Al-Mg-Fe Aluminum Alloy Structural Parts Manufacturing” (2025)을 기반으로 합니다. (주)에스티아이씨앤디의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다.
Keywords
Primary Keyword: 고압 다이캐스팅 (High-Pressure Die Casting)
The Challenge: 자동차 산업의 경량화 요구에 따라, 후열처리 없이도 높은 강도와 연성을 가지는 Si-free Al-Mg-Fe 합금 부품을 생산해야 하지만, 고압 다이캐스팅 공정에서 발생하는 기공 결함이 기계적 물성을 저하시키는 주요 원인이었습니다.
The Method: 가압 압력(Intensification Pressure), 진공 적용, 플런저 속도를 핵심 변수로 설정한 실험계획법(DoE)을 적용하고, CFD 시뮬레이션(ProCAST)을 통해 다이 충전 과정을 분석하여 공정 변수가 기공 형성 및 기계적 특성에 미치는 영향을 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 가압 압력(IP) 적용이 기공률을 현저히 감소시키고 인장 강도와 항복 강도를 높이는 가장 결정적인 요인임이 밝혀졌습니다. 또한, 진공 적용과 낮은 플런저 속도를 결합했을 때 연신율이 가장 우수하게 나타났습니다.
The Bottom Line: 고압 다이캐스팅 공정에서 가압 압력, 진공, 플런저 속도를 정밀하게 제어하면, 비용이 많이 드는 후열처리 공정을 생략하면서도 구조용 부품에 요구되는 탁월한 기계적 물성을 확보할 수 있습니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
자동차 산업은 연비 규제 강화와 전기차 시장 확대로 인해 차체 경량화에 대한 압박을 계속 받고 있습니다. 알루미늄 합금은 이러한 요구에 부응하는 핵심 소재이지만, 기존의 Al-Si계 합금은 높은 연성을 확보하기 위해 복잡하고 에너지 소모가 큰 후열처리(T6) 공정이 필수적이었습니다. 이에 대한 대안으로 후열처리가 필요 없는(Non-Heat Treatable, NHT) Al-Mg-Fe계 합금이 주목받고 있습니다.
하지만 이러한 합금을 고압 다이캐스팅(HPDC) 공정에 적용할 때, 용탕이 다이 캐비티를 채우는 과정에서 발생하는 가스 혼입이나 응고 수축으로 인해 기공(porosity) 결함이 쉽게 발생합니다. 이 기공은 응력 집중을 유발하여 부품의 인장 강도, 항복 강도, 특히 연신율을 크게 저하시키는 주된 원인이 됩니다. 따라서 NHT 합금의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 기공 결함을 최소화하는 HPDC 공정 파라미터 최적화가 반드시 필요합니다. 이 연구는 바로 이 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 Al-Mg-Fe계 상용 합금인 Castaduct®-42를 사용하여 고압 다이캐스팅 공정의 핵심 변수들이 기공 형성과 기계적 물성에 미치는 영향을 규명하고자 했습니다. 이를 위해 2³ 요인 설계 기반의 실험계획법(Design of Experiment, DoE)을 도입하여 총 8가지 조건의 실험을 수행했습니다.
Figure 1. Aluminum casting containing the plain tensile specimen.
핵심 공정 변수 (3가지):
가압 압력 (Intensification Pressure, IP): 적용 / 미적용
진공 (Vacuum): 적용 / 미적용
플런저 속도 (Plunger Speed): 저속 (2.5 m/s) / 고속 (3.0 m/s)
분석 방법:
제작된 시편에 대해 인장 시험을 수행하여 항복 강도(YS), 인장 강도(UTS), 연신율을 측정했습니다.
X-선 컴퓨터 단층촬영(CT)을 통해 시편 내부의 기공률, 크기, 분포를 3차원으로 정밀하게 분석했습니다.
광학 현미경과 주사전자현미경(SEM)으로 미세조직을 관찰하여 공정 조건이 결정립 크기나 석출물에 미치는 영향을 평가했습니다.
상용 주조 해석 소프트웨어인 ProCAST를 사용하여 다이 충전 과정을 시뮬레이션하고, 용탕의 유동 및 속도 분포가 기공 형성에 미치는 영향을 분석했습니다.
이러한 체계적인 접근법을 통해 각 공정 변수의 단독 및 상호작용 효과를 명확히 파악하고, 최적의 공정 조건을 도출할 수 있었습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
Finding 1: 가압 압력(IP)의 결정적 역할: 기공률 감소와 강도 향상
연구 결과, 가압 압력(IP) 적용 여부가 기계적 물성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. Figure 3에서 볼 수 있듯이, IP를 적용한 실험군(Ref. 3, 4, 7, 8)은 미적용군(Ref. 1, 2, 5, 6)에 비해 평균 항복 강도(YS)가 118-122 MPa에서 134-139 MPa로, 평균 인장 강도(UTS)는 213-222 MPa에서 245-253 MPa로 크게 향상되었습니다.
Figure 3. EngineeringUltimate Tensile Strength (UTS) and Yield Strength (YS) of the different experiments.
이러한 강도 향상은 기공률 감소와 직접적인 관련이 있습니다. Figure 5는 IP 적용 시 porosity(%)와 pore volume(mm³)이 극적으로 감소하는 것을 보여줍니다. IP는 응고 마지막 단계에서 추가적인 압력을 가해 용탕을 밀어 넣어줌으로써 응고 수축으로 인해 발생하는 수축 기공(shrinkage porosity)을 효과적으로 제거합니다. Figure 9의 광학 현미경 사진은 IP 미적용 시편(a)에서 관찰되는 수축 기공이 IP 적용 시편(b)에서는 거의 사라진 것을 명확하게 보여줍니다.
Finding 2: 진공과 가압 압력의 시너지: 연신율 극대화
연신율 측면에서는 가압 압력(IP)과 진공(Vacuum)을 함께 적용했을 때 가장 좋은 결과가 나타났습니다. Figure 4에 따르면, IP와 진공을 모두 사용한 실험군(Ref. 7, 8)은 11.5% 이상의 가장 높은 평균 연신율을 기록했습니다. 이는 IP만 적용한 경우(Ref. 3, 4)의 9.5-10.5%보다 향상된 수치입니다.
Figure 6c의 상관관계 그래프를 보면, 진공 적용이 기공률을 감소시키는 효과가 있음을 알 수 있습니다. 진공은 다이 캐비티 내의 공기를 사전에 배출하여 용탕 충전 시 공기가 갇혀 발생하는 가스 기공(gas porosity)의 형성을 억제합니다. 특히 IP 적용으로 큰 수축 기공이 제거된 상태에서, 진공은 연성에 치명적인 미세 가스 기공들을 추가로 제거하는 역할을 하여 연신율을 극대화하는 시너지 효과를 냅니다.
Finding 3: 플런저 속도의 영향: 난류 감소를 통한 품질 향상
플런저 속도는 3.0 m/s보다 2.5 m/s의 낮은 속도에서 더 나은 기계적 물성을 보였습니다. 특히 연신율의 경우, 낮은 플런저 속도(2.5 m/s) 조건(Ref. 4, 8)이 높은 속도(3.0 m/s) 조건(Ref. 3, 7)보다 일관되게 높은 값을 나타냈습니다(Figure 4 참조).
이는 Figure 8의 충전 시뮬레이션 결과로 설명할 수 있습니다. 플런저 속도가 높을수록 게이트를 통과하는 용탕의 속도가 빨라져 캐비티 내에서 더 심한 난류가 발생합니다. 이 난류는 주변 공기를 더 많이 휘감아(entrapment) 가스 기공을 형성할 가능성을 높입니다. 따라서 적절히 낮은 플런저 속도를 유지하는 것이 난류를 억제하고 가스 혼입을 최소화하여 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 유리합니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 이 연구는 가압 압력(IP) 적용이 수축 기공을 제어하는 가장 효과적인 수단임을 명확히 보여줍니다. 연신율 개선이 중요한 부품의 경우, 진공 시스템을 함께 활용하는 것이 필수적입니다. 또한, 플런저 속도를 2.5 m/s 수준으로 설정하면 과도한 난류로 인한 가스 혼입을 방지하여 공정 안정성을 높일 수 있습니다.
For Quality Control Teams: 논문의 CT 분석 결과(Figure 7)는 가압 압력과 진공을 함께 사용한 시편에서 기공의 크기와 분포가 현저히 개선되었음을 보여줍니다. 이는 내부 결함에 대한 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 비파괴 검사 데이터와 기계적 물성 간의 상관관계를 파악하는 데 중요한 근거 자료로 활용될 수 있습니다.
For Design Engineers: 충전 시뮬레이션(Figure 8)에서 게이트 주변과 시편 중앙부에서 높은 유속이 관찰되었으며, 이는 해당 부위가 기공 발생에 취약할 수 있음을 시사합니다. 부품 설계 초기 단계에서 게이트의 위치와 형상을 최적화하여 용탕이 부드럽고 균일하게 충전되도록 하는 것이 결함 없는 제품을 생산하는 데 매우 중요합니다.
Figure 7. CT images of plain tensile specimens from experiments 3, 4, 7, and 8.
Paper Details
High-Pressure Die Casting (HPDC) Process Parameters Optimization for Al-Mg-Fe Aluminum Alloy Structural Parts Manufacturing
1. Overview:
Title: High-Pressure Die Casting (HPDC) Process Parameters Optimization for Al-Mg-Fe Aluminum Alloy Structural Parts Manufacturing
Author: Mikel Merchán, Alejandro Pascual, Ane Jiménez, José Carlos García, Eva Anglada, Haize Galarraga, and Naiara Ortega
Year of publication: 2025 (Published: 14 September 2025)
The increasing adoption of High-Pressure Die Casting (HPDC) technology in the production of automotive body structures is driven by its potential for efficiency and performance. This technology, however, involves complex physical phenomena with numerous parameters that significantly influence casting quality. In this study, three key die casting parameters—plunger or shot speed, vacuum application, and intensification pressure (IP)—have been evaluated following a Design of Experiment (DoE) approach. The results demonstrate that IP application is instrumental in reducing porosity within the cast specimens, thereby enhancing their mechanical strength and elongation. Furthermore, the combined application of vacuum and IP yields further improvements in elongation by minimizing porosity. These findings are particularly relevant for silicon-free alloys, which eliminate the need for post-casting heat treatments to achieve the required mechanical properties. By optimizing HPDC processes, manufacturers can reduce rejection rates, lower production costs, and improve the overall efficiency of their operations, contributing to the production of high-quality and cost-effective components for the automotive industry.
3. Introduction:
Vehicle fuel consumption savings have become increasingly crucial for car manufacturers. This is not only due to the tightening emissions regulations and the growing concerns among consumers about climate change, which drive demand for more sustainable vehicles, but also because it contributes to the long-term resilience of the energetic system. Moreover, in electric vehicles, the use of lightweight materials can offset the weight of power systems, such as batteries and electric motors, thereby enhancing efficiency and extending their all-electric range. Using lightweight materials may also result in a reduced need for smaller and more cost-effective batteries while maintaining the all-electric range of plug-in vehicles. Additionally, lightweight materials hold significant potential for increasing vehicle efficiency, as a mere 10% reduction in vehicle weight can result in a 6–8% fuel economy improvement. This correlation between mass reduction and fuel consumption has been demonstrated through testing conducted by the New European Driving Cycle.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
자동차 산업에서 경량화를 위해 고강도 알루미늄 부품 수요가 증가하고 있으며, 특히 고압 다이캐스팅(HPDC)이 효율적인 생산 방식으로 각광받고 있습니다. 기존 Al-Si 합금은 후열처리가 필요하지만, 최근에는 후열처리가 필요 없는(NHT) Al-Mg-Fe계 합금이 비용 및 공정 단순화 측면에서 주목받고 있습니다. 그러나 HPDC 공정에서 발생하는 기공 결함은 이러한 NHT 합금의 기계적 물성을 저해하는 주요 문제입니다.
Status of previous research:
기존의 HPDC 관련 연구는 대부분 Al-Si계 합금에 집중되어 있으며, 공정 변수가 미세조직과 인장 거동에 미치는 영향에 초점을 맞추어 왔습니다. Si-free 합금에 대한 연구는 상대적으로 부족하여, 가압 압력, 진공, 플런저 속도와 같은 핵심 공정 변수들이 Al-Mg-Fe 합금의 기공 및 기계적 특성에 미치는 영향에 대한 지식 격차가 존재했습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 주요 목적은 Al-Mg-Fe 합금의 HPDC 공정에서 특정 주조 파라미터(가압 압력, 진공, 플런저 속도)가 기공 및 기계적 특성에 미치는 영향을 조사하는 것입니다. 이를 통해 공정-구조-물성 간의 관계에 대한 새로운 통찰력을 제공하고, NHT 합금의 성능을 극대화할 수 있는 최적의 공정 조건을 찾는 것을 목표로 합니다.
Core study:
실험계획법(DoE)을 사용하여 가압 압력, 진공, 플런저 속도를 두 수준으로 변경하며 총 8가지 조건의 실험을 설계하고 수행했습니다. 각 조건에서 생산된 시편에 대해 인장 시험, X-선 CT 분석, 미세조직 분석을 실시하여 공정 변수가 기계적 물성(강도, 연신율)과 내부 기공 결함에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 상관관계를 분석했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
연구는 2³ 요인 설계를 기반으로 한 실험계획법(DoE)을 따랐습니다. 세 가지 핵심 공정 변수(가압 압력, 진공, 플런저 속도)를 각각 두 가지 수준(적용/미적용, 고속/저속)으로 설정하여 총 8개의 실험 조합을 정의했습니다. 각 실험 조건마다 여러 개의 시편을 제작하여 통계적 유의성을 확보했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
기계적 물성 측정: 만능시험기(Instron 5500R)를 사용하여 상온에서 인장 시험을 수행하고, 항복 강도, 인장 강도, 연신율을 측정했습니다.
기공 분석: GE X-Ray machine (X-Cube Compact)을 이용한 X-선 컴퓨터 단층촬영(CT)으로 시편 내부의 기공을 3차원으로 스캔하고, VGStudio MAX 3.4 소프트웨어를 사용하여 기공률, 크기, 분포 등을 정량 분석했습니다.
미세조직 분석: 시편을 절단, 연마, 에칭한 후 광학 현미경과 주사전자현미경(SEM) 및 에너지 분산형 분광법(EDS)을 사용하여 미세조직, 결정립 크기, 석출물 등을 관찰했습니다.
유동 해석: ProCAST (v. 17.0) 소프트웨어를 사용하여 다이 충전 및 응고 과정을 시뮬레이션하여 용탕의 유동 패턴과 속도 분포를 분석했습니다.
Research Topics and Scope:
연구는 상용 Al-Mg-Fe 합금(Castaduct®-42)을 대상으로 고압 다이캐스팅 공정에 국한되었습니다. 연구 범위는 세 가지 주요 공정 변수(가압 압력, 진공, 플런저 속도)가 인장 특성(강도, 연신율)과 내부 기공 결함에 미치는 영향에 초점을 맞추었습니다.
6. Key Results:
Key Results:
가압 압력(IP) 적용은 기공률을 크게 감소시키며, 항복 강도와 인장 강도를 향상시키는 가장 지배적인 요인입니다.
가압 압력과 진공을 함께 적용했을 때 연신율이 가장 높게 나타났으며, 이는 두 공정의 시너지 효과를 의미합니다.
플런저 속도는 3.0 m/s보다 2.5 m/s에서 더 낮은 기공률과 높은 연신율을 보였습니다. 이는 높은 속도에서 발생하는 난류와 가스 혼입 때문으로 분석됩니다.
공정 변수 변화에도 불구하고, 미세조직(결정립 크기, 석출물)에는 큰 변화가 관찰되지 않았습니다. 이는 기계적 물성의 향상이 주로 기공 감소에 기인함을 시사합니다.
연구된 합금 및 주조 형상에 대한 최적의 공정 조건은 2.5 m/s의 플런저 속도, 진공 보조 충전, 그리고 응고 중 가압 압력을 적용하는 조합이었습니다.
Figure List:
Figure 1. Aluminum casting containing the plain tensile specimen.
Figure 2. Set up into Computed Tomography (CT) machine.
Figure 3. Engineering Ultimate Tensile Strength (UTS) and Yield Strength (YS) of the different experiments.
Figure 4. Elongation values of the different experiments.
Figure 5. Percentage of porosity and average pore volume of the different experiments.
Figure 6. Correlation between elongation and porosity at different conditions: (a) different plunger velocities, (b) application of IP, and (c) application of vacuum.
Figure 7. CT images of plain tensile specimens from experiments 3, 4, 7, and 8.
Figure 8. Filling simulation of the tensile specimen for experiment 4.
Figure 9. Optical micrographs of samples cast under vacuum and 2.5 m/s and (a) without the application of IP and (b) with the application of IP.
Figure 10. Optical micrographs at ×200 magnifications of samples cast under vacuum and 2.5 m/s and (a) without the application of IP and (b) with the application of IP.
Figure 11. Precipitates observed in the samples (left image). The needle-like bigger and brighter ones are richer in iron (upper right spectrum); the smaller and greyer hue are richer in magnesium (bottom right spectrum).
Figure 12. Representative area of etched samples (×200) showing grain boundaries for the samples cast under vacuum and 2.5 m/s and (a) without the application of IP and (b) with the application of IP.
7. Conclusion:
본 연구는 Si-free NHT 합금의 HPDC 공정 파라미터 최적화를 통해 공정 조건, 다이 캐비티 충전 거동, 기공 형성, 그리고 최종 기계적 물성 간의 강한 상호 의존성을 밝혔습니다. 가압 압력(IP)의 적용은 기공 감소에 매우 효과적이며, 인장 강도와 연신율 모두에서 현저한 향상을 가져왔습니다. 진공과 가압 압력의 조합은 진공 밸브를 통한 효율적인 가스 배출 덕분에 훨씬 더 우호적인 연신율 결과를 낳았습니다. 플런저 속도와 관련하여, 높은 속도는 난류 및 가스 혼입 증가로 인해 특히 인장 시편의 상부 영역에서 기공률을 증가시키는 것으로 나타났습니다. 알루미늄 결정립 크기와 2차상의 특성은 공정 변수에 크게 영향을 받지 않았으므로, 관찰된 기계적 물성의 개선은 주로 기공 감소에 기인한다고 결론지을 수 있습니다. 결과적으로, 본 연구에서 조사된 특정 합금 및 주조 형상에 대해 가장 우호적인 기계적 특성은 2.5 m/s의 플런저 속도, 진공 보조 충전, 그리고 가압 압력 적용을 결합했을 때 달성되었습니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 이 연구에서 후열처리가 필요 없는(NHT) Si-free Al-Mg-Fe 합금을 특별히 선택한 이유는 무엇인가요?
A1: 이 합금은 높은 연성이 요구되는 구조용 부품에 적합하기 때문입니다. 기존 Al-Si 합금은 원하는 기계적 물성을 얻기 위해 T6와 같은 후열처리가 필수적이지만, 이 과정은 추가 비용과 에너지를 소모하고 부품의 치수 변형을 유발할 수 있습니다. Al-Mg-Fe 합금은 후열처리 없이 주조 상태 그대로 우수한 기계적 특성을 달성할 수 있어, 생산 공정을 단순화하고 비용을 절감하며 친환경적인 생산이 가능하다는 장점이 있습니다.
Q2: 가압 압력(Intensification Pressure)이 기공을 줄이는 주된 메커니즘은 무엇인가요?
A2: 가압 압력은 주로 ‘수축 기공(shrinkage porosity)’을 줄이는 데 효과적입니다. 알루미늄 용탕은 액체에서 고체로 응고하면서 부피가 약 3.5%에서 6.5%까지 감소합니다. 가압 압력은 응고가 거의 완료되는 시점에 피스톤을 통해 추가적인 압력을 가하여, 아직 굳지 않은 용탕을 수축이 발생한 영역으로 밀어 넣어 채워주는 역할을 합니다. 논문의 Figure 9에서 볼 수 있듯이, 이 과정은 내부 수축 결함을 효과적으로 제거하여 건전한 주조품을 만듭니다.
Q3: Figure 6c를 보면, 가압 압력을 적용했을 때 진공 사용 여부에 따른 기공률 차이가 크지 않습니다. 그런데도 진공이 연신율을 향상시키는 이유는 무엇인가요?
A3: 좋은 지적입니다. 전체적인 기공 ‘부피(%)’는 비슷해 보일 수 있지만, 진공은 기공의 ‘종류’와 ‘분포’에 영향을 미칩니다. 진공은 용탕이 캐비티를 채우기 전에 내부 공기를 제거하여, 용탕 혼입으로 발생하는 ‘가스 기공’ 형성을 억제합니다. 특히, CT 스캔의 해상도로는 완전히 감지하기 어려운 미세 기공(micropores) 제거에 효과적입니다. 이러한 미세 기공들은 응력 집중점으로 작용하여 균열의 시작점이 되기 때문에, 이를 제거하는 것이 연신율과 같은 연성 특성을 향상시키는 데 매우 중요합니다.
Q4: 논문에서는 높은 플런저 속도가 높은 게이트 속도로 이어진다고 언급했습니다. 그런데 왜 더 낮은 속도(2.5 m/s)가 더 좋은 결과를 낳았나요?
A4: 용탕이 조기에 응고되는 것을 막기 위해 일정 수준 이상의 충전 속도는 필요하지만, 속도가 과도하게 높아지면 오히려 해가 될 수 있습니다. 3.0 m/s와 같은 높은 플런저 속도는 게이트를 통과하며 용탕의 흐름을 매우 불안정한 난류로 만듭니다. 이 난류는 캐비티 내에 남아있는 공기나 가스를 용탕 속으로 휘감아(gas entrapment) 더 많은 가스 기공을 생성하게 됩니다. 따라서 본 연구에서는 2.5 m/s의 속도가 조기 응고를 피하면서도 난류 발생을 최소화하는 최적의 균형점이었던 것으로 분석됩니다.
Q5: 기계적 물성의 차이를 설명할 수 있는 결정립 크기와 같은 미세조직의 변화는 없었나요?
A5: 아니요, 미세조직에는 유의미한 변화가 없었습니다. 논문의 Figure 12는 서로 다른 공정 조건에서 제작된 시편들의 결정립 크기가 ASTM 기준 G=7 수준으로 거의 동일했음을 보여줍니다. 석출물의 종류나 분포 역시 큰 차이가 없었습니다. 이는 관찰된 기계적 물성(강도, 연신율)의 향상이 미세조직의 변화가 아닌, 전적으로 기공 결함의 감소 덕분이라는 강력한 증거가 됩니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
이 연구는 후열처리가 필요 없는 Al-Mg-Fe 합금의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 고압 다이캐스팅 공정 변수의 정밀한 제어가 얼마나 중요한지를 명확하게 보여주었습니다. 핵심은 가압 압력(IP)을 통해 수축 기공을 제거하고, 진공 시스템으로 가스 기공을 억제하며, 적절한 플런저 속도로 난류를 최소화하는 것입니다. 이러한 최적화된 접근 방식은 기공 결함을 극적으로 줄여, 추가적인 열처리 없이도 자동차 구조용 부품에 요구되는 높은 강도와 연신율을 달성할 수 있게 합니다.
(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.
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This content is a summary and analysis based on the paper “High-Pressure Die Casting (HPDC) Process Parameters Optimization for Al-Mg-Fe Aluminum Alloy Structural Parts Manufacturing” by “Mikel Merchán et al.”.
이 기술 요약은 Aspiyansyah 저자가 Jurnal Suara Teknik Fakultas Teknik UNMUH Pontianak에 발표한 논문 “PENGARUH PARAMETER SQUEEZE CASTING (MELT TEMPERATUR DAN DIE TEMPERATUR) TERHADAP KEKERASAN DAN MUNCULNYA CACAT PADA BENDA COR TIPIS AL-3,22%SI”을 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다.
도전 과제: 박막 Al-3.22%Si 합금의 스퀴즈 캐스팅 공정에서 발생하는 열간 균열(hot tearing)과 같은 결함을 제어하고, 원하는 기계적 특성(경도)을 확보하는 것이 주요 과제입니다.
연구 방법: 135 MPa의 압력을 가하는 스퀴즈 캐스팅 공정에서 용탕 온도(665, 775, 885°C)와 금형 온도(220, 275, 330°C)를 주요 변수로 설정하여 주조품의 결함, 밀도, 경도 변화를 분석했습니다.
핵심 발견: 용탕 및 금형 온도를 높이면 주조품의 밀도는 증가하지만, 열간 균열의 길이와 발생 가능성도 함께 증가하며 경도는 오히려 감소하는 상충 관계를 확인했습니다.
핵심 결론: 박막 Al-Si 부품의 품질은 용탕 및 금형 온도에 크게 좌우되며, 결함 발생을 최소화하고 기계적 물성을 최적화하기 위해서는 정밀한 공정 제어가 필수적입니다.
Gambar 2.1 Desain cetak
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가?
스퀴즈 캐스팅은 높은 생산성과 우수한 기계적 특성을 가진 주조품을 생산할 수 있어 경제적이고 효율적인 공법으로 알려져 있습니다. 특히 알루미늄 합금의 기공(porosity)과 같은 내부 결함을 효과적으로 억제할 수 있어 많은 산업 분야에서 주목받고 있습니다.
하지만 자동차, 전자, 항공우주 산업에서 수요가 증가하는 박막(thin-wall) 부품에 스퀴즈 캐스팅을 적용할 경우, 새로운 기술적 난관에 부딪히게 됩니다. 얇은 두께로 인해 응고 과정에서 편석(segregation)이나 열간 균열(hot tearing)과 같은 심각한 결함이 발생할 가능성이 커집니다. 이러한 결함은 제품의 신뢰성을 저하하고 생산 수율을 떨어뜨리는 주된 원인이 됩니다.
지금까지 Al-Si 합금 스퀴즈 캐스팅에 대한 연구는 많았지만, 3mm 두께의 박막 Al-3.22%Si 주조품에서 용탕 및 금형 온도가 결함 발생과 경도에 미치는 영향을 체계적으로 분석한 연구는 부족했습니다. 본 연구는 바로 이 지점에서 출발하여, 박막 부품의 품질을 결정하는 핵심 공정 변수인 온도의 영향을 규명하고 최적의 공정 조건을 찾는 것을 목표로 합니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 스퀴즈 캐스팅 공정의 핵심 변수인 용탕 온도와 금형 온도가 박막 Al-3.22%Si 주조품의 품질에 미치는 영향을 실험적으로 규명하기 위해 다음과 같이 설계되었습니다.
금형(Die) 온도: 220°C, 275°C, 330°C의 세 가지 조건으로 설정했으며, 분무기를 사용하여 가열하고 10분간 유지하여 온도를 균일하게 만들었습니다.
공정 조건: 금형에는 침식 마모를 방지하기 위해 콜로이드 흑연을 코팅했으며, 135 MPa의 압력을 30초간 유지했습니다.
분석 방법:
결함 분석: 디지털 버니어 캘리퍼스를 사용하여 매크로 균열의 총 길이를 측정하고, 광학 현미경으로 미세조직을 관찰했습니다.
밀도 측정: 진공 저울을 사용하여 주조품의 밀도를 측정했습니다.
경도 측정: 15.62kg의 하중을 가하는 비커스 경도 시험기(Vickers Hardness)를 사용했습니다.
Gambar 3.1. Cacat retak pada benda cor tipis Al-3,22%Si; (a) daerah cacat; (b) morfologi retak dan (c) porositas dan ujung retak.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 용탕 및 금형 온도 상승이 열간 균열에 미치는 영향
연구 결과, 용탕 온도와 금형 온도가 높을수록 주조품의 열간 균열 총 길이가 증가하는 경향이 명확하게 나타났습니다. 그림 3.2는 이러한 관계를 잘 보여줍니다. 예를 들어, 금형 온도가 330°C일 때 용탕 온도를 665°C에서 885°C로 높이면 균열 총 길이는 약 800mm에서 900mm 이상으로 증가했습니다.
이는 높은 온도가 응고 과정을 지연시키기 때문입니다. 응고가 느리게 진행되면 수축 및 열응력이 발생할 수 있는 시간이 길어지고, 용탕 공급(feeding)이 이를 보상하지 못할 경우 수축 기공이 형성됩니다. 이 기공은 응력이 집중되는 지점이 되어 최종적으로 열간 균열로 발전하게 됩니다.
결과 2: 온도 조건과 주조품 밀도 및 경도의 상호 관계
온도 상승은 결함 증가라는 부정적 측면 외에 긍정적인 효과도 보였습니다. 그림 3.3에서 볼 수 있듯이, 용탕 및 금형 온도가 높을수록 주조품의 밀도가 증가했습니다. 이는 높은 온도로 인한 느린 응고 속도가 더 많은 핵생성을 유도하여 미세한 덴드라이트 조직을 형성하고, 외부에서 가해진 압력이 입자 간의 결합력을 높여 치밀한 조직을 만들기 때문입니다.
반면, 경도는 온도와 반비례 관계를 보였습니다. 그림 3.4에 따르면, 용탕 온도가 665°C에서 885°C로 증가함에 따라 비커스 경도(VHN)는 전반적으로 감소했습니다. 가장 높은 경도는 가장 낮은 용탕 온도(665°C)와 금형 온도(220°C) 조합에서 얻어졌습니다. 연구진은 이를 실리콘(Si) 조직의 형태 변화로 설명합니다. 낮은 온도에서는 두꺼운 조각 형태의 실리콘이 형성되어 높은 경도를 나타내지만, 높은 온도에서는 미세한 조각 형태의 실리콘이 형성되어 경도가 낮아지는 것으로 분석되었습니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구는 용탕 및 금형 온도가 박막 주조품의 균열, 밀도, 경도에 직접적인 영향을 미치는 상충 관계를 보여줍니다. 밀도를 높이기 위해 온도를 올리면 균열 발생 위험과 경도 저하를 감수해야 하므로, 목표 품질에 맞는 최적의 온도 “공정 윈도우(process window)”를 설정하는 것이 중요합니다.
품질 관리팀: 논문의 그림 3.2와 그림 3.4 데이터는 특정 공정 온도 조건이 균열 길이와 경도에 미치는 영향을 정량적으로 보여줍니다. 이는 온도 변수에 기반한 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나 공정 이탈의 원인을 분석하는 데 유용한 근거가 될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 박막 부품 설계 시, 스퀴즈 캐스팅 공정의 열적 민감성을 반드시 고려해야 합니다. 특정 부위의 두께 변화가 응고 과정 중 열응력 집중을 유발하여 균열의 시작점이 될 수 있음을 인지하고, 초기 설계 단계에서부터 주조성을 고려한 설계를 진행하는 것이 중요합니다.
논문 상세 정보
PENGARUH PARAMETER SQUEEZE CASTING (MELT TEMPERATUR DAN DIE TEMPERATUR) TERHADAP KEKERASAN DAN MUNCULNYA CACAT PADA BENDA COR TIPIS AL-3,22%SI
1. 개요:
제목: PENGARUH PARAMETER SQUEEZE CASTING (MELT TEMPERATUR DAN DIE TEMPERATUR) TERHADAP KEKERASAN DAN MUNCULNYA CACAT PADA BENDA COR TIPIS AL-3,22%SI (스퀴즈 캐스팅 파라미터(용탕 온도 및 금형 온도)가 박막 Al-3.22%Si 주조품의 경도 및 결함 발생에 미치는 영향)
저자: Aspiyansyah
발표 연도:
학술지/학회: Jurnal Suara Teknik Fakultas Teknik UNMUH Pontianak
본 연구는 스퀴즈 캐스팅 공정 파라미터(용탕 온도 및 금형 온도)가 박막 Al-3.22%Si 주조품의 경도 및 결함 발생 가능성에 미치는 영향을 파악하는 것을 목표로 한다. 스퀴즈 캐스팅은 135 MPa의 압력을 가하는 유압 프레스를 사용했다. 재료 용해는 도가니로를 사용했으며, K-타입 열전대를 사용하여 주조 온도를 측정했다. 금형 온도는 220, 275, 330°C를, 용탕 온도는 665, 775, 885°C를 적용했다. 결함 관찰은 매크로 및 마이크로 단위로 수행되었다. 열간 균열 길이와 주조품 밀도는 버니어 캘리퍼스와 진공 저울을 사용하여 측정했다. 열간 균열 및 주조품의 미세 구조 변화는 광학 현미경을 사용하여 정성적으로 관찰했다. 용탕 및 금형 온도가 증가하면 열간 균열 길이, 균열 지수, 주조품 밀도가 증가하고 경도는 감소했다. 최상의 스퀴즈 캐스팅 제품 품질 지수는 용탕 온도 775°C와 금형 온도 330°C에서 얻어졌다.
3. 서론:
스퀴즈 캐스팅 공정은 적용이 용이하고, 경제적이며, 원자재 사용이 효율적이고, 연속 사이클을 통해 높은 생산성을 달성할 수 있는 주조 방법이다. 이 공정은 단조품과 유사한 물리적 특성을 가진 주조품을 생산할 수 있으며, 기계적 성질을 향상시키고, 결정립을 미세화하며, 특히 알루미늄 및 마그네슘 기반 합금에서 우수한 표면 품질을 제공한다. 스퀴즈 캐스팅 공정은 주조품의 기공 결함 수를 줄일 수 있다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
스퀴즈 캐스팅은 고품질 주조품을 생산하는 효율적인 방법이지만, 박막(3mm) Al-Si 합금에 적용할 경우 열간 균열과 같은 결함이 발생하는 문제가 있다.
이전 연구 현황:
Al-Si 합금의 스퀴즈 캐스팅에 대한 다양한 연구가 있었으나, 3mm 두께의 박막 Al-3.22%Si 주조품에서 공정 변수가 결함과 경도에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다.
연구 목적:
스퀴즈 캐스팅 공정 변수(용탕 온도, 금형 온도)가 박막 Al-3.22%Si 주조품의 경도, 결함 발생 가능성, 균열 길이, 균열 지수, 밀도에 미치는 영향을 파악하고, 균열이 없는 최적의 주조품을 얻기 위한 온도 조합을 결정하는 것이다.
핵심 연구:
용탕 온도(665, 775, 885°C)와 금형 온도(220, 275, 330°C)를 변화시키면서 135 MPa의 압력으로 스퀴즈 캐스팅을 수행하고, 그 결과로 얻어진 주조품의 기계적, 물리적 특성 변화를 분석했다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
용탕 온도와 금형 온도를 독립 변수로 설정하고, 이 변수들이 주조품의 균열 길이, 밀도, 경도(종속 변수)에 미치는 영향을 평가하는 실험적 연구 설계를 채택했다.
데이터 수집 및 분석 방법:
균열 측정: 디지털 버니어 캘리퍼스로 매크로 균열의 총 길이를 측정.
밀도 측정: 진공 저울을 사용하여 밀도 측정.
미세구조 분석: 광학 현미경을 사용하여 균열 끝단과 주조품의 미세구조를 정성적으로 분석.
경도 측정: 15.62kg 하중의 비커스 경도 시험기를 사용.
연구 주제 및 범위:
연구는 Al-3.22%Si 합금을 사용한 박막 스퀴즈 캐스팅에 국한되며, 주요 연구 주제는 용탕 및 금형 온도가 결함(열간 균열) 발생과 경도에 미치는 영향이다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
용탕 및 금형 온도가 증가할수록 열간 균열의 총 길이는 증가한다.
용탕 및 금형 온도가 증가할수록 주조품의 밀도는 증가한다.
용탕 및 금형 온도가 증가할수록 주조품의 경도는 감소한다.
최대 경도는 가장 낮은 용탕 온도(665°C)와 금형 온도(220°C)에서 나타났다.
최적의 품질 지수는 용탕 온도 775°C와 금형 온도 330°C에서 얻어졌다.
Gambar 3.4 Hubungan kekerasan terhadap temperatur tuang
그림 목록:
Gambar 2.1 Desain cetak
Gambar 3.1. Cacat retak pada benda cor tipis Al-3,22%Si; (a) daerah cacat; (b) morfologi retak dan (c) porositas dan ujung retak.
Gambar 3.2 Panjang total retak sebagai fungsi temperatur tuang dan cetakan.
Gambar 3.3. Densitas sebagai fungsi temperatur cetakan dan tuang
Gambar 3.4 Hubungan kekerasan terhadap temperatur tuang
7. 결론:
스퀴즈 캐스팅 공정에서 용탕 온도를 665-885°C 범위에서 높이면 균열 길이, 균열 지수, 주조품 밀도가 증가하고 경도는 감소한다.
스퀴즈 캐스팅 공정에서 금형 온도를 220-330°C 범위에서 높이면 균열 길이, 균열 지수, 주조품 밀도가 증가하고 경도는 감소한다.
최상의 스퀴즈 캐스팅 제품 품질 지수는 실리콘 함량 6.04%, 용탕 온도 775°C, 금형 온도 330°C에서 얻어졌다. (주: 논문 결론의 ‘실리콘 함량 6.04%’는 본문 소재인 3.22%Si와 달라 오기로 추정됨)
8. 참고 문헌:
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Yang, L.J., 2003, “The Effect of Casting Temperature on The Properties of Squeeze Cast Aluminum And Zinc Alloys”, Journal of Materials Processing Technology, vol. 140, pp. 391-396.
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전문가 Q&A: 주요 질문과 답변
Q1: 이 연구에서 135 MPa라는 높은 압력을 사용한 이유는 무엇인가요?
A1: 135 MPa의 높은 압력은 스퀴즈 캐스팅 공정의 핵심 요소입니다. 이 압력은 용탕이 금형의 미세한 부분까지 완벽하게 채우도록 돕고, 응고 과정에서 발생하는 수축 기공을 효과적으로 억제하는 역할을 합니다. 또한, 높은 압력은 용탕 공급(feeding)을 촉진하여 조직을 치밀하게 만들고, 결과적으로 주조품의 기계적 특성을 향상시키는 데 기여합니다.
Q2: 온도가 높을수록 밀도는 증가하는데 균열은 더 많이 발생하는 결과가 나왔습니다. 이는 모순적으로 보이지 않나요?
A2: 이는 두 가지 상반된 메커니즘이 동시에 작용하기 때문입니다. 높은 온도는 용탕의 유동성을 향상시키고 압력 전달을 용이하게 하여 더 치밀한 조직(높은 밀도)을 만드는 데 유리합니다. 하지만 동시에 응고 시간을 지연시켜, 응고가 완료되기 전까지 더 큰 열 수축과 응력이 누적될 시간을 줍니다. 만약 이 응력이 용탕 공급으로 해소되지 못하면, 오히려 열간 균열 발생 가능성은 더 커지게 됩니다. 즉, 밀도 향상 효과와 균열 발생 위험 사이의 트레이드오프(trade-off) 관계가 존재하는 것입니다.
Q3: 온도에 따라 실리콘(Si) 조직 형태가 어떻게 변하여 경도에 영향을 미쳤나요?
A3: 논문에 따르면, 온도 조건은 Al-Si 합금의 미세조직, 특히 실리콘의 형태에 영향을 미칩니다. 상대적으로 낮은 온도(665°C)에서는 두꺼운 조각(thick flake) 형태의 실리콘이 형성되어 높은 경도를 나타냈습니다. 반면, 높은 온도(775°C, 885°C)에서는 더 미세한 조각(fine flake) 형태의 실리콘이 형성되었고, 이것이 경도 저하의 원인으로 분석되었습니다.
Q4: 결론에서 언급된 “최상의 품질 지수(quality index)”는 어떻게 결정되었나요?
A4: 논문은 용탕 온도 775°C와 금형 온도 330°C에서 최상의 품질 지수를 얻었다고 결론 내렸지만, 이 지수를 계산하는 데 사용된 구체적인 공식이나 평가 기준은 명시하지 않았습니다. 일반적으로 이러한 지수는 균열 길이 최소화, 목표 밀도 및 경도 달성 등 여러 품질 요소를 종합적으로 고려하여 결정됩니다. 따라서 이 조건이 결함과 기계적 물성 간의 가장 이상적인 균형점을 나타내는 것으로 해석할 수 있습니다.
Q5: 연구에서 열간 균열 외에 다른 결함도 관찰되었나요?
A5: 네, 그림 3.1에서 볼 수 있듯이 열간 균열 주변에서 기공(porosity)이 관찰되었습니다. 논문은 기공이 열간 균열로 변형(transform)되고 발전한다고 설명합니다. 이는 응고 과정에서 발생한 미세한 수축 기공들이 응력 집중 부위가 되어 서로 연결되면서 거시적인 균열로 성장하는 과정을 시사합니다. 연구의 정량적 분석은 균열 길이에 초점을 맞추었지만, 기공이 균열의 주요 원인임을 보여줍니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 박막 Al-Si 합금의 스퀴즈 캐스팅 공정에서 용탕 및 금형 온도가 제품 품질에 미치는 복합적인 영향을 명확히 보여주었습니다. 높은 온도는 밀도를 향상시키는 긍정적 효과가 있지만, 동시에 열간 균열 발생을 촉진하고 경도를 저하시키는 부정적 결과를 초래합니다. 이는 고품질의 박막 주조품을 생산하기 위해서는 단순히 하나의 변수만 제어하는 것이 아니라, 여러 공정 변수 간의 상호작용을 이해하고 최적의 균형점을 찾는 것이 얼마나 중요한지를 시사합니다.
결함 없는 고품질 부품 생산을 위해서는 775°C의 용탕 온도와 330°C의 금형 온도와 같은 최적의 공정 윈도우를 찾는 노력이 필수적입니다.
(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.
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이 콘텐츠는 “Aspiyansyah”의 논문 “PENGARUH PARAMETER SQUEEZE CASTING (MELT TEMPERATUR DAN DIE TEMPERATUR) TERHADAP KEKERASAN DAN MUNCULNYA CACAT PADA BENDA COR TIPIS AL-3,22%SI”을 기반으로 요약 및 분석한 자료입니다.
이 기술 요약은 G. Mahendramani와 N. Lakshmana Swamy가 저술하여 Indian Welding Journal (2016)에 발표한 논문 “Effect of Root opening on Distortion of Butt-Joints in Submerged Arc Welding”을 기반으로 합니다. STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.
도전 과제: 강교나 선박 제조 시 얇은 판재의 맞대기 용접은 필연적으로 왜곡, 잔류 응력, 구조적 강도 저하를 유발합니다.
연구 방법: 서브머지드 아크 용접(SAW)을 사용하여 일정한 입열량 조건에서 루트 간격(0mm, 1mm, 2mm)이 맞대기 이음의 각변형, 횡수축, 종수축에 미치는 영향을 실험적으로 조사했습니다.
핵심 발견: 루트 간격을 늘리면 각변형은 감소하지만, 횡수축과 종수축은 오히려 증가하는 상반된 관계를 보였습니다.
핵심 결론: 루트 간격은 용접 왜곡의 특정 유형을 제어하는 핵심 변수이며, 제품의 요구 사양에 따라 최적의 값을 선택하는 것이 중요합니다.
도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
용접은 가장 보편적인 금속 접합 방법이지만, 용접 왜곡이라는 복잡한 문제를 항상 동반합니다. 용접 중 발생하는 급격한 가열 및 냉각 사이클은 용접부와 그 주변 모재에 불균일한 열 변형을 일으킵니다. 이로 인해 소성 변형이 발생하고 냉각 후 재료가 수축하면서 굽힘, 좌굴 등 다양한 형태의 왜곡이 나타납니다.
이러한 용접 왜곡은 단순히 부품의 설계 치수와 형상을 벗어나는 문제를 넘어섭니다. 과도한 왜곡은 부품 간의 조립 불량을 야기하고, 압축 하중을 받는 구조 부재의 좌굴 강도를 감소시키며, 예측하지 못한 잔류 응력을 발생시켜 구조물의 전체적인 강도와 신뢰성을 저하시킵니다. 특히 강교, 선박 패널 등 대형 구조물 제조에서 이러한 치수 부정확성은 막대한 수정 비용을 초래하거나 때로는 수정 자체가 불가능한 상황을 만들기도 합니다. 따라서 왜곡을 예측하고 제어하는 기술은 제작 비용을 절감하고 더 신뢰성 있는 용접 구조물을 만드는 데 필수적입니다.
Fig. 1 – Submerged Arc Welding equipment used in the fabrication
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 용접 왜곡에 영향을 미치는 핵심 변수 중 하나인 ‘루트 간격(Root Opening)’의 효과를 규명하기 위해 체계적인 실험을 설계했습니다.
기본 재료 및 용접 공정: 상업적으로 이용 가능한 연강(mild steel)을 모재로 사용했으며, 용접 공정으로는 서브머지드 아크 용접(SAW)을 채택했습니다.
소모품: 직경 2.5mm의 저망간 구리 코팅된 EL8 등급 전극 와이어와 입자 크기 0.25~2.0mm의 알루미네이트-루틸계 플럭스를 사용했습니다.
이음 설계 및 변수: 실험은 세 가지 주요 맞대기 이음 형태(단일 V-그루브, 베벨 그루브, 이중 V-그루브)에 대해 수행되었습니다. 각 이음 형태 내에서 루트 간격(0mm, 1mm, 2mm), 목 두께(5mm, 7mm), 포함 각도(30°, 60°) 등의 변수를 조합하여 총 30개의 시편을 제작했습니다.
용접 조건: 모든 실험은 전류 350A, 전압 22V, 용접 속도 0.25m/min의 일정한 입열량 조건에서 단일 패스로 진행되었습니다.
측정 방법: 각변형은 3차원 측정기(3D Coordinate Measuring Machine)를 사용하여 사인 바 원리로 측정했으며, 횡수축 및 종수축은 디지털 버니어 캘리퍼스와 다이얼 게이지를 이용해 용접 전후의 치수 변화를 측정했습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 루트 간격 증가에 따른 각변형의 감소
실험 결과, 루트 간격과 각변형 사이에는 뚜렷한 반비례 관계가 관찰되었습니다. 루트 간격을 늘릴수록 각변형의 크기는 감소했습니다.
단일 V-그루브 및 베벨 그루브 이음: 논문의 그림 5, 6, 7, 8에서 볼 수 있듯이, 목 두께나 그루브 각도와 관계없이 루트 간격이 0mm에서 2mm로 증가함에 따라 각변형은 일관되게 감소했습니다. 연구진은 이를 루트 간격 증가로 인해 용접 너깃이 이음 두께 방향으로 더 깊게 침투하기 때문으로 분석했습니다. 이 깊은 용입은 두께 방향의 횡수축 분포를 변화시켜 결과적으로 각변형을 줄이는 효과를 가져옵니다.
이중 V-그루브 이음: 반면, 그림 9에서 보듯이 이중 V-그루브 이음에서는 루트 간격 변화에 따른 각변형이 거의 발생하지 않았습니다. 이는 한쪽 면의 용접으로 인해 발생하는 각변형이 반대쪽 면의 용접으로 인해 거의 상쇄되기 때문입니다.
결과 2: 루트 간격 증가에 따른 수축량의 증가
각변형과는 반대로, 횡수축과 종수축은 루트 간격이 증가할수록 함께 증가하는 경향을 보였습니다.
횡수축:그림 10, 11, 12, 13은 모든 이음 조건에서 루트 간격이 커질수록 횡수축이 증가함을 보여줍니다. 이는 루트 간격이 넓어지면 그루브를 채우기 위해 더 많은 양의 용접 금속이 필요하게 되고, 이 금속이 응고하면서 더 크게 수축하기 때문입니다.
종수축:그림 15, 16, 17, 18에 따르면 종수축 역시 루트 간격에 따라 소폭 증가했습니다. 그러나 종수축의 증가량은 횡수축에 비해 상대적으로 작았습니다. 이는 용접선 방향으로 주변 모재가 가하는 구속력이 횡방향보다 훨씬 크기 때문입니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 이 연구는 루트 간격 조정이 각변형을 제어하는 효과적인 수단임을 시사합니다. 각변형 최소화가 최우선 목표라면, 본 연구 조건에서는 2mm의 루트 간격을 적용하는 것이 유리할 수 있습니다. 반면, 전체적인 수축량을 줄여야 한다면 0mm 루트 간격이 더 나은 선택입니다.
품질 관리팀: 논문의 데이터는 루트 간격에 따라 각변형과 수축량 사이에 명확한 상충 관계(trade-off)가 있음을 보여줍니다. [그림 5]와 [그림 10]을 비교하면, 각변형이 가장 작은 조건(2mm 루트 간격)에서 횡수축은 가장 크다는 것을 알 수 있습니다. 이는 새로운 품질 검사 기준을 수립할 때 어떤 유형의 왜곡을 더 엄격하게 관리할지 결정하는 데 중요한 근거가 될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 이음부 설계 단계에서 왜곡을 최소화할 수 있는 중요한 단서를 제공합니다. 특히, 각변형이 치명적인 영향을 미치는 구조물이라면, 제작 공정이 허용하는 한 이중 V-그루브 이음을 채택하는 것이 매우 효과적인 왜곡 제어 전략이 될 수 있습니다.
논문 상세 정보
Effect of Root opening on Distortion of Butt-Joints in Submerged Arc Welding
1. 개요:
제목: Effect of Root opening on Distortion of Butt-Joints in Submerged Arc Welding
강교 제조 시 발생하는 치수 차이는 종종 얇은 판재의 맞대기 이음에서 용접 변형으로 인해 발생한다. 용접 이음부 및 그 주변 구조물의 왜곡, 잔류 응력, 강도 저하 문제는 조선 산업 및 기타 유사 제조 산업에서 주요 관심사이다. 용접 공정으로 인해 유발되는 다양한 왜곡과 이러한 왜곡의 억제는 더 높은 잔류 응력을 초래할 수 있다. 선박 패널의 왜곡 예측은 치수 관리 관점에서 매우 중요하다. 이러한 관점에서, 본 연구는 맞대기 이음의 횡수축, 종수축 및 각변형에 대한 루트 간격의 영향을 조사했다. 실험적 조사는 일정한 입열량에 대해 0mm, 1mm, 2mm의 루트 간격을 사용하여 서브머지드 아크 용접으로 수행되었다. 횡수축 및 종수축은 루트 간격이 증가함에 따라 증가하지만, 각변형은 감소한다.
3. 서론:
용접은 가장 빈번하게 사용되는 금속 접합 방법이며, 용접 왜곡이라는 복잡한 문제는 반드시 극복해야 할 장애물이다. 용접 중 가열 및 냉각 사이클 동안 용접 금속과 모재 영역에 열 변형이 발생한다. 가열 중 발생하는 변형은 소성 변형을 동반한다. 이 변형으로 인한 응력들이 결합하고 반응하여 재료의 수축을 유발한다. 수축 패턴에 따라 굽힘, 좌굴, 회전과 같은 다양한 구조적 변형이 발생하며, 이러한 변형을 용접 왜곡이라고 한다. 왜곡은 용접의 피할 수 없는 결과이며, 용접 후 부품의 설계 치수 및 형상에서 바람직하지 않은 편차이다. 왜곡 현상의 근본 원인은 용접부 주변 영역의 불균일한 소성 변형과 냉각 중 용접 금속 및 소성 영역의 수축이다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
강교, 선박 등 대형 구조물 제조 시 얇은 판재의 맞대기 용접에서 발생하는 왜곡은 치수 부정확성, 잔류 응력, 구조적 강도 저하 등 심각한 문제를 야기한다.
이전 연구 현황:
과거 많은 연구들이 그루브 형상, 구속 정도, 용접 순서 등 다양한 변수가 왜곡에 미치는 영향을 조사해왔다. 외부 구속, 예열, 보조 가열 등 왜곡을 최소화하기 위한 여러 기술이 개발되었으나, 루트 간격이 각변형, 횡수축, 종수축에 미치는 영향에 대한 체계적인 연구가 필요했다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 서브머지드 아크 용접(SAW)을 이용한 맞대기 이음에서 루트 간격(root opening)이 각변형, 횡수축, 종수축에 미치는 영향을 실험적으로 규명하는 것이다.
핵심 연구 내용:
단일 V-그루브, 베벨 그루브, 이중 V-그루브 맞대기 이음에 대해 루트 간격을 0mm, 1mm, 2mm로 변화시키면서 용접을 수행하고, 각 조건에서 발생하는 세 가지 유형의 왜곡(각변형, 횡수축, 종수축)을 정량적으로 측정하고 분석했다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
다양한 이음 형상(단일 V, 베벨, 이중 V), 목 두께(5mm, 7mm), 그루브 각도(15°, 30°, 60°) 조건에서 루트 간격(0, 1, 2mm)을 주요 변수로 설정한 실험적 연구 설계를 채택했다.
데이터 수집 및 분석 방법:
3차원 측정기를 사용하여 용접 전후 시편의 높이 변화를 측정하여 각변형을 계산했다. 디지털 버니어 캘리퍼스와 다이얼 게이지를 사용하여 시편 중앙부에서 용접 전후의 폭과 길이 변화를 측정하여 최대 횡수축 및 종수축 값을 도출했다.
연구 주제 및 범위:
연구는 연강 판재의 서브머지드 아크 용접 맞대기 이음에 국한된다. 주요 연구 주제는 일정한 입열량 조건에서 루트 간격 변화가 세 가지 주요 왜곡 형태에 미치는 영향을 분석하는 것이다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
루트 간격이 증가함에 따라 단일 V-그루브 및 베벨 그루브 이음의 각변형은 감소한다.
이중 V-그루브 이음에서는 루트 간격 변화에 따른 각변형이 거의 발생하지 않는다.
모든 이음 형태에서 루트 간격이 증가함에 따라 횡수축과 종수축은 증가한다.
종수축의 증가폭은 모재의 강한 구속으로 인해 횡수축보다 작다.
각변형을 최소화하기 위해서는 2mm 루트 간격이 유리하며, 수축을 최소화하기 위해서는 0mm 루트 간격이 유리하다.
Fig. 5 – Variation of angular distortion with root opening for 5 mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
그림 목록:
Fig. 1 – Submerged Arc Welding equipment used in the fabrication
Fig. 2 – Single V-groove butt joint
Fig. 3: Bevel-groove butt joint
Fig. 4 : Double V-groove butt joint
Fig. 5 – Variation of angular distortion with root opening for 5 mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig. 6 – Variation of angular distortion with root opening for 7 mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig. 7 – Variation of angular distortion with root opening for 5 mm Throat Thickness (TT) in bevel -groove butt joints
Fig. 8 – Variation of angular distortion with root opening for 7 mm Throat Thickness (TT) in bevel -groove butt joints
Fig. 9 – Variation of angular distortion with root opening in double V-groove butt joints
Fig. 10 – Variation of transverse shrinkage with root opening for 5 mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig. 11 – Variation of transverse shrinkage with root opening for 7 mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig 12 – Variation of transverse shrinkage with root opening for 5 mm Throat Thickness (TT) in bevel groove butt joints
Fig. 13 – Variation of transverse shrinkage with root opening for 7 mm Throat Thickness (TT) in bevel groove butt joints
Fig. 14 – Variation of transverse shrinkage with root opening in double V-groove butt joints
Fig. 15 – Variation of longitudinal shrinkage with root opening for 5-mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig. 16 – Variation of longitudinal shrinkage with root opening for 7-mm Throat Thickness (TT) in single V-groove butt joints
Fig. 17 – Variation of longitudinal shrinkage with root opening for 5-mm Throat Thickness (TT) in bevel groove butt joints
Fig. 18 – Variation of longitudinal shrinkage with root opening for 7-mm Throat Thickness (TT) in bevel groove butt joints
Fig. 19 – Variation of longitudinal shrinkage with root opening in double V- groove butt joints
7. 결론:
실험 결과는 얇은 판재 제작 시 발생하는 각변형, 횡수축, 종수축을 설계자가 고려하는 데 매우 유용한 정보를 제공한다. 루트 간격이 증가함에 따라 용접부의 깊은 용입으로 인해 단일 V-그루브 및 베벨 그루브 맞대기 이음의 각변형은 감소한다. 양면 용접이 이루어지는 이중 V-그루브 이음에서는 각변형의 변화가 매우 작고 유의미하지 않다. 가장 작은 각변형은 2mm 루트 간격에서 얻어졌다. 반면, 횡수축과 종수축은 루트 간격이 증가함에 따라 증가하는데, 이는 더 많은 양의 용접 금속이 응고 시 더 많이 수축하기 때문이다. 횡수축의 변화는 유의미하지만, 종수축의 변화는 주변 모재의 강한 구속으로 인해 상대적으로 작다. 가장 작은 횡수축 및 종수축은 0mm 루트 간격 시편에서 관찰되었다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 이 연구에서 왜 서브머지드 아크 용접(SAW)을 선택했나요?
A1: 논문에서 명시적으로 밝히지는 않았지만, SAW는 강교나 선박 건조와 같이 두꺼운 판재의 긴 직선 용접에 널리 사용되는 고능률 용접법입니다. 이러한 공정에서는 높은 입열량으로 인해 왜곡 제어가 매우 중요해지므로, 산업적으로 널리 쓰이는 SAW 공정에서 왜곡의 주요 원인 중 하나인 루트 간격의 영향을 분석하는 것은 실용적인 가치가 매우 큽니다.
Q2: 이중 V-그루브 이음에서 각변형이 거의 발생하지 않는 메커니즘은 무엇인가요?
A2: 논문 5페이지의 설명에 따르면, 이중 V-그루브 이음은 용접이 양면에서 대칭적으로 이루어지기 때문입니다. 한쪽 면을 용접할 때 발생하는 각변형(판재가 한쪽으로 휘는 현상)이 반대쪽 면을 용접하면서 거의 완벽하게 상쇄됩니다. 열과 용가재가 대칭적으로 적용되기 때문에 전체적인 굽힘 모멘트가 균형을 이루어 각변형이 억제되는 것입니다.
Q3: 종수축이 횡수축에 비해 루트 간격 변화에 덜 민감한 이유는 무엇입니까?
A3: 논문 7페이지에서 그 이유를 설명하고 있습니다. 종수축은 용접선을 따라 발생하는 수축인데, 이 방향으로는 아직 용접되지 않은 광범위한 모재가 강력한 구속력을 제공합니다. 즉, 용접부가 길이 방향으로 줄어들려는 힘을 주변의 차갑고 강한 모재가 꽉 붙잡고 있기 때문에 변형이 작습니다. 반면 횡수축 방향으로는 구속력이 상대적으로 약해 더 자유롭게 수축할 수 있습니다.
Q4: 이 결과를 바탕으로 현장 엔지니어가 직면하게 될 현실적인 트레이드오프(trade-off)는 무엇인가요?
A4: 결론부에 명확히 나타나 있듯이, 엔지니어는 ‘각변형’과 ‘수축량’ 사이에서 우선순위를 정해야 합니다. 조립 정밀도를 위해 각변형을 최소화해야 한다면 루트 간격을 2mm로 넓히는 것이 좋지만, 이 경우 부품의 전체적인 치수 변화(수축)는 커집니다. 반대로, 부품의 전체 길이와 폭 치수 유지가 더 중요하다면 루트 간격 없이(0mm) 용접해야 하지만, 이때는 상당한 각변형을 감수해야 합니다.
Q5: 그루브 각도(예: 30° vs 60°)는 왜곡에 어떤 영향을 미칩니까?
A5: 논문 6페이지와 8페이지의 내용을 종합하면, 그루브 각도 역시 상충 관계를 보입니다. 6페이지에 따르면, 작은 그루브 각도(예: 30°)에서 더 큰 각변형이 관찰되었습니다. 하지만 8페이지에서는, 큰 그루브 각도(예: 60°)는 더 많은 용접 금속을 필요로 하므로 결과적으로 더 큰 횡수축 및 종수축을 유발한다고 설명합니다. 따라서 설계자는 루트 간격뿐만 아니라 그루브 각도 역시 목표로 하는 왜곡 제어 유형에 맞춰 신중하게 선택해야 합니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 서브머지드 아크 용접에서 루트 간격이라는 단일 변수가 각변형과 수축이라는 두 가지 주요 왜곡에 상반된 영향을 미친다는 사실을 명확히 보여주었습니다. 루트 간격을 늘리면 각변형은 줄어들지만 수축은 증가하며, 그 반대도 마찬가지입니다. 이러한 발견은 용접 공정에서 발생하는 복잡한 물리 현상을 이해하고, 최종 제품의 품질 요구사항에 맞춰 공정 변수를 최적화하는 것이 얼마나 중요한지를 다시 한번 일깨워 줍니다.
정확한 용접 왜곡 예측과 제어는 더 이상 경험에만 의존할 수 없는 영역입니다. STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 바탕으로 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보십시오.
(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.
연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
저작권 정보
이 콘텐츠는 “G. Mahendramani”와 “N. Lakshmana Swamy”가 저술한 논문 “Effect of Root opening on Distortion of Butt-Joints in Submerged Arc Welding”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Shuxin Dong 외 저자가 Materials Transactions (2010)에 발표한 논문 “Cold Crack Criterion for ADC12 Aluminum Alloy Die Casting”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: ADC12 냉간 균열
Secondary Keywords: 알루미늄 합금, 다이캐스팅, 주조 결함, 파단 변형률, 열응력 해석, 시뮬레이션
Executive Summary
도전 과제: 자동차 산업에서 요구되는 박벽, 고정밀 알루미늄 다이캐스팅 부품의 냉간 균열 발생을 기존 시뮬레이션 기술로 정확히 예측하는 데 한계가 있었습니다.
연구 방법: 실제 다이캐스팅 실험을 통해 냉간 균열을 재현하고, 온도에 따른 ADC12 합금의 파단 변형률을 측정했으며, 열응력 시뮬레이션을 통해 주조 공정 중 발생하는 변형률을 분석했습니다.
핵심 돌파구: ADC12 합금의 파단 변형률이 특정 온도(연성 임계 온도, Tc, 약 573K)에서 급격히 변하는 특성을 발견하고, 이 온도 이하에서 누적되는 소성 변형률(εc)이 균열 발생의 핵심 지표임을 규명했습니다.
핵심 결론: 시뮬레이션을 통해 계산된 누적 소성 변형률(εc)이 재료의 저온 파단 변형률을 초과하는지 여부로 ADC12 다이캐스팅의 냉간 균열 발생을 정확하게 예측할 수 있는 새로운 기준을 제시했습니다.
Fig. 1 Die casting for crack experiment.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가
자동차 산업의 경량화 및 고강도 요구에 따라 알루미늄 다이캐스팅 부품의 생산은 계속 증가하고 있습니다. 특히, 더 얇은 벽과 높은 치수 정밀도가 요구되면서 이전에는 심각한 문제로 간주되지 않았던 ‘냉간 균열(Cold Crack)’이 주요한 품질 문제로 대두되었습니다. 냉간 균열은 응고가 완료된 후 냉각 과정에서 금형이나 인서트의 구속에 의해 발생하는 결함입니다.
기존의 열응력 시뮬레이션 기술은 발전해왔지만, 냉간 균열의 발생을 정확하게 예측하는 데는 여전히 어려움이 있었습니다. 이는 수백 도에 이르는 넓은 온도 범위에서 냉각이 진행되는 동안 재료의 기계적 물성(극한 강도, 파단 변형률 등)이 급격히 변하기 때문에 어떤 조건에서 균열이 발생하는지에 대한 명확한 기준이 없었기 때문입니다. 따라서 이러한 결함을 사전에 방지하기 위해, 균열 형성 메커니즘에 기반한 신뢰도 높은 예측 기술의 개발이 시급한 과제였습니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅에서 발생하는 냉간 균열의 형성 조건을 명확히 하기 위해 실험과 시뮬레이션을 병행하는 체계적인 접근법을 사용했습니다.
Fig. 2 Die casting for tensile test specimens.
냉간 균열 재현 실험: 원통형 캐비티 내부에 2개의 SUS304 스테인리스강 인서트 링을 설치한 금형을 사용했습니다. 의도적으로 균열을 발생시키기 위해 두 링 사이의 간격을 1mm에서 5mm까지 변경하며 다이캐스팅을 수행했습니다. 또한, 균열 발생 시점을 감지하기 위해 인서트 링 내벽에 고온 스트레인 게이지를 부착했습니다.
기계적 물성 측정: 실제 주조품과 동일한 조건으로 제작된 ADC12 합금 시편을 사용하여 상온(298K)부터 고상선 온도 근처(773K)까지 총 7개의 다른 온도에서 인장 시험을 수행했습니다. 이를 통해 온도 변화에 따른 파단 변형률의 의존성을 정밀하게 측정했습니다.
열응력 시뮬레이션: 상용 구조 해석 소프트웨어인 MSC.MARC를 사용하여 주조 공정의 응고 및 열응력 해석을 수행했습니다. 시뮬레이션에는 실험에서 측정한 ADC12 합금 및 SUS304 링의 온도 의존적 물성 데이터를 적용하여, 주조품 내부에 발생하는 등가 소성 변형률(equivalent plastic strain)의 변화를 추적했습니다.
Fig. 5 Crack of ADC12 die casting.
핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터
발견 1: 연성의 임계 온도(Tc) 발견: ADC12 합금 파단 변형률의 전환점
ADC12 합금의 온도별 인장 시험 결과, 파단 변형률은 특정 온도를 기점으로 급격하게 변하는 독특한 특성을 보였습니다. 그림 8에서 볼 수 있듯이, 파단 변형률은 상온에서 약 600K 근처까지는 낮은 값을 유지하며 큰 변화가 없다가, 그 이상의 온도에서는 급격히 증가했습니다. 연구진은 이 변곡점에 해당하는 온도를 ‘연성의 임계 온도(Critical temperature to the ductility, Tc)’로 정의했으며, 본 연구에 사용된 ADC12 합금의 경우 약 573K였습니다. 이 발견은 냉간 균열이 발생하는 온도 영역을 특정하는 중요한 단서가 되었습니다.
발견 2: 새로운 냉간 균열 예측 기준: 임계 온도(Tc) 이하의 누적 변형률(εc)이 핵심
연구진은 Tc 발견에 착안하여 새로운 냉간 균열 발생 기준을 제시했습니다. 즉, 주조품의 전체 냉각 과정에서 발생하는 총 변형률이 아니라, 임계 온도(Tc) 이하로 냉각될 때 누적되는 등가 소성 변형률(본 논문에서는 ‘εc’로 명명)이 균열 발생을 좌우한다는 것입니다.
시뮬레이션 결과, 균열이 발생한 주조품(링 간격 1.4mm)의 εc는 3%를 초과하여 재료의 저온 파단 변형률보다 훨씬 높았습니다. 반면, 균열이 발생하지 않은 주조품(링 간격 2mm 및 4mm)의 εc는 모두 0.5% 미만으로, 저온 파단 변형률보다 훨씬 낮았습니다( 그림 10 참조).
그림 11은 이 관계를 더 명확하게 보여줍니다. 균열이 발생한 주조품의 누적 변형률(εc) 곡선은 냉각 과정에서 재료의 파단 변형률 곡선과 교차하며 이를 초과하는 반면, 균열이 없는 주조품의 εc는 항상 파단 변형률보다 낮은 수준을 유지했습니다. 이는 εc가 재료의 파단 한계를 넘어서는 순간 냉간 균열이 발생한다는 가설을 강력하게 뒷받침합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구는 냉간 균열이 임계 온도(Tc) 이하의 냉각 단계에서 누적된 변형률에 의해 발생함을 시사합니다. 이는 냉각 속도나 금형 온도와 같은 공정 변수를 조정하여 특정 온도 구간에서의 변형률 축적을 제어하는 것이 균열 감소에 기여할 수 있음을 의미합니다.
품질 관리팀: 논문의 그림 8과 그림 11 데이터는 특정 온도 조건이 기계적 물성(파단 변형률)에 미치는 영향을 명확히 보여줍니다. 이는 균열 발생 가능성이 높은 부품의 품질 검사 기준을 수립하거나, 파괴 분석 시 균열 발생 온도를 추정하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
설계 엔지니어: 시뮬레이션 결과는 인서트 링 간격과 같은 설계 특징이 응고 후 냉각 과정에서 변형률 집중을 유발하여 균열 형성에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 따라서 초기 설계 단계에서부터 구속이 심한 구조를 피하거나 변형률을 완화할 수 있는 설계를 고려하는 것이 중요합니다.
논문 상세 정보
Cold Crack Criterion for ADC12 Aluminum Alloy Die Casting
1. 개요:
제목: Cold Crack Criterion for ADC12 Aluminum Alloy Die Casting
저자: Shuxin Dong, Yasushi Iwata, Yoshio Sugiyama and Hiroaki Iwahori
키워드: aluminum alloy, die casting, defect, cold crack, strain, simulation
2. 초록:
JIS ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅에 대한 냉간 균열 기준이 제안되었다. JIS ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 파단 변형률의 온도 의존성을 조사한 결과, 파단 변형률은 특정 온도 Tc(“연성의 임계 온도”, 본 조성에서는 약 573K)에서 전환점을 특징으로 함을 발견했다. 즉, Tc 이하에서는 낮게 유지되다가 Tc를 넘어서면 급격히 높은 수준으로 상승한다. 이 파단 변형률의 특성에 초점을 맞춰, 주조 공정 중 Tc 이하에서 발생하는 등가 소성 변형률(εc)을 열응력 시뮬레이션으로 분석하고 다이캐스팅 실험에서의 냉간 균열 발생과 비교했다. 그 결과, 균열이 발생한 위치의 εc는 Tc 이하에서의 JIS ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 파단 변형률을 초과한 반면, 균열이 없는 주조품의 εc는 훨씬 낮았다. 즉, 다이캐스팅에서의 냉간 균열 발생은 εc를 Tc 이하의 파단 변형률과 비교하여 판단할 수 있다. 이 제안된 기준에 근거하여, 열응력 시뮬레이션을 통해 ADC12 다이캐스팅의 냉간 균열 발생을 예측하는 것이 가능하다.
3. 서론:
알루미늄 합금 다이캐스팅 생산은 자동차 산업의 고강도, 경량화 요구에 부응하기 위해 지속적으로 증가해왔다. 자동차용 다이캐스팅 부품은 고품질뿐만 아니라 박벽과 높은 치수 정밀도가 요구되므로, 이러한 주조품을 제조하기 위한 첨단 주조 기술이 필수적이다. 이전에는 심각한 문제로 간주되지 않았던 주조품의 냉간 균열은 다이캐스팅 생산에서 치수 정밀도 확보와 함께 가장 중요한 과제 중 하나가 되었다.
이러한 결함을 방지하기 위해서는 형성 메커니즘에 기반한 수치 시뮬레이션을 통해 균열 발생을 예측하는 것이 중요하다. 다이캐스팅 공정을 위한 많은 우수한 열 및 응력 시뮬레이션 기술이 개발되었음에도 불구하고, 이러한 균열의 발생을 정확하게 예측하는 데는 여전히 어려움이 있다. 이러한 상황의 한 가지 이유는 냉간 균열 형성 조건에 대한 지식이 부족하기 때문이다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
박벽, 고정밀 다이캐스팅 부품에 대한 수요가 증가하면서 금형, 인서트 또는 주조품 자체의 구속으로 인해 발생하는 냉간 균열 문제가 점점 더 명확해지고 있으며, 이 결함에 대한 예측 기술이 절실히 요구되고 있다.
이전 연구 현황:
고온 균열(Hot crack)에 대해서는 많은 연구가 이루어지고 여러 형성 메커니즘이 제안되었지만, 냉각 과정 중 저온에서 발생하는 냉간 균열에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없었다. 냉간 균열은 수백 도의 넓은 온도 범위에서 기계적 물성이 급격히 변하는 고체 금속에서 발생하기 때문에 형성 조건을 이해하기 어려웠다.
연구 목적:
JIS ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅에서 발생하는 냉간 균열의 형성 조건을 명확히 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다이캐스팅 실험을 통해 결함을 재현하고, 인장 시험을 통해 ADC12 합금의 파단 변형률의 온도 의존성을 조사하며, 열응력 수치 시뮬레이션을 통해 주조 공정 중의 변형률을 추적한다.
핵심 연구:
실험을 통해 ADC12 다이캐스팅에서 냉간 균열을 재현하고 발생 조건을 확인.
다양한 온도에서 ADC12 합금의 인장 시험을 수행하여 파단 변형률의 온도 의존성을 규명하고 ‘연성의 임계 온도(Tc)’를 정의.
열응력 시뮬레이션을 통해 Tc 이하에서 누적되는 등가 소성 변형률(εc)을 계산.
계산된 εc와 재료의 저온 파단 변형률을 비교하여 냉간 균열 발생을 예측할 수 있는 새로운 기준을 제안하고 검증.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 실험적 접근과 수치 시뮬레이션을 결합하여 냉간 균열 발생 기준을 수립하는 방식으로 설계되었다. 1. 실험: 제어된 조건(인서트 링 간격 조절) 하에서 다이캐스팅을 수행하여 냉간 균열을 재현하고, 스트레인 게이지를 이용해 균열 발생 시점을 측정했다. 2. 물성 측정: 주조품과 동일한 재료로 시편을 제작하여 광범위한 온도에서 인장 시험을 실시, 온도에 따른 기계적 물성(특히 파단 변형률) 데이터를 확보했다. 3. 시뮬레이션: 실험에서 얻은 물성 데이터를 적용한 열-기계 연성 해석을 수행하여, 실험 결과와 시뮬레이션 결과를 비교 분석함으로써 균열 발생 기준을 도출하고 검증했다.
데이터 수집 및 분석 방법:
데이터 수집:
다이캐스팅 실험: 인서트 링 간격에 따른 균열 발생 여부를 육안 및 파단면 분석(SEM)으로 확인. 스트레인 게이지 출력 신호를 통해 균열 발생 시점 추정.
인장 시험: 비디오 카메라와 미분 변압기형 스트레인 게이지를 사용하여 각 온도에서의 변형률을 측정.
데이터 분석:
수집된 인장 시험 데이터를 기반으로 온도에 따른 파단 변형률 곡선을 작성하고, ‘연성의 임계 온도(Tc)’를 정의.
MSC.MARC 소프트웨어를 사용한 유한요소법(FEM) 기반 열응력 시뮬레이션을 통해 주조품의 냉각 과정 동안의 온도 및 등가 소성 변형률 분포를 계산.
시뮬레이션으로 계산된 누적 변형률(εc)과 실험으로 측정한 파단 변형률을 비교하여 균열 발생 여부를 판단.
연구 주제 및 범위:
연구 주제: JIS ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 냉간 균열 발생 기준 수립.
연구 범위:
재료: JIS ADC12 알루미늄 합금 및 SUS304 스테인리스강 인서트.
공정: 특정 형상 및 조건을 갖는 다이캐스팅 공정.
분석: 실험적 균열 재현, 온도 의존적 기계적 물성 측정, 그리고 열응력 시뮬레이션을 통한 변형률 분석에 국한됨.
6. 주요 결과:
주요 결과:
ADC12 합금의 파단 변형률은 약 573K(Tc, 연성의 임계 온도)를 기점으로 저온에서는 낮고 안정적이다가 고온에서는 급격히 증가하는 뚜렷한 전환점을 보였다.
냉간 균열은 인서트 링 간격이 1.6mm 이하일 때 재현성 있게 발생했으며, 1.6mm를 초과하면 발생하지 않았다.
스트레인 게이지 분석 결과, 균열은 용탕 사출 후 약 3초 시점에 발생하는 것으로 확인되었다.
열응력 시뮬레이션 결과, 균열 발생 여부와 관계없이 사출 3초 후의 총 등가 소성 변형률은 약 7~8%로 유사했으나, Tc(573K) 이하에서 누적된 소성 변형률(εc)은 균열 발생 시(1.4mm 간격) 3% 이상, 미발생 시(2mm, 4mm 간격) 0.5% 미만으로 뚜렷한 차이를 보였다.
제안된 기준, 즉 ‘εc가 저온 파단 변형률을 초과하면 균열이 발생한다’는 조건이 실험 결과와 잘 일치함을 확인했다.
Figure List:
Fig. 1 Die casting for crack experiment.
Fig. 2 Die casting for tensile test specimens.
Fig. 3 Tensile test specimens.
Fig. 4 FEM model for thermal stress simulation.
Fig. 5 Crack of ADC12 die casting.
Fig. 6 Relation between crack and distance of insert rings.
Fig. 7 Change of strains of the inner surfaces of rings.
Fig. 8 Relation between fracture strain and temperature of ADC12 alloy die casting.
Fig. 9 Strain distributions of ADC12 alloy die castings at 3 s after filling.
Fig. 10 Strain distributions of ADC12 alloy die castings. (cumulative strain below Tc.)
Fig. 11 Comparison of cumulative strain below Tc of die castings and fracture strain of ADC12 aluminum alloy.
Fig. 12 Fractographies of die castings and tensile test specimen.
7. 결론:
다이캐스팅 실험, 인장 시험 및 열응력 시뮬레이션을 통해 ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 냉간 균열 발생 현상과 그 기준을 조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
ADC12 합금의 파단 변형률은 573K를 넘어서면서 온도가 상승함에 따라 급격히 증가한다. 이 파단 변형률의 전환점에 해당하는 온도를 ADC12 합금 다이캐스팅의 연성 임계 온도(Tc)로 정의했다.
ADC12 다이캐스팅에서 관찰된 냉간 균열은 다음의 발생 기준으로 설명될 수 있다: Tc 이하에서 생성된 누적 등가 소성 변형률(εc)이 ADC12 합금 다이캐스팅의 파단 변형률을 초과할 때 냉간 균열이 발생한다.
열-기계 시뮬레이션을 통해 Tc 이하에서 생성된 등가 소성 변형률(εc)의 분포를 계산함으로써 ADC12 합금 다이캐스팅의 냉간 균열 발생 위치를 예측하는 것이 가능하다.
8. 참고 문헌:
1) D. G. Eskin and L. Katgerman: Metall. Mater. Trans. 38A (2007) 1511–1519.
2) K. Agatsuma: Kinzoku Kougaku Kouza 5, Kakou Hen I, Youkai Chuzo Imono, (Asakura Shoten, 1969) p. 285.
5) D. G. Eskin, Suyitno and L. Katgerman: Progress Mater. Sci. 49 (2004) 629–711.
6) H. F. Bishop, C. G. Ackerlind and W. S. Pellini: AFS Trans. 60 (1952) 818–833.
7) J. Vero: Met. Industry 48 (1936) 431–455.
8) E. Niyama: Japan-US Joint Seminar on Solidification of Metals and Alloys, Tokyo (Japan Society for Promotion of Science) (1977) pp. 271–282.
9) H. Fredriksson, M. Haddad-Sabzevar, K. Hansson and J. Kron: Mater. Sci. Technol. 21 (2005) 521–529.
전문가 Q&A: 주요 질문과 답변
Q1: 왜 전체 냉각 과정의 총 변형률 대신 ‘연성의 임계 온도(Tc)’라는 특정 온도를 기준으로 누적 변형률(εc)을 계산했나요?
A1: 연구 결과, ADC12 합금의 파단 변형률은 Tc(약 573K) 이상에서는 매우 높아서 사실상 균열이 발생하기 어렵습니다. 반면, Tc 이하에서는 파단 변형률이 낮고 일정한 값을 유지하여 재료가 상대적으로 취약해집니다. 따라서 균열 발생에 실질적으로 기여하는 것은 이 취약한 온도 구간, 즉 Tc 이하에서 누적되는 변형률이라고 판단했기 때문입니다. 이 접근법을 통해 균열 발생과 무관한 고온에서의 변형률을 배제하고 핵심적인 변형률만 분석하여 예측 정확도를 높일 수 있었습니다.
Q2: 균열 발생 시점이 용탕 사출 후 약 3초라고 어떻게 실험적으로 판단했나요?
A2:그림 7에 나타난 바와 같이, 인서트 링 내벽에 부착된 스트레인 게이지의 출력 신호를 분석했습니다. 균열이 없는 경우(그림 7(a)), 링은 주조품의 열수축에 의해 압축 응력을 받아 변형률이 음수(-) 방향으로 안정적으로 변합니다. 하지만 균열이 발생한 경우(그림 7(b)), 사출 후 약 3초 시점에서 변형률이 인장(+) 방향으로 급격히 튀는 현상이 관찰되었습니다. 이는 주조품이 파단되면서 링을 누르던 압축력이 약해지고, 링이 탄성적으로 원래 상태로 복원되면서 발생한 현상으로, 이 순간을 균열 발생 시점으로 판단했습니다.
Q3: 그림 9를 보면 균열 발생 여부와 상관없이 총 등가 소성 변형률은 약 7~8%로 거의 비슷합니다. 그런데 왜 한 경우에만 균열이 발생하나요?
A3: 이것이 바로 이 연구의 핵심 발견입니다. 총 변형률의 대부분은 파단 변형률이 매우 높은 고온(Tc 이상)에서 발생하기 때문에 균열을 유발하지 않습니다. 진짜 중요한 것은 재료가 취약해지는 저온(Tc 이하) 구간에서 추가로 얼마나 변형이 누적되는가입니다. 그림 10에서 보듯이, Tc 이하의 누적 변형률(εc)을 따로 계산해보면 균열이 발생한 경우는 3% 이상, 발생하지 않은 경우는 0.5% 미만으로 명확한 차이를 보입니다. 즉, 총 변형률의 크기가 아니라, ‘언제’ 변형이 발생했는지가 균열의 결정적 요인입니다.
Q4: 그림 12에서 주조품의 파단면과 인장 시험 시편의 파단면을 비교한 것의 의미는 무엇인가요?
A4: 이는 균열이 발생한 실제 온도 범위를 검증하기 위한 것입니다. 시뮬레이션 결과, 균열이 발생한 주조품의 누적 변형률(εc)이 파단 변형률을 초과하는 시점의 온도는 500K에서 540K 사이로 예측되었습니다. 그림 12에서 실제 주조품의 파단면(딤플 형상)이 여러 온도에서 시험한 시편 중 523K에서 시험한 시편의 파단면과 가장 유사함을 보여줍니다. 이는 시뮬레이션으로 예측한 균열 발생 온도 범위(500K~540K)가 실제 현상과 잘 일치한다는 것을 실험적으로 뒷받침하는 강력한 증거입니다.
Q5: 실험에서 SUS304 인서트 링을 사용한 목적은 무엇인가요?
A5: SUS304 인서트 링은 주조품에 기계적 구속을 가하여 의도적으로 냉간 균열을 유발하기 위한 장치입니다. 알루미늄 합금(ADC12)은 스테인리스강(SUS304)보다 열팽창계수가 더 큽니다. 따라서 냉각 시 알루미늄 주조품이 더 많이 수축하려고 하지만, 내부의 SUS304 링이 그 수축을 방해하여 주조품에 인장 응력과 변형을 발생시킵니다. 링 사이의 간격을 조절함으로써 이 구속의 정도를 제어하고, 특정 조건에서 냉간 균열이 재현성 있게 발생하도록 유도할 수 있었습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 ADC12 냉간 균열 예측의 어려움이라는 오랜 산업적 과제에 대해 명확하고 실용적인 해결책을 제시합니다. ‘연성의 임계 온도(Tc)’라는 개념을 도입하고, 이 온도 이하에서 누적되는 소성 변형률(εc)이 균열 발생의 직접적인 원인임을 규명함으로써, 기존 시뮬레이션의 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 새로운 기준을 마련했습니다.
이러한 접근법은 설계 및 공정 엔지니어들이 시뮬레이션을 통해 잠재적인 균열 위험을 사전에 파악하고, 금형 설계나 공정 조건을 최적화하여 결함을 예방하는 데 결정적인 도움을 줄 수 있습니다. 결과적으로 이는 제품 개발 기간 단축, 품질 향상, 그리고 생산성 증대로 이어질 것입니다.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Shuxin Dong” 외 저자의 논문 “Cold Crack Criterion for ADC12 Aluminum Alloy Die Casting”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Alamin Hussain과 Andrew M. Fsadni가 작성하여 2016년 EPJ Web of Conferences에 발표한 학술 논문 “CFD analysis of the two-phase bubbly flow characteristics in helically coiled rectangular and circular tube heat exchangers”를 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다.
The Challenge: 나선형 코일 열교환기 내부에 발생하는 미세 기포는 ‘콜드 스팟’을 형성하여 열전달 효율을 저하시키는 산업적 난제입니다.
The Method: 원형 및 사각형 단면을 가진 나선형 코일 튜브 내 2상 기포 유동 특성을 분석하기 위해 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 수행했습니다.
The Key Breakthrough: 천이 유동 조건 하에서는 원심력에 의한 기포 분리가 거의 일어나지 않으며, 공기의 체적 분율이 크게 증가해도 기포 분포는 균일하게 유지되는 것을 발견했습니다.
The Bottom Line: 열교환기 설계 시, 특정 유동 조건에서는 기포가 분리되지 않고 균일하게 분포할 수 있다는 점을 고려해야 하며, 이는 탈기 시스템 설계 및 효율성 예측에 중요한 영향을 미칩니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
나선형 코일 열교환기는 높은 열전달 효율과 컴팩트한 설계 덕분에 냉동, 발전, 공정 플랜트, 원자력 산업 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 용존 공기로 과포화된 물이 시스템 내부를 흐를 때 미세 기포가 형성되는 현상이 발생할 수 있습니다. 이 기포들이 열교환기 내부에 축적되면 열전달이 일어나지 않는 ‘콜드 스팟(cold spots)’을 만들어 전체 시스템의 효율과 열전달 계수를 심각하게 저하시킵니다.
이러한 기포의 거동과 2상 유동의 특성을 정확히 이해하는 것은 탈기 장치(deaerator)의 설계를 개선하고 열교환기의 성능을 최적화하는 데 필수적입니다. 하지만 2상 유동의 복잡성으로 인해 신뢰할 수 있는 실험 데이터를 얻는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 듭니다. 따라서 이 연구는 CFD 시뮬레이션을 통해 나선형 코일 열교환기 내 기포 유동의 위상 분포를 분석하여, 실험적 한계를 극복하고 설계 개선을 위한 중요한 통찰력을 제공하고자 했습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구에서는 ANSYS 15 CFD 소프트웨어 패키지를 사용하여 2상 유동 시뮬레이션을 모델링했습니다. 유동 해석은 FLUENT 솔버를 사용했으며, 원형 단면과 사각형 단면을 가진 두 종류의 나선형 코일 튜브 3D 모델을 분석했습니다.
CFD 모델: 2상 유동 해석을 위해 기포 유동에 가장 적합하다고 알려진 혼합(mixture) 모델을 사용했습니다.
난류 모델: 표준 벽 함수(standard wall functions)와 함께 Realizable k-ε 난류 모델을 적용하여 유동을 해석했습니다.
유동 조건: 원형 파이프의 레이놀즈 수는 2500, 사각형 파이프는 3225로 설정하여 두 유동 모두 천이 유동(transient flow) 상태임을 가정했습니다.
시뮬레이션 변수: 두 그룹의 시뮬레이션을 수행했습니다. 첫 번째는 공기의 체적 공극률(volumetric void fraction)이 1.05e-4인 초기 조건이며, 두 번째는 공극률을 0.05로 크게 높이고 해석 기법을 2차 정확도(second order)로 변경하여 더 정밀한 결과를 도출하고자 했습니다. 기포 직경은 0.2mm로 가정했습니다.
이러한 접근 방식을 통해 튜브 단면 형상과 공기 체적 분율이 기포 분포에 미치는 영향을 체계적으로 분석할 수 있었습니다.
Figure 1. 3D model of helically coiled tube with circular cross-section
The Breakthrough: Key Findings & Data
CFD 시뮬레이션 결과, 기존의 예상과는 다른 중요한 발견들이 있었습니다. 결과는 파이프 내 공기의 체적 분율 분포를 보여줍니다.
Finding 1: 낮은 공극률에서 나타난 균일한 기포 분포
초기 시뮬레이션 조건(공기 체적 공극률 1.05e-4)에서 원형 및 사각형 파이프 모두에서 공기의 체적 분율이 파이프 단면에 걸쳐 매우 고르게 분포하는 것으로 나타났습니다(Figure 3, 4 참조). 이는 원심력이 공기와 물에 유사하게 작용하여 두 상(phase)이 분리되지 않음을 시사합니다. 즉, 원심력에 의해 기포가 코일 안쪽으로 쏠릴 것이라는 일반적인 예상과 달리, 기포는 물과 함께 균일하게 혼합되어 흐르는 양상을 보였습니다.
Finding 2: 높은 공극률에서도 유지되는 분포 균일성
공기 체적 공극률을 0.05로 크게 높이고 더 정밀한 2차 정확도 해석 기법을 적용한 두 번째 시뮬레이션에서도 결과는 놀라울 정도로 유사했습니다(Figure 5, 6 참조). 체적 분율 분포는 여전히 균일했으며, 첫 번째 시뮬레이션 결과와 거의 차이가 없었습니다. 이는 유체의 체적 공극률 변화가 튜브 내 실제 기포 분포에 미치는 영향이 미미하다는 것을 강력하게 시사합니다. 연구진은 이러한 균일한 분포가 유동의 레이놀즈 수 때문일 수 있다고 추정했습니다. 선행 연구[13]에 따르면 레이놀즈 수가 증가할수록 기포 분포는 더 균일해지는 경향이 있으며, 나선형 코일의 비틀림(torsion) 효과가 직선 파이프보다 낮은 레이놀즈 수에서 난류를 유발하여 이러한 현상을 촉진했을 수 있습니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 본 연구는 천이 유동 조건 하에서 기포가 원심력에 의해 쉽게 분리되지 않고 균일하게 분포할 수 있음을 보여줍니다. 이는 탈기 시스템 설계 시, 단순히 원심분리 원리에만 의존하기보다 유동의 난류 특성과 레이놀즈 수를 함께 고려해야 함을 의미합니다.
For Quality Control Teams: Figure 3에서 6까지의 데이터는 특정 유동 조건에서 기포 분포가 예측 가능하게 균일하다는 것을 보여줍니다. 이는 열 성능 저하의 정도를 예측하고, 이를 품질 검사 기준으로 활용할 수 있는 가능성을 제시합니다. CFD 모델 자체를 열교환기 성능 예측을 위한 품질 관리 도구로 사용할 수 있습니다.
For Design Engineers: 이 연구 결과는 천이 유동 영역에서 파이프 단면 형상(원형 vs. 사각형)이 기포 분리에 큰 영향을 미치지 않음을 시사합니다. 따라서 제작 용이성이나 다른 성능 지표를 기준으로 단면 형상을 더 자유롭게 선택할 수 있습니다. 또한, 초기 설계 단계에서부터 코일의 비틀림이 유발하는 난류 효과와 시스템의 레이놀즈 수를 중요하게 고려해야 함을 보여줍니다.
For FLOW-3D: 이 해석 결과의 한계는 유체의 2상 유동에서 공기-유체의 경계면이 불명확하게 나타나는 지점에 있습니다. FLOW-3D에서는 이 한계를 Bubble Model/Particle Model을 통해 해소하여 보다 빠르고 정확하게 해석할 수 있습니다.
Paper Details
CFD analysis of the two-phase bubbly flow characteristics in helically coiled rectangular and circular tube heat exchangers
1. Overview:
Title: CFD analysis of the two-phase bubbly flow characteristics in helically coiled rectangular and circular tube heat exchangers
Author: Hussain, Alamin and Fsadni, Andrew
Year of publication: 2016
Journal/academic society of publication: EPJ Web of Conferences
나선형 코일 열교환기는 제작 용이성, 높은 열전달 효율, 컴팩트한 설계로 인해 여러 산업 분야에서 채택이 증가하고 있다. 직선 파이프에 비해 높은 열전달 효율은 원심력의 결과로 발생하는 2차 유동 때문이다. 나선형 코일 열교환기의 광범위한 사용과 여러 시스템에서 기포가 포함된 2상 유동의 존재에도 불구하고, 그 결과로 나타나는 유동 특성을 조사한 연구는 거의 없었다. 따라서 이 논문은 체적 공극률과 튜브 단면 설계의 함수로서 나선형 코일 열교환기 내 2상 기포 유동에 대한 CFD 시뮬레이션 결과를 제시한다. CFD 결과는 공개된 문헌에서 찾기 힘든 유동 가시화 실험 결과와 비교된다.
3. Introduction:
나선형 코일 튜브 열교환기는 식품 산업의 냉동, 응축기, 증발기, 열 회수 시스템, 발전, 공정 플랜트 및 잔열 제거 시스템으로 사용되는 원자력 산업과 같은 산업 응용 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이는 나선형 코일 열교환기가 직선 튜브 열교환기에 비해 더 높은 열전달률과 더 컴팩트한 설계를 가지고 있기 때문이다. 미세 기포 형성은 용존 공기로 과포화된 물에 의해 발생하는 현상으로, 결과적으로 열교환기 벽에 기포 핵 생성을 유도한다. 기포 핵 생성은 공기가 가장 큰 양의 가스를 흡수할 수 있는 낮은 온도에서 발생한다. 이러한 미세 기포 형성은 열교환기 내부에 기포가 축적되어 콜드 스팟을 유발하고, 열전달이 일어날 수 있는 면적을 줄여 열교환기의 효율과 전체 열전달 계수를 감소시킬 수 있다. 따라서 2차 상인 기포의 거동에 대한 포괄적인 지식은 열교환기 성능의 정확한 표현에 필수적이다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
나선형 코일 열교환기는 높은 효율로 인해 다양한 산업에서 널리 사용되지만, 내부에서 발생하는 미세 기포는 성능 저하의 주요 원인이 된다.
Status of previous research:
이 분야의 이전 연구는 대부분 이론적이며, 2상 기포 유동 및 기포 핵 생성에 대한 신뢰할 수 있는 실험 데이터는 얻기 어렵고 부족한 실정이다.
Purpose of the study:
전산유체역학(CFD)을 사용하여 일반적인 가정용 중앙난방 시스템 조건에서 나선형 코일 튜브 열교환기 내 기포 유동의 위상 분포를 조사하고, 실험적 방법의 어려움을 극복할 수 있는 검증된 CFD 시뮬레이션 개발의 기반을 마련하는 것을 목표로 한다.
Core study:
원형 및 사각형 단면을 가진 두 종류의 나선형 코일 열교환기 모델에 대해, 공기의 체적 공극률과 해석 기법을 변경하며 2상 기포 유동 CFD 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 비교 분석하였다.
5. Research Methodology
Research Design:
ANSYS 15 CFD 소프트웨어와 FLUENT 솔버를 사용하여 시뮬레이션을 수행했다. 원형 및 사각형 단면을 가진 3D 헬리컬 파이프 모델을 사용했으며, 각 모델에 대해 약 2백만, 350만, 5백만 개의 요소 수를 가진 세 가지 메쉬를 생성하여 분석했다.
Data Collection and Analysis Methods:
2상 유동 모델로는 혼합(mixture) 모델을, 난류 모델로는 Realizable k-ε 모델을 사용했다. 압력-속도 연계는 SIMPLE 방식을 사용했다. 두 가지 주요 시뮬레이션 세트를 구성했다: (1) 낮은 체적 공극률(1.05e-4)과 1차 이산화 기법, (2) 높은 체적 공극률(0.05)과 2차 이산화 기법.
Research Topics and Scope:
연구는 나선형 코일 열교환기 내에서 튜브 단면 형상(원형, 사각형)과 공기의 체적 공극률이 2상 기포 유동의 분포 특성에 미치는 영향에 초점을 맞추었다. 유동은 천이 유동 영역(Re = 2500, 3225)으로 한정되었다.
6. Key Results:
Key Results:
낮은 체적 공극률(1.05e-4)과 높은 체적 공극률(0.05) 조건 모두에서, 기포는 파이프 단면에 걸쳐 균일하게 분포했으며, 원심력에 의한 뚜렷한 상 분리 현상은 관찰되지 않았다.
원형 단면 파이프와 사각형 단면 파이프 간의 기포 분포 특성에서 유의미한 차이는 발견되지 않았다.
체적 공극률의 크기를 크게 변경해도 파이프 내 실제 기포 분포 패턴에는 거의 변화가 없었다.
연구진은 이러한 균일한 분포가 천이 유동 영역의 레이놀즈 수와 코일의 비틀림으로 인한 난류 증가 효과 때문일 수 있다고 추론했다.
Figure 3. Volume void fraction distribution of air within the
circular pipe under initial simulation conditions with enlarged
sections for loops 1 – 3.
Figure List:
Figure 1. 3D model of helically coiled tube with circular cross-section
Figure 2. 3D model of helically coiled tube with rectangular cross-section
Figure 3. Volume void fraction distribution of air within the circular pipe under initial simulation conditions with enlarged sections for loops 1 – 3.
Figure 4. Volume void fraction distribution of air within the rectangular pipe under initial simulation conditions with enlarged sections for the inlet and loops 1 & 2.
Figure 5. Volume void fraction distribution of air within the circular pipe with a volume fraction of 0.05 with enlarged sections for loops 1 – 3.
Figure 6. Volume void fraction distribution of air within the rectangular pipe with a volume fraction of 0.05 with enlarged sections for loops 1 – 3.
7. Conclusion:
본 연구는 CFD 시뮬레이션을 통해 두 종류의 나선형 코일 열교환기 내 2상 기포 유동의 체적 분율 분포를 분석했다. 연구 결과, CFD 시뮬레이션을 통해 얻은 체적 분율 분포는 특정 실험 결과와 유사한 경향을 보이며, 이는 초기에 레이놀즈 수를 계산할 때 고려되지 않았던 요인들이 영향을 미쳤을 가능성을 시사한다. 공기 체적 공극률 값을 변경해도 체적 분율 분포가 변하지 않는다는 사실은 이 가설을 더욱 뒷받침한다. 이 연구의 중요성은 열교환기 내 기포 유동의 체적 분율 분포를 철저히 이해함으로써 탈기 시스템의 효율을 향상시키고, 결과적으로 열교환기 작동에 필요한 에너지를 줄일 수 있다는 데 있다. 또한, 검증된 CFD 시뮬레이션 모델은 어렵고 비용이 많이 드는 실험적 방법을 보완하여 열교환기 개발을 가속화할 수 있다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 이 연구에서 오일러리안(Eulerian) 모델 대신 혼합(mixture) 모델을 선택한 이유는 무엇입니까?
A1: 논문에 따르면, 혼합 모델이 기포 유동(bubbly flows)에 가장 적합하다고 보고되었기 때문에 초기 모델로 선택되었습니다. 하지만 연구 결론에서는 원심력과 코리올리 힘이 작용하는 잘 혼합된 기체-액체 영역에서는 혼합 모델이 정확한 결과를 내지 못할 수 있으므로, 향후 연구에서는 각 상에 대해 완전한 보존 방정식을 푸는 오일러리안 모델을 사용할 것을 권장하고 있습니다.
Q2: 원심력이 기포를 코일 안쪽으로 밀어낼 것이라는 예상과 달리, 결과에서 균일한 분포가 나타난 이유는 무엇입니까?
A2: 연구진은 이 현상이 유동의 레이놀즈 수(Reynolds number)와 관련이 있다고 추정합니다. 시뮬레이션된 유동은 천이 유동(transitional flow) 영역에 있으며, 선행 연구[13]에 따르면 레이놀즈 수가 증가함에 따라 난류가 강해져 기포 분포가 더 균일해지는 경향이 있습니다. 또한, 나선형 코일의 비틀림(torsion) 효과가 직선 파이프보다 낮은 레이놀즈 수에서도 난류를 유발하여 이러한 균일한 혼합을 촉진했을 가능성이 있습니다.
Q3: 파이프의 단면 형상(원형 대 사각형)이 기포 유동 특성에 중요한 영향을 미쳤습니까?
A3: Figure 3-6의 결과에 따르면, 본 연구에서 분석한 천이 유동 조건 하에서는 단면 형상이 기포 분포에 미치는 영향이 미미했습니다. 원형 파이프와 사각형 파이프 모두에서 매우 유사한 균일 분포 패턴이 관찰되었으며, 이는 특정 유동 조건에서는 형상보다 유동 체제(flow regime) 자체가 더 지배적인 요인임을 시사합니다.
Q4: 첫 번째 시뮬레이션과 두 번째 시뮬레이션 사이에 변경된 주요 매개변수는 무엇이었습니까?
A4: 두 가지 주요 변경 사항이 있었습니다. 첫째, 공기의 체적 공극률(volumetric void fraction)이 1.05e-4에서 0.05로 약 500배 가까이 크게 증가했습니다. 둘째, 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위해 운동량, 난류 운동 에너지 등의 이산화 기법(discretization scheme)을 1차(first order)에서 2차(second order) 및 QUICK 기법으로 변경했습니다.
Q5: 이 연구를 바탕으로 추천되는 향후 연구 방향은 무엇입니까?
A5: 논문은 두 가지 주요 방향을 제시합니다. 첫째, 더 정확한 결과를 위해, 특히 원심력이 중요한 시스템에서는 혼합 모델 대신 오일러리안 다상 모델(Eulerian multiphase model)을 적용할 것을 권장합니다. 둘째, 레이놀즈 수가 상 분포에 미치는 영향에 대한 가설을 검증하기 위해, 유속이나 파이프 직경을 변경하여 약 100에서 10,000에 이르는 넓은 범위의 레이놀즈 수에 걸쳐 시뮬레이션을 수행할 것을 제안합니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
이 연구는 나선형 코일 열교환기 내부의 2상 기포 유동이 특정 천이 유동 조건 하에서는 원심력에 의해 분리되지 않고 놀라울 정도로 균일한 분포를 보인다는 중요한 통찰을 제공합니다. 이 발견은 열교환기의 효율 저하를 막기 위한 탈기 시스템 설계 및 성능 예측에 있어 기존의 통념을 재고하게 만듭니다. CFD 시뮬레이션을 통해 이러한 복잡한 현상을 규명하는 것은 더 효율적이고 신뢰성 높은 열 관리 솔루션을 개발하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “CFD analysis of the two-phase bubbly flow characteristics in helically coiled rectangular and circular tube heat exchangers” by “Hussain, Alamin and Fsadni, Andrew”.
Source: http://clok.uclan.ac.uk/19702/ or DOI: 10.1051/epjconf/201611402044
이 기술 요약은 Kunal Dwivedi와 Jyoti Menghani가 작성하여 2016년 Metallurgical and Materials Engineering에 발표한 “EFFECT OF MOLYBDENUM ADDITION ON MICROSTRUCTURE AND MECHANICAL PROPERTIES OF PLAIN CARBON STEEL WELD” 논문을 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가가 분석하고 요약했습니다.
도전 과제: 평탄소강 용접 조인트는 부식 저항성이 낮고 고온에서 강도가 감소하는 등 기계적 특성에 한계가 있습니다.
연구 방법: Taguchi 이론을 사용하여 서브머지드 아크 용접(SAW) 공정 변수를 최적화하고, 다양한 양의 몰리브덴을 첨가하여 용접부의 기계적 특성을 개선했습니다.
핵심 돌파구: 몰리브덴 첨가는 용접 비드의 미세구조를 미세한 베이나이트 구조로 변화시켜 인장 강도와 미세 경도를 크게 향상시켰습니다.
핵심 결론: 몰리브덴 합금화는 평탄소강 용접 조인트의 강도와 경도를 향상시키는 효과적인 전략이며, 용접 품질을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.
Fig. 1 Graph between voltage, welding speed and mean of s/n ratio
도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
선박 건조, 건설 등 다양한 산업에서 강철의 사용은 필수적입니다. 특히 10mm 이상의 두꺼운 판재 용접에는 서브머지드 아크 용접(SAW)이 널리 사용됩니다. 그러나 평탄소강 용접 조인트는 부식 저항성이 낮고, 고온에서의 산화, 700MPa 이상의 강도에서 충격 강도 및 연성 손실 등 본질적인 한계를 가집니다. 이러한 기계적 특성의 한계는 구조물의 내구성과 안전성에 직접적인 영향을 미치므로, 용접 금속의 인성을 개선하기 위한 혁신적인 접근 방식이 필요합니다. 기존에는 플럭스 종류를 변경하거나 새로운 필러 금속을 사용하는 방법이 있었지만, 본 연구는 용접 금속에 직접 합금 원소를 첨가하는 방식에 주목했습니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 두 가지 주요 목표를 가지고 진행되었습니다. 첫째, Taguchi 방법을 사용하여 서브머지드 아크 용접(SAW)의 공정 변수를 최적화하고, 둘째, 몰리브덴(Mo) 첨가를 통해 용접 조인트의 기계적 특성을 향상시키는 것입니다.
재료 및 장비: 10mm 두께의 연강판(AISI C-1020)을 60° 그루브 각도로 가공하여 사용했습니다. 용접 장비로는 1200A 용량의 SURARC 반자동 SAW 장비를 사용했으며, 전극은 AWS: SFA/A5.17 EL-8, 플럭스는 OK Flux 10.71을 사용했습니다.
변수 최적화: Taguchi 설계를 적용하여 아크 전압과 용접 속도를 2개 수준으로 설정하고, 출력 변수인 비드 폭을 최적화했습니다.
합금화 및 특성 평가: 최적화된 용접 조건에서 0.05, 0.1, 0.15, 0.3 wt.%의 몰리브덴 분말을 용접부에 개별적으로 첨가했습니다. 합금 및 비합금 용접 금속의 특성을 비교하기 위해 미세 경도 시험, 인장 시험을 수행했으며, 광학 현미경, XRD, EDS를 사용하여 미세구조를 분석했습니다.
핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터
발견 1: 용접 속도가 비드 폭에 미치는 지배적인 영향
Taguchi 방법과 분산 분석(ANOVA)을 통해 용접 공정 변수가 비드 폭에 미치는 영향을 분석했습니다. 그 결과, 용접 속도가 아크 전압보다 비드 폭에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
분산 분석 결과, 용접 속도는 비드 폭에 66.62%의 기여도를 보인 반면, 아크 전압의 기여도는 33.78%였습니다.
최적의 용접 조건은 아크 전압 32V, 용접 속도 0.25 m/min으로 도출되었습니다 (Table 2, Fig. 1 참조). 이는 안정적이고 예측 가능한 용접 비드 품질을 확보하기 위해 용접 속도 제어가 매우 중요함을 시사합니다.
발견 2: 몰리브덴 첨가에 따른 미세구조 변화 및 경도 증가
몰리브덴 첨가는 용접부의 미세구조를 획기적으로 변화시켜 기계적 특성을 향상시켰습니다.
미세구조: 몰리브덴을 첨가하자 용접 금속의 미세구조가 기존의 페라이트-펄라이트 구조에서 미세한 베이나이트 구조로 변화했습니다 (Fig. 2). 이는 몰리브덴이 입계 페라이트 형성을 억제하고 베이나이트 변태를 촉진하기 때문입니다.
미세 경도: 몰리브덴 함량이 증가함에 따라 용접 비드의 미세 경도는 지속적으로 증가했습니다. 비합금 용접부의 경도는 187 HV-1이었으나, 0.20% Mo 첨가 시 262 HV-1까지 상승했습니다 (Table 3, Fig. 3 참조). 이는 몰리브덴이 강한 탄화물 형성 원소로서 미세구조 내에 탄화물을 석출시켜 2차 강화상으로 작용하기 때문입니다.
발견 3: 인장 강도 향상 및 파단 위치 변화
몰리브덴 첨가는 인장 강도를 향상시켰으며, 이는 용접부의 신뢰성을 높이는 중요한 결과입니다.
인장 강도: 0.05% Mo를 첨가했을 때 인장 강도는 560.0 MPa로 비합금 용접부(502.4 MPa)보다 크게 향상되었습니다. Mo 함량이 증가함에 따라 인장 강도는 감소 후 다시 증가하는 복합적인 경향을 보였는데, 이는 Mo 함량에 따른 입자 미세화 정도의 변화와 관련이 있습니다 (Fig. 4).
파단 위치: 비합금 시편은 용접부(Weld)에서 파단된 반면, 몰리브덴이 첨가된 모든 시편은 열영향부(HAZ)에서 파단되었습니다 (Table 4). 이는 몰리브덴 첨가로 인해 용접부의 강도가 HAZ보다 높아졌음을 의미하며, 용접 조인트의 전체적인 강도가 향상되었음을 입증합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구에서 도출된 최적의 용접 변수(아크 전압 32V, 용접 속도 0.25 m/min)는 유사한 재료의 SAW 공정 설정 시 유용한 기준점을 제공합니다. 특히 용접 속도가 비드 형상에 미치는 큰 영향을 고려하여 열 입력량을 정밀하게 제어함으로써 용접 품질을 향상시킬 수 있습니다.
품질 관리팀: Table 3에 나타난 몰리브덴 함량과 미세 경도 간의 명확한 상관관계는 용접부의 기계적 특성을 예측하는 비파괴 검사 기준으로 활용될 수 있습니다. 또한, Mo 합금 용접부의 파단 위치가 HAZ로 이동함에 따라(Table 4), HAZ의 미세구조 및 경도 관리가 품질 보증의 핵심 요소가 될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 소량(0.05~0.20 wt.%)의 몰리브덴 첨가만으로도 용접부의 미세구조를 베이나이트로 제어하고 강도 및 경도를 크게 향상시킬 수 있다는 점은, 모재 변경 없이 용접 조인트의 성능을 비용 효율적으로 개선할 수 있는 설계 전략을 제시합니다.
논문 상세 정보
EFFECT OF MOLYBDENUM ADDITION ON MICROSTRUCTURE AND MECHANICAL PROPERTIES OF PLAIN CARBON STEEL WELD
1. 개요:
제목: EFFECT OF MOLYBDENUM ADDITION ON MICROSTRUCTURE AND MECHANICAL PROPERTIES OF PLAIN CARBON STEEL WELD (몰리브덴 첨가가 평탄소강 용접의 미세구조 및 기계적 특성에 미치는 영향)
저자: Kunal Dwivedi, Jyoti Menghani
발행 연도: 2016
학술지/학회: Metallurgical and Materials Engineering, Association of Metallurgical Engineers of Serbia AMES
본 연구는 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다. 첫째는 Taguchi 이론을 사용하여 서브머지드 아크 용접(SAW)의 용접 공정 변수를 최적화하는 것이고, 둘째는 다양한 양의 몰리브덴을 합금하여 용접 조인트의 강도 및 미세 경도와 같은 기계적 특성을 향상시키는 것입니다. 용접 공정 최적화를 위해 Taguchi 이론의 변수들이 10mm 두께의 연강판(AISI C-1020)에 60° 그루브 각도로 적용되었으며, 아크 전압과 용접 속도를 변수로, 비드 폭을 출력 변수로 사용했습니다. 또한 다중 회귀 분석을 사용하여 비드 폭, 아크 전압 및 용접 속도 간의 수학적 관계를 현재의 모재 판 형상에 대해 도출했습니다. 용접 변수를 최적화한 후, 몰리브덴을 다양한 비율로 용접 영역에 개별적으로 첨가했습니다. 합금 및 비합금 용접 금속 비드의 특성을 비교했습니다. 용접부의 기계적 특성 평가는 미세 경도, 인장 강도 측면에서 수행되었으며, 미세구조 특성 평가는 광학 현미경, XRD 및 EDS를 사용하여 수행되었습니다. 몰리브덴의 존재는 용접 비드에서 미세한 입자 구조를 가진 베이나이트 구조를 형성하여 인장 강도와 미세 경도를 향상시켰습니다. XRD 결과는 몰리브덴 탄화물의 형성을 보여주어 미세 경도 값의 증가를 정당화했습니다.
3. 서론:
요즘 강철은 조선, 건물 건설 등 거의 모든 곳에서 널리 사용되고 있습니다. 강철의 과도한 사용은 우수한 기계적 특성 때문입니다. 서브머지드 아크 용접(SAW)은 두꺼운 판(10mm<두께)에만 독점적으로 수행됩니다. 서브머지드 아크 용접은 쉬운 적용성, 높은 전류 밀도, 우수한 비드 품질 및 능력으로 인해 광범위한 산업 응용 분야를 찾습니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
평탄소강은 널리 사용되지만 용접 조인트의 부식 저항성, 고온 강도 등에 한계가 있습니다. 서브머지드 아크 용접(SAW)은 생산성이 높지만, 아크 전압, 전류, 용접 속도 등 수많은 공정 변수가 용접 비드 품질에 영향을 미치므로 최적화가 필요합니다.
이전 연구 현황:
많은 연구자들이 Taguchi 최적화 기법을 사용하여 공정 변수를 최적화하고 회귀 분석을 수행했습니다. 또한, 몰리브덴, 크롬, 니오븀 등 다양한 합금 원소를 첨가하여 평탄소강의 특성을 개선하려는 연구가 진행되어 왔습니다. 특히 몰리브덴은 강의 경화능, 인장 강도, 미세 입자 구조 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 첫째, Taguchi 방법을 이용해 SAW 공정 변수(아크 전압, 용접 속도)를 최적화하고, 둘째, 다양한 양의 몰리브덴(Mo)을 첨가하여 평탄소강 용접부의 미세구조 및 기계적 특성(강도, 미세 경도)을 개선하는 것입니다.
핵심 연구:
공정 최적화: Taguchi L4 직교 배열을 사용하여 아크 전압과 용접 속도를 2수준으로 설정하고, 비드 폭에 대한 최적 조건을 도출했습니다.
합금화: 최적화된 용접 조건 하에 0.05%부터 0.3%까지 다양한 비율의 Mo를 용접부에 첨가했습니다.
특성 평가: Mo 첨가량에 따른 용접부, 열영향부(HAZ), 모재의 미세구조 변화를 광학 현미경으로 관찰하고, 미세 경도와 인장 강도를 측정하여 기계적 특성 변화를 정량적으로 평가했습니다. 또한 XRD와 EDS 분석을 통해 상(phase) 변화와 원소 분포를 확인했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 실험적 접근법을 기반으로 합니다. 먼저 통계적 방법인 Taguchi 설계를 통해 SAW 공정 변수를 최적화하고, 이후 최적화된 조건에서 합금 원소(Mo)의 농도를 변화시키며 그 효과를 체계적으로 분석하는 방식으로 설계되었습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
용접: SVNIT 워크숍의 SURARC 반자동 SAW 장비를 사용하여 150mm x 32mm x 10mm 크기의 연강판(AISI C-1020)을 용접했습니다.
기계적 시험: 만능 시험기(UTM)를 사용하여 ASTM E8M 규격에 따라 인장 시험을 수행했고, SHIMADZU HMV 2 시리즈를 사용하여 ASTM E-384:2006 규격에 따라 9.8N 하중으로 미세 경도를 측정했습니다.
미세구조 분석: METZER vision plus-5000 광학 현미경을 사용하여 미세구조를 관찰했으며, Hitachi S3400N 주사 전자 현미경(SEM)과 EDS를 통해 성분 분석을 수행했습니다. MINIFLEX XRD 장비를 사용하여 CuKα 방사선으로 상 분석을 진행했습니다.
통계 분석: Minitab 17 소프트웨어를 사용하여 Taguchi 분석, 분산 분석(ANOVA), 다중 회귀 분석을 수행했습니다.
연구 주제 및 범위:
연구는 10mm 두께의 AISI C-1020 평탄소강에 대한 서브머지드 아크 용접에 국한됩니다. 공정 변수로는 아크 전압과 용접 속도를 고려했으며, 합금 원소로는 몰리브덴(0.05, 0.1, 0.15, 0.3 wt.%)을 사용했습니다. 평가는 용접부의 미세구조, 미세 경도, 인장 강도에 초점을 맞췄습니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
용접 속도는 비드 폭에 66.62%의 기여도를 보여 아크 전압(33.78%)보다 지배적인 영향을 미쳤습니다.
최적의 용접 조건은 아크 전압 32V, 용접 속도 0.25 m/min으로 결정되었습니다.
몰리브덴 첨가는 용접부의 미세구조를 미세한 베이나이트 구조로 변화시켰습니다.
몰리브덴 함량이 0%에서 0.20%로 증가함에 따라 용접 비드의 미세 경도는 187 HV에서 262 HV로 지속적으로 증가했습니다.
0.05% Mo 첨가 시 인장 강도가 560.0 MPa로 가장 높게 나타났으며, 모든 Mo 합금 시편은 용접부보다 강도가 약한 열영향부(HAZ)에서 파단되었습니다.
XRD 분석 결과, Mo 첨가 시 MoC(몰리브덴 탄화물)와 같은 새로운 상이 형성되는 것이 확인되었으며, 이는 경도 증가의 원인으로 작용합니다.
Fig. 3. X-axis:Variation of Vickers’s hardness number with wt % of Mo. Y-axis: Vickers Hardness Number (VPN)
Fig. 4. Variation of tensile strength(Y- axis) with wt.% of molybdenum(X axis)
Figure 목록:
Fig. 1 Graph between voltage, welding speed and mean of s/n ratio
Fig. 2. (a)- (k) Microstructure of base metal, interzone and weldzone in different cases BS-bainitic shelves, PF- polygonal ferrite, AF- acicular ferrite)
Fig. 3. X-axis: Variation of Vickers’s hardness number with wt % of Mo. Y-axis: Vickers Hardness Number (VPN)
Fig. 4. Variation of tensile strength(Y- axis) with wt.% of molybdenum(X axis)
Fig. 5. a) SEM Points taken from weld zone(WZ) to HAZ on sample. b) EDS Molybdenum distribution in the matrix with 0.05 % Mo.
Fig. 6. a) SEM Points taken from weld zone (WZ) to HAZ on sample, b) EDS Molybdenum distribution in the matrix with 0.20% Mo.
Fig. 7. XRD of different cases
7. 결론:
본 연구를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.
회귀 분석 결과, 현재의 모재 판 형상에 대해 용접 속도가 아크 전압에 비해 비드 폭에 더 지배적인 영향을 미칩니다.
아크 전압과 비드 폭은 정비례 관계에 있으며, 용접 속도와 비드 폭은 반비례 관계에 있습니다.
용접부와 HAZ의 미세구조, 미세 경도는 다양한 양의 몰리브덴 첨가에 의해 영향을 받습니다.
Mo 첨가는 비합금 용접 금속 미세구조에 비해 더 미세한 베이나이트 미세구조를 형성합니다.
HAZ의 미세 경도는 Mo 첨가량이 증가함에 따라 증가합니다.
Mo의 희석은 용접부에서 HAZ로 갈수록 감소하며, 이는 용접부에서 HAZ로의 미세 경도 감소를 초래합니다.
[11] J.Tušeka, M. Subanb, Faculty of Mechanical Engineering,University of Ljubljana, Aškerčeva 6, 1000 Ljubljana, Slovenia institute za varilstvo, Ptujska 19, 1000 Ljubljana, Slovenia.
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[28] bookshop.europa.eu/…/CGNA15834ENC_001.pdf
Expert Q&A: 전문가 질의응답
Q1: 용접 변수 최적화를 위해 Taguchi 방법을 선택한 이유는 무엇입니까?
A1: Taguchi 방법은 최소한의 실험 횟수로 여러 공정 변수가 결과에 미치는 영향을 효율적으로 평가할 수 있는 강력한 통계적 도구입니다. 본 연구에서는 아크 전압과 용접 속도라는 두 가지 주요 변수의 영향을 단 4번의 실험으로 파악하여 최적의 조건을 신속하게 도출할 수 있었습니다. 이는 시간과 비용을 절약하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻기 위한 최적의 선택이었습니다.
Q2: Figure 4에서 몰리브덴 함량 증가에 따라 인장 강도가 선형적으로 증가하지 않고 복잡한 경향을 보이는 이유는 무엇입니까?
A2: 논문에 따르면, 이 현상은 몰리브덴 첨가량에 따른 입자 미세화 정도의 변화와 관련이 있습니다. Mo 첨가량이 증가함에 따라 용접 비드의 입자 미세화가 처음에는 감소했다가 특정 지점(0.15% Mo) 이후 다시 증가하는 경향을 보입니다. 인장 강도는 이러한 미세구조의 변화를 직접적으로 반영하기 때문에 선형적인 증가 대신 감소 후 증가하는 복잡한 패턴을 나타냅니다.
Q3: 몰리브덴이 첨가된 모든 시편이 용접부가 아닌 열영향부(HAZ)에서 파단된 이유는 무엇입니까?
A3: 이는 두 가지 중요한 사실을 시사합니다. 첫째, 몰리브덴 첨가로 인해 용접 금속의 강도가 HAZ보다 현저히 높아졌다는 증거입니다. 둘째, 논문에서는 HAZ에서의 파단 원인으로 수소 균열(hydrogen cracking) 가능성을 언급합니다. 용접 시 발생하는 높은 잔류 응력과 HAZ의 조대한 입자 구조가 결합되어 수소 균열에 더 취약해졌기 때문입니다. 이는 Mo 합금 용접 시 HAZ의 특성 관리가 매우 중요함을 보여줍니다.
Q4: XRD 분석에서 확인된 몰리브덴 탄화물(MoC) 형성의 의의는 무엇입니까?
A4: 몰리브덴 탄화물(MoC)의 형성은 미세 경도 증가를 설명하는 핵심적인 증거입니다. 몰리브덴은 강한 탄화물 형성 원소로, 미세구조 내에서 매우 단단한 탄화물 입자를 석출시킵니다. 이 입자들이 전위(dislocation)의 이동을 방해하는 2차 강화상(secondary strengthener phase) 역할을 하여 용접 금속의 전체적인 경도와 강도를 향상시키는 것입니다.
Q5: 몰리브덴 첨가가 구체적으로 미세구조를 어떻게 변화시키나요?
A5: 몰리브덴은 오스테나이트에서 페라이트로의 변태 과정에 영향을 미칩니다. 구체적으로, 취약한 파괴의 경로가 될 수 있는 조대한 입계 페라이트(grain boundary ferrite)의 형성을 효과적으로 억제합니다. 대신, 더 강하고 인성이 좋은 미세한 베이나이트(bainite) 구조의 형성을 촉진합니다. 이러한 미세구조의 변화가 바로 기계적 특성 향상의 근본적인 원인입니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 평탄소강 용접에서 소량의 몰리브덴 첨가가 미세구조를 제어하고 기계적 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 명확히 보여주었습니다. 용접 속도와 같은 핵심 공정 변수의 최적화와 함께, 몰리브덴을 이용한 합금화 전략은 탄소강 용접 조인트의 강도, 경도, 인성을 높여 구조물의 신뢰성과 수명을 연장하는 효과적인 방법입니다. 이러한 결과는 더 높은 품질과 생산성을 추구하는 모든 산업 현장에 중요한 통찰을 제공합니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 백서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.
(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.
연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
저작권 정보
이 콘텐츠는 Kunal Dwivedi와 Jyoti Menghani의 논문 “EFFECT OF MOLYBDENUM ADDITION ON MICROSTRUCTURE AND MECHANICAL PROPERTIES OF PLAIN CARBON STEEL WELD”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Iacopo Carnacina, Nicoletta Leonardi, Stefano Pagliara가 2019년 Water 저널에 발표한 논문 “Characteristics of Flow Structure around Cylindrical Bridge Piers in Pressure-Flow Conditions”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
The Challenge: 기후 변화로 인해 극한 홍수가 빈번해지면서, 교량 상판(deck)이 물에 잠기는 압력 흐름(pressure-flow) 조건이 발생하여 기존 설계 기준을 초과하는 심각한 교각 세굴 및 붕괴 위험이 증가하고 있습니다.
The Method: 원통형 교각과 두 가지 다른 길이의 교량 상판을 사용하여 수로 실험을 수행했으며, 자유 수면 흐름과 압력 흐름 조건에서 시간에 따른 세굴 변화와 3차원 유속 및 난류 특성을 측정했습니다.
The Key Breakthrough: 교량 상판이 잠기는 압력 흐름 조건은 자유 수면 조건에 비해 세굴률을 약 2배까지 가속화하며, 이는 교량 하부의 유속 증가, 난류 강도 및 레이놀즈 응력의 급격한 상승에 기인합니다.
The Bottom Line: 교량의 안전성과 복원력을 확보하기 위해서는, 기존의 자유 수면 흐름 모델로는 예측할 수 없는 압력 흐름 고유의 강화된 세굴 메커니즘을 교량 설계 및 안전 진단에 반드시 고려해야 합니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
최근 기후 변화와 도시화로 인해 전 세계적으로 극한 강우 및 홍수 발생 빈도가 증가하고 있습니다. 수십 년 전에 건설된 많은 교량들은 이러한 급격한 환경 변화를 고려하여 설계되지 않았기 때문에, 홍수 시 수위가 교량 상판까지 차오르는 ‘압력 흐름(pressure-flow)’ 조건에 노출될 위험이 커지고 있습니다.
압력 흐름이 발생하면 교량 하부의 통수 단면적이 급격히 줄어들어 유속이 빨라지고, 복잡한 난류 구조가 형성됩니다. 이는 교각 주변의 하상 침식, 즉 ‘세굴(scour)’ 현상을 극심하게 가속화시켜 교량의 기초를 약화시키고, 최악의 경우 교량 붕괴라는 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 기존의 교각 세굴 연구는 대부분 자유 수면 흐름 조건에 국한되어 있어, 압력 흐름이라는 새로운 위협에 대한 공학적 이해와 데이터가 절실히 필요한 상황입니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 출발하여, 압력 흐름 조건이 교각 주변의 유동 구조와 세굴에 미치는 영향을 정량적으로 분석함으로써 교량 안전 설계의 새로운 기준을 제시합니다.
Figure 1. Diagram sketch and notation. (a) Perspective view of tested conditions, scour definition, and deck view; (b) longitudinal view with dimension of the two tested decks (in cm); (c) locations of Figure 1. Diagram sketch and notation. (a) Perspective view of tested conditions, scour definition, and deck view; (b) longitudinal view with dimension of the two tested decks (in cm); (c) locations of sampled velocities at section x = 0 underneath the deck (in cm). sampled velocities at section x = 0 underneath the deck (in cm).
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 실험실 규모의 수리 실험을 통해 압력 흐름 조건에서의 교각 세굴 현상을 정밀하게 분석했습니다.
실험 장비: 폭 0.61m, 길이 7.6m의 유리벽 경사 수로(tilting recirculating flume)를 사용했습니다. 직경 0.03m의 원통형 교각을 수로 중앙의 모래 하상에 설치했습니다.
실험 조건: 압력 흐름 조건을 모사하기 위해 교각 위에 두 가지 다른 길이(ldk = 3D, 6D, 여기서 D는 교각 직경)의 평평한 교량 상판을 설치했습니다. 모든 실험은 유사 이송이 시작되는 한계 유속(U0/Uc = 1)의清水(clear-water) 조건에서 수행되었습니다.
주요 변수: 평균 입경(d50) 1mm의 모래를 하상 재료로 사용했습니다. 접근 유속(U0)은 0.32 m/s, 수심(h0)은 17cm로 설정했습니다.
데이터 수집: 시간에 따른 세굴 깊이의 변화를 측정하고, 25Hz 샘플링 속도의 음향 도플러 유속계(Acoustic Doppler Velocimeter, ADV)를 사용하여 교각 중앙 단면에서 3차원 유속, 난류 강도, 레이놀즈 응력 등 상세한 유동 데이터를 수집했습니다.
Figure 3. Average velocity components (in order left to right) u/U0, v/U0, and w/U0 at t = 0 fixed bed conditions for (a–c) pier without deck; (d–f) 3D deck and pier; and (g–i) 6D deck and pier.
이러한 정밀한 실험 설계를 통해 압력 흐름 조건이 교각 주변의 유동장과 세굴 메커니즘에 미치는 영향을 정량적으로 비교 분석할 수 있었습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
본 연구는 압력 흐름 조건이 교각 세굴을 극적으로 심화시킨다는 사실을 명확한 데이터로 입증했습니다.
Finding 1: 세굴 속도 및 깊이의 급격한 증가
압력 흐름 조건은 세굴의 진행 속도와 최종 깊이 모두를 크게 증가시켰습니다.
논문의 Figure 2a는 시간에 따른 최대 세굴 깊이의 변화를 보여줍니다. 교각만 있는 경우(자유 수면 흐름)에 비해 교량 상판이 있는 경우(압력 흐름) 세굴이 훨씬 빠르게 진행됩니다. Figure 2b는 6시간 경과 후의 최종 세굴 형상을 보여주는데, 교각만 있을 때의 최대 세굴 깊이(Zmax/D)는 약 1.58이었던 반면, 3D 길이의 상판이 있을 때는 2.7, 6D 상판이 있을 때는 2.3으로 훨씬 더 깊고 넓은 세굴공이 형성되었습니다. 이는 압력 흐름이 기존 예측을 훨씬 뛰어넘는 파괴적인 침식 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다.
Finding 2: 교각 주변의 유속 및 난류 에너지 증폭
압력 흐름은 교각 주변, 특히 하상 근처의 유동 에너지를 크게 증폭시켰습니다.
Figure 3의 유속 분포를 보면, 압력 흐름 조건에서 교각 측면의 최대 유속(u/U0)이 자유 수면 조건의 약 1.2에서 1.5 이상으로 크게 증가했습니다. 또한, Figure 6에서 나타난 난류 운동 에너지(Turbulent Kinetic Energy, TKE)는 압력 흐름 조건, 특히 3D 상판의 경우 하상 근처에서 자유 수면 조건보다 월등히 높은 값을 보였습니다. 이는 교량 상판에 의해 생성된 추가적인 난류와 가속화된 유속이 하상에 직접적으로 작용하여 강력한 침식력을 유발하고, 결과적으로 세굴을 가속화시키는 핵심 원인임을 보여줍니다.
Practical Implications for R&D and Operations
본 연구 결과는 교량 설계, 유지보수 및 안전 진단 분야의 전문가들에게 중요한 시사점을 제공합니다.
For Hydraulic Engineers: 이 연구는 기존의 자유 수면 흐름 기반 세굴 예측 모델이 극한 홍수 상황에서는 매우 부정확할 수 있음을 시사합니다. 교량 설계 시 상판에 의한 기하학적, 수리학적 흐름 수축 효과와 그로 인한 유속 및 난류 증가를 반드시 고려하여 세굴 깊이를 예측해야 합니다.
For Bridge Safety Assessors:Figure 2의 데이터는 압력 흐름 조건에서 세굴이 예상보다 훨씬 빠르게 진행될 수 있음을 보여줍니다. 따라서 교량 상판 침수 위험이 높은 교량에 대해서는 안전 점검 주기를 단축하고, 수중 음파 탐지기와 같은 정밀 장비를 활용한 세굴 모니터링 강화가 필요합니다.
For Civil & Structural Engineers: 연구 결과는 교량 상판의 높이와 길이가 세굴 잠재력에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 기후 변화에 대응하는 신규 교량 설계 시에는 계획 홍수위에 충분한 여유고(freeboard)를 확보하거나, 압력 흐름 조건에서 발생하는 높은 전단 응력을 견딜 수 있는 강화된 세굴 방지 공법(예: 립랩(riprap) 보강)을 적용하는 것이 필수적입니다.
Paper Details
Characteristics of Flow Structure around Cylindrical Bridge Piers in Pressure-Flow Conditions
1. Overview:
Title: Characteristics of Flow Structure around Cylindrical Bridge Piers in Pressure-Flow Conditions
Author: Iacopo Carnacina, Nicoletta Leonardi and Stefano Pagliara
Year of publication: 2019
Journal/academic society of publication: Water, 11 (11)
극한 현상의 새로운 변화는 노후화된 기반 시설 및 교량과 결합하여 기후 변화에 따른 교량의 손상 및 재앙적 붕괴 위험의 잠재적 증가를 부각시킵니다. 이 논문은 자유 수면 및 압력 흐름 조건에서 세굴의 시간적 진화의 두 가지 다른 시점에서 교각 근처의 흐름 및 난류 특성의 거동을 분석합니다. 교량 압력 흐름 조건은 극한 현상 동안 수심이 교량 데크를 잠기게 할 때 발생합니다. 이 연구를 위해 원형 교각과 길이가 다른 두 개의 직사각형 데크가 사용되었습니다. 모든 실험은 퇴적물 임계 속도에서 맑은 물 조건에서 수행되었습니다. 이 논문은 먼저 세굴의 시간적 진화 속도와 세굴 형태를 연구했습니다. 둘째, 자유 수면 및 압력 흐름 조건 모두에서 25Hz 샘플링 속도의 Nortek 음향 유속계를 사용하여 속도 측정을 수행했습니다. 교각 중심에 해당하는 단면에 대해 평균 3차원 유속, 난류 강도, 레이놀즈 응력 및 난류 운동 에너지를 연구했습니다. 결과는 압력 흐름 조건이 세굴 속도를 가속화한다는 것을 보여줍니다. 이 속도는 약 17%의 수직 수축으로 자유 수면 조건의 세굴의 약 두 배에 도달합니다. 흐름 및 난류 측정은 압력 흐름 조건에서 추가적인 난류와 가속화된 속도가 흐름 패턴과 순환을 어떻게 수정하여 교량 기초 주변의 세굴 진화를 가속화하는지를 명확하게 보여줍니다. 자유 수면 조건의 교각 세굴 및 난류에 대한 수많은 연구가 존재하지만, 압력 흐름 조건은 과거에 제한적인 관심을 받았습니다. 이러한 결과는 세굴 메커니즘을 이해하고 교량 안전성과 복원력을 높이기 위한 미래 구조물 설계를 촉진하는 데 필수적인 정보를 제공합니다.
3. Introduction:
농업 관행의 변화에서 도시화의 변화에 이르기까지 다양한 집수지에 대한 인위적 압력의 최근 증가는 예상되는 기후 변화 추세(예: [1-3])와 결합하여 더 빈번한 극심한 하천 및 해안 홍수를 초래했습니다. 극한 현상 발생 확률의 일반적인 증가는 강수 강도 증가, 폭풍 해일 활동, 해수면 상승 및 허리케인 활동(예: [2,4-8])과 관련이 있습니다. 또한, 여러 교량과 기반 시설은 수십 년 전에 설계 및 건설되었습니다. 이로 인해 잠재적으로 극한 현상의 급격한 증가를 고려하지 않은 설계가 이루어졌으며, 그 데크는 미래에 부분적으로 또는 완전히 잠길 가능성이 있습니다. 교량 데크와 자유 수면 사이의 이러한 상호 작용은 압력 흐름 조건으로 알려진 조건을 만듭니다[9,10]. 데크는 흐름의 이송 단면을 제한하여 속도를 강화하고 특정 흐름 및 난류 구조를 수정합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
기후 변화와 인위적 압력 증가로 인해 극한 홍수가 빈번해지고 있으며, 이로 인해 교량 상판이 물에 잠기는 압력 흐름(pressure-flow) 조건이 발생할 가능성이 높아지고 있습니다. 이러한 조건은 교량 주변의 유속을 증가시키고 난류 구조를 변화시켜 교각 기초의 세굴을 심화시키고, 잠재적으로 예기치 않은 교량 붕괴로 이어질 수 있습니다.
Status of previous research:
과거 교각 세굴에 관한 연구는 주로 장애물이 없는 자유 수면 흐름(free-surface flow) 조건에 집중되어 왔습니다. 유속, 수심, 퇴적물 특성 등 다양한 요인이 세굴에 미치는 영향에 대한 연구는 많았지만, 교량 상판과 수면의 상호작용으로 발생하는 압력 흐름 조건과 교각 세굴의 복합적인 상호작용에 대한 연구는 상대적으로 제한적이었습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 압력 흐름 조건에서 원통형 교각 주변의 유동 및 난류 구조 특성을 실험적으로 규명하고, 이러한 특성이 세굴의 시간적 변화 및 최종 형태에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 이를 통해 자유 수면 조건과 압력 흐름 조건에서의 세굴 메커니즘 차이를 이해하고, 향후 교량의 안전성과 복원력을 높이는 설계에 필요한 기초 자료를 제공하고자 합니다.
Core study:
연구의 핵심은 실험 수로에 원통형 교각과 두 가지 다른 길이의 교량 상판을 설치하여 압력 흐름 조건을 재현하고, 이 조건에서 세굴의 시간적 변화를 정밀하게 측정하는 것입니다. 동시에 음향 도플러 유속계(ADV)를 사용하여 교각 주변의 3차원 평균 유속, 난류 강도, 레이놀즈 응력, 난류 운동 에너지(TKE)를 측정하여, 유동 구조의 변화가 세굴을 어떻게 가속화하는지를 정량적으로 분석했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
본 연구는 실험실 수로 실험을 통해 교각만 있는 경우(자유 수면 흐름), 교각과 3D 길이의 상판이 있는 경우(압력 흐름), 교각과 6D 길이의 상판이 있는 경우(압력 흐름) 등 세 가지 조건에 대해 세굴 현상과 유동 특성을 비교 분석하는 방식으로 설계되었습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
세굴 측정: 교각에 부착된 1mm 정밀도의 투명 스케일을 사용하여 일정한 시간 간격(1분, 2분, 4분, …, 1시간 이후 매시간)으로 세굴 깊이의 시간적 변화를 기록했습니다.
유동 측정: Nortek사의 음향 도플러 유속계(ADV)를 25Hz의 샘플링 속도로 사용하여, 세굴 발생 전(고정상)과 6시간 경과 후(이동상) 교각 중앙 단면에서 3차원 유속 성분(u, v, w)을 측정했습니다.
데이터 분석: 측정된 순간 유속 데이터를 사용하여 평균 유속, 난류 강도, 난류 운동 에너지(TKE), 레이놀즈 응력 등을 계산하고, 각 실험 조건에 따라 비교 분석했습니다.
Research Topics and Scope:
본 연구는 맑은 물 조건(clear-water condition)에서 퇴적물 이동이 막 시작되는 한계 유속(U0/Uc = 1) 상황에 초점을 맞추었습니다. 연구 범위는 원통형 교각과 평평한 직사각형 교량 상판의 단순한 기하학적 형상에 대한 유동 및 세굴 특성 분석으로 한정됩니다. 이를 통해 압력 흐름의 근본적인 영향을 명확히 규명하고자 했습니다.
6. Key Results:
Key Results:
압력 흐름 조건은 자유 수면 흐름 조건에 비해 세굴률을 약 2배까지 가속화합니다. 이는 약 17%의 수직 흐름 수축(vertical contraction)이 있을 때 관찰되었습니다.
압력 흐름 조건에서는 교량 상판의 영향으로 추가적인 난류와 가속화된 유속이 발생하며, 이는 교각 주변의 흐름 패턴과 순환을 변화시켜 세굴을 심화시킵니다.
세굴이 발생하기 전(고정상), 압력 흐름 조건에서 교각 주변의 평균 유속, 난류 강도, 난류 운동 에너지(TKE), 레이놀즈 응력은 자유 수면 조건보다 현저히 높게 나타났습니다.
세굴이 진행된 후에도 압력 흐름 조건에서의 유속 및 난류 값은 자유 수면 조건보다 여전히 높아, 지속적인 세굴 잠재력이 더 크다는 것을 보여줍니다.
교량 상판의 길이는 유동 분포에 영향을 미치지만, 일정 시간(T* > 10,000) 이상 세굴이 진행된 후에는 세굴의 시간적 변화율과 형태에 미치는 영향이 크지 않았습니다.
Figure 5. Comparison of longitudinal velocities turbulence intensity for three di erent verticals, (a,d) y/D = 0.833, (b–e) y/D = 1.5, and (c–f) y/D = 4.2, for fixed (top rows) and mobile beds (bottom rows). Symbols are the same symbols as in Figure 2.
Figure List:
Figure 1. Diagram sketch and notation. (a) Perspective view of tested conditions, scour definition, and deck view; (b) longitudinal view with dimension of the two tested decks (in cm); (c) locations of sampled velocities at section x = 0 underneath the deck (in cm).
Figure 2. (a) Temporal scour evolution measured in proximity of the pier for the three different tested configurations, and (b) longitudinal scour and liquid profiles at maximum scour section and at the end of the tests (6 h).
Figure 3. Average velocity components (in order left to right) u/U0, v/U0, and w/U0 at t = 0 fixed bed conditions for (a–c) pier without deck; (d–f) 3D deck and pier; and (g–i) 6D deck and pier.
Figure 4. Average velocity components (in order left to right) u/U0, v/U0, and w/U0 after 6 h of testing in mobile conditions for (a–c) pier without deck; (d–f) 3D deck and pier; and (g–i) 6D deck and pier.
Figure 5. Comparison of longitudinal velocities turbulence intensity for three different verticals, (a,d) y/D = 0.833, (b–e) y/D = 1.5, and (c–f) y/D = 4.2, for fixed (top rows) and mobile beds (bottom rows). Symbols are the same symbols as in Figure 2.
Figure 6. Comparison of total kinetic energy (TKE) for three different verticals, (a,d) y/D = 0.833, (b–e) y/D = 1.5, and (c–f) y/D = 4.2, for fixed (top rows) and mobile beds (bottom rows). Symbols are the same symbols as in Figure 2. Note that in (c) the values outside the plot are TKE/u2 = 64.4 at z/ho = 0.05 and TKE/u2 = 65.14 at z/ho = 0.12.
Figure 7. Comparison of Reynolds shear stress /u*2 for three different verticals, (a,d) y/D = 0.833, (b–e) y/D = 1.5, and (c–f) y/D = 4.2, for fixed (top rows) and mobile beds (bottom rows). Symbols are the same symbols as in Figure 2.
7. Conclusion:
본 연구는 압력 흐름 조건이 교각 세굴에 미치는 영향에 대한 새로운 일련의 결과를 제시합니다. 교각 세굴은 적절히 다루어지지 않을 경우 심각한 결과를 초래하는 복잡한 현상입니다. 이 논문은 압력 흐름 조건이 원통형 교각 주변의 수리역학적 장의 특성에 어떻게 영향을 미치는지 보여줍니다. 특히, 이 연구는 다음을 보여주었습니다:
(a) 압력 흐름 교각 세굴은 자유 수면 교각 세굴에 비해 더 빠르게 진화합니다. 이는 교량의 복원력을 강화하는 동안 특히 위험합니다. (b) 최대 평균 유속 성분은 수직 수축과 경계층 발달의 조합으로 인해 현저하게 가속화됩니다. 특히, 길이가 다른 데크 사이의 흐름 및 난류 강도에는 눈에 띄는 차이가 있지만, 잘 형성된 세굴(즉, T* > 10,000)의 경우 세굴의 시간적 진화 및 형태 측면에서는 그다지 중요하지 않습니다. (c) 난류 강도, TKE 및 레이놀즈 전단 응력은 자유 수면 실험에 비해 현저히 높은 값을 보여주며, 이는 더 큰 세굴 잠재력을 추가로 설명합니다. 이는 교각 옆에서 관찰된 더 큰 전단력에 의해 쉽게 손상될 수 있는 립랩 칼라와 같은 느슨한 재료를 사용한 세굴 보호에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
8. References:
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(and more)
Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 실험에서 3D와 6D라는 두 가지 다른 길이의 교량 상판을 사용한 이유는 무엇입니까?
A1: 두 가지 다른 길이의 상판을 사용하여 압력 흐름이 발생하는 구간의 길이가 유동 구조와 세굴에 미치는 영향을 파악하고자 했습니다. 연구 결과, 상판의 길이가 길어질수록 하류로 갈수록 경계층이 더 발달하여 유속 분포에 차이를 보였습니다. 하지만 일정 시간 이상 세굴이 진행된 후에는 두 조건의 세굴 진화율이 유사해져, 세굴이 충분히 발달하면 상판 길이의 영향이 감소함을 시사합니다.
Q2: Figure 2a에서 3D와 6D 상판 조건의 세굴 진화 곡선이 초기에 벌어졌다가 나중에 다시 수렴하는 경향을 보이는데, 그 물리적 이유는 무엇입니까?
A2: 논문에 따르면, 이는 T ≈ 1000에서 갈라졌다가 T ≈ 10,000에서 다시 수렴하는 패턴을 보입니다. 이는 교량에 쌓이는 나뭇가지와 같은 부유물(debris) 축적에 대한 연구에서 관찰된 현상과 유사합니다. 초기에는 상판 길이에 따른 난류 생성 메커니즘의 차이로 세굴률이 달라지지만, 세굴공이 깊어지면서 상판 하부면과 세굴 바닥 사이의 거리가 멀어져 상판이 생성하는 추가 난류의 영향이 감소하고, 두 조건의 세굴률이 비슷해지는 것으로 해석할 수 있습니다.
Q3: 논문에서 이 실험 조건이 이전 연구[32]의 ‘Type 1 condition’에 해당한다고 언급했는데, 이것은 무엇을 의미합니까?
A3: ‘Type 1 condition’은 압력 흐름의 한 종류로, 유량이 많지 않아 물이 교량 상판 위로는 흐르지 않고(no flow above the deck), 상판 상류와 하류의 수위 차이가 거의 없는 상태를 의미합니다. 이는 교량 상판이 완전히 잠겨 댐처럼 기능하는 더 심각한 상태(월류)와는 구분되는, 압력 흐름의 초기 단계를 나타내는 중요한 조건입니다.
Q4: 세굴공이 발달한 후 난류 강도(Figure 5)는 어떻게 변합니까?
A4: 세굴이 진행됨에 따라 하상 근처의 난류 강도는 크게 감소합니다. 이는 세굴공이 깊어지면서 유속이 감소하고 흐름이 안정화되기 때문입니다. 하지만 주목할 점은, 교량 상판 바로 아래 영역의 난류 강도는 여전히 높은 수준을 유지한다는 것입니다. 이는 세굴의 심화와 관계없이 교량 상판 자체가 지속적으로 난류를 생성하는 주요 원인임을 보여줍니다.
Q5: 압력 흐름 조건에서 관찰된 더 높은 레이놀즈 응력(Figure 7)의 실질적인 중요성은 무엇입니까?
A5: 레이놀즈 응력은 유체 내 난류에 의한 운동량 교환의 척도로, 하상에 작용하는 전단 응력과 직접적으로 관련이 있으며 퇴적물을 들어 올리는 힘을 나타냅니다. 압력 흐름 조건에서 관찰된 훨씬 높은 레이놀즈 응력 값은 흐름이 퇴적물을 침식시키는 능력이 훨씬 더 강력하다는 것을 의미합니다. 이는 압력 흐름 조건에서 왜 세굴이 훨씬 빠르고 깊게 발생하는지를 설명하는 핵심적인 물리적 증거입니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
이 연구는 기후 변화 시대에 교량 안전을 위협하는 ‘압력 흐름’ 조건에서의 교각 세굴 해석이 왜 중요한지를 명확히 보여줍니다. 교량 상판이 물에 잠길 때 발생하는 유속 증가와 난류 증폭은 기존의 설계 기준을 훨씬 뛰어넘는 파괴적인 세굴을 유발할 수 있습니다. 본 연구에서 제시된 상세한 유동 데이터와 세굴 메커니즘 분석은 R&D 및 엔지니어링 현장에서 보다 안전하고 복원력 있는 교량을 설계하고 유지보수하는 데 결정적인 통찰력을 제공합니다.
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연락처 : 02-2026-0442
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Characteristics of Flow Structure around Cylindrical Bridge Piers in Pressure-Flow Conditions” by “Iacopo Carnacina, Nicoletta Leonardi and Stefano Pagliara”.
이 기술 요약은 Huang XIANBIN 외 저자가 Tehnički vjesnik에 발표한 “An Evaluation on Bridge Bearing Capacity under Scour and Re-occurrence of Strong Earthquake” (2019) 논문을 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다.
키워드
Primary Keyword: 교량 내하력 평가
Secondary Keywords: 교량 세굴, 지진 응답 해석, 파일 기초, 토질-구조물 상호작용, 교량 안전성
Executive Summary
도전 과제: 2008년 규모 8.0의 강진을 겪은 교량이 수년 후 심각한 하상 세굴 현상을 겪으면서, 다시 강진이 발생할 경우 교량의 안전성을 예측하기 어려운 복합적인 문제에 직면했습니다.
해석 방법: 실제 교량의 세굴 전후 상태에 대해 4가지 유한요소 모델(세굴 전후, 토질 탄성 고려/무시)을 구축하고, 원촨 지진파 데이터를 입력하여 지진 응답 해석을 수행함으로써 교각 및 파일 기초의 내하력을 평가했습니다.
핵심 발견: 세굴 후 교량은 불안정하며, 강진 재발 시 교각 자체는 안전하지만 일부 파일 기초는 항복 휨 모멘트를 초과하는 큰 휨 모멘트로 인해 손상될 것이며, 주 거더는 최대 17.9cm의 변위가 발생하여 낙교 위험이 있습니다.
핵심 결론: 하상 세굴은 교량의 내진 성능을 심각하게 저하시키므로, 지진 후 세굴이 발생한 교량의 교량 내하력 평가 및 보강은 잠재적인 붕괴를 막기 위해 필수적입니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가?
중국과 같이 지진이 잦은 국가에서 교량은 지진 발생 시 심각한 손상을 입는 주요 사회기반시설입니다. 특히 지진 피해 후에는 폭우로 인한 홍수와 하상 세굴이 동반되는 경우가 많습니다. 하상 세굴은 파일 기초의 지지력을 약화시키고 구조물의 동적 성능을 변화시켜 지진 응답을 더욱 악화시키는 복잡한 문제를 야기합니다. 기존 연구는 교량 구조물 자체의 내진 성능에 집중하는 경향이 있었지만, 세굴이 교량의 내진 성능에 미치는 복합적인 영향에 대한 연구는 부족했습니다. 본 연구는 실제 지진과 심각한 세굴을 모두 겪은 ‘3번 교량’ 사례를 통해, 이러한 이중 재해 상황에서 교량의 잔존 내하력을 정확히 평가하고 보강 계획을 수립하는 것이 왜 중요한지를 명확히 보여줍니다.
Figure 1 The relative position of the Minjiang River Bridge No. 3 and surrounding earthquake stations
해석 방법: 방법론 분석
본 연구는 실제 교량인 ‘3번 교량’의 복잡한 상태를 평가하기 위해 비선형 유한요소해석 소프트웨어인 Midas/Civil을 사용했습니다. 연구진은 교량의 실제 거동을 정밀하게 모사하기 위해 다음과 같은 4가지 해석 모델을 설정했습니다.
세굴 전, 교각 하단 고정 모델: 토질의 탄성을 고려하지 않고 교각과 기초가 완전히 고정된 이상적인 상태
세굴 전, 토질-구조물 상호작용 모델: 실제 지반 정보를 바탕으로 토양 스프링 강성을 설정하여 지반의 탄성 효과를 고려한 상태
세굴 후, 교각 하단 고정 모델: 세굴로 인해 파일 기초 주변 지반이 유실된 상태를 반영 (토질 탄성 무시)
세굴 후, 토질-구조물 상호작용 모델: 세굴 상태와 토질의 탄성 효과를 모두 고려한 가장 현실적인 상태
Figure 2 The vertical and horizontal pile foundation scour photo of Minjiang River Bridge No. 3
이 모델들에 원촨 지진 당시 진앙지 네트워크에서 수집된 실제 지진파(Wolong 및 Zoushishan 지진파)를 입력하여, 세굴 전후 교량의 동적 거동, 교각 및 파일 기초의 축력과 휨 모멘트 변화를 분석했습니다. 이를 통해 세굴이라는 경계 조건의 변화가 교량의 전체 내진 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가했습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 세굴로 인한 교량의 동적 성능 저하
세굴은 교량의 강성을 현저히 감소시켜 고유진동주기를 길게 만들었습니다. 표 2(Table 2) 에 따르면, 교량의 1차 모드 고유진동주기는 세굴 전 1.701초에서 세굴 후 2.625초로 약 54% 증가했습니다. 이는 교량이 외부 하중(지진)에 더 유연하게 반응하게 되어 더 큰 변위를 유발할 수 있음을 의미합니다. 즉, 세굴로 인해 교량 파일 기초의 횡방향 지지력이 약화되어 전체 구조물의 안정성이 크게 저하되었음을 보여줍니다.
결과 2: 강진 재발 시 파일 기초의 심각한 손상 예측
세굴 후 상태에서 강진이 다시 발생할 경우, 교량 파일 기초의 일부가 파괴될 것으로 예측되었습니다. 그림 6(Figure 6) 은 Wolong 및 Zoushishan 지진파에 의해 15번과 16번 교각의 파일 기초에 발생하는 최대 휨 모멘트를 보여줍니다. 특히 파일 기초 15-1, 15-3, 16-3에서 각각 4824.5 kN·m, 5206.9 kN·m, 5229.9 kN·m의 최대 휨 모멘트가 발생했는데, 이는 M-Φ 곡선으로 계산된 항복 휨 모멘트인 4787.7 kN·m를 초과하는 값입니다. 이는 해당 파일 기초가 소성 변형을 일으키거나 파괴될 수 있음을 의미합니다. 또한, 그림 7(Figure 7) 에서 볼 수 있듯이, 16번과 17번 교각 사이의 주 거더에서 최대 17.9cm의 변위가 발생하여 상판이 분리되거나 떨어져 나갈(낙교) 심각한 위험이 있는 것으로 나타났습니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
교량 유지보수 엔지니어: 이 연구는 홍수 후 교량 기초의 세굴 깊이를 정기적으로 모니터링하는 것이 교량의 내진 안전성을 확보하는 데 매우 중요하다는 것을 시사합니다. 세굴 깊이 데이터는 교량의 현재 상태를 평가하고 긴급 보강 여부를 결정하는 핵심 기준이 될 수 있습니다.
구조 및 내진 설계 엔지니어: 세굴 후 토질-구조물 상호작용을 정확하게 모델링하는 것이 신뢰성 있는 교량 내하력 평가의 핵심입니다. 세굴 효과를 무시한 해석은 교량의 안정성을 과대평가하여 잠재적인 붕괴 위험을 간과하는 치명적인 오류로 이어질 수 있습니다.
댐 및 저수지 운영자: 본 논문은 상류에 건설된 Zipingpu 저수지가 하류 하천의 유사량(sediment)을 감소시켜 세굴을 심화시킨 원인 중 하나로 지목했습니다. 이는 댐 운영이 하류의 교량과 같은 주요 기반 시설의 안정성에 미치는 영향을 종합적으로 고려해야 함을 의미합니다.
논문 상세 정보
An Evaluation on Bridge Bearing Capacity under Scour and Re-occurrence of Strong Earthquake
1. 개요:
제목: An Evaluation on Bridge Bearing Capacity under Scour and Re-occurrence of Strong Earthquake
저자: Huang XIANBIN, Liu CHENYANG, Hou SONG, Chen CHUNYANG, Mei YUJIAO, Lei BO, Huang YONG
잦은 재해에 시달리는 3번 교량은 2008년 5월 12일 규모 8의 지진을 겪었고, 몇 년 후 파일 기초가 심하게 세굴되었습니다. 최소 세굴 깊이는 4.5미터, 최대 세굴 깊이는 9.2미터였습니다. 심각한 세굴과 강진의 재발을 고려하여, 중국의 현행 기준과 지진 응답 해석을 사용하여 세굴 전후 3번 교량의 교각 및 파일 기초의 내하력과 내진 성능을 연구했습니다. 계산 결과, 교량은 세굴 전에는 안정적이었으나, 세굴 후에는 강진과 심각한 세굴을 거의 견딜 수 없어 보강이 필요함이 입증되었습니다. 이 연구 결과는 심각한 세굴과 강진의 영향을 받는 교량에 중요한 참고 자료가 될 수 있습니다.
3. 서론:
중국은 지진이 잦은 국가로, 최근에도 여러 차례 대규모 지진이 발생했습니다. 지진 발생 시 수많은 교량이 심각한 손상을 입었으며, 특히 보(Beam-shape) 형태의 교량이 가장 큰 피해를 입었습니다. 하중을 지지하는 교각과 파일 기초가 손상되면 교통이 두절되어 막대한 경제적 손실을 초래합니다. 한편, 하상 세굴은 파일 기초의 내진 성능을 약화시키고 구조물의 동적 성능을 변화시켜 지진 응답을 더욱 악화시키는 복잡한 요인입니다. 현재 문헌에는 파일 기초 세굴로 인한 교량 내진 성능의 영향에 대한 연구 사례가 거의 없습니다. 지진으로 손상된 교량은 내진 성능이 저하되며, 이는 종종 폭우로 인한 홍수 세굴을 동반합니다. 본 논문에서는 실제 세굴 상황을 바탕으로 3번 교량의 파일 기초에 대한 지진 응답 해석을 수행하고, 공식 계산을 통해 교각 및 파일 기초의 내하력을 평가합니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
2008년 원촨 대지진을 겪은 3번 교량이 이후 수년간 지속된 하상 세굴로 인해 기초가 심하게 노출되었습니다. 이러한 복합적인 재해를 겪은 교량이 다시 강진에 노출될 경우의 구조적 안정성을 평가하는 것이 시급한 과제였습니다.
이전 연구 현황:
많은 연구가 교량 교각의 내진 성능, 파일 그룹의 거동 등에 초점을 맞추었으나, 지진과 세굴의 복합적인 영향, 특히 세굴이 교량의 내진 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 드물었습니다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 심각한 세굴과 강진의 재발을 고려하여 3번 교량의 교각 및 파일 기초의 내하력과 내진 성능을 세굴 전후로 비교 평가하고, 이를 통해 교량의 안정성을 진단하고 보강 필요성을 제시하는 것입니다.
핵심 연구:
실제 교량의 세굴 데이터를 바탕으로 유한요소모델을 구축하고, 실제 지진파를 입력하여 비선형 지진 응답 해석을 수행했습니다. 이를 통해 세굴 전후 교량의 동적 특성 변화, 교각 및 파일 기초의 응력(축력, 휨 모멘트) 변화를 분석하고, 현행 설계 기준에 따라 내하력을 검토했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
Midas/Civil 소프트웨어를 사용하여 3번 교량의 비선형 유한요소모델을 구축했습니다. 교량은 공간 보-기둥 요소를 사용했고, 지지점은 탄성 연결로 모사했습니다. 토질-구조물 상호작용을 고려하기 위해 실제 지층 정보를 바탕으로 토양 스프링 강성을 설정했습니다. 세굴 전후, 토질 탄성 고려 여부에 따라 총 4개의 모델을 설정하여 비교 분석했습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
교량 정보: 3번 교량의 설계 도면, 지질 보고서, 현장 조사 및 테스트 보고서([16], [22])를 통해 교량의 제원, 재료 특성, 파일 기초의 지반 조건을 파악했습니다.
세굴 데이터: 현장 실측을 통해 교각별 세굴 깊이(최소 4.5m, 최대 9.2m) 데이터를 확보했습니다(표 1).
지진 데이터: 원촨 지진 당시 Wolong 및 Zoushishan 관측소에서 기록된 실제 지진파를 입력 하중으로 사용했습니다(그림 4).
분석: 모드 해석을 통해 세굴 전후 교량의 고유진동주기 및 모드를 분석하고, 비선형 시간이력해석을 통해 지진 시 교각과 파일의 축력, 휨 모멘트, 변위를 계산하여 내하력 기준과 비교했습니다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 중국 두장옌 시에 위치한 3번 교량을 대상으로 합니다. 연구 범위는 (1) 세굴 전후 교량의 동적 특성 변화 분석, (2) 현행 기준에 따른 세굴 상태에서의 교각 및 파일 기초 내하력 계산, (3) 강진 재발 시 세굴된 교량의 내진 성능 해석으로 구성됩니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
세굴 전, 교량은 정상 사용 하에서는 안정적이었으나, Wolong 지진파에 의해 연약 지반에 위치한 9번 파일 기초가 항복 휨 모멘트를 초과하여 손상될 가능성이 있었습니다(그림 5).
Figure 5 The bending moment of #9 pile foundation legend
세굴 후, 강진을 고려하지 않은 상태에서도 파일 기초는 홍수 시 유수력에 대한 휨 내하력 요구조건을 만족하지 못했습니다(표 4).
세굴 후, 강진 재발 시 교각의 축력 및 휨 모멘트는 허용치 이내로 안전했으나, 일부 파일 기초(15-1, 15-3, 16-3)는 항복 휨 모멘트를 초과하는 응력이 발생하여 손상이 예측되었습니다(그림 6).
세굴 후 강진 발생 시 주 거더의 최대 변위는 17.9cm에 달해 낙교 위험이 있는 것으로 분석되었습니다(그림 7).
세굴은 교량 파일 기초의 응력 상태를 심각하게 악화시키며, 특히 세굴이 심한 영역에서 파일의 축력과 휨 모멘트가 크게 증가했습니다(그림 12, 13).
그림 목록:
Figure 1 The relative position of the Minjiang River Bridge No. 3 and surrounding earthquake stations
Figure 2 The vertical and horizontal pile foundation scour photo of Minjiang River Bridge No. 3
Figure 3 The finite element model of Minjiang River Bridge No. 3
Figure 4 The ground motion response spectrum
Figure 5 The bending moment of #9 pile foundation legend
Figure 6 The maximum bending moment of #15 and #16 pile foundation legend
Figure 7 The absolute value of the maximum displacement of the main beam along bridge
Figure 8 The maximum axial force (kN) of the bridge pier under the Soil-Structure Interaction
Figure 9 The maximum bending moment along bridge under the Soil-Structure Interaction
Figure 10 The maximum bending moment of pier bottom along bridge
Figure 11 The maximum displacement of main girder along bridge in earthquake response
Figure 12 The maximum axial force of each pile
Figure 13 The maximum bending moment of each pile along the bridge
7. 결론:
실제 교량 테스트와 이론적 분석을 결합하고 Wolong 및 Zoushishan의 지진파를 입력하여, 침식 효과와 강진 재발을 고려한 교량 파일의 내하력을 분석한 결과는 다음과 같습니다.
교량은 원래 일반적인 운영 조건 하에서 안정적으로 설계되었으나, Wolong 지진파의 영향을 받으면 연약 지반에 있는 9번 파일 기초가 휨 손상을 입을 수 있습니다.
강진을 고려하지 않을 경우, 기존 교량의 교각 수직 축력과 내하력은 세굴 하에서 요구조건을 만족하지만, 파일 기초의 휨 성능은 요구조건을 만족하지 못합니다.
기존 세굴과 강진의 영향을 받을 경우, 교량은 불안정성을 보입니다. 파일 기초가 세굴되고 교량이 강진을 겪으면, 교각 하단의 축력과 휨 모멘트는 이전보다 약간 작아집니다. 주 거더에서는 변위가 증가하여 파일 기초의 최대 축력과 휨 모멘트가 증가합니다. 세굴이 심각한 영역은 파일 기초에 큰 휨 모멘트를 유발하며, 일부 파일 기초는 휨 형태로 손상될 것입니다.
Zipingpu 저수지 건설로 인해 유사(siltation) 균형이 깨지면서, 홍수는 교량 하류를 집중적으로 세굴할 가능성이 높습니다. 장기적인 수문 및 세굴 모니터링이 필요하며, 이것이 파일 기초 안정성에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요합니다.
결론적으로, 3번 교량은 불안정하며 더 이상 심화된 세굴과 강진을 견딜 수 없으므로 보강이 필요합니다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 이 연구에서 세굴 전후, 그리고 토질-구조물 상호작용 고려 여부에 따라 총 4개의 해석 모델을 사용한 이유는 무엇인가요?
A1: 4개의 모델을 사용한 이유는 세굴과 토질-구조물 상호작용(SSI)이라는 두 가지 핵심 변수가 교량의 내진 성능에 미치는 영향을 각각 분리하여 명확하게 분석하기 위함입니다. 세굴 전후 모델을 비교함으로써 세굴 자체가 구조물의 동적 특성과 응력 분포에 어떤 변화를 가져오는지 파악할 수 있습니다. 또한, SSI를 고려한 모델과 고려하지 않은 모델(교각 하단 고정)을 비교함으로써, 지반의 강성과 감쇠 효과가 실제 교량의 지진 응답에 얼마나 중요한 역할을 하는지 정량적으로 평가할 수 있습니다.
Q2: 세굴과 강진이 복합적으로 작용할 때 교량의 어느 부분이 가장 취약한 것으로 나타났나요?
A2: 교각 자체는 비교적 안전했지만, 파일 기초가 가장 취약한 부분으로 나타났습니다. 특히 그림 6에서 볼 수 있듯이, 세굴이 심한 15번과 16번 교각의 일부 파일 기초는 강진 시 발생하는 휨 모멘트가 재료의 항복 강도를 초과하여 소성 변형 또는 파괴에 이를 것으로 예측되었습니다. 또한, 그림 7은 주 거더의 과도한 변위(최대 17.9cm)를 보여주는데, 이는 파일 기초의 손상으로 인해 상부 구조물을 제대로 지지하지 못하여 낙교로 이어질 수 있는 심각한 위험을 의미합니다.
Q3: 세굴로 인해 교량의 고유진동주기는 구체적으로 어떻게 변했나요?
A3:표 2에 따르면, 세굴로 인해 교량의 고유진동주기가 전반적으로 길어졌습니다. 예를 들어, 교량의 전체적인 종방향 거동을 나타내는 1차 모드의 고유진동주기는 세굴 전 1.701초에서 세굴 후 2.625초로 크게 증가했습니다. 고유진동주기가 길어졌다는 것은 구조물의 강성이 감소했음을 의미하며, 이는 세굴로 인해 파일 기초 주변 지반의 지지력이 상실되어 교량이 지진 하중에 더 취약해졌다는 것을 명백히 보여주는 데이터입니다.
Q4: 이 교량에서 발생한 심각한 세굴의 직접적인 원인은 무엇으로 추정되나요?
A4: 논문에서는 두 가지 주요 원인을 지적합니다. 첫째, 상류에 위치한 Zipingpu 저수지가 2010년부터 운영되면서 하천의 유사(bed load sediment) 공급을 차단하여 하류의 세굴을 심화시켰습니다. 둘째, 불법적인 자갈 채취가 파일 기초의 노출을 더욱 악화시켰습니다. 이는 자연재해뿐만 아니라 인위적인 요인이 교량의 안전성에 심각한 위협이 될 수 있음을 보여줍니다.
Q5: 세굴 전 상태에서도 지진에 의해 손상될 가능성이 있었던 부분이 있었나요?
A5: 네, 있었습니다. 세굴 전 모델에 Wolong 지진파를 적용했을 때, 대부분의 파일은 안정적이었지만 9번 파일 기초는 예외였습니다. 그림 5에 따르면, 9번 파일 기초의 최대 휨 모멘트는 -5079.8 kN·m로, 항복 휨 모멘트인 4787 kN·m를 약간 초과했습니다. 논문은 9번 파일 기초의 지질이 다른 곳에 비해 연약했기 때문이라고 설명하며, 이는 실제 지진 피해 상황과 거의 일치하는 결과입니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 위한 길
본 연구는 지진 후 발생하는 하상 세굴이 교량의 안전성에 얼마나 치명적인지를 실제 사례 분석을 통해 명확히 보여줍니다. 세굴은 교량의 강성을 약화시키고 파일 기초의 지지력을 감소시켜, 다음 지진 발생 시 예기치 못한 붕괴로 이어질 수 있는 ‘숨겨진 위험’입니다. 따라서 정확한 교량 내하력 평가를 위해서는 지진과 세굴의 복합적인 영향을 반드시 고려해야 합니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 구성 요소에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Huang XIANBIN” 외 저자의 논문 “[An Evaluation on Bridge Bearing Capacity under Scour and Re-occurrence of Strong Earthquake]”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
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FLOW-3D 는 비정형 파뿐만 아니라 일반 선형 및 비선형파 표면을 시뮬레이션 할 수 있는 기능이 있습니다. 선형파는 작은 진폭 및 급경사를 갖는 사인파 표면 프로파일을 가지며, 비선형파는 선형 파보다 더 큰 진폭 (유한 진폭), 더 뾰족한 볏 및 평탄한 골짜기를 갖는다. 비선형 파는 파동 문자와 그 해를 구하기 위해 사용 된 수학적 방법에 따라 스톡 (stookes), 코니이드 (cnoidal) 파 및 단일 파로 분류 될 수 있습니다.
그림 1. 다른 진행파의 프로파일 비교 도 1 및도 2에 도시 된 바와 같이, 스톡스 파는 심층 및 과도수의 주기적인 파이다. Cnoidal 파는 천수(shallow water)와 중간 물에서 긴주기적인 파이고 Stokes 파보다 더 뾰족한 마루과 평평한 골짜기를 가지고 있습니다. 스톡스와 코니 형 파와 달리 단일 파는 천수(shallow water)와 과도 수에서 존재하는 비 주기적 파이다. 그것은 하나의 마루와 골짜기를 가지며 완전히 방해받지 않은 수면 위입니다. 수학적으로 파장이 무한대가 될 때 그것은 코니 형 파의 제한적인 경우입니다. 심층수, 과도 수 및 파도에 대한 천수(shallow water)의 분류는 표 1에서 찾아 볼 수있다.
그림 2. 다양한 파도의 적용 범위 (Le Méhauté, 1976, Sorensen, 2005 및 USACE, 2008). d : 평균 수심; H : 파고; T : 파주기; g : 중력 가속도
선형 파 이론 (Airy, 1845)이 많은 응용 분야에서 사용되었지만 비선형 파 이론은 파동의 진폭이 작지 않은 경우 선형 파 이론보다 정확도가 크게 향상되었습니다. FLOW-3D 에서 3 개의 비선형 파 이론이 5 차 스톡스 파 이론 (Fenton, 1985), 스톡스 및 코니이드 파에 대한 푸리에 급수 방법 (Fenton, 1999), McCowan의 독방 파 이론 (McCowan, 1891, Munk, 1949). 그 중에서 Fenton의 Fourier 시리즈 방법은 선형 물, 스톡 (Stokes) 및 코니형 (cnoidal) 파를 포함하여 심층수, 과도 수 및 천수(shallow water)에서 모든 종류의 주기적 전파 파들에 유효합니다. 또한 다른 웨이브 이론보다 정확도가 높습니다 (USACE, 2008). 따라서 모든 수심에서 선형 및 비선형 주기파의 모든 유형을 생성하는 것이 권장되는 방법입니다. solitary wave의 경우, FLOW-3D 에 사용 된 McCowan의 이론은 Boussinesq (1871)에 의해 개발 된 다른 널리 사용되는 이론보다 더 높은 주문 정확도를 갖는다.
그림 3. PM과 JOHNSWAP 스펙트럼 (USCE, 2006에서 적응)
Classifications
d /
Deep water
1/2 to ∞
Transitional water
1/20 to 1/2
Shallow water
0 to 1/20
불규칙파는 파도의 물성이 일정하지 않은 자연적인 바다의 상태를 나타냅니다. FLOW-3D에서 불규칙한 파동은 다양한 진폭과 주파수 및 임의의 위상 변이를 갖는 많은 선형 성분 파의 중첩으로 표현됩니다. Pierson-Moskowitz (Pierson and Moskowitz, 1964)와 JONSWAP 파력 에너지 스펙트럼 (Hasselmann, et al., 1973)은 FLOW-3D에서 구성 요소 파를 생성하기 위해 구현된다. 다른 웨이브 에너지 스펙트럼은 사용자 정의 데이터 파일을 가져와서 사용할 수 있습니다.
계산 시간을 절약하기 위해 웨이브는 메시 블록 경계에서뿐만 아니라 초기 조건으로 정의 될 수 있습니다.
아래의 애니메이션은 웨이브 초기화가 있거나없는 웨이브의 모든 유형에 대한 예제를 보여줍니다. 선형 및 비선형 수위 시뮬레이션을 위해 FLOW-3D 의 성공적인 적용이 이루어졌습니다. Bhinder 외의 예를 참조하십시오. al (2009), Chen (2012), Hsu et. al (2012) Thanyamanta et. al (2011) 및 Yilmaz et. 자세한 내용은 알 (2011)을 참조하십시오.
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Microstructural defects in laser powder bed fusion (LPBF) metallic materials are correlated with processing parameters. A multi-physics model and a crystal plasticity framework are employed to predict microstructure growth in molten pools and assess the impact of manufacturing defects on plastic damage parameters. Criteria for optimising the LPBF process are identified, addressing microstructural defects and tensile properties of LPBF Hastelloy X at various volumetric energy densities (VED). The results show that higher VED levels foster a specific Goss texture {110} <001>, with irregular lack of fusion defects significantly affecting plastic damage, especially near the material surface. A critical threshold emerges between manufacturing defects and grain sizes in plastic strain accumulation. The optimal processing window for superior Hastelloy X mechanical properties ranges from 43 to 53 J/mm3 . This work accelerates the development of superior strengthductility alloys via LPBF, streamlining the trial-and-error process and reducing associated costs.
Figure 3. The simulated temperature distribution and single-layer multi-track isothermograms of LPBF Hastelloy X, located at the bottom of the powder bed, are presented for various laser energy densities. (a) depicts the single-point temperature distribution at the bottom of the powder bed, followed by the isothermograms corresponding to laser energy densities of (b) 31 J/mm3 , (c) 43 J/mm3 , (d) 53 J/mm3 , (e) 67 J/mm3 , and (f) 91 J/mm3 .
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우리는 해석용 컴퓨터를 구매하기 전에 수많은 선택지를 고민하게 됩니다. 성능과 가격, 컴퓨터 최신 CPU, Memory, Chipset, HDD/SSD, Power Supply 등, 그 중에서도 당연코 선택 고민은 CPU 입니다.
이는 수 많은 검토 요인중에 해석 속도와 매우 밀접한 관계를 가지고 있기 때문입니다. 하지만 우리가 직접 테스트를 해볼 수 없지만, 다행히 아래와 같이 전문적으로 테스트를 수행하여 그 결과를 알려주는 보고서를 참고할 수 있습니다.
<샘플 비교자료>
AMD Ryzen AI 9 HX 370 대 Intel i9-14900HX
아래 두 CPU 모두 작년에 출시(또는 첫 벤치마크)되었고, Intel Core i9-14900HX는 멀티스레드(CPU 마크) 테스트에서 약 22% 더 빠르고, 싱글스레드 테스트에서는 약 7% 더 빠릅니다. 그러나 AMD Ryzen AI 9 HX 370은 훨씬 적은 전력을 사용합니다. 이 비교에서 선택된 CPU는 데스크톱, 노트북과 같은 다른 CPU 클래스에 속합니다. 더 적절한 비교를 위해 유사한 CPU 클래스에서 CPU를 선택하는 것을 고려하세요. 아래 값은 PerformanceTest 소프트웨어와 결과에서 제출된 1202개의 벤치마크를 합친 결과이며, 새로운 제출을 포함하도록 매일 업데이트됩니다.
첫 번째 섹션에서는 선택한 각 CPU에 대한 기본 정보가 표시됩니다.
추가 그래프는 선택된 각 CPU의 CPU 마크 및 단일 스레드 값을 보여줍니다.
가격 데이터가 있는 경우 그래프를 통해 달러당 CPU 마크/스레드 등급을 기준으로 비용 대비 가치를 확인할 수 있습니다.
1Average user usage is typically low and can vary from task to task. An estimate load 25% is nominal. 2Typical power costs vary around the world. Check your last power bill for details. Values of $0.15 to $0.45 per kWh are typical.
Shown CPU power usage is based on linear interpolation of Max TDP (i.e. max load). Actual CPU power profile may vary.
CPU 성능비교 방법
아래 사이트를 방문하여 구입을 원하는 CPU에 대한 성능을 비교해 볼 수 있습니다. 비교 방법은 아래 그림에서 처럼 “Add other CPU:” 검색창에 원하는 CPU 모델명을 입력한 후 “Compare” 버튼을 클릭하면 아래와 같이 여러개의 CPU 비교 내용을 볼 수 있습니다.
자료출처 : 본 기사는 PCWorld Australia의 내용과 www.itworld.co.kr의 기사를 기반으로 일부 가필하여 게재한 내용입니다.
해석용 컴퓨터를 선정하기 위해서는 가장 먼저 선택해야 하는 것이 있다. AMD인가, 인텔인가? 두 업체는 CPU 시장의 양대산맥과도 같다. 인텔이 새롭게 출시한 12세대 앨더 레이크 CPU 시리즈가 벤치마크 기록을 깼지만, 지난해 출시된 AMD의 라이젠 5000 아키텍처를 고수하거나, 다른 신제품을 기다릴만한 이유도 있다. 인텔과 AMD CPU를 자세히 살펴보자.
ⓒ Gordon Mah Ung
비교 대상 제품
2021.11.09
PC 조립 부품을 예산 기준으로 결정하고, 반도체 수급난에서 CPU를 정가에 구매할 수 있다고 가정했을 때, 인텔과 AMD 제품 선택지를 몇 가지로 압축할 수 있다.
인텔
성능/효율 코어
쓰레드
가격
Core i9 12900K/KF
8/8
24
590달러/570달러
Core i7 12700K/KF
8/4
20
410달러/390달러
Core i5 12600K/KF
6/4
16
290달러/270달러
AMD
성능 코어
쓰레드
가격
Ryzen 9 5950X
16
32
800달러
Ryzen 9 5900X
12
24
550달러
Ryzen 7 5800X
8
16
450달러
Ryzen 5 5600X
6
12
300달러
비교적 저렴한 인텔 CPU인 F 시리즈는 통합 그래픽카드가 없어 별도의 GPU가 필요하다. 라이젠 프로세서는 외장 그래픽카드와 짝을 이루어야 한다. 인텔이 ‘한 방’을 노리고 있기 때문에 이 비교에서는 최상급인 16코어 라이젠 9 5950X도 함께 살펴볼 예정이다. 12900KF가 최대 8코어이기 때문에 라이젠 9 5950X와 직접적인 비교 대상은 아니지만, 인텔은 AMD와 꽤 대등하게 싸우고 있다. CPU에만 80만원을 지출할 계획이라면 더 큰 파워 서플라이가 필요하다.
인텔 코어 CPU 에 대한 이해
인텔 코어 CPU에 대한 자료를 찾아보면 쿼드(Quad) 코어, 하이퍼-스레딩(Hyper-Threading), 터보-부스팅(Turbo-Boosting), 캐시(Cache) 크기 같은 용어를 많이 볼 수 있다. 인텔 코어 i3, i5, i7, i9는 각각 어떻게 다를까? 칩셋에는 세대가 있는데, 세대의 의미와 차이는 무엇일까? 하이퍼-스레딩은 무엇이고 클럭 속도는 어느 정도가 적합할까?
새 프로세서를 구입하기 전에 먼저 현재 사용하고 있는 인텔 CPU를 이해해보자. 지금 내 PC 성능이 어느 정도인지 알기 위해서이다. 가장 빠른 방법은 제어판 > 시스템 및 보안 항목에서 시스템을 선택하는 것이다.
여기에서 현재 PC에 설치된 CPU, RAM, 운영체제 정보를 확인할 수 있다. 프로세서 아래에 현재 설치된 인텔 CPU가 무엇인지, 인텔 코어 i7-4790, 인텔 코어 i7-8500U 같은 모델명을 확인할 수 있을 것이다. 또 Ghz가 단위인 CPU 클럭 속도를 알 수 있다. 나중에 이와 관련해 더 자세히 설명을 하겠다.
일단 CPU부터 알아보자. CPU 모델명에는 숫자가 많아 어려워 보이지만, 이 숫자가 무슨 의미인지 이해하는 것은 어려운 일이 아니다.
모델명의 앞 부분인 “인텔 코어”는 인텔이 만든 코어 시리즈 프로세스 중 하나라는 의미다. 코어는 인텔에서 가장 크고, 인기있는 제품군이다. 따라서 많은 인텔 제품 데스크톱과 노트북 컴퓨터에서 인텔 코어라는 표기를 발견할 수 있다.
참고 : 인텔은 셀룰론(Celeron), 펜티엄(Pentium), 제온(Xeon) 등 다양한 프로세스 제품군을 판매하고 있지만, 이 기사는 인텔 코어 프로세스에 초점을 맞춘다.
그 다음 “i7”은 CPU 내부 마이크로 아키텍처 디자인의 종류이다. 자동차가 클래스와 엔진 종류로 나눠지는 것과 비슷하다. 이들 ‘엔진’이 하는 일은 동일하다. 그러나 차량 브랜드에 따라 일을 하는 방법이 다르다. 인텔의 경우 코어 브랜드 CPU의 클래스인 i3, i5, i7이 각각 사양이 다르다. 여기서 사양이란 코어의 수, 클럭 속도, 캐시 크기, 터보 부스트 2.0과 하이퍼스레딩 같은 고급 기능 지원 여부를 말한다. 코어 i5와 i7 데스크톱 프로세서는 통상 쿼드 코어(코어가 4개)이고, 로우엔드(저가) 코어 i3 데스크톱 프로세스는 듀얼 코어(코어가 2개)다.
이제 SKU와 세대에 대해 알아보자. 앞서 예로 들은 “4790”으로 설명하겠다. 첫 번째 숫자인 “4”는 CPU의 세대이고, “790”는 일종의 일련번호, 또는 ID 번호이다. 즉 인텔 코어 i7이 4세대 CPU라는 이야기이다.
그런데 ‘접미사’가 붙는 경우가 있다. 위에서 예로 든 모델에는 접미사가 없지만 “Intel Core i7-8650U” 같이 끝에 접미사가 붙은 모델이 있다. 여기에서 “U”는 “Ultra Low Power(초저전력)”를 의미한다. 인텔은 모델명에 다양한 접미사를 사용하는데 세대에 따라 의미가 바뀌는 경우가 있다. 따라서 현재 사용하고 있는 CPU 모델을 정확히 해석하려면 링크된 인텔의 ‘접미사 목록’ 페이지를 참고하자.
CPU의 세대는 중요할까?
꽤 중요하다. 간단히 말해, 그리고 일반적으로 세대가 높을 수록, 즉 새로울 수록 더 좋다. 하지만 세대별로 개선된 정도는 각기 다르다.
인텔에 따르면, 최신 8세대 인텔 코어 프로세스는 7세대보다 최대 40%까지 성능이 향상됐다. 물론 비교 대상에 따라 성능 향상치가 크게 다르다. SKU가 세대별로 다를 수 있기 때문이다. 예를 들어, 인텔 코어 i7-8850U는 있지만 인텔 코어 i7-7850U는 없다.
세대가 높을 수록 최신 프로세서라는 것이 기본 원칙이다. 더 발전한 기술과 설계의 이점을 누릴 수 있다는 의미이며, PC 성능도 따라서 향상될 것이다.
코어가 많을 수록 좋을까? 간단히 대답하면, 일반적으로 코어 수가 적은 것보다 많은 것이 좋다. 코어가 1개인 프로세서는 한 번에 스레드 1개만 처리할 수 있다. 그리고 코어가 2개인 프로세서는 2개를, 코어가 4개인 쿼드 코어 프로세서는 4개를 처리할 수 있다.
그렇다면 스레드(Thread)는 무엇일까? 아주 간단히 설명하면, 스레드는 특정 프로그램에서 나와 프로세서를 통과하는 연속된 데이터 데이터 흐름을 말한다. PC의 모든 것은 프로세서를 통과하는 스레드로 귀결된다.
즉, 논리적으로 코어가 많을 수록 한 번에 처리할 수 있는 스레드가 많다. PC가 더 빠르고 효율적으로 데이터를 처리하고 명령을 실행할 수 있다는 이야기이다. 그러나 새 CPU를 조사하면서 코어 수에만 초점을 맞추면 자칫 코어 수만큼 중요한 수치인 클럭 속도를 무시할 위험이 있다.
CPU의 각 코어에는 Ghz가 단위인 클럭 속도가 있다. 클럭 속도는 CPU 실행 속도다. 클럭 속도가 빠를 수록, CPU가 한 번에 처리 및 실행할 수 있는 명령이 많다.
클럭 속도는 통상 높을 수록 더 좋다. 그러나 발열과 관련된 제약 때문에 프로세서의 코어 수가 많을 수록 클럭 속도가 낮은 경향이 있다. 이런 이유로 코어 수가 많은 PC가 최고의 성능을 발휘하지 못하는 경우도 있다. 그렇다면 가장 알맞은 클럭 속도는 어느 정도일까?
클럭 속도는 PC로 하려는 일에 따라 달라진다. 일부 애플리케이션은 싱글스레드로 실행된다. 반면, 여러 스레드를 활용하도록 만들어진 애플리케이션도 있다. 비디오 렌더링이나 일부 게임 환경이 여기에 해당된다. 이 경우, 코어 수가 많은 프로세서가 클럭 속도가 높지만 코어가 하나인 프로세스보다 성능이 훨씬 더 높다. 수치해석의 경우는 계산량이 많은 큰 해석의 경우 멀티코어가 훨씬 유리하다.
웹 브라우징 같은 일상적인 작업에서는 클럭 속도가 높은 i5 프로세서가 i7보다 가격 대비 성능이 훨씬 더 높다는 의미이다. 즉, 코어 수가 많은 프로세서보다 클럭 속도는 높고 코어 수가 적은 프로세서를 구입하는 것이 훨씬 경제적인 대안이 될 수도 있다.
하이퍼-스레딩이란?
앞서 언급했듯, 일반적으로 프로세서 코어 하나가 한 번에 하나의 스레드만 처리할 수 있다. 즉, CPU가 듀얼 코어라면 동시에 처리할 수 있는 스레드가 2개다. 그러나 인텔은 하이퍼-스레딩이라는 기술을 개발해 도입했다. 가상으로 운영체제가 인식하는 코어를 2배 증가시키는 방법으로 하나의 코어가 동시에 여러 스레드를 처리할 수 있는 기술이다.
즉 i5의 물리적 코어 수는 4개이지만, 여러 스레드를 지원하는 애플리케이션을 실행시키면 하이퍼-스레딩이 코어 수를 가상으로 2배 늘려서 성능을 크게 향상하는 방법이다.
터보 부스트(Turbo Boost)란?
인텔의 터보 부스트는 프로세서가 필요한 경우 동적으로 클럭 속도를 높이는 기능이다. 터부 부스트로 높을 수 있는 최대 클럭 속도는 활성 코어의 수, 추정되는 전류 및 전력 소모량, 프로세서 온도에 따라 달라진다.
알기 쉽게 설명하면, 인텔 터보 부스트 기술은 사용자의 프로세서 사용 현황을 모니터링, 프로세서가 ‘열 설계 전력’의 최대치에 얼마나 가까이 도달했는지 판단한 후 적절한 수준으로 클럭 속도를 높인다. 기본적으로 가장 적절하고 우수한 클럭 속도와 코어 수를 제공한다.
현재 터보 부스트 테크놀로지 2.0 버전이 사용되고 있으며, 여러 다양한 7세대 및 8세대 인텔 코어 i7과 i5 CPU에서 이를 지원한다.
i3, i5, i7, i9 프로세서 중 하나를 선택하기 전에 클럭 속도, 코어 수와 함께 기억해야 할 한 가지가 또 있다.
캐시 크기
CPU가 동일한 데이터를 계속 사용하는 경우, CPU는 이 데이터를 프로세서의 일부분인 캐시라는 곳에 저장된다. 캐시는 RAM과 비슷하다. 그러나 메인보드가 아닌 CPU에 구축되어 있어 훨씬 더 빠르다. 캐시 크기가 크면 더 빨리 더 많은 데이터에 액세스 할 수 있다. 클럭 속도 및 코어 수와 다르게, 캐시 크기는 무조건 클 수록 더 좋다. 메모리가 많을 수록 CPU 성능이 향상된다.
7세대 코어 i3 및 코어 i5 프로세서 U 및 Y 시리즈 캐시 크기는 3MB, 4MB이다. 코어 i7의 캐시 크기는 4MB이다. 현재 8세대 프로세서의 캐시 메모리는 6MB, 8MB, 9MB, 12MB이다.
코어 i3, i5, i7, i9의 차이점은 무엇일까? 일반적으로 코어 i7은 코어 i5, 코어 i5는 코어 i3보다 나은 프로세서이다. 코어 i7의 코어 수는 7개가 아니다. 코어 i3 역시 코어 수가 3개가 아니다. 코어 수나 클럭 속도가 아닌 상대적인 연산력의 차이를 알려주는 수치다.
2017년 출시된 코어 i9 시리즈는 고가의 고성능 프로세서이다. 최상급인 코어 i9-7980X의 코어 수와 클럭 속도는 18개와 2.6GHz, 한 번에 처리할 수 있는 스레드는 32개이다. 가장 저렴한 코어 i9-7900X의 경우 각각 10코어, 3.3GHz(기본 클럭 속도), 20 스레드이다.
수치해석 측면에서 구입해야 할 컴퓨터를 고려한다면 CPU 성능은 현재 최신코어인 i7과 i9을 구입하는 것이 원하는 성능을 정확히 제공하는 CPU를 선택하는 방법이지만 예산과 성능이라는 선택의 문제가 존재한다.
editor@itworld.co.kr
AMD CPU 에 대한 이해
썸네일
AMD CPU 이름 규칙 및 코드명, 종류, 세대, 소켓 알아보기
AMD 1600, AMD 2400G, Athlon 240GE, AMD 3990X 등 AMD에 다양한 종류의, 다양한 모델명을 가진 cpu들이 있습니다. AMD cpu, apu의 종류와 세대, 소켓에 대해서 알아보도록 하며 이 글에서는 2017년 3월 3일 이후 나온 ‘라이젠’ 시리즈의 cpu, apu에 대해서만 다루도록 하겠습니다.
AMD 라이젠 시리즈는 현재 3세대까지 출시되었으며, 크게 일반 cpu, 하이엔드 cpu(스레드리퍼), 일반 APU, 모바일 APU으로 나뉩니다. 또한 소켓은 현재까지 나온 cpu 중 하이엔드 cpu를 제외한 cpu는 모두 am4소켓입니다.
AMD CPU 이름 규칙
이름 규칙
AMD 라이젠 시리즈는 ‘AMD 라이젠 7 1700X’를 예로 들면, 앞의 ‘AMD’는 회사 이름을 나타내며
뒤에 ‘라이젠 7’은 성능을 나타냅니다. ‘라이젠 3’은 메인스트림, ‘라이젠 5’는 고성능, ‘라이젠 7’은 최고 성능입니다.
그리고 뒤에 ‘1’은 세대를 나타냅니다. ‘1700’은 Zen 1세대이며, ‘AMD 라이젠 5 2400G’와 같이 APU는 기존 세대에 비해 조금 개선되긴 했지만, 다음 세대 정도까지에 개선은 아니라서 세대는 같지만, ‘400G’앞에 붙는 숫자는 1이 더해져서 나옵니다.
그리고 두번째 자리 ‘7’은 성능을 나타냅니다. ‘2,3’은 메인스트림, ‘4,5,6’은 고성능, ‘7,8’은 최고 성능입니다.
그리고 세네번째 자리는 세세한 기능의, 세세한 성능의 변화 정도로 생각하시면 됩니다.
출처: https://minikupa.com/52 [미니쿠파]
인텔 코어 i9-12900K 리뷰 | 왕좌 탈환 노리는 ‘인텔의 귀환’
2021.11.09
Gordon Mah Ung | PCWorld구원 서사를 좋아하지 않는 사람은 없다. 인텔 12세대 코어 i9-12900K는 오랫동안 회자될 귀환 이야기의 주인공이다. 한때 강력하고 득의양양했던 챔피언은 수 년 전 부활한 AMD 라이젠 프로세서의 손에 굴욕적인 패배를 겪었고 어떻게 해서든 다시 한번 싸울 방법을 찾아 마침내 승리를 외치려고 한다. 이제 카메라가 페이드아웃 되면서 엔딩 크레딧으로 넘어간 셈이다.
인생이나 기술은 그런 헐리우드식 결말을 맺기 어렵지만, 인텔 코어 i9-12900K는 그런 드라마의 주인공 역할을 상당히 잘 해낸 것 같다. 지난 몇 년 동안 AMD 프로세서에 두들겨 맞은 후 태어난 12900K는 경쟁 제품인 라이젠 9 5950X보다 훨씬 더 나은 CPU로 더 많은 사용자에게 활용 가능성을 안겼다. 화끈한 KO 승리를 거둔 것은 전혀 아니지만, 인텔 12세대 앨더 레이크 프로세서의 뛰어난 장점과 기능을 고려할 때 바로 오늘 구입할 수 있는 하이엔드 데스크톱 프로세서다.
12세대 앨더 레이크는 어떤 CPU?
인텔 12세대 앨더 레이크는 근본적으로 인텔 7 공정을 기반으로 만들어진 하이브리드 CPU 설계다. 사실 이것만으로도 엄청난 일이다. 14나노 트랜지스터 기술에 5년 이상을 허비한 끝에, 앨더 레이크는 마침내 하나의 노드를 뛰어넘었다. (기존 10나노 공정이 리브랜드된 후 인텔 7이라는 이름으로 불린다.)
새롭게 설계된 고성능 CPU 코어와 더 작아진 효율 코어를 혼합하여 성능 대 전력 비율의 균형을 최적화했다. 완전히 재설계된 큰 코어를 가진 인텔의 첫 번째 인텔 7 프로세스 데스크톱 CPU라고 이해하는 것이 가장 쉽다. 그리고 여기에 더해 여러 개의 나머지 효율성 코어 성능이 이전 10세대 코어만큼 우수하다. 또한, 12세대 앨더 레이크는 PCIe 5.0, DDR5 메모리, LGA1700 소켓을 비롯해 새로운 표준을 다수 지원한다.
CPU 렌더링 성능
인텔의 전통점 강점이 아니었던 3D 렌더링과 모델링부터 시작하자. 지금까지는 PC에서 3D 모델링 애플리케이션 실사용자가 많지 않아서, 이들 전문 애플리케이션의 실행 성능에 큰 의미를 두지 않았다는 것이 인텔의 주장이었다. 라이젠 CPU의 눈부신 성능에 뒤지는 경우에만 렌더링 성능에서 피벗을 뺐다는 점에 주목하는 사람도 많다.
맥슨 시네벤치 R23부터 시작한다. 맥슨 시네마4D 애플리케이션에 사용되는 렌더링 엔진 테스트이며, 같은 렌더링 엔진이 일부 어도비 애플리케이션에도 내장되어 있다.
최신 버전은 10분 쓰로틀링 테스트를 기본값으로 제안한다. 인텔 10세대, 11세대 칩과 윈도우 11 환경을 테스트한 결과는 없지만, 윈도우 10과 10코어 코어 i9-10900K가 1만 4,336점을 받았고 8코어 코어 i9-11900K는 1만 6,264점을 받았다. 사실 둘 다 2만 2,168점을 받은 AMD 12코어 라이젠 9 5900X과는 상대가 되지 않는다. 그래서 굳이 16코어 라이젠 9 5950X와 비교할 필요가 없었다.
눈길을 끄는 것은 코어 i9-12900K의 긴 파란 막대다. 인텔이 앨더 레이크에서 추구한 하이브리드 설계를 추구하는 것에 여러 가지 말이 많았지만, 12900K는 오랫동안 라이젠의 홈그라운드였던 렌더링 벤치마크에서 AMD의 1, 2위 CPU를 아주 약간이나마 능가해 호사가의 입을 단속한다.
하지만 인텔이 옳다. 모든 CPU 코어와 쓰레드를 다 쓰는 애플리케이션을 사용하는 사람은 그다지 많지 않다. 따라서 시네벤치로 단일 쓰레드 성능을 살펴보는 것도 중요하다. 시네벤치 멀티코어 성능은 라이트룸 클래식 올코어 영상 인코딩이나 사진 내보내기 성능을 알려주고, 시네벤치 R23 단일 쓰레드 성능은 그보다는 오피스나 포토샵 실행에 조금 더 가깝다. 다시 한번 강조하지만, 코어 i9-10900K와 윈도우 11 결과는 없지만, 10세대 제품의 기존 점수는 1,325점, 11세대 제품은 1,640점을 기록한 AMD 라이젠과 비슷한 수준이다.
그러나 인텔 최신 성능 코어는 라이젠 9 5950X보다 성능이 19% 높고, 구형 10세대 칩보다 31%나 나아져 당혹스러울 정도였다. 맥북 프로 M1 맥스와 앨더 레이크를 비교하면 어떨지를 궁금해 하는 이에게 알려주자면, 앨더 레이크가 우세하다. 모바일 칩과 데스크톱 칩을 비교하는 단일 쓰레드 성능 테스트에서 12세대 앨더 레이크 CPU는 애플 최신 M1 칩보다 약 20%나 더 빨랐다. 물론 인텔 제품은 노트북용 칩이 아니었지만, 인텔 12세대 CPU를 탑재한 노트북이 출시되면 충분히 맥북 프로의 경쟁자가 될 것이다.
압축 성능
CPU의 압축 성능은 인기있고 무료인 7-Zip 내부 벤치마크로 측정했다. 벤치마크는 CPU 쓰레드 수를 살펴보고 테스트하면서 자체적으로 여러 번 스풀링을 반복한다. 압축 테스트에서는 코어를 전부 사용하는 경우 압축 성능에서 24%, 압축 해제 성능에서 35% 더 높은 수치를 보여준 라이젠이 가장 큰 승자다.
7-cpu.com에 따르면, 압축 측면에서는 메모리 지연 시간, 데이터 캐시의 크기 및 TLB(translation look ahead buffer)가 중요한 반면, 압축을 풀 때는 정수 및 분기 예측 실패 패널티(branch misprediction penalties)가 중요하다. 결국, 실제 애플리케이션으로 파일 압축하거나 압축을 푸는 것은 보통 단일 쓰레드에 의존하기 때문에 멀티 쓰레드 성능과의 상관 관계는 이론에 그친다고 할 수 있다.
12세대 코어 i9의 문제는 심지어 압축 성능도 화려하지 않다는 것이다. 실제로 11세대 코어 i9은 윈도우 10 단일 쓰레드 성능에서 7,916으로 약간 더 빠르다. 간단히 요약하면 라이젠 9이 7-zip 테스트에서 압축 성능 우위를 유지했다. 이견은 있을 수 없다. 일부는 초기 DDR5 메모리의 지연 시간과 7-Zip이 특별한 명령을 사용하지 않는 이유도 있겠지만, 어쨌든 압축 테스트에서는 라이젠이 승리했다.
인코딩 성능
CPU 인코딩 테스트는 무료이자 오픈소스인 핸드브레이크 트랜스코더/인코더를 사용하여 무료이자 오픈소스인 4K 티어스 오브 스틸(Tears of Steel) 영상을 H.265 코덱과 1080p 해상도로 변환하는 작업을 수행한다. 라이젠 9은 인코딩을 약 6% 더 빨리 끝내면서 다시 1위를 차지했다. 압도적인 승리는 아니지만 어쨌거나 1등이다.
합성 테스트
이제 긱벤치 5로 옮겨간다. 이 테스트는 21개의 작은 개별 루프로 구성된 합성 벤치마크인데, 개발자인 프라이메이트 랩스(Primate Labs)는 텍스트 렌더링에서 HDR, 기계 언어 및 암호화 성능에 이르기까지 모든 분야에서 인기있는 애플리케이션을 모델링했다고 한다. 긱벤치는 과거 논란의 중심에 있었지만, 여전히 인기가 높은 벤치마크다. 3D 렌더링과 압축, 인코딩 등에서 순위가 오르내렸던 코어 i9-12900K는 라이젠 9 5950X보다 8%가량
긱벤치 벤치마크는 과거에 논란의 대상이 되었지만, 오늘날에는 비난받지 않고서 어떤 테스트를 유지하는 것이 어렵다. 하지만 이 제품은 어리석게도 인기가 있고, 당신이 긱벤치 5에 대해 어떻게 생각하든 간에, 사람들은 CPU가 거기에서 어떻게 작동하는지 보고 싶어한다. 3D 렌더링, 압축 및 인코딩을 어느 정도 반복한 결과, 인텔 코어 i9-12900K가 라이젠 9 5950X보다 약 8% 앞서는 것으로 나타났다.
콘텐츠 제작 성능
전체 점수는 코어 i9-12900K가 라이젠 9 59050X에 비해 4% 더 앞선다. 프로시언 2.0은 이미지 보정(retouch)와 일괄 내보내기라는 2가지 방식으로 결과를 나눈다. 프로시언에 따르면, 이미지 보정에서는 기본적으로 12세대 코어 i9과 라이젠 9이 동점이었다. 주로 라이트룸 클래식 사진 내보내기 성능을 시험한 일괄 처리에서는 코어 i9가 최대 5%까지 앞섰다. 라이트룸 사진 내보내기가 멀티코어 성능에 의존하는 경향이 크기 때문에 마지막 결과에 놀랐다. 라이젠 9의 승리를 예상했기 때문이다. 결과는 그렇지 않았다.
실생활 성능
비싼 컴퓨터로 인디 영화를 위한 특수 효과를 만들거나 이국적인 여행에서 찍은 사진을 편집하는 것을 상상하기 쉽지만, 세상 일의 대다수는 청구서를 지불하는 지루한 작업과 더 연관이 깊다. 따라서 마이크로소프트 오피스 성능을 UL의 프로시언 2.0 오피스 생산성 테스트를로 측정했다. 어도비와 마찬가지로, 다루는 마이크로소프트 워드, 엑셀, 파워포인트 및 아웃룩에서 고품질 미디어를 많이 다루는 작업을 대상으로 한다. 현실이 지루한 것처럼, 이런 작업이 가장 현실적이라고 할 수 있을 것이다.
오피스나 사무적이고 딱딱한 아웃룩 성능에 열광하는 사람에게는 라이젠보다 16% 빠른 코어 i9-12900K가 유리한 것으로 나타났다. 개별 애플리케이션을 결과에 따르면 12세대 코어 i9는 워드에서 14%, 엑셀에서 19%, 파워포인트에서 10%, 아웃룩에서 19% 더 빠르다.
게이밍 성능
첫 번째 차트의 수직 축 눈금은 60와트에서 340와트까지를 표시하며, 0은 시간 수평 축을 의미한다. 먼저 모든 코어를 사용하여 시네벤치 R20을 실행했는데, 12900K(빨간색) 막대가 320와트의 총소비량까지 올라간 것을 볼 수 있다. 이것은 거의 라이젠 9 5950X(보라색)의 최대치보다 거의 100와트 더 많다. 약 45% 더 많은 양이다. 일단 모든 코어에 대해 두 칩 모두 시네벤치를 완료하면, 단일 코어나 쓰레드를 사용하여 칩을 실행한다. 이제 115와트 범위의 12세대 코어 i9의 총 시스템 전력을 볼 수 있는데, 라이젠 9가 약 10와트를 더 소비한다. 코어 i9가 테스트를 더 빨리 끝내고 라이젠 9 시스템보다 더 적은 전력을 사용한 것도 확인할 수 있다.
쓰레드 스케일링
인텔의 11세대부터 12세대까지의 세대별 성능 변화는 경이롭다. 단일 쓰레드를 사용함으로써 코어 i9-12900K는 이전 제품보다 42% 더 빠르며 그 속도에서 조금 올라간다. 8개 쓰레드에서 최신 세대의 코어 i9 최대치를 기록할 때 12세대 코어 i9은 놀랍게도 82% 더 빠르다. 지난 3월 출시된 11세대 칩과 비교하면 완전히 놀라운 변화다. 직접 전력 양을 추적해보지는 않았지만, 이전 11세대 코어 i9-11900K는 시네벤치 R20 실행에 거의 380와트 가까이를 사용한 반면, 12세대 코어 i9는 약 320와트를 사용했다. 따라서, 12세대 코어는 훨씬 적은 전력을 사용하면서도 훨씬 더 빠르다.
인텔 코어 i9-12900K, 결론
조금 의외일지도 모르겠다. 최고의 CPU라는 것은 존재하지 않는다는 것이 결론이다.
그보다는 특정 요구에 가장 적합한 CPU가 곧 최고의 CPU다. 이 긴 벤치마크는 각 요구사항을 6개 부문으로 나눠 각 분야에서 어떤 칩이 승리했는지를 확인했다. 인텔에 좋은 소식은 거의 모든 부문에서 좋은 위치를 차지하고 있다는 것이다.
렌더링 / 하이쓰레드 카운트 하이 쓰레드 카운트 애플리케이션 및 렌더링에서 코어 i9-12900K는 시네벤치 R23 테스트에서 가까스로 승리라는 결과를 냈지만, 다른 CPU 렌더링 테스트에서는 훨씬 미묘한 결과가 나왔다. 솔직히 90% 렌더링 PC용 칩을 선택한다면, 라이젠 9 5950X가 아마 더 나은 선택일 것이다. 승리 : 라이젠 9 5950X.
콘텐츠 제작 앞서 살펴본 바와 같이, 콘텐츠 제작은 단순히 쓰레드가 제일 많기만 하면 되는 작업이 아니고, 12세대 코어 i9은 라이젠 9 5950X보다 더 많은 역량을 증명했다. 포토샵, 라이트룸 클래식, 프리미어 프로를 주로 다룬다면 인텔이 더 나은 선택이 될 것이다. 승리 : 코어 i9-12900K.
실생활 오피스 생산성과 크롬의 벤치마크를 통해 반응성이 더 높은 것이 인텔 CPU라는 점을 확인했다. 물론 결과에 동의하지만 동시에 라이젠 9 5950X도 두 사용례를 모두 잘 처리할 수 있다고도 믿는다. 아웃룩, 워드 실행이나 인터넷 검색이 주 작업인 하이엔드 데스크톱을 조립할 경우 약간 등급을 낮춰도 될 것 같다. 승리: 코어 i9-12900K.
게이밍 실제 게임 플레이에서 차이를 보려면 CPU보다 GPU에 더 집중해야 한다. 그렇지만 게임 테스트에서 인텔 12세대 코어 i9은 분명히 라이젠보다 점수가 높거나 거의 동점이었다. 의심의 여지없이 최고의 게임용 CPU다. 하지만 어느 쪽을 택해도 좋은 선택이다. 승리 : 코어 i9-12900K.
기능 인텔 12세대 플랫폼은 PCIe 5.0 및 DDR5 메모리라는 새로운 세계를 열었다. 또한, 필요한 경우 썬더볼트를 사용할 수 있고 와이파이 6E까지도 통합되어 있다. 물론, DDR5의 가치가 없다고 말하는 이들도 있고 그런 주장에도 이유가 있겠지만, 인텔로서는 충분히 새로운 점이 있다. 승리 : 코어 i9-12900K.
가치 아직도 AMD 라이젠 9 5950X가 그리 대단한 가치가 없다고 생각하는 사람도 있고, 그 전 해에 2,000달러나 했던 CPU와 성능이 동등한데도 가격이 750달러에 불과한 것을 칭찬하는 사람도 있다. 만약 라이젠 9의 가격이 터무니없이 저렴하다고 생각하는 쪽이라면, 589달러라는 코어 i9-12900K의 공격적인 가격표를 보고 당장 구매하겠다고 소리칠 것이다. 하지만 이 가격은 대량 구매시 적용되는 값이다. 그렇지만 전통적으로 대량구매 가격은 초기 수요가 확정되면 시중가와 몇 달러 차이 나지 않는다. 그렇다. 여기서 가격 대비 가치가 높은 제품은 인텔이다. 그야말로 해가 서쪽에서 뜰 기세다. 승리 : 코어 i9-12900K.
코어 i9-12900K는 위대한 과거 명성을 회복하고 다시 왕좌를 탈환하려고 나섰다. 앨더 레이크는 기다릴 가치가 충분했다. 인텔에게 박수를 보낸다, 브라보. editor@itworld.co.kr
3D 수치 시뮬레이션과 실험을 통해 초음파 처리를 병행한 경우와 병행하지 않은 경우의 전기화학 반응기에서의 스트론튬 제거 효율을 분석하였다. 초음파는 작동 주파수 25kHz의 초음파 트랜스듀서 4개를 사용하여 발생시켰다. 반응기에는 두 개의 블록으로 배열된 8개의 알루미늄 전극이 사용되었다. 수중의 스트론튬 이온은 전하량 3.2•10⁻¹⁹ C, 직경 1.2•10⁻⁸ m의 입자로 모델링되었다. 수치 모델은 Flow-3D 소프트웨어를 사용하여 기본 유체역학 모듈, 정전기 모듈, 일반 이동 물체 모듈을 통해 생성되었다. 수치 시뮬레이션을 통한 반응기 성능 평가는 시뮬레이션 종료 시점에 전극에 영구적으로 붙잡힌 모델 스트론튬 입자의 수와 초기 물속 입자 수의 비율로 정의된다. 실험 반응기의 경우, 스트론튬 제거 효과는 실험 시작 및 종료 시점의 물속 스트론튬 균일 농도의 비율로 정의된다. 결과에 따르면, 초음파를 사용하면 180초의 처리 후 스트론튬 제거 효과가 10.3%에서 11.2%로 증가한다. 수치 시뮬레이션 결과는 동일한 기하학적 특성을 가진 반응기에 대한 실험 측정 결과와 일치한다.
스트론튬(Sr)은 자연적으로 존재하는 원소로, 많은 퇴적암과 일부 방해석 광물에서 발견된다. 주요 인위적 발생원으로는 산업 활동, 비료, 핵 낙진 등이 있다(Scott et al., 2020). 수중 Sr 농도가 1.5 mg L⁻¹를 초과할 경우, 특히 어린이에게 스트론튬 구루병 및 기타 건강 문제를 유발할 수 있다(Epa et al., n.d.; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). 전 세계적으로 식수에서 높은 Sr 농도가 보고되었으며, 미국 북부의 지하수에서는 최대 52 mg L⁻¹의 농도가 관측된 바 있다(Luczaj and Masarik, 2015; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). Sr 제거를 위한 가능한 정화 기술 중 하나는 전기화학적 공정이다(Kamaraj and Vasudevan, 2015). 이 공정은 금속 전극에 전류를 가해 반응기 내부에서 응집제를 형성하는 방식으로 작동한다. 공정은 희생 양극의 용해, 음극에서의 수산화이온 및 수소 생성, 전극 표면에서의 전해질 반응, 콜로이드 불순물과 전극에 대한 응집제의 흡착, 그리고 생성된 플록의 침전 또는 부상 제거로 구성된다(Mollah et al., 2001). 이 공정의 주요 단점 중 하나는 전극의 분극과 피막 형성이며, 이는 초음파 처리를 병행함으로써 줄일 수 있다(Dong et al., 2016; Ince, 2018; Moradi et al., 2021). 초음파 캐비테이션은 용질의 열분해 및 수산기 라디칼, 과산화수소 등 반응성 종의 형성을 유도할 수 있다(Mohapatra and Kirpalani, 2019). 또한 이는 용질의 물질 전달 속도를 증가시키고, 고체 입자의 표면 특성을 향상시킨다(Fu et al., 2016; Ziylan et al., 2013). 본 연구의 목적은 주로 Sr 농도가 높은 오염수를 정화하기 위한 전기화학적(EC) 일괄 반응기의 초음파(US) 병행 여부에 따른 처리 효율을 평가하는 것이다. 3D 수치 시뮬레이션 결과는 실험실 EC 반응기에서의 측정 결과를 통해 검증된다.
References
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Tailings dams are structures that store both tailings and water, so almost all tailings dam accidents are water related. This paper investigates a tailings dam’s failure pattern and damage development under flood conditions by conducting a 1:100 large-scale tailings dam failure model test. It also simulates the tailings dam breach discharge process based on the breach mode using FLOW-3D software, and the extent of the impact of the dam failure debris flow downstream was derived. Dam failure tests show that the form of dam failure under flood conditions is seepage failure. The damage manifests itself in the form of flowing soil, which is broadly divided into two processes: the seepage stabilization phase and the flowing soil development damage phase. The dam failure test shows that the rate of rise in the height of the dam saturation line is faster and then slower. The order of the saturation line at the dam face is second-level sub-dam, third-level sub-dam, first-level sub-dam, and fourth-level sub-dam. The final failure of the tailings dam is the production of a breach at the top of the dam due to the development of the dam’s fluid damage zone to the dam top. The simulated dam breach release results show that by the time the dam breach fluid is released at 300 s, the area of over mud has reached 95,250 square meters. Local farmland and roads were submerged, and other facilities and buildings would be damaged to varying degrees. Based on the data from these studies, targeted measures for rectifying hidden dangers and preventing dam breaks from both technical and management aspects can be proposed for tailings dams.
1. Introduction
1.1. Research Status
The mud wastewater containing tailings will be discharged after metal and non-metal mine beneficiation. Tailings slurry contains mercury, arsenic, and other heavy metal ions, both resources and pollution sources [1]. The tailings dam is a dam body formed by the accumulation and rolling of the tailings after the mine selects the useful components [2]. It is of great significance to research the dynamic stability of tailings reservoirs for mine safety production, protection of downstream life and property safety, and the surrounding environment [3]. Tailings dams, an important source of danger if an accident, are bound to people’s lives and property [4]. In 2008, a dam break accident occurred in the 980 ditch tailings pond of Shanxi Xinta Mining Co., Ltd., Yuncheng, China, resulting in 281 deaths and 33 injuries. The direct economic loss was as high as CNY 96,192,000 [5]. On the afternoon of 30 April 2006, the tailings dam of Zhen’an Gold Mine in Shaanxi Province was constructed. The accident caused 17 people to disappear, five people were injured, and 76 houses were destroyed [6,7].
In many tailings reservoir accidents, due to the lack of flood discharge capacity of flood discharge structures in the reservoir area, flood overtopping, tailings dam break, and other phenomena occur occasionally [8,9]. In this regard, scholars in related fields have performed much research and achieved certain results. Chen Zhang et al. [10] established three-dimensional and two-dimensional finite element models. The seepage field of the project under different operating conditions was simulated, and the safety factor under different operating conditions was obtained by combining the seepage field with the stable surface. The influence of the length of the dry beach and the upstream slope ratio on the seepage and stability of the tailings dam was determined. Sánchez-Peralta et al. [11] took a dry tailings pond in Colombia as the research object, studied the movement characteristics of dam break debris flow with different water contents, and obtained the relationship between the length and width of dam break debris flow movement. Changbo Du et al. [12] studied and analyzed the influence of reinforcement on tailings dam and the change law of pore water pressure and internal pressure of the dam body after mud discharge. The pore water pressure and internal earth pressure of the accumulation dam after grouting gradually increased with time. Reinforcement can greatly reduce the pore water pressure and internal pressure of reinforced dams. Gregor Petkovšek et al. [13] proposed a dam break model EMBREA-MUD to calculate the water and tailings outflow of the tailings reservoir and the corresponding break growth. Weile Geng et al. [14] conducted experimental research on the settlement deformation and mesostructure evolution of unsaturated tailings under continuous load. The results showed that the mesostructure deformation of unsaturated tailings with different moisture contents under load was the same and could be divided into four stages: pore compression, elastic deformation, structure change, and further compaction. Alan Lolaev et al. [15] developed a method to determine the tailings filtration and secondary consolidation coefficient in the process of alluvial according to the physical conditions, density, and water phreatic, and a mathematical model to calculate the consolidation time. Kun Wang et al. [16] proposed a multidisciplinary program to simulate the dam break runoff of hypothetical tailings reservoirs on the downstream complex terrain using UAV photogrammetry and smooth particle hydrodynamics (SPH) numerical method. Rawya M. Kansoh [17] studied the influence of the earth-rock dam’s structural parameters on the dam failure process. Kehui Liu et al. [18] studied the microscopic characteristics of hydraulic erosion of reinforced tailings dams and revealed the influence of different reinforcement spacing on the critical start-up speed of tailings particles. It shows that the smaller the reinforcement spacing, the greater the critical start-up speed of the reinforced tailings samples. Luca Piciullo et al. [19] proposed a regression analysis that considers the functional relationship between the release amount and the characteristics of the tailings dam, such as height and water storage (i.e., dam factor). The effects of construction type, filling material, and failure mode on the release amount were also evaluated, as well as the failure frequency of the tailings dam as a function of the construction method. Tailing dams built using upstream construction methods are more prone to failure and are more susceptible to static and dynamic liquefaction. Chunhui Ma et al. [20] pointed out that a reasonable construction schedule and flexible waterproof material are key features of impervious bodies for dams with significant deformation. When the dam deformation becomes stable, consideration should be given to secondary treatment of the impervious body to enhance dam safety. Fukumoto et al. [21] used finite element software to simulate the seepage failure process caused by seepage. Alibek Issakhov et al. [22] combined the k-ω turbulence model to study this process numerically. The VOF (volume of fluid) method was used to simulate the fluid movement behind the tailings dam during the break-up of the fluid and the riverbed landscape. Yonas B. Dibike et al. [23] A two-dimensional hydrodynamic and component transport model was used to study the effect of OS tailings release on the water quality and sediment quality of LAR by simulating sediments and related chemicals. It was concluded that the tailings release location was different; 40% to 70% of the sediments and related chemicals were deposited on the riverbed of the 160 km study section, while the remaining sediments and related chemicals left the study area in the first three days after the release event. Research conducted by Xiaofei Jing et al. [24] investigated the overflow characteristics of tailings dams reinforced with steel bars. During the overflow process, they measured dam displacements, saturation lines, and internal stresses. The study demonstrated that the erosion resistance of tailings dams significantly improves with an increase in the number of reinforcement layers. Abdellah Mahdi et al. [25] studied the potential consequences of a hypothetical oil sand tailings dam failure. For this reason, a non-Newtonian dam–dam model with a viscoplastic rheological relationship is used. The model can reproduce the flood and water level changes in downstream lakes (due to destructive waves). The simulation study of oil sand tailings overflow proves the importance of considering the non-Newtonian characteristics of tailings. Naeini et al. [26] used SIGMA/W and QUAKE/W software to analyze the high-middle line tailings dam’s dynamic response and permanent deformation and evaluated the dam’s performance. Mohammad Reza Boroomand [27] used the numerical analysis method to analyze the earth dam’s seepage under the uncertainty of geotechnical parameters and analyzed the seepage of the earth dam under the condition of uncertainty of geotechnical parameters. Sumin Li et al. [28] simulated and analyzed the hazard range, degree, and spatial state of sediment flow after the dam break and obtained the influence of sand flow velocity, flow depth, and impact on the downstream villages in the disaster area. The feasibility of the expansion and heightening of the tailings dam project was demonstrated, and the disaster risk levels of different spatial locations in the downstream villages were obtained through simulation. Through experiments, Kong et al. [29] studied the influence parameters of tailings dams under seepage. They concluded that the particle size gradation, non-uniformity coefficient, and water content of tailings sand were the main factors affecting the critical hydraulic gradient. It is concluded that the seepage failure gradient with suitable gradation, uniform particles, and suitable water content is significantly higher than that with poor gradation, uneven particles, and poor water content.
Flood overtopping and seepage failure account for 80% of the total accidents, and these two failure forms mainly occur in flood season and are closely related to water. Therefore, it is necessary to explore the tailings dam failure mode, development process, and the impact on the downstream after dam failure under flood conditions to ensure its safe operation. Based on the engineering background of a tungsten mine tailings dam in Ganzhou City, Jiangxi Province, a 1:100 physical model test was carried out to explore the dam break form and failure development process of the tailings dam under flood conditions. The FLOW-3D fluid simulation software was used to solve the influence of the tailings dam on the downstream after the dam break, and the change law of the flow area, velocity development, and submerged depth of the dam break fluid during the flood discharge process was analyzed. Finally, reasonable prevention and remediation suggestions are proposed for the hidden dangers of tailings dams.
The innovation of this paper is to determine the dam break mode and dam break position of the tailings dam under flood conditions by constructing a physical model, which provides a basis for simulating the influence of dam break on the downstream of the dam body.
1.2. Research Flowchart
Figure 1. Research flowchart.
2. Design and Construction of Large Physical Models
2.1. Overview of the Prototype Tailings Dam
The prototype tailings dam is a tungsten tailings dam located in a narrow valley running north–south in Ganzhou City, Jiangxi Province, China. The downstream of the tailings accumulation dam is farmland, dormitory buildings, mountain roads, etc., and the valleys in the downstream are relatively open. Figure 2 shows an overhead view of the prototype tailings dam. The tailings dam is built using the upstream damming method. The initial dam is a clay core wall weathering material dam located at the mouth of the northern valley. The bottom elevation is 262.0 m, the top elevation is 284.0 m, the dam height is 22 m, the upstream and downstream slope ratio is 1:2.5. The design average external slope ratio of the tailings accumulation dam is 1:5, the average slope of the tailings deposition beach is 5%, the design final tailings accumulation dam elevation is 368.00 m, the total dam height 106.00 m, with a complete storage capacity of 1550 × 104 m3 and a service life of 65 years. The present top elevation of the stacked dam is about 315 m, the height of the dam is 53 m, the accumulated storage capacity is about 559 × 104 m3, and the average external slope ratio of the stacked dam is 1:4.9. The reservoir is currently a fourth-class reservoir, with a flood protection standard of one in 200 years. At a later stage, it will be a second-class reservoir with a flood protection standard of 1000 years.
Figure 2. Top view of a tailings dam.
2.2. Selection of Model Sand
To ensure the relative reliability of the test results, the selected dam materials are properly relaxed to meet the primary conditions of similar main influencing factors. The model test focuses on the agglomeration effect of particle movement during the deformation of the dam body. For the selection of model sand, the initial dam is built with silty clay, and the accumulation dam adopts the mine prototype tailings. Figure 3 is the particle size distribution curve of the model sand. According to the particle size distribution curve, two quantitative indexes of soil particles can be determined: non-uniformity coefficient Cu and curvature coefficient Cc. Cu and Cc can jointly determine the gradation of soil. The expressions of the two are:
Figure 3. Cumulative distribution curve of particle size.
The calculated Cu and Cc of the model sand are 2.29 and 0.84, respectively. It is generally believed that the sand soil with Cu < 5 or Cc outside 1~3 belongs to the poorly graded soil, so the model sand is determined to be the poorly graded soil. If the seepage failure occurs in the dam, the development mode of seepage failure can be predicted by some parameters of the soil, that is, whether the soil is piping or flowing soil. According to the non-uniform coefficient discrimination method proposed by the former Soviet Union scholar Istomina, it is preliminarily judged that the model sand is a flowing soil-type soil.
2.3. Construction of the Dam Failure Model
The dam break process of a tailings reservoir involves many aspects, such as hydraulics, mud and sand dynamics, and soil mechanics. It involves many disciplines and is highly complex, which leads to the similarity relationship of model tests.
Therefore, we must put aside the generality of similarity and focus on the similarity of critical elements. This experiment uses the engineering background of a tungsten mine tailings dam in Jiangxi Province, China. The similarity criterion is appropriately relaxed, and the accumulation effect of particle movement during the deformation of the dam body is emphasized to construct the physical model.
Under the condition of geometric similarity, the physical model test of the 1:100 large-scale tailings dam is carried out according to the level of the second-class reservoir of the prototype tailings dam. The prototype range of the tailings dam is 1200 m × 700 m, and the model size is 12 m × 7 m. The model mainly comprises bedrock, a dam body, an observation system, and a water supply circulation system. The specific steps are as follows: According to the topographic map data provided by the mine, the three-dimensional model of the prototype tailings dam is established using Civil-3D modeling software (ver.2018) according to the size of the actual tailings dam (Figure 4). Then, several vertical sections are cut out in the model with the east–west direction as the standard line, and the points on each vertical section are taken equidistantly to extract the elevation value of each point on each vertical section. The model is intended to build a model with an elevation of 230 m in the actual terrain. The steel frame structure of the bedrock is made based on the elevation of each point on the vertical section. The square steel pipe is used as the bedrock support. Each steel pipe corresponds to the elevation of its relative point in proportion. Finally, the waterproof cloth is covered on the steel frame group and fixed to obtain a complete view of the bedrock terrain. Figure 5 is the completed mountain steel frame group, and Figure 6 is the complete bedrock after laying waterproof cloth.
Figure 4. Three-dimensional model of the tailings dam.
Figure 5. Mountain support structures.
Figure 6. A complete view of bedrock.
The initial dam is piled up with silty clay. In the process of stacking the initial dam, two PVC pipes with holes in the wall body and tightly wrapped with permeable geotextiles are symmetrically buried at the bottom of the initial dam to simulate the drainage pipe. A valve is installed at the outlet end of the two drainage pipes to control the drainage speed. The sub-dam uses the pipeline method commonly used in the mine to simulate the ore drawing. An ore drawing main pipe is introduced from the slurry pool to start the ore drawing from the model’s right side, and a valve is set in the main pipe to control the flow rate of the square ore. When the pulp flows into the tailings pond, the tailings will be layered and precipitated under hydraulic screening. After precipitation, the ore is suspended when the tailings reach the target dam height. Start to build the next sub-dam, use the layered filling method to build the dam body to the design elevation, and use the vertical line method to control the elevation when building the dam. (Figure 7) is the construction of the second sub-dam. Four pore water pressure gauges are buried in the dam construction process to monitor the position of the saturation line of the dam body. The four pore water pressure gauges’ positions are arranged along the dam body’s central axis. They are located directly below the dam crest of the first-, second-, third-, and fourth-level accumulation dams. They are named as site 1, site 2, site 3, and site 4 (Figure 8).
Figure 7. Second-stage sub-dam stacking.
Figure 8. Buried pore water pressure gauges.
Due to the need to supply a large amount of water for the test, a water tower was placed on the site (Figure 9), and a return water collection system was designed to achieve a water supply cycle (Figure 10). The observation equipment of the test (Figure 11) uses a trinocular camera and a high-definition camera to record the dam break process of the tailings dam.
Figure 9. Water tower.
Figure 10. Water supply circulation system.
Figure 11. Experimental observation system.
3. Tailings Dam Break Model Experiment
The dam failure mode under specific flood conditions is characterized by permeation damage, manifested as soil erosion. Through analysis of experimental phenomena and data, the development process of dam failure is elucidated, revealing the variation patterns of pore water pressure at different locations and the saturation line of the dam body.
3.1. Dam Failure Experiment
The test was carried out by intermittently injecting water into the reservoir to simulate flood conditions, keeping the flow rate stable during the injection, and keeping the drainage pipe open during the whole test. The beginning of the water injection was taken as the beginning of the test, and the entire dam break test lasted 448 min. It can be roughly divided into two stages, each accounting for one-half of the total length. Figure 12 shows a typical picture of the damage to the dam during the test. Figure 13 shows a timeline of the test damage development. The specific tailings dam damage development process is as follows:
Figure 12. Dam failure model tests.
Figure 13. Timeline of the development of the flowing soil destruction.
The first stage is seepage stabilization: the overflow water is clear, the dam’s surface is stable, and there is no movement of particles. At 138 min of the test, the contact zone between the right end of the second sub-dam and the bedrock began to seep first (Figure 12a). The seepage water flows along the contact zone between the dam body and the bedrock and overflows down the dam face. There are two reasons for the seepage here. The first is fine cracks in the contact area between the soil and the bedrock, which provides a breakthrough for the seepage water. The second is based on calculating the data collected by the pore water pressure gauge. It can be seen that the saturation line at this time escapes on the slope of the second sub-dam, where the dam surface overflows. Subsequently, the second-stage sub-dam continued to seep, and the overflow area gradually expanded and merged with the second-stage sub-dam dam surface. At 174 min, the third-stage sub-dam began to overflow on the left side (Figure 12b). At this time, according to the collected data, it can be calculated that the buried depth of the saturation line has been exposed to the third-level sub-dam. At 190 min, the first sub-dam also overflowed (Figure 12c). Then, the sand boiling point appears at the right end of the first-stage sub-dam, and the soil particles fluctuate obviously with the overflow water. The sand boiling causes the soil particles to be continuously taken out of the soil body. At 203 min, the dam surfaces of the first, second, and third sub-dams have all become swampy. The second stage is the development and failure stage of the flowing soil: seepage deformation occurs continuously, and more earthwork is lost. At 236 min, the first flow soil damage happened at the right end of the second sub-dam (Figure 12d). The failure form is flow slip. At 239 min, a second flow soil damage occurred on the left side of the first sub-dam (Figure 12e). The flow-slipping soil will form a pit that evolves into a breach, making the seepage velocity and seepage flow faster and larger. Then, the pit part of the soil slides, and the seepage water erodes the downstream dam surface. At 248 min, two erosion ditches have been formed in the flow soil failure area on both sides of the dam (Figure 12f,g). The erosion gully on the left side is located at the junction of the right side of the first-order sub-dam and the bedrock. The critical hydraulic gradient is lower, the dominant flow develops more rapidly, the sand is wrapped violently, and the subsequent seepage damage is more likely to occur. The erosion gully produces more water flow to scour multiple branches on the dam’s surface. The right erosion ditch is located at the junction of the secondary dam and the bedrock. At this time, the erosion ditch has developed to a certain depth, and the sand boiling point has reached 6. The flowing soil migrates downward under the action of overflow water. The flowing water will bring the fine particles to the downstream area. The coarse particles will be accumulated to form a ‘filter layer‘ to block the overflow water channel. The seepage pressure on both sides of the filter layer gradually increases. A new seepage channel will be formed when the seepage pressure on one side reaches the critical value. At 292 min, the flow soil damage eroded to the third sub-dam and further developed upstream along the boundary. Part of the erosion gully’s inner wall soil is washed away underwater, and the internal wall forms holes and expands upward until the upper part forms a suspended surface. When the shear strength of the upper soil is greater than the shear strength of the soil, it will collapse and continue to repeat the next round of erosion. At this time, the left-flowing soil does not develop to the upstream failure but to the proper lateral erosion, and the right side flushes out a new channel due to the obstruction of the ‘filter layer‘. At 303 min, the third flow soil failure occurred on the left side of the third sub-dam (Figure 12h). Because of the increase in overflow water and the acceleration of water flow, the right scouring area opens the downstream channel at the particle deposition, and fine particles are continuously taken out of the dam by seepage water. The overflow water also washes away the ‘filter layer‘ on the left side. After that, the first sub-dam eroded to the deep, and the dam surface failure area did not expand. There is a hydraulic–gravity erosion cycle in the flow soil damage area of the second-stage sub-dam, which extends to the upstream and the middle of the dam body. With the increase in the erosion damage area of the water flow, the more the sand boiling point, the faster the seepage damage, and the erosion area of the lower section continues to expand, and the water flow in the erosion gully is large and fast. The flowing soil failure zone of the third-stage sub-dam has not yet formed a penetrating failure path and is in the initial stage of erosion. At 348 min, the fourth-stage sub-dam overflowed (Figure 12i). At 448 min, the flow soil was eroded to the fourth sub-dam (Figure 12j). The flow soil damage area is eroded to the fourth sub-dam, which is regarded as the whole dam damage. It is measured that the depth of the collapse area is about 12 cm, and the width is about 80 cm. It should be noted that although the dam body has undergone a large area of seepage failure, the dam body has not yet experienced an unstable landslide. The tailings dam finally broke because the dam body soil damage zone developed to the top of the dam to produce a breach.
3.2. The Change Rule of the Saturation Line
Figure 14 is about the change curve of the saturation line. At the beginning of the test, as the upstream water level rose, the saturation line rose rapidly despite the drain being in a normal discharge condition. After the lifting of the head has ceased, the rate of the upward lifting of the saturation line becomes significantly slower due to the hysteresis effect. Then, a certain depth of burial is maintained. In the middle and late stages of the test, most of the dam had become saturated, and the soil matrix suction had weakened. When water is again stored in the reservoir, the saturation line will again lift, but at a reduced rate compared to the initial period. If the reservoir level is no longer raised, the saturation line tends to fall after a period of time. By approximately 270 min into the test, the dam face had already developed a certain size of the flow damage zone, and it was no longer meaningful to discuss the depth of the saturation line.
Figure 14. Variation curve of saturation line.
In the previous study [30], a two-dimensional finite element model of the tailings dam, chosen from the central axis of the three-dimensional tailings dam model, was used to analyze the distribution of saturation line in the tailings dam under flood conditions. The numerical simulation results show that when the upstream water head rose to 125 m (Figure 15), the saturation line intersected with the first and fourth-level accumulation dams and was exposed throughout the dam surface. The variation law of the saturation line obtained by the numerical simulation is consistent with the experimental phenomenon; that is, the saturation line increases with the rise of the reservoir water level, and the order of the dam surface exposure is the second-stage sub-dam, the third-stage sub-dam, the first-stage sub-dam, and the fourth-stage sub-dam. According to the simulation results, the displacement of the dam body does not change greatly, and the plastic strain zone does not appear on the slope and crest of the dam body, and there is no penetration. It can be judged that the tailings dam model does not have deep slip when the water level is about to overflow; that is, the skeleton structure of the dam body is stable. Combined with the physical model test, before the saturation line of the dam body reaches the dam surface of the fourth-level sub-dam, the tailings dam has undergone seepage failure, but the dam body has not undergone structural instability. The results of numerical simulation are consistent with the phenomenon of physical model test. After that, with the development of flowing soil, the damaged area of the dam body continues to extend to the top of the dam, which will eventually cause the breach of the dam top and cause the flood discharge of the dam.
Figure 15. Saturation line distribution of the tailings dam under 125 m water level.
4. Impact Analysis after Dam Break and Prevention Suggestions
Based on the results of the physical model experiment, it can be inferred that the tailings dam failure was triggered by seepage failure. This means the area of flowing soil gradually eroded upstream until a breach was created at the top of the dam, and the reservoir fluid poured downstream. Therefore, an erosion damage trench was set up on the model for the dam breach calculation in FLOW-3D (ver. 9.3), extending from the top of the initial dam to the top of the dam, and the shape was simplified to a semi-cylinder. Figure 16 shows a model of the tailings dam after completion of the pre-treatment.
Figure 16. FLOW-3D 3D calculation model.
4.1. Dam Failure Test Results
An overview of the area downstream of the tailings dam is shown in Figure 17. The downstream area is dominated by the production facilities (red and yellow line areas in the figure), staff accommodation buildings (pink line area), the road around the mountain (blue curve), villages (green line area), and scattered agricultural land.
Figure 17. Aerial view downstream of tailings dam.
4.1.1. Overflow Area
Figure 18 shows the change in the extent of fluid inundation at 60 s, 120 s, 180 s, 240 s, and 300 s as calculated by the software, with the fluid in blue in the figure. As can be seen from the diagram, the breached fluid was rapidly released downstream in a short period and, by 300 s, covered the entire flat area downstream, with an overflow area of approximately 95,250,000 square meters. Farmland and roads in the area will be flooded, and production facilities and residential buildings will also be affected. In addition, emergency escape plans can be challenging to implement successfully at short notice. It is thus clear that in the event of a breach of this tailings dam, it would be a major accidental disaster.
Figure 18. Time-course diagram of mud area.
4.1.2. Flooding Depth
Figure 19 shows a cloud of the distribution of flooding depth at 60 s, 120 s, 180 s, 240 s, and 300 s. Due to the lower topography in the eastern part of the downstream area, the fluids that wash down first collect in the east and then spread westwards. As can be seen from the graph, the maximum inundation depth is always located in the eastern part of the lower reaches near the initial dam. The mudslide did not affect the northern area due to the terrain’s advantage; when the situation was urgent, people could be evacuated along the northwest-facing road to the north.
Figure 19. Cloud map of flooding depth.
4.1.3. Flow Rate Analysis
The flow velocity during the release process reflects the magnitude of the fluid impact. Figure 20 shows the flow velocity clouds during the dam breach release process at 60 s, 120 s, 180 s, 240 s, and 300 s. Due to inertia, the fluid emerges from the breach. It rapidly completes the transformation from potential energy to kinetic energy in the trench eroded by the flowing soil, with the flow velocity reaching a maximum. In addition, there is some leakage around the dam at the junction of the tailings dam and the mountain. After the fluid is flushed off the tailings dam, the average flow velocity decreases due to the diffusion principle and frictional forces. In general, the flow of emissions increases and then falls.
Figure 20. Cloud map of flow rate.
Three points, A, B, and C, are selected in the flow direction of the release to analyze the fluid’s flow velocity characteristics, specifically during the dam failure process. The three points are located at the top of the initial dam, the foot of the initial dam, and the downstream area adjacent to the tailings dam (Figure 21). Figure 22 shows the variation in flow rate over time at three points. Overall, the flow velocities at points A, B, and C are successively reduced as the flow path develops. From the point of view of the flow velocity at a single point, it does not increase to a peak all at once but has an undulating, phased variation. At about 30 s, the overflow velocity starts to appear at the three points, after which the trend is a cyclic process of “increase-smooth or decrease” because the increase in flow velocity does not coincide with the expansion of the breach, which, in turn, determines the flow velocity of the discharge. The flow rate increases accordingly when the breach expands and becomes deeper again. After several cycles of this until the breach is no longer extended, the flow rate at points A, B, and C all fall during the last 30 s of the figures and will return to zero as the flooding stops.
Figure 21. Flow rate reference points.
Figure 22. Flow rate time history diagram.
The analysis of the variation in the flow rate of the release shows that the debris flow impacts downstream in a segmented manner. Therefore, the decrease in flow velocity should not be regarded as the end of the entire dam break, nor should blindly carry out the aftermath of the accident at this stage, but should wait for a longer period to observe and confirm so as not to cause more damage.
4.2. Recommendations for Prevention and Management
4.2.1. Technical Measures
Dam surface treatment: According to the seepage characteristics of the tailings dam, to prevent overflow water and rainwater from scouring the shoulder and face of the dam and to collect the seepage water, a shoulder drainage ditch should be installed along the junction of the dam with the slopes of the two banks, and a face drainage ditch should be installed on the face of the dam. Moreover, the downstream slope of the dam can be mulched, turfed, and, if necessary, reinforced by stone pitching at the foot of the dam.
Additional seepage facilities: Combined with the model test results, it is clear that control of the saturation line of the tailings dam should be a top priority for safety management. To effectively control the depth of the saturation line, additional drainage facilities can be provided in the form of a combined horizontal drainage pipe and a vertical shaft connected to the end of the horizontal drainage pipe. In addition, the vertical drainage pipe should be raised with the height of the stockpile dam and pumped out periodically.
4.2.2. Management Measures
Routine inspection and maintenance: Besides monitoring various safety indicators such as the tailings dam saturation line and dry beach length, the person responsible for safety should regularly inspect the dam body for cracks, collapses, and surface erosion. They should also ensure that the slope protection is intact and that the drainage facilities are clear of blockages, siltation, or waterlogging. Check for seepage, pipe surges, or flowing soil, focusing on the junction between the dam and the hills on either side, and be vigilant for changes in seepage flow and turbidity. If a potential problem is identified, the cause must be immediately determined, and remedial action must be taken to prevent it.
Ensure excellence in flood management, including pre-flood preparation, response during flooding, and post-flood rescue work.
5. Conclusions
The reservoir’s water level had not yet crested before the dam was damaged. In other words, the cause of dam failure under flood conditions is seepage failure, which manifests itself in the form of flowing soil. Before the flow soil is destroyed, the dam surface will produce overflow, water accumulation, sand boiling, and other phenomena. The phenomenon of the dam failure test shows that the flow soil damage starts at the weak point of the dam at the junction with the bedrock. These areas have a high saturation gradient and are more prone to local damage. In the early stage of soil flow failure, multiple sand boiling points were generated on the dam surface. With the development of seepage, collapsible cracks appeared on the dam surface one after another, forming erosion ditches. In the middle stage of soil failure, the failure area is widened. The soil cycle undergoes the process of erosion–gravity erosion, and the ‘filter layer’ will slow down the failure rate to a certain extent. In the later stage of flow soil damage, the flow water damage area began to penetrate, and the erosion intensified until the whole dam body was damaged. Therefore, when the sand boiling point is generated, and the collapsible cracks appear on the dam surface, these can be used as a warning sign of seepage failure.
The buried depth of the saturation line becomes shallow with the increase in the upstream water head. And, the rate of increase is first fast and then slow. After the lifting head is stopped, the saturation line will still rise slightly for a period of time due to the lag effect. If the reservoir water level is not replenished for a long time, the saturation line will be reduced under normal drainage. The order of the saturation line escaping from the dam surface is the second sub-dam, the third sub-dam, the first sub-dam, and the fourth sub-dam. It can be seen that before the flood, it is necessary to check and repair the drainage facilities to ensure their suitable operation. During the flood season, all measures should be taken to enhance the flood discharge, reduce the saturation line, and avoid the seepage damage of the tailings dam.
The results of the FLOW-3D hydrodynamic simulation software show that the breach fluid was rapidly discharged within a short period, covering the entire flat area downstream by 300 s. The local farmland and roads were submerged, and the rest of the construction facilities were also damaged to a certain extent. Therefore, it will be a major disaster once the tailings dam breaks. The rapid development of the dam breach mudslide and the short release time make it impractical to organize the evacuation of people when the release occurs. Therefore, in combination with the mechanism of tailings dam failure, targeted measures for potential remediation and dam failure prevention can be proposed from both technical and management aspects.
The innovation point is to use a large-scale physical model test to study the dam break mode of tailings dam under flood conditions. By monitoring the internal changes of the tailings reservoir under flood conditions, the stage of seepage failure of the dam body can be judged, which can serve as an early warning for the subsequent break of the tailings dam. The experimental process and experimental results of the model can provide a reference for the changes in tailings reservoir under flood conditions under real working conditions so as to correspond to the changes of tailings reservoir fluid under flood conditions under real working conditions. Provide guidance for staff to monitor changes in tailings ponds. The determination of dam break position and dam break mode by model test provides a basis for simulating the influence of tailings dam break on the downstream. The use of a steel frame structure to build a tailings dam model can cover the entire tailings dam terrain more comprehensively and economically and can more comprehensively analyze the entire dam break process of the tailings dam. Compared with the local tailings dam similarity simulation and on-site exploration, it is more profound and comprehensive, which has practical significance for the safety of the tailings reservoir. The defect is that there is a prototype of the model, and it cannot be used for all tailings mines. The actual situation needs to be analyzed in detail. In addition, according to the tailings pond model test, it can be expected that the tailings pond model can be used to study the useful mineral components in the recovery reservoir, which has practical significance for environmental protection and resource recovery.
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This study aims to investigate the impact of laser beam shaping on metal mixing and molten pool dynamics during laser beam welding of Cu-to-steel for battery terminal-to-casing connections. Four beam shapes were tested during LBW of 300 µm Cu to 300 µm nickel-plated steel. Both experiments and simulations were used to study the underlying physics. A CFD model was firstly calibrated against experiments and then deployed to explore the effect of the increasing ring-to-core diameter, as well as a tandem laser spot configuration. The study showed that metal mixing is influenced by the keyhole dynamics and collapse events, but also there is an intricate interplay between keyhole geometry, fluid dynamics via Marangoni forces and buoyancy forces. Notably, the buoyance forces due to the different densities of steel and Cu, along with the recoil pressure contribute to the upward flow of steel towards Cu, and hence impact meaningfully the material mixing. The study pointed-out that the selection of a custom ring-to-core diameter and ring-to-core power is a decision with a trade-off between the need of stabilising the keyhole dynamics and the need to reduce the mixing. Findings indicated that 350 µm ring and 90 µm core with 30% of ring power (weld configuration C3) resulted in more stable dynamics of the keyhole, with significant reduction of collapse events, and ultimately controlled migration of steel towards Cu. Additionally, the pre-heating approach with the tandem beam only led to local fusion of Cu and no significant improvement in keyhole stability was observed.
1. Introduction
The push towards net-zero mobility is globally influencing industrial strategies in the automotive sector as reported by IEA (2022). Manufacturers are introducing new vehicles by replacing internal combustion engines with hybrid or fully electric powertrains. The battery pack is a critical component for un-interrupted supply of electricity to e-drives and other electrical systems in electric vehicles (EV). A battery pack typically consists of several battery modules that are electrically connected in series and parallel based on the desired power and capacity requirements (Zwicker et al., 2020). Battery modules hold the battery cells that store the electrical charge and supply it on-demand to the electrical systems. Electrical connections play a critical role in the entire process of battery pack manufacturing since joints with different electrical resistance may result in uneven current loads that can affect the overall performances of the battery system (Kumar et al., 2021). Joining of dissimilar materials is the most deemed since it complements the properties of the individual materials and allows to develop functionally efficient connections. Joints in EV battery pack involve low-thickness materials (typically 0.3–1 mm) and the welding process is normally performed in lap or fillet configuration. Depending upon design and functional requirements as well as manufacturing costs, research has shown that the following combinations of materials are the most regarded: aluminium (Al) to copper (Cu), steel to Al, Al to steel, Cu to steel (Das et al., 2018). Connections between Cu and steel have gained much attention in EV applications for joining cells in battery modules. For example, in the cylindrical format, the negative terminals are made of Cu and are generally connected to the steel casing of the cell (Sadeghian and Iqbal, 2022). Several joining processes have been studied for Cu-to-steel welding and they include wire bonding, micro-spot welding, ultrasonic welding, micro-TIG welding, electron beam welding and Laser Beam Welding (LBW) (Zwicker et al., 2020). LBW is an attractive option and has recently gained popularity due to advances in versatile methods for laser beam delivery and associated sensors technology for quality control and process monitoring that make LBW comparatively affordable (Kogel-Hollacher, 2020). Brand et al. (2015) demonstrated that LBW is a suitable process for joining battery terminals since it allows the lowest electrical resistance and the highest joint strength, when compared to micro-spot welding and ultrasonic welding; also, it is potentially applicable to any cell configuration and dissimilar metal combinations. Despite the benefits of LBW, opening and maintaining a stable molten pool on the Cu-side is challenging when using LBW with infrared sources. The absorptivity of Cu at ambient temperature is approximate 5% and increases with rising temperature, and it suddenly jumps up when the melting temperature is reached. A problem with this is that when fusion of the material does happen, a surplus of energy flows through it, which can vaporise the material and create spatters, as well as pores inside the joint. These defects can reduce the electrical conductivity of the joint. At first sight, the solution to the low coupling efficiency of Cu is to switch from infrared sources to visible sources. The absorption increases drastically up to 60% when using visible sources. Green (515 nm) or blue (450 nm) lasers have been investigated by Kogel-Hollacher et al. (2022) and proved that lower power needed for same penetration achievable with infrared lasers and less thermal damage to enamel and insulators. Hummel et al. (2020) experimentally evaluated and proved the beneficial effects of blue laser during laser micro-welding of Cu, and achieved high welding speed with low input power. Nonetheless, compared to infrared lasers, the higher cost, lower plug efficiency and lower beam quality of visible lasers, push practitioners towards the use of multi-kW infrared sources at very high brightness for Cu welding. In addition to the challenge posed by the laser beam coupling to the Cu, the welding of Cu to steel presents a series of problems. First, they are quite different in terms of physical properties such as density, melting points and thermal expansion and make defect-free welding difficult. Second, although Cu-Fe alloys are completely miscible in the stable liquid state and do not form brittle intermetallic compounds, the system shows a wide metastable miscibility gap at an undercooling level. The liquid phase separation occurs as the liquid cools in the miscibility gap resulting in the supersaturation of one or both liquids. Jeong et al. (2020) has shown that increasing the content of Fe tends to improve the mechanical properties of alloys but reduce electrical conductivity and ductility. Chen et al. (2013) proved that the toughness and fatigue strength of the joint decreases with the increase in the amount of molten Cu into the steel. Thus, melting of Cu was suggested to be kept at a minimum. Third, excessive penetration of Cu in grain boundaries of steel may result in cracks in the heat affected zone and fusion zone, and ultimately reducing structural performance of the joint. Therefore, to reduce these issues, controlling the mixing of Cu and steel in the molten pool is quite important for producing sound joints. Laser beam shaping is gaining popularity since it holds the promise to control cooling rates and thermal gradients in and around the molten pool. This theoretically leads to a tailored material response to the heat input both spatially and temporally. A tailored power density profile (Fig. 1 shows typical power density profiles obtained via adjustable ring-mode laser) is generated via adequate insertion of optical components (specially coated lenses of silica substrate) in the optical chain of the welding head; or by electro-optical switching multiple laser beams generated in the laser source itself and enabled by beam combiners with optical phased array. Research has confirmed a positive effect of the laser beam shaping on the control of the weld profile and keyhole stabilization with suppression of spatters and significant reduction of porosity in the weldments. Caprio et al. (2023) investigated the use of beam shaping and beam oscillation to weld 0.2 mm Ni-plated steel sheets in lap joint configuration, which are materials commonly involved in cell to busbar connections. Sokolov et al. (2021) employed the ARM laser coupled with Optical Coherent Tomography (OCT) in Al-to-Cu thin sheets and observed that the use of combined core and ring-shaped laser beams reduced the fluctuations of the keyhole, improved the stability, and ultimately the accuracy of OCT measurements. Rinne et al. (2022) studied the effect of different power distributions between the inner core and outer ring-shaped laser beams on spatter ejection and penetration depth during welding of Cu sheets. Wagner et al. (2022) investigated and proved the influence of dynamic beam shaping on the geometry of the keyhole during welding of Cu by varying the patterns of the intensity distribution in longitudinal and transversal direction. Prieto et al. (2020) implemented dynamic laser beam shaping with infinite pattern and assessed quality of weld seam in 0.8 mm Al thin-sheet and observed that tailored beam with shape frequency over 10 kHz enables welding speed up to 18 m/min with stable keyhole.
Fig. 1. Example of laser beam shapes obtained via an adjustable ring-mode laser.
Despite the benefits, laser beam shaping introduces new set of parameters and finding the optimal combination of number of beams, shape of beams (multiple spots, C-spot, ring-core spots, pyramid, infinity, spiral shapes, etc. (Prieto et al., 2020)) can be expensive and time consuming since it may require dedicated equipment, expertise and experimental setups. In this context, multi-physics computational fluid dynamics (CFD) enable simulations of the process to reproduce mechanisms which are difficult to observe with in-situ investigations. With the raise of computational power and multi-core computing on high performance clusters, advanced simulations of LBW processes are now a close reality. Huang et al. (2020) developed a CFD model in FLOW-3D WELD® to study the metal mixing during linear laser welding of 200 µm Al to 500 µm Cu with different levels of laser power and velocity of the laser spot. They analysed the contribution of recoil pressure and Marangoni effect on the overall mixing process. Chianese et al. (2022) developed a multi-physics model using FLOW-3D and FLOW-3D WELD® to investigate the effect of part-to-part gap in LBW of Cu-to-steel thin sheets with beam wobbling. They showed that the presence of part-to-part gap and mixing mechanism between parent metals are linked, and the occurrence of part-to-part gap influences the temperature and velocity fields in the molten pool resulting in different mixing mechanisms. However, they did not implement any strategies for weld improvement. Drobniak et al. (2020) and Buttazzoni et al. (2021) implemented CFD multi-physics simulations of 1 mm-thick stainless steel plates with adaptive mesh refinement to predict the shape of the weld seam in presence of part-to-part gap, and they predicted the effect on the process of secondary laser beams with different shapes to optimize the weld quality. Recently, Huang et al. (2023) combined experimental approach and CFD simulations in FLOW-3D WELD® to reveal the effect of oscillation frequency and amplitude on fluid-flow and metal mixing during laser welding of 200 µm Al to 500 µm Cu with circular beam wobbling implemented. Additionally, they implemented a Scheil solidification model to predict the phase distributions in the welds based on the predicted thermo-solute conditions. While significant research has been already developed using linear laser welding or laser welding with wobbling for joining of dissimilar materials, a clear understanding of metal mixing and dynamics of the keyhole during Cu-to-steel welding with beam shaping are not clearly reported. Research into application of beam shaping for Cu-to-steel welding entails a promising prospect for further development and investigation. Furthermore, the use of advanced CFD models is a viable approach to complement experimental investigations and explore weld configurations with different beam shaping profiles that would be difficult to achieve only with experimental work. Therefore, this paper aims to study the impact of laser beam shaping on metal mixing and dynamics of the keyhole during LBW of Cu-to-steel for battery terminal-to-casing connections. Four beam shapes were tested during LBW of 300 µm Cu to 300 µm nickel-plated steel. Both experiments and CFD simulations were used to study the underlying physics. A CFD model was firstly calibrated against experiments and then deployed to explore the effect of the increasing ring-to-core diameter, as well as a tandem laser spot configuration.
2. Experimental design and model description
2.1. Experimental design
Materials used in this work are Copper SE-Cu58 2.0070 and Nickel-plated steel (commercial name: Hilumin TATA STEEL). Experiments consisted of 25 mm long welds in lap joints configuration with 300 µm Cu on top of 300 µm nickel-plated steel. Dimensions of the specimens were 65 mm × 30 mm. The laser source used was the Lumentum CORELIGHT, having 55 µm core diameter and 220 µm ring diameter, and BPP 1.4 mm·mrad and 11 mm·mrad for core and ring, respectively. The laser fiber was coupled to the Scout-200 (Laser and Control K-lab, South Korea) scanner to deliver the laser power to the specimens via 2D F-theta scanner with telecentric lenses. Fig. 2 shows the welding setup and specifications of the equipment are in Table 1. Caustic parameters were measured using PRIMES GmbH measurement system.
Fig. 2. (a) Welding setup with aluminium fixture; (b) schematical representation of the welding setup; (c) definition of weld features: top weld width, Wtop; width at the interface, Wi; weld penetration depth, Dpen.
Table 1. Specifications of the welding equipment.
Each weld seam was cut and prepared to obtain two cross sections for each experiment – cross sections were positioned at 10 mm and 15 mm away from the weld start. Three replicates were performed for each weld configuration. Sectioned samples were mounted in Bakelite resins and standard metallography procedure was performed for grinding and polishing to reveal weld profile under Nikon Eclipse LV150N optical microscope. To evaluate and characterize metal mixing with parent metals, elemental mapping of cross-sections was performed with an FEI Versa 3D dual beam scanning electron microscope using Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (EDS mapping). Welding experiments were performed in continuous power mode without power modulation. The laser beam was focussed perpendicularly on the upper surface of the Cu sheet, and the motion of the laser was linear (no wobbling). Although the use of shielding gas tends to avoid oxidation in the process and reduce hydrogen entrapment, when using scanners to deliver the laser beam, the gas nozzle cannot be positioned in proximity of the beam. Therefore, in this work, all experiments were conducted with no shielding gas. Part-to-part gap was manually checked and set to a nominal zero. To study the impact of laser beam shaping on metal mixing and molten pool dynamics, 5 weld configurations (C1 to C5) were designed as shown in Table 2, with 4 beam shapes presented in Fig. 3. LBS#1 is single gaussian spot of 90 µm; LBS#2 super-imposes an inner core of 90 µm with an outer ring-shaped profile of 350 µm, with the ring accounting 30% of the total power. LBS#1 and LBS#2 were experimentally tested and enabled by the static beam shaping system of the Lumentum CORELIGHT source. LBS#3 follows the hollow sinh-Gaussian beam profile as defined in Liu et al. (2019), with 90 µm core and 500 µm ring, with 72% of the total power assigned to the ring. LBS#4 is a tandem beam with primary (90 µm) and secondary beam (150 µm) at a centre-to-centre distance of 300 µm, and 50% split of the power between primary and secondary beams – LBS#4 was introduced with the aim to increase the absorption rate by the pre-heating action of the secondary beam. LBS#3 and LBS#4 were only simulated since the laser beam shaping of the Lumentum CORELIGHT was only capable to work with fixed core-to-ring diameter ratio. Therefore, only a simulation-based approach (with the model pre-validated and calibrated in C1, C2 and C3) was deemed appropriate in this case to explore the effect of the increasing ring-to-core diameter and tandem laser spot configuration on material mixing.
Table 2. Process parameters used for the four selected laser beam shapes in Fig. 3.
Fig. 3. Normalized power density distribution for LBS#1, LBS#2, LBS#3 and LBS#4.
The power and speed of C1, C3, C4 and C5 were selected with an iterative process to ensure weld penetration depth, Dpen, ranging 400 – 500 µm. The choice of this penetration depth is based on the requirement that the temperature at the lower end of the steel sheet remains below 550 K. This precautionary measure aims to prevent any potential damage to the battery cell. Additionally, to minimise the effect of the weld depth on the metal mixing, a uniform depth of penetration was adopted across the different beam shapes for comparative analysis. Welding speeds were kept between 250 mm/s and 375 mm/s which is in line with the experimental work in (Perez Zapico et al., 2021). C2 is a variant of C1 and corresponds to a fully penetrated weld. Although fully penetrated welds must be avoided during LBW of battery terminals due to the risk of fire ignition, this work presents this variant for two reasons: first, to generate an additional weld configuration to validate the simulation; second, to discuss how the metal mixing behaves when transitioning from partial penetration to full penetration.
2.2. Model description
A multi-physics model was developed using the commercial CFD code FLOW-3D® (solver version: 12.0.2.01) and its module FLOW-3D® WELD (release: 7, update: 1). In order to develop a numerical model representing the essential physics during LBW of Cu-to-steel, the following assumptions were considered: (i) the liquid flow is considered Newtonian and incompressible; (ii) volumetric thermal expansion of the liquid metal due to temperature-dependent mass density is accounted; (iii) the air and vaporized metal are modelled as “void” type, with ambient temperature and pressure assigned to model the heat exchange with the metal as a natural convective flux (irradiance is neglected); (iv) the heat sinking effect of the clamping mask is neglected due to the clearance between the weld seam and the mask itself as already presented in (Chianese et al., 2022); (v) the effect of plasma plume on laser absorption is not directly modelled but is accounted in the calibration process as also proposed in previous studies by Lin et al. (2017) and Hao et al. (2021); furthermore, the laser absorption is assumed temperature dependent for Cu, constant for steel, and independent of the incidence angle. This assumption is in-line with the work presented by Huang et al. (2020), where they used the build-in ray-tracing function in FLOW-3D® WELD to predict the laser absorption in the keyhole.
2.2.1. Governing equations, boundary conditions and material properties
To reduce the computational cost of the simulations, the computational domain was divided in two zones (Fig. 4): (1) a process zone which was interested by phase change, and, (2) a thermal diffusion zone that models heat transmission in the sheets. A finer mesh size was used for cells in the process zone, and a mesh size 5 times greater than in the process zone was used for cells in the thermal diffusion zone.
Fig. 4. Top view (a) and side view (b) of a schematic representation of the computational domain and modelling approach with nested meshes (process zone and thermal diffusion zone).
Dimensions of the process zone are 2 mm × 0.8 mm× 0.775 mm. The length (2 mm) of the process zone was chosen to enable the simulation of approx. 1.8 mm weld length, which was experimentally evaluated to be sufficient for reaching the steady-state regime. The width (0.8 mm) of the process zone was selected to ensure that the molten pool was contained in it; the height of the computational domain was chosen equal to 0.8 mm so that, beside the stacked thickness of the processed sheets (0.6 mm), 0.2 mm of air (void type) are included in the computational domain. Extension of the thermal diffusion zone is calculated according to the Eq. (1), where k is the thermal conductivity, cp the specific heat at constant pressure, ρ the mass density, tend the simulation time, T the temperature, and Tamb= 20 °C the ambient temperature. The simulation time, tend, is function of the welding speed and the weld length (1.5 mm).
Four different values of the mesh size in the process zone were considered during sensitivity analysis, namely 40 µm, 20 µm, 15 µm, and 10 µm, that resulted in mesh independent solution for mesh size equal to or below 15 µm, which therefore is the selected size. This led to total number of cells approximatively equal to 528 thousand. The geometry of the thin sheets has been modelled in the computational domain, so that in-plane dimensions were parallel to X and Y axis, as shown in the top and side view in Fig. 4(a) and (b). Welding direction was parallel to X axis. The following physics have been accounted to model the welding process: continuity, fluid flow via Navier-Stokes equations, energy conservation, evaporation, keyhole formation and evolution, solidification, species conservation and tracking, surface tension with Marangoni and Laplace forces and multiple reflections. Phase change – Eq. (2) governs the evaporation phenomena which are modelled as mass transfer between the liquid phase and the void type and are proportional to the difference between the saturation pressure Psat and the partial pressure Pvap. In this equation, α is the accommodation coefficient, R is the gas constant, and T is the temperature. The saturation pressure is calculated as a function of the temperature according to the Clapeyron equation (Eq. (3)), in which the couple (Pv, Tv) represents a point on the saturation curve; γ, cv, and ΔHv are the specific heats ratio, the specific heat at constant volume, the latent heat of vaporization, respectively.
Recoil pressure – during laser welding process, intense localised heating of substrate material causes vaporization which results in recoil pressure. This pressure is proportional to the saturated vapor pressure. The relationship between the recoil pressure, Precoil, and the saturated vapor pressure, Psat, depends on the material properties and laser-to-material interaction. Eq. (4) is derived from Eq. (3) with the introduction of two coefficients, Ar and B, that will be calibrated using experimental data.
Tracking of the keyhole – surface of the keyhole is tracked by the volume of fluid (VOF) method (Daligault et al., 2022), which enables the calculation of the interface between the liquid metal and the void type, according to Eq. (5).
The interface between the cell is tracked using a scalar value f that indicates the fraction of fluid in it. A value of f=0 indicates that the cell has only void, conversely, f=1 corresponds to the case of a cell full of liquid, whereas the case of 0<f<1 indicates that the cell has both the liquid and the void type, and therefore the interface between the two falls in it. Similarly, metals involved in the welding process with fluid flow and mixing are tracked in each cell by means of a scalar value f2, which indicates the fraction of second material within the cells. Values of the generic material property ̅φ̅ in each cell is evaluated as weighted sum of the properties φ1 and φ2 of parent metals based on their mixing, as in Eq. (6).
Multiple reflections – Multiple reflections are implemented using a discrete grid cell system through the ray tracing technique. The laser beam is divided into a finite number of rays, which move in the laser beam irradiation direction. When the ray encounters the surface of the material, it is reflected according to vector Eq. (7), in which R→ is the direction of the reflected vector, I→ the direction of the incoming ray, and nˆ the normal direction of the material surface.
Laplace pressure and Marangoni effect – Recoil pressure contributes to the formation of the keyhole and mainly contributes to the velocity field in the fluid; however, surface tension-related phenomena such as Laplace pressure LP and the Marangoni force SM have great influence on the overall welding process. Laplace pressure and the Marangoni force are modelled according to (8), (9) which, σ is the surface tension, RI and RII are the principal curvature radii, and operator ∇t indicates the gradient along the tangent direction at the interface. Eq. (9) explicitly indicates the dependence of the Marangoni effect on the gradient of the surface tension, which in assumed temperature-dependent of the surface tension.
2.2.2. Boundary conditions and material properties
As shown in Fig. (4), the following boundary condition were assigned: wall in the X and Y direction (with constant ambient temperature); assigned pressure and temperature at the boundaries of the computational domain in the Z directions, with natural convective heat flux between the metallic sheets and the air. The heat source was directly imported from the power profiles defined in Fig. 3. Material properties were imported from the JMATPRO® material database. Fig. 5 shows the temperature-dependent plots.
Fig. 5. Temperature-dependent material properties defined in the model.
3. Results and discussion
3.1. Model validation
The model has been applied to simulate all the cases listed in Table 2. Model validation was conducted for the weld configurations C1, C2 and C3 by comparing the weld profile in cross sections and Fe concentration line profiles against the experimental results as shown in Fig. 6. Experimental and simulation results show that welding is done through keyhole mode. The generation of a keyhole is significantly influenced by recoil pressure. In the simulation, the recoil pressure is adjusted through the calibration of coefficients Ar and B, as indicated in Eq. 4. During the model calibration process, a value of Ar was determined to be 55,715 Pa, and the parameter B was set to 4, resulting in comparative results with those obtained in experiments. Five different mesh sizes were tested: 20 µm, 15 µm, 10 µm and 5 µm. The choice of the mesh size was driven by the need to have a minimum of 4 cells to discretise the smallest laser spot (i.e., LSB#1 has the smallest beam diameter of 90 µm among the tested beam shapes in Fig. 3). Mesh-independent solution was achieved with mesh size of 15 µm and this led to approximate a million cells in the whole computational domain.
Fig. 6. Comparison of the experimental and modelling results of the molten pool geometry and elemental maps for weld configurations C1 (a), C2 (b) and C3 (c).
The correlation was conducted looking at two cross-Section (10 mm 15 mm away from the weld start and end) – this was motivated by the need to take into account the experimental errors during the calibration and validation process.
Fig. 6 shows cross sections and elemental maps for experiments C1, C2, and C3, and corresponding simulations. Two representative cross-sections from the same weld seam are shown in each sub-figure to demonstrate the capability of the model to reproduce the geometric shape and the mixing phaenomena at different longitudinal positions along the weld seam. The fusion zones are marked in each cross section and show good correlation with predictions from simulations, as the cases with partial penetration are successfully predicted in for C1 and C3, along with full penetration in C2.
Elemental maps that were measured with EDS, and species concentration that were predicted with simulations, are reported for comparison to show capability of the model to reproduce the mixing mechanism. For each case, plots of the concentration of Fe along with line-scans are reported to quantitatively demonstrate the capability of the model to simulated diffusion of the molten metal from the bottom sheet to the upper one. They show that diffusion of Fe in Cu is well predicted in C1 and C3, as well as presence of Fe-rich clusters in the Cu near the interface between parent materials is reproduced in C2.
Good correlation between measurements and predictions of the weld geometry and metal mixing demonstrates capability of the model to simulate welding scenarios with different laser beam shapes, and weld penetration depth spanning from partial penetration to full penetration. This allows to confidently deploy the simulation model in conjunction with experiments to study the impact of laser beam shaping on metal mixing and molten pool dynamics.
3.2. Keyhole dynamics and impact on metal mixing
As keyhole instabilities have a significant impact on weld quality (Lu et al., 2015), this section highlights the impact of the laser beam shapes on the keyhole dynamics, which ultimately contributes to metal mixing. The discussion is presented by linking the laser power profile to the velocity field within the molten pool and ultimately to the metal mixing between the parent metals and the occurrence of collapse events of the keyhole.
Fig. 7 shows consecutive time frames in each weld configuration and reflects keyhole dynamic mechanisms. The keyhole’s shape and size vary, exhibiting irregularities, asymmetry and fluctuations. These shapes are directly correlated to the laser beam shape profile. The following observations are made:
Collapse events terminate in formation of pores and metal mixing. This is visible in the experimental results presented in Fig. 6(a) and (b), where relatively large pores are observed in the experimental cross-section. With a narrow beam profile (weld configuration C1, C2, C3 and C5) and high energy density, once fusion of the Cu does happen, a surplus of energy flows through the keyhole, increasing the temperature at the keyhole bottom. This generates a recoil pressure that pushes the fluid upwards. At the top surface and rear side of the keyhole, the opposing movements of the fluid, both clockwise and counter-clockwise, and driven by the Marangoni force, have an important consequence: they restrict the size of the molten pool. This restriction creates a high viscosity mushy layer that forms a barrier that limits the expansion of the molten pool. As result, closure or narrowing the top neck of the keyhole restricts the ejection of vapours out of keyhole which leads to increase in pressure within keyhole and creates a high-pressure lob. This ultimately results in pores formed to the toe of the keyhole as seen in Fig. 7(a) and (b). Although a collapse event is observed in C3 as shown Fig. 7(c), it does not necessarily create porosity in the solid front as sufficient room is available for gas vapours to escape from the bottom of the keyhole. The introduction of a pre-heat heating beam in weld configuration C5 does not produce any significant change to the keyhole dynamics as observed in Fig. 7(d). In partial penetration, narrow and deep keyhole is more unstable as slight fluctuations in fluid pressure, velocity and temperature on the rear wall of keyhole can create a collapse event. Additionally, the collapse of the keyhole in partial penetration creates a narrower fluid channel, resulting in localized increase of fluid velocity, which, in turn, affects metal mixing.
Weld configuration C4 leads to wider opening of the keyhole with greater stability as shown in Fig. 7(e). With the super-imposition of the core beam with the wider ring-shaped beam, the core beam penetrates the steel sheet, while the larger ring keeps the keyhole open at the Cu surface. This weld configuration drastically reduces the collapse events and the development of bubbles. It can be observed that the lower depth-to-width aspect ratio of the melt pool correlates to fewer number of collapse events.
Metal mixing is not only influenced by keyhole dynamics and collapse events, but there is an intricate interplay between keyhole geometry, fluid dynamics and buoyancy forces that are dependent upon density which varies with temperature in molten pool, and from top to bottom due to differences in density between Cu and steel. To test the influence of buoyancy forces, a simulation test was performed where the density of Cu and steel were artificially set to be equal. Fig. 8 shows the simulation results and confirm that buoyancy forces have an impact on the metal mixing especially at the interface between the two metals and in the Cu side of the weld. For example, the line-scan B-B in Fig. 8 shows an increase on average of the Fe vol% in the Cu side by 10%, when comparing results with same densities.
Fig. 8. Impact of buoyancy forces on the metal mixing for weld configuration C3. Sections taken at Y= 0.
Fig. 7. Consecutive time steps of the molten pool dynamics for configuration C1 (a), C2 (b), C3 (c) C5 (d) and C4 (e). The plot shows the fluid velocity (both direction and magnitude) visualized by black arrows. Cross sections taken at Y= 0.
The introduction of a ring beam (weld configuration C4 with LBS#3) in the laser welding process alters the shape of the keyhole compared to a single beam scenario (weld configuration C1 with LBS#1). In the single beam case, the keyhole walls develops predominantly in Z direction (schematically illustrated in Fig. 9(a)). The inclusion of a ring beam results in the critical change of the keyhole wall’s curvature, with a pronounced arc-like shape at the rear (Fig. 9(b)). The change of keyhole wall’s curvature plays a critical role and is explained by the complex equilibrium between the fluid pressure, the recoil pressure and the gravity load. A collapse event is associated with the non-equilibrium of the forces in the X direction. To explain this, it is first worth noting that with an idealised static molten pool (no fluid velocity) the fluid pressure would be higher at the bottom and would be governed by the hydrostatic law – with this, the pressure variation occurs linearly downwards and would be a function of the molten pool depth. Under this ideal condition, the keyhole would exhibit a stable equilibrium regime driven by the balanced effect of recoil pressure and fluid flow. With the actual molten pool, the equilibrium state is, however, perturbated by the non-linear variation of the fluid pressure due to the fast upwards motion generated by the recoil pressure itself. A near-equilibrium state is eventually achieved with the change of keyhole wall’s curvature with the resultant of the forces acting predominantly in the Z direction. The shallow angle of the keyhole wall observed at LBS#3 (θ3 < θ1) effectively decomposes the combined forces exerted by the fluid towards the Z direction, hence moving to the near-equilibrium state, with the fluid pushed downwards in Z rather than sidewise in X. It can be observed that the ring-to-core diameter and the ring-to-core power are essential to control the keyhole wall’s curvature and ultimately influence of the stability of the keyhole.
Fig. 9. Schematic representation of forces and pressures acting on the melt pool in case of welding with single laser beam (LBS#1) and ring-core configuration (LBS#3). Arrows represent forces/pressures, and the thickness is proportional of the intensity of the forces/pressures. Arrows are only shown to the rear-side of the keyhole since the physics involved there are more relevant for the dynamics of the keyhole.
3.3. Impact of beam shaping on metal mixing
Cu and steel are generally immiscible as studied by other researchers, such as Shi et al. (2013). This separation means the material solidifies as two separate phases from the liquid state. At this immiscible region a Cu-rich (α phase) and iron-rich (β phase) form FCC and BCC crystal structures, respectively. For the compositional data shown in Fig. 6, the highest amount of mixing for each of the three examples is 60%, 80% and 50% of Fe in the weld pool. When studying the Cu-Fe binary phase diagram, as performed by Chen et al. (2007), these compositions fall within the miscibility gap range. For which no IMCs are expected to form, but instead separate (α and β) phases. However, it is still clear that the formation of these separate phases still creates a mismatch in mechanical properties of the welded joint, both at the interface and enriched regions, which can lead to crack initiation, as reported by Rinne et al. (2020). For this reason, analysing the metal-mixing in dissimilar metals is an important step toward understanding and prevention of cracking mechanisms that can affect the performance of the weld. Influence of the beam shapes on the metal mixing, can be investigated by analysing velocity fields and fluid flow which are predicted with the validated model. Fig. 10(a) and (b) show that in the weld configuration C1 and C2 (corresponding to LBS#1 – single beam with circular spot and gaussian distribution) the increase in laser power leads to more steel mixing with Cu due to greater recoil pressure and to a larger melt pool with more liquid metal involved. When comparing the parameters in Fig. 11, the increased melting of the bottom steel sheet leads to a greater region of keyhole necking with collapse; this can be due to the increased laser absorption, for which steel has a greater absorptivity than the more reflective Cu (Rinne et al., 2020). The lower density of steel creates an upward buoyancy force which allows the migration of more steel into the Cu-rich region. Fig. 11(c) and (d) show weld configurations C3 and C4 respectively, with combined secondary ring-shaped and primary laser beam (LBS#2 and LBS#3, respectively). They can be compared based on similar levels of weld penetration but different width at the interface between parent metals and at the top of the weld seam. Spread of the laser power over a wider surface due to the use of a ring results in a wider weld pool compared to simulations C1 and C2, which is consistent with results found by Jabar et al. (2023). However, one difference between these two cases is that, due to different power density distributions, to achieve adequate weld penetration depth, different laser power is provided leading to different thermal fields and time that the metal stays liquid. Line-scans of the temperature profiles in the melt pool can be observed in Fig. 12, with higher peak temperature in C4, compared to simulations C1 and C2, and C5; whereas a smaller secondary ring-shaped laser beam in simulation C3 results in intermediate behaviour.
Fig. 10. Plots of metal mixing in the longitudinal and a cross sections predicted with simulations C1 (a), C2 (b), C3 (c), C4 (d) and C5 (e).
Fig. 11. (a) Temperature, (b) velocity, (c) Fe concentration and (d) actual melt pool for all the tested weld configurations C1 to C5. Cross sections taken at Y= 0.
Fig. 12. Temperature profiles for weld configurations C1 (a), C2 (b), C3 (c), C4 (d) and C5 (e). Measurements were taken at X = 1.3 mm (just behind the keyhole wall) and Z = −300 µm (interface between Cu and steel).
The higher peak temperature in C4 eventually leads to a significant thermal gradient that promotes significant upward buoyancy forces and ultimately more migration of steel towards the Cu matrix. Similarity of simulation C5 with C1 can be explained considering that the secondary laser beam pre-heats the metal without widening the keyhole. Additionally, the higher peak temperature and larger size of the melt pool in C4 lead to longer time in which the steel stays in the liquid phase with more time available to migrate toward the Cu matrix due to recoil pressure and buoyancy forces and to diffuse. For these reasons, if use of larger spot helps with keyhole stabilisation, higher laser power required to establish sound connection enhances mixing between parent metal. Therefore, selection of custom ring-to-core diameter and ring-to-core power is a decision with a trade-off between the need of stabilising the keyhole dynamics and the need to reduce the mixing. Velocity fields in Fig. 11 show also that the use of the ring-shaped secondary beam (C4), results in lower recoil pressure due to less localised laser power and vaporization. For this reason, the fluid flow and velocity of the liquid movements in considerably lower, as shown by contour plots, where regions of the molten pool in red are those in which the flow of the liquid metal is faster. The metal mixing in the molten pool of C3 weld is more homogeneous than in C1 and C2, due to the localised heat input of the ring laser beam. Rinne et al. (2020) found the addition of the ring laser produced a more homogeneous distribution of Cu and steel in the solidified structure. The lower density of the steel can also be used to explain the more even distribution of steel throughout the weld pool of C3. This is also confirmed by the EDS line-scans in Fig. 6(c) that show a significant drop of Fe into the Cu matrix compared to C1 (Fig. 6(a)). The result of metal mixing has a significant effect on the crack formation in the weld pool and heat-affected zone (HAZ). Two main types of cracking are often referred to as “hot cracking” (Rinne et al., 2020) or “liquation cracking” (Li et al., 2019). During any fusion welding process of Cu to steel the miscibility gap can be identified in the binary phase diagram of Cu-Fe (Chen et al., 2013). When both Cu and steel are melted, there is separation of the liquids during cooling, once the mixture enters the miscibility gap seen on the phase diagram the primary separation of the α and β phases occurs. The secondary separation occurs in the miscibility gap because of a lack of diffusion and a supersaturation of the α and/or β phases. The solidified weld microstructure is found inhomogeneous, consisting of the α and β phases. The difference in the thermal expansion properties of both Cu and steel can create locations of stress concentrations where cracks are often initiated, ad observed by Chen et al. (2013) and Sadeghian and Iqbal (2022). Li et al. (2019) proposed a three-stage mechanism for the formation of liquation cracks in Cu to steel laser welds. The first stage was the penetration of Cu liquid into the grain boundaries of the steel, secondly, the Cu liquid surrounds the Cu phase creating a “film” of liquid in the grain boundary. This drastically reduces the cohesive forces between the grain boundaries due to the presence of the α phase. Cracking can then be initiated in a similar manner to that detailed earlier.
4. Conclusions
A combination of multi-physics CFD modelling results and experiments have been presented to study the impact of laser beam shaping on metal mixing and molten pool dynamics during LBW of Cu-to-steel for battery terminal-to-casing connections. The multi-physics model has been validated with ex-situ EDS element mapping and weld profile’s features. The model has provided useful insights about temperature and velocity fields, mixing mechanisms and dynamics of the keyhole, all of which are difficult to access via experiments due to technological difficulties. The major findings of the work are summarized below:
Metal mixing is largely influenced by the fluid dynamics via the Marangoni, buoyancy forces and recoil pressure. With a greater laser power, recoil pressure is increased, and this leads to more weld penetration and melting of steel. Additionally, spread of the laser power results in higher width of the fusion zone. Subsequently, the buoyance forces due to the different densities of steel and Cu contribute to the upward flow of steel towards Cu, and hence impact meaningfully to the mixing. This can be clearly observed in weld configurations C1 and C2.
Due to the collapse events of the keyhole wall, porosity formation was found in welds C1, C2 and C5. Furthermore, the collapse events create a narrow fluid channel, which results in localised surges in fluid velocity, therefore, promoting metal mixing. All in all, simulations revealed that increasing depth-to-width aspect ratio is correlated to higher frequency of collapse events in the keyhole. Therefore, stabilisation of the melt pool can be achieved with tailored laser beam shapes.
The study has pointed-out that the use of larger ring beam (configuration C4) helps with keyhole stabilisation, but at the same time leads to more laser power and higher temperature that contribute to the enhancement of mixing between parent metals. This poses a trade-off in the definition of a tailored ring-to-core diameter and the ring-to-core power. Analysis of the results showed that ring-to-core diameter (350–90 µm) and 30% of ring power (weld configuration C3) resulted in more stable dynamics of the keyhole, with significant reduction of collapse events, and ultimately controlled migration of steel towards Cu. Furthermore, compared to C4 (2500 W total power), the lower thermal gradient in C3 (1530 W total power) eventually leads to a reduction in the upward buoyancy forces.
The pre-heating approach with the tandem beam (C5) only led to local fusion of Cu and no significant improvement in keyhole stability was observed.
The combination of experiments and numerical modelling provides a powerful approach to understand complex fluid flow and metal mixing processes during laser keyhole welding. This helps to study mixing behaviour along with weld pool dynamics for selection of laser welding strategies with beam shaping in case of dissimilar material welding, especially in presence of miscibility gap at higher temperature as in case of Cu and steel.
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중간 수심에서 고정된 박스형 자유 수면 방파제의 유체역학적 성능 공식을 결정하기 위한 연구
Guoxu Niu, Yaoyong Chen, Jiao Lu, Jing Zhang, Ning Fan
Abstract
two-dimensional viscous numerical wave tank coded mass source function in a computational fluid dynamics (CFD) software Flow-3D 11.2 is built and validated. The effect of the core influencing factors (draft, breakwater width, wave period, and wave height) on the hydrodynamic performance of a fixed box-type free surface breakwater (abbreviated to F-BW in the following texts) are highlighted in the intermediate waters. The results show that four influence factors, except wave period, impede wave transmission; the draft and breakwater width boost wave reflection, and the wave period and wave height are opposite; the draft impedes wave energy dissipation, and the wave height is opposite; the draft and wave height boost the horizontal extreme wave force; four influence factors, except the draft, boost the vertical extreme wave force. Finally, new formulas are provided to determine the transmission, reflection, and dissipation coefficients and extreme wave forces of the F-BW by applying multiple linear regression. The new formulas are verified by comparing with existing literature observation datasets. The results show that it is in good agreement with previous datasets.
1. Introduction
A breakwater dissipates wave energy and reflects waves from the open sea, representing a crucial protective structure for the exploitation and utilization of marine resources. It is also an essential auxiliary marine structure that improves offshore engineering construction conditions and shortens ship berthing times [1,2,3]. With the development and utilization of ocean space and resources, the demand for breakwaters has also varied. The construction of breakwaters has shifted from onshore to offshore. Because most wave energy is concentrated near the water surface, a fixed box-type free surface breakwater (F-BW, Figure 1) was created [4,5]. The F-BW is a type of reflective breakwater with simple structure and high efficiency, which reduces the transmitted wave height by reflecting the incident wave energy [6,7]. Compared with the traditional bottom-founded breakwater, F-BW does not influence water exchange inside and outside the breakwater while maintaining a high wave attenuation efficiency, and has a high application prospect.
Figure 1. Two-dimensional schematic sketch of the F-BW models.
The hydrodynamic performance of the breakwater is important for the research and development of the F-BW, which mainly comprises two aspects. One aspect is the wave attenuation performance, including wave transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd (hereinafter referred to as RTD coefficients). The other is the wave force, which concerns the safety and stability of the breakwater, including the horizontal wave force and vertical wave force. In terms of research on the RTD coefficients of an F-BW, some scholars have studied the influence of the breakwater width and draft on the reflection and transmission coefficients when energy dissipation was ignored. [8,9,10,11]. In order to provide some judgement for the needy practitioners, a closed-form formula has been created to predict the transmission coefficient in deep water [8,9,10]. A study by Kolahdoozan et al. [12] showed the poor prediction performance of the formula proposed by Macagno [8] for intermediate water. Therefore, it is necessary to explore a proposed formula for the transmission coefficient under intermediate-water conditions. Different from the analytical solution of potential flow theory, other scholars studied the influence of the draft, breakwater width, and wave height on the performance of wave reflection, transmission, and dissipation of the F-BW via experimental tests conducted in intermediate waters [13,14,15,16]. The computational fluid dynamics (CFD) technique provides us an alternative way to interpret the interaction between wave and F-BW. Koftis and Prinos [16] applied the two-dimensional unsteady Reynolds Averaged Navier–Stokes model to study the influence of the dimensionless draft on the transmission and reflection coefficients of an F-BW. Elsharnouby et al. [17] studied the influence of the draft on the wave transmission of the F-BW by using Flow-3D 11.2 software. Their results showed that the increasing draft impedes wave transmission. Some researchers carried out earlier work on wave force of F-BW due to concerns regarding safety and stability of the F-BW. Guo et al. [11] confirmed that draft, breakwater width and wave period also influenced the horizontal and vertical wave forces by adopting mathematical analysis based on linear potential flow theory. Chen et al. [18] investigated the effects of wave height and wave period on the horizontal and vertical wave forces of F-BW through a series of experiments. The results showed that the horizontal and vertical wave forces increase with increasing wave height. Limited by the fact that the mathematical analysis tends to ignore flow viscosity [19,20,21] and the physical model test is complicated and costly, considerable effort has been devoted to studying the hydrodynamic performance of an F-BW through numerical simulation in recent years. Zheng et al. [22] and Ren et al. [23] used the smoothed particle hydrodynamics (SPH) method to numerically simulate the horizontal and vertical wave forces of F-BWs under regular waves. Unlike previous studies which overlooked the nonlinearity of wave forces, the positive and negative maximum wave force could be observed in the studies of Zheng et al. [22] and Ren et al. [23]. Human activities are less involved in deep water, and the cost-effectiveness of F-BW construction is poorer in deep water than intermediate water. Reflection coefficient Ct, and dissipation coefficient Cd are also an indispensable part of the wave attenuation performance of F-BW. The horizontal and vertical wave forces are related to the security of the F-BW. However, the prediction formulas based on tests or numerical simulations for horizontal and vertical wave forces of the F-BW in the above studies were rare. Therefore, an attempt is necessary to present a proposed formula for the prediction of RTD coefficients and wave forces, which will provide design judgments for the relevant practitioners in intermediate waters. The objective of this paper is to provide the prediction formulas for RTD coefficients and wave forces in the intermediate waters under the condition that waves do not overtop the breakwater. With the rapid development of the CFD technique, Kurdistani et al. [24] proposed a formula for submerged homogeneous rubble mound breakwaters based on a large dataset from the CFD model, and the proposed formula was verified by using the literature observation datasets. Inspired by their research method, a numerical wave flume is built through a grid convergence test and validated with the existing experimental results. The prediction equations of RTD coefficients and wave forces are provided by applying multiple linear regression and verified by comparing with existing literature observation datasets. The major conclusions are finally summarized, and some prospects are proposed.
2. Theoretical Introduction
2.1. Governing Equations
Flow-3D 11.2 is widely used in coastal engineering as a powerful CFD software program [25]. The interaction of waves and breakwaters is simulated in a numerical wave tank by using Flow-3D 11.2 software in this paper. The numerical wave tank adopts an incompressible viscous fluid in the wave and F-BW interaction. The Reynolds averaged Navier–Stokes (RANS) equation was applied as the governing equation for turbulent flow. Assuming that the Cartesian coordinate system o-xyz originates from the still water surface, the continuity equation is shown in Equation (1), and the momentum equation is expressed in Equation (2).
where i,j = 1,2 for two-dimensional flows, xi represents the Cartesian coordinate, and ui is the fluid velocity along the x- and z-axes. Ax and Az are the area fractions open to flow in the x and z directions, respectively, ρ is the fluid density, p is the pressure, v is the dynamic viscosity, and g is the gravity force. The Reynolds stresses term, 𝜌𝑢𝑖′𝑢𝑗, is modeled by the renormalized-group (RNG) turbulence model.
2.2. RNG Turbulence Model
The interaction of waves and an F-BW induces turbulence. The RNG turbulence model is adopted to close the governing equations [26], and the discrete governing equations are solved by the finite difference method. The transport equations of turbulent kinetic energy kT and dissipation rate εT in this model are as follows:
The volume of fluid (VOF) method was developed to track the evolution of the free surface [27]. The governing equation is shown as follows:
where F represents the fractional volume of water fluid, F = 1 indicates that the numerical cell is full of water, and F = 0 corresponds to the cell fully occupied by air. Numerical cells with a value of 0 < F < 1 represent a water surface.
Furthermore, the generalized minimal residual (GMRES) method was used to solve the velocity-pressure term [28], and the first-order upwind scheme and Split Lagrangian method were used to solve the volume of fluid advection. The structure of the F-BW is directly imported into Flow-3D 11.2 by the software built-in drawing function. The appearance of an F-BW depicted by the mesh could be viewed with the fractional area volume obstacle representation (FAVOR) method. All numerical simulations were run in parallel using an Intel Core (TM) i5-4460 processor (3.20 GHz). Furthermore, to ensure the accuracy of the numerical solution, the maximum iteration time step was set to 0.001 s, and the results were output at 0.01-s intervals.
2.3. Principle of Mass Source Wavemaker
The present study emerged from the interest shown in the use of F-BW in a specific zone at an actual project in East China Sea. The detailed structural design dimensions of F-BW and wave characteristics are shown in Table 1. All the incident waves are considered to be regular waves. The regular waves used in the study contain a large range of wave periods and wave heights, which represent the majority of wave parameters in real-world problems, making this study of great practical importance. The interaction between the second-order Stokes wave and the current is not considered in the twelve major wave parameters, due to the differing time and spatial scales between the wave and the current [29]. The twelve waves in this research are all in the range of either linear or nonlinear second-order Stokes waves. Figure 2 shows the suitability range of different wave theories. According to Figure 2, the F-BW at this project is located in intermediate waters. Equation (5) presents the wave elevation equation η of the second-order Stokes wave and the wave elevation equation of the linear wave is the first term on the right side of this equation.
where Hi is the incident wave height, k is the wavenumber, σ is the wave frequency, and h is the still water depth.
Figure 2. Wave parameter conditions analyzed in this study and their relations in the Le Méhauté diagram.
Table 1. Summary of the simulated scenarios.
The boundary wavemaker method produces re-reflection waves. Lin and Liu [30] proposed a popular mass source wave generation method [31,32,33,34,35,36]. In the present method, numerical wave generation is achieved by importing a given volume flow rate Vfr into the mass source model. The expression of the volume flow rate Vfr is as follows:
where C is the phase velocity, W is the tank width, η(t) is the wave surface elevation by solving Equation (5).
To effectively reduce the calculation divergence caused by excessive waves in the NWT at the initial stage, the volume flow rate Vfr is multiplied by an increasing envelope function to make the wave increase gradually in the first three wave periods. The equation of the increasing function is as follows:
where t is time and T is the wave period.
2.4. Principle of Numerical Solution
In this paper, the time series of wave elevations were recorded at five different locations (i.e., WG1–WG5) on the onshore and offshore sides of the F-BW (Figure 3a). Furthermore, the current WG spacings are selected according to the water depth and wave period. The distances between the wave source and WG1, WG1 and WG2, WG2 and F-BW, and F-BW and WG5 are set at 1.5 m, 0.2 m, 1.8 m, and 1.435 m, respectively. Note that the distance between wave gauges WG1 and WG2 is more than 0.05 L and less than 0.45 L, and the distances between wave gauges WG2 and F-BW and between WG5 and F-BW are less than 0.25 L and more than 0.2 L (wavelength), as recommended by the two-point method [37]. Two wave gauges (WG1 and WG2) are mounted in a line on the offshore side of the F-BW to separate the incident wave heights Hi and the reflected wave heights Hr by using this method. To prove that the horizontal wave force of the F-BW is related to the free surface onshore and offshore of the breakwater, probe WG3 is placed 0.02 m in front of the F-BW, while probe WG4 is placed 0.02 m behind the F-BW to measure the wave profile at the front (η3) and back (η4) of the F-BW. The wave gauge (WG5) is mounted on the onshore side of the F-BW to obtain the surface elevation of the transmitted wave heights Ht. The wave transmission, reflection, and wave energy dissipation coefficients are defined by solving Equation (8a)–(8c).
where Ct is the transmission coefficient; Cr is the reflection coefficient; and Cd is the wave energy dissipation coefficient.
Figure 3. Schematic layout and mesh sketch of the numerical wave tank for the F-BW.
Furthermore, the horizontal and vertical wave forces are simulated by the integration of the water pressure p at the wet surface of the F-BW. The two kinds of wave forces include the hydrostatic force and hydrodynamic force according to the FLOW-3D theory manual [25]. Because the F-BW is always fixed at the free surface, the vertical wave force needs to remove part of the hydrostatic force (the value up to ρVg, where ρ is the density of water and V is the volume of the F-BW). The shear stress is small enough to be ignored in this paper relative to the wave force. The horizontal wave force and the vertical wave force are denoted by Fx and Fz, respectively. The horizontal wave force is consistent with the direction of wave propagation, and the vertical wave force is vertically upward. To facilitate the research, obtaining the extreme value of the steady part of the wave force time series, we define the average value of the horizontal wave force positive and negative peak as the horizontal positive maximum wave force Fx+max and horizontal negative maximum wave force Fx−max, the vertical wave force positive and negative peak as the vertical positive maximum wave force Fz+max and vertical negative maximum wave force Fz−max. The representative time series of the dimensionless wave elevation, horizontal, and vertical wave forces are shown in Figure 4. The numerical results of Hi, Hr, Ht, Fx±max, Fz±max were acquired based on the stable elevations in this figure. To facilitate discussion, we define Fx±max/0.005 ρgh2 and Fz±max/0.005 ρgh2 as the dimensionless horizontal and vertical maximum wave forces on the F-BW, respectively. The crest and trough values of the time series of the wave forces are studied because the extreme values of the horizontal and vertical wave forces on the F-BW under the Stokes second-order wave have a slightly sharper crest and flatter trough.
Figure 4. Time histories of wave elevation η measured by WG1, WG2, and WG5 and horizontal and vertical wave forces of F-BW at Hi = 0.07 m, T = 1.4 s, B = 0.5 m, dr = 0.14 m, and h = 0.75 m.
The integral formula of the horizontal and vertical wave force is shown in Equation (9).
where 𝑛⃗ is the unit normal vector of the object surface s and the water pressure p is determined by the Bernoulli equation.
3. Model Setup and Validation
3.1. Numerical Wave Tank Setup
The detailed numerical wave tank (NWT) setup is shown in Figure 3b,c. The total length of the NWT was twenty-four wavelengths L long in the x-axis direction, 0.1 m wide in the y-axis direction, and 1 m deep in the z-axis direction. A scale ratio of 1:40 and a constant water depth h of 0.75 m are adopted based on the Froude similarity law. The mesh consisted of two distinct regions. The first region was the computation domain, four wavelengths length, with a width of 0.1 m and a depth of 1 m. The unit grid size of the total NWT was L/100~L/200 in the x and z directions, and ten grids were partitioned in the y directions in this domain. The second region was two identical damping domains with ten wavelength lengths. The Sommerfeld radiation method was employed to bate the secondary reflection of waves at both ends of the NWT. The grid size along the x-axis direction was gradually extended with an identical ratio of 1.01, and one grid was set for the lateral width of the NWT [38].
To describe the F-BW more accurately, nested grids were applied in the domain around the F-BW. The uniform nested grid was equal to half of the compute domain grid in the x, y and z-axis directions. Furthermore, the finer mesh resolution of 0.0035 cm in z direction was nested near the still water level (SWL), The region extends ±0.07 m from the SWL to ensure that the expected wave heights (0.03 m, 0.05 m, 0.07 m, 0.09 m) are encompassed within the region.
The boundary conditions of this NWT were set as follows: both ends of the NWT were defined as outflow boundaries, two sides of the domain were defined as symmetry boundaries, the atmospheric pressure was utilized at the upper boundary, and the lower surface of the computational domain was a no-slip wall boundary without surface roughness.
A mass source model with wide WS and high HS was added to the numerical flume. The symmetry boundaries were used overspreading with the mass source form, and the y-direction width of the mass source block was consistent with the width of the NWT. Pledging each edge of the mass block to coincide with the grid line of the NWT is shown in Figure 3b,c.
3.2. Numerical Model Validation
The present research is mainly implemented under the framework of CFD technology. To demonstrate the accuracy of the simulation results, it is essential to compare them with the extant results. The model is verified by the following three aspects in this section.
3.2.1. Grid Independent Verification
The mesh partition is a crucial procedure in CFD numerical simulation and needs much attention. The number and size of grids are essential criteria for evaluating the convergence of numerical results. Poor grid quality will directly affect the accuracy of numerical results and computation time. Consider that the proposed calculation cases Hi = 0.06 m, T = 1.2 s, and h = 1.2 m by Ren et al. are close to the target cases in this paper [23]. This wave condition is applied to complete the grid independence verification. Different grid arrangements can be seen in Table 2, and the time series of the wave profiles under the three grid sizes are compared with the theoretical results by solving Equation (5), as shown in Figure 5. The error of the numerical simulation results was calculated according to Equation (10). The wave profile deviations among the coarse mesh, medium mesh, and fine mesh are compared. The wave profiles under the medium mesh and the fine mesh are closer, and the deviation from the theoretical value is less than 5%, which meets the requirements of Det Norske Veritas (DNV) [39]. It can be judged that only medium meshes and refined meshes meet the requirements of numerical simulation. Considering the balance between calculation accuracy and calculation efficiency, the following numerical simulations always chose a medium mesh.
where Htheoretical is the wave height of the theoretical result and Hnumerical is the wave height of the numerical result.
Figure 5. Grid independent verification: influence of mesh size on wave profile.
Mesh Type
Computation Domain Grid Size (cm)
Nested Domain Grid Size (cm)
Cell Number
Elapsed Time (×104 s)
Wave Height (cm)
Error %
Coarse
2
1
701460
0.6496
5.642
5.96
Middle
1
0.5
3411180
7.6832
5.768
3.87
Fine
0.5
0.25
13350960
48.1437
5.769
3.85
Theoretical
–
–
–
–
6.000
–
Table 2. Mesh independence check results.
3.2.2. Validation of Wave Forces
In this section, to further inspect the accuracy of the numerical results of wave forces in this paper, according to the wave conditions of Hi = 0.06 m, T = 1.2 s, h = 1.2 m, and draft dr = 0.2 m, a rectangular box of width B = 0.8 m and wave height Hi = 0.4 m is fixed and semi-immersed, as proposed by Ren et al. [23]. The horizontal and vertical wave forces of the F-BW were verified by comparison with the theoretical results of Mei and Black [40] and the numerical simulation results of Ren et al. [23]. The time series of the wave forces are compared in Figure 6. The total simulation time of this case is 16 wave cycles. Since it takes some time for the progressive wave to arrive at the F-BW from the source, the horizontal and vertical wave forces begin to reach the stable state at t = 7 T seconds in Figure 6. By comparison, the simulated time series of horizontal and vertical wave forces are almost consistent with those presented by Ren et al. [23] and Mei and Black [40]. This result indicated that the present NWT could meet the calculation accuracy.
Figure 6. Comparison of the normalized wave force on an F-BW with previous studies (Mei and Black [40]; Ren et al. [23]). (a) Normalized horizontal wave force; (b) Normalized vertical wave force.
4. Results and Discussion
4.1. Influence Analysis of Four Factors on the Hydrodynamic Performance of F-BW
Among all the influencing factors (refer to Appendix A), the hydrodynamic performance of the F-BW is significantly affected by the following four factors: draft (dr/h), breakwater width (B/h), wave period (T*sqrt(g/h)), and wave height (Hi/h). For the mechanism analysis of the interaction between waves and breakwater, the mechanism study of the horizontal wave force is rather complicated. Since the breakwater is in a semisubmerged state, the Morison formula is no longer applicable to the guidance of the calculation of the horizontal wave force. The horizontal wave force is studied separately from the water particle velocity; see the free surface difference (η3–η4) in the front and back sides of the F-BW and the water particle streamline in Figure 7 and Figure 8 for details. Among them, five representative cases are selected from all cases in this article for comparative analysis corresponding to Figure 7a–e. Note that case (a) T1.2dr0.14B0.5Hi0.07 represents a wave period of 1.2 s, draft of 0.14 m, breakwater width of 0.5 m and incident wave height of 0.07 m. Due to the effect of water blockage, flow separation is generated at the bottom corner of the offshore side of the breakwater, and the generated clockwise vortex destroys the original motion path of the wave water particles without structure in Figure 8a and allows the free surface difference in the front and back of the F-BW to gradually reach a maximum. At time instant t0 in Figure 7, the horizontal wave force also reaches a maximum. It can be seen in Figure 8b that the vertical wave force is easier to analyze. When the vertical wave force is at its maximum, the streamline realizes complete diffraction, and no vortex is generated. Furthermore, to understand the mechanism and contribution of each influencing factor on the hydrodynamic performance of the F-BW in detail, the statistical results are shown in Figure 9, Figure 10, Figure 11 and Figure 12.
Figure 7. Comparative analysis of five different cases under the interaction between waves and breakwater: First column: numerically obtained snapshots of free surface profile and velocity field; Second column: time history of free surface and horizontal wave force.
Figure 8. Snapshots of the velocity streamline field: (a) Time instant of the horizontal positive maximum wave force; (b) Time instant of the vertical positive maximum wave force.
Figure 9. Effect of the draft dr on the hydrodynamic performance of the F-BW at wave heights Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. (a) Horizontal positive and negative maximum wave forces Fx+max and Fx−max; (b) Vertical positive and negative maximum wave forces Fz+max and Fz−max; (c) Transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd.
Figure 10. Influence of the breakwater width B on the hydrodynamic performance of the F-BW at wave heights Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. (a) Horizontal positive and negative maximum wave forces Fx+max and Fx−max; (b) Vertical positive and negative maximum wave forces Fz+max and Fz−max; (c) Transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd.
Figure 11. Influence of the wave period T on the hydrodynamic performance of the F-BW at wave heights Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. (a) Horizontal positive and negative maximum wave forces Fx+max and Fx−max; (b) Vertical positive and negative maximum wave forces Fz+max and Fz−max; (c) Transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd.
Figure 12. Influence of the wave height Hi on the hydrodynamic performance of the F-BW at draft dr = 0.14 m and dr = 0.28 m. (a) Horizontal positive and negative maximum wave forces Fx+max and Fx−max; (b) Vertical positive and negative maximum wave forces Fz+max and Fz−max; (c) Transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd.
4.1.1. Effect of Draft
Figure 7 lists the distribution diagram of the free surface difference and water particle velocity under cases (a) and (b) at the time instant of the horizontal wave force maximum. Except for the draft being different, the two cases are consistent. Among them, case (a) has a wave period of 1.2 s, draft of 0.14 m, wave height of 0.07 m and breakwater width of 0.5 m. Case (b) has a period of 1.2 s, draft of 0.35 m, wave height of 0.07 m and breakwater width of 0.5 m.
In the second column of Figure 7a, when time t0 = 11.48 s, the maximum free surface difference is 0.068 m, and the maximum horizontal wave force is 7.98 N. In the second column of Figure 7b, when time t0 = 11.52 s, the maximum free surface difference is 0.083 m, and the maximum horizontal wave force is 15.91 N. Obviously, the increase in the draft enhances the water blockage action in front of the F-BW, weakens the diffraction effect of the wave, and delays the time for the horizontal wave force to reach its maximum. Figure 9a shows that Fx+max increases with increasing draft under wave heights of Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. Similarly, the absolute values of Fx−max exhibit a similar law. The absolute values of Fz−max and Fz+max decrease with increasing draft under wave heights of Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m in Figure 9b, which is related to the exponential decay of the wave kinetic energy along the water depth. It is not difficult to see in Figure 7a,b that the wave hydrodynamic pressure on the lower surface of the F-BW decreases with decreasing wave kinetic energy as the water depth increases. The effective action area increases as the draft reduces the penetration of waves. Figure 9c shows that the transmission coefficient decreases with increasing draft under wave heights of Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. Due to the increase in the interaction area between waves and F-BW, the reflected wave energy increases in Figure 7, and Figure 7b is more obvious than Figure 7a. The wave energy dissipation coefficient increases with decreasing draft in Figure 9c. Since the wave energy is mainly concentrated on the still water level, the fluid particle velocity maximum at the lower corner of F-BW is 0.30 m/s in Figure 7a is more than the 0.17 m/s in Figure 7b, more wave energy is dissipated when the fluid particle with higher velocity collides with F-BW due to decreasing draft.
Overall, the increasing draft impedes incident waves cross F-BW and promotes the increase in horizontal wave force and wave reflection, which threatens the stability of the structure.
4.1.2. Effect of Breakwater Width
To clarify the mechanism of the breakwater width effect on the hydrodynamic performance of the F-BW, except that the breakwater width is different, cases (a) and (c) in Figure 7 are consistent. In case (c), the period is 1.2 s, the draft is 014 m, the wave height is 0.07 m, and the breakwater width is 0.2 m.
The free surface difference and vortex in Figure 7a,c are similar. Figure 10a shows that the breakwater width effect on Fx−max and Fx+max is not obvious. When the vertical wave force is at its maximum, the streamline realizes complete diffraction, and no vortex is generated in Figure 8b. Therefore, the vertical wave force is related to the acting area of the F-BW lower surface. Figure 10b shows that the absolute values of Fz−max and Fz+max increase with increasing breakwater width. In the second column of Figure 7c, when time t0 = 11.42 s, the free surface difference and the horizontal wave force reach a maximum faster than in case (a). Obviously, the increase in the breakwater width increases the wave diffraction difficulty. Figure 10c shows that the transmission coefficient decreases with increasing breakwater width, and the reflection coefficient increases with increasing breakwater width. Due to fluid particle velocity maximum is similar between Figure 7a,c. The increase in breakwater width has little influence on wave energy dissipation.
In short, the increasing breakwater width is not conducive to incident wave cross F-BW, and promotes the increase of wave reflection and vertical wave force. Obviously, more weights need to be added to ensure the safety of the breakwater when breakwater width increases.
4.1.3. Effect of Wave Period
To clarify the mechanism of the wave period effects on the hydrodynamic performance of the breakwater, except that the wave period is different, cases (a) and (d) are consistent. Figure 7d shows that the wave period is 1.8 s, the draft is 0.14 m, the wave height is 0.07 m and the breakwater width is 0.5 m.
In the second column of Figure 7d, when time t0 = 11.13 s, the maximum free surface difference is 0.051 m, and the maximum horizontal wave force is 6.90 N. According to Equation (9), because the wave energy is more abundant on the two sides of the breakwater in case (4), the horizontal wave force is comparable even if the free surface difference is smaller than that in case (1). Figure 11a shows that Fx−max and Fx+max are weakly related to the wave period under wave heights of Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. Because the long-period waves possess a large wave energy in Figure 7d, they increase the wave pressure on the lower surface of the F-BW. Therefore, the absolute values of Fz−max and Fz+max increase linearly with the wave period in Figure 11b. Figure 11c shows that the transmission coefficient increases with increasing wave period under wave heights of Hi = 0.05 m and Hi = 0.07 m. Long-period waves have a better diffraction ability at the same depth, and more wave energy passes through the F-BW. The decreasing ratio of the breakwater width to wavelength weakens the ability to block progressive waves, and the reflection coefficient decreases accordingly. The wave energy dissipation coefficient shows an alphabetic symbol “M” distribution with the wave period. This indicates that the wave energy dissipation is more complex and requires further study. When the dimensionless wave period is 5.06, both the transmission and reflection coefficients are close to 0.71, the dissipation coefficient is at the minimum by applying Equation (8c).
In brief, the increasing wave period plays a significant role in increasing the wave transmission and the reducing wave reflection. Although it has little effect on the horizontal wave force, it promotes an increase in the vertical wave force, which is unfavorable to the security of the breakwater.
4.1.4. Effect of Wave Height
To clarify the mechanism of the wave height effects on the hydrodynamic performance of the breakwater, except that the wave height is different, cases (a) and (e) are consistent. Figure 7e shows that the wave period is 1.2 s, the draft is 014 m, the wave height is 0.03 m and the breakwater width is 0.5 m.
In the second column of Figure 7e, when time t0 = 11.44 s, the maximum free surface difference is 0.031 m, and the maximum horizontal wave force is 3.43 N. Obviously, the increase in wave height increases the diffraction difficulty of the wave and delays the time when the horizontal wave force reaches its maximum. The higher the wave height, the more abundant the wave energy in Figure 7a,e. The water particle velocity maximum is 0.11 m/s in Figure 7e, which is much less than the water particle velocity maximum in Figure 7a. The larger wave height causes a larger wave elevation difference, and the larger horizontal wave force under other variable conditions is consistent by comparing Figure 7a,e. Therefore, Fx−max and Fx+max increase linearly with increasing wave height under drafts dr = 0.14 m and dr = 0.28 m in Figure 12a. The increase in wave height leads to increasing dynamic wave pressure, which in turn leads to increasing wave pressure on the F-BW lower surface and an increase in vertical wave force. Therefore, Fz−max and Fz+max increase linearly with increasing wave height under drafts dr = 0.14 m and dr = 0.28 m in Figure 12b. Figure 12c shows that the increasing wave height results in more wave reflection and less transmission due to the increasing blockage effect. The reflection ability weakens with decreasing interaction area (the ratio of the wetted surface height of the front wall of the F-BW to the wave height). The water particle velocity maximum of 0.11 m/s in Figure 7e is less than the water particle velocity maximum of 0.3 m/s in Figure 7a. The increasing water particle velocity with increasing wave height results in better vortex dissipation near the F-BW. Hence, the wave energy dissipation coefficient increases.
In conclusion, the increasing wave height reduces the wave reflection but increases horizontal and vertical wave forces, which is disadvantageous to the security of the breakwater.
4.2. Prediction Equations of F-BW Hydrodynamic Performance Parameters
To understand the contribution of each influencing factor to the hydrodynamic performance of the F-BW in detail, the factors affecting the RTD coefficients and wave force mainly include the wave period T, wave height Hi, draft dr, breakwater width B, and still water depth h. In Equation (11), the RTD coefficients Ct,r,d and wave force extremum Fx,z±max are expressed as follows:
Using the dimensionless analysis method and the numerical simulation results of 30 groups of simulated conditions in Table 1 based on the Origin 2019b software platform, multiple linear regression was performed by the least squares method, and the prediction equations of the RTD coefficients and wave force are given in Equation (12a–g). The detailed formulas are shown in Table 3.
Table 3. Statistics of prediction equation. Note that 0.0933 ≤ dr/h ≤ 0.4667, 0.26667 ≤ B/h ≤ 0.8, 3.6166 ≤ T*sqrt(g/h) ≤ 6.5099, and 0.04 ≤ Hi/h ≤ 0.12.
4.3. Deviation Analysis of the Prediction Equations
Inspired by Kurdistani et al.’s [24] research method, the current study uses their method to assess the reliability of each predictive formula. The literature observation datasets include the measured RTD coefficients from Koutandos [13] (three cases (R1, R2 and R3) in Figure 16 of his literature) and Liang et al. [14] (six cases in Figures 14a, 19a and 22a of their literature), the wave forces from Mei and Black [40] and Ren et al. [23] (a case in Figure 10 of their literature). The numerical results obtained by Flow-3D are plotted on the x-axis in Figure 13, and predicted values of the predictive equations are plotted on the y-axis in Figure 13. Figure 13a shows a 20% error for the application of Liang et al. [14] transmission coefficient datasets that are mostly lower-estimated values of transmission coefficient with respect to Equation (12a), an almost 10% error for the application of Liang et al.’s [14] reflection coefficient and dissipation coefficient datasets, and Koutandos’s [13] RTD coefficients datasets. Figure 13b shows an almost 10% error for the application of Mei and Black [40] and Ren et al. [23] maximum wave force, which indicates that the present prediction equations are valid.
Figure 13. Comparison of the results between previous studies and the numerical results of this study. (a) Transmission coefficient Ct, reflection coefficient Cr, and dissipation coefficient Cd (Koutandos [13], Liang et al. [14]) and (b) Maximum wave force (Mei and Black [40]; Ren et al. [23]).
It is clearly found that the distribution points of the reflection coefficient and wave energy dissipation coefficient of the F-BW are relatively concentrated in a particular region in Figure 13a, indicating that the F-BW is dominant in reflecting waves and has stable wave dissipation ability. In addition, the horizontal negative maximum wave force of the F-BW is similar to the vertical negative maximum wave force, and the horizontal positive maximum wave force of the F-BW is slightly larger than the vertical positive maximum wave force in Figure 13b.
5. Conclusions
The present study investigated a high-accuracy numerical wave tank (NWT) based on the Flow-3D platform. A series of numerical simulations in the intermediate waters were carried out at a constant water depth (h) of 0.75 m under regular wave conditions, with a wave height range between 0.03–0.09 m, a wave period range between 1–1.8 s, and a breakwater width range between 0.2–0.6 m. The effects of four influencing factors (dr, B, T, Hi) on the hydrodynamic performance (RTD coefficients and wave forces) are highlighted. The vital conclusions are as follows:
The performance of two-dimensional viscous numerical wave tanks (NWTs) with a mass source wave maker and small length scale (1:40) are analyzed. By comparison, the wave model employed in this paper is competent for the numerical simulation of the F-BW.
The results show that the increase in the four influence factors, except the wave period, benefits the decrease in the wave transmission. The increase in draft and breakwater width is beneficial to the increase in the wave reflection, and the wave period and wave height are opposite. The increase in draft benefits the decrease in wave energy dissipation, and the wave height is opposite.
The increase in the draft and wave height benefits the increase in the horizontal positive and negative maximum wave forces. In addition to the draft, the increase in the other three influence factors benefits the increase in the vertical positive and negative maximum wave forces.
Applying multiple linear regression presents the prediction equations of RTD coefficients and the extreme wave force. The prediction equations are verified by comparing them with literature observation datasets.
This study provides insight into the relation of RTD coefficients and wave forces with parameters such as draft, breakwater width, wave period and wave height. The simulated results of the given predicted equations can be generalized to the prototype scale by using Froude’s scaling law and can be used to guide the design of F-BWs in intermediate waters.
Appendix A
The wave period T, wave height Hi, draft dr, breakwater width B, and water depth h are the main factors that affect the wave dissipation performance and wave force of an F-BW in the intermediate waters. Therefore, the wave force of an F-BW can be expressed as a function of the above factors as follows:
Taking water depth h, gravity acceleration g, and water density ρ as the repetitive parameters, the three dimensionless parameters are expressed as follows:
[h] = [M0L1T0], [g] = [M0L1T−2], [ρ] = [M1L−3T0], where wave force per breakwater length in the vertical wave direction 𝐹F, expressed as [F = ρgh2], Equation (A1) can be written as follows:
According to wave theory, there is a nonlinear relationship between the wave force and the four dimensionless parameters in Equation (A2). The relationship between the dependent variable and independent variable in nature is exponential. It can be expressed as follows:
where α, x1, x2, x3, and x4 are the unknown coefficients.
Taking the natural logarithm of both sides of Equation (A3) to obtain the double logarithm function model, the equation can be written in linear form as follows:
Using multiple function linear regression analysis, each unknown coefficient in the equations can be obtained and then substituted into Equation (A3) to obtain the wave force equations. Similarly,
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지표 산사태로 발생한 파랑의 3차원 시뮬레이션: OpenFOAM과 FLOW-3D HYDRO 모델 비교
Ramtin Sabeti, Mohammad Heidarzadeh, Alessandro Romano, Gabriel Barajas Ojeda & Javier L. Lara
Abstract
The recent destructive landslide tsunamis, such as the 2018 Anak Krakatau event, were fresh reminders for developing validated three-dimensional numerical tools to accurately model landslide tsunamis and to predict their hazards. In this study, we perform Three-dimensional physical modelling of waves generated by subaerial solid-block landslides, and use the data to validate two numerical models: the commercial software FLOW-3D HYDRO and the open-source OpenFOAM package. These models are key representatives of the primary types of modelling tools—commercial and open-source—utilized by scientists and engineers in the field. This research is among a few studies on 3D physical and numerical models for landslide-generated waves, and it is the first time that the aforementioned two models are systematically compared. We show that the two models accurately reproduce the physical experiments and give similar performances in modelling landslide-generated waves. However, they apply different approaches, mechanisms and calibrations to deliver the tasks. It is found that the results of the two models are deviated by approximately 10% from one another. This guide helps engineers and scientists implement, calibrate, and validate these models for landslide-generated waves. The validity of this research is confined to solid-block subaerial landslides and their impact in the near-field zone.
1 Introduction and Literature Review
Subaerial landslide-generated waves represent major threats to coastal areas and have resulted in destruction and casualties in several locations worldwide (Heller et al., 2016; Paris et al., 2021). Interest in landslide-generated tsunamis has risen in the last decade due to a number of devastating events, especially after the December 2018 Anak Krakatau tsunami which left a death toll of more than 450 people (Grilli et al., 2021; Heidarzadeh et al., 2020a). Another significant subaerial landslide tsunami occurred on 16 October 1963 in Vajont dam reservoir (Northern Italy), when an impulsive landslide-generated wave overtopped the dam, killing more than 2000 people (Heller & Spinneken, 2013; Panizzo et al., 2005). The largest tsunami run-up (524 m) was recorded in Lituya Bay landslide tsunami event in 1958 where it killed five people (Fritz et al., 2009).
To achieve a better understanding of subaerial landslide tsunamis, laboratory experiments have been performed using two- and three-dimensional (2D, 3D) set-ups (Bellotti & Romano, 2017; Di Risio et al., 2009; Fritz et al., 2004; Romano et al., 2013; Sabeti & Heidarzadeh, 2022a). Results of physical models are essential to shed light on the nonlinear physical phenomena involved. Furthermore, they can be used to validate numerical models (Fritz et al., 2009; Grilli & Watts, 2005; Liu et al., 2005; Takabatake et al., 2022). However, the complementary development of numerical tools for modelling of landslide-generated waves is inevitable, as these models could be employed to accelerate understanding the nature of the processes involved and predict the detailed outcomes in specific areas (Cremonesi et al. 2011). Due to the high flexibility of numerical models and their low costs in comparison to physical models, validated numerical models can be used to replicate actual events at a fair cost and time (e.g., Cecioni et al., 2011; Grilli et al., 2017; Heidarzadeh et al., 2020b, 2022; Horrillo et al., 2013; Liu et al., 2005; Løvholt et al., 2005; Lynett & Liu, 2005).
Table 1 lists some of the existing numerical models for landslide tsunamis although the list is not exhaustive. Traditionally, Boussinesq-type models, and Shallow water equations have been used to simulate landslide tsunamis, among which are TWO-LAYER (Imamura and Imteaz,1995), LS3D (Ataie-Ashtiani & Najafi Jilani, 2007), GLOBOUSS (Løvholt et al., 2017), and BOUSSCLAW (Kim et al., 2017). Numerical models that solve Navier–Stokes equations showed good capability and reliability to simulate subaerial landslide-generated waves (Biscarini, 2010). Considering the high computational cost of solving the full version of Navier–Stokes equations, a set of methods such as RANS (Reynolds-averaged Navier–Stokes equations) are employed by some existing numerical models (Table 1), which provide an approximate averaged solution to the Navier–Stokes equations in combination with turbulent models (e.g., k–ε, k–ω). Multiphase flow models were used to simulate the complex dynamics of landslide-generated waves, including scenarios where the landslide mass is treated as granular material, as in the work by Lee and Huang (2021), or as a solid block (Abadie et al., 2010). Among the models listed in Table 1, FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM solve Navier–Stokes equations with different approaches (e.g., solving the RANS by IHFOAM) (Paris et al., 2021; Rauter et al., 2022). They both offer a wide range of turbulent models (e.g., Large Eddy Simulation—LES, k–ε, k–ω model with Renormalization Group—RNG), and they both use the VOF (Volume of Fluid) method to track the water surface elevation. These similarities are one of the motivations of this study to compare the performance of these two models. Details of governing equations and numerical schemes are discussed in the following.
Numerical models
Approach
Developer
FLOW-3D HYDRO
This CFD package solves Navier–Stokes equations using finite-difference and finite volume approximations, along with Volume of Fluid (VOF) method for tracking the free surface
Flow Science, Inc. (https://www.flow3d.com/)
MIKE 21
This model is based on the numerical solution of 2D and 3D incompressible RANS equations subject to the assumptions of Boussinesq and hydrostatic pressure
Danish Hydraulic Institute (DHI) (https://www.mikepoweredbydhi.com/products/mike-21-3)
OpenFOAM (IHFOAM solver)
IHFOAM is a newly developed 3D numerical two-phase flow solver. Its core is based on OpenFOAM®. IHFOAM can also solve two-phase flow within porous media using RANS/VARANS equations
IHCantabria research institute (https://ihfoam.ihcantabria.com/)
NHWAVE
NHWAVE is a 3D shock-capturing non-Hydrostatic model which solves the incompressible Navier–Stokes equations in terrain and surface-following sigma coordinates
Kirby et al. (2022) (https://sites.google.com/site/gangfma/nhwave, https://github.com/JimKirby/NHWAVE)
GLOBOUSS
GloBouss is a depth-averaged model based on the standard Boussinesq equations including higher order dispersion terms, Coriolis terms, and numerical hydrostatic correction terms
Løvholt et al. (2022) (https://www.duo.uio.no/handle/10852/10184)
BOUSSCLAW
BoussClaw is a new hybrid Boussinesq type model which is an extension of the GeoClaw model. It employs a hybrid of finite volume and finite difference methods to solve Boussinesq equations
Clawpack Development Team (http://www.clawpack.org/)Kim et al. (2017)
THETIS-MUI
THETIS is a multi-fluid Navier–Stokes solver which can be considered a one-fluid model as only one velocity is defined at each point of the mesh and there is no mixing between the three considered fluids (water, air, and slide). It applies VOF method
TREFLE department of the I2M Laboratory at Bordeaux, France (https://www.i2m.u-bordeaux.fr/en)
LS3D
A 2D depth-integrated numerical model which applies a fourth-order Boussinesq approximation for an arbitrary time-variable bottom boundary
Ataie-Ashtiani and Najafi Jilani (2007)
LYNETT- Mild-Slope Equation (MSE)
MSE is a depth-integrated version of the Laplace equation operating under the assumption of inviscid flow and mildly varying bottom slopes
A simplified 3D Navier–Stokes model for two fluids (water and landslide material) using VOF for tracking of water surface
Horrillo et al. (2013)Kim et al. (2020)
(Cornell Multi-grid Coupled Tsunami Mode (COMCOT)
COMCOT adopts explicit staggered leap-frog finite difference schemes to solve Shallow Water Equations in both Spherical and Cartesian Coordinates
Liu et al. (1998); Wang and Liu (2006)
TWO-LAYER
A mathematical model for a two-layer flow along a non-horizontal bottom. Conservation of mass and momentum equations are depth integrated in each layer, and nonlinear kinematic and dynamic conditions are specified at the free surface and at the interface between fluids
Imamura and Imteaz (1995)
Table 1 Some of the existing numerical models for simulating landslide-generated waves
In this work, we apply two Computational Fluid Dynamic (CFD) frameworks, FLOW-3D HYDRO, and OpenFOAM to simulate waves generated by solid-block subaerial landslides in a 3D set-up. We calibrate and validate both numerical models using our physical experiments in a 3D wave tank and compare the performances of these models systematically. These two numerical models are selected among the existing CFD solvers because they have been reported to provide valuable insights into landslide-generated waves (Kim et al., 2020; Romano et al., 2020a, b ; Sabeti & Heidarzadeh, 2022a). As there is no study to compare the performances of these two models (FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM) with each other in reproducing landslide-generated waves, this study is conducted to offer such a comparison, which can be helpful for model selection in future research studies or industrial projects. In the realm of tsunami generation by subaerial landslides, the solid-block approach serves as an effective representative for scenarios where the landslide mass is more cohesive and rigid, rather than granular. This methodology is particularly relevant in cases such as the 2018 Anak Krakatau or 1963 Vajont landslides, where the landslide’s nature aligns closely with the characteristics simulated by a solid-block model (Zaniboni & Tinti, 2014; Heidarzadeh et al., 2020a, 2020b).
The objectives of this research are: (i) To provide a detailed implementation and calibration for simulating solid-block subaerial landslide-generated waves using FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM, and (ii) To compare the performance of these two numerical models based on three criteria: free surface elevation of the landslide-generated waves, capabilities of the models in simulating 3D features of the waves in the near-field, velocity fields, and velocity variations at different locations. The innovations of this study are twofold: firstly, it is a 3D study involving physical and numerical modelling and thus the data can be useful for other studies, and secondly, it compares the performance of two popular CFD models in modelling landslide-generated waves for the first time. The validated models such as those reported in this study and comparison of their performances can be useful for engineers and scientists addressing landslide tsunami hazards worldwide.
2 Data and Methods
2.1 Physical Modelling
To validate our numerical models, a series of three-dimensional physical experiments were carried out at the Hydraulic Laboratory of the Brunel University London (UK) in a 3D wave tank 2.40 m long, 2.60 m wide, and 0.60 m high (Figs. 1 and 2). To mitigate experimental errors and enhance the reliability of our results, each physical experiment was conducted three times. The reported data in the manuscript reflects the average of these three trials, assuming no anomalous outliers, thus ensuring an accurate reflection of the experimental tests. One experiment was used for validation of our numerical models. The slope angle (α) and water depth (h) were 45° and 0.246 m, respectively for this experiment. The movement of the sliding mass was recorded by a digital camera with a sampling frequency of 120 frames per second, which was used to calculate the slide impact velocity (vs). The travel distance (D), defined as the distance from the toe of the sliding mass to the water surface, was D=0.045 m. The material of the solid block used in our study was concrete with a density of 2600 kg/m3. Table 2 provides detailed information on the dimensions and kinematics of this solid block used in our physical experiments.
Figure 1. The geometrical and kinematic parameters of a subaerial landslide tsunami. Parameters are: h, water depth; aM, maximum wave amplitude; α, slope angle;vs, slide velocity; ls, length of landslide; bs, width of landslide; s, thickness of landslide; SWL, still water level; D, travel distance (the distance from the toe of the sliding mass to the water surface); L, length of the wave tank; and W, width of the wave tank and H, is the hight of the wave tank
Figure 2. a Wave tank setup of the physical experiments of this study. b Numerical simulation setup for the FLOW-3D HYDRO Model. c The numerical set-up for the OpenFOAM model. The location of the physical wave gauge (represented by numerical gauge WG-3 in the numerical simulations) is at X = 1.03 m, Y = 1.21 m, and Z = 0.046 m. d Top view showing the locations of numerical wave gauges (WG-1, WG-2, WG-3, WG-4, WG-5)
Parameter, unit
Value/type
Slide width (bs), m
0.26
Slide length (ls), m
0.20
Slide thickness (s), m
0.10
Slide volume (V), m3
2.60 × 10–3
Specific gravity, (γs)
2.60
Slide weight (ms), kg
6.86
Slide impact velocity (vs), m/s
1.84
Slide Froude number (Fr)
1.18
Material
Concrete
Table 2 Geometrical and kinematic information of the sliding mass used for physical experiments in this study
We took scale effects into account during physical experiments by considering the study by Heller et al. (2008) who proposed a criterion for avoiding scale effects. Heller et al. (2008) stated that the scale effects can be negligible as long as the Weber number (W=ρgh2/σ; where σ is surface tension coefficient) is greater than 5.0 × 103 and the Reynolds number (R=g0.5h1.5/ν; where ν is kinematic viscosity) is greater than 3.0 × 105 or water depth (h) is approximately above 0.20 m. Considering the water temperature of approximately 20 °C during our experiments, the kinematic viscosity (ν) and surface tension coefficient (σ) of water become 1.01 × 10–6 m2/s and 0.073 N/m, respectively. Therefore, the Reynolds and Weber numbers were as R= 3.8 × 105 and W= 8.1 × 105, indicating that the scale effect can be insignificant in our experiments. To record the waves, we used a twin wire wave gauge provided by HR Wallingford (https://equipit.hrwallingford.com). This wave gauge was placed at X = 1.03 m, Y = 1.21 m based on the coordinate system shown in Fig. 2a.
2.2 Numerical Simulations
The numerical simulations in this work were performed employing two CFD packages FLOW-3D HYDRO, and OpenFOAM which have been widely used in industry and academia (e.g., Bayon et al., 2016; Jasak, 2009; Rauter et al., 2021; Romano et al., 2020a, b; Yin et al., 2015).
2.2.1 Governing Equations and Turbulent Models
2.2.1.1 FLOW-3D HYDRO
The FLOW-3D HYDRO solver is based on the fundamental law of mass, momentum and energy conservation. To estimate the influence of turbulent fluctuations on the flow quantities, it is expressed by adding the diffusion terms in the following mass continuity and momentum transport equations:
quation (1) is the general mass continuity equation, where u is fluid velocity in the Cartesian coordinate directions (x), Ax is the fractional area open to flow in the x direction, VF is the fractional volume open to flow, ρ is the fluid density, R and ξ are coefficients that depend on the choice of the coordinate system. When Cartesian coordinates are used, R is set to unity and ξ is set to zero. RDIF and RSOR are the turbulent diffusion and density source terms, respectively. Uρ=Scμ∗/ρ, in which Sc is the turbulent Schmidt number, μ∗ is the dynamic viscosity, and ρ is fluid density. RSOR is applied to model mass injection through porous obstacle surfaces.
The 3D equations of motion are solved with the following Navier–Stokes equations with some additional terms:
where t is time, Gx is accelerations due to gravity, fx is viscous accelerations, and bx is the flow losses in porous media.
According to Flow Science (2022), FLOW-3D HYDRO’s turbulence models differ slightly from other formulations by generalizing the turbulence production with buoyancy forces at non-inertial accelerations and by including the influence of fractional areas/volumes of the FAVOR method (Fractional Area-Volume Obstacle Representation) method. Here we use k–ω model for turbulence modelling. The k–ω model demonstrates enhanced performance over the k-ε and Renormalization-Group (RNG) methods in simulating flows near wall boundaries. Also, for scenarios involving pressure changes that align with the flow direction, the k–ω model provides more accurate simulations, effectively capturing the effects of these pressure variations on the flow (Flow Science, 2022). The equations for turbulence kinetic energy are formulated as below based on Wilcox’s k–ω model (Flow Science, 2022):
where kT is turbulent kinetic energy, PT is the turbulent kinetic energy production, DiffKT is diffusion of turbulent kinetic energy, GT is buoyancy production, β∗=0.09 is closure coefficient, and ω is turbulent frequency.
2.2.1.2 OpenFOAM
For the simulations conducted in this study, OpenFOAM utilizes the Volume-Averaged RANS equations (VARANS) to enable the representation of flow within porous material, treated as a continuous medium. The momentum equation incorporates supplementary terms to accommodate frictional forces from the porous media. The mass and momentum conservation equations are linked to the VOF equation (Jesus et al., 2012) and are expressed as follows:
where the gravitational acceleration components are denoted bygj. The term u¯i=1Vf∫Vf0ujdV represents the volume averaged ensemble averaged velocity (or Darcy velocity) component, Vf is the fluid volume contained in the average volumeV,τ is the surface tension constant (assumed to be 1 for the water phase and 0 for the air phase), and fσi is surface tension, defined as fσi=σκ∂α∂xi, where σ (N/m) is the surface tension constant and κ (1/m) is the curvature (Brackbill et al., 1992). μeff is the effective dynamic viscosity that is defined as μeff=μ+ρνt and takes into account the dynamic molecular (μ) and the turbulent viscosity effects (ρνt). νt is eddy viscosity, which is provided by the turbulence closure model. n is the porosity, defined as the volume of voids over total volume, and P∗=1Vf∫∂Vf0P∗dS is the ensemble averaged pressure in excess of hydrostatic pressure. The coefficient A accounts for the frictional force induced by laminar Darcy-type flow, B considers the frictional force under turbulent flow conditions, and c accounts for the added mass. These coefficients (A,B, and c) are defined based on the work of Engelund (1953) and later modified by Van Gent (1995) as given below:
where D50 is the mean nominal diameter of the porous material, KC is the Keulegan–Carpenter number, a and b are empirical nondimensional coefficients (see Lara et al., 2011; Losada et al., 2016) and γ = 0.34 is a nondimensional parameter as proposed by Van Gent (1995). The k-ω Shear Stress Transport (SST) turbulence is employed to capture the effect of turbulent flow conditions (Zhang & Zhang, 2023) with the enhancement proposed by Larsen and Fuhrman (2018) for the over-production of turbulence beneath surface waves. Boundary layers are modelled with wall functions. The reader is referred to Larsen and Fuhrman (2018) for descriptions, validations, and discussions of the stabilized turbulence models.
2.2.2 FLOW-3D HYDRO Simulation Procedure
In our specific case in this study, FLOW-3D HYDRO utilizes the finite-volume method to numerically solve the equations described in the previous Sect. 2.2.1.1, ensuring a high level of accuracy in the computational modelling. The use of structured rectangular grids in FLOW-3D HYDRO offers the advantages of easier development of numerical methods, greater transparency in their relation to physical problems, and enhanced accuracy and stability of numerical solutions. (Flow Science, 2022). Curved obstacles, wall boundaries, or other geometric features are embedded in the mesh by defining the fractional face areas and fractional volumes of the cells that are open to flow (the FAVOR method). The VOF method is employed in FLOW-3D HYDRO for accurate capturing of the free-surface dynamics (Hirt and Nichols 1981). This approach then is upgraded to method of the TruVOF which is a split Lagrangian method that typically produces lower cumulative volume error than the alternative methods (Flow Science, 2022).
For numerical simulation using FLOW-3D HYDRO, the entire flow domain was 2.60 m wide, 0.60 m deep and 2.50 m long (Fig. 2b). The specific gravity (γs) for solid blocks was set to 2.60 in our model, aligning closely with the density of the actual sliding mass, which was approximately determined in our physical experiments. The fluid medium was modelled as water with a density of 1000 kg/m3 at 20 °C. A uniform grid comprising of one single mesh plane was applied with a grid size of 0.005 m. The top, front and back of the mesh areas were defined as symmetry, and the other surfaces were of wall type with no-slip conditions around the walls.
To simulate turbulent flows, k-ω model was used because of its accuracy in modelling turbulent flows (Menter 1992). Landslide movement was replicated in simulations using coupled motion objects, which implies that the movement of landslides is based on gravity and the friction between surfaces rather than a specified motion in which the model should be provided by force and torques. The time intervals of the numerical model outputs were set to 0.02 s to be consistent with the actual sampling rates of our wave gauges in the laboratory. In order to calibrate the FLOW-3D HYDRO model, the friction coefficient is set to 0.45, which is consistent with the Coulombic friction measurements in the laboratory. The Courant Number (C=UΔtΔx) is considered as the criterion for the stability of numerical simulations which gives the maximum time step (Δt) for a prespecified mesh size (Δx) and flow speed (U). The Courant number was always kept below one.
2.2.3 OpenFOAM Simulation Procedure
OpenFOAM is an open-source platform containing several C++ libraries which solves both 3D Reynolds-Averaged Navier–Stokes equations (RANS) and Volume-Averaged RANS equations (VARANS) for two-phase flows (https://www.openfoam.com/documentation/user-guide). Its implementation is based on a tensorial approach using object-oriented programming techniques and the Finite Volume Method (McDonald 1971). In order to simulate the subaerial landslide-generated waves, the IHFOAM solver based on interFoam (Higuera et al., 2013a, 2013b), and the overset mesh framework method are employed. The implementation of the overset mesh method for porous mediums in OpenFOAM is described in Romano et al. (2020a, b) for submerged rigid and impermeable landslides.
The overset mesh technique, as outlined by Romano et al. (2020a, b), uses two distinct domains: a moving domain that captures the dynamics of the rigid landslide and a static background domain to characterize the numerical wave tank. The overlapping of these domains results in a composite mesh that accurately depicts complex geometrical transformations while preserving mesh quality. A porous media with a very low permeability (n = 0.001) was used to simulate the impermeable sliding surfaces. RANS equations were solved within the porous media. The Multidimensional Universal Limiter with Explicit Solution (MULES) algorithm is employed for solving the (VOF) equation, ensuring precision in tracking fluid interfaces. Simultaneously, the PIMPLE algorithm is employed for the effective resolution of velocity–pressure coupling in the Eqs. 7 and 8. A background domain was created to reproduce the subaerial landslide waves with dimensions 2.50 m (x-direction) × 2.60 m (y-direction) × 0.6 m (z-direction) (Fig. 2c). The grid size is set to 0.005 m for the background mesh. A moving domain was applied in an area of 0.35 m (x-direction) × 0.46 m (y-direction) × 0.32 m (z-direction) with a grid spacing of 0.005 m and applying a body-fitted mesh approach, which contains the rigid and impermeable wedges. Wall condition with No-slip is defined as the boundary for the four side walls (left, right, front and back, in Fig. 1). Also, a non-slip boundary condition is specified to the bottom, whereas the top boundary is defined as open. The experimental slide movement time series is used to model the landslide motion in OpenFOAM. The applied equation is based on the analytical solution by Pelinovsky and Poplavsky (1996) which was later elaborated by Watts (1998). The motion of a sliding rigid body is governed by the following equation:
where, m represents the mass of the landslide, s is the displacement of the landslide down the slope, t is time elapsed, g stands for the acceleration due to gravity, θ is the slope angle, Cf is the Coulomb friction coefficient, Cm is the added mass coefficient, m0 denotes the mass of the water displaced by the moving landslide, A is the cross-sectional area of the landslide perpendicular to the direction of motion, ρ is the water density, and Cd is the drag coefficient.
2.2.4 Mesh Sensitivity Analysis
In order to find the most efficient mesh size, mesh sensitivity analyses were conducted for both numerical models (Fig. 3). We considered the influence of mesh density on simulated waveforms by considering three mesh sizes (Δx) of 0.0025 m, 0.005 m and 0.010 m. The results of FLOW-3D HYDRO revealed that the largest mesh deviates 9% (Fig. 3a, Δx = 0.0100 m) from two other finer meshes. Since the simulations by FLOW-3D HYDRO for the finest mesh (Δx = 0.0025 m) do not show any improvements in comparison with the 0.005 m mesh, therefore the mesh with the size of Δx = 0.0050 m is used for simulations (Fig. 3a). A similar approach was followed for mesh sensitivity of OpenFOAM mesh grids. The mesh with the grid spacing of Δx = 0.0050 m was selected for further simulations since a satisfactory independence was observed in comparison with the half size mesh (Δx = 0.0025 m). However, results showed that the mesh size with the double size of the selected mesh (Δx = 0.0100 m) was not sufficiently fine to minimize the errors (Fig. 3b).
Figure 3. a, b Sensitivity of numerical simulations to the sizes of the mesh (Δx) for FLOW-3D HYDRO, and OpenFOAM, respectively. The location of the wave gauge 3 (WG-3) is at X = 1.03 m, Y = 1.21 m, and Z = -0.55 m (see Fig. 2d)
In terms of computational cost, the time required for 2 s simulations by FLOW-3D HYDRO is approximately 4.0 h on a PC Intel® Core™ i7-8700 CPU with a frequency of 3.20 GHz equipped with a 32 GB RAM. OpenFOAM requires 20 h to run 2 s of numerical simulation on 2 processors on a PC Intel® Core™ i9-9900KF CPU with a frequency of 3.60 GHz equipped with a 364 GB RAM. Differences in computational time for simulations run with FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM reflect the distinct characteristics of each numerical methods, and the specific hardware setups.
2.2.5 Validation
We validated both numerical models based on our laboratory experimental data (Fig. 4). The following criterion was used to assess the level of agreement between numerical simulations and laboratory observations:
where ε is the mismatch error, Obsi is the laboratory observation values, Simi is the simulation values, and the mathematical expression |X| represents the absolute value of X. The slope angle (α), water depth (h) and travel distance (D) were: α = 45°, h = 0.246 m and D = 0.045 m in both numerical models, consistent with the physical model. We find the percentage error between each simulated data point and its corresponding observed value, and subsequently average these errors to assess the overall accuracy of the simulation against the observed time series. Our results revealed that the mismatch errors between physical experiments and numerical models for the FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM are 8% and 18%, respectively, indicating that our models reproduce the measured waveforms satisfactorily (Fig. 4). The simulated waveform by OpenFOAM shows a minor mismatch at t = 0.76 s which resulted from a droplet immediately after the slide hits the water surface in the splash zone. In term of the maximum negative amplitude, the simulated waves by OpenFOAM indicates a relatively better performance than FLOW-3D HYDRO, whereas the maximum positive amplitude (aM) simulated by FLOW-3D HYDRO is closer to the experimental value. The recorded maximum positive amplitude in physical experiment is 0.022 m, whereas it is 0.020 m for FLOW-3D HYDRO and 0.017 m for OpenFOAM simulations. In acknowledging the deviations observed, it is pertinent to highlight that while numerical models offer robust insights, the difference in meshing techniques and the distinct computational methods to resolve the governing equations in FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM have contributed to the variance. Moreover, the intrinsic uncertainties associated with the physical experimentation process, including the precision of wave gauges and laboratory conditions, are non-negligible factors influencing the results.
Figure 4. Validation of the simulated waves (brown line for FLOW-3D HYDRO and green line for OpenFOAM) using the laboratory-measured waves (black solid diamonds). This physical experiment was conducted for wave gauge 3 (WG-3) located at X = 1.03 m, Y = 1.21 m, and Z = -0.55 m (see Fig. 2d). Here, ε shows the errors between simulations and actual physical measurements using Eq. (13)
3 Results
Following the validations of the two numerical models (FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM), a series of simulations were performed to compare the performances of these two CFD solvers. The generation process of landslide waves, waveforms, and velocity fields are considered as the basis for comparing the performance of the two models (Figs. 5, 6, 7 and 8).
Figure 5.Comparison between the simulated waveforms by FLOW-3D HYDRO (black) and OpenFOAM (red) at four different locations in the near-field zone (WG-1,2,4 and 5). WG is the abbreviation for wave gauge. The mismatch (Δ) between the two models at each wave gauge is calculated using Eq. (14)
Figure 6. Comparison of water surface elevations produced by solid-block subaerial landslides for the two numerical models FLOW-3D-HYDRO (a–c) and OpenFOAM (e–g) at different times
Figure 7. Snapshots of the simulations at different times for FLOW-3D HYDRO (a–c) and OpenFOAM (e–g) showing velocity fields (colour maps and arrows). The colormaps indicate water particle velocity in m/s, and the lines indicate the velocities of water particles
Figure 8. Comparison of velocity variations at (WG-3) for FLOW-3D HYDRO (light blue) and OpenFOAM (brown)
3.1 Comparison of Waveforms
Five numerical wave gauges were placed in our numerical models to measure water surface oscillations in the near-field zone (Fig. 5). These gauges offer an azimuthal coverage of 60° (Fig. 2d). Figure 5 reveals that the simulated waveforms from two models (FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM) are similar. The highest wave amplitude (aM) is recorded at WG-3 for both models, whereas the lowest amplitude is recorded at WG-5 and WG-1 which can be attributed to the longer distances of these gauges from the source region as well as their lateral offsets, resulting in higher wave energy dissipation at these gauges. The sharp peaks observed in the simulated waveforms, such as the red peak between 0.8–1.0 s in Fig. 5a from OpenFOAM, the red peak between 0.6–0.8 s in Fig. 5b also from OpenFOAM, and the black peak between 1.4–1.6 s in Fig. 5d from FLOW-3D HYDRO, are due to the models’ spatial and temporal discretization. They reflect the sensitivity of the models to capturing transient phenomena, where the chosen mesh and time-stepping intervals are key factors in the models’ ability to track rapid changes in the flow field. To quantify the deviations of the two models from one another, we apply the following equation for mismatch calculation:
where Δ is the mismatch error, Sim1 is the simulation values from FLOW-3D HYDRO, Sim2 is the simulation values from OpenFOAM, and the mathematical expression |X| implies the absolute value of X. We calculate the percentage difference for each corresponding pair of simulation results, then take the mean of these percentage differences to determine the average deviation between the two simulation time series. Using Eq. (14), we found a deviation range from 9 to 11% between the two models at various numerical gauges (Fig. 5), further confirming that the two models give similar simulation results.
3.2 Three-Dimensional Vision of Landslide Generation Process by Numerical Models
A sequence of four water surface elevation snapshots at different times is shown in Fig. 6 for both numerical modes. In both simulations, the sliding mass travels a constant distance of 0.045 m before hitting the water surface at t = 0.270 s which induces an initial change in water surface elevation (Figs. 6a and e). At t = 0.420 s, the mass is fully immersed for both simulations and an initial dipole wave is generated (Figs. 6b and f). Based on both numerical models, the maximum positive amplitude (0.020 m for FLOW-3D HYDRO, and 0.017 m for OpenFOAM) is observed at this stage (Fig. 6). The maximum propagation of landslide-simulated waves along with more droplets in the splash zone could be seen at t = 0.670 s for both models (Fig. 6c and g). The observed distinctions in water surface elevation simulations as illustrated in Fig. 6 are rooted in the unique computational methodologies intrinsic to each model. In the OpenFOAM simulations, a more diffused water surface elevation profile is evident. Such diffusion is an outcome of the simulation’s intrinsic treatment of turbulent kinetic energy dissipation, aligning with the solver’s numerical dissipation characteristics. These traits are influenced by the selected turbulence models and the numerical advection schemes, which prioritize computational stability, possibly at the expense of interface sharpness. The diffusion in the wave pattern as rendered by OpenFOAM reflects the application of a turbulence model with higher dissipative qualities, which serves to moderate the energy retained during wave propagation. This approach can provide insights into the potential overestimation of energy loss under specific simulation conditions. In contrast, the simulations from FLOW-3D HYDRO depict a more localized wave pattern, indicative of a different approach to turbulent dissipation. This coherence in wave fronts is a function of the model’s specific handling of the air–water interface and its targeted representation of the energy dynamics resulting from the landslide’s interaction with the water body. They each have specific attributes that cater to different aspects of wave simulation fidelity, thereby contributing to a more comprehensive understanding of the phenomena under study.
3.3 Wave Velocity Analysis
We show four velocity fields at different times during landslide motion in Fig. 7 and one time series of velocity (Fig. 8) for both numerical models. The velocity varies in the range of 0–1.9 m/s for both models, and the spatial distribution of water particle velocity appears to be similar in both. The models successfully reproduce the complex wavefield around the landslide generation area, which is responsible for splashing water and mixing with air around the source zone (Fig. 7). The first snapshot at t = 0.270 s (Fig. 7a and e) shows the initial contact of the sliding mass with water surface for both numerical models which generates a small elevation wave in front of the mass exhibiting a water velocity of approximately 1.2 m/s. The slide fully immerses for the first time at t = 0.420 s producing a water velocity of approximately 1.5 m/s at this time (Fig. 7b and f). The last snapshot (t = 0.670 s) shows 1.20 s after the slide hits the bottom of the wave tank. Both models show similar patterns for the propagation of the waves towards the right side of the wave tank. The differences in water surface profiles close to the slope and solid block at t = 0.67 s, observed in the FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM simulations (Figs. 6 and 7), are due to the distinct turbulence models employed by each (RNG and k-ω SST, respectively) which handle the complex interactions of the landslide-induced waves with the structures differently. Additionally, the methods of simulating landslide movement further contribute to this discrepancy, with FLOW-3D HYDRO’s coupled motion objects possibly affecting the waves’ initiation and propagation unlike OpenFOAM’s prescribed motion from experimental data. In addition to the turbulence models, the variations in VOF methodologies between the two models also contribute to the observed discrepancies.
For the simulated time series of velocity, both models give similar patterns and close maximum velocities (Fig. 8). For both models the WG-3 located at X = 1.03 m, Y = 1.21 m, and Z = − 0.55 m (Fig. 2d) were used to record the time series. WG-3 is positioned 5 mm above the wave tank bottom, ensuring that the measurements taken reflect velocities very close to the bottom of the wave tank. The maximum velocity calculated by FLOW-3D HYDRO is 0.162 m/s while it is 0.132 m/s for OpenFOAM, implying a deviation of approximately 19% from one another. Some oscillations in velocity records are observed for both models, but these oscillations are clearer and sharper for OpenFOAM. Although it is hard to see velocity oscillations in the FLOW-3D HYDRO record, a close look may reveal some small oscillations (around t = 0.55 s and 0.9 s in Fig. 8). In fact, velocity oscillations are expected due to the variations in velocity of the sliding mass during the travel as well as due to the interferences of the initial waves with the reflected wave from the beach. In general, it appears that the velocity time series of the two models show similar patterns and similar maximum values although they have some differences in the amplitudes of the velocity oscillations. The differences between the two curves are attributed to factors such as difference in meshing between the two models, turbulence models, as well as the way that two models record the outputs.
4 Discussions
An important step for CFD modelling in academic or industrial projects is the selection of an appropriate numerical model that can deliver the task with satisfactory performance and at a reasonable computational cost. Obviously, the major drivers when choosing a CFD model are cost, capability, flexibility, and accessibility. In this sense, the existing options are of two types as follows:
Commercial models, such as FLOW-3D HYDRO, which are optimised to solve free-surface flow problems, with customer support and an intuitive Graphical User Interface (GUI) that significantly facilitates meshing, setup, simulation monitoring, visualization, and post-processing. They usually offer high-quality customer support. Although these models show high capabilities and flexibilities for numerical modelling, they are costly, and thus less accessible.
Open-source models, such as OpenFOAM, which come without a GUI but with coded tools for meshing, setup, parallel running, monitoring, post-processing, and visualization. Although these models offer no customer support, they have a big community support and online resources. Open-source models are free and widely accessible, but they may not be necessarily always flexible and capable.
OpenFOAM provides freedom for experimenting and diving through the code and formulating the problem for a user whereas FLOW-3D HYDRO comes with high-level customer supports, tutorial videos and access to an extensive set of example simulations (https://www.flow3d.com/). While FLOW-3D-HYDRO applies a semi-automatic meshing process where users only need to input the 3D model of the structure, OpenFOAM provides meshing options for simple cases, and in many advanced cases, users need to create the mesh in other software (e.g., ANSYS) (Ariza et al., 2018) and then convert it to OpenFOAM format. Auspiciously, there are numerous online resources (https://www.openfoam.com/trainings/about-trainings), and published examples for OpenFOAM (Rauter et al., 2021; Romano et al., 2020a, b; Zhang & Zhang, 2023).
The capabilities of both FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM to simulate actual, complex landslide-generated wave events have been showcased in significant case studies. The study by Ersoy et al. (2022) applied FLOW-3D HYDRO to simulate impulse waves originating from landslides near an active fault at the Çetin Dam Reservoir, highlighting the model’s capacity for detailed, site-specific modelling. Concurrently, the work by Alexandre Paris (2021) applied OpenFOAM to model the 2017 Karrat Fjord landslide tsunami events, providing a robust validation of OpenFOAM’s utility in capturing the dynamics of real-world geophysical phenomena. Both instances exemplify the sophisticated computational approaches of these models in aiding the prediction and analysis of natural hazards from landslides.
As for limitations of this study, we acknowledge that our numerical models are validated by one real-world measured wave time series. However, it is believed that this one actual measurement was sufficient for validation of this study because it was out of the scope of this research to fully validate the FLOW-3D HYDRO and OpenFOAM models. These two models have been fully validated by more actual measurements by other researchers in the past (e.g., Sabeti & Heidarzadeh, 2022b). It is also noted that some of the comparisons made in this research were qualitative, such as the 3D wave propagation snapshots, as it was challenging to develop quantitative comparisons for snapshots. Another limitation of this study concerns the number of tests conducted here. We fixed properties such as water depth, slope angle, and travel distance throughout this study because it was out of the scope of this research to perform sensitivity analyses.
5 Conclusions
We configured, calibrated, validated and compared two numerical models, FLOW-3D HYDRO, and OpenFOAM, using physical experiments in a 3D wave tank. These validated models were used to simulate subaerial solid-block landslides in the near-field zone. Our results showed that both models are fully compatible with investigating waves generated by subaerial landslides, although they use different approaches to simulate the phenomenon. The properties of solid-block, water depth, slope angle, and travel distance were kept constant in this study as we focused on comparing the performance of the two models rather than conducting a full sensitivity analysis. The findings are as follows:
Different settings were used in the two models for modelling landslide-generated waves. In terms of turbulent flow modelling, we used the Renormalization Group (RNG) turbulence model in FLOW-3D HYDRO, and k-ω (SST) turbulence model in OpenFOAM. Regarding meshing techniques, the overset mesh method was used in OpenFOAM, whereas the structured cartesian mesh was applied in FLOW-3D HYDRO. As for simulation of landslide movement, the coupled motion objects method was used in FLOW-3D HYDRO, and the experimental slide movement time series were prescribed in OpenFOAM.
Our modelling revealed that both models successfully reproduced the physical experiments. The two models deviated 8% (FLOW-3D HYDRO) and 18% (OpenFOAM) from the physical experiments, indicating satisfactory performances. The maximum water particle velocity was approximately 1.9 m/s for both numerical models. When the simulated waveforms from the two numerical models are compared with each other, a deviation of 10% was achieved indicating that the two models perform approximately equally. Comparing the 3D snapshots of the two models showed that there are some minor differences in reproducing the details of the water splash in the near field.
Regarding computational costs, FLOW-3D HYDRO was able to complete the same simulations in 4 h as compared to nearly 20 h by OpenFOAM. However, the hardware that were used for modelling were not the same; the computer used for the OpenFOAM model was stronger than the one used for running FLOW-3D HYDRO. Therefore, it is challenging to provide a fair comparison for computational time costs.
Overall, we conclude that the two models give approximately similar performances, and they are both capable of accurately modelling landslide-generated waves. The choice of a model for research or industrial projects may depend on several factors such as availability of local knowledge of the models, computational costs, accessibility and flexibilities of the model, and the affordability of the cost of a license (either a commercial or an open-source model).
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In this study, experimental investigations were conducted on rectangular side weirs with different widths and heights. Corresponding simulations were also performed to analyze hydraulic characteristics including the water surface profile, flow velocity, and pressure. The relationship between the discharge coefficient and the Froude number, as well as the ratios of the side weir height and width to upstream water depth, was determined. A discharge formula was derived based on a dimensional analysis. The results demonstrated good agreement between simulated and experimental data, indicating the reliability of numerical simulations using FLOW-3D software (version 11.1). Notably, significant fluctuations in water surface profiles near the side weir were observed compared to those along the center line or away from the side weir in the main channel, suggesting that the entrance effect of the side weir did not propagate towards the center line of the main channel. The proposed discharge formula exhibited relative errors within 10%, thereby satisfying the flow measurement requirements for small channels and field inlets.
1. Introduction
Sharp crested weirs are used to obtain discharge in open channels by solely measuring the water head upstream of the water. Side weirs, as a kind of sharp-crested weir, are extensively used for flow measurement, flow diversion, and flow regulation in open channels. Side weirs can be placed directly in the channel direction or field inlet, without changing the original structure of the channel. Thus, side weirs have certain advantages in the promotion and application of flow measurement facilities in small channels and field inlets. The rectangular sharp-crested weir is the most commonly available, and many scholars have conducted research on it. Research on side weirs started in 1934. De Marchi studied the side weir in the rectangular channel and derived the theoretical formula based on the assumption that the specific energy of the main flow section of the rectangular channel in the side weir section was constant [1]. Ackers discussed the existing formulas for the prediction of the side weir discharge coefficient [2]. Chen concluded that the momentum theorem was more suitable for the analytical calculation of the side weir based on the experimental data [3]. Based on previous theoretical research, more and more scholars began to carry out experimental research on side weirs. Uyumaz and Muslu conducted experiments under subcritical and supercritical flow regimes and derived expressions for the side weir discharge and water surface profiles for these regimes by comparing them with experimental results [4]. Borghei et al. developed a discharge coefficient equation for rectangular side weirs in subcritical flow [5]. Ghodsian [6] and Durga and Pillai [7] developed a discharge coefficient equation of rectangular side weirs in supercritical flow. Mohamed proposed a new approach based on the video monitoring concept to measure the free surface of flow over rectangular side weirs [8]. Durga conducted experiments on rectangular side weirs of different lengths and sill heights and discussed the application of momentum and energy principles to the analysis of spatially varied flow under supercritical conditions. The results showed that the momentum principle was fitting better [7]. Omer et al. obtained sharp-crested rectangular side weirs discharge coefficients in the straight channel by using an artificial neural network model for a total of 843 experiments [9]. Emiroglu et al. studied water surface profile and surface velocity streamlines, and developed a discharge coefficient formula of the upstream Froude number, the ratios of weir length to channel width, weir length to flow depth, and weir height to flow depth [10]. Other investigators [11,12,13,14] have conducted experiments to study flow over rectangular side weirs in different flow conditions. Numerous studies have been conducted in laboratories to this day. Compared to experimental methods, the numerical simulation method has many attractive advantages. We can easily obtain a wide range of hydraulic parameters of side weirs using numerical simulation methods, without investing a lot of manpower and resources. In addition, we can conduct small changes in inlet condition, outlet condition, and geometric parameters, and study their impact on the flow characteristics of side weirs. Therefore, with the development and improvement of computational fluid dynamics, the numerical simulation method has begun to be widely applied on side weirs. Salimi et al. studied the free surface changes and the velocity field along a side weir located on a circular channel in the supercritical regime by numerical simulation [15]. Samadi et al. conducted a three-dimensional simulation on rectangular sharp-crested weirs with side contraction and without side contraction and verified the accuracy of numerical simulation compared with the experimental results [16]. Aydin investigated the effect of the sill on rectangular side weir flow by using a three-dimensional computational fluid dynamics model [17]. Azimi et al. studied the discharge coefficient of rectangular side weirs on circular channels in a supercritical flow regime using numerical simulation and experiments [18]. The discharge coefficient over the two compound side weirs (Rectangular and Semi-Circle) was modeled by using the FLOW-3D software to describe the flow characteristics in subcritical flow conditions [19]. Safarzadeh and Noroozi compared the hydraulics and 3D flow features of the ordinary rectangular and trapezoidal plan view piano key weirs (PKWs) using two-phase RANS numerical simulations [20]. Tarek et al. investigated the discharge performance, flow characteristics, and energy dissipation over PK and TL weirs under free-flow conditions using the FLOW-3D software [21]. As evident from the aforementioned, the majority of studies have primarily focused on determining the discharge coefficient, while comparatively less attention has been devoted to investigating the hydraulic characteristics of rectangular side weirs. Numerical simulations were conducted on different types of side weirs, including compound side weirs and piano key weirs, in different cross-section channels under different flow regimes. It is imperative to derive the discharge formula and investigate other crucial flow parameters such as depth, velocity, and pressure near side weirs for their effective implementation in water measurement. In this study, a combination of experimental and numerical simulation methods was employed to examine the relationship between the discharge coefficient and its influencing factors; furthermore, a dimensionless analysis was utilized to derive the discharge formula. Additionally, water surface profiles near side weirs and pressure distribution at the bottom of the side channel were analyzed to assess safety operation issues associated with installing side weirs.
2. Principle of Flow Measurement
Flow discharge over side weirs is a function of different dominant physical and geometrical quantities, which is defined as
where Q is flow discharge over the side weir, b is the side weir width, B is the channel width, P is the side weir height, v is the mean velocity, h1 is water depth upstream the side weir in the main channel, g is the gravitational acceleration, μ is the dynamic viscosity of fluid, ρ is fluid density, and i is the channel slope (Figure 1).
Figure 1. Definition sketch of parameters of rectangular side weir under subcritical flow. Note: h1 and h2 represent water depth upstream and downstream of the side weir in the main channel, respectively; y1 and y2 represent weir head upstream and downstream of the side weir in the main channel, respectively.
In experiments when the upstream weir head was over 30 mm, the effects of surface tension on discharge were found to be minor [22]. The viscosity effect was far less than the gravity effect in a turbulent flow. Hence μ and σ were excluded from the analysis [23,24]. In addition, the channel width, the channel slope, and the fluid density were all constant, so the discharge formula can be simplified as:
According to the Buckingham π theorem, the following relationship among the dimensionless parameters is established:
Selected h1 and g as basic fundamental quantities, and the remaining physical quantities were represented in terms of these fundamental quantities as follows:
In which
Based on dimensional analysis, the following equations were derived.
Namely
So the discharge formula can be simplified as:
In a sharp-crested weir, discharge over the weir is proportional to 𝐻1.51H11.5 (H1 is the upstream total head above the crest, namely H1 = y1 + v2/2 g), so Equation (6) can be transformed as follows:
Consequently, the discharge formula over rectangular side weirs is defined as follows, in which 𝑚=𝑓(𝑏ℎ1m=f(bh1,𝑃ℎ1,𝐹𝑟1)Ph1,Fr1). Parameter m represents the dimensionless discharge coefficient. Parameter Fr1 represents the Froude number at the upstream end of the side weir in the main channel.
3. Experiment Setup
The experimental setup contained a storage reservoir, a pumping station, an electromagnetic flow meter, a control valve, a stabilization pond, rectangular channels, a side weir, and a sluice gate. The layout of the experimental setup is shown in Figure 2. Water was supplied from the storage reservoir using a pump. The flow discharge was measured with an electromagnetic flow meter with precision of ±3‰. Water depth was measured with a point gauge with an accuracy of ±0.1 mm. The flow velocity was measured with a 3D Acoustic Doppler Velocimeter (Nortek Vectrino, manufactured by Nortek AS in Rud, Norway). In order to eliminate accidental and human error, multiple measurements of the water depth and flow velocity at the same point were performed and the average values were used as the actual water depth and flow velocity of the point. The main and side channels were both rectangular open channels measuring 47 cm in width and 60 cm in height. The geometrical parameters of rectangular side weirs are shown in Table 1.
Figure 2. Layout of the test system.
Table 1. The geometrical parameters of rectangular side weirs.
When water passes through a side weir, its quality point is affected not only by gravity but also by centrifugal inertia force, leading to an inclined water surface within that particular cross-section before reaching the weir. In order to examine water profiles adjacent to side weirs, cross-sectional measurements were conducted at regular intervals of 12 cm both upstream and downstream of each side weir, denoted as sections ① to ⑩, respectively. Measuring points were positioned near the side weir (referred to as “Side I”), along the center line of the main channel (referred to as “Side II”), and far away from the side weir (referred to as “Side III”) for each cross-section. The schematic diagram illustrating these measuring points is presented in Figure 3.
Figure 3. Schematic diagram of measurement points.
4. Numerical Simulation Settings
4.1. Mathematical Model
4.1.1. Governing Equations
Establishing the controlling equations is a prerequisite for solving any problem. For the flow analysis problem of water flowing over a side weir in a rectangular channel, assuming that no heat exchange occurs, the continuity equation (Equation (9)) and momentum equation (Equation (10)) can be used as the controlling equations as follows:
The continuity equation:
Momentum equation:
where: ρ is the fluid density, kg/m3; t is time, s; ui, uj are average flow velocities, u1, u2, u3 represent average flow velocity components in Cartesian coordinates x, y, and z, respectively, m/s; μ is dynamic viscosity of fluid, N·s/m2; p is the pressure, pa; Si is the body force, S1 = 0, S2 = 0, S3 = −ρg, N [24].
4.1.2. RNG k-ε Model
The water flow in the main channel is subcritical flow. When the water flows through the side weir, the flow line deviates sharply, the cross section suddenly decreases, and due to the blocking effect of the side weir, the water reflects and diffracts, resulting in strong changes in the water surface and obvious three-dimensional characteristics of the water flow [25]. Therefore the RNG k–ε model is selected. The model can better handle flows with greater streamline curvature, and its corresponding k and ε equation is, respectively, as follows:
where: k is the turbulent kinetic energy, m2/s2; μeff is the effective hydrodynamic viscous coefficient; Gk is the generation item of turbulent kinetic energy k due to gradient of the average flow velocity; C∗1εC1ε*, C2ε are empirical constants of 1.42 and 1.68, respectively; ε is turbulence dissipation rate, kg·m2/s2.
4.1.3. TruVOF Model
Because the shape of the free surface is very complex and the overall position is constantly changing, the fluid flow phenomenon with a free surface is a typical flow phenomenon that is difficult to simulate. The current methods used to simulate free surfaces mainly include elevation function method, the MAC method [26] and the VOF (Volume of Fluid) method [27]. The VOF method is a method proposed by Hirt and Nichols to deal with the complex motion of the free surface of a fluid, which can describe all the complexities of the free surface with only one function. The basic idea of the method is to define functions αw and αa, which represent the volume percentage of the calculation area occupied by water and air, respectively. In each unit cell, the sum of the volume fractions of water and air is equal to 1, i.e.,
The TruVOF calculation method can accurately track the change of free liquid level and accurately simulate the flow problems with free interface. Its equation is:
where: u_¯m is the average velocity of the mixture; t is the time; F is the volume fraction of the required fluid.
4.2. Parameter Setting and Boundary Conditions
To streamline the iterative calculation and minimize simulation time, we selected a main channel measuring 7.5 m in length and a side channel measuring 2.5 m in length for simulation. Three-dimensional geometrical models were developed using the software AutoCAD (version 2016-Simplified Chinese). The spatial domain was meshed using a constructed rectangular hexahedral mesh and each cell size was 2 cm. A volume flow rate was set in the channel inlet with an auto-adjusted fluid height. An outflow–outlet condition was positioned at the end of the side channel. A symmetry boundary condition was set in the air inlet at the top of the model, which represented that no fluid flows through the boundary. The lower Z (Zmin) and both of the side boundaries were treated as a rigid wall (W). No-slip conditions were applied at the wall boundaries. Figure 4 illustrates these boundary conditions.
Figure 4. Diagram of boundary conditions.
5. Results
5.1. Water Surface Profiles
Water surface profiles were crucial parameters for selecting water-measuring devices. Upon analyzing the consistent patterns observed in different conditions, one specific condition was chosen for further analysis. To validate the reliability of numerical simulation, measured and simulated water depths of rectangular side weirs with different widths and heights at a discharge rate of 25 L/s were extracted for comparison (Table 2 and Figure 5). The results in Table 2 and Figure 5 indicate a maximum absolute relative error value of 9.97% and all absolute relative error values within 10%, demonstrating satisfactory agreement between experimental and simulated results.
Figure 5. Comparison between measured and simulated flow depth.
P/cm
Section Position
b = 20 cm
b = 30 cm
b = 40 cm
b = 47 cm
hm/cm
hs/cm
R/%
hm/cm
hs/cm
R/%
hm/cm
hs/cm
R/%
hm/cm
hs/cm
R/%
7
④
21.49
19.4
9.73
17.74
16.9
4.74
16.07
14.51
9.71
13.79
12.50
9.35
④′
20.48
19.05
6.98
17.78
16.14
9.22
15.69
14.31
8.80
⑥
20.71
19.02
8.16
17.82
16.31
8.47
15.92
14.53
8.73
15.23
13.80
9.39
⑧′
22.00
20.22
8.09
18.27
16.74
8.37
16.59
14.96
9.83
⑧
22.37
20.17
9.83
17.73
16.80
5.25
16.27
15.08
7.31
15.36
14.36
6.51
10
④
24.15
22.6
6.42
19.96
18.84
5.61
19.03
18.58
2.36
16.83
15.85
5.82
④′
24.21
22.05
8.92
19.49
18.19
6.67
18.75
18.35
2.13
⑥
24.01
21.78
9.29
19.65
18.34
6.67
18.95
18.63
1.69
17.52
16.09
8.16
⑧′
24.88
22.4
9.97
20.65
19.21
6.97
20.12
19.29
4.13
⑧
24.03
22.96
4.45
21.16
19.34
8.60
19.71
19.43
1.42
18.39
17.36
5.60
15
④
28.85
27.56
4.47
25.86
24.09
6.84
24.05
21.89
8.98
22.73
20.80
8.49
④′
28.49
26.97
5.34
25.19
23.84
5.36
23.42
21.46
8.37
⑥
28.85
26.98
6.48
25.72
23.99
6.73
23.23
21.82
6.07
23.10
21.05
8.87
⑧′
28.96
27.30
5.73
26.38
24.19
8.30
24.18
22.27
7.90
⑧
29.18
27.96
4.18
26.57
24.54
7.64
24.57
22.33
9.12
23.20
21.10
9.05
20
④
33.29
32.34
2.85
30.63
29.02
5.26
28.49
26.87
5.69
26.99
25.81
4.37
④′
33.14
31.95
3.59
29.75
28.62
3.80
28.11
26.79
4.70
⑥
33.32
31.79
4.59
30.04
28.45
5.29
28.99
26.86
7.35
27.42
26.72
2.55
⑧′
34.02
32.39
4.79
30.69
28.95
5.67
29.59
27.25
7.91
⑧
34.62
32.84
5.14
31.44
29.29
6.84
29.51
27.31
7.46
28.21
27.00
4.29
Table 2. Comparison of measured and simulated water depths on Side I of each side weir at a discharge of 25 L/s
Due to the diversion caused by the side weir, there was a rapid variation in flow near the side weir in the main channel. In order to investigate the impact of the side weir on water flow in the main channel, water surface profiles on Side I, Side II, and Side III were plotted with a side weir width and height both set at 20 cm at a discharge rate of 25 L/s (Figure 6). As depicted in Figure 6, within a certain range of the upstream end of the main channel, water depths on Side I, Side II, and Side III were nearly equal with almost horizontal profiles. As the distance between the location of water flow and the upstream end of the weir crest decreased gradually, there was a gradual decrease in water depth on Side I along with an inclined trend in its corresponding profile; however, both Side II and Side III still maintained almost horizontal profiles. When approaching closer to the side weir area with flowing water, there was an evident reduction in water depth on Side I accompanied by a significant downward trend visible across an expanded decline range. The minimum point occurred near the upstream end of the weir crest before gradually increasing again towards downstream sections. At the crest section of the side weir, there is an upward trend observed in the water surface. The water surface tended to stabilize downstream of the main channel within a certain range from the downstream end of the weir crest. There was no significant change in the water surface profiles of Side Ⅱ and Side Ⅲ in the crest section. It can be inferred that the side weir entrance effect occurred only between Side Ⅰ and Side Ⅱ. M. Emin reported the same pattern [10].
Figure 6. Water surface profiles on Side I, Side II, and Side III with a side weir width of 20 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s.
For a more accurate study on the entrance effect of the side weir on the Water Surface Profile (WSP) for Side I; a comparative analysis conducted using different widths but the same height (15 cm) at a discharge rate of 25 L/s is presented through Figure 7, Figure 8, Figure 9 and Figure 10.
Figure 7. Water surface profile on Side Ⅰ with a side weir width of 20 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s.
Figure 8. Water surface profile on Side Ⅰ with a side weir width of 30 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s.
Figure 9. Water surface profile on Side Ⅰ with a side weir width of 40 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s.
Figure 10. Water surface profile on Side Ⅰ with a side weir width of 47 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s.
According to Figure 7, Figure 8, Figure 9 and Figure 10, the water depth upstream of the main channel started to decrease as it approached the upstream end of the weir crest and then gradually increased at the weir crest section. In other words, the water surface profile exhibited a backwater curve along the length of the weir crest. The water depth remained relatively stable downstream of the main channel within a certain range from the downstream end of the weir crest. Additionally, there was a higher water depth downstream of the main channel compared to that upstream of the main channel. Furthermore, an increase in the width of the side weir led to a gradual reduction in fluctuations on its water surface.
5.2. Velocity Distribution
The law of flow velocity distribution near the side weir is the focus of research and analysis, so the simulated and measured values of flow velocity near the side weir were compared and analyzed. Take the discharge of 25 L/s, the height of 15 cm, and the width of 30 cm of the side weir as an example to illustrate. Figure 11 shows the measured and simulated velocity distribution in the x-direction of cross-section ④. As can be seen from Figure 11, the diagrams of the measured and simulated velocity distribution were relatively consistent, and the maximum absolute relative error between the measured and simulated values at the same measurement point was 9.37%, and the average absolute relative error was 3.97%, which indicated a satisfactory agreement between the experimental and simulated results.
Figure 11. Velocity distribution in the x-direction of section ④: when the discharge is 25 L/s, the height of the side weir is 15 cm and the width of the side weir is 30 cm. (a) Measured velocity distribution; (b) Simulated velocity distribution.
From Figure 11, it can be seen that the flow velocity gradually increased from the bottom of the channel towards the water surface in the Z-direction, and the flow velocity gradually increased from Side Ⅲ to Side Ⅰ in the Y-direction. The maximum flow velocity occurred near the weir crest.
Figure 12 shows the distribution of flow velocity at different depths (z/P = 0.3, z/P = 0.8, z/P = 1.6) with a side weir width of 30 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s. The water flow line began to bend at a certain point upstream of the main channel, and the closer it was to the upstream end of the weir crest, the greater the curvature. The maximum curvature occurred at the downstream end of the weir crest. The flow patterns at the bottom, near the side weir crest, and above the side weir crest were significantly different. There was a reverse flow at the bottom of the main channel, where the forward and reverse flows intersect, resulting in a detention zone. The maximum flow velocity at the bottom layer occurred at the upstream end of the side weir crest. When the location of water flow approached the weir crest, the maximum flow velocity occurred at the upstream end of the weir crest. The maximum flow velocity on the water surface occurred at the downstream end of the weir crest. As the water depth decreased, the position of the maximum flow velocity gradually moved from the upstream end of the side weir to the downstream end of the side weir.
Figure 12. Distribution of flow velocity at different depths with a side weir width of 30 cm and height of 15 cm at a discharge of 25 L/s. (a) z/P = 0.3; (b) z/P = 0.8; (c) z/P = 1.6.
5.3. Side Channel Pressure Distribution
When water flowed through the side weir, an upstream water level was formed, resulting in a pressure zone at the junction with the side channel. This pressure zone led to increased water pressure on the floor of the side channel, which affected its stability and durability. In small channels or fields where erosion resistance is weak, excessive pressure can cause scour holes. Therefore, analyzing the pressure distribution in the side channel is necessary to select an appropriate height and width for the side weir that effectively reduces its impact on the bottom plate.
To investigate the impact of side weir width on hydraulic characteristics, pressure data was collected at a discharge rate of 25 L/s for side weirs with heights of 20 cm and widths ranging from 20 cm to 47 cm. The pressure distribution map was drawn, as shown in Figure 13.
Figure 13. Comparison of pressure distribution on the bottom plate of the side channel with different widths of side weirs when the discharge is 25 L/s and the height of side weirs is 20 cm. (a) P = 20 cm, b = 20 cm; (b) P = 20 cm, b = 30 cm; (c) P = 20 cm, b = 40 cm; (d) P = 20 cm, b = 47 cm.
As can be seen from Figure 13, the pressure at the bottom of the side channel decreased as the width of the side weir increased. This uneven distribution of water flow on the weir was caused by the sharp bending of water flow lines and the influence of centrifugal inertia force over a short period. After passing through the side weir, the water flow became symmetrically distributed with respect to the axis of the side channel, leaning towards the right bank at a certain distance. As we increased the width of the side weir, we noticed that its position gradually approached the side weir and maximum pressure decreased at this location where the water tongue formed due to flowing through it (Figure 13). For a constant height (20 cm) but varying widths (20 cm, 30 cm, 40 cm, and 47 cm), we measured maximum pressures at these positions as follows: 103,713 Pa, 103,558 Pa, 103,324 Pa, and 103,280 Pa, respectively. Consequently, increasing width reduced the impact on the side channel from water flowing through it while changing pressure distribution from concentration to dispersion in a vertical direction. In the practical application of side weirs, appropriate height should be selected based on the bottom plate’s capacity to withstand the pressure exerted by flowing water within channels.
To investigate how height affects the hydraulic characteristics of rectangular side weirs further (Figure 14), we extracted pressures on bottom plates when discharge was fixed at 25 L/s while varying heights were set as follows: 7 cm, 10 cm, 15 cm, and 20 cm, respectively.
Figure 14. Comparison of pressure distribution on the bottom plate of the side channel with different heights of side weirs when discharge is 25 L/s and the width of side weirs is 20 cm. (a) P = 7 cm, b = 20 cm; (b) P = 10 cm, b = 20 cm; (c) P = 15 cm, b = 20 cm; (d) P = 20 cm, b = 20 cm.
As shown in Figure 14, when the width of the side weir was constant, the pressure at the bottom of the side channel increased with the height of the side weir. As the height of the side weir increased, the water tongue formed by flow through the side weir gradually moved away from it in a downstream direction. In terms of vertical water flow, as the height of the side weir increased, the position of maximum pressure at which the water tongue falls shifted closer to the axis of the side channel from its right bank. Moreover, an increase in height resulted in higher maximum pressure at this falling point. For a constant width (20 cm) and varying heights (7 cm, 10 cm, 15 cm, and 20 cm), corresponding maximum pressures at this landing point were measured as 102,422 Pa, 102,700 Pa, 103,375 Pa, and 103,766 Pa, respectively. Consequently, increasing width led to a greater impact on both flow through and pressure distribution within the side channel; transforming it from scattered to concentrated along its lengthwise direction. Therefore, when applying such weirs practically one should select an appropriate width based on what pressure can be sustained by their respective channel bottom plates.
5.4. Discharge Coefficient
Based on dimensionless analysis, the influencing parameters of the discharge coefficient were obtained. To study the effect of parameters Fr1, b/h1, and P/h1, discharge coefficient values were plotted against Fr1, b/h1, and P/h1, shown in Figure 15, Figure 16 and Figure 17. The discharge coefficient decreased as parameters Fr1 and b/h1 increased. The discharge coefficient increased as parameter P/h1 increased. As Uyumaz and Muslu reported in a previous study, the variation of the discharge coefficient with respect to the Froude number showed a second-degree curve for a subcritical regime [4].
Figure 15. Variation of discharge coefficient values against Froude number.
Figure 16. Variation of discharge coefficient values against the percentage of the side weir width to the upstream flow depth over the side weir.
Figure 17. Variation of discharge coefficient values against the percentage of the side weir height to the upstream flow depth over the side weir.
Quantitative analysis between discharge coefficient values and parameters Fr1, b/h1, and P/h1 was conducted using data analysis software (IBM SPSS Statistics 19). The various coefficients obtained are shown in Table 3.
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig
B
Std. Error
Beta (β)
Constant
−1.294
0.155
−8.369
0.000
Fr1
3.430
0.286
3.401
12.013
0.000
b/h1
−0.004
0.004
−0.045
−0.944
0.348
P/h1
2.401
0.167
4.064
14.394
0.000
Table 3. Coefficient.
The value of t and Sig are the significance results of the independent variable, and the value of Sig corresponding to the value of t is less than 0.05, indicating that the independent variable has a significant impact on the dependent variable. Therefore, the values of Sig corresponding to the parameters Fr1 and P/h1 were less than 0.05, indicating that the parameters Fr1 and P/h1 have a significant impact on the discharge coefficient. On the contrary, the parameter b/h1 has less impact on the discharge coefficient. Therefore, quantitative analysis between discharge coefficient values and parameters Fr1, and P/h1 was conducted using data analysis software by removing factor b/h1. The model summary, ANOVA, and coefficient obtained are shown respectively in Table 4, Table 5 and Table 6. R and adjusted R square in Table 4 were approaching 1, which indicated the goodness of fit of the regression model was high. The value of Sig corresponding to the value of F in Table 5 was less than 0.05, which indicated that the regression equation was useful. The values of Sig corresponding to the parameters Fr1 and P/h1 in Table 6 were less than 0.05, indicating that the parameters Fr1 and P/h1 have a significant impact on the discharge coefficient.
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
0.913 a
0.833
0.829
0.03232
Table 4. Model Summary b. Note: a. Predictors:(Constant), Fr1, P/h1; b. Discharge coefficient.
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig
1
Regression
0.402
2
0.201
192.545
0.000 a
Residual
0.080
77
0.001
Total
0.483
79
Table 5. ANOVA b. Note: a. Predictors:(Constant), Fr1, P/h1; b. Discharge coefficient.
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig
B
Std. Error
Beta (β)
Constant
−1.326
0.151
−8.796
0.000
Fr1
3.479
0.281
3.449
12.396
0.000
P/h1
2.427
0.164
4.108
14.765
0.000
Table 6. Coefficient a. Note: a. Predictors:(Constant), Fr1, P/h1.
Based on the above analysis, the flow coefficient formula has been obtained, shown as follows:
Discharge formula were obtained by substituting Equation (15) into Equation (12), as shown in Equation (16).
where Q ∈ [0.006, 0.030], m3/s; b ∈ [0.20, 0.47], m; P ∈ [0.07, 0.20], m.
Figure 18 showed the measured discharge coefficient values with those calculated from discharge formulas in Table 3. The scatter of the data with respect to perfect line was limited to ±10%.
Figure 18. Comparison of the measured discharge coefficient values with those calculated from discharge formulas in Table 3.
6. Discussions
Determining water surface profile near the side weir in the main channel is one of the tasks of hydraulic calculation for side weirs. As the water flows through the side weir, discharge in the main channel is gradually decreasing, namely dQ/ds<0. According to the Equation (17) derived from Qimo Chen [3], it can be inferred that the value of 𝑑ℎ/𝑑𝑠 is greater than zero in subcritical flow (Fr < 1), that is, the water surface profile near the side weir in the main channel is a backwater curve. Due to the side weir entrance effect at the upstream end, water surface profiles drop slightly at the upstream end of the side weir crest, as EI-Khashab [28] and Emiroglu et al. [29] reported in previous experimental studies.
In this study, the water surface profile exhibited a backwater curve along the length of the weir crest. Therefore, during side weir application, it is crucial to ensure that downstream water levels do not exceed the highest water level of the channel.
The head on the weir is one of the important factors that flow over side weirs depends on. At the same time, the head depends on the water surface profile near the side weir in the main channel. Therefore, further research on the quantitative analysis of water surface profile needs to be conducted. Mohamed Khorchani proposed a new approach based on the video monitoring concept to measure the free surface of flow over side weirs. It points out a new direction for future research [8].
The maximum flow velocity, a key parameter in assessing the efficiency of a weir, occurs at the upstream end of the weir crest, typically near the crest. This is attributed to the convergence of the flow as it approaches the crest, resulting in a significant increase in velocity. It was found that in this study the minimum flow velocity occurred at the bottom of the main channel away from the side weir. Under such conditions, the accumulation of sediments could lead to siltation, which in turn can affect the accuracy of flow measurement through side weirs. This is because the presence of sediments can alter the flow patterns and cause errors in the measurement. Therefore, it becomes crucial to explore methods to optimize the selection of side weirs in order to minimize or eliminate the effects of sedimentation on flow measurement.
Pressure distribution plays a crucial role in ensuring structural safety for side weirs since small channels and field inlets have relatively limited pressure-bearing capacities. Therefore, it is important to select an appropriate geometrical parameter of rectangular side weirs based on their ability to withstand the pressure exerted on their bottom combined with pressure distribution data at the bottom of the side channel we have obtained in this study.
The discharge coefficient formula (Equation (15)), which incorporates Fr1 and P/h1, was derived based on dimensional analysis. However, it is worth noting that previous research has contradicted this formula by suggesting that the discharge coefficient solely depends on the Froude number. This conclusion can be observed in this study such as in Equations (18)–(23) in Table 7 of the manuscript [30,31,32,33,34,35], which clearly demonstrate the dependency of the discharge coefficient on the Froude number. In contrast, our derived discharge coefficient formula (Equation (15)) offers a more streamlined and simplified approach compared to Equation (25) [36] and Equation (29) [10]—making it easier to comprehend and apply—an advantageous feature particularly valuable in fluid dynamics where intricate calculations can be time-consuming. Furthermore, our derived discharge coefficient formula (Equation (15)) exhibits a broader application scope than that of Equation (24) [37] as shown in Table 8. Equation (26) [38] and Equation (27) [5] are specifically applicable under high flow discharge conditions. Conversely, our derived discharge coefficient formula (Equation (15)) is better suited for low-flow discharge conditions.
Table 7. Discharge coefficient formulas of rectangular side weirs presented in previous studies.
Discharge/(L·s−1)
Width of Side Weir/cm
Height of Side Weir/cm
Number of Formula
10~14
10~20
6~12
(24)
35–100
20~75
1~19
(26), (27)
6~30
20~47
7~20
(15)
Table 8. Application scope of discharge coefficient formulas.
In addition to the factors studied in the paper, factors such as the sediment content in the flow, the bottom slope, and the cross-section shape of the channel also have a certain impact on the hydraulic characteristics of the side weir. Further numerical simulation methods can be used to study the hydraulic characteristics and the influencing factors of the side weir. Water measurement facilities generally require high accuracy of water measurement, the flow of sharp-crested side weirs is complex, and the water surface fluctuates greatly. While conducting numerical simulations, experimental research on prototype channels is necessary to ensure the reliability of the results and provide reference for the body design and optimization of side weirs in small channels and field inlets.
7. Conclusions
This paper presents a comprehensive study that encompasses both experimental and numerical simulation research on rectangular side weirs of varying heights and widths within rectangular channels. A thorough analysis of the experimental and numerical simulation results has been conducted, leading to the derivation of several notable conclusions:
A comparative analysis was conducted on the measured and simulated values of water depth and flow velocity. Both of the maximum absolute relative errors were within 10%, which indicated that the numerical simulation of the side weir was feasible and effective.
The water surface profile exhibited a backwater curve along the length of the weir crest. The side weir entrance effect occurred only between Side Ⅰ and Side Ⅱ. This indicates that flow patterns and associated hydraulic forces at the weir entrance play a crucial role in determining water level distribution along the weir crest.
The maximum flow velocity of the cross-section at the upstream end of the weir crest occurred near the weir crest, while the minimum flow velocity occurred at the bottom of the main channel away from the side weir. As the water depth decreased, the position of the maximum flow velocity gradually moved from the upstream end of the side weir to the downstream end of the side weir.
When the height of the side weir remains constant, an increase in the width of the side weir leads to a decrease in pressure at the bottom of the side channel. Conversely, when the width of the side weir is kept constant, an increase in its height results in an increase in pressure at the bottom of the side channel. Therefore, during practical applications involving side weirs, it is crucial to select an appropriate weir width based on the maximum pressure that can be sustained by the channel’s bottom plate.
The discharge coefficient was found to depend on the upstream Froude number Fr1 and the percentage of the side weir height to the upstream flow depth over the side weir P/h1. The relationship between the discharge coefficient and parameters Fr1 and P/h1 was obtained using multiple regression analysis, which was of linear form and provided an easy means to estimate the discharge coefficient. The discharge formula is of high accuracy with relative errors within 10%, which met the water measurement accuracy requirements of small channels in irrigation areas.
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Enhanced understanding of flow structure in braided rivers is essential for river regulation, flood control, and infrastructure safety across the river. It has been revealed that the basic morphological element of braided rivers is confluence-bifurcation units. However, flow structure in these units has so far remained poorly understood with previous studies having focused mainly on single confluences/bifurcations. Here, the flow structure in a laboratory-scale confluence-bifurcation unit is numerically investigated based on the FLOW–3D® software platform. Two discharges are considered, with the central bars submerged or exposed respectively when the discharge is high or low. The results show that flow convergence and divergence in the confluence-bifurcation unit are relatively weak when the central bars are submerged. Based on comparisons with a single confluence/bifurcation, it is found that the effects of the upstream central bar on the flow structure in the confluence-bifurcation unit reign over those of the downstream central bar. Concurrently, the high-velocity zone in the confluence-bifurcation unit is less concentrated than that in a single confluence while being more concentrated than that observed in a single bifurcation. The present work unravels the flow structure in a confluence-bifurcation unit and provides a unique basis for further investigating morphodynamics in braided rivers.
1 Introduction
Confluences and bifurcations commonly exist in alluvial rivers and usually are important nodes of riverbed planform (Szupiany et al., 2012; Hackney et al., 2018). Flow convergence and divergence in these junctions result in highly three-dimensional (3D) flow characteristics, which greatly influence sediment transport, and hence riverbed evolution and channel formation (Le et al., 2019; Xie et al., 2020). Braided rivers, characterized by unstable networks of channels separated by central bars (Ashmore, 2013), have confluence-bifurcation units as their basic morphological elements (Ashmore, 1982; 1991; 2013; Federici & Paola, 2003; Jang & Shimizu, 2005). In particular, confluence-bifurcation units exhibit a distinct morphology from single confluences/bifurcations and bifurcation-confluence regions because two adjacent central bars are included. Within a confluence-bifurcation unit, two tributaries converge at the upstream bar tail and soon diverge to two anabranches again at the downstream bar head. Therefore, the flow structure in the unit may be significantly influenced by both the two central bars, and thus considerably different from that in single confluences, single bifurcations, and bifurcation-confluence regions, where the flow is affected by only one central bar. Enhanced understanding of flow structure in confluence-bifurcation units is urgently needed, which is essential for water resources management, river regulation, flood control, protection of river ecosystems and the safety of infrastructures across the rivers such as bridges, oil pipelines and communication cables (Redolfi et al., 2019; Ragno et al., 2021).
The flow dynamics, turbulent coherent structures, and turbulent characteristics in single confluences have been widely studied since the 1980s (Yuan et al., 2022). Flow dynamics at river channel confluences have been systematically and completely analyzed, which can be characterized by six major regions of flow stagnation, flow deflection, flow separation, maximum velocity, flow recovery and distinct shear layers (Best, 1987). For example, the field observation of Roy et al. (1988) and Roy and Bergeron (1990) highlighted the flow separation zones and recirculation at downstream natural confluence corners. Ashmore et al. (1992) measured the flow field in a natural confluence and found flow accelerates suddenly at the confluence junction with two separated high-velocity cores merging into one single core at the channel centre. De Serres et al. (1999) investigated the three-dimensional flow structure at a river confluence and identified the existence of the mixing layer, stagnation zones, separation zones and recovery zones. Sharifipour et al. (2015) numerically studied the flow structure in a 90° single confluence and found that the size of the separation zone decreases with the width ratio between the tributary and the main channel. Recently, three main classes of large-scale turbulent coherent structures (Duguay et al., 2022) have been presented, i.e. vertical-orientated vortices or Kelvin-Helmholtz instabilities (Rhoads & Sukhodolov, 2001; Constantinescu et al., 2011; 2016; Biron et al., 2019), channel-scale ‘back-to-back’ helical cells, (Mosley, 1976; Ashmore, 1982; Ashmore et al., 1992; Ashworth, 1996; Best, 1987; Rhoads & Kenworthy, 1995; Bradbrook et al., 1998; Lane et al., 2000), and smaller, strongly coherent streamwise-orientated vortices (Constantinescu et al., 2011; Sukhodolov & Sukhodolova, 2019; Duguay et al., 2022). However, no consensus on a universal turbulent coherent structure mode has been reached so far (Duguay et al., 2022). In addition, some studies (Ashworth, 1996; Constantinescu et al., 2011; Sukhodolov et al., 2017; Le et al., 2019; Yuan et al., 2023) have focused on turbulent characteristics, e.g. turbulent kinetic energy, turbulent dissipation rate and Reynolds stress, which can be critical parameters to further explaining the diversity of these turbulent coherent structure modes.
Investigations on the flow structure in single bifurcations have mainly focused on hydrodynamics in anabranches (Hua et al., 2009; van der Mark & Mosselman, 2013; Iwantoro et al., 2022) and around bifurcation bars (McLelland et al., 1999; Bertoldi & Tubino, 2005; 2007; Marra et al., 2014), whereas few studies have considered the effects of bifurcations on the upstream flow structure. Thomas et al. (2011) found that the velocity core upstream of the bifurcation is located near the water surface and towards the channel center in experimental investigations of a Y-shaped bifurcation. Miori et al. (2012) simulated flow in a Y-shaped bifurcation and found two circulation cells upstream of the bifurcation with flow converging at the water surface and diverging near the bed. Szupiany et al. (2012) reported velocity decreasing and back-to-back circulation cells upstream of the bifurcation junction in the field observation of a bifurcation of the Rio Parana River. These investigations provide insight into how bifurcations affect the flow patterns upstream, yet there is a need for further research on the dynamics of flow occurring immediately before the bifurcation junction.
Generally, the findings of studies on bifurcation-confluence regions are similar to those concerning single confluences and bifurcations. Hackney et al. (2018) measured the hydrodynamic characteristics in a bifurcation-confluence of the Mekong River and found the velocity cores located at the channel centre and strong secondary current occurring under low discharges. Le et al. (2019) reported a high-turbulent-kinetic-energy (high-TKE) zone located near the bed in their numerical simulation of flow in a natural bifurcation-confluence region. Moreover, a stagnation zone was found upstream of the confluence and back-to-back secondary current cells were detected at the confluence according to Xie et al. (2020) and Xu et al. (2022). Overall, these studies have further unraveled the flow patterns in river confluences and bifurcations.
Unfortunately, limited attention has been paid to the flow structure in confluence-bifurcation units. Parsons et al. (2007) investigated a large confluence-bifurcation unit in Rio Parana, Argentina, and no classical back-to-back secondary current cells were observed under a discharge of 12000 m3·s−1. To date, the differences in flow structure between confluence-bifurcation units and single confluences/bifurcations have remained far from clear. In addition, although the effects of discharge on flow structure have been investigated in several studies on single confluences/bifurcations, (Hua et al., 2009; Le et al., 2019; Luz et al., 2020; Xie et al., 2020; Xu et al., 2022), cases with fully submerged central bars were not considered, which is typical in braided rivers during floods. In-depth studies concerning these issues are urgently needed to gain better insight into the flow structure in confluence-bifurcation units of braided rivers.
This paper aims to (1) reveal the 3D flow structure in a confluence-bifurcation unit under different discharges and (2) elucidate the differences in the flow structure between confluence-bifurcation units and single confluence/bifurcation cases. Using the commercial computational fluid dynamics software FLOW-3D® (Version 11.2; https://www.flow3d.com; Flow Science, Inc.), fixed-bed simulations of a laboratory-scale confluence-bifurcation unit are conducted, and cases of a single confluence/bifurcation are also included for comparison. Two discharges are considered, with the central bars fully submerged or exposed respectively when the discharge is high or low. Based on the computational results, the 3D flow structure in the confluence-bifurcation unit conditions is analyzed from various aspects including free surface elevation, time-averaged flow velocity distribution, recirculation vortex structure, secondary current, and turbulent kinetic energy and dissipation rate. In particular, the flow structure in the confluence-bifurcation unit is compared with that in the single confluence/bifurcation cases to unravel the differences.h
2. Conceptual flume and computational cases
2.1. Conceptual flume
In this paper, a laboratory-scale conceptual flume is designed and used in numerical simulations. Figure 1(a–d) shows the morphological characteristics of the flume. To ensure that the conceptual flume reflects morphology features of natural braided channels, key parameters governing the flume morphology, e.g. unit length, width, and channel width-depth ratio, are determined according to studies on morphological characteristics of natural confluence-bifurcation units (Hundey & Ashmore, 2009; Ashworth, 1996; Orfeo et al., 2006; Parsons et al., 2007; Sambrook Smith et al., 2005; Kelly, 2006; Ashmore, 2013; Egozi & Ashmore, 2009; Redolfi et al., 2016; Ettema & Armstrong, 2019).
Figure 1. The sketch of the conceptual flume: (a) the original flume, (b) the central bar: (c) the sketch of cross-section C-C, (d) the sketch of cross-section D-D, (e) the modified part for the single confluence, (f) the modified part for the single bifurcation, (g) the position of different cross-sections. The red dashed boxes denote the regions of primary concern.
Figure 1. The sketch of the conceptual flume: (a) the original flume, (b) the central bar: (c) the sketch of cross-section C-C, (d) the sketch of cross-section D-D, (e) the modified part for the single confluence, (f) the modified part for the single bifurcation, (g) the position of different cross-sections. The red dashed boxes denote the regions of primary concern.
2.1.1. Length and width scales of the confluence-bifurcation unit
The length and width scales of the flume are first determined. The inner relation among the length LCB and average width B of a confluence-bifurcation unit and the average width Bi of a single branch was statistically studied by Hundey and Ashmore (2009), which indicates the following relations: 𝐿CB =(4∼5)𝐵 (1) 𝐵 =1.41𝐵𝑖 (2) In addition, Ashworth (1996) gave B = 2Bi in his experimental research on mid-bar formation downstream of a confluence, while the confluence-bifurcation unit of Rio Parana, Argentina has a relation of B≈1.71Bi (Orfeo et al., 2006; Parsons et al., 2007). Accordingly, the following relations are used in the present paper: 𝐿CB =4𝐵 (3) 𝐵 =1.88𝐵𝑖 (4) where LCB = 6 m, B = 1.5 m and Bi = 0.8 m.
2.1.2. Central bar morphology
The idealized plane pattern of central bars in braided rivers is a slightly fusiform leaf shape with a short upstream side and a long downstream side (Ashworth, 1996; Sambrook Smith et al., 2005; Kelly, 2006; Ashmore, 2013). To simplify the design, the bar is approximated as a combination of two different semi-ellipses (Figure 1(b)). The major axis Lb is two to ten times longer than the minor axis Bb according to the statistical data in Kelly’s study, and the regression equation is given as (Kelly, 2006): 𝐿𝑏=4.62𝐵0.96𝑏 (5) In this study, the bar width Bb is set as 0.8 m, whilst the lengths of downstream (LT1) and upstream sides (LT2) are 2 and 1.5 m, respectively (Figure 1(b)). Thus, the relation of Lb and Bb is given as: 𝐿𝑏=(𝐿𝑇1+𝐿𝑇2)=4.375𝐵𝑏 (6) The lengths of the inlet and outlet parts are determined as Lin = Lout = 8 m, which ensures negligible effects of boundary conditions without exceptional computational cost.
2.1.3. Width-depth ratio
Channel flow capacity can be significantly affected by cross-section shapes. For natural rivers, cross-section shapes can be generalized into three sorts based on the following width-depth curve (Redolfi et al., 2016): 𝐵=𝜓𝐻𝜑(7) Braided rivers usually have ψ = 5∼50 and φ>1, which indicates a rather wide and shallow cross-section. The central bar form should also be taken into account, so a parabolic cross-section shape is used here with ψ = 8 and φ>1 (Figure 1(c,d)).
2.1.4. Bed slope
In addition, natural braided rivers are usually located in mountainous areas and thus have a relatively large bed slope. According to flume experiments and field observations, the bed slope Sb is mostly in the range of 0.01∼0.02, and a few are below 0.01 (Ashworth, 1996; Egozi & Ashmore, 2009; Ashmore, 2013; Redolfi et al., 2016; Ettema & Armstrong, 2019). In this study, Sb takes 0.005.
2.1.5. Complete sketch of the conceptual flume
In summary, the flume is 29 m long, 2.4 m wide, and 0.6 m high. The plane coordinates (x-direction and y-direction) used in the calculation process are shown in Figure 1 (a). Note that the inlet corresponds to x = 0 m, and the centreline of the flume is located at y = 1.3 m. Besides, the thalweg elevation of the outlet is set as z = 0 m.
2.2. Computational cases
As stated before, the first aim of this paper is to reveal the flow structure in the confluence-bifurcation unit under different discharges. Therefore, two basic cases are set first: (1) case 1a under a low discharge (0.05 m3·s−1) with exposed central bars and (2) case 2a under a high discharge (0.30 m3·s−1) with fully submerged central bars. A total of 22 cross-sections are identified to examine the results (Figure 1(g)).
Further, cases of a single confluence/bifurcation are generated by splitting the original confluence-bifurcation unit into two parts. Part 1 only includes the upstream central bar and focuses on the flow convergence downstream of CS04 (Figure 1(e)), while Part 2 only includes the downstream central bar and focuses on the flow divergence upstream of CS19 (Figure 1(f)). Notably, the numbers of corresponding cross-sections in the original flume are reserved to facilitate comparison. The outlet section of the single confluence as well as the inlet section of the single bifurcation is extended to make the total length equivalent to the original flume (29 m). Also, two discharge conditions (0.05 and 0.30 m3·s−1), which correspond to exposed and fully submerged central bars, are considered for the single confluence/bifurcation. In total, six computational cases are conducted, as listed in Table 1. As the conceptual flume is designed to be symmetrical about the centreline, the momentum flux ratio (Mr) of the two branches should be 1 in all six cases. This is confirmed by further examining the computational results.
Case
Configuration
Qin (m3·s−1)
Zout (m)
Mr
Condition of bars
1a
CBU
0.05
0.15
1
Exposed
1b
SC
0.05
0.15
1
Exposed
1c
SB
0.05
0.15
1
Exposed
2a
CBU
0.30
0.34
1
Submerged
2b
SC
0.30
0.34
1
Submerged
2c
SB
0.30
0.34
1
Submerged
Table 1. Computational cases with inlet and outlet boundary conditions.
3. Numerical method
In this section, the 3D Large Eddy Simulation (LES) model integrated in the FLOW-3D® (Version 11.2; https://www.flow3d.com; Flow Science, Inc.) software platform is introduced, including governing equations and boundary conditions. Information on computational meshes with mesh independence test can be found in the Supplementary material.
3.1. Governing equations
The LES model was applied in the present paper to simulate flow in the laboratory-scale confluence-bifurcation unit. The LES model has been proven to be effective in simulating turbulent flow in river confluences and bifurcations (Constantinescu et al., 2011; Le et al., 2019). The basic idea of the LES model is that one should directly compute all turbulent flow structures that can be resolved by the computational meshes and only approximate those features that are too small to be resolved (Smagorinsky, 1963). Therefore, a filtering operation is applied to the original Navier-Stokes (NS) equations for incompressible fluids to distinguish the large-scale eddies and small-scale eddies (Liu et al., 2018). The filtered NS equations are then generated, which can be expressed in the form of a Cartesian tensor as (Liu, 2012):
(10) where ¯𝑢𝑖 is the resolved velocity component in the i – direction (i goes from 1 to 3, denoting the x-, y – and z-directions, respectively); t is the flow time; ρ is the density of the fluid; ¯𝑝 is the pressure; ν is the kinematic viscosity; τij is the sub-grid scale (SGS) stress; ¯𝐺𝑖 is the body acceleration. In FLOW–3D®, the full NS equations are discretized and solved using the finite-volume/finite-difference method (Bombardelli et al., 2011; Lu et al., 2023).
Due to the filtering process, the velocity can be divided into a resolved part (¯𝑢(𝑥,𝑡)) and an approximate part (𝑢′(𝑥,𝑡)) which is also known as the SGS part (Liu, 2012). To achieve model closure, the standard Smagorinsky SGS stress model is introduced here (Smagorinsky, 1963): 𝜏ij−13𝜏kk𝛿ij=−2𝜈SGS¯𝑆ij(11) where νSGS is the SGS turbulent viscosity, and ¯𝑆ij is the resolved rate-of-strain tensor for the resolved scale defined by (Smagorinsky, 1963): ¯𝑆ij=12(∂¯𝑢𝑖∂𝑥𝑗+∂¯𝑢𝑗∂𝑥𝑖)(12) In the standard Smagorinsky SGS stress model, the eddy viscosity is modelled by (Smagorinsky, 1963): 𝜈SGS=(𝐶𝑠¯𝛥)2∣¯𝑆∣,∣¯𝑆∣=√2¯𝑆ij¯𝑆ij(13) ¯𝛥=(ΔxΔyΔz)1/3(14) where Cs is the Smagorinsky constant, Δx, Δy, and Δz are mesh scales. In FLOW–3D®, Cs is between 0.1 to 0.2 (Smagorinsky, 1963). One of the key problems in simulating 3D open channel flow is the calculation of free surface. FLOW–3D® uses the Volume of Fluid (VOF) method (Hirt & Nichols, 1981) to track the change of free surface. The VOF method introduces a fluid phase fraction function f to characterize the proportion of a certain fluid in each mesh cell. In that case, the surface position can be precisely located if the mesh cell is fine enough. To monitor the change of f with time and space, the following convection equation is added:
For open channel flow, only two kinds of fluids are involved: water and air. If f is the fraction of water, the state of the fluid in each mesh cell can be defined as:
In FLOW–3D®, the interface between water and air is assumed to be shear-free, which means that the drag force on the water from the air is negligible. Moreover, in most cases, the details of the gas motion are not crucial for the heavier water motion so the computational processes will be more efficient.
3.2. Boundary conditions
Six boundary conditions need to be preset in the 3D numerical simulation process. Discharge boundary conditions are used for the inlet of the flume, where the free surface elevation is automatically calculated based on the free surface elevation boundary conditions set for the outlet. The specific information on the inlet and outlet boundary conditions for all computational cases is shown in Table 1. Moreover, because the free surface moves temporally, the free surface boundary conditions are just set as no shear stress and having a normal pressure, and the position of the free surface will be automatically adjusted over time by the VOF method in FLOW–3D®. Furthermore, the bed and two side walls are all set to be no-slip for fixed bed conditions, and a standard wall function is employed at the wall boundaries for wall treatment.
The inlet turbulent boundary conditions also need to be considered. They are set by default here. The turbulent velocity fluctuations V’ are assumed to be 10% of the mean flow velocity with the turbulent kinetic energy (TKE) (per unit mass) equaling 0.5V’2. The maximum turbulent mixing length is assumed to be 7% of the minimum computational domain scale, and the turbulent dissipation rate is evaluated automatically from the TKE.
4. Results and discussion
4.1. Flow structure in the confluence-bifurcation unit
4.1.1. Free surface elevation
Figure 2 shows the free surface elevation at five different longitudinal profiles (i.e. α = 0.2, 0.4, 0.5, 0.6, 0.8) for cases 1a and 2a. The parameter α was defined as follows:𝛼=𝑠𝐵(17) where s is the transverse distance between a certain profile and the left boundary of the flume. In general, the longitudinal change of free surface in the two cases is very similar despite different discharge levels. The free surface elevation decreases as the channel narrows from the upstream bifurcation to the front of the confluence-bifurcation unit. On the contrary, when the flow diverges again at the end of the confluence-bifurcation unit, the free surface elevation increases with channel widening. However, whether the fall or rise of free surface elevation in case 1a is much sharper than that in case 2a, especially at profiles with α = 0.2 and 0.8 (Figure 2(a)), which indicates there may be distinct flow states between the two cases. To further illustrate this finding, the Froude number Fr at different cross-sections (CS08∼CS15) is examined. In case 2a, the flow remains subcritical within the confluence-bifurcation unit. By contrast, in case 1a, a local supercritical flow is observed near the side banks of CS09 (i.e. α = 0.2 and 0.8), with Fr being about 1.2. This local supercritical flow can lead to a hydraulic drop followed by a hydraulic jump, which accounts for the sharp change of the free surface. The foregoing reveals that when central bars are exposed under relatively low discharge, supercritical flow is more likely to occur near the side banks of the confluence junction due to flow convergence.
Figure 2. Five time-averaged free surface elevation profiles in the confluence-bifurcation unit, in which α denotes the lateral position of the certain profile. Note that the black dashed line denotes the position of CS09, where Fr is about 1.2 near the side banks (α = 0.2 and 0.8) in case 1a. Z’ = z/h2, X’ = x/B, h2 is the maximum flow depth at the outlet boundary of cases 2a, 2b and 2c, h2 = 0.34 m.
Moreover, in both cases 1a and 2a, the free surface is higher at the channel centre than near the side banks, whether at the front or the end of the confluence-bifurcation unit. Thus, lateral free surface slopes from the centre to the side banks are generated. For example, the lateral free surface slopes at CS09 are 0.022 and 0.016 respectively for cases 1a and 2a. These lateral slopes can lead to lateral pressure gradient force whose direction is from the channel centreline to the side banks. Notably, the lateral surface slope in case 1a is steeper than that in case 2a, which may also result from the effect of the supercritical flow.
4.1.2. Time-averaged streamwise flow velocity
Figure 3. Time-averaged flow velocity distribution at three different slices over z-direction in the confluence-bifurcation unit: (a)∼(c) case 1a, (d)∼(f) case 2a. The flow direction is from the left to the right. StZ = Stagnation Zones, MiL = Mixing Layer. X’ = x/B, Y’ = y/B, Ui’ = Ui/Uti, Ui denotes the time-averaged streamwise flow velocity in case series i (i = 1,2), Uti denotes the cross-section-averaged streamwise flow velocity in case series i, Ut1 = 0.385 m/s, for case 2a Ut2 = 0.714 m/s.Figure 4. Time-averaged flow velocity contours at eight different cross-sections in the confluence-bifurcation unit: (a) case 1a, (b) case 2a.
Besides the shared features described above, some differences between the two cases are also identified. First, flow stagnation zones at the upstream bar tail are found exclusively in case 1a as the central bars are exposed (Figure 3 (a–c)). Second, in case 1a the mixing layer is obvious in both the lower or upper flows (Figure 3 (a–c)), while in case 2a the mixing layer can be inconspicuous in the upper flow (Figure 3 (f)). Third, in case 1a, two high-velocity cores gradually transform into one single core downstream of the confluence [Figure 4 (a), CS08∼CS11] and are divided into two cores again at the downstream bar head [Figure 4 (a), CS15]. By contrast, in case 2a, the two cores merge much more rapidly [Figure 4 (a), CS08∼CS09], and no obvious reseparation of the merged core is found at the downstream bar head (Figure 3 (d–f)). The latter two differences between cases 1a and 2a indicate that the flow convergence and divergence are relatively weak when the central bars are fully submerged. It is noticed that when the central bars are exposed, the flow in branches needs to steer around the central bar, which can cause a large angle between the two flow directions at the confluence, and thus relatively strong flow convergence and divergence may occur. By contrast, when the central bars are fully submerged, the flow behavior resembles that of a straight channel, with flow predominantly moving straight along the main axis of the central bars. Therefore, a small angle between two tributary flow forms, and thus flow convergence and divergence are relatively mild.
4.1.3. Recirculation vortex
A recirculation vortex with a vertical axis is a typical structure usually found where flow steers sharply, and is generated from flow separation (Lu et al., 2023). This vortex structure is found in the confluence-bifurcation unit in the present study, marking several significant flow separation zones. Figure 5 shows the recirculation vortex structure at the bifurcation junction of the confluence-bifurcation unit. In both cases 1a and 2a, two recirculation vortices BV1 and BV2 are found at the bifurcation junction corner. Moreover, BV1 and BV2 seem well-established near the bed but tend to transform into premature ones in the upper flow, and there is also a tendency for the cores of BV1 and BV2 to shift downstream as they transition from the lower to the upper flow (Figure 5(a–c,d–f)). This finding indicates that flow separation zones exist at the bifurcation junction corner, and the vortex structure is similar in the separation zones under low and high discharges. These flow separation zones are generated due to the inertia effect as flow suddenly diverges and steers towards the curved side banks of the channel (Xie et al., 2020). Notably, two additional vortices BV3 and BV4 are found at both sides of the downstream bar in case 1a (Figure 5(a–c)), but no such vortices exist in case 2a. This difference shows that flow separation zones at both sides of the downstream bar are hard to form when the bars are completely submerged under the high discharge.
Figure 5. Recirculation vortices at the bifurcation junction (streamline view at three different slices over z-direction): (a)∼(c) case 1a, (d)∼(f) case 2a. The red solid line marked out the position of these vortices (BV1∼BV4).
Similarly, Figure 6 shows the recirculation vortex structure at the confluence junction of the confluence-bifurcation unit. No noteworthy similarities but a key difference between the two cases are observed at this site. Two vortices CV1 and CV2 are found downstream of the confluence junction corner in case 1a (Figure 6(c)), which mark two separation zones. Conversely, no such separation zones are found in case 2a. In fact, separation zones were reported at similar sites under relatively low discharges in some previous studies (Ashmore et al., 1992, Luz et al., 2020, Sukhodolov & Sukhodolova, 2019; Xie et al., 2020). Nevertheless, the flow separation zones at the confluence corner are very restricted in the present study (Figure 6(c)). Ashmore et al. (1992) also reported that no, or very restricted flow separation zones occur downstream of natural river confluence corners, primarily because of the relatively slow change in bank orientation compared with the sharp corners of laboratory confluences where separation is pronounced (Best & Reid, 1984; Best, 1988). In the present study, the bank orientation also changes slowly, which may explain why flow separation zones are inconspicuous at the confluence corner.
Figure 6. Recirculation vortices at the confluence junction (streamline view at three different slices over z-direction): (a)∼(c) case 1a, (d)∼(f) case 2a. The red solid line marked out the position of these vortices (CV1 & CV2).
The differences in the distribution of recirculation vortices discussed above may be mainly attributed to the difference in the angle between the tributary flows under different discharges. Some previous studies have reported that the confluence/bifurcation angle can significantly influence the flow structure at confluences/bifurcations (Best & Roy, 1991; Ashmore et al., 1992; Miori et al., 2012). Although the confluence/bifurcation angle is fixed due to the determined central bar shape in the present study, the angle between two tributary flows is affected by the varying discharge. When the central bars are exposed under the low discharge, the flow is characterized by a more pronounced curvature of the streamlines, and a large angle between the two tributary flows is noted (Figure 6(b)), causing strong flow convergence and divergence. By contrast, a small angle forms as the central bars are submerged, thereby leading to relatively weak flow convergence/divergence (Figure 6(e)). Overall, the differences mentioned above can be attributed to the differences in the intensity of flow convergence and divergence under different discharges.
It should be noted that some previous studies (Constantinescu et al., 2011; Sukhodolov & Sukhodolova, 2019) presented that there is a wake mode in the mixing layer of two streams at the confluence junction. The wake mode means that in the mixing layer, multiple streamwise coherent vortices moving downstream will form, which is similar to the flow structure around a bluffing body (Constantinescu et al., 2011). However, no such structure has been found within the confluence-bifurcation unit in this study. According to the numerical simulations of Constantinescu et al. (2011), a wake mode was found at a river confluence with a concordant bed and a momentum flux ratio of about 1. The confluence has a much larger angle (∼60°) between the two streams when compared to the confluence junction of the confluence-bifurcation unit in the present study where the angle is about 25°. As flow mechanics at river confluences may include several dominant mechanisms depending on confluence morphology, momentum ratio, the angle between the tributaries and the main channel, and other factors (Constantinescu et al., 2011), the relatively small confluence angle in the present study may explain why the wake mode is absent. The possible effects of the confluence/bifurcation angle are reserved for future study. Additionally, flow separation can lead to reduced local sediment transport capacity, thus causing considerable sediment deposition under natural conditions. Hence, the bank may migrate towards the inner side of the channel at the positions of CV1, CV2, BV1, and BV2, while the bar may expand laterally at the positions of BV3 and BV4.
4.1.4. Secondary current
Secondary current is the flow perpendicular to the mainstream axis (Thorne et al., 1985) and can be categorized into two primary types based on its origin: (1) Secondary current generated by the interaction between centrifugal force and pressure gradient force; (2) Secondary current resulting from turbulence heterogeneity and anisotropy (Lane et al., 2000). There are some widely recognized definitions of secondary current strength (SCS) (Lane et al., 2000). In this paper, the secondary current cells are identified by visible vortex with a streamwise axis, and the definition of SCS proposed by Shukry (1950) is used:
where ux, uy, and uz are flow velocities in x, y, and z directions and ux represents the mainstream flow velocity.
Figure 7 presents contour plots of SCS and the secondary current structure at key cross-sections of the study area. When the central bars are exposed, at the upstream bar tail (CS08), intense transverse flow occurs with flow converging to the centreline, but no secondary current cell is formed (Figure 7(a)). This is consistent with the findings of Hackney et al. (2018). At the confluence junction (CS09), transverse flow still plays a major role in the secondary current structure, with flow converging to the centreline at the surface and diverging to side banks near the bed (Figure 7(b)). Moreover, ‘back-to-back’ helical cells, which are two vortices rotating reversely, tend to generate at CS09 with their cores located near the side banks (Figure 7(b)) (Mosley, 1976; Ashmore, 1982; Ashmore et al., 1992), yet their forms are rather premature. As the flow goes downstream, the cores of the helical cells gradually rise to the upper flow and approach towards the centreline, and the helical cells become well-established (Figure 7(c–e)). When the flow diverges again at the downstream bar head (CS15), the helical cells attenuate rapidly, and the secondary current structure is once again characterized predominantly by transverse flow (Figure 7(f)).
Figure 7. Distribution of secondary current strength and secondary current cells at six different cross-sections: (a)∼(f) case 1a, (g)∼(l) case 2a. The secondary current cells are identified by visible lateral vortices (streamline view). The zero distance of each cross-section is located on the right bank.
When the central bars are fully submerged under the high discharge, the secondary current structure at the upstream bar tail and the confluence junction exhibits a resemblance to that under the low discharge (Figure 7(g,h)). However, at CS09, two pairs of cells with different scales tend to form under the high discharge (Figure 7(h)). The large and premature helical cells are similar to those under the low discharge, whereas the small helical cells are located near side banks possibly due to wall effects. As the flow moves downstream, the large helical cells tend to diminish rapidly and merge with the small ones near both side walls (Figure 7(i–k)). Moreover, the secondary current structure is once again characterized predominantly by transverse flow at CS14 under the high discharge, which occurs earlier than that under the low discharge (Figure 7(k)). At the downstream bar head, transverse flow still takes a dominant place, while the helical cells seem to become premature with increased scale (Figure 7(l)).
In general, in both cases 1a and 2a, the lateral distribution of SCS at all cross-sections is symmetrical about the channel centreline, where SCS is relatively small. A relatively high SCS is detected at both the upstream bar tail and the downstream bar head due to the effects of centrifugal force caused by flow steering. SCS decreases rapidly from the upstream bar tail (CS08) to the entrance of the downstream bifurcation junction (CS14), followed by a sudden increase at the downstream bar head (CS15) (Figure 7 (a–e, g–k)). However, the distribution of high-SCS zones is different between the two discharges. Under the low discharge, high-SCS zones appear along the bottom near the centerline and at the free surface on both sides of the centreline. Although similar high-SCS zones are found along the bottom near the centerline under the high discharge, the high-SCS zones are not found at the free surface. Furthermore, it is noticed that more obvious high-SCS zones appear under the low discharge compared with the high discharge, especially at CS09. This may be attributed to the differences in the intensity of flow convergence and divergence under different submerging conditions of the central bars. When the central bars are exposed, flow convergence and divergence are strong and sharp flow steering occurs, thereby causing large SCS. By contrast, when the central bars are fully submerged, flow convergence and divergence are relatively weak, and thus small SCS is observed.
4.1.5. Turbulent characteristics
Turbulent characteristics reflect the performance of energy and momentum transfer activities in flow (Sukhodolov et al., 2017). Comprehensive analysis of turbulent characteristics is crucial as they greatly impact the incipient motion, settling behavior, diffusion pattern, and transport process of sediment. Here, the TKE and turbulent dissipation rate (TDR) of flow in the confluence-bifurcation unit are analyzed.
Figure 8 shows the distribution of TKE on various cross-sections in cases 1a and 2a. In the same way, Figure 10 shows the distribution of TDR. The values of TKE and TDR are nondimensionalized with mid-values of TKE = 0.005 m2·s−2 and TDR = 0.007 m3·s−2. In both cases 1a and 2a, the distributions of TKE and TDR show symmetrical patterns concerning the channel centreline. High-TKE and high-TDR zones exhibit a belt distribution near the channel bottom (McLelland et al., 1999; Ashworth, 1996; Constantinescu et al., 2011), indicating that turbulence primarily originates at the channel bottom due to the influence of bed shear stress. A sudden increase of TKE (Weber et al., 2001) and TDR occurs near the channel bottom at the confluence junction [Figure 8 and 9, CS08∼CS09] and from the entrance of the bifurcation junction (CS14) to the downstream bar head (CS15) (Figures 8 and 9).
Figure 8. Turbulent kinetic energy contours at eight different cross-sections in the confluence-bifurcation unit: (a) case 1a, (b) case 2a. TKE = turbulent kinetic energy. TKE’ = dimensionless value of TKE, with regard to a mid-value of TKE = 0.005 m2·s−2.Figure 9. Turbulent dissipation rate contours at eight different cross-sections in the confluence-bifurcation unit: (a) case 1a, (b) case 2a. TDR = turbulent dissipation rate. TDR’ = dimensionless value of TDR, with regard to a mid-value of TDR = 0.007 m3·s−2.Figure 10. Comparison of the distribution of time-averaged streamwise flow velocity along the flow depth at different cross-sections between the confluence-bifurcation unit and the single confluence. (a)∼(f) 1a vs. 1b, (g)∼(l) 2a vs. 2b.
Despite the common turbulent characteristics between cases 1a and 2a, additional high-TKE zones are found in the upper flow at the upstream bar tail (CS08), the confluence junction (CS09) and the downstream bar head (CS15) (Figure 8) when the central bars are fully submerged. The formation mechanism of these high-TKE zones near the water surface is more complicated, which may result from interactions of velocity gradient, secondary current structure and wall shear stress (Engel & Rhoads, 2017; Lu et al., 2023).
4.2. Comparison with single confluence/bifurcation cases
In this section, the results of a single confluence (cases 1b and 2b) and a single bifurcation (cases 1c and 2c) are compared with those of the confluence-bifurcation unit (cases 1a and 2a) under two discharges. Flow structure at CS08∼CS15 is mainly concerned below.
4.2.1. Comparison with single confluence cases
First, the patterns of time-averaged streamwise velocity, TKE and TDR within the single confluence (presented by contour plots in the supplementary materials) are assessed and then compared with those within the confluence-bifurcation unit (Figures 4, 8, and 9). It is found that distributions of these parameters are similar in the confluence-bifurcation unit and the single confluence from the upstream bar tail (CS08) to the entrance of the bifurcation junction (CS14), despite varying discharges. As the existence of the downstream central bar is the main difference between the single confluence and the confluence-bifurcation unit, this finding indicates that the downstream bar may have limited influence on the flow structure in the confluence-bifurcation unit. In other words, the flow structure in the confluence-bifurcation unit appears to be mainly shaped by the presence of the upstream bar, with its impact potentially reaching as far as the entrance of the bifurcation (CS14). Moreover, under the low discharge, the two high-velocity cores seem to merge later (at CS11) in the single confluence than in the confluence-bifurcation unit (at CS10), which indicates the convergence of two tributary flows may achieve a steady state faster in the confluence-bifurcation unit. To further elucidate the differences, results on the distribution of time-averaged streamwise velocity and TKE along the flow depth are discussed below.
4.2.1.1. Time-averaged streamwise velocity
Figure 10 shows the distribution of time-averaged streamwise flow velocity along the flow depth at different cross-sections. Note that α = 0.5 denotes the channel centreline and α = 0.7 denotes a position near the side banks. As only marginal differences are found at α = 0.3 and 0.7, only profiles at α = 0.7 are displayed for clarity.
Under the low discharge, no obvious difference in the distribution of time-averaged streamwise flow velocity is observed at the upstream bar tail (Figure 10(a)). At the confluence junction (Figure 10(b)), the velocities near the side banks (α = 0.7) are larger than those at the centre (α = 0.5) in both the confluence-bifurcation unit and the single confluence, which suggests that the two tributary flows have not sufficiently merged. The two tributary flows achieve convergence at CS11 in both the confluence-bifurcation unit and the single confluence (Figure 10(c)), with the velocity at the centre (α = 0.5) is larger than that near the side banks. Nevertheless, the velocities at the centre (α = 0.5) and near the side banks (α = 0.7) are closer to each other in the confluence-bifurcation unit than those in the single confluence, which represents less sufficient flow convergence in the confluence-bifurcation unit than in the single confluence. Therefore, it can be inferred that the convergence of two tributary flows may achieve a steady state faster in the confluence-bifurcation unit. After reaching the steady state, the velocity near the side banks (α = 0.7) is smaller in the single confluence than in the confluence-bifurcation unit despite close values at the centre (α = 0.5) (Figure 10(d,e)). This leads to a more pronounced disparity between velocities at the centre and near the side banks in the single confluence than that observed in the confluence-bifurcation unit. In other words, the high-velocity zone is more concentrated on the channel centreline in the single confluence, while the lateral distribution of flow velocity tends to be more uniform in the confluence-bifurcation unit. This may be attributed to the influence of the downstream central bar, which is further proved by comparing the velocity profiles at CS15 (Figure 10(e)).
As for the high discharge condition, from CS08 to CS14, the quantitative differences in velocity distribution between the confluence-bifurcation unit and the single confluence seem small. This indicates that the effect of morphology appears to be subdued when the central bars are fully submerged under the high discharge. It should be also noted that under both the low and high discharge, velocity profiles at the corresponding location exhibit the same shapes in the confluence-bifurcation unit and the single confluence, which indicates that the upstream confluence may dominate the flow structure in the confluence-bifurcation unit.
4.2.1.2. Secondary current
Figure 11 shows contour plots of SCS and the secondary current structure for single confluence cases. Compared with Figure 7, under both low and high discharge conditions, the distribution of SCS and the structure of helical cells in the confluence-bifurcation unit and the single confluence are very similar from CS08 to CS12 (Figure 7(a–d, g–j) and Figure 11(a–d, g–j)]. This indicates that the secondary current structure in the confluence-bifurcation unit exhibits certain consistent features when compared to those in the single confluence, thus proving that the effects of the upstream central bar may dominate the flow structure in the confluence-bifurcation unit. However, the secondary current structure at CS14 and CS15 is different between the confluence-bifurcation unit and the single confluence (Figure 7 and 11(e, f, k,l)). Under the low discharge, transverse flow is from the side banks to the centre and relatively high SCS is found near the side banks at CS14 in the single confluence, while the transverse flow is always from the centre to the side banks and SCS is relatively low at the corresponding sites in the confluence-bifurcation unit (Figure 11(e)). Under the high discharge, the helical cells near the side walls almost diminish in the single confluence, while they still exist in the confluence-bifurcation unit at CS14 (Figure 11(k)). Under both low and high discharges, the secondary current pattern at CS15 is similar to that at CS14 in the single confluence, while they are different in the confluence-bifurcation unit due to the existence of the downstream central bar. This comparison indicates that the existence of the downstream central bar can influence the upstream secondary current structure, nevertheless, the effects are fairly limited.
Figure 11. Secondary current at different cross-sections in the single confluence condition: (a)∼(f) case 1b, (g)∼(l) case 2b. The zero distance of each cross-section is located on the right bank.
4.2.1.3. Turbulent kinetic energy
Figure 12 shows TKE distribution along the flow depth at different cross-sections. Under the low discharge, in general, the maximum TKE tends to appear near the channel bottom in both the confluence-bifurcation unit and the single confluence. No obvious difference is observed at the upstream bar tail (CS08) (Figure 12(a)). Downstream this site (at CS09), the maximum TKE near the side banks (α = 0.7) is larger than that at the channel centre in the single confluence, while they are close to each other in the confluence-bifurcation unit (Figure 12(b)). This can also be attributed to the insufficient convergence of the two tributary flows. At CS11, flow convergence achieves a steady state in the confluence-bifurcation unit, while it remains insufficient in the single confluence. As flow convergence reaches a steady state at CS12, the maximum TKE in the single confluence exhibits a more concentrated distribution on the channel centre than that in the confluence-bifurcation unit (Figure 12(d)). This effect becomes more obvious downstream at CS14 (Figure 12(e)). The less-concentrated distribution of the maximum TKE in the confluence-bifurcation unit can be owing to the effects of the downstream central bar as well, which appears analogous to that mentioned in 4.2.1.1.
Figure 12. Comparison of the distribution of TKE along the flow depth at different cross-sections between the confluence-bifurcation unit and the single confluence. (a)∼(f) 1a vs. 1b, (g)∼(l) 2a vs. 2b.
Under the high discharge condition, two peaks of TKE appear in both the confluence-bifurcation unit and the single confluence (Figure 12(g–l)). Moreover, in both the confluence-bifurcation unit and the single confluence, from the upstream bar tail to the downstream bar head, the peak of TKE in the upper flow is larger at the channel centre (α = 0.5), while the peak of TKE in the lower flow is larger near the side banks (α = 0.7). However, the disparity between the TKE near the side banks and at the channel centre seems to be larger in the single confluence, while the TKE in the confluence-bifurcation unit takes a more uniform distribution. Even though, TKE profiles at the corresponding location exhibit highly similar shapes in the confluence-bifurcation unit and the single confluence, suggesting that the effects of channel morphology seem to be inhibited when the central bars are submerged under the high discharge.
4.2.2. Comparison with single bifurcation cases
Distributions of time-averaged streamwise velocity, TKE and TDR at corresponding cross-sections are also compared between the single bifurcation (see the Supplementary material) and the confluence-bifurcation unit (Figures 4, 8 and 9). Unlike the high similarity in flow characteristics exhibited between the confluence-bifurcation unit and the single confluence, significant differences are found between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation, especially at CS08∼CS14. On the one hand, the high-velocity zones are broader and asymmetrical concerning the channel centreline in the single bifurcation, with a belt-like and an approximately elliptic-like distribution respectively under the low and high discharges. By contrast, the high-velocity zone is a core that concentrates on the channel centre in the confluence-bifurcation unit. Moreover, the maximum velocity seems smaller in the single bifurcation than that in the confluence-bifurcation unit. On the other hand, the high-TKE belt near the channel bottom appears to be narrower in the single bifurcation than in the confluence-bifurcation unit, especially at CS08∼CS14 under the low discharge. Furthermore, additional high-TKE zones are found near the side walls at CS08∼CS11 in the single bifurcation, of which the scale is obviously smaller than those in the confluence-bifurcation unit. In addition, TKE at the channel centre is smaller near the free surface in the single bifurcation than that in the confluence-bifurcation unit. Nevertheless, the distributions of velocity, TKE and TDR seem to be similar in the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation at CS15. As the existence of the upstream central bar is the main difference between the single confluence and the confluence-bifurcation unit, all the above findings indicate that the upstream central bar greatly influences the flow structure in the confluence-bifurcation unit. On the other hand, the downstream central bar may have a restricted influence on the flow structure in the confluence-bifurcation unit, whose impact may be limited to a range between the entrance of the bifurcation (CS14) and the downstream bar head (CS15). To further elucidate the differences, results on the distribution of time-averaged streamwise velocity and TKE along the flow depth are discussed below.
4.2.2.1. Time-averaged streamwise velocity
Figure 13 shows the distribution of time-averaged streamwise velocity along the flow depth at different cross-sections. Under the low discharge, distinct distribution patterns of flow velocity between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation are found at CS08, CS09 and CS11, which can be attributed to the effects of upstream flow convergence (Figure 13(a–c)). However, when the flow convergence reaches a steady state in the confluence-bifurcation unit (Figure 13(d–f)), the high-velocity zone is more concentrated in the confluence-bifurcation unit than in the single bifurcation due to to the significant influence of the upstream central bar on the flow structure. The velocity profiles at the downstream bar head can be a shred of evidence as well, with the maximum velocity larger at the channel centre but smaller near the side banks in the confluence-bifurcation unit than in the single bifurcation.
Figure 13. Comparison of the distribution of time-averaged streamwise flow velocity along the flow depth at different cross-sections between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation. (a)∼(f) 1a vs. 1c, (g)∼(l) 2a vs. 2c.
Under the high discharge, the distribution of velocity seems to exhibit limited differences between the two kinds of morphology, which indicates that the effects of channel morphology may be less noticeable when the central bars are fully submerged under the high discharge. Nevertheless, the velocity in the lower flow (below a relative depth of 0.45) shows a uniform lateral distribution in the single bifurcation, as the velocity profile at the channel centreline (α = 0.5) is in line with that near the side banks (α = 0.7) (Figure 13(g–l)). However, in the confluence-bifurcation unit, different velocity distributions in the lower flow can be observed at the channel centreline (α = 0.5) and near the side banks (α = 0.7). The foregoing results indicate that when the central bars are fully submerged, the high-velocity zones are more concentrated on the channel centreline in the confluence-bifurcation unit, while the lateral distribution of flow velocity within the single bifurcation tends to be more uniform, especially near the bifurcation junction (Figure 13(j,k)). This can also be attributed to the dominant influence of the upstream central bar over the downstream central bar.
It is also noted that the flow velocity distribution along the flow depth in the confluence-bifurcation unit is of a similar pattern despite varying discharges. As a critical point, the maximum velocity appears in the upper flow. The distribution above the critical point is approximately linear whereas it appears logarithmic below. By contrast, despite the similarity observed under the low discharge, the flow velocity distribution along the flow depth within the single bifurcation exhibits a distinct pattern under the high discharge, especially near the side banks (Figure 13(e–h)). On the one hand, the critical point in the upper flow no longer corresponds to the maximum velocity. On the other hand, the velocity distribution deviates from logarithmic below the critical point, with the maximum velocity appearing at a relative depth of 0.45. Succinctly, the distribution of streamwise velocity along the flow depth may retain the same pattern regardless of discharge levels in the confluence-bifurcation unit, while it may exhibit distinct patterns under different discharge levels in the single bifurcation.
4.2.2.2. Secondary current
Figure 14 shows contour plots of SCS and the distribution of secondary current for single bifurcation cases. In general, the value of SCS near the side banks at CS08∼CS14 (Figure 14(a–d, g–j)) in the single bifurcation seems smaller than that in the confluence-bifurcation unit (Figure 7(a–d, g–j)), especially under the low discharge. SCS distribution at CS14 is similar in the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation under both low and high discharges. This difference in SCS distribution between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation indicates that the downstream bifurcation may have a restricted influence on the flow structure in the confluence-bifurcation unit. This influence is limited to a range between the entrance of the bifurcation (CS14) and the downstream bar head (CS15).
Figure 14. Secondary current at different cross-sections in the single bifurcation condition: (a)∼(f) case 1c, (g)∼(l) case 2c. The zero distance of each cross-section is located on the right bank.
In addition, the secondary current structure may also present different patterns in response to varying channel morphologies and discharge conditions. Under the low discharge condition, multiple unstable helical cells with asymmetrical distribution are formed from CS08 to CS12 in the single bifurcation (Figure 14(a–d)), while no obvious helical cells are found at CS14 and CS15 (Figure 14(d,e)). These findings are quite different from the stable and symmetrical helical cells at all cross-sections shown in the confluence-bifurcation unit (Figure 7). This difference may be attributed to the significant influence of the upstream central bar and the limited influence of the downstream central bar. Under the high discharge condition, only one pair of premature helical cells are found from CS08 to CS12 in the single bifurcation with their cores located near the side banks (Figure 14(e,f)). As the flow moves downstream, the helical cells gradually develop and become well-established (Figure 14(g,h)). These helical cells in the single bifurcation show symmetric cross-sectional distribution and a similar longitudinal development as in the confluence-bifurcation unit. However, in the confluence-bifurcation unit, two pairs of helical cells appear upstream of CS12 and CS14 and gradually fuse to one pair under the high discharge. As the ‘two-pairs’ structure in the confluence-bifurcation unit origins from the upstream confluence, the differences in the secondary current structure between the single bifurcation and the confluence-bifurcation unit under the high discharge can also be owing to the effects of the upstream central bar in excess of those of the downstream central bar.
4.2.2.3. Turbulent kinetic energy
Figure 15 shows the TKE distribution along the flow depth at different cross-sections. Under the low discharge, when the two tributary flows have not achieved sufficient convergence in the confluence-bifurcation unit, the maximum TKE is more concentrated in the single bifurcation (Figure 15(a–c)). As flow convergence achieves a steady state, more concentrated high-TKE zones appear at the channel centre within the confluence-bifurcation unit, confirming the finding that the effects of the upstream central bar reign over those of the downstream central bar in the confluence-bifurcation unit. However, things can be very complicated under the high discharge. For TKE distribution at the channel centreline, two peaks appear in the confluence-bifurcation unit with one close to the free surface and the other near the bed (Figure 15(g–l)). By contrast, only one peak near the bed is present in the single bifurcation. Therefore, a larger TKE can be found in the upper flow of the channel centreline in the confluence-bifurcation unit. For TKE distribution near the side banks, two peaks appear in both the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation at CS09∼CS14 (Figure 15(h–l)). The upper peak is larger but the lower peak is smaller within the single bifurcation than those within the confluence-bifurcation unit. These significant discordances in TKE distribution under the high discharge further prove that the effects of the upstream bar on the flow structure in the confluence-bifurcation unit are more prominent than those of the downstream central bar.
Figure 15. Comparison of the distribution of TKE along the flow depth at different cross-sections between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation. (a)∼(f) 1a vs. 1c, (g)∼(l) 2a vs. 2c.
4.2.3. Further discussion of the comparisons
The above subsections have revealed significant differences in flow structure within the confluence-bifurcation unit and the single confluence and bifurcation, which directly result from the distinct channel morphologies and vary with the discharge conditions as well. These differences are summarized and further discussed below.
The distinctive morphology of a confluence-bifurcation unit plays a pivotal role in governing streamwise flow velocity distribution, secondary current structure, and turbulent kinetic energy distribution within the channel. Generally, from the upstream bar tail (CS08) to the entrance of the bifurcation (CS14), the flow structure in the confluence-bifurcation unit is highly similar to that in the single confluence, while it exhibits great differences (as shown in 4.2.2) between the confluence-bifurcation unit and the single bifurcation. This indicates that the upstream central bar greatly influences the flow structure in the confluence-bifurcation unit, with the effects spreading to the entrance of the bifurcation. At the downstream bar head (CS15), the flow structure (e.g. the transverse flow patterns) in the confluence-bifurcation unit exhibits high similarity to that in the single bifurcation. However, these similarities do not spread to upstream cross-sections, suggesting that the influence of the downstream central bar is limited at the bifurcation junction. In a word, the effects of the upstream central bar on the flow structure in the confluence-bifurcation unit are in excess of those of the downstream central bar.
However, despite the influence of channel morphology, discharge may also have some important effects on the streamwise flow velocity distribution. On the one hand, when the central bars are exposed under the low discharge, the high-velocity zone is less concentrated in the confluence-bifurcation unit than in the single confluence, while it is more concentrated in the confluence-bifurcation unit than in the single bifurcation. On the other hand, it is noticed that when the central bars are fully submerged under the high discharge, reduced differences in flow structure between the confluence-bifurcation unit and the single confluence/bifurcation are witnessed, and thus the morphology effect seems to be subdued.
4.3. Implications
The present work unravels the flow structure in a laboratory-scale confluence-bifurcation unit and takes the first step to further investigating morphodynamics in such channel morphology. Based on the comparison with a single confluence/bifurcation, the findings provide insight into the complex 3D interactions between water flow and channel morphology. The distinct flow structure in the laboratory-scale confluence-bifurcation unit may appreciably alter sediment transport and morphological evolution, of which research is underway. As the basic morphological element of braided river planform is confluence-bifurcation units, the present work should have direct implications for flow structure in natural braided rivers. This is pivotal for the sustainable management of braided rivers which deals with water and land resources planning, eco-hydrological well-being, and infrastructure safety such as cross-river bridges and oil pipelines (Redolfi et al., 2019; Ragno et al., 2021).
Notably, braided rivers worldwide (e.g. in the Himalayas, North America, and New Zealand) have undergone increased pressures and will continue to evolve due to forces of global climate change and intensified anthropogenic activities (Caruso et al., 2017; Hicks et al., 2021; Lu et al., 2022). In particular, channel aggradation caused by increased sediment supply as well as exploitation of braidplain compromise space for flood conveyance, making the rivers prone to flooding. In this sense, an enhanced understanding of the flow structure under high discharge when central bars are fully submerged is essential for mitigating flooding hazards.
5. Conclusions
This study has numerically investigated the 3D flow structure in a laboratory-scale confluence-bifurcation unit based on the LES model integrated in the FLOW–3D® software platform. Two different discharges are considered with the central bars fully submerged or exposed respectively when the discharge is high or low. Cases of a single confluence/bifurcation are included for comparison. The key findings of this paper are as follows:
Several differences are highlighted in the comparison of the flow structure in the confluence-bifurcation unit between the two discharges. When the central bars are fully submerged under the high discharge, the mixing layer of two tributary flows is less obvious, and two high-velocity cores merge more rapidly as compared with those under the low discharge. Besides, flow separation zones are found neither at the confluence corner nor on both sides of the downstream bar when the central bars are fully submerged. Moreover, SCS seems to be smaller near the side banks under the high discharge than under the low discharge. Therefore, it is suggested that flow convergence/divergence is relatively weak in the confluence-bifurcation unit when central bars are fully submerged under the high discharge.
From the upstream bar tail to the entrance of the bifurcation, the flow structure in the confluence-bifurcation unit is highly similar to that in the single confluence, while it exhibits great differences from that in the single bifurcation. Only at the downstream bar head does the flow structure in the confluence-bifurcation unit exhibit high similarity to that in the single bifurcation. Consequently, the effects of the upstream central bar on the flow structure in the confluence-bifurcation unit reign over those of the downstream central bar.
Despite the influence of channel morphology, discharge may also have significant effects on the distribution of streamwise flow velocity. On the one hand, when the central bars are exposed under the low discharge, the high-velocity zone is less concentrated in the confluence-bifurcation unit than in the single confluence, while it is more concentrated in the confluence-bifurcation unit than in the single bifurcation. On the other hand, when the central bars are fully submerged under the high discharge, reduced differences in flow structure between the confluence-bifurcation unit and the single confluence/bifurcation are witnessed, and thus the morphology effect seems to be subdued.
It is noticed that the effects of other factors (e.g. confluence and bifurcation angles, bed discordance) on the flow structure in the confluence-bifurcation unit are not discussed here. Studies on these issues are warranted and reserved for future work.
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Fabiano I. Indicatti, Bo Cheng, Michael Rädler, Elisabeth Stammen, Klaus Dilger
ABSTRACT
To reliably compensate fuel cell stack tolerances, sealings with a layer thickness of at least 500 µm are necessary. Additionally, threads positioned at the upper region of the stencil apertures need to be integrated to print closed-loop designs under cycle times of as low as 3 seconds. All these requirements can intensify the occurrence of print defects and diminish the process stability. This paper addresses the issues of incomplete regions and air bubbles emerging during the squeegee process. It was detected that the cleanliness state of the stencil directly impacts the formation of incomplete regions by affecting venting conditions inside the aperture. Moreover, it was identified that bubbles are either transferred from the adhesive roll into the aperture or created due to interactions between the moving adhesive and stencil threads. Further, it was shown that bubbles cannot be completely eliminated using a stencil with threads but their size can remain smaller than 300 µm when printing with a new adhesive roll. Finally, distinct strategies were derived and verified experimentally to successfully print a basic sealing design. By introducing a small local gap between substrate and stencil, the entire sealing aperture was reliably filled without the need of a cleaning step.
1. Introduction
The structure of a single low temperature proton exchange membrane fuel cell (LT-PEMFC) fundamentally consists of a membrane electrode assembly (MEA) sandwiched between bipolar plates (BPPs) with sealings between these elements.[Citation1] Up to hundreds of cells can be combined into a stack to provide the required power output, which demands highly reliable manufacturing processes since a single defective cell can compromise the entire stack safety and performance.[Citation2] In light of this, the sealing is one specific component that has been receiving increased attention in the last years. Besides impeding gas and coolant leakages, the sealing is a crucial element in the overall stack concept for compensating assembly tolerances, which can reach up to 300 µm.[Citation3]
To achieve projected market volumes, stencil printing was identified as an attractive technique to meet cycle time requirements for the sealing production, which should be as low as 3 seconds.[Citation4–6] Despite that simple deposit structures achieving heights of up to 500 µm have been reported using solder pastes and conductive adhesives,[Citation7,Citation8] stencil printing is typically not adopted to apply layer thicknesses higher than 200 µm. In comparison, fuel cell sealing concepts demand a minimum layer thickness of 500 µm to safely offset the mentioned stack tolerances under compression ratios of up to 40%.[Citation9–12] Additionally, the sealings are characterized by significantly more complex contour designs to effectively seal ports, flow field and distribution channels of BPPs.
To print closed-loop designs, a so-called double-layer stencil can be adopted to apply the desired structure using a single print cycle.[Citation12–15] As shown in Figure 1, it consists of an upper layer with patterned threads that link different regions of the stencil and provide sufficient mechanical stability. These threads also support the second lower layer, which delineates the print design. This same stencil concept was previously tested using distinct configurations for the threads to print sealings for fuel cells.[Citation5,Citation6] These studies were mainly focused on investigating phenomena and print inconsistencies occurring during the separation process, such as the formation of air bubbles, filaments and excessive spreading. In contrast, print defects emerging during the squeegee process have not been thoroughly explored using this stencil concept.
Figure 1. Schematic of the stencil printing process consisting of a squeegee process (a) and a separation process (b). Perspective view of an aperture segment of a double-layer stencil made from stainless steel, based on.[Citation5,Citation6]
In this paper, a basic sealing design was used to identify relevant printing problems during the squeegee process, as shown in Figure 2. It presents approximate dimensions of 60 mm x 60 mm that should resemble the sealing design in the ports region of typical fuel cells. The squeegee direction corresponds to the indicated x-direction and the three sealing lines perpendicular to the squeegee direction were marked with the letters A, B and C for the sake of better differentiation. With this design, potential printing difficulties closer to the real application can be identified and evaluated more effectively. Based on preliminary experiments, two main print defects during the squeegee process were identified: incomplete regions and bubble formation.
Figure 2. Representative specimen of the basic sealing design with highlighted print defects (printed at 160 mm/s using condition SS–R1). The used squeegee direction corresponds to the indicated positive x-direction.
Incomplete regions are a known issue in stencil printing.[Citation16–20] Typically, small aperture dimensions and an insufficient pressure inside the print material are the main reported reasons for the emergence of this defect. In contrast, the formation of bubbles during the squeegee process is a less recognized phenomenon in stencil printing but can considerably impact the process reproducibility. In the field of screen printing, the presence of bubbles inside specimens was already reported by several studies.[Citation20–27] The mechanical agitation of the print material before the squeegee process and inherent interactions with the mesh were indicated as driving mechanisms for bubbles to appear.[Citation24–28] Yet, there is still very little consensus and a general lack of correlation with experimental data on describing how these bubbles are produced. Several computational fluid dynamics (CFD) simulations were developed to estimate the pressure distribution within the print material in front of the moving squeegee[Citation29–32] and the filling completeness of a given aperture volume,[Citation17,Citation18,Citation33,Citation34] where the latter has the additional advantage of being experimentally measurable. However, more comprehensive simulative approaches demonstrating the print material motion are still missing in the literature, which could provide valuable information to optimize the aperture filling behaviour and avoid print defects.
Based on this scenario, comprehensive print experiments were conducted to determine how print and stencil parameters influence the formation of incomplete regions and bubbles during the squeegee process. Characterisation methods using microscope images and micro-CT scans were applied to quantify and analyse these defects. Here, a stencil containing a lines design with and without threads was adopted, which allows to isolate the impact of threads in the print results. In addition, a new CFD model of the squeegee process was developed in FLOW–3D[Citation35] to visualize how these print defects emerge. The squeegee process was recorded in slow motion to analyse the adhesive roll behaviour and provide additional validation for the simulations. Based upon the combined experimental and simulation results, potential approaches to avoid these printing problems using the basic sealing design were derived and tested. Ultimately, the collected findings in this paper should enhance the understanding on decisive process and stencil parameters during the squeegee step, increasing the attractiveness of this technique for the application of sealings and adhesives in the industry.
2. Materials and methods
All preparation steps and experiments were conducted in laboratory conditions, at 23°C.
2.1. Stencil design
Two different stencils made from stainless steel (Christian Koenen GmbH, Ottobrunn, Germany) were used for the experiments. As illustrated in Figure 3, both stencils presented apertures with a 680 µm thick step and 120 µm thick threads, resulting in a stencil thickness of 800 µm. Here, a thicker stencil than the minimum layer thickness of 500 µm is required since a certain degree of spreading (height loss) of the applied material over the substrate always occurs. A very similar configuration was previously used to reliably reach the same layer thickness using several distinct adhesives as print material.[Citation6] The first stencil (a) corresponds to the one used to print the mentioned sealing design, and the second stencil (b) consists of 80 mm length lines with two different widths: 1.52 and 2.34 mm, which correspond to aperture aspect ratios (AR = width/height) of 1.90 and 2.93, respectively. A second pair of lines without threads was included in this stencil to separately examine how the addition of threads influences the print results. The line orientation relative to the squeegee direction was primarily adjusted at 0°. This considerably reduces the modelling and computational effort for the numerical simulations but still allows to capture the basic formation mechanisms of desired print defects.
Figure 3. Schematic of used stencils and detailed views of the aperture threads design.
2.2. Adhesive selection and print parameters
An ultraviolet (UV) curable acrylic was selected for all experiments, and it corresponds to adhesive B3, which was thoroughly characterized and tested previously by Indicatti et al.[Citation6] It exhibited very good printability, and its transparency facilitates the characterisation of bubbles inside the specimen. Moreover, this adhesive presented a reduced filament-stretching tendency, which avoided the formation of bubbles during the separation process.
The rheological properties of this adhesive required for the simulation model are reported in Table 1. The viscosity values were obtained with a stepped flow approach using a rheometer (MCR 500, Anton-Paar GmbH, Ostfildern, Germany) equipped with a plate-plate setup (25 mm diameter) and a 0.4 mm gap. The adhesive surface tension was measured with the Wilhelmy plate method (K100 Force Tensiometer, KRÜSS GmbH, Hamburg, Germany) using a platin-iridium Wilhelmy-plate (10 × 20 x 0.2 mm). These measurements were carried out at a constant speed of 0.01 mm/s and an immersion depth of 2 mm. An optical contact angle measurement system (DSA 10, KRÜSS GmbH, Hamburg, Germany) was used to determine the adhesive equilibrium contact angle with the stencil surface. The surface tension and contact angle measurements were conducted with adhesive B3 without fumed silica since the filled one used for the print experiments exhibited an apparent yield stress that prevented wetting and thereby reliable measurements with these methods. For additional information about this adhesive and rheological characterisations, see reference.[Citation6]
Equilibrium surface tension [mN/m]
28.6 ± 0.1
Equilibrium contact angle of the adhesive on the stencil surface (smooth untreated stainless steel) [°]
20.0 ± 1.5
Density [g/cm3]
0.970
Shear rate [1/s]
Steady-state viscosity [Pa∙s]
10
21.1
15.6
15.4
25.1
11.5
39.8
8.9
63.1
7.1
100
5.8
Table 1. Average and corresponding standard deviation of the adhesive properties incorporated into the model. The contact angle and surface tension measurements were repeated five times. The viscosity standard deviation remained below 5%, based upon three measurements.
The print experiments were performed with a commercial stencil printer (EKRA STS E5, ASYS Group, Dornstadt, Germany). Squeegee speeds of 40 and 160 mm/s were tested, and the separation speed kept unchanged at 1 mm/s to minimize the risk of print defects emerging during separation. A squeegee pressure of 0.5 N/mm was adopted to leave the stencil topside completely free of adhesive remains after the squeegee process, which is a required condition to not affect the final layer thickness. The used squeegee (RKS Carbon S HQ/30 65 Shore, RK Siebdrucktechnik GmbH, Rösrath, Germany) presented a length of 120 mm and a 4 mm chamfer (45°) at the tip. A squeegee holder of 60° was adopted, resulting in a nominal squeegee angle of 15°. This squeegee configuration was selected based on previous experiments to enhance the aperture filling and process reproducibility.
An adhesive roll was manually dispensed over the stencil using an adhesive gun to ensure comparable initial conditions. Every new adhesive roll was completely free of bubbles and its height was always between 8 and 12 mm. Large adhesive residues on the squeegee after printing were also removed when a new roll was added to prevent any further sources of bubbles. Another additional parameter evaluated was the aperture state and cleanliness of the stencil underside before printing. Considering the adhesive roll state, four different print conditions were investigated, as illustrated in Figure 4 : cleaned aperture with cleaned stencil and a new adhesive roll (CA–R1), pre-wetted aperture with cleaned stencil and a new adhesive roll (CS–R1), pre-wetted aperture with smeared stencil and a new adhesive roll (SS–R1), and pre-wetted aperture with smeared stencil and a three-times used adhesive roll (SS–R3).
Figure 4. Simplified illustration of the aperture cross section describing the four tested print conditions considering the state of the aperture, stencil underside and adhesive roll.
With exception of condition CA–R1, these correspond to relevant operation modes that have direct impact on the production cycle time and process efficiency. The cleaning procedure of the stencil was conducted manually by hand using absorbent wipes. It is important to emphasize that the illustrated smearings in Figure 4 were not considered as a print defect since these remained roughly smaller than 0.2 mm throughout the performed experiments. Moreover, the extent of smearings observed did not cause instabilities during the separation process, nor did it significantly affect print resolution due to the relatively large dimensions of the printed structures.
2.3. Specimens characterisation
All specimens were scanned using a light microscope (VHX-2000, Keyence, Osaka, Japan) with a resolution of 5.2 µm/pixel. To analyse the bubbles inside the specimens, ImageJ[Citation36,Citation37] was used for image processing and extracting the quantity and area of bubbles, as depicted in Figure 5 . Since the majority of the bubbles exhibited a circular shape, the measured bubble area was converted to an equivalent bubble diameter, which is a more convenient indicator. Frequency distribution histograms of the bubble diameter were derived from this data by combining the quantity of bubbles of three different specimens printed at identical conditions. Furthermore, micro-CT measurements (voxel-size: 10 µm) were conducted with a few representative specimens to obtain the precise position of the bubbles along the specimen height, which could not be assessed using the microscope.
Figure 5. Developed approach using ImageJ to characterize bubbles formed during the squeegee process.
3. Experimental results and discussion
3.1. Incomplete regions
The gap between stencil and substrate was measured and set to zero in order to keep the smearings at a minimum. Prominent smearings were not observed during all experiments. However, it was identified that the cleanliness state of the stencil before printing was associated with the emergence of incomplete regions, as reported in Figure 6. When the stencil was not cleaned before printing (conditions SS–R1 and SS–R3), 95.8% of the specimens exhibited incomplete regions. In contrast, only 6.3% of the specimens printed with a cleaned stencil (conditions CA–R1 and CS–R1) presented this defect. The incomplete regions were located exclusively at the line extremity that was last filled by the squeegee and appeared either as a large bubble that extends almost throughout the entire line width (Figure 7(a)) or as an empty space (Figure 7(b)).
Figure 6. Number of specimens exhibiting incomplete regions printed at 40 and 160 mm/s.Figure 7. Representative specimens with incomplete regions at the line extremity (last part to be filled by the squeegee).
The occurrence of this defect was attributed to the lack of air venting at the line extremity due to the smearings at the stencil underside. Despite being small, the smearings can act like an additional seal between the stencil and substrate that impedes air to be expelled from the aperture during the squeegee process. This deduction is supported by the fact that large air bubbles were transferred into the adhesive roll when printing with a smeared stencil whereas such bubbles were not observed when it was cleaned. Figure 8 displays this phenomenon with two image sequences from the squeegee process recorded at a frame rate of 120 fps using a cleaned (a) and a smeared stencil (b). As can be seen, both adhesive rolls are completely free of bubbles before reaching the line extremity. The gap between stencil and substrate is intended to be zero, however, it still allows air to escape when the stencil is cleaned, which most of the time is sufficient to avoid filling defects and the formation of bubbles inside the adhesive roll. This phenomenon was identified using all four print conditions and was consistently replicated using both squeegee speeds.
Figure 8. Image sequences of the squeegee process using a cleaned (a) and smeared stencil (b) to compare the formation of bubbles inside the adhesive roll when the squeegee (40 mm/s) passes through the line extremity.
The same effect was observed when printing the sealing design, where large bubbles formed inside the adhesive roll when it was passing by the T-intersections and the line C of the sealing. Here, the detection of these bubbles was correlated with the presence of incomplete regions as well. The T-intersections can be considered as a more critical part to be completely filled due to their geometry and larger volume compared to the lines. Thus, the aperture design and its orientation relative to the squeegee direction can be considered as an additional influencing parameter, which directly determine the available time for filling. For instance, a few small incomplete regions were also formed at lines A and B, as shown in Figure 2. In this case, large bubbles did not appear inside the adhesive roll when passing through these lines, and the formation of these incomplete regions can be further associated with an insufficient time for the adhesive to fill the aperture or air to be expelled from it. This is reinforced by the observation that lines A and B of sealing specimens printed at 40 mm/s exhibited a better or even complete filling of those lines. Therefore, additional approaches to provide sufficient venting and time for filling are required to reliably fill all critical regions, which will be discussed later in section 5.
Variations of the squeegee speed and aperture AR or the presence of stencil threads did not notably impact the formation of incomplete regions, see Figure 6. All specimens were printed with a nominal squeegee angle of 15°, and experiments performed with larger (30°) and shallower (5°) angles did not result in any significant improvement of the aperture filling completeness. Increasing the vertical squeegee pressure to minimize the extent of smearings at the stencil underside also did not avoid incomplete regions. Indeed, an excessive squeegee pressure (>1 N/mm) might even enhance the restriction on air flow between stencil and substrate, leading to the emergence of incomplete regions using a cleaned stencil as well. This description better indicates the ‘cleanliness state’ as the decisive parameter on the formation of the print defect.
3.2. Bubble formation
Figure 9 reports frequency distribution histograms of the bubble diameter from specimens printed at two different squeegee speeds and aperture ARs. The measured quantity of bubbles was normalized by the total considered length of three specimens (240 mm) to enhance comparability. The histograms of specimens printed without threads were included as well. Yet, the following explanations are only considered for the specimens printed with threads if not indicated.
Figure 9. Frequency histograms of the diameter of the bubbles produced during the squeegee process.
Overall, the diameter of the bubbles did not surpass 1000 µm and the majority of them remained below 300 µm. By increasing the squeegee speed from 40 to 160 mm/s, the quantity of bubbles more than doubled in average considering the four tested print conditions. When the aperture AR is increased from 1.90 to 2.93, the average quantity of bubbles increased about 44%. In all considered cases, the cleaned aperture (CA–R1) produced the smallest quantity of bubbles. The bubble formation drastically increased with a pre-wetted aperture, as represented by the profiles of the cleaned (CS–R1) and smeared stencil (SS–R1). Here, the quantity of bubbles stayed relatively constant independent of the cleanliness state of the stencil (CS–R1 or SS–R1), and the distribution of the bubble diameter maintained a similar range as well. In this case, the largest discrepancy was notable in bubbles of up to 50 µm in diameter. Specimens printed with a smeared stencil (SS–R1) presented about twice the quantity of bubbles of this size when compared to those printed with the cleaned stencil (CS–R1). When printing with the same adhesive roll for the third time (SS–R3), the quantity of bubbles kept in about the same level of specimens printed with a new adhesive roll (SS–R1). One exception here was observed using the larger aperture AR at 160 mm/s, which produced approximately 50% more bubbles with the three times used adhesive roll. In addition, SS–R3 specimens were the only ones that exhibited very large bubbles with more than 300 µm in diameter.
By combining the results from the diagrams with the recordings of the squeegee process and specimens characteristics, three main mechanisms for bubble formation were identified, as shown in Figure 10. The first mechanism corresponds to bubbles that are not created due to the stencil threads but transferred from the adhesive roll into the aperture during the squeegee process. These bubbles are in general smaller than 300 µm and they hardly interact with stencil threads due to their size. This was confirmed by the fact that lines printed with the aperture without threads still presented bubbles but in considerable smaller quantities. In this case, lines printed with a new adhesive roll did not exhibit a significant quantity of bubbles independent of the squeegee speed. However, if a new adhesive roll was not added, the quantity of bubbles increased with the number of print cycles. Figure 11 presents an adhesive roll free of air bubbles before the squeegee process (a) and the same adhesive roll after three print cycles (b). The visible bubbles in the roll correspond to the ones that can be transferred into the aperture during the squeegee process. These bubbles might be created by random local instabilities during filling, but the main sources appear to be the air entrapment due to the lack of venting at the aperture extremity, as mentioned earlier, and due to the first contact or recontact between the squeegee and the adhesive over the stencil.
Figure 10. Identified bubble formation mechanisms during the squeegee process. The shown specimen segments were printed with an aperture AR of 2.93.Figure 11. Adhesive roll over the stencil free of air bubbles before printing (a) and after three print cycles (b). In this case, the aperture with threads was used but very similar bubble characteristics inside the adhesive roll were observed when printing with the aperture without threads.
The second mechanism is very similar to the first one, with the difference that the stencil threads interact with large bubbles from the adhesive roll (shown in Figure 11(b)) when these are entering the aperture. This was deduced considering the regular position of large bubbles coinciding with the threads pitch and by comparing specimens printed with and without threads. This mechanism was responsible for producing the largest bubbles identified (>300 µm), which solely emerged inside specimens printed with threads. Thus, it is plausible to say that the interactions with the threads might increase the final air volume of bubbles coming from the adhesive roll since the characteristics of bubbles produced inside the adhesive roll were very similar independent of the threads presence. Alternatively, the threads might also locally change flow conditions, which could facilitate the transfer of larger bubbles from the adhesive roll.
Finally, the third mechanism is exclusively related to the presence of stencil threads, as these bubbles presented a very uniform pattern correlated with the threads pitch. Here, bubbles having a broad size range between 50 and 300 µm appearing near the centreline were the main type responsible for increasing the quantity of bubbles when a higher squeegee speed was used. Moreover, bubbles typically smaller than 100 µm in diameter emerged very close to the aperture walls and mostly in pairs. These are the primary contributors to the increase of the bubbles quantity when printing with a pre-wetted aperture (CS–R1 and SS–R1) instead with a cleaned aperture (CA–R1). The formation mechanisms of these two types of bubbles could not be captured experimentally but were assessed by the numerical simulations.
During the experiments it was also observed that bubbles can disappear after the separation process, as shown in Figure 12. Bubbles close to the aperture walls and threads might stay in the aperture or break due to the separation process since filaments are stretched near these regions. However, this phenomenon happened only occasionally and has a considerable smaller impact than the mechanisms previously presented. Yet, this phenomenon should be still mentioned since these bubbles might remain inside the aperture after separation and reappear in the following printed specimen. Thus, considering this and the three bubble formation mechanisms shown in Figure 10, it can be stated that all bubbles inside specimens printed with condition CA–R1 emerge due to the presence of stencil threads (Mechanism 3). Specimens produced with conditions CS–R1 and SS–R1 present bubbles that are majorly originated from Mechanism 3 since a new adhesive roll is used for these two conditions as well. Finally, specimens printed with condition SS–R3 exhibit bubbles from all mechanisms described before. It is possible to infer that all bubbles larger than 300 µm emerge due to Mechanism 2. However, excepting the small bubbles (<100 µm) close to the lateral walls exhibiting a uniform relative distance (Mechanism 3), the remaining bubbles cannot be categorized into their corresponding formation mechanism with certainty.
Figure 12. Comparison of the aperture before the separation process (left) and the final specimen (right) demonstrating how bubbles can disappear when located near the aperture walls and threads. This specimen was printed using condition SS–R1.
4. Modelling approach
This numerical study is focused on reproducing the basic formation mechanisms of incomplete regions and bubbles during the squeegee process. The simulations were performed only at a constant squeegee speed of 40 mm/s since it was already sufficient for both print defects to emerge. As previously discussed, a higher squeegee speed solely increased the quantity of bubbles but did not drastically change other characteristics of these print defects. For validation, the position and relative size of these defects were assessed alongside real specimens using microscope images and micro-CT scans. In addition, recordings of the adhesive motion during the squeegee process were compared with the simulation results to identify possible similarities. The CFD model was implemented in the commercially available software FLOW–3D,[Citation35] which applies the finite volume method (FVM) to numerically solve the conservation equations for mass and momentum. By neglecting turbulence effects and mass generation, these two equations can be described by the following expressions, respectively:
∂𝜌∂t+∇⋅(𝜌𝒖)=0 (1)
∂𝒖∂𝑡+(𝒖⋅∇)𝒖=1𝜌∇𝑝+𝜈∇2𝒖+𝒇 (2)
where 𝜌 is the adhesive density, 𝑡 is the time, ∇ is the divergence, 𝒖 is the velocity vector, and 𝑝 is the static pressure. 𝜈 corresponds to the kinematic viscosity and 𝒇 to the external body forces, such as gravitational and surface tension forces. To describe the free interface between the two fluids (adhesive and air), the volume of fluid (VOF) method is used:
∂𝛼∂t+∇⋅(𝛼𝒖)=0 (3)
The variable 𝛼 represents the proportion of the cell volume occupied by adhesive, with 𝛼=0 signifying a cell entirely filled with air and 𝛼=1 indicating a cell entirely filled with adhesive. Consequently, a partially filled cell is defined as 0<𝛼<1. At each step time, the interface between the fluids can be dynamically reconstructed based on this cell information and is iteratively recalculated considered the updated moving squeegee location. For further details about the model implementation, we refer here to the software’s user manual.[Citation38]
4.1. Model description and assumptions
The same squeegee and threads dimensions from the experiments were incorporated into the model. To reduce computational effort, the aperture with 2.34 mm width (AR = 2.93) was modelled using an axisymmetric geometry, and only a line segment with 9.96 mm length was considered, as shown in Figure 13. A 3D model was adopted since a 2D model is not able to capture the adhesive flow perpendicular to the squeegee direction, which is a decisive phenomenon inside the aperture during the filling process. In order to investigate the impact of venting on the formation of incomplete regions and bubbles, two different simulation cases were established. In the first case, a 50 µm gap between stencil and substrate was integrated to allow air to escape from the aperture during filling. This should be equivalent to condition CA–R1 tested experimentally. In the second case, the model did not include a gap and should correspond to condition SS–R1. Here, it is important to note that the simulation model did not contain pre-wetted aperture walls or threads, which has to be considered when comparing it with experimental results.
Figure 13. Model overview with relevant dimensions and mesh details.
The following assumptions have been further considered for the model:
The simulation domain contains only two phases (adhesive and air) with constant volumes, where the adhesive motion is simulated as an incompressible and laminar fluid flow.
The stencil and squeegee are modelled as rigid bodies and exhibit no-slip boundary conditions. A horizontal translational speed is given to the squeegee to simulate the filling process, and the stencil remains stationary. There is no gap between the squeegee tip and the stencil.
The shear thinning viscosity of the adhesive was defined in a tabular form between the shear rates of 10 and 100 s−1, see Table 1.
The measured adhesive surface tension and its equilibrium contact angle with the stencil surface were included in the material model. The same equilibrium contact angle was adopted for the squeegee surface in the simulation.
The entire simulation domain was meshed with regular block shaped cells adopting a commonly used meshing strategy, where the cells exhibit reducing dimensions towards the aperture region and remain unchanged throughout the entire simulation time, as shown in Figure 12. To minimize repeated calculations, the squeegee process was modelled using a two-step approach. In the first step, the adhesive over the stencil rolls for about 25 mm up to near the aperture, reproducing the initial conditions from the experiments. The rolling motion of the adhesive reduces the viscosity due its shear thinning properties, which can impact the filling behaviour. This step was identical in both simulation cases, and the adhesive roll remained free of air bubbles. A coarser mesh with cell sides of up to 750 µm was applied for this step resulting in a simulation domain with about 1.8 million cells. In the second step, the adhesive starts entering the aperture, which corresponds to the simulation stage of main interest. Inside the aperture, the cells exhibited equal sides of 40 µm, which was adopted as a balance between computational time and accuracy. Using this mesh approach, the second domain contained about 3 million cells. The time step was automatically adjusted and ranged from 1 × 103 to 1 × 104 s during the first step while in the second one it stayed between 1 × 10−4 and 1 × 10−5 s.
4.2. Simulation results and validation
Figure 14 shows two simultaneous views from the symmetry plane and aperture bottom over the simulation time during the aperture filling with (a) and without (b) a gap between stencil and substrate. As can be seen, the adhesive is able to completely fill the aperture when a gap for venting is available. When the gap is removed, the right aperture extremity remains unfilled due to the enclosed volume formed between substrate, aperture walls and adhesive (t = 1.44 s). In this case, the formation of an air bubble inside the adhesive roll (t = 1.53 s) was captured by the simulation as well, agreeing with the experiment results presented in Figure 8(b). Another important phenomenon observed in the experiments and replicated by the model was the adhesive infiltrating the gap between the stencil and substrate, resulting in the formation of smearings that remained smaller than 0.15 mm in the simulation.
Figure 14. Simultaneous views (∆t = 0.09 s) from the symmetry plane and aperture bottom of the simulated squeegee process with (a) and without (b) a gap between stencil and substrate.
The simulations were also able to reproduce the formation of bubbles due to the presence of threads, as previously described by the third mechanism shown in Figure 10 . In the simulation case without a gap, bubbles with size ranging between 50 and 100 µm formed at the aperture walls and substrate surface with their relative distance coinciding with the threads pitch. When entering the aperture, the adhesive front is split by the threads into two smaller fronts that entrap air when reencountering at the substrate surface (t = 1.35 s). As the squeegee advances, the air is pushed towards the lateral walls but remains inside the aperture due to lack of venting. From micro-CT scans, it was possible to verify that these bubbles are touching the substrate surface as well, see Figure 15(b) . Thus, these simulation results correlate very well with real specimens printed using condition SS–R1. Here is important to stress that the bubbles in the simulation are directly touching the aperture walls and would disappear in a subsequent separation process. In the real specimens, these bubbles are not contacting the aperture walls before separation, as shown in Figure 12 . This difference can be explained by the fact that the aperture in the simulation is not pre-wetted with adhesive before being filled, which differs from real SS–R1 conditions. Hence, the formation of these bubbles near the aperture walls results from the interplay between the incoming adhesive pushed by the squeegee and the adhesive that is pre-wetting the aperture walls. For comparison, these bubbles near the aperture walls did not appear when venting was available in the simulation, which also correlates with real specimens printed with CA–R1 conditions.
Figure 15. Qualitative comparison of representative specimens (scanned with microscope and micro-CT) and corresponding simulation exhibiting the final state of the aperture after the squeegee process with (a) and without (b) a venting gap. Bubbles produced due to the presence of threads (Mechanism 3) are visible in both experimental and simulation results, as indicated by the arrows. Two additional views (perspective and symmetry plane showing mesh cell size) of the two last threads (aperture extremity) from the simulated cases were included with the adhesive showing transparent properties to better visualize the generated bubbles.
Bubbles along the aperture centreline were formed in both simulation cases as well, see Figure 15. These bubbles are located close to or on the threads and exhibited sizes in the range of 100 to 200 µm, which fairly correlates with the experimental results. In the model, these bubbles only remained at the two last threads of the aperture. However, it is possible to observe bubbles forming around the other threads during filling (t = 1.44 s) but are broken after the squeegee tip passes through them (t = 1.62 s). In the experiments, these bubbles were visible all along the line length using conditions CA–R1 and SS–R1. Hence, the formation of these bubbles is unaffected by whether the threads are pre-wetted with adhesive or not. This discrepancy can be related to the apparent higher difficulty for the bubbles to detach from the threads in the model, which might be associated with insufficient small cell elements or simplifications in the material model.
To better understand this behaviour, Figure 16 presents the resulting adhesive velocity during the aperture filling for the case with a venting gap. The bubbles around the threads are formed approximately 4 to 6 mm in front of the squeegee tip (t = 1.46 s) and remain attached up until the squeegee tip reaches them (t = 1.55 s). The generated adhesive flow around the bubbles is not sufficient to release these from the threads. About 1 mm in front of the squeegee tip, a region with practically zero velocity is formed due to the flow direction change inside the aperture (t = 1.46 s). Immediately below the squeegee tip, the adhesive flow follows the squeegee direction but is gradually reorientated towards the substrate surface up until reaching the opposite direction of the squeegee. This reorientation leads to the formation of a backflow behind the squeegee tip, which causes a local overfilling of the aperture and contributes to break the bubbles around the threads (t = 1.55 s). When approaching the aperture extremity, the backflow region is affected by the aperture wall, which can explain why these bubbles only formed near the last two threads in the simulation.
Figure 16. Detailed symmetry plane view (∆t = 0.03 s) showing the resulting adhesive velocity for the simulation case with a venting gap between the stencil and substrate. The velocity vectors and fields are represented for a stationary observer fixed on the stencil.
This backflow was also observed experimentally but not in the same intensity as in the simulations. This difference can be related to the reduced viscosity range adopted and calibrated for the model, which used the viscosity value at 10 s−1 for lower shear rates. In addition, the neglected thixotropic properties of the adhesive might also have an impact on this response. Simulations using a larger range for the shear thinning viscosity of up to 0.1 and 1 s−1 were carried out but the higher viscosity avoided the reliable filling of the aperture, preventing any assessment of bubble formation during this step. Thus, the model is sensitive to changes in the viscosity range and should be recalibrated when, for instance, the squeegee speed is considerably increased. Additional simulation cases were not conducted since the formation of incomplete regions and bubbles was already detected and an appropriate investigation of the mentioned models deviations would go beyond the scope of this paper.
5. Sealing design with optimized print conditions
In this section, new strategies based on the presented experimental and numerical results were assessed to enhance the print conditions of the sealing design. Primary focus was placed on minimizing the process cycle time and on reducing print defects. The exhibited findings indicate that bubbles cannot be completely eliminated when using a stencil with threads. However, when using a new adhesive roll, the bubble diameter generally did not surpass 300 µm independent of the squeegee speed. Therefore, for every new specimen, a new adhesive roll was used. Despite producing more bubbles, the higher squeegee speed of 160 mm/s was favoured since these marginally impacted the process reliability. Yet, it should be emphasized that the influence of such bubbles on other sealing characteristics still needs to be quantified experimentally. For instance, previous studies have shown that voids inside composite and polymeric materials can notably diminish gas permeability, which on the other hand might be also compensated by increasing the sealing width or altering material properties.[Citation39–43] Hence, systematic investigations should be conducted in the future to assess the real performance of sealings printed with stencil printing and determine how process parameters can be actively adjusted to control gas permeability.
It is possible to reduce the number of stencil threads and consequently the quantity of bubbles. However, the mechanical stability of the stencil must be re-evaluated when altering the threads design. In this case, the stencil was not changed but the orientation of the sealing design relative to the squeegee direction was rotated by 20°. This angle was selected based on previous experiments to shift the position of incomplete regions to the sealing edges highlighted in Figure 17. Yet, solely adjusting the sealing orientation was not sufficient to prevent all filling defects, which can be considered the major cause for print inconsistencies. For this reason, four different approaches were investigated to achieve a completely filled sealing, as reported in Table 2. Here, only approaches using the least amount of cleaning were considered since adding a cleaning step before printing every single specimen can substantially increase cycle time and production costs. Thus, all approaches were conducted using a pre-wetted aperture with a smeared stencil (SS–R1 condition), and three specimens were printed in sequence to confirm the observations. It is also important to note that, despite rotating the sealing design at 20° or adding a second squeegee stroke, the observed quantity and size of bubbles did not notably change compared to sealings printed at 0° with a single squeegee stroke. Thereby, further bubble characterisations were not conducted to analyse the influence of these parameters.
Figure 17. Illustration of the rotated stencil with the sealing design and indication of regions exhibiting filling problems.
Approach description
Snap-off distance [mm]
Formation of incomplete regions
(a) Single squeegee stroke with snap-off distance
0.2
Yes
(b) Double squeegee stroke
0
Yes
(c) Double squeegee stroke with snap-off distance
0.2
Yes
(d) Single squeegee stroke with local tape pieces (0.2 mm)
0.2
No
Table 2. Overview of evaluated approaches to eliminate incomplete regions in the sealing design.
The first approach was based on introducing a gap of 0.2 mm between stencil and substrate, also sometimes referred as snap-off distance.[Citation44,Citation45] It was expected that this gap could provide sufficient venting to fill the aperture entirely. However, no significant improvement in avoiding incomplete regions was observed compared to sealings printed without a gap, see Figure 18(a) . Here, the squeegee vertical pressure closes the gap when it advances towards the aperture, and the smearings at the stencil underside act, as previously described, as an additional seal that inhibit air being expelled through it. Additional tests including the cleaning of the stencil enhanced the filling completeness of the T-intersection, but the last sealing edge (at line C) still remained incomplete.
Figure 18. Representative specimens printed with four different approaches to avoid the formation of incomplete regions: (a) single squeegee stroke with snap-off distance, (b) double squeegee stroke, (c) double squeegee stroke with snap-off distance, and (d) single squeegee stroke with local tape pieces.
The second and third approaches relied on using two squeegee strokes moving forwards and backwards. The idea here was that a second squeegee stroke could eliminate the incomplete regions by pushing adhesive from the opposite direction. However, this approach was insufficient to completely prevent this print defect as well. Adding a gap of 0.2 mm between stencil and substrate also did not improve the filling completeness. Instead of an incomplete filling, large bubbles usually larger than 1000 µm formed at these regions, see cases (b) and (c) in Figure 18. The main disadvantage of this approach is that it requires at least twice the time for the squeegee process. Yet, an additional squeegee stroke can be considered to have a smaller impact on production efficiency compared to introducing a cleaning step before every single specimen.
For the fourth approach, local gaps of about 0.2 mm height were introduced between the stencil and substrate by adding a small piece of adhesive tape near the edges with filling problems. The main difference to the first approach is that the gap created by the piece of tape does not close due to the squeegee vertical pressure or due to smearings. Thus, a small venting channel is maintained during the squeegee process that allows air to escape the aperture at those edges, ensuring the complete filling of the entire sealing, see Figure 18(d) . The use of a tape piece was solely a simple method to prove the effectiveness of a local gap and more sophisticated approaches can be used, such as integrating a local elevation or channel on the substrate or stencil.[Citation46–48]
6. Conclusions
The squeegee process to print a basic sealing including relevant design features close to real fuel cell applications was optimized using experimental and numerical approaches. First, incomplete regions and bubbles forming during the squeegee process were detected as the main print defects. An additional stencil containing only lines with and without threads was used to isolate the formation mechanisms of these two defects. It was shown that the stencil cleanliness state considerably impacts the venting conditions inside the aperture during filling and thereby is determinant on the emergence of incomplete regions. Moreover, three main formation mechanisms of bubbles were proposed, evidencing that pre-existing bubbles inside the adhesive roll might be transferred into the aperture by the squeegee movement or produced due to interactions between the adhesive and stencil threads. The developed numerical model presented an overall good agreement with experimental observations and was able to reproduce the formation of incomplete regions and bubbles as well.
By combining experiment and simulation results it was verified that bubbles cannot be completely avoided when using a stencil with threads. However, by adding a new adhesive roll for every new print cycle, the quantity of bubbles can be reduced, and their diameter remained generally smaller than 300 µm, which was considered to have a minor impact on the process reliability. Based on these findings, four different print strategies focused on minimizing the print cycle time were assessed to eliminate incomplete regions emerging in the sealing design. By reorienting the aperture relative to the squeegee direction and maintaining a local gap during the squeegee process, this printing issue was prevented and the reproducible filling of the entire sealing was successfully achieved.
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인텔 : 모델명이 ‘2’로 시작하고 ‘V’로 끝나는 코어 울트라 시리즈 2(Core Ultra Series 2). 예를 들면 인텔 코어 울트라 5 226V(시리즈2)가 있다.
AMD : 라이젠 AI 300 시리즈. 예시로 AMD 라이젠 AI 7 프로 360.
퀄컴 : 스냅드래곤 X 시리즈의 플러스(Plus) 또는 엘리트(Elite) 제품
이 세 가지 프로세서는 성능과 배터리 수명 면에서 애플 맥북의 M 시리즈와 경쟁하도록 설계됐다. 그러나 노트북을 선택할 때는 프로세서뿐 아니라 다양한 요소를 함께 고려해야 한다.
인텔 프로세서
인텔의 최신 프로세서는 다음 세 가지 범주로 나뉜다.
인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) : 프리미엄 칩으로, AI 전용 프로세서를 탑재했다(예 : 인텔 코어 울트라 7 155U).
인텔 코어(Intel Core) : 주류 노트북에 사용되는 칩으로, 코어 울트라보다 한 단계 아래다(예 : 인텔 코어 7 150U).
인텔 프로세서(Intel Processor) : 과거 펜티엄과 셀러론 브랜드를 대체하는 저가형 PC 칩이다(예 : 인텔 프로세서 N200).
인텔은 프로세서를 성능 등급에 따라 ‘3’, ‘5’, ‘7’, ‘9’로 세분화했다. 숫자가 높을수록 더 많은 코어를 가지고 있다는 의미이며, 이미지 처리 및 비디오 작업 속도가 향상된다. 코어 5와 코어 울트라 5 칩은 웹 브라우징 및 오피스 작업에 적합하다.
Intel
모델명 뒤에 붙는 접미사도 중요하다. 이 글자는 프로세서가 어떻게 최적화되었는지를 나타낸다. 긴 접미사 목록 중에 알아두어야 할 주요 단어는 ‘U’와 ‘H’다. U는 배터리 수명을, H는 성능을 강조한다. 코어 울트라 5 226V의 ‘V’는 코어 울트라 제품 라인에만 적용되는 접미사다.
구형 모델은 12세대 코어 i5 1235U처럼 이름에 ‘i’와 세대 번호가 포함되어 있다. 14세대에 이르러 인텔은 모든 것을 재설정하고 이제 ‘시리즈 1’부터 세기 시작했다(예 : 코어 울트라 155U). 즉, 최신 인텔 칩의 모델명은 구형 모델보다 짧다. 가격이 적당한 경우라면 구형 모델도 여전히 고려해 볼만하다.
AMD 프로세서
AMD는 인텔만큼 브랜딩 개편에 적극적이지는 않다. 애플 및 퀄컴과 경쟁하는 AI 300 시리즈 칩 외에 나머지 프로세서는 2023년 도입된 더 길고 혼란스러운 명명 체계를 따르고 있다.
AMD
예시로 AMD 라이젠 5 8640HS를 살펴본다.
첫 번째 숫자 ‘8’은 세대를 의미하며, 2024년에 출시된 칩을 나타낸다(7735HS는 2023년 제품).
‘5’는 성능 등급을 나타내며, 인텔과 마찬가지로 숫자가 높을수록 성능이 좋다는 의미다. 인텔 코어 5와 코어 7 체계와 유사하게 홀수로 계산된다.
마지막 글자는 프로세서의 최적화 방식이다. ‘U’는 배터리 수명, ‘H’는 성능을 우선시한다.
이 명명 체계를 따르는 칩은 AMD의 구형 젠 4(Zen 4) 아키텍처를 기반으로 하지만, 최신 AI 300 시리즈는 젠 5 아키텍처를 사용한다. AMD가 프로세서 라인 대부분을 최신 아키텍처로 전환함에 따라 이에 맞는 새로운 브랜드가 등장할 것으로 예상된다.
퀄컴 프로세서
퀄컴은 올해 초 전력 효율성에 중점을 두고 PC CPU 경쟁에 합류했다. 퀄컴의 스냅드래곤 X 칩은 휴대폰, 태블릿, 애플의 M 시리즈 프로세서에서 볼 수 있는 것과 동일한 Arm 기반 아키텍처를 사용하며, 우수한 PC 성능과 긴 배터리 수명을 제공한다. 무엇보다 퀄컴의 직관적인 브랜드 전략이 신선하게 다가온다.
스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite) : 최고급 모델
스냅드래곤 X 플러스(Snapdragon X Plus) : 그보다 한 단계 낮은 모델
마이크로소프트 서피스 노트북에 탑재된 스냅드래곤 X 플러스를 사용해 본 경험에 따르면, 충분한 성능과 하루 종일 지속되는 배터리 수명을 제공했다.
다만, Arm 기반 프로세서가 모든 윈도우 소프트웨어와 호환되는 것은 아니다. 스냅드래곤 PC에서 Arm이 아닌 앱을 실행하는 마이크로소프트의 에뮬레이션 엔진에서도 호환성 문제가 발생할 수 있다. 에뮬레이션 개선과 Arm 버전의 소프트웨어를 출시하는 개발자가 늘어나면서 상황이 점점 개선되고 있지만, 인텔과 AMD 노트북에서는 겪지 않아도 될 골칫거리가 여전히 남아 있다.
CPU 시장의 긍정적인 변화
복잡한 이름을 살펴보는 것이 혼란스러울 수 있고 AI에 대한 강조가 다소 과장된 면이 있지만, PC 프로세서 분야에서 3가지 업체가 경쟁하는 덕분에 상황은 개선되고 있다. 지난 4년간 애플은 전력 효율성 측면에서 독보적인 성과를 보여줬다. 그러나 인텔, AMD, 퀄컴이 새로운 프로세서를 내놓으며 애플의 수준에 도달하고 있다.
물론 복잡한 브랜드와 명명 체계는 단점이지만, 이런 경쟁 덕분에 더 나은 성능과 배터리 수명을 갖춘 제품이 등장하고 있다. 사용자에게 긍정적인 변화다. dl-itworldkorea@foundryco.com
아래 과거 자료도 선택에 큰 도움이 됩니다.
2023년 01월 11일
본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.
일반적으로 수치해석을 주 업무로 사용하는 경우 노트북을 사용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 그 이유는 CPU 성능을 100%로 사용하는 해석 프로그램의 특성상 발열과 부품의 성능 측면에서 데스크탑이나 HPC의 성능을 따라 가기는 어렵기 때문입니다.
그럼에도 불구하고, 이동 편의성이나 발표, Demo 등의 업무 필요성이 자주 있는 경우, 또는 계산 시간이 짧은 경량 해석을 주로 하는 경우, 노트북이 주는 이점이 크기 때문에 수치해석용 노트북을 고려하기도 합니다.
보통 수치해석용 컴퓨터를 검토하는 경우 CPU의 Core수나 클럭, 메모리, 그래픽카드 등을 신중하게 검토하게 되는데 모든 것이 예산과 직결되어 있기 때문입니다. 따라서 해석용 컴퓨터 구매 시 어떤 것을 선정 우선순위에 두는지에 따라 사양이 달라지게 됩니다.
해석용으로 노트북을 고려하는 경우, 보통 CPU의 클럭은 비교적 선택 기준이 명확합니다. 메모리 또한 용량에 따라 가격이 정해지기 때문에 이것도 비교적 명확합니다. 나머지 가격에 가장 큰 영향을 주는 것이 그래픽카드인데, 이는 그래픽 카드의 경우 일반적인 게임용이나 포토샵으로 일반적인 이미지 처리 작업을 수행하는 그래픽카드와 3차원 CAD/CAE에 사용되는 업무용 그래픽 카드는 명확하게 분리되어 있고, 이는 가격 측면에서 매우 차이가 많이 납니다.
통상 게임용 그래픽카드는 수치해석의 경우 POST 작업시 문제가 발생하는 경우가 종종 발생하기 때문에 일반적으로 선택 우선 순위에서 충분한 확인을 한 후 구입하는 것이 좋습니다.
FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 적합합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 NVIDIA의 Quadro K 시리즈와 AMD의 Fire Pro W 시리즈입니다.
특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.
MSI가 새로운 노트북 CPU 벤치마크, 그리고 그 CPU가 내장돼 있는 신제품 노트북 제품군을 모두 CES 2023에서 공개했다. CES에서 인텔은 노트북용 13세대 코어 칩, 코드명 랩터 레이크와 핵심 제품인 코어 i9-13980HX를 발표했다.
새로운 노트북용 13세대 코어 칩이 게임 플레이에서 12% 더 빠르다는 정도의 약간의 정보는 이미 알려져 있다. 사용자가 기다리는 것은 실제 CPU가 탑재된 노트북에서의 성능이지만 보통 벤치마크는 제품 출시가 임박해서야 공개되는 것이 보통이다. 올해는 다르다.
CES 2023에서 MSI는 인텔 최고급 제품군인 코어 i9-13980HX 프로세서가 탑재된 타이탄 GT77 HX과 레이더 GE78 HX를 공개했다. 이례적으로 여기에 더해 PCI 익스프레서 5 SSD의 실제 성능을 측정하는 크리스털디스크마크, 모바일 프로세서 실행 속도를 측정하는 시네벤치 벤치마크 점수도 함께 제공했다. 다음 영상의 결과부터 말하자면 인텔 최신 프로세서를 큰 폭으로 따돌릴 만한 수치다.
MSI는 레이더 GE78 HX 외에도 레이더 GE68 HX 그리고 게이밍 노트북 같지 않은 외관의 스텔스 16 스튜디오, 스텔스 14, 사이보그 14 등 2023년에 출시될 다른 노트북도 전시했다. 오래된 PC 애호가라면 MSI 노트북 전면을 장식한 화려한 복고풍의 라이트 브라이트(Lite Brite) LED를 반가워할지도 모른다. 바닥면 섀시가 투명한 플라스틱 소재로 MSI 로고가 새겨져 있는 제품도 있다. 상세한 가격, 출시일, 사양 등은 추후 공개 예정이다. editor@itworld.co.kr
고성능 노트북을 구매할 때는 코어 i7과 코어 i9 사이에서 선택의 갈림길에 서게 된다. 코어 i7 CPU도 강력하지만 코어 i9는 최고의 성능을 위해 만들어진 CPU이며 보통 그에 상응하는 높은 가격대로 판매된다.
CPU에 초점을 둔다면 관건은 성능이다. 성능을 좌우하는 두 가지 주요소는 CPU의 동작 클록 속도(MHz), 그리고 탑재된 연산 코어의 수다. 그러나 노트북에서 한 가지 중요한 제약 요소는 냉각이다. 냉각이 제대로 되지 않으면 고성능도 쓸모가 없다. 가장 적합한 노트북 CPU를 결정하는 데 도움이 되도록 인텔의 지난 3개 세대 CPU의 코어 i7과 i9에 대한 정보를 모았다. 최신 세대부터 시작해 역순으로 살펴보자.
11세대: 코어 i9 vs. 코어 i7
인텔의 11세대 타이거 레이크(Tiger Lake) H는 한 가지 큰 이정표를 달성했다. 인텔이 2015년부터 H급 CPU에 사용해 온 14nm 공정을 마침내 최신 10nm 슈퍼핀(SuperFin) 공정으로 바꾼 것이다. 오랫동안 기다려온 변화다.
인텔이 자랑할 만한 10nm 고성능 칩을 내놓자 타이거 레이크 H를 장착한 노트북도 속속 발표됐다. 얇고 가볍고 예상외로 가격도 저렴한 에이서 프레데터 트라이톤(Acer Predator Triton) 300 SE를 포함해 일부는 벌써 매장에 출시됐다. 모든 타이거 레이크 H 칩이 8코어 CPU라는 점도 달라진 부분이다. 이전 세대의 경우 같은 제품군 내에서 코어 수에 차이를 둬 성능 기대치를 구분했다.
클록 차이도 크지 않다. 코어 i7-11800H의 최대 클록은 4.6GHz, 코어 i9-11980HK는 5GHz로, 클록 속도 증가폭은 약 8.6% 차이다. 나쁘지 않은 수치지만 둘 다 8코어 CPU임을 고려하면 대부분의 사용자에게 코어 i9는 큰 매력은 없다.
다만 코어 i9에 유리한 부분을 하나 더 꼽자면 코어 i9-11980HK가 65W의 열설계전력(TDP)을 옵션으로 제공한다는 점이다. 높은 TDP는 최상위 코어 i9에만 제공되는데, 이는 전력 및 냉각 요구사항을 충족하는 노트북에서는 코어 i7 버전보다 더 높은 지속 클록 속도를 제공할 수 있음을 의미한다.
대신 이런 노트북은 두껍고 크기도 클 가능성이 높다. 따라서 두 개의 얇은 랩톱 중에서(하나는 코어 i9, 하나는 코어 i7) 고민하는 사람에겐 열 및 전력 측면의 여유분은 두께와 크기를 희생할 만큼의 가치는 없을 것이다.
*11세대의 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7
10세대: 코어 i9 vs. 코어 i7
인텔은 10세대 코멧 레이크(Comet Lake) H 제품군에서 14nm를 고수했다. 그 대신 코어 i9 CPU 외에 코어 i7에도 8코어 CPU를 도입, 사용자가 비싼 최상위 CPU를 사지 않고도 더 뛰어난 성능을 누릴 수 있게 했다.
11세대 노트북이 나오기 시작했지만 10세대 CPU 제품 중에서도 아직 괜찮은 제품이 많다. 예를 들어 MSI GE76 게이밍 노트북은 빠른 CPU와 고성능 155W GPU를 탑재했고, 전면 모서리에는 RGB 라이트가 달려 있다.
11세대 칩과 마찬가지로 코어와 클록 속도의 차이가 크지 않으므로 대부분의 사용자에게 코어 i7과 코어 i9 간의 차이는 미미하다. 코어 i9-10980HK의 최대 부스트 클록은 5.3GHz, 코어 i7-10870H는 5GHz로, 두 칩의 차이는 약 6%다. PC를 최대 한계까지 사용해야 하는 경우가 아니라면 더 비싼 비용을 들여 10세대 코어 i9를 구매할 이유가 없다.
*10세대 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7
9세대: 코어 i9 대 코어 i7
인텔은 9세대 커피 레이크 리프레시(Coffee Lake Refresh) 노트북 H급 CPU에서 14nm 공정을 계속 유지했다. 코어 i9는 더 높은 클록 속도(최대 5GHz)를 제공하며 8개의 CPU 코어를 탑재했다. 물론 이 칩은 2년 전에 출시됐지만 인텔이 설계를 도운 XPG 제니아(Xenia) 15 등 아직 괜찮은 게이밍 노트북이 있다. 얇고 가볍고 빠르며 엔비디아 RTX GPU를 내장했다.
8코어 4.8GHz 코어 i9-9880HK와 4.6GHz 6코어 코어 i7-9850의 클록 속도 차이는 약 4%로, 실제 사용 시 유의미한 차이로 이어지는 경우는 극소수다. 두 CPU 모두 기업용 노트북에 많이 사용됐다. 대부분의 소비자용 노트북에는 8코어 5GHz 코어 i9-9880HK와 6코어 4.5GHz 코어 i7-9750H가 탑재됐다. 이 두 CPU의 클록 차이는 약 11%로, 이 정도면 유의미한 차이지만 마찬가지로 대부분의 경우 실제로 체감하기는 어렵다.
그러나 코어 수의 차이는 멀티 스레드 애플리케이션에서 큰 체감 효과로 이어지는 경우가 많다. 3D 모델링 테스트인 씨네벤치(Cinebench) R20에서 코어 i9-9980HK를 탑재한 구형 XPS 15의 점수는 코어 i7-9750H를 탑재한 게이밍 노트북보다 42% 더 높았다. 8코어 코어 i9의 발열을 심화하는 무거운 부하에서는 성능 차이가 약 7%로 줄어들었다. 여기에는 노트북의 설계가 큰 영향을 미칠 것이다. 어쨌든 일부 상황에서는 8코어가 6코어보다 유리하다.
또한 수치해석의 경우 결과를 분석하는 작업중의 많은 부분이 POST 작업으로 그래픽처리가 필요하다. 따라서 아래 영상편집을 위한 노트북에 대한 자료도 선택에 도움이 될것으로 보인다.
영상 편집을 위한 최고의 노트북 9선
Brad Chacos, Ashley Biancuzzo, Sam Singleton | PCWorld
영상을 편집하다 보면 컴퓨터의 여러 리소스를 집약적으로 사용하기 마련이다. 그래서 영상 편집은 대부분 데스크톱 PC에서 하는 경우가 많지만, 노트북에서 영상을 편집하려 한다면 PC만큼 강력한 사양이 뒷받침되어야 한다.
영상 편집용 노트북을 구매할 때 가장 비싼 제품을 선택할 필요는 없다. 사용 환경에 맞게 프로세서, 디스플레이의 품질, 포트 종류 등을 다양하게 고려해야 한다. 다음은 영상 편집에 최적화된 노트북 제품이다. 추천 제품을 확인한 후 영상 편집용 노트북을 테스트하는 팁도 참고하자.
1. 영상 편집용 최고의 노트북, 델 XPS 17(2022)
장점 • 가격 대비 강력한 기능 • 밝고 풍부한 색채의 대형 디스플레이 • 썬더볼트 4 포트 4개 제공 • 긴 배터리 수명 • 시중에서 가장 빠른 GPU인 RTX 3060
단점 • 무겁고 두꺼움 • 평범한 키보드 • USB-A, HDMI, 이더넷 미지원
델 XPS 17(2022)이야말로 콘텐츠 제작에 최적화된 노트북이다. 인텔 12세대 코어 i7-12700H 프로세서 및 엔비디아 지포스 RTX 3060는 편집을 위한 뛰어난 성능을 제공한다. 1TB SSD도 함께 지원되기에 데이터를 옮길 때도 편하다.
XPS 17은 SD카드 리더, 여러 썬더볼트 4 포트, 3840×2400 해상도의 17인치 터치스크린 패널, 16:10 화면 비율과 같은 영상 편집자에게 필요한 기능을 포함한다. 무게도 2.5kg 대로 비교적 가볍다. 배터리 지속 시간은 한번 충전 시 11시간인데, 이전 XPS 17 버전보다 1시간 이상 늘어난 수치다.
2. 영상 편집에 최적화된 스크린, 델 XPS 15 9520
장점 • 뛰어난 OLED 디스플레이 • 견고하고 멋진 섀시(Chassis) • 강력한 오디오 • 넓은 키보드 및 터치패드
단점 • 다소 부족한 화면 크기 • 실망스러운 배터리 수명 • 시대에 뒤떨어진 웹캠 • 제한된 포트
델 XPS 15 9520은 놀라운 OLED 디스플레이를 갖추고 있으며, 최신 인텔 코어 i7-12700H CPU 및 지포스 RTX 3050 Ti 그래픽이 탑재되어 있다. 컨텐츠 제작 및 영상 편집용으로 가장 선호하는 제품이다. 시스템도 좋지만 투박하면서 금속 소재로 이루어진 외관이 특히 매력적이다.
15인치 노트북이지만 매일 갖고 다니기에 다소 무거운 것은 단점이다. XPS 17 모델에서 제공되는 포트도 일부 없다. 그러나 멋진 OLED 디스플레이가 단연 돋보이며, 3456X2160 해상도, 16:10 화면 비율, 그리고 매우 선명하고 정확한 색상을 갖추고 있어 좋다.
3. 최고의 듀얼 모니터 지원, 에이수스 젠북 프로 14 듀오 올레드
장점 • 놀라운 기본 디스플레이와 보기 쉬운 보조 디스플레이 • 탁월한 I/O 옵션 및 무선 연결 • 콘텐츠 제작에 알맞은 CPU 및 GPU 성능
단점 • 생산성 노트북 치고는 부족한 배터리 수명 • 작고 어색하게 배치된 트랙패드 • 닿기 어려운 포트 위치
에이수스 젠북 프로 14 듀오(Asus Zenbook Pro 14 Duo OLED)는 일반적이지 않은 노트북이다. 일단 사양은 코어 i7 프로세서, 지포스 RTX 3050 그래픽, 16GB DDR5 메모리, 빠른 1TB NVMe SSD를 포함해 상당한 성능을 자랑한다. 또한 초광도의 547니트로 빛을 발하는 한편 DCI-P3 색영역의 100%를 커버하는 14.5인치 4K 터치 OLED 패널을 갖추고 있다. 사실상 콘텐츠 제작자를 위해 만들어진 제품이라 볼 수 있다.
가장 흥미로운 부분은 키보드 바로 위에 위치한 12.7인치 2880×864 스크린이다. 윈도우에서는 해당 모니터를 보조 모니터로 간주하며, 사용자는 번들로 제공된 에이수스 소프트웨어를 사용해 트랙패드로 사용하거나 어도비 앱을 위한 터치 제어 패널을 표시할 수 있다. 어떤 작업이든 유용하게 써먹을 수 있다.
젠북 프로 14 듀오 올레드는 기본적으로 휴대용이자 중간급 워크스테이션이다. 단, 배터리 수명은 평균 수준이기 때문에 중요한 작업 수행이 필요한 경우, 반드시 충전 케이블을 가지고 다녀야 한다. 그럼에도 불구하고 젠북 프로 14 듀오 올레드는 3D 렌더링 및 인코딩과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여 콘텐츠 제작자들에게 맞춤화 된 컴퓨터이다. 듀얼 스크린은 역대 최고의 기능이다.
4. 영상 편집하기 좋은 포터블 노트북, 레이저 블레이드 14(2021)
장점 • AAA 게임에서 뛰어난 성능 • 훌륭한 QHD 패널 • 유난히 적은 소음
단점 • 700g으로 무거운 AC 어댑터 • 비싼 가격 • 썬더볼트 4 미지원
휴대성이 핵심 고려 사항이라면, 레이저 블레이드 14(Razer Blade 14) (2021)를 선택해 보자. 노트북 두께는 1.5cm, 무게는 1.7kg에 불과해 비슷한 수준의 노트북보다 훨씬 가볍다. 사양은 AMD의 8-코어 라이젠 9 5900HX CPU, 엔비디아의 8GB 지포스 RTX 3080, 1TB NVMe SSD, 16GB 메모리를 탑재하고 있어 사양도 매우 좋다.
그러나 휴대성을 대가로 몇 가지 이점을 포기해야 할 수 있다. 일단 14인치 IPS 등급 스크린은 공장에서 보정된 상태로 제공되지만, 최대 해상도는 2560×1440다. 또 풀 DCI-P3 색영역을 지원하지만 4K 영상 편집은 불가능하다. 거기에 레이저 블레이드 14는 SD 카드 슬롯도 없다. 다만 편집 및 렌더링을 위한 강력한 성능을 갖추고 있고 가방에 쉽게 넣을 수 있는 제품인 것은 분명하다.
5. 배터리 수명이 긴 노트북, 델 인스피론 16
장점 • 넉넉한 16인치 16:10 디스플레이 • 긴 배터리 수명 • 경쟁력 있는 애플리케이션 성능 • 편안한 키보드 및 거대한 터치패드 • 쿼드 스피커(Quad speakers)
단점 • GPU 업그레이드 어려움 • 512GB SSD 초과 불가 • 태블릿 모드에서는 어색하게 느껴질 수 있는 큰 스크린
긴 배터리 수명을 가장 최우선으로 고려한다면, 델 인스피론 16(Dell Inspiron 16)을 살펴보자. 콘텐츠 제작 작업을 하며테스트해보니, 인스피론 16은 한 번 충전으로 16.5시간 동안 이용할 수 있다. 외부에서 작업을 마음껏 편집할 수 있는 시간이다. 그러나 무거운 배터리로 인해 무게가 2.1 kg에 달하므로 갖고 다니기에 적합한 제품은 아니다.
가격은 저렴한 편이나 몇 가지 단점이 있다. 일단 인텔 코어 i7-1260P CPU, 인텔 아이리스 Xe 그래픽, 16GB 램, 512GB SSD 스토리지를 탑재하고 있다. 이 정도 사양으로 영상 편집 프로젝트 대부분을 작업할 수 있으나, 스토리지 용량이 부족하기 때문에 영상 파일을 저장할 경우 외장 드라이브가 필요하다. 그러나 델 인스피론 16이 진정으로 빛을 발하는 부분은 단연 배터리 수명이다. 또한 강력한 쿼드 스피커 시스템도 사용해 보면 만족할 것이다. 포트의 경우, USB 타입-C 2개, USB-A 3.2 Gen 1 1개, HDMI 1개, SD 카드 리더 1개, 3.5mm 오디오 잭 1개가 제공된다.
6. 게이밍과 영상 편집 모두에 적합한 노트북, MSI GE76 레이더
장점 • 뛰어난 성능을 발휘하는 12세대 코어 i9-12900HK • 팬 소음을 크게 줄이는 AI 성능 모드 • 1080p 웹캠과 훌륭한 마이크 및 오디오로 우수한 화상 회의 경험 제공
단점 • 동일한 유형의 세 번째 버전 • 어수선한 UI • 비싼 가격
사양이 제일 좋은 제품을 찾고 있을 경우, 크고 무거운 게이밍 노트북을 선택해 보자. MSI GE76 레이더(Raider)는 강력한 14-코어 인텔 코어 i9-12900HK 칩, 175와트의 엔비디아 RTX 3080 Ti가 탑재됐고, 충분한 내부 냉각 성능 덕분에 UL의 프로시온(Procyon) 벤치마크의 어도비 프리미어 테스트에서 다른 노트북보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. MSI GE76 레이더는 심지어 고속 카드 전송을 위해 PCle 버스에 연결된 SD 익스프레스(SD Express) 카드 리더도 갖추고 있다.
동일한 제품의 작년 모델은 게이머 중심의 360Hz 1080p 디스플레이를 지원한다. 영상 편집 과정에서는 그닥 이상적이지 않은 사양이다. 그러나 2022년의 12UHS 고급 버전은 4K, 120Hz 패널을 추가했는데, 이 패널은 콘텐츠 생성에 맞춰 튜닝 되지는 않았으나 17.3인치의 넓은 스크린 크기이기에 영상 편집자에게 꽤 유용하다.
7. 가성비 좋은 노트북, HP 엔비 14t-eb000(2021)
장점 • 높은 가격 대비 우수한 성능 • 환상적인 배터리 수명 • 성능 조절이 감지되지 않을 정도의 저소음 팬 • 썬더볼트 4 지원
단점 • 약간 특이한 키보드 레이아웃 • 비효율적인 웹캠의 시그니처 기능
가장 빠른 영상 편집 및 렌더링을 원할 경우 하드웨어에 더 많은 비용을 들여야 하지만, 예산이 넉넉하지 않을 때가 있다. 이때 HP 엔비(Envy) 14 14t-eb000) (2021)를 이용해보면 좋다. 가격은 상대적으로 저렴한 편이고 견고한 기본 컨텐츠 제작에 유용하다.
엔트리 레벨의 지포스 GTX 1650 Ti GPU 및 코어 i5-1135G7 프로세서는 그 자체로 업계 최고 제품은 아니다. 하지만 일반적인 편집 작업을 충분히 수행할 수 있는 사양이다. 분명 가성비 좋은 제품이다. 14인치 1900×1200 디스플레이는 16:10 화면 비율로 생산성을 향상하고, 공장 색 보정과 DCI-P3는 지원하지 않지만 100% sRGB 지원을 제공한다. 그뿐만 아니라, HP 엔비 14의 경우 중요한 SD 카드 및 썬더볼트 포트가 포함되며, 놀라울 정도로 조용하게 실행된다.
8. 컨텐츠 제작에 알맞은 또다른 게이밍 노트북, 에이수스 ROG 제피러스 S17
장점 • 뛰어난 CPU 및 GPU 성능 • 강력하고 혁신적인 디자인 • 편안한 맞춤형 키보드
단점 • 약간의 압력이 필요한 트랙패드 • 상당히 높은 가격
에이수스 ROG 제피러스(Zephyrus) S17은 영상 편집자의 궁극적인 꿈이다. 이 노트북은 초고속 GPU 및 CPU 성능과 함께 120Hz 화면 재생률을 갖춘 놀라운 17.3인치 4K 디스플레이를 탑재하고 있다. 견고한 전면 금속 섀시, 6개의 스피커 사운드 시스템 및 맞춤형 키보드는 프리미엄급 경험을 더욱 향상한다. 거기다 SD 카드 슬롯 및 풍부한 썬더볼트 포트가 포함되어 있어 더욱 좋다. 그러나 이를 위해 상당한 비용을 지불해야 한다. 예산이 넉넉하고 최상의 제품을 원한다면 제피루스 S17을 선택하면 된다.
9. 강력한 휴대성을 가진 노트북, XPG 제니아 15 KC
장점 • 가벼운 무게 • 조용함 • 상대적으로 빠른 속도
단점 • 중간 수준 이하의 RGB • 평범한 오디오 성능 • 느린 SD 카드 리더
사양이 좋은 노트북의 경우, 대부분 부피가 크고 무거워서 종종 2.2kg 또는 2.7kg를 넘기도 한다. XPG 제니아 15 KC(XPG Xenia 15 KC)만은 예외다. XPG 제니아 15 KC의 무게는 1.8kg가 조금 넘는 수준으로, 타제품에 비해 상당히 가볍다. 또한 소음도 별로 없다. 원래 게이밍 노트북 자체가 소음이 크기에 비교해보면 큰 장점이 될 수 있다. 1440p 디스플레이와 상대적으로 느린 SD 카드 리더 성능으로 인해 일부 콘텐츠 제작자들이 구매를 주저할 수 있으나, 조용하고 휴대하기 좋은 제품을 찾고 있다면 제니아 15 KC가 좋은 선택지다.
영상 편집 노트북 구매 시 고려 사항
영상 편집 노트북 구매 시 고려해야 할 가장 중요한 사항은 CPU 및 GPU다. 하드웨어가 빨라질수록 편집 속도도 빨라진다. 필자는 UL 프로시온 영상 편집 테스트(UL Procyon Video Editing Test)를 통해 속도를 테스트해보았다. 이 벤치마크는 2개의 서로 다른 영상 프로젝트를 가져와 색상 그레이딩 및 전환과 같은 시각적 효과를 적용한 다음, 1080p와 4K 모두에서 H.264, H.265를 사용해 내보내는 작업을 어도비 프리미어가 수행하도록 한다.
성능은 인텔의 11세대 프로세서를 실행하는 크고 무거운 노트북에서 가장 높았고, AMD의 비피 라이젠 9(beefy Ryzen 9) 프로세서를 탑재한 노트북이 바로 뒤를 이었다. 10세대 인텔 칩은 여전히 상당한 점수를 기록하고 있다. 위의 차트에는 없으나 새로운 인텔 12세대 노트북은 더 빨리 실행된다. 최고 성능의 노트북은 모두 최신 인텔 CPU 및 엔비디아의 RTX 30 시리즈 GPU를 결합했는데, 두 기업 모두 어도비 성능 최적화에 많은 시간 및 리소스를 투자했기 때문에 놀라운 일은 아니다.
GPU는 어도비 프리미어 프로에서 CPU보다 더 중요하지만, 매우 빠르게 수확체감 지점에 다다른다. 최고급 RTX 3080 그래픽을 사용하는 노트북은 RTX 3060 그래픽을 사용하는 노트북보다 영상 편집 속도가 더 빠르나, 속도 차이가 크지는 않다. 델 XPS 17 9710의 점수를 살펴보면, 지포스 RTX 3060 노트북 GPU는 MSI GE76 레이더의 가장 빠른 RTX 3080보다 14% 더 느릴 수 있다. 특히 GE76 레이더가 델 노트북에 비해 얼마나 더 크고 두꺼운지를 고려할 때 수치가 크지는 않다.
일반적으로 그래픽과 영상 편집을 위해 적어도 RTX 3060을 갖추는 것을 권장한다. 그러나 영상 편집은 워크플로에 크게 의존한다. 특정 작업 및 도구는 CPU 집약적이거나 프리미어보다 GPU에 더 의존할 수 있다. 이 경우 원하는 요소의 우선순위를 조정하길 바란다. 앞서 언급한 목록은 기본적으로 여러 요소를 종합적으로 고려해서 만든 내용이다.
인텔 및 엔비디아는 각각 퀵 싱크(Quick Sync) 및 쿠다(CUDA)와 같은 도구를 구축하는 데 수년을 보냈고, 이로 인해 많은 영상 편집 앱의 속도는 크게 향상될 수 있다. AMD 하드웨어는 영상 편집에 적합하나 특히 워크플로가 공급업체별 소프트웨어 최적화에 의존하는 경우, 특별한 이유가 없는 한 인텔 및 엔비디아를 사용하는 것을 추천한다.
그러나 내부 기능만 신경 써서는 안된다. PC월드의 영상 디렉터인 아담 패트릭 머레이는 “영상 편집에 이상적인 노트북에는 카메라로 촬영 중 영상 파일을 저장하는 SD 카드 리더가 포함되어 있다”라고 강조한다. 또한 머레이는 영상 편집에 이상적인 게임용 노트북에서 흔히 볼 수 있는 초고속 1080p 패널보다 4k, 60Hz 패널을 갖춘 노트북을 선택할 것을 추천한다.
4K 영상을 잘 편집하려면 4K 패널이 필요하며, 초고속 화면 재생률은 게임에서처럼 영상 편집에는 아무런 의미가 없다. 예를 들어, 개인 유튜브 채널용으로 일상적인 영상만 만드는 경우 색상 정확도가 중요하지 않을 수 있다. 그러나 색상 정확도가 중요할 경우, 델타 E < 2 색상 정확도와 더불어 DCI-P3 색 영역 지원은 필수적이다.
게임용 노트북은 사양이 좋지만 콘텐츠 제작용으로는 조금 부족해 보일 수 있다. 게임용과 콘텐츠 제작용으로 함께 쓰는 노트북을 원한다면, 게임용으로 노트북 한 대를 구매하고, 색상을 정확히 파악하기 위한 모니터를 추가로 구매하는 것도 방법이다. editor@itworld.co.kr
코어가 많은 그래픽카드의 경우 가격이 상상 이상으로 높습니다. 빠르면 빠를수록 좋겠지만 어디까지나 예산에 맞춰 구매를 해야 하는 현실을 감안할 수 밖에 없는 것 같습니다.
한가지 유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 모델에 따라 다르기는 하지만, 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상이어야 하고 1GB이상을 권장합니다.
2021-12-15 현재 그래픽카드의 성능 순위는 위와 다음과 같습니다. 출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html
주요 Notebook
출시된 모든 그래픽 카드가 노트북용으로 장착되어 출시되지는 않기 때문에, 현재 오픈마켓 검색서비스를 제공하는 네이버에서 Lenovo Quadro 그래픽카드를 사용하는 노트북을 검색하면 아래와 같습니다. 검색 시점에 따라 상위 그래픽카드를 장착한 노트북의 대략적인 가격을 볼 수 있을 것입니다.
<검색 방법> 네이버 쇼핑 검색 키워드 : 컴퓨터 제조사 + 그래픽카드 모델 + NoteBook 형태로 검색 Lenovo quadro notebook or HP quadro notebook 또는 Lenovo firepro notebookorHP firepronotebook
( 2021-12-15기준)
대부분 검색 시점에 따라 최신 CPU와 최신 그래픽카드를 선택하여 검색을 하면 예산에 적당한 노트북을 자신에게 맞는 최상의 노트북을 어렵지 않게 선택할 수 있습니다.
알루미늄 6061의 초음파 용융 처리 중 용융 풀 역학에 대한 고속 동기화된 X선 영상 촬영
Lovejoy Mutswatiwa, Lauren Katch, Nathan J Kizer, Judith A Todd, Tao Sun, Samuel J Clark, Kamel Fezzaa, Jordan S Lum, David M Stobbe, Griffin Jones, Kenneth C Meinert Jr., Andrea P Argüelles, Christopher M Kube
Abstract
Ultrasonic processing of solidifying metals in additive manufacturing can provide grain refinement and advantageous mechanical properties. However, the specific physical mechanisms of microstructural refinement relevant to laser-based additive manufacturing have not been directly observed because of sub-millimeter length scales and rapid solidification rates associated with melt pools. Here, high-speed synchrotron X-ray imaging is used to observe the effect of ultrasonic vibration directly on melt pool dynamics and solidification of Al6061 alloy. The high temporal and spatial resolution enabled direct observation of cavitation effects driven by a 20.2 kHz ultrasonic source. We utilized multiphysics simulations to validate the postulated connection between ultrasonic treatment and solidification. The X-ray results show a decrease in melt pool and keyhole depth fluctuations during melting and promotion of pore migration toward the melt pool surface with applied sonication. Additionally, the simulation results reveal increased localized melt pool flow velocity, cooling rates, and thermal gradients with applied sonication. This work shows how ultrasonic treatment can impact melt pools and its potential for improving part quality.
Introduction
Laser-based metal additive manufacturing (AM), a three-dimensional printing technique, can manufacture single components and structures with highly complex geometries, functionally graded alloys1, tailored microstructures2, and enhanced mechanical properties3. However, for most alloys, thermal cracking, porosity, and columnar grains4 reduce mechanical properties and prevent the widespread adoption of AM parts5. Establishing techniques for influencing solidification toward grain refinement could lead to parts with better mechanical properties and, ultimately, improve the reliability and quality of AM components6. The variation of AM process parameters, such as laser power, scan speed, and energy density7 allows control of thermal gradients and cooling rates, resulting in location-specific microstructural refinement2. However, process parameter optimization can be challenging, especially for alloys that are difficult to print. In addition to process parameter adjustment, inoculants can be added to the AM process to promote heterogeneous nucleation in the melt pool, resulting in grain refinement8. However, inoculants unavoidably change the chemical composition of the material, which can impact the mechanical strength of AM components9. In addition, inoculants can cause inclusions due to settlement and agglomeration10.
Other techniques for solidification control can be achieved by applying external fields such as electromagnetic11, mechanical12, or acoustic13 fields. In casting, electromagnetic fields were reported to increase cooling rates14, which resulted in reduced alloying element segregation and a more homogeneous macrostructure. Low-frequency mold vibration also succeeded in solidification manipulation during casting, resulting in a refined as-cast grain structure15. The application of high-intensity ultrasound on solidifying metals for molten metal processing during welding resulted in grain refinement and improved weld joint strength16. Nonetheless, using these techniques in laser-based metal AM is challenging because of the short length and time scales involved in melt pool dynamics and solidification17.
Following the work of Eskin18 and Abramov19, and applying successful grain refinement techniques in welding20, Todaro et al.21 recently demonstrated that high-intensity ultrasound can promote columnar to equiaxed grain transitions (CET) in laser AM fabricated Ti-6Al-4V and Inconel 625. As a result, components built with a fine, equiaxed grain structure exhibited increased yield and tensile strengths. One form of ultrasonic melt processing in AM involves laser metal powder consolidation on a substrate vibrating at ultrasonic frequencies (i.e., sonicated substrates). An applied ultrasonic frequency of 20 kHz on an AM-fabricated 316L stainless steel plate resulted in a noticeable decrease in grain sizes and an increase in random grain orientations22. Similarly, a reduction in mechanical property anisotropy and grain refinement along the build direction in wire arc AM was recently observed after ultrasonic treatment23. Ivanov et al.24 and Yoon et al.25 leveraged high-frequency pulsed laser irradiation to introduce high-intensity ultrasonic waves in the melt pool, resulting in microstructural refinement. Wang et al.26 used ultrasonic vibration-assisted AM to fabricate Inconel 718 parts and investigated the influence of four ultrasonic frequencies (i.e., 0, 25, 33, and 41 kHz) on microstructural refinement and mechanical properties. While ultrasonic melt processing at 25 kHz increased mechanical strength, the use of higher ultrasonic frequencies was observed to increase porosity and hardness. Wang et al.26 elucidated the effects of frequency, yet the effect of other ultrasonic wave parameters, such as vibration amplitude and acoustic intensity, on grain refinement, remained unclear.
The observed microstructural refinement in AM ultrasonic melt processing reported in the literature is hypothesized to result from increased nucleation rates and sites caused by acoustic cavitation and streaming induced in the melt pool. Acoustic cavitation and streaming have been suggested to compete with Marangoni convection, recoil pressure, and surface tension forces in the melt pool27, influencing solidification rates and thermal gradients and promoting columnar to fine equiaxed grain transitions28. Cavitation was observed in high-speed synchrotron X-ray imaging experiments within a controlled casting with ultrasonic treatment by Wang et al.29. They observed acoustic cavitation bubbles imploding in a Bi-8%Zn alloy on the solid-liquid interface, causing fragmentation of the solid phase in the mushy zone. Moreover, acoustic streaming was observed to disperse solid particles in the liquid, which have been reported to later act as solidification nuclei30. In AM, however, the melting and solidification processes occur rapidly, presenting spatial and temporal resolution challenges in direct cavitation observation. In their study focused on observing grain refinement mechanisms in ultrasound-assisted AM, Ji et al.31 stated that because of extremely high temperature, opacity, and short survival time, it is hardly possible to directly observe the process of ultrasound effect on the molten metal pool in AM through experiments. While direct observation of dendrite fracture would be challenging, recent high-speed X-ray imaging of keyhole dynamics in AM32 allows observation of cavitation bubbles directly during ultrasound-assisted AM.
In this work, high-speed synchrotron X-ray imaging at the Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory was used to capture acoustic cavitation in high-temperature, viscous, and opaque sub-millimeter scale melt pools within an Al6061 sample. Ultrasonic treatment was observed to alter keyhole morphology, which could potentially reduce or eliminate porosity generated from keyhole tip collapse, in addition to reducing dynamic keyhole instabilities. Ultrasonic treatment influenced bubble dynamics, causing pore migration toward the melt pool surface. The reported results demonstrated the existence and influence of cavitation on laser-generated melt pool dynamics during ultrasonic melt processing, which was previously hypothesized by Todaro et al.21,22, Feilong et al.23, and Wang et al.26. The multiphysics Computational fluid dynamics (CFD) simulations using the Flow-3DⓇ platform showed an increase in melt pool flow velocity, thermal gradients, and cooling rates with applied ultrasonic treatment. This study provides direct evidence that acoustic cavitation effects are present in laser-generated melt pools and can be studied using high-speed X-ray imaging and CFD simulations. Thus, controlling acoustic cavitation, microstructure, and, henceforth, mechanical properties and part quality is now a closer reality33.
Results
In-situ synchrotron X-ray imaging of acoustic cavitation in melt pools
Figure 1 shows the primary features of the experimental setup. The experiment consisted of a continuous-wave ytterbium fiber laser with user set powers ranging from 100 to 560 W, the high-speed X-ray imaging system (see details in29), and an Al6061 sample mounted vertically on top of a Langevin transducer driven at its lowest order extensional resonance frequency of 20.2 kHz. Single-pulse X-ray images were collected at a rate of 50 kHz to observe melt pool dynamics, cavitation bubble dynamics, and solidification. X-ray computed tomography (CT) and electron backscattered diffraction (EBSD) were used to further characterize the pore structure ex-situ.
Fig. 1: Experimental setup. Schematic diagram illustrating the experimental setup for high-speed X-ray imaging of melt pools on a vibrating substrate.
A representative X-ray image showing annotated melt pool features and vibration direction is shown in Fig. 2. X-ray absorption and phase contrast allowed easy identification of the solid/liquid transition region, vapor depression area, and microscale bubbles from cavitation. Supplementary Movie 1 shows the entire single-point melt pool and solidification process when the 350 W laser is applied for 3.34 ms without sonication. In addition, the video shows highly dynamic features such as bubble motion, melt pool size fluctuation, and keyhole initiation, growth, and fluctuation. The high spatial (i.e., 2 μm/pixel) and temporal (i.e., 50,000 frames per second) resolutions afforded by the high-energy synchrotron facility enabled direct quantifiable observation of the microscale bubble dynamics within the melt pool. The effect of the vibration could then be easily observed by conducting measurements with and without the active ultrasonic transducer. While the vibration was active, the X-ray imaging allowed direct measurement of the vibration amplitude of approximately 8 μm (more details on image processing and measurements are provided in the “Methods” section).
Fig. 2: Melt pool X-ray frame. An X-ray frame showing the melt pool boundary at the solid/liquid interface, the keyhole or vapor depression morphology, the keyhole rim, hot spatter, a microbubble, and vibration direction. The video from which this frame was extracted is found in Supplementary Movie 1.
Figure 3a, b depict real-time X-ray image sequences of stationary laser-generated molten Al6061 pool dynamics without and with sonication, respectively. Supplementary Movie 2 is the associated high-speed videos containing the frames seen in Fig. 3a, b. In Fig. 3a, a narrow and deep vapor depression or keyhole can be observed in melt pools without sonication. Keyhole melt pools with these characteristics are known to be susceptible to keyhole porosity in AM when the tip of the vapor depression pinches off and forms a bubble32,34. Without sonication, bubbles were observed to settle at the bottom of the melt pool, where the solidification front could quickly freeze them, resulting in porosity. Figure 3a also shows strong fluctuations in keyhole depth, which is a characteristic of keyhole instability35.
Fig. 3: X-ray image sequences showing laser-generated molten Al6061 pools. Melt pools (a) without and (b) with sonication. The six X-ray frames were taken at 0.02 ms intervals, beginning at 2.96 ms after the laser was turned on. The video from which these frames were extracted is found in Supplementary Movie 2.
The bubble density is shown to increase due to sonication as depicted in Fig. 3b and Supplementary Movie 2, proving the sonication leads to bubble nucleation in the liquid phase separate from the keyhole region. The bubbles in the melt pool with sonication rapidly nucleate, grow, oscillate, and sometimes implode, demonstrating cavitation bubble behavior. In addition, acoustic streaming effects were observed, where the molten metal flows in the vibration direction36,37. Sonication increased the average bubble diameter and promoted bubble migration towards the melt pool surface (Supplementary Movie 2). Bubbles with larger diameters were observed to implode at the melt pool surface, demonstrating degassing characteristics. In conventional AM, the melt flow-induced drag force dominates bubble dynamics38. Based on the observed bubble dynamics in melt pools with sonication, it can be pointed out that bubble growth due to cavitation increases the buoyancy force, overcoming the drag force that usually traps pores38, steering the bubbles toward the melt pool surface, and promoting degassing39. In addition, we speculate that primary and secondary Bjerknes acoustic radiation forces may exist in the melt pool, facilitating bubble translation toward the melt pool surface and causing degassing40. The concentration of porosity toward the melt pool surface induced by sonication might be convenient in metal AM because the remelting between successive layers could eliminate the residual porosity from previous layers.
Figure 3b also shows a reduction in the keyhole depth fluctuations and an increase in the keyhole tip radius with sonication. These phenomena resulted in the elimination of the keyhole tip pinch-off porosity32. However, sonication was observed to eject molten metal from the melt pool, as shown in the X-ray frame at 2.96 ms with sonication in Fig. 3b. Further investigation on the influence of substrate vibration directions (i.e., in-plane or out-of-plane vibration) and vibration amplitudes and frequencies could help minimize potential spatter in laser-based AM with ultrasonic melt processing and will be explored in our future research.
Influence of ultrasonic treatment on melt pool geometry and dynamics
The variations in the keyhole and melt pool depths, with and without sonication, are illustrated in Fig. 4. The melt pool depths, keyhole depths, and melt pool widths were measured from the point where sizable contrast difference between the liquid/solid and gas/liquid phases could be observed in the X-ray images. From Fig. 4a, it can be observed that the keyhole depth without sonication was larger than the sonicated keyhole. Melt pool and keyhole depths were shown to fluctuate at constant laser power41, indicative of instabilities34. The depth fluctuations were quantified as one standard deviation about the mean of the measured depths. With sonication, the melt pool depth standard deviation was 66.3 μm, whereas it was 111.6 μm without. Similarly, the keyhole depth standard deviation was 31.6 μm compared to 57.6 μm with and without sonication, respectively. This indicates ultrasonic treatment reduces fluctuations, leading to more stable dynamics. Without sonication, the melt pool began in conduction mode as shown in Fig. 4c from 2.8 to 4.25 ms, after which the melt pool transitioned into the keyhole mode. Conversely, with sonication, the melt pool started directly in keyhole mode. In both cases, the transition from conduction to keyhole mode occurred rapidly until stabilizing after about 5.5 ms.
Fig. 4: Influence of ultrasonic treatment on melt pool and keyhole geometry. a Keyhole depth, b Keyhole aspect ratios (keyhole depth divided by fixed laser beam diameter of 80 μm), c Melt pool depths, and d Melt pool aspect ratios (melt pool width divided by depth based on measurements from X-ray images) with and without sonication. Red plain line shows measurements without sonication while black line with circular markers shows measurements with sonication.
Keyhole morphology also plays a role in melt pool dynamics and defect formation during laser-based metal AM processes. Fig. 4b shows the Keyhole aspect ratios calculated from measured depths divided by the 80 μm laser diameter35. These results show lower keyhole aspect ratios in sonicated melt pools. A high aspect ratio represents a deep and narrow keyhole with a needle-like tip, while a low keyhole aspect ratio represents a wide keyhole with an observable tip radius. A deep and narrow keyhole traps laser beam reflections at the bottom, leading to a J-shaped keyhole in moving laser scenarios32, which are susceptible to keyhole tip pinch-off porosity38,42. Therefore, ultrasonic treatment in metal AM can potentially eliminate one of the major keyhole porosity driving mechanisms by decreasing the keyhole aspect ratio and increasing keyhole-tip radius. Figure 4 d depicts the melt pool aspect ratio with and without sonication. In the absence of sonication, a high melt pool aspect ratio was observed when the melt pool was in conduction mode (i.e., from 2.7 to 4.4 ms) compared to the keyhole mode. There was not a significant difference in the melt pool aspect ratio due to sonication.
Laser energy absorptivity is known to be influenced by melt pool and keyhole depths43. Thus, the difference in melt pool geometries in ultrasonically treated melt pools relative to non-ultrasonically treated melt pools could result from the variation in the position of the laser focal point relative to the melt surface caused by the back-and-forth motion of the vibrating sample, promoting multiple laser beam reflections, resulting in improved laser energy absorptivity. This is possible at high vibration amplitudes to laser spot size ratios. However, in our case, a 16 μm peak-to-peak vibration amplitude and a laser spot size of 80 μm will not significantly influence laser energy absorptivity. Therefore, we speculate that the increased absorptivity could be due to the raised melt pool surface above the sample due to ultrasonic vibration causing the keyhole rim to rise while the recoil pressure keeps the bottom of the keyhole stationary. Hence, it results in deeper keyholes that promote multiple laser beam reflections on the vapor/liquid interface and increased absorptivity. In addition, the melt pool temperature could have increased because of bubble implosions, resulting in a larger melt region with applied ultrasound. Improved laser energy absorptivity and large melt pools are advantageous in metal AM to potentially reduce component build time. To investigate these claims further, CFD simulations were conducted to explain the impact of sonication on thermal gradients and cooling rates.
Multiphysics modeling of melt pool dynamics and solidification in ultrasound-assisted AM
High-speed X-ray imaging was able to provide real-time evidence of acoustic cavitation and melt pool dynamics in laser-generated melt pools driven by an external ultrasonic field. Additional insight into pressure distributions, thermal gradients, and cooling rate information is available through bridging the experiments with CFD simulations. In particular, CFD offers the ability to connect thermal properties to microstructural development. To further investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification, we conducted multiphysics simulations of single-spot laser-generated melt pools with and without ultrasonic vibration using Flow-3DⓇ. Identical laser and ultrasonic parameters and substrate material used in the X-ray imaging experiments were adopted in the simulations. To reduce the simulation time, the laser duration was set to 0.8 ms compared to 3.4 ms in the experiments. The X-ray images were used to validate the simulations by directly observing melt pool and keyhole morphologies, cavitation bubbles, and solidification structures. Fig. 5a, b compare CFD simulated melt pools to melt pool geometries directly captured in X-ray imaging for the cases of without and with sonication. Deep and narrow keyholes observed with high-speed X-ray imaging in melt pools without sonication were replicated in the simulations. Similarly, an increased keyhole tip radius observed with X-ray imaging in melt pools with sonication was captured in the Flow-3DⓇ simulation. Supplementary Movies 3 and 4 show simulated keyhole dynamics for the two cases. Furthermore, Supplementary Movies 5 and 6 show the results of simulated melt pool dynamics. Similar to the melt pool dynamics undergoing sonication captured by X-ray imaging (i.e., Supplementary Movie 2), the simulated melt pools (i.e., Supplementary Movie 5) showed acoustic cavitation-driven bubble nucleation and implosion caused by pressure variation in the melt pool. Furthermore, the simulated solidification structure with ultrasonic treatment shows frozen cavitation-induced pores like those observed in X-ray imaging and X-ray CT. To further validate the simulations, the measured melt pool aspect ratios (width/depth) from X-ray images were compared with the simulated melt pool aspect ratios. Figs. 5c, d show melt pool aspect ratios, which were found to be closely consistent between simulations and experiments. The close agreement in aspect ratios speaks to the simulations accurately representing the laser energy transfer into the pool
Fig. 5: CFD melt pool simulation comparison with X-ray results. a Melt pool simulation without and with sonication, b comparable experimental results without and with sonication, c Aspect ratios (depth/width) observed in the simulations, and d corresponding experimental aspect ratios.
Melt pool flow dynamics are primarily driven by surface tension, Marangoni convection, and recoil pressure. The application of ultrasound introduces acoustic streaming as an additional driving force. Simulations allowed us to quantify acoustic streaming by comparing velocity vectors at points in the fluid with and without applied ultrasonic treatment. Fig. 6a shows melt pool speed contours and velocity vectors with and without sonication. Supplementary Movies 7 and 8 show additional melt pool dynamics. The higher melt pool velocities in melt pools with sonication confirm that acoustic streaming is a major factor in fluid flow. Figure 6b shows the pressure distribution. Large pressure fluctuations are observed in the presence of sonication. The frames shown in Fig. 6b were taken from the simulation results during solidification and when the laser was switched off. This was done to decouple the sonication from thermal energy input. Supplementary Movies 9 and 10 show animations of pressure distribution in solidifying melt pools with and without sonication, respectively. It can be seen from Fig. 6b that the pressure variation in the melt pool with sonication promoted bubble nucleation. In addition, the influence of ultrasonic vibration can be observed in Fig. 6b with sonication, as ripples of high and low-pressure regions captured by the solidification. Without sonication, no significant pressure variation was observed during solidification. Acoustic cavitation bubble nucleation occurs when the localized pressure within a liquid drops below the vapor pressure of that liquid. Therefore, in Al6061 laser-generated melt pools, it can be seen that if the localized pressure within the melt pool drops below the vapor pressure of molten Al6061, nucleation of bubbles will occur. To investigate the influence of pressure variation on bubble nucleation during melting, the image sequence in Fig. 6c shows the pressure contours at a bubble nucleation site within the melt pool. A decrease in melt pool pressure was observed to result in bubble nucleation, while an increase in pressure promoted bubble implosion.
Fig. 6: CFD melt pool simulation results with and without sonication. a Simulation frames showing velocity vectors of points in the liquid, b pressure distributions, c pressure field at the nucleation of a cavitation bubble and after the collapse.
Microstructure development is directly linked to solidification rates and thermal gradients. To investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification conditions, we collected time history temperature gradients and cooling rates at a point within the melt pools with and without sonication. Figure 7a shows the point data probing location at which the time history of parameters that can be related to microstructural development was collected. Figure 7b shows the time history of pressure, cooling rate, thermal gradient, and velocity at the data probing point, with and without sonication. It can be observed that high pressure was observed in melt pools without compared to those with sonication. Conversely, higher cooling rates were observed in melt pools with sonication. Similarly, higher thermal gradients and fluid velocities were observed in melt pools with compared to those without sonication. Figure 7c shows the overall cooling rates and thermal gradients at each simulation time frame over the entire simulation. It can be observed that the overall thermal gradient did not respond to ultrasonic treatment. However, the overall melt pool cooling rate increased with the applied ultrasonic treatment.
Fig. 7: Melt pool thermal history from CFD simulation. a Point data probing location. b The time history of fluid pressure, cooling rates, thermal gradients, and fluid velocities at the data probing point with and without sonication. c Melt pool thermal gradients and cooling rates at each time frame during the entire simulation with (red line plain line) and without sonication (black line with circular markers).
Acoustic cavitation characterization and influence on microstructural development
The primary aim of this article is to unveil the physics associated with ultrasonically driving the melt pool. A secondary aim and a topic of future work is to unveil conditions that lead to refined or tailored microstructures toward improved quality and performance of AM parts. Nevertheless, the solidification microstructures formed in melt pools with and without sonication were characterized using electron backscatter diffraction (EBSD). Fig. 8 a, b show the microstructures and crystallographic orientations of the grains in melt pools without and with sonication, respectively. Since EBSD is destructive, it is noted that the non-sonicated case is a different sample having a single point melt with the same laser power and duration as the sonicated melt pool case. For both samples, the melt pool boundary was traced using standard optical images, in which the melt region was clear (see Supplementary Figs. 6 and 7) and then superimposed on the EBSD grain map. Epitaxial grain growth and cracking along grain boundaries were evident in both cases. A qualitative reduction in grain size is observed in the sonication case but is difficult to ascertain because of the large pore structure as seen by the dark features in Fig. 8b.
Fig. 8: Melt pool EBSD and X-ray computed tomography analysis results. EBSD grain map showing the solidification microstructure (a) without and (b) with sonication. c High-speed X-ray frame showing the final solidification structure and corresponding X-ray computed tomography visualization showing the porosity features and indications of the sonication-driven vibrations (seen by the red arrows).
Moreover, X-ray computed tomography analysis was performed on the final solidification structure (prior to EBSD) to characterize the influence of cavitation and acoustic streaming in sonicated laser-generated melt pools. An X-ray frame from the high-speed imaging showing the final solidification structure and a 3D isosurface of cavitation-induced porosity in the melt pool is shown in Fig. 8c. The X-ray computed tomography reveals evidence of frozen cavitation bubbles and ultrasonic vibration-induced-ripples in the melt pool (i.e., labeled by arrows in the X-ray computed tomography scan image). The ultrasonic wavelength in Al6061 at a frequency of 20.2 kHz was calculated to be 0.32 m, which is orders of magnitude higher than the melt pool depth and width. Thus, the micron scale ripples observed resulted from the sinusoidal variation in pressure from the ultrasonic vibration, which we have also observed in CFD simulations. This discovery calls attention to the influence of vibration amplitudes on cavitation in laser-based AM with ultrasonic treatment, which has not been previously explored. Figure 8c also shows a higher concentration of pores near the sample surface relative to the bottom of the melt pool. Thus, it is further corroborated that ultrasonic treatment causes bubble migration toward the melt pool surface.
Cavitation in ultrasonic molten metal processing has been explored by several researchers28,39,44,45, who conducted casting experiments on light metallic alloys. High-temperature cavitometry46,47 and high-speed imaging48 were used to establish a cavitation threshold in terms of acoustic intensity49. The first-order linear approximation of ultrasonic intensity, I, in an acoustic field is44
where ρ is the fluid density, c is the speed of sound in the fluid, A is the wave amplitude and f is the ultrasonic frequency. An acoustic intensity cavitation threshold of 100 W/cm2 was established for light metal alloys through casting experiments with ultrasonic melt processing44. In the experiments described in the literature29,45, an ultrasonic transducer horn was immersed in molten metal to introduce a propagating wave directly into the solidifying metal. Hence, the cavitation threshold could be established for sizable molten metal pools, and solidification rates would be significantly lower than those in AM processes. Nevertheless, the 100 W/cm2 cavitation threshold has been proposed for laser-based AM printing of light metallic alloys on sonicated substrates21,22,23,31,37,50,51,52,53,54,55,56. However, laser AM fundamentally differs from casting because of the submillimeter-size melt pools that exist for milliseconds owing to the associated rapid solidification rates. In casting, metal melting and solidification are separate processes, whereas melting, molten metal agitation, and solidification occur simultaneously in laser AM with sonication to generate acoustic cavitation. In addition, ultrasonic melt processing in casting involves wave propagation in a solidifying molten metal, while in AM, it involves local vibration of the molten metal. Such factors indicate different physical environments for cavitation in casting and AM. Therefore, validation of acoustic cavitation thresholds in laser-generated melt pools is needed, underpinning the importance of our technique.
Using a wave speed of 4718 m/s, density of 2586 kg/m3, wave amplitude of 8 μm, and frequency of 20.2 kHz in Equation (1) resulted in an acoustic intensity of 628.9 W/cm2. Our calculated acoustic intensity is above the established 100 W/cm2 cavitation threshold. However, cavitation was observed in the CFD simulations at an average acoustic intensity of 10 W/cm2, which is much lower than the established cavitation intensity threshold and the calculated intensity from Equation (1). Therefore, the established cavitation threshold from casting light metals with sonication overestimates the acoustic intensity required to induce cavitation in laser-generated melt pools on vibrating substrates. In the future, we will explore the influence of acoustic intensity on cavitation, porosity, and microstructure refinement.
Discussion
The application of ultrasound in solidifying melt pools in laser-based AM has been shown to promote columnar to equiaxed grain transition57,58 resulting in improved and homogenized mechanical properties and random crystallographic orientations50. By adopting observed microstructural refinement mechanisms in casting with ultrasonic treatment, acoustic cavitation and streaming28 have been hypothesized as the primary driving mechanisms of microstructural refinement in laser-based AM. Unambiguous evidence of cavitation in sub-millimeter scale and opaque laser-generated melt pools has been elusive until now. Here, the real-time influence of ultrasonic vibration on melt pool, keyhole, and bubble dynamics and the solidification of laser-generated melt pools was revealed. We also elucidated the impact of ultrasonic vibration at 20.2 kHz on melt pool and keyhole morphologies. Furthermore, we explained the potential influence of ultrasonic vibration on laser energy absorptivity and its benefits in AM. EBSD and XCT techniques were used to analyze the microstructures and solidification structures with and without applied sonication. The influence of ultrasonic vibration on melt pool flow velocity, pressure distribution, and solidification conditions with and without sonication was investigated using Flow-3DⓇ multiphysics CFD simulation software.
Melt pool and keyhole dynamics in laser-based AM processes influence porosity formation mechanisms38 and dictate the resulting solidification microstructures59 and mechanical properties60 of AM components. Marangoni flow, recoil pressure, and surface tension are some of the major driving forces governing melt pool and keyhole dynamics27. Generating melt pools on a substrate vibrating at ultrasonic frequencies introduces an additional force that drives melt pool flow in the wave propagation direction (i.e., acoustic streaming)37, which competes with existing forces in the melt pool. We used high-speed synchrotron X-ray imaging and Flow-3DⓇ simulations to show that acoustic streaming dominates the melt pool and keyhole dynamics in the laser-generated melt pool with sonication. Moreover, physical evidence of real-time acoustic cavitation in submillimeter-sized laser-generated melt pools was revealed in situ using high-speed X-ray imaging. Ultrasonic vibration was observed to increase bubble density in the melt pool and promote bubble migration toward the melt pool surface. X-ray computed tomography scan of the final solidification structure further demonstrated that ultrasonic vibration drives pores toward the melt pool surface and that vibration amplitude influences molten metal flow rather than ultrasonic wavelength.
Keyhole morphology analysis from high-speed X-ray images revealed a wide and shallow keyhole with applied sonication. A deep and narrow keyhole was observed in the case without sonication. Deep and narrow keyhole geometries are susceptible to keyhole tip collapse porosity32; therefore, by changing the keyhole morphology, ultrasonic treatment could potentially eliminate one of the major porosity formation mechanisms in laser AM. It is important, however, to note that sonication-induced cavitation resulted in porosity, as revealed by post-process EBSD and X-ray computed tomography scan results Therefore, these observations spark interest in further investigations on ultrasonic wave parameter optimization to leverage cavitation for porosity reduction and location-specific microstructural refinement. Furthermore, cavitation-induced porosity in AM ultrasonic melt processing could be used to manufacture porous structures for biomedical applications. Frequency modulation and the use of multiple ultrasound sources could potentially provide a certain degree of control over cavitation in laser-generated metal pools.
The application of ultrasonic vibration in laser-based AM was considered to increase the laser beam reflection from the liquid/gas interface in the melt pool because of increased keyhole depth caused by the raised keyhole rim. Increased laser beam reflection can potentially improve laser energy absorptivity61, resulting in larger melt volumes. On the other hand, applying ultrasonic treatment through out-of-plane vibration increased hot spattering due to the molten metal droplets pinching off the melt pool at peak positive and negative vibration amplitudes. Further optimizing vibration frequency, amplitudes, and direction can help mitigate hot spattering.
To investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification and microstructural development, we utilized Flow-3DⓇ multiphysics simulations validated with real-time high-speed synchrotron X-ray images of melt pool dynamics. Flow-3DⓇ simulation results showed pressure variation-driven acoustic cavitation in melt pools with applied ultrasonic treatment. The pressure variation in melt pools with and without applied ultrasound was analyzed during the solidification phase (i.e., after the laser was switched off) using color maps. Ultrasonic treatment was also observed to promote high melt pool velocities, cooling rates, and thermal gradients. Higher thermal gradients and melt pool velocities create stronger cooling effects and promote heterogeneous nucleation and grain refinement.
In summary, we provided evidence of acoustic cavitation in laser-generated molten metal pools on sonicated substrates using both high-speed X-ray imaging and CFD simulations. We further showed that ultrasonic treatment influenced melt pool and keyhole dynamics and could potentially eliminate some major keyhole porosity driving mechanisms. We also demonstrated through simulations that ultrasonic treatment creates favorable conditions for heterogeneous nucleation and grain refinement. These results facilitate further investigation into the influence of ultrasonic treatment on microstructural refinement and mechanical property improvement in laser-based AM processes.
Methods
Materials and sample preparation
Al6061 alloy was chosen as the material of interest because of its widespread usage in lightweight material industries such as automotive, aerospace, and many others. Unfortunately, Al6061 is extremely challenging to use in welding or AM because of thermal cracking. Thus, this research has a broader goal of investigating techniques to improve the printability of such alloys. Moreover, manufacturing methods, processes, and conditions highly influence Al6061 grain sizes and mechanical properties, as demonstrated by Eskin44 in the ultrasonic treatment of light metallic alloys. Secondly, applications of Al6061 as an additive manufacturing material have been limited because of residual stress build-up62. Lastly, Al6061 has liquidus and solidus temperatures of 660 °C and 595 °C, respectively, enabling sizable mushy zones necessary for effective and efficient ultrasonic treatment. Al6061 samples with a length of 20 mm, a height of 12 mm, and a thickness of 1.5 mm were used in our experiments. A thickness of 1.5 mm allowed adequate X-ray absorption contrast between the solid, liquid, and gaseous phases during laser melting, making it easy to identify melt pool features (i.e., vapor/gas depression, bubbles, solid-liquid interfaces.).
Ultrasonic wave generation system
Al6061 specimens were adhered to an ultrasonic transducer horn using an adhesive, as illustrated in Supplementary Fig. 1. A 20.2 kHz high-power ultrasonic transducer by Hangzhou Altrasonic Technology Co., Ltd., with a maximum power of 2000 W, was used in this study. The ultrasonic system consisted of a horn, piezoelectric elements, and an ultrasonic generator. The ultrasonic generator converts the power source into high-frequency and high-voltage alternating current and transmits it to the piezoelectric elements, which convert the input electrical energy into mechanical energy (i.e., ultrasonic waves). In our experiments, the transducer generated a continuous longitudinal wave and was operated at the horn’s resonant frequency of 20.2 kHz, with a power of 600 W and vibration amplitude of 8 μm. The transducer power and short time intervals of ultrasonic wave application were chosen to prevent the transducer horn overheating, which may influence melt pool solidification rates and thermal gradients. A custom-designed relay apparatus operated from outside the experimental hutch controlled the transducer on/off switching and the duration of ultrasonic vibration.
X-ray imaging and laser melting system
Experiments were conducted using the high-energy ultrafast synchrotron X-ray imaging system available at the Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory, USA. The 32-ID-B beamline at the Advanced Photon Source offers a state-of-the-art high-speed X-ray imaging technique. The intense undulator white beam allows ultrafast image acquisition rates of 50 kHz with a spatial resolution of 2 μm/pixel in a field of view of 1.8 × 1 mm. In addition, a continuous-wave ytterbium fiber laser (IPG YLR-500-AC, IPG Photonics, Oxford, USA, wavelength of 1070 nm, maximum output power of 560 W) and a galvanometer scanner (IntelliSCANde 30, SCANLAB GmbH., Germany)38 were integrated to perform stationary laser melting on bare Al6061 samples. A laser power of 350 W was used in the experiments. Experiments were conducted in the following sequence: the X-ray shutter and camera were first opened to initiate image acquisition. Secondly, the ultrasonic transducer was switched on, and lastly, the laser was turned on. The experimental setup and sequence allowed the sample melting, vapor depression development, and melt pool solidification occurring in an acoustic field to be captured via X-ray imaging. The laser was switched on for 3.34 ms for both cases with and without ultrasonic treatment.
EBSD and X-ray computed tomography analysis
Electron backscattered diffraction patterns (EBSPs) were obtained in the Oxford scanning electron microscope (SEM) instrument by focusing an electron beam on the Al6061 sample. The final polishing of the Al6061 sample was conducted using the Final A polishing pad with 0.04-micron colloidal silica suspension for 12 h. The sample was tilted to approximately 70 degrees with respect to the horizontal, and the diffraction patterns were imaged on a phosphor screen. The images were captured using a low-light CMOS camera. A 1.5-micron step size was used for both samples with and without ultrasonic treatment. The X-ray computed tomography scan was conducted with a Zeiss Xradia Versa 620 CT system using a source accelerating voltage of 80 kV. Images were acquired over 2 h at a voxel size of 1.5 μm and reconstructed using Zeiss proprietary software. The dicom image files were then processed using MATLAB to reveal the influence of ultrasonic vibration on the final solidification structure of the melt pools. A 3D view of sonication-induced pores showing the influence of ultrasonic vibration amplitude on the melt pool solidification was captured using the 3D volume viewer tool in MATLAB.
Image processing
MATLAB image processing toolkit and ImageJ were utilized in the X-ray image analysis. MATLAB codes were developed to normalize a sequence of X-ray images with their average pixel values. To create an X-ray image sequence with a uniform gray value, images within a 5% range of gray values were grouped together. A normalization operation was applied to each distinct group, which allowed enhanced visualization of melt pool features, keyhole dynamics, and bubble motion. Measurements of the melt pool and keyhole depth changes and bubble motion characterization were conducted using ImageJ. Maximum depths and widths on each X-ray frame measured in ImageJ were used to characterize melt pool and keyhole dynamics. The peak-to-peak vibration amplitude on the Al6061 sample surface was also measured as 16 μm using ImageJ.
A 1 mm2 domain with a 4-μm mesh size was used in the CFD simulations on the Flow-3DⓇ platform. The simulation finish time was set at 1.3 ms, and the laser on time was set at 0.8 ms. Similar to our experiments, the laser power used in the simulations was 350 W, with a laser spot size of 80-μm. Ultrasonic vibration was introduced by defining a non-inertial reference frame with harmonic oscillations on the melt volume (i.e., substrate). The oscillation frequency was set at 20.2 kHz and an amplitude of 8-μm. The execution time for each simulation with and without ultrasonic treatment was one day and 16 h, with each model generating a 2.5 TB output data file (More details on the simulation setup, boundary conditions, and governing equations are provided in Supplementary Material Section 2).
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Turbidity currents are important carriers for transporting terrestrial sediment into the deep sea, facilitating the transfer of matter and energy between land and the deep sea. Previous studies have suggested that turbidity currents can exhibit high velocities during their movement in submarine canyons. However, the maximum vertical descent velocity of high-concentration turbid water simulating turbidity currents does not exceed 1 m/s, which does not support the understanding that turbidity currents can reach speeds of over twenty meters per second in submarine canyons. During their movement, turbidity currents can compress and push the water ahead, generating propagating waves. These waves, known as excitation waves, exert a force on the seafloor, resuspending bottom sediments and potentially leading to the generation of secondary turbidity currents downstream. Therefore, the propagation distance of excitation waves is not the same as the initial journey of the turbidity currents, and the velocity of excitation waves within this journey has been mistakenly regarded as the velocity of the turbidity currents. Research on the propagation velocity of excitation waves is of great significance for understanding the sediment supply patterns of turbidity currents and the transport patterns of deep-sea sediments. In this study, numerical simulations were conducted to investigate the velocity of excitation waves induced by turbidity currents and to explore the factors that can affect their propagation velocity and amplitude. The relationship between the velocity and amplitude of excitation waves and different influencing factors was determined. The results indicate that the propagation velocity of excitation waves induced by turbidity currents is primarily determined by the water depth, and an expression (v2 = 0.63gh) for the propagation velocity of excitation waves is provided.
Submarine turbidity currents, often referred to as underwater rivers, are important carriers that transport terrestrial sediments to the deep sea [1,2,3,4,5,6,7]. These turbidity currents, carrying a large amount of silt and sand, not only have strong erosive capabilities on the seabed [8,9,10], but also pose a threat to underwater communication cables, resulting in significant economic losses [11,12,13]. For example, the 2006 Pingdong earthquake in Taiwan caused the rupture of 11 submarine cables within the Kaoping Canyon, resulting in a slowdown in network speed in Southeast Asia for 49 days and requiring the deployment of 11 cable ships for repairs [13,14,15]. Investigating the velocity and patterns of turbidity currents in submarine canyons is of great significance for the protection of infrastructure such as pipelines and cables in these canyons. One of the main methods for quantitatively studying the velocity of turbidity currents in submarine canyons is to infer their speed through cable ruptures. The first confirmed occurrence of cable rupture caused by a turbidity current was in 1929, when the Grand Banks earthquake triggered the continuous rupture of 12 submarine cables. Inferred maximum turbidity current velocities reached 28 m/s [16,17,18]. Subsequently, multiple cable rupture incidents caused by turbidity currents have occurred worldwide. Table 1 summarizes the inferred maximum turbidity current velocities from these cable rupture incidents.
Event
Maximum Turbidity Velocity
References
18 November 1929 Grand Banks earthquake
28 m/s
[16,19,20,21]
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5.1 m/s
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The Orleansville earthquake of 9 September 1954, Algeria
20.6 m/s
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10.3 m/s
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9.8 m/s
[26]
21 May 2003 earthquake in Algeria
15.8 m/s
[27]
The Taitung earthquake of 10 December 2003
16.5 m/s
[26]
The Taitung earthquake of 18 December 2003
18.6 m/s
[26]
Pingtung earthquake on 26 December 2006
20 m/s
[28]
Typhoon Morakot on 7–9 August 2009
16.6 m/s
[29]
The 15 January 2022 eruption of Hunga volcano
33.9 m/s
[30]
Table 1. Cable breakage events caused by turbidity currents worldwide.
Previous studies have shown that the maximum vertical velocity of high-concentration turbidity currents in water does not exceed 1 m/s, and the maximum downward velocity of spherical particles in water does not exceed 10 m/s [31]. The maximum velocity of professional athlete Usain Bolt in the 100 m sprint on land is 9.58 m/s, while dolphins in the ocean can reach speeds of up to 20 m/s. Deep-sea turbidity currents, characterized by a small density difference compared to water, are primarily driven by the gravitational component along the direction of flow. However, factors such as bed friction also need to be considered. The driving force behind turbidity currents is primarily the density difference between the turbulent flow and the surrounding water, as well as the gravitational downslope component. Previous studies have detected a maximum sediment concentration of 12% in the basal layer of turbidity currents [32]. However, even high concentrations of suspended sediment, such as 1720 g/L, in seawater with a density of 1020 g/L, do not exceed a maximum vertical velocity of 1 m/s [33]. Similarly, spherical particles also have a maximum settling velocity in water of less than 10 m/s [33]. Turbidity currents, being density-driven flows, have relatively low density differences compared to water, and the gentle slope of submarine canyons also contributes to a smaller gravitational downslope force. Additionally, the influence of bed friction and other factors related to sediment deposition needs to be considered. It is incredible to think that turbidity currents can achieve flow velocities as high as 28 m/s [16,18,28,34,35]. When submarine landslides occur on continental slopes, the sliding mass entering the bottom of submarine canyons can cause the destruction of soft sediment beds. The mixing of sliding or flowing sediment with water forms turbidity currents. Turbidity currents exert pressure and propel the water ahead, forming an excitation wave. This aligns with Paull’s hypothesis that in the course of turbidity currents, a high-pressure zone is formed ahead, capable of causing an increase in pore water pressure in the sediment ahead [36]. Similar to surging waves, the excitation waves generated can propagate downstream along the submarine canyon, with a propagation velocity much greater than the velocity of turbidity currents [31]. The rapid propagation of excitation waves can exert a force on the seafloor of the submarine canyon, causing the resuspension of sediment in front of the head of the turbidity currents, which may lead to the formation of secondary turbidity currents at some downstream locations. The distance between the secondary and initial turbidity currents is actually the propagation distance of the excitation waves, rather than the journey of the initial turbidity currents. Therefore, the speed of the excitation waves within this distance is mistakenly considered as the velocity of the turbidity currents (see Figure 1). This may explain why the velocity of the turbidity currents as deduced from cable breakages is so high.
Figure 1. Diagram of excitation wave propagation due to turbidity current (v1 is the velocity of turbidity current. This refers to the ratio of distance to time experienced by a turbidity current mass moving underwater. v2 is the velocity of secondary turbidity current: the rapidly propagating excitation wave applies a force on the submarine canyon floor, leading to the destruction of the soft sediment floor and the secondary turbidity current. v is the propagation velocity of the excitation wave; this refers to the propagation velocity of the turbidity current excitation wave. This speed is not the velocity of the motion of the water mass. At time t0, the initial turbidity current moves underwater, pushing the stationary water in front to generate an excitation wave. At time t1, the excitation wave is propagating. At time t2, the rapidly propagating excitation wave exerts pressure on the soft bottom bed, resulting in the destruction of the bottom bed and secondary turbidity current).
Turbidity currents are mass movements composed of sediment particles, with a high concentration of the dense basal layer near the seabed. Depending on their density and granulometric composition, turbidity currents can move along submarine canyons through mechanisms such as diffusion, collapse, and flow [37], which differ from the downward movement as a single entity of landslide bodies after slope failure (this distinguishes them from surges). Additionally, during the long-distance movement of turbidity currents in canyons, the completion of subsequent water replenishment may generate multiple excitation waves. Furthermore, secondary excitation waves may also occur during the movement of secondary turbidity currents triggered by the initial turbidity current, which differs significantly from the surges caused by submarine landslides. Furthermore, previous studies [38,39,40,41] on sediment supply during turbidity current movements have mostly focused on the scouring action on the seabed, whereas the resuspension of sedimentary deposits in front of the initial turbidity current caused by excitation waves may serve as an effective mode of sediment supply during the long-distance transport of turbidity currents. In 2023, Ren et al. proposed that the cause of the long-distance high-speed motion of turbidity currents is due to the excitation waves caused by the primary turbidity currents. However, only preliminary research has been conducted on the comparison of excitation wave velocity and solitary wave velocity, and there has been no specific discussion on the reasons for the excitation wave velocity being much greater than that of the turbidity current. In an experiment conducted using an indoor flume, it was observed that the wavelength of the excitation waves was much larger than the water depth, similar to shallow water waves [33]. The amplitude of excitation waves in proportion to their wavelength was small, consistent with the theory of small-amplitude waves. Similar to the velocity model of shallow water waves, it is expected that the propagation speed of excitation waves is also influenced by the water depth. However, since excitation waves are triggered by sediment-laden turbidity currents, the velocity model may differ from that of surface waves induced by gravitational flows. The purpose of this study is to simulate and investigate the effects of different factors on the propagation velocity and amplitude of excitation waves through a validated numerical model based on laboratory experiments. The study aims to determine the maximum propagation velocity of excitation waves at a field scale and whether there is attenuation in the long-distance propagation after their formation. In recent studies, seafloor sediment flows have been collectively referred to as turbidity currents [42]. Therefore, we simulated the movement of turbidity currents by sediment flow. This study uses the CFD-based fluid computation software FLOW-3D to simulate the underwater movement process of turbidity currents. The numerical model is validated against indoor experimental results. During the simulation process, a velocity model for surging wave generation triggered by submarine landslides is used as a reference, and multiple factors that may affect the propagation velocity of the excitation wave are considered. By controlling a single variable, the main factors influencing the excitation wave propagation velocity are determined, and the corresponding expression for excitation wave propagation velocity is provided. The results indicate that the propagation velocity of the excitation wave induced by turbidity currents is primarily determined by the water depth. This research provides a new perspective for understanding the high-speed movement of turbidity currents in submarine canyons and enriches the understanding of the movement patterns of turbidity currents in submarine canyons. In addition, studying the propagation speed of excitation waves is highly significant for the resuspension of underwater sediments, as well as the re-circulation of carbon sequestration, nutrients, heavy metals, and microplastics.
2. Experimental Study on Excitation Waves Induced by Turbidity Currents
2.1. Experimental Design and Apparatus
The experimental apparatus used for the turbidity current-induced excitation wave tests is a straight water tank [33]. The water tank is 12.5 m long, 0.5 m wide, and 0.7 m high. A turbidity source area is located on the right side of the tank to generate turbidity currents. The tank is equipped with a terrain with a certain slope. Turbidity currents are generated underwater using a weir. The mass ratio of silt and clay used in the experimental turbid water solution was 8:2, with a density of 1600 kg/m3. Previous experiments have shown that this turbid mixture can reach a maximum flow velocity of 18.7 cm/s [31]. Three pressure sensors are placed along the straight section of the tank at intervals of 0.4 m. These sensors continuously monitor the bottom shear stress caused by the turbidity current-induced excitation wave, as well as the force exerted by the turbidity current itself on the bed. The monitoring frequency is set at 100 Hz.
2.2. Experimental Phenomenon and Results
In the laboratory water tank experiments, it was observed that as the turbidity current propagates, a wave is generated ahead of the turbidity front, moving in the same direction as the current and with a velocity greater than the turbidity current velocity [33]. By monitoring the pressure changes on the bed during the turbidity current motion [33], the propagation velocity of the excitation wave, the head movement velocity of the turbidity current, and the amplitude of the excitation wave (obtained from the measured surface elevation changes caused by the wave) can be estimated based on the distances between the sensors and the time when the pressure change peaks occur. The results of indoor experiments on turbidity currents indicate that they can compress and propel the water ahead of them, generating excitation waves similar to pulses. The propagation speed of these excitation waves caused by turbidity currents is found to be much greater than the velocity of the turbidity current movement at its head, as determined by pressure sensors installed on the seabed.
3. Numerical Simulation of Excitation Waves Induced by Turbidity Currents
FLOW-3D is a powerful computational fluid dynamics (CFD) software that excels in making accurate calculations of free surface and six-degrees-of-freedom motions of objects. Similar to other CFD software, FLOW-3D consists of three modules: pre-processing, solver, and post-processing. In recent years, there have been many simulations of turbidity currents using FLOW-3D due to its superior capabilities. For example, Heimsund (2007) simulated turbidity currents in the Monterey Canyon system using FLOW-3D based on high-resolution bathymetry and flow data [43]. Zhou et al. (2017) used FLOW-3D software to simulate turbidity currents in a flume with obstacles, analyzing the impact of the proportion between obstacle height and flume height on the movement of turbidity currents, including their velocity, flow state, and morphological evolution [44]. In this study, using the CFD software FLOW-3D, the underwater motion process of turbidity currents is simulated. The model is validated by comparing it with experimental results, and the motion of the waves induced by turbidity currents is simulated based on this validation.
3.1. Control Equations
FLOW-3D, a mature three-dimensional fluid simulation software, is used in this study. It employs the RNG turbulence model, which is capable of handling high strain rate flows and is suitable for simulating excitation waves. The research focus of this paper is on sediment gravity flows (turbulent flows), and the control equations used in the calculations include the basic continuity equation, the momentum equation, the turbulent kinetic energy k equation, and the turbulent kinetic energy dissipation rate ε equation.
The continuity equation:
The momentum equation:
The turbulence model:
k equation:
ε equation:
where u, v and w is the flow velocity component in x, y and z directions; Ax, Ay and Az represent the area fraction that can flow in x, y and z directions; Gx, Gy and Gz are the gravitational acceleration in x, y and z directions; fx, fy and fz are the viscous forces in the three directions; VF is the fraction of the volume that can flow; ρ is the fluid density; p is the pressure acting on the fluid element; k is the turbulence energy; ε is the turbulence kinetic energy dissipation rate; μ is turbulence viscosity coefficient
where u, v and w is the flow velocity component in x, y and z directions; Ax, Ay and Az represent the area fraction that can flow in x, y and z directions; Gx, Gy and Gz are the gravitational acceleration in x, y and z directions; fx, fy and fz are the viscous forces in the three directions; VF is the fraction of the volume that can flow; ρ is the fluid density; p is the pressure acting on the fluid element; k is the turbulence energy; ε is the turbulence kinetic energy dissipation rate;
μ is turbulence viscosity coefficient where Cμ = 0.0845;
Gk is the turbulent kinetic energy generation term, expressed as
and σk and σε are the Prandtl numbers corresponding to the turbulent kinetic energy and dissipation rate, respectively, both of which are 1.39.
In addition,where Cε1 and Cε2 are the empirical constants, 1.42 and 1.68, respectively.
Furthermore,
where Eij=12∂ui∂xj+∂uj∂xi, η0 = 4.377, β = 0.012.
The general mass continuity equation is as follows:
where VF is the fractional volume open to flow, ρ is the fluid density, RDIF is a turbulent diffusion term, and RSOR is the mass source.
3.2. Model Validation
To determine the factors affecting the velocity of the turbidity-induced excitation wave and its velocity expression, first, the indoor flume test was taken as the prototype. Then, a 1:1 geometric solid model was established, and the simulation parameters were set to be consistent with the flume test parameters [33]. Finally, the simulation results were compared with the laboratory test results.
The computational domain employs the method of unstructured grid and is entirely divided into structured orthogonal grids. Nested grids are used for local refinement at the interfaces of straight sections, resulting in a total of 800,000 grid cells after refinement.
The simulation results were compared with the indoor experimental results, with the velocity of the excitation wave and the turbidity current head being represented by changes in surface elevation and water density. The experimental and simulation results are shown in Table 2, and the calculation formula for the error is |Calculated value−Test value|Test value×100%Calculated value-Test valueTest value×100%.
Result
Propagation Velocity of Excitation Wave (m/s)
Velocity of Turbidity Current (m/s)
Excitation Wave Amplitude (m)
Sensor 1 to 2
Sensor 2 to 3
Sensor 1 to 2
Sensor 2 to 3
Sensor 1 to 2
Sensor 2 to 3
Test results
1.54
1.48
0.24
0.23
0.029
0.03
Computed results
1.55
1.52
0.25
0.23
0.03
0.03
Error range
0.6%
2.7%
4.2%
0%
3.4%
0%
Table 2. The test results of the propagation velocity of the excitation wave, the turbidity current velocity, and the excitation wave amplitude are compared with the simulation results.
From the above comparison, it can be observed that the simulated velocities of the excitation wave and the head of the turbidity current align well with the experimental results, indicating the rationality of using the numerical model established in this study for simulating the propagation velocity of the excitation wave induced by turbidity currents.
3.3. Analysis of Factors Affecting the Propagation Velocity of Excitation Waves
An analysis of the factors influencing the propagation velocity of excitation waves was conducted using numerical simulation. The reference model for wave velocity was based on the surge velocity model. The main factors affecting the propagation velocity of excitation waves were summarized, including the turbidity current density ρ, the thickness of the turbidity current source area d, the length of the turbidity current source area L, the depth at the initial flow of turbidity currents h, the canyon width l, and the initial velocity of the turbidity current v0 (as shown in Figure 2). The simulations were performed using a controlled variable approach for different parameters, and the velocity changes of the excitation wave were obtained, as shown in Table 3. The slope angle was fixed at 3°, and sensors were placed at intervals of 100 m starting from a distance of 500 m from the turbidity current source area (named Sensors 1, 2, 3). These sensors were used to extract surface elevation, density, and other relevant parameters at their respective locations. We can obtain the propagating velocity of excitation waves by measuring the time difference in surface elevation changes at the monitoring points. Similarly, we can determine the propagation velocity of turbidity currents by measuring the time difference in density changes.
Figure 2. Excitation wave velocity simulation model and parameters.
Group Order
Turbidity Current Density (kg/m3)
Length of Turbidity Source Area (m)
Canyon Width (m)
Thickness of Turbidity Source Area (m)
Depth (m)
Initial Velocity of Turbidity Current (m/s)
Propagation Velocity of Excitation Wave (m/s)
Excitation Wave Amplitude (m)
Velocity of Turbidity Current (m/s)
1
1600
1000
200
20
200
0
33.43
0.345
5.88
2
1500
1000
200
20
200
0
33.09
0.304
5.41
3
1400
1000
200
20
200
0
33.35
0.223
4.99
4
1300
1000
200
20
200
0
33.33
0.177
4.35
5
1200
1000
200
20
200
0
33.86
0.092
3.74
6
1600
1000
200
40
200
0
33.05
1.109
9.09
7
1600
1000
200
60
200
0
33.39
2.689
10.79
8
1600
1000
200
80
200
0
33.21
4.828
12.91
9
1600
1000
200
100
200
0
36.43
7.744
13.79
10
1600
200
200
20
200
0
32.93
0.181
5.58
11
1600
400
200
20
200
0
33.49
0.25
5.71
12
1600
600
200
20
200
0
33.06
0.278
5.79
13
1600
800
200
20
200
0
33.17
0.31
5.72
14
1600
1000
200
20
100
0
26.67
0.56
5.72
15
1600
1000
200
20
300
0
39.65
0.169
5.80
16
1600
1000
200
20
400
0
45.98
0.12
5.80
17
1600
1000
200
20
500
0
49.97
0.08
5.96
18
1600
1000
100
20
200
0
33.60
0.354
5.72
19
1600
1000
300
20
200
0
32.98
0.338
5.97
20
1600
1000
400
20
200
0
33.27
0.356
5.87
21
1600
1000
500
20
200
0
33.31
0.365
5.86
22
1600
1000
200
20
200
2
33.50
0.532
4.35
23
1600
1000
200
20
200
5
33.12
1.389
6.56
24
1600
1000
200
20
200
8
33.52
2.271
8.10
25
1600
1000
200
20
200
10
33.33
2.878
8.99
Table 3. Simulation results under different variables conditions.
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different turbidity current density groups are presented in Figure 3.
Figure 3. Simulation of propagating velocity of excitation wave under the sole variable condition of turbulent current density. (Length of turbidity source area: 1000 m; canyon width: 200 m; thickness of turbidity source area: 20 m; depth: 200 m; initial velocity of turbidity current: 0 m/s).
Based on the simulation results described above, while keeping all other conditions constant, the impact of a single variable, namely, the turbidity current density, on the propagation velocity and amplitude of the excitation wave was analyzed. By fitting the data, the relationship between turbidity current density and the propagation velocity of turbidity currents as well as the amplitude of the excitation wave was obtained, as shown in Figure 4.
Figure 4. Relationship between turbidity current density and turbidity current velocity, as well as excitation wave amplitude.
The simulation results indicate that changes in turbidity current density, while keeping the other conditions constant, do not result in a change in the propagation velocity of the excitation waves. However, they do affect the amplitude of the excitation waves and the velocity of the turbidity current itself. The simulation reveals that within the selected density range, both the amplitude of the excitation waves and the velocity of the turbidity current increase with increasing turbidity current density. When the turbidity current density is equal to that of water (ρTurbidity current = ρWater), there is no turbidity current or excitation wave generation. Thus, the relationship between the turbidity current velocity (v) and density (ρ) is expressed as v = −34.80643 + 0.05082•ρ − 1.59286 × 10−5ρ2 (ρ > 1000, R2 = 0.994). Additionally, the relationship between the amplitude of the excitation waves (A) caused by turbidity currents and density (ρ) is expressed as A = −0.6021 + 5.9729 × 10−4ρ (ρ > 1000, R2 = 0.991).
3.3.2. The Influence of the Thickness of the Turbidity Source Area on the Propagation Velocity and Amplitude of Excitation Waves
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different thickness of turbidity source area groups are presented in Figure 5.
Figure 5. Simulation of propagating velocity of excitation wave under the sole variable condition of thickness of turbidity source area. (Turbidity current density: 1600 kg/m3; length of turbidity source area: 1000 m; canyon width: 200 m; depth: 200 m; initial velocity of turbidity current: 0 m/s).
Based on the simulation results described above, while keeping all other conditions constant, the impact of a single variable, namely, the thickness of the turbidity source area, on the propagation velocity and amplitude of the excitation wave was analyzed. By fitting the data, the relationship between the thickness of the turbidity source area and the propagation velocity of the turbidity current as well as the amplitude of the excitation wave was obtained, as shown in Figure 6.
Figure 6. Relationship between thickness of turbidity source area and turbidity current velocity, as well as excitation wave amplitude.
Based on the simulated results mentioned above, it can be concluded that, while keeping the other conditions constant, changing only the thickness of the turbidity current source area does not affect the propagation velocity of the excitation waves. However, it does impact both the amplitude of the excitation waves and the velocity of the turbidity current itself. The simulation reveals that within the selected range of thickness values for the turbidity current source area, both the amplitude of the excitation waves and the velocity of the turbidity current increase with an increase in the thickness of the source area. Additionally, it is observed that when the length of the turbidity current source area is zero, neither the turbidity current nor the excitation waves are generated (i.e., no turbidity current is produced when hTurbidity current = 0). Therefore, the relationship between the velocity (v) of the turbidity current and its thickness (h) is expressed as v = 0.27983•h − 0.00146•h2 (h ≥ 0, R2 = 0.999). Similarly, the relationship between the amplitude (A) of the excitation waves caused by the turbidity current and its thickness (h) is A = −0.00375•h − 0.0008•h2 (h ≥ 0, R2 = 0.999).
3.3.3. The Influence of the Length of the Turbidity Source Area on the Propagation Velocity and Amplitude of Excitation Waves
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different length of turbidity source area groups are presented in Figure 7.
Figure 7. Simulation of propagating velocity of excitation wave under the sole variable condition of length of turbidity source area. (Turbidity current density: 1600 kg/m3; canyon width: 200 m; thickness of turbidity source area: 20 m; depth: 200 m; initial velocity of turbidity current: 0 m/s).
Based on the simulation results described above, while keeping all other conditions constant, the impact of a single variable, namely, the length of the turbidity source area, on the propagation velocity and amplitude of the excitation wave was analyzed. By fitting the data, the relationship between the length of the turbidity source area and the amplitude of the excitation wave was obtained, as shown in Figure 8.
Figure 8. Relationship between length of turbidity source area and excitation wave amplitude.(Amplitude refers to the surface elevation change caused by the excitation wave).
Through simulations, it has been determined that within the chosen range of the length of the turbidity source area, the amplitude of the excitation waves increases with an increase in the length of the turbidity source area. When the length of the turbidity source area is zero, there is no turbidity current and no generation of excitation waves (i.e., when LTurbidity current = 0). Additionally, for large lengths of the turbidity source area, under the condition of sufficient sediment supply, the variations in surface elevation caused by the waves generated by turbidity currents are negligible. Therefore, the relationship between the amplitude of the excitation waves (A) generated by turbidity currents and the length of the turbidity source area (L) is expressed as follows: A = −0.3624 + 0.10305•ln(L − 6.15619) (L ≥ 0, R2 = 0.997).
3.3.4. The Influence of Depth on the Propagation Velocity and Amplitude of Excitation Waves
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different depth groups are presented in Figure 9.
Figure 9. Simulation of propagation velocity of excitation wave under the sole variable condition of depth. (Turbidity current density: 1600 kg/m3; length of turbidity source area: 1000 m; canyon width: 200 m; thickness of turbidity source area: 20 m; initial velocity of turbidity current: 0 m/s).
Based on the simulation results described above, while keeping all other conditions constant, the impact of a single variable, namely, depth, on the propagation velocity and amplitude of the excitation wave was analyzed. By fitting the data, the relationship between depth and the propagation velocity of the excitation wave as well as the amplitude of the excitation wave was obtained, as shown in Figure 10.
Figure 10. Relationship between depth and propagating velocity of excitation wave, as well as excitation wave amplitude.
As the water depth approaches infinity, the excitation wave amplitude can only approach zero but cannot reach zero. Therefore, the characteristics of the excitation wave amplitude change with the water depth are similar to those of the velocity propagation of the excitation wave. The relationship between the velocity of the excitation wave induced by turbidity currents (vExcitation wave) and the water depth (H) can be described as vExcitation wave = −287.05446 + 48.59211•ln(H + 535.14863) (R2 = 0.998). The relationship between the excitation wave amplitude (A) and the water depth (H) can be expressed as A = 1.46573 − 0.22816•ln(H − 47.67563) (R2 = 0.985).
3.3.5. The Influence of the Canyon Width on the Propagation Velocity and Amplitude of Excitation Waves
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different canyon width groups are presented in Figure 11.
Figure 11. Simulation of propagating velocity of excitation wave under the sole variable condition of canyon width. (Turbidity current density: 1600 kg/m3; length of turbidity source area: 1000 m; thickness of turbidity source area: 20 m; depth: 200 m; initial velocity of turbidity current: 0 m/s).
When the canyon width is taken as the single variable condition, changing the canyon width does not significantly affect the propagation velocity of excitation waves, the amplitude of excitation waves, and the velocity of turbidity currents. Therefore, it can be concluded that, without considering the impact of the differences in the terrain and sediment on the canyon width, the canyon width has no impact on the propagation of excitation waves and the movement of turbidity currents.
3.3.6. The Influence of the Initial Velocity of the Turbidity Current on the Propagation Velocity and Amplitude of Excitation Waves
The variations in surface elevation at three sensor locations in the simulated results of five different initial velocity of turbidity current groups are presented in Figure 12.
Figure 12. Simulation of propagating velocity of excitation wave under the sole variable condition of initial velocity of turbidity current. (Turbidity current density: 1600 kg/m3; length of turbidity source area: 1000 m; canyon width: 200 m; thickness of turbidity source area: 20 m; depth: 200 m).
Based on the simulation results described above, while keeping all other conditions constant, the impact of a single variable, namely, the initial velocity of the turbidity current, on the propagation velocity and amplitude of the excitation wave was analyzed. By fitting the data, the relationship between the initial velocity of the turbidity current and the amplitude of the excitation wave was obtained, as shown in Figure 13.
Figure 13. Relationship between initial velocity of turbidity current and excitation wave amplitude.
Based on the simulation, it is observed that within the selected range of the initial velocity of the turbidity current, the amplitude of the excitation wave increases linearly with the increase in the initial velocity of the turbidity current. Therefore, the relationship between the amplitude (A) of the excitation wave caused by the turbidity current and the initial velocity of the turbidity current (v0) can be expressed as A = 0.34 + 0.24084•v0 (A ≥ 0, R2 = 0.992).
Through controlling the simulation calculation of a single variable, it was found that there are several factors that can affect the amplitude of the excitation wave. These factors include the turbidity current density ρ, the thickness of the turbidity current source area d, the length of the turbidity current source area L, the water depth h, and the initial velocity of the turbidity current v0. In contrast, there are relatively few factors that influence the propagation velocity of the excitation wave. Within the selected parameter range, only the water depth can affect the propagation velocity of the excitation wave. The physical parameters of the turbidity current, including the turbidity current density ρ, the thickness of the turbidity current source area d, the length of the turbidity current source area L, the canyon width l, and the initial velocity of the turbidity current v0, have no direct influence on the propagation velocity of the excitation wave. Therefore, the turbidity current only serves as a triggering factor for the excitation wave and is not directly related to the propagation velocity of the excitation wave.
3.4. Analyze the Changes in Propagation Velocity of Excitation Waves along a Path
In order to further investigate the underlying truth behind the variation in the propagation velocity of the excitation wave, a discussion on whether there is velocity attenuation along the propagation path of the excitation wave is conducted. Since the seventh group of the excitation wave causes significant changes in surface elevation, the seventh group of the excitation wave is selected as the research object in order to study the variations in surface elevation along the propagation path of the excitation wave. The changes in surface elevation are extracted every 200 m along the sediment slope (with the first extraction point located 400 m away from the source area of the turbidity current). A total of six sets of surface elevation data are extracted (ranging from 400 m to 1400 m distance from the source area of the turbidity current), as shown in Figure 14.
Figure 14. Surface elevation changes during excitation wave propagation along sediment slopes.
The amplitudes and propagation velocities of the excitation wave at each point are shown in Table 4.
Distance from Turbidity Current Source Area (m)
Propagation Velocity of Excitation Wave (m/s)
Excitation Wave Amplitude (m)
400
33.34
2.524
600
36.79
2.596
800
37.13
2.589
1000
39.99
2.566
1200
40.04
2.542
1400
40.13
2.523
Table 4. Excitation wave velocity during the excitation wave propagation along the sediment slope.
From the table above, it can be observed that the amplitude of the excitation wave does not change while traveling along the slope. This indicates that the change in surface elevation caused by the propagation of the excitation wave does not attenuate. Furthermore, the propagation velocity of the excitation wave gradually increases, although the change is not very pronounced. This variation may be attributed to the change in the water depth caused by the sloping bed. To investigate this, a simulation was conducted in a straight channel with a length of 3000 m. Six sampling points were established from 400 m to 1400 m away from the turbidity current source area to extract the amplitude of the excitation wave. The results of the simulation are presented in Figure 15.
Figure 15. Surface elevation changes during wave propagation along a straight channel.
The amplitudes and propagation velocities of the excitation wave at each point are shown in Table 5.
Distance from Turbidity Current Source Area (m)
Propagation Velocity of Excitation Wave (m/s)
Excitation Wave Amplitude (m)
400
33.89
2.559
600
37.66
2.692
800
37.12
2.712
1000
36.92
2.717
1200
37.09
2.715
1400
37.48
2.718
Table 5. Excitation wave velocity during the propagation along the straight channel.
The data from the table above indicate that during the propagation of the excitation wave along a straight water channel, its velocity remains constant, except for a slight decrease at the initial point. This phenomenon may be attributed to the fact that in the starting phase, the excitation wave is not fully developed, and hence its velocity is relatively smaller. However, once it is fully developed, the propagation velocity of the excitation wave does not decrease in subsequent processes. Therefore, the propagation velocity of the excitation wave is only dependent on the real-time water depth of the wave. In future studies, we aim to explore the relationships between these influencing factors and other physical parameters, such as the speed of wave propagation, using the effective and accurate method of machine learning algorithms [45].
3.5. Expression of the Propagation Velocity of the Excitation Wave
The propagation of the excitation wave along a long distance does not experience an attenuation in velocity, as is the case with the propagation velocity of solitary waves. Referring to the estimated wave propagation velocity (the square of the propagation velocity is directly proportional to the water depth amplitude) [46], the wavelengths under different water depth conditions were extracted, as shown in Table 6.
Depth (m)
Propagation Velocity of Excitation Wave (m/s)
Excitation Wave Amplitude (m)
Excitation Wave Length (m)
100
26.67
0.56
2580
200
33.43
0.35
2850
300
39.65
0.17
3250
400
45.98
0.12
3600
500
49.97
0.08
4150
1000
66.67
0.04
6000
2000
90.91
0.02
9500
4000
165.84
0.3
17600
Table 6. Physical parameters of excitation wave under different water depth conditions.
From the simulation results of a single variable, the water depth, it could be seen that the wavelengths of the excitation waves were much larger than the water depth. Therefore, further simulations were conducted under water depth conditions ranging from 1000 m to 4000 m. Due to the minimal change in wave amplitude when the water depth reached 4000 m, it was not possible to observe a distinct waveform. However, through simulations with the thickness of the turbidity current source area as the single variable, it was found that an increase in the thickness of the source region led to a larger amplitude of the excitation waves, but it did not affect the wavelength of the excitation waves. Therefore, in order to better extract the wavelength of the excitation waves, the thickness of the source region in the simulation with a water depth of 4000 m was set to 200 m.
Through simulations at water depths of 1000 m and 4000 m, it is observed that the wavelengths of the excitation waves are much larger than the water depth, indicating that these waves belong to the category of shallow water waves. The amplitude of the excitation waves is relatively small compared to their wavelength, aligning with the small amplitude wave theory [47]. According to this theory, the wave velocity of shallow water waves is only dependent on the water depth (h) and gravity acceleration (g), regardless of the wave period. In the case of excitation waves induced by turbidity currents in deep water, the amplitudes of these waves are relatively small compared to the water depth. Referring to the expression for shallow water waves (when the relative water depth, which is the ratio of water depth to wavelength, is much smaller than 1/2), the wave velocity is denoted as 𝐶𝑠=√𝑔ℎ. This implies that the propagation velocity of the excitation waves is also solely related to the water depth. Therefore, a fitting of the square of the propagation velocity of the excitation waves (v2) and the water depth (h) was conducted (Figure 16).
Figure 16. The relationship between the propagation velocity of excitation wave and the depth.
Through fitting, the following can be obtained:
Through fitting, it can be discovered that the propagation model of the velocity of excitation waves is different from the shallow water wave theory. This is because turbidity currents, as granular materials, generate excitation waves by pushing the water in front of them with sediment particles underwater, which is different from the surges formed by solid blocks entering the ocean. Additionally, excitation waves formed by turbidity currents occur in an underwater environment, which may be the reason why the propagation velocity equation for the excitation waves behaves as if the velocity squared is equal to half the Earth’s gravity. This equation reveals the variation in the propagation velocity of the excitation wave with depth, explaining why the average velocity between the monitoring points in the field is greater than the instantaneous velocity measured at these points [41]. Further theoretical research on the propagation velocity of excitation waves requires subsequent field monitoring and the deployment of monitoring systems to more thoroughly investigate the fundamental causes.
4. Conclusions
This study aimed to investigate the velocity of turbidity current-induced excitation waves through numerical simulation. By fixing a single variable, different factors that could affect the propagation velocity and amplitude of the excitation waves were analyzed and discussed, leading to the following three conclusions:
Within the selected parameter range, there are several factors that can influence the amplitude of the excitation waves, including the turbidity current density ρ, the thickness of the turbidity current source area d, the length of the turbidity current source area L, the water depth h, and the initial velocity of the turbidity current v0.The amplitude of the excitation waves is positively correlated with the turbidity density, the thickness of the source area, the length of the source area, and the initial velocity, while it is negatively correlated with the water depth.
Within the selected parameter range, only the water depth can affect the propagation velocity of the excitation waves. As the water depth increases, the propagation velocity of the excitation waves also increases, and a relationship of v2 = 0.63gh (R2 = 0.967) is established between the square of the propagation velocity v2 and the water depth h.
During the propagation of the excitation waves, both the propagation velocity and the changes in surface elevation caused by the waves do not attenuate. Considering the relatively calm deep-sea environment, the high-speed propagation of the excitation waves and the resuspension of bottom sediments they cause not only complement the understanding of turbidity current motion patterns in canyons, but also provide new research directions for deep-sea sediment transport.
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Abstract
Water-jet-scouring technology finds extensive applications in various fields, including marine engineering. In this study, the pulse characteristics are introduced on the basis of jet-scouring research, and the sand-scouring characteristics of a pulsed jet under different Reynolds numbers and the impact distances are deeply investigated using Flow-3D v11.2. The primary emphasis is on the comprehensive analysis of the unsteady flow structure within the scouring process, the impulse characteristics, and the geometric properties of the resulting scouring pit. The results show that both the radius and depth of the scour pit show a good linear correlation with the jet-flow rate. The concentration of suspended sediment showed an increasing and then decreasing trend with impinging distance. The study not only helps to enrich the traditional theory of jet scouring, but also provides useful guidance for engineering applications, which have certain theoretical and practical significance.
Water-jet-scouring technology is widely used in marine engineering and its related ancillary fields, such as in the maintenance and repair of marine structures, extraction of deep-sea resources, dredging works, seabed geological research, and cleaning and maintenance of ships. The jet flow establishes a velocity shear layer at its boundary, leading to the destabilization and subsequent generation of vortices. These vortices undergo continuous deformation, rupture, merging, and evolution into turbulence during their movement. Consequently, they entrain surrounding fluid into the jet region, facilitating the transfer of momentum, heat, and mass between the jet and its ambient environment [1,2,3]. Therefore, numerous scholars have carried out detailed studies on the scouring characteristics associated with jets. Chatterjee et al. [4] investigated the local scouring and sediment-transport phenomena due to the formation of horizontal jets during the opening of sluice gates based on experiments, and successfully established empirical expressions for the correlation between the time of reaching the equilibrium stage, the maximum depth of scouring, and the peak of the dune. The important role of jet-diffusion properties in the scouring process was also emphasized. Hoffmans [5] calculated the equilibrium scour process induced using a horizontal jet in the absence of a streambed and used experiments to verify the accuracy of the equations for jet-scour depths in the relevant literature. Luo et al. [6] investigated the induction mechanism of scour in planar jets through particle-image velocimetry (PIV). It was found that the initial stage of scour was dominated by wall shear, while the later stages of the scour process were mainly influenced by the turbulent vortex. Canepa et al. [7] investigated the scour characteristics of gas-doped water jets and found that gas-doped jets significantly reduce the scour depth if the velocity of the mixture is used as a reference. Pulsed jets introduce pulsation, resulting in a water-hammer effect, as well as increased diffusion and coil suction rates. These factors contribute to a more intricate interaction between the pulsed jet and the adjacent wall. The process of generation, development and evolution of its internal vortex structure as well as the interaction between the vortex structure and the surrounding ambient fluid and solid wall have changed significantly [8,9]. At this juncture, researchers in this domain have undertaken investigations centered on the utilization of pulsed jets. Coussement et al. [10] investigated the flow characteristics of a pulsed jet in a cross-flow environment based on Large Eddy Simulation (LES). A new approach to characterize mixing was introduced, which successfully explains and quantifies the complex mixing process between the pulsating jet and the ambient fluid. Bi et al. [11] investigated the thrust of a deformable body generated through a pulsed jet based on an axisymmetric immersed-boundary model. The numerical results show that in addition to the momentum flux of the jet, the jet acceleration is also an important source of thrust generation. Zhang et al. [12] studied the complex unsteady flow characteristics of a pulsed jet impinging on a rotating wall using numerical methods, and it was found that the impact pressure of the pulsed jet on the wall is greater than that of the continuous jet on the wall for a certain period of time when the water-hammer effect occurs. Rakhsha et al. [13] used experiments and numerical simulations to study the effect of pulsed jets on the flow and heat-transfer characteristics over a heated plane. It was found that the Nussell number increases with increasing pulse frequency and Reynolds number and decreases with increasing impinging distance. It is evident that existing studies predominantly center on the unsteady flow characteristics of pulsed jets and their properties related to heat and mass transfer. Conversely, there is a noticeable dearth of research concerning the scouring attributes of pulsed jets in the available literature. The pulsed submerged impinging jet represents a complex jet flow with a significant engineering application background and substantial theoretical research value. Exploring the unsteady hydraulic characteristics of pulsed jets can enhance classical impinging jet theory, deepen our comprehension of the jet–wall interaction mechanism, and establish a scientific foundation for addressing engineering-application challenges. Therefore, this paper introduces the pulse characteristics into the impinging jet, and, based on the Flow-3D software, the sand-scouring characteristics of the impinging jet under different Reynolds numbers and impinging distances are deeply investigated. The surface geometry of the scour pit is characterized while obtaining the pulsation characteristics of the unsteady flow structure during sand scouring. This study not only offers a foundation for implementing flow control and enhancing the understanding of unsteady flow characteristics but also furnishes theoretical backing for predicting impact pressure and impact pit formation.
2. Modeling and Numerical Methods
2.1. Model Building
The geometric model consists of a jet pipe, a body of water, a baffle, and a sand bed, as shown in Figure 1. The inner diameter D of the jet pipe is 20 mm, and the length L is set to 50D to ensure that the turbulence inside the pipe is fully developed. H represents the impinging height, and the initial water height (Hw) is 1600 mm. Baffles positioned on both sides serve to maintain a constant water level. The length Ls and thickness Hs of the sand bed are 5000 mm and 160 mm, respectively. It is worth stating that the sand bed is composed of non-cohesive sand. The median grain size dm of the sand is 0.77 mm, the specific gravity Δ is 1.65, and the particle gradation σg is 1.21.
Figure 1. Geometric modeling for sand scouring.
2.2. Numerical Models
In fluid mechanics, the continuity and momentum equations are the basic governing equations [14]:
where u, v, w denote the velocity of the fluid in the x, y, z direction, respectively; Ax, Ay, Az denote the area fraction of the fluid in the x, y, z direction, respectively; VF denotes the volume fraction; P is the pressure exerted on the fluid micrometric elements; Gx, Gy, Gz are the gravitational acceleration in the x, y, z direction, respectively; and fx, fy, fz are the viscous forces in the x, y, z direction, respectively.
In numerical simulations, the selection of a turbulence model significantly influences the accuracy of the calculations. Hence, it is imperative to choose an appropriate turbulence model. Given that this paper primarily deals with fully developed circular tube turbulence, which entails velocity and momentum coupling among fluids and features substantial time and spatial scales in the non-constant flow, the RNG k–ε turbulence model [15,16,17] has been chosen for the conclusive numerical simulation work. The RNG model takes into account the effect of eddies on turbulence and improves the accuracy of vortex-flow prediction [18]. Its equations are as follows:
where vt is the eddy viscosity coefficient; μ is the kinetic viscosity coefficient; the empirical constants cε1 and cε2 have values of 1.42 and 1.68; c3 = 0.012; η0 = 4.38; cμ = 0.085; and the values of Prandtl numbers αk and αε corresponding to the turbulent kinetic energy k and the dissipation rate ε are both 0.7194.
The Flow-3D software realizes an accurate description of the sediment movement with the help of an empirical equation model proposed by Mastbergen and Van den Berg [19]. The critical Shields number first needs to be calculated from the Soulsby–Whitehouse equation [20], which is given below:
where ρi is the sediment density, ρf is the fluid density, di is the sediment diameter, μf is the hydrodynamic viscosity, and ‖g‖ is the magnitude of gravitational acceleration.
Under the action of the jet, part of the deposited sediment will be disturbed to show a suspended state and it will continue to move under the carrying of the fluid. The uplifting velocities of entrained sediment ulift,i and usetting,i are calculated as follows:
where αi is the sediment carryover coefficient with a recommended value of 0.018 [19]; ns is the normal direction of the bed; and vf is the kinematic viscosity of the liquid.
2.3. Grid-Independent Analysis
It is well known that the number of the grid is closely related to the accuracy and cost of the numerical calculation. In order to investigate the optimal number of grids suitable for this numerical simulation, the scour depth Ht of the sand bed at H/D = 2 and inlet flow velocity Vb = 1.485 m/s is chosen as the monitoring parameter for the grid-independent analysis. Five sets of grid schemes with increasing numbers are set, and the results of the independence analysis are shown in Figure 2. From the figure, it can be seen that the depth of the scour pit Ht increases gradually with the encryption of the grid. When the grid is encrypted to Scheme 4, Ht almost no longer increases. It is considered that the number of meshes at this time can already meet the accuracy requirements of numerical calculations. Therefore, the grid number scheme in Scheme 4 is selected for the subsequent numerical simulation study, and the grid number is 43,825.
Figure 2. Grid-independent analysis.
2.4. Grid Delineation and Boundary Conditions
Within the Flow-3D software, a grid block is used that covers the entire 2D computational area as shown in Figure 1. Given the large aspect ratio of the jet pipe and the significant turbulent coupling between the fluid and sediment near the pipe outlet, grid refinement is implemented in the vicinity of the pipe outlet. The grid-encrypted area is mainly the area between the jet outlet and the sand bed, as shown in Figure 3. In addition, a mesh node is provided at the baffle on each side of the computational domain to ensure proper identification of the fluid boundary during numerical simulations. The upper boundary of the computational domain is defined as a velocity inlet, where the velocity magnitude is denoted as Vb, and the direction is oriented vertically downward. The lower boundary is the wall and no fluid or sediment flux is allowed. The two side boundaries are specified as pressure boundaries and the pressure is set to be 0 Pa. Based on the requirement of 2D numerical simulation, the boundaries of the front and rear sides are set as symmetric boundaries, both with one grid node. At the same time, the boundary-layer mesh near the pipe and the sand bed is encrypted accordingly. y+ is set at around 30 to ensure that the first grid nodes are in the turbulence core region, so as to ensure that the RNG k–ε turbulence model is perfectly adapted to the boundary conditions. Considering that the velocity strength and pressure gradient of the fluid around the baffle are small and it is not an observation area, the encryption of the boundary-layer grid is not performed for the time being.
Figure 3. Computational grid.
Numerical simulations are performed using the discrete control equations of the control volume method, with the diffusion term of the equations in the central difference format and the convection term in the second-order upwind format, and the equations are solved using a coupled algorithm. The standard wall equations are used, and the no-slip option in the wall shear boundary conditions is checked. In the non-stationary numerical simulation, the time step is set to 0.05 s. In order to ensure the accuracy of the numerical calculations, each time step is iterated 100 times, and the convergence accuracy is set to 10−5.
In this paper, the continuous jet is periodically truncated to form a blocking pulsed jet. The pulse period of its pulse velocity can be expressed as T = tj + t0 (tj and t0 are the jet time and truncation time, respectively, taking the value of 0.5 s), and the inlet flow rate of the jet pipe is Vb during the jet time period, while the inlet flow rate of the jet pipe is 0 during the truncation time period, as shown in Figure 4.
Figure 4. Velocity characteristics of the blocking pulsed jet.
3. Experimental Validation
To validate the accuracy of the numerical simulations, an experimental investigation of jet impingement on sediment is conducted. The experimental setup is shown in Figure 5. The parameters characterizing the sediment in the experiments are guaranteed to be the same as the settings in the numerical simulations. Specifically, non-cohesive sand is used with a median particle size dm of 0.77 mm, a specific gravity Δ of 1.65, and a particle gradation σg of 1.21. An angle plate is employed to control the impinging angle of the jet pipe, a COMS camera captures images of the pit, and a laser range finder is utilized for precise measurements of pit depth and dune height. In order to quantitatively describe the effect of jet impingement, the depth of the sand pit and the height of the dune are defined as d and h, respectively.
Figure 5. Schematic diagram of the experimental setup.
Figure 6 compares the stabilized morphology of the sand bed formed under the scouring of the jet for an impinging distance H/D of two in the numerical simulation and the experiment. The inlet flow velocities Vb of the jet pipe are 0.424 m/s, 0.955 m/s, and 1.485 m/s, respectively. As depicted in the figure, the ultimate scouring morphology of the sand bed, as obtained through numerical simulation, closely aligns with the experimental results. This alignment underscores the strong agreement between the numerical simulation and the experimental data. Nevertheless, it must be recognized that the final scour depths of the numerical simulations are all slightly smaller than the experimental values under the same conditions. The possible reason for this is the wall effect, i.e., the porosity of the actual sand bed is not homogeneous, with the upper sand layer being slightly more porous [21], whereas the porosity of the sand bed in the numerical simulation strictly follows the set value. Given that the accuracy of numerical calculations is subject to various influencing factors, and considering that the numerical solution inherently involves an approximation process, the numerical methods employed in this study can be deemed both accurate and dependable.
There are many factors that affect the performance of jet scouring, such as the shape of the nozzle, the size of the nozzle, the inlet flow rate of the jet pipe, the impinging distance, and the sediment parameters. Changes in any one of these factors can have a large effect on the parameters that measure the scouring performance of the jet, such as the depth of the scouring pit |ymin|, the height of the dune ymax, the radius of the scouring pit R. In this paper, the effects of the inlet velocity Vb and impinging distance H/D on the scouring performance of the jet pipe are investigated. Seven working conditions with inlet velocity Vb of 0.424 m/s, 0.690 m/s, 0.955 m/s, 1.220 m/s, 1.485 m/s, 1.751 m/s and 2.016 m/s are calculated for different impinging distances H/D (H/D = 2, 4, 6 and 8). The corresponding Reynolds numbers Re are 8404, 13,657, 18,910, 24,162, 29,415, 34,667, and 39,920, respectively.
4.1. Characterization of Pit at Different Impinging Distances
After the jet impinges on the sand bed for a sustained period of time, the shape of the sand bed will no longer change and remain stable. Figure 7 shows the stable bed morphology formed by the jet impinging on the sand bed with different velocities Vb, and at different impinging distances H/D. The x-axis is at the axial position of the jet pipe, and the y-axis is the initial horizontal plane of the sand bed. As can be seen from the figure, under the condition of Vb = 0.424 m/s, the pit depths |ymin| corresponding to impinging distances H/D of two and four are basically equal. However, when H/D is increased to six, |ymin| becomes significantly smaller, and when H/D is eight, |ymin| increases again. Under the Vb = 0.690 m/s condition, the effect of H/D on the scour pit depth |ymin| is small, and its size basically stays around 3.5 cm. Under the Vb = 0.955 m/s condition, the pit depth corresponding to H/D = eight is slightly smaller than the pit depths at other impinging distances, and the magnitude of |ymin| is basically maintained near 4.6 cm. Under the Vb = 1.220 m/s condition, the change of the scouring pit depth |ymin| with the impinging distance H/D starts to be gradually significant, especially the scouring pit depth |ymin| which decreases by about 1.7 cm when the size of H/D increases from two to six. Under the condition of Vb = 1.220 m/s, the larger the H/D, the smaller the pit depth |ymin|, especially when the H/D is eight, the pit depth is obviously larger than the pit depth at other impinging distances. The corresponding pit depths |ymin| for Vb of 1.751 m/s and 2.016 m/s remain basically unchanged. From the above analysis, it can be seen that under the same Reynolds number conditions to some extent the impinging distance has a very limited effect on the depth of the pit |ymin|. When the impinging distance increases, the depth of the pit begins to decrease. This can be attributed to the fact that the increased distance results in the jet encountering the initial static water resistance over a longer duration, leading to a greater dissipation of kinetic energy and a subsequent reduction in the impinging force of the jet.
The depth of the scouring pit serves as a critical parameter for assessing the impact of jet impingement on sand beds, just as the height of the dune represents a key indicator for evaluating the effectiveness of this process. In Figure 7a, it can be seen that the dune height ymax increases synchronously with the increase of the impinging distance H/D at Vb = 0.424 m/s. When Vb ≥ 0.955 m/s, the dune height ymax no longer grows significantly with the increase of impinging distance H/D. To further explore the relationship between dune height and impinging distance, Figure 8 is plotted with the impinging distance as the horizontal coordinate and the dune heights on either side as the vertical coordinate. From the figure, it can be seen that when 0.424 m/s ≤ Vb ≤ 1.485 m/s, the dune height ymax increases with the increase of the impinging distance H/D, and the dune height ymax starts to decrease with the increase of the impinging distance H/D when Vb > 1.485 m/s. The reason behind the aforementioned phenomenon is that when the inlet velocity Vb of the jet pipe is low, suspended sediment tends to displace towards the sides of the dune, causing some of the sediment to accumulate on the dune and thereby increase its height. When Vb ≥ 1.485 m/s, due to the enhanced impact force, most of the suspended sediment no longer moves and accumulates near the dunes and sand pits, and it starts to move on the outside of the dunes, causing the dune height to decrease.
Figure 8. Variation in the height of dunes on either side of the scour pit with Vb: (a) left; (b) right.
In order to clarify the relationship between the pit radius R and the impinging distance H/D, the relationship is given in Figure 9. From the figure, it can be seen that when 0.424 ≤ Vb ≤ 0.690, the increase of impinging distance H/D has basically no effect on the radius R of the pit, and its magnitude always stays near 13 cm. As the inlet velocity Vb of the jet pipe increases (1.220 ≤ Vb ≤ 1.485), the impact of the pulsed jet intensifies. Consequently, the suspended sediment is propelled towards the sides of the sand pit; although, it has not reached the dune and the area beyond it. Instead, a substantial amount of suspended sediment settles within the sand pit on both sides. Simultaneously, as the impact distance increases, the reach of jet impact and the turbulence induced by the jet expand, leading to enhanced sediment transport on both sides of the sand pit. This ultimately results in a reduction in the radius of the scouring pit as the impinging distance increases.
Figure 9. Relationship between pit size and impinging distance.
4.2. Characterization of Piting at Different Reynolds Numbers
Figure 10 depicts the stabilized morphology of the sand pit resulting from the influence of jets with varying Reynolds numbers. Under the conditions of H/D = two and four, the inlet velocity Vb of the jet pipe is 0.424 m/s and 0.690 m/s, and the depth of the pit |ymin| is basically equal, which indicates that the impact of the jet on the sand bed at this time is small, and the sediment is only transported and circulated in the sand pit. When Vb ≥ 0.955, the depth of the pit |ymin| increases significantly with the increase of Vb. Under the condition of H/D = 6, the depth of the pit, denoted as |ymin|, ceases to remain constant when Vb is less than or equal to 0.690 m/s. However, the disparity between the two measurements remains relatively small, suggesting that the impact force and turbulence of the jet are already capable of transporting sediment from the bottom of the pit to its flanks when Vb ≤ 0.690 m/s. In the H/D = 8 condition, due to the impinging distance H/D is larger, and when the velocity of the jet pipe is small (Vb ≤ 0.690 m/s), the kinetic energy of the jet is continuously exchanged with the static water body and then reduced, making its impact force reduce, and the sediment can only be transported and circulated at the bottom of the sand pit. To further investigate the effect of the Reynolds number of the jet on the depth of the pit |ymin|, Figure 11 is plotted with the jet velocity Vb as the horizontal coordinate and the depth of the pit |ymin| as the vertical coordinate. From the figure, it is evident that there exists a strong linear relationship between the depth of the scouring pit and the jet velocity. The data points in the figure can be fitted to establish the following relationship between the depth of the scouring pit and the jet velocity:
Figure 11. Linear relationship between scouring-pit depth and jet velocity.
4.3. Characterization of Pits with Different Impinging Times
Figure 12 illustrates the deformation of the sand bed caused by the impact of the pulsed jet over a time range from 0.75 s to 3.5 s (with intervals of 0.25 s). When the jet velocity Vb is 0.424 m/s, within the initial 0.75 s of jet initiation, the impact of the pulsed jet leads to noticeable deformation of the sand pit and dune, with their fundamental shapes taking form. The depth of the pit, denoted as |ymin|, continuously increases from 0.75 s to 2 s, eventually stabilizing around 2.75 s. By the onset of the pulsed jet, the dune has already assumed a fundamental profile, and its maximum height, represented as ymax, exhibits minimal variation over time, remaining relatively constant.
In this paper, a numerical computational study is conducted to examine the characteristics of sand-bed impingement using obstructing pulsed jets. A comprehensive analysis is undertaken, encompassing impingement-pit depth, dune height, and impingement-pit radius. The following conclusions are drawn:
Under consistent jet-velocity conditions, the impingement distance (H/D) has minimal impact on the depth of the scouring pit within the range of 2 ≤ H/D ≤ 6. However, beyond this range (H/D > 6), increased impingement distance leads to heightened jet-energy dissipation, resulting in a weakened impact force and a subsequent reduction in pit depth. Additionally, for lower jet velocities, impinging-distance variations have negligible effects on pit radius, while higher jet velocities induce a decrease in pit radius with an increase in impinging distance.
The study establishes strong linear relationships between both the radius and depth of the scouring pit and the jet velocity. However, the relationship between dune height and pulsed-jet velocity is characterized by randomness and uncertainty. The dynamics of sediment transport contribute to the lack of symmetry in the stable configuration of the sand pit concerning the jet-pipe axis. Furthermore, the relationship between dune height and pulsed-jet velocity exhibits transient characteristics, highlighting the complex nature of these interactions.
The numerical computational analysis emphasizes the transient characteristics of the sand-pit configuration due to sediment-transport dynamics. The stable state of the pit does not assume symmetry with the jet pipe as the axis, introducing a level of asymmetry in the system. This asymmetry is crucial in understanding the complex behavior of the sand-bed impingement. The findings underscore the need to consider dynamic and transient factors when studying the impact of obstructing pulsed jets on sand-bed characteristics.
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PCI-Express(또는 PCI-E) 표준을 사용하는 최근 출시된 AMD 비디오 카드(예: AMD RX 6950 XT)와 nVidia 그래픽 카드(예: nVidia GeForce RTX 3090)는 하이엔드 비디오 카드 차트에서 흔히 볼 수 있습니다.
PassMark – G3D Mark High End Videocards / Price
FLOW-3D POST 성능과 밀접한 그래픽카드의 이해
FLOW Science, inc의 최첨단 POST Processor인 FLOW-3D POST를 최대한 활용하려면 좋은 하드웨어가 있어야 합니다. 이 블로그에서 소프트웨어 엔지니어링의 GUI 개발자/관리자인 Stephen Sanchez는 이러한 하드웨어 권장 사항에 따라 최적의 FLOW-3D POST 경험을 얻을 수 있는 방법에 대해 정보를 제공 합니다.
고품질 그래픽 하드웨어
최소 3GB의 VRAM 이 있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다 . 이것은 많은 볼륨 렌더링을 수행할 경우 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 FLOW-3D POST 의 고급 기능으로 iso-surface가 아닌 유체 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화합니다. 이 기능은 매우 통찰력 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.
다음으로 Intel 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용해서는 안됩니다. 인텔 통합 그래픽은 전용 그래픽 하드웨어가 있는 랩톱에서도 대부분의 랩톱에서 일반적입니다(자세한 내용은 아래 참조).
대부분의 FLOW-3D POST 기능은 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다.
FLOW-3D POST 는 NVIDIA 그래픽 카드 와 함께 사용할 때 가장 잘 수행됩니다. FLOW-3D POST 가 잘 작동하는 것으로 확인되었으므로 Maxwell 아키텍처 제품군 이상의 NVIDIA 그래픽 하드웨어를 적극 권장 합니다.
NVIDIA Quadro 카드는 가장 안정적인 것으로 입증되었습니다. 고급 AMD 카드도 작동해야 하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 안정적이지 않다는 사실을 발견 했으므로 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.
노트북의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하지만 숨겨진 솔루션
이제 많은 노트북에 NVIDIA 그래픽 카드와 Intel 통합 그래픽 간에 전환 할 수 있는 기능이 있습니다. NVIDIA 카드로 FLOW-3D POST 가 실행되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다 . NVIDIA 제어판을 통해 NVIDIA 카드로 노트북을 강제로 실행할 수 있습니다.
비디오 드라이버 업데이트
비디오 드라이버가 업데이트 되었는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D POST 에서 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결할 수 있는 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고가 있었습니다 . 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것은 이러한 문제를 방지하는 좋은 방법입니다.
RAM, RAM, RAM!
메모리가 충분하지 않으면 시뮬레이션 후 처리가 불가능할뿐만 아니라 메모리 요구 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 최대 10 배의 성능 저하로 이어질 수 있습니다! FLOW-3D POST 에 필요한 RAM 양은 여러 요소, 특히 시뮬레이션 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 메시의 셀 수에 따라 다음과 같은 RAM 권장 사항이 있습니다.
초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
대용량 (6 천 ~ 1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
중간 (3 천만 ~ 6 천만 셀) : 32-64GB
소형 (3,000 만 셀 이하) : 최소 32GB
FLOW-3D POST 는 메모리 집약적 일 수 있습니다. 실행할 시뮬레이션 크기에 대한 대략적인 아이디어가 있는 경우, 이 지침을 가능한 한 잘 따르는 것이 좋습니다. 즉, 유연성을 극대화하고 가장 원활한 FLOW-3D POST 경험을 보장하기 위해 문제 크기에 관계없이 가능한 한 많은 RAM을 확보하는 것이 좋습니다.
그래픽 카드를 업그레이드 교체 설치하는 방법
그래픽 카드를 업그레이드하는 것은 성능 향상을 위한 좋은 방법이다. 그래픽 카드 업그레이드를 통해 시각적으로 고사양을 요구하는 POST 작업을 쉽게 소화할 수 있는 컴퓨터로 진화할 수 있다.
업그레이드를 위한 그래픽 카드 구매시 고려 사항, 기존 PC에 적합한가?
원하는 그래픽 카드를 결정하는 것은 복잡하고 미묘한 문제다. AMD와 엔비디아는 200달러 미만에서부터 최대 1,500달러에 이르는 지포스(GeForce) RTX 3090에 이르기까지 거의 모든 예산에 대한 선택지를 제공하기 때문이다.
카드의 소음, 발열, 전력 소비 등과 같은 사항을 고려할 수 있겠지만, 일반적으로는 비용 대비 가장 큰 효과를 제공하는 그래픽 카드를 원한다.
컴퓨터가 새 그래픽 카드를 지원하는 적절한 하드웨어인지 확인한다.
사용자가 겪는 가장 일반적인 문제는 부적절한 파워 서플라이(power supply)다. 충분한 전력을 공급할 수 없거나 사용 가능한 PCI-E 전원 커넥터가 충분하지 않을 수 있다. 필자의 경험상 파워 서플라이는 적어도 제조업체에서 권장하는 파워 서플라이의 요구 사항을 충족해야 한다. 예를 들어, 350W를 소비하는 지포스 GTX 3090을 구입했다면 8핀 전원 커넥터 한 쌍과 함께 엔비디아에서 제안한 최소 750W의 전력 공급 장치를 갖춰야 한다.
현재 파워 서플라이가 얼마나 많은 전력을 제공하는지 알아보려면 PC 본체를 열고 모든 파워 서플라이에 기본 정보가 나열된 표준 식별 스티커를 확인하면 된다. 또한 사용 가능한 6핀 및 8핀 PCI-E 커넥터의 수를 확인할 수 있다.
ⓒ Thomas Ryan 파워서플라이
마지막으로 본체 내부에 새 그래픽 카드를 넣을 충분한 공간이 있는지 확인한다. 일부 고급 그래픽 카드는 길이가 상당히 길어 30Cm 이상일 수 있으며, 확장 슬롯이 2개 또는 3개가 될 수 있다. 해당 그래픽 카드의 실제 크기는 제조업체 웹사이트에서 찾을 수 있다.
여기까지 해결했다면 이제 본격적으로 설치 작업에 착수한다.
생각보다 간단한 그래픽 카드 설치 작업
그래픽 카드 설치에는 새 그래픽 카드, 컴퓨터, 그리고 십자 드라이버 3가지만 있으면 된다. 설치하기 전 PC를 끄고 전원 플러그를 뽑는다.
기존 GPU를 제거해야 하는 경우가 아니면, 먼저 프로세서의 방열판에 가장 가까운 긴 PCI-E x16 슬롯을 찾아야 한다. 이 슬롯은 메인보드의 첫 번째 또는 두 번째 확장 슬롯이다.
이 슬롯에 접근을 차단하는 느슨한 전선이 없는지 확인한다. 기존 그래픽 카드를 교체하는 경우, 연결된 케이블을 모두 분리하고, PC 본체 후면 내부에 고정 브래킷에서 나사를 제거한 다음, 카드를 제거한다. 대부분의 메인보드에는 그래픽 카드를 제자리에 고정하는 PCI-E 슬롯 끝에 작은 플라스틱 걸쇠(latch)가 있다. 이 걸쇠를 눌러 이전 그래픽 카드의 잠금을 해제하고 분리한다.
ⓒ Thomas Ryan PCI-E x16 슬롯에 설치
이제 새 그래픽 카드를 개방형 PCI-E x16 슬롯에 설치할 수 있다. 카드를 슬롯에 완전히 삽입한 다음, PCI-E 슬롯 끝에 있는 플라스틱 걸쇠를 눌러 제자리에 고정한다. 그런 다음 나사를 사용해 그래픽 카드의 금속 고정 브래킷을 PC 본체에 고정한다. 덮개 브래킷 또는 이전 그래픽 카드를 고정했던 나사를 재사용할 수 있다.
ⓒ Thomas Ryan 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터 연결
대부분의 게임용 그래픽 카드에는 추가 전원 커넥터가 필요하다. 추가 전원이 필요한 경우, 해당 PCI-E 전원 케이블을 연결했는지 확인한다. 전원이 제대로 공급되지 않으면 그래픽 카드가 제대로 작동하지 않는다. 이 PCI-E 전원 케이블을 연결하지 않으면 PC 자체가 부팅되지 않을 수 있다.
그래픽 카드를 고정하고 난 후, 전원을 켠 상태에서 본체 측면 패널을 제자리로 밀어넣고 디스플레이 케이블을 새 그래픽 카드에 연결해 작업을 완료한다. 이제 컴퓨터를 켠다.
이제 그래픽 카드의 소프트웨어를 업그레이드할 단계가 왔다.
새 그래픽 카드가 이전 카드와 동일한 브랜드일 경우에는 절차가 간단하다. 제조업체의 웹사이트로 이동해 운영체제에 맞는 최신 드라이버 패키지를 다운로드한다. 그래픽 드라이버는 일반적으로 약 500MB로, 상당히 크다. 인터넷 연결 속도에 따라 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수도 있다. 드라이버를 설치하고 컴퓨터를 다시 시작하면 이제 새 그래픽 카드가 제공하는 부드럽고 매끄러운 프레임 속도를 즐길 수 있다.
그래픽 카드 제조업체가 바뀐 경우(인털에서 AMD로, 혹은 AMD에서 인텔로), 새 그래픽 카드용 드라이버를 설치하기 전에 이전 그래픽 드라이버를 제거하고 컴퓨터를 다시 시작해야 한다. 이전 드라이버를 제거하지 않으면 새 드라이버와 충돌할 수 있다.
editor@itworld.co.kr 기사 일부 발췌 인용
그래픽 카드 GPU 온도 확인하는 방법
그래픽 카드 온도 확인은 아주 쉽다. 윈도우에서 바로 온도를 확인할 수 있는 내장 도구도 추가됐다. 또한, 무료 GPU 모니터링 도구가 많이 있고 그중 대다수가 온도를 측정해준다. 조금 더 자세히 알아보자.
ⓒ MARK HACHMAN / IDG 그래픽카드 온도 확인
마이크로소프트가 윈도우 10 2020년 5월 업데이트에서 GPU 온도 모니터링 툴을 작업 관리자에 추가했다. 무려 24년이나 걸렸다.
Ctrl+Shift+Esc를 열어 작업 관리자 대화창을 열거나 Ctrl+Alt+Delete에서 ‘작업 관리자’를 선택하거나 윈도우 시작 메뉴 아이콘을 오른쪽 클릭해서 ‘작업 관리자’를 선택한다. 여기에서 ‘성능’ 탭으로 들어가면 왼쪽에 GPU를 확인할 수 있을 것이다. 윈도우 10 2020년 5월 업데이트 혹은 그 이후 버전의 윈도우가 설치되어 있을 때만 사용할 수 있는 기능이다.
하지만 이 기능은 매우 단순하다. 시간 흐름에 따른 온도 변화를 추적하지 않고, 현재의 온도만을 보여준다. 그리고 업무를 하거나 오버클럭 조정 중에 작업 관리자를 여는 것도 귀찮을 수 있다. 마침내 윈도우에 GPU 온도를 확인할 수 있는 기능이 들어간 것은 환영하지만, 뒤이어 설명할 서드파티 도구가 훨씬 더 나은 GPU 온도 확인 옵션을 제공한다.
AMD 라데온 그래픽 카드 사용자가 라데온 세팅(Radeon Setting) 앱을 최신 버전으로 유지하고 있다면 방법은 쉽다. 2017년 AMD는 시각 설정을 변경할 수 있는 라데온 오버레이(Radeon Overlay)를 출시했다. 여기에도 GPU 온도와 다른 중요한 정보를 확인할 수 있는 성능 모니터 기능이 있다.
프로그램을 활성화하려면 Alt+R 키를 눌러 라데온 오버레이를 불러온다. 성능 모니터링 섹션에서 원하는 탭을 선택한다. Ctrl+Shift + 0을 눌러서 성능 모니터링 도구 설정을 단독으로 불러올 수 있다.
라데온 세팅 앱에서 오버클럭 도구인 와트맨(Wattman)으로 이동해 GPU 온도를 확인할 수 있다. 윈도우 바탕 화면을 우클릭하고, 라데온 설정을 선택한 후 게이밍(Gaming) > 글로벌 세팅(Global Setting) > 글로벌 와트맨(Global Wattman) 항목으로 이동한다. 도구를 사용해 지나친 오버클럭으로 그래픽 카드를 날려버리지 않겠다고 서약한 후에는 와트맨에 액세스하고 GPU 온도, 그리고 그래프 형태로 된 핵심적 통계 수치를 볼 수 있다. 여기까지가 전부다.
라데온 사용자가 아닌 사람도 많을 것이다. 스팀의 하드웨어 설문 조사는 전체 응답자 PC 중 75%가 엔비디아 지포스 그래픽 카드를 탑재했다는 결과를 발표했다. 그리고 지포스 익스피리언스 소프트웨어는 GPU 온도 확인 기능을 제공하지 않아서 서드파티 소프트웨어의 손을 빌려야 한다.
그래픽 카드 제조 업체는 보통 GPU 오버 클럭을 위한 특수한 소프트웨어를 제공한다. 이 도구에는 라데온 오버레이처럼 가장 중요한 측정을 실행할 때 OSD(On-Screen Display)를 지속하는 옵션 등이 있다. 여러 종류 중에서 가장 추천하는 것은 다재다능함을 갖춘 MSI의 애프터버너(Afterburner) 도구다. 이 제품은 오랫동안 인기를 얻었는데 엔비디아 지포스, AMD 라데온 그래픽 카드 두 제품 모두에서 잘 작동하고, 반길 만한 다른 기능도 더했다.
IDG HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램
GPU 온도에 전혀 관심이 없다면? 그렇다면 시스템의 온도 센서를 보여주는 모니터링 소프트웨어를 설치하면 편리할 것이다. HWInfo는 언제나 누구에게나 적합한 모니터링 프로그램으로, PC의 모든 부품의 가상 스냅샷을 보여준다. 스피드팬(SpeedFan) 과 오픈 하드웨어 모니터(Open Hardware Monitor)도 신뢰할 만한 서드파티 앱이다.
‘착한’ GPU 온도는 몇 도?
이제 그래픽 카드를 모니터링하는 소프트웨어를 갖췄다. 하지만 화면을 채우는 숫자는 맥락이 없이는 아무것도 아니다. 그래픽 카드 온도는 어디까지 괜찮은 것일까?
쉬운 대답은 없다. 제품마다 다르다. 이럴 때는 구글이 친구가 된다. 대다수 칩은 섭씨 90도 중반에도 작동하고, 게이밍 노트북에서도 90도까지 온도가 올라가는 경우가 흔히 있다. 그러나 일반 데스크톱 PC 온도가 90도 이상으로 올라간다면 구조 신호나 다름없다. 공기 흐름이 원활한 GPU 1대 시스템에서는 80도 이상 올라가면 위험하다. 팬이 여러 개 달린 커스텀 그래픽 카드는 무거운 워크로드 하에서도 60~70도가 적당하고, 수냉쿨러가 달린 GPU라면 온도가 더 낮아야 할 것이다.
그래픽 카드가 최근 5년 안에 생산된 제품이고 90도 이상으로 뜨거워진다면, 또는 최근 몇 주간 온도가 급격히 상승했다면 다음의 냉각 방법을 고려해보자.
그래픽 카드 온도 낮추는 법
그래픽 카드 온도가 높아졌을 때 하드웨어 업그레이드에 돈을 들이지 않고 개선하지 않기란 어렵다. 그러나 돈을 쏟아붓기 전에 정말 그래야 하는지 필요성을 점검해 보자. 다시 한번 강조하지만 그래픽 카드는 뜨거운 온도를 버틸 수 있도록 설계되어 있다. PC가 무거운 게임이나 영상 편집 중에 강제 종료되는 경우가 아니라면 아마도 걱정할 필요가 없을 것이다.
우선, 시스템의 케이블을 깨끗하게 정리해 GPU 주변의 공기가 원활하게 순환되는지 확인하라. 케이블이 깔끔하게 정리됐다면 케이스에 팬을 추가하는 것도 고려한다. 모든 PC는 최적의 성능을 위해 공기를 빨아들이고 내보내는 팬이 여럿 달려 있는데, POST PC라면 팬은 더 많아야 한다. 저렴한 팬은 10달러부터 구입할 수 있고, RGB 조명이 붙은 화려한 제품은 조금 더 가격이 높다.
마지막으로, GPU와 히트싱크의 써멀 페이스트가 오래되어 말라 있다면 효율이 떨어질 수 있다. 특히 오래된 그래픽 카드라면 더더욱 그렇다. 그리고 아주 드문 경우지만 품질이 좋지 않은 써멀 페이스트가 발라져서 출시되는 경우도 있다. 다른 방법이 모두 효과가 없다면 써멀 페이스트를 다시 바르는 것을 시도해보자. 그러나 과정이 매우 어려울 수 있고 카드마다 조금씩 다르고, 잘못 손댈 경우 사용자 보증 기한의 보호를 받을 수 없게 된다.
온도를 확실하게 낮추려면 수랭 쿨러를 위한 쿨링 시스템을 고려한다. 대다수 사용자에게는 지나친 모험이지만 대부분 수냉쿨러는 발열과 노이즈 감소 효과가 확실하고 공기 냉각에 있어 병목 현상도 없다.
“업무 효율 향상의 기본” 멀티 모니터 구축 가이드
듀얼 모니터를 사용하면 업무 생산성이 높아진다는 연구 결과가 있지만, 모니터가 많을수록 생산성이 높아지는지 여부에 대해서는 아직 이렇다 할 근거는 없다. 그러나 업무 생산성을 생각하지 않더라도 모니터를 여러 대(3대~6대까지) 사용하는 것은 멋진 일이며, 많은 화면을 봐야 하는 엔지니어는 정말 필요할지도 모른다.
모니터를 세로로 세워두면 긴 문서를 볼 때 스크롤을 적게 해도 된다는 장점이 있다. 멀티 디스플레이 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 모든 것들을 살펴보겠다.
멀티 모니터 구축 가이드(www.itworld.co.kr)
1단계 : 그래픽 카드 확인하기
보조 모니터를 구입하기 전에 컴퓨터가 물리적으로 이 모든 모니터들을 감당할 수 있을지 점검해 봐야 한다. 가장 쉬운 방법은 PC의 뒷면을 보고, 그래픽 포트(DVI, HDMI, 디스플레이포트, VGA 등)가 몇 개나 있는지 확인하는 것이다.
별도의 그래픽 카드가 없다면 포트를 2개밖에 발견하지 못할 것이다. 그래픽이 통합된 대부분의 마더보드는 모니터 2개 밖에 설치하지 못한다. 별도의 그래픽 카드가 있다면, 마더보드의 포트를 제외하고 최소 3개의 포트를 발견할 수 있을 것이다.
팁 : 마더보드와 별도 그래픽 카드의 포트를 모두 이용해서 멀티 모니터를 설치할 수도 있지만, 이 경우 성능 저하와 모니터끼리의 속도 차이가 발생할 것이다. 그래도 이렇게 하고 싶다면, PC의 BIOS에서 Configuration > Video > Integrated graphics 로 진입한 다음, ‘always enable’로 설정한다.
그러나 별도의 그래픽 카드에 3개 이상의 포트가 있다고 해서 이것을 모두 동시에 사용할 수 있다는 의미는 아니다. 예를 들어서 구형 엔비디아 카드는 포트가 2개 이상이어도 하나의 카드에 모니터를 2개 이상 연결할 수 없다. 자신의 그래픽 카드가 멀티 모니터를 지원하는지 판단하는 가장 좋은 방법은 그래픽 카드 모델명을 찾아서 원하는 모니터 개수와 함께 검색하는 것이다. 예를 들어, ‘엔비디아 GTX 1660 모니터 4대’라고 검색하면 된다.
EVGA 지포스 RTX 2060 KO 같은 현대적인 그래픽카드는 여러 디스플레이를 동시에 연결할 수 있다. ⓒ BRAD CHACOS/IDG
그래픽 카드가 원하는 만큼 충분히 모니터를 지원할 수 있으면 좋지만, 그렇지 않다면 추가 그래픽 카드를 구입해야 한다. 그래픽 카드를 추가로 구입하기 전 타워 안에 충분한 공간(PCI 슬롯)이 있는지, 전원 공급은 충분한지 확인해야 한다.
멀티 모니터용으로만 그래픽 카드를 구입한다면 최신 그래픽 카드 중에서도 저렴한 옵션을 선택하는 것이 좋다.
아니면 멀티 스트리밍이 지원되는 디스플레이포트를 탑재한 신형 모니터를 사용하는 방법도 있다. 그래픽 카드의 디스플레이포트 1.2에 연결하고, 디스플레이포트 케이블을 사용해 다음 모니터로 연결하는 것이다. 모니터의 크기나 해상도가 같지 않아도 된다. 뷰소닉(ViewSonic)의 VP2468이 이런 제품 중 하나다. 아마존에서 약 210달러에 판매되는 이 24인치 모니터는 디스플레이포트 아웃 외에도 프리미엄 IPS 스크린, 아주 얇은 베젤 등 멀티 모니터 설정에 이상적인 특징을 제공한다.
2단계 : 모니터 선택하기
그래픽 카드에 대해서 파악했다면 이제 추가 모니터를 구입할 차례다. 사용자에 따라서 기존에 사용하고 있는 모니터, 책상 크기, 추가 모니터 용도 등에 따라서 완벽한 모니터가 달라질 것이다.
필자의 경우, 이미 24인치 모니터 2대를 가지고 있었기 때문에 중앙에 설치할 더 큰 모니터가 필요해서 27인치 모니터를 선택했다. 게임을 하지 않기 때문에 모니터 크기 차이는 상관없었다. 하지만 사용자에 따라서 멀티 모니터로 POST를 하거나 동영상을 보기 위해서는 이러한 구성보다 같은 모니터를 연결하는 것이 더 좋을 것이다.
모니터를 구입하기 전에 PC와 모니터의 포트 호환성을 설펴야 한다. DVI-HDMI 혹은 디스플레이포트-DVI 등 전환해주는 케이블을 이용할 수도 있지만 다소 귀찮다. 그러나 PC나 모니터에 VGA 포트가 있다면, 교체를 권한다. VGA는 아날로그 커넥터이기 때문에 선명도가 떨어진다.
3단계 : PC설정
모니터를 구입하고 나면 PC에 연결하고 PC의 전원을 켠다. 이것으로 모니터 설치가 끝났다. 하지만 완전히 끝난 것은 아니다.
윈도우가 멀티 모니터 환경에서 잘 동작하게 만들어야 하는데, 윈도우 7이나 윈도우 8 사용자라면 바탕화면에서 오른쪽 클릭하고 ‘화면 해상도’를 선택한다. 윈도우 10 사용자라면 ‘디스플레이 설정’을 클릭한다. 그러면 디스플레이를 정렬할 수 있는 창이 나타난다.
ⓒ ITWorld 디스플레이 설정
여기서 모니터들이 모두 탐지되는지 확인할 수 있다. ‘식별’을 클릭하면 각 디스플레이에 큰 숫자가 나타난다. 주 모니터(작업 표시줄과 시작 버튼이 나타나는 모니터)로 사용할 모니터에 1번이 나타나야 하는데, 원하는 것을 선택한 다음 아래 여러 디스플레이 설정에서 ‘이 디스플레이를 주 모니터로 만들기’를 클릭한다. 그 다음 ‘다중 디스플레이’ 드롭다운 메뉴에서 복제할 것인지 확장할 것인지를 선택하면 되는데, 대부분의 경우 ‘디스플레이 확장’이 적합하다.
GPU 제어판에서도 다중 모니터를 설정할 수 있다. 바탕화면에서 오른쪽 클릭을 하고 엔비디아, AMD, 인텔 등 그래픽 제조사의 제어판 메뉴를 열어 윈도우와 유사한 방식으로 디스플레이를 설정할 수 있다.
멀티 디스플레이를 구축할 경우에는 같은 모델을 이용하는 것이 해상도나 선명도, 색보정 등의 문제가 발생하지 않아 ‘끊김 없는’ 경험을 할 수 있다.
아래 차트는 200만 개가 넘는 PerformanceTest 벤치마크 결과를 사용하여 만들어졌으며 매일 업데이트됩니다. 이러한 전체 점수는 하드 디스크 드라이브의 읽기 속도, 쓰기 속도 및 탐색 시간을 측정하는 세 가지 다른 테스트에서 계산됩니다. 이 차트에는 Western Digital(WD), Samsung 및 Crucial과 같은 많은 주요 제조업체의 드라이브가 포함되어 있습니다. 결과에 따르면, 최고 성능의 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)는 Gen4 및 Gen5 인터페이스를 사용하는 M.2 NVMe 드라이브입니다.
원문출처 : 본 자료는 ITWORLD 에서 작성된 자료로 수치해석 엔지니어에게 도움이 될 수 있어 인용 제공하였습니다. https://www.itworld.co.kr/news/185628
“폼팩터와 속도로 구분한” SSD 선택 가이드
Alaina Yee | PCWorldSSD(Solid State Drive)는 분명 구식 하드 디스크 드라이브보다 이점이 있다. SSD가 더 빠르고 조용하며 전력도 덜 소비한다. 문제는 사양에 일련의 약어가 포함되어 있기 때문에 자신에게 필요한 것이 무엇인지 파악하기가 어려울 수 있다는 점이다.
방법은 간단하다. 폼 팩터와 속도만 선택하면 된다. 이 가이드에서 그 방법을 설명하고자 한다.
SSD 폼팩터 : M.2 드라이브 vs 2.5인치 드라이브
폼팩터부터 시작해 보자. SSD는 모양과 크기가 다양하지만 M.2와 2.5가 가장 보편적인 유형이다. 각 유형은 저마다 장점이 있다. 껌처럼 생긴 M.2 드라이브는 마더보드에 직접 연결되고(그래서 데스크톱 PC의 선정리가 깔끔해지며) 일부 유형은 2.5인치 드라이브보다 빠르다. 일반적인 저장장치처럼 PC에 삽입되는 사각형의 2.5인치 드라이브가 더 저렴한 경우가 많다.
기타 덜 보편적인 폼팩터로는 PCIe 추가 카드와 U.2 드라이브가 있으며, 둘 다 데스크톱 PC에 사용된다. PCIe 추가 카드는 사운드 카드나 그래픽 카드와 비슷해 보이며 같은 PCIe 슬롯을 사용하여 마더보드에 연결된다. U.2 SSD는 2.5인치 드라이브와 비슷해 보이지만 제공업체가 마더보드에 U.2 커넥터를 추가한 경우에만(또는 M.2 슬롯에 사용하기 위해 어댑터를 구매한 경우에만) 작동한다. 또한 구형 노트북이나 미니 PC에 사용되는 mSATA 드라이브도 있지만 최신 하드웨어에서 M.2 드라이브로 대체되었으며 mSATA와 M.2 SSD는 서로 호환되지 않는다.
그렇다면 어떤 유형을 선택할까? 데스크톱이나 노트북이 지원할 수 있는 것과 성능 요구사항, 예산 규모, 제작 선호도에 따라 달라진다. 대부분의 사람들은 2.5인치와 M.2 폼팩터 중에서 선택하는 데 집중할 수 있다. PCIe 추가 카드와 U.2는 더 틈새시장이며, mSATA는 기존 드라이브를 교체하거나 구형 호환 하드웨어에 추가할 때나 사용된다.
최신 하드웨어나 약간 오래된 고급 하드웨어가 적용된 데스크톱 시스템의 경우 M.2와 2.5인치 드라이브를 모두 사용할 수 있을 것이다. 많은 사람이 둘 중에 선택하지 않고, 조합하여 사용한다. M.2를 부팅 드라이브로 사용하고 2.5인치 드라이브는 추가 저장장치로 사용하는 식이다. 이 조합은 케이블 관리 문제와 일반적인 케이블 복잡성을 줄이면서 제작자가 단일 PC에서 빠르고 합리적인 고용량 SSD를 활용하는 데 도움이 된다.
구형 데스크톱 시스템의 경우 2.5인치 드라이브만 선택할 가능성이 높다. 일부 M.2 드라이브로 더 빠른 속도를 원한다면, 마더보드에 PCIe 3.0 슬롯이 있는 경우 PCIe 추가 어댑터를 고려할 수 있다. 이 확장 카드는 M.2 드라이브를 넣을 수 있어서 PCIe 슬롯에 사용할 수 있다.
노트북의 경우, 신형 노트북을 구성하면서 SSD 폼팩터를 선택할 수 있는 경우 최고의 가성비를 제공하는 것을 선택한다. 하지만 대부분의 노트북은 선택권이 없을 것이다.
구형 노트북을 업그레이드할 때도 선택권이 없을 수 있다. 노트북의 구성으로 인해 1가지 폼팩터로 제한될 수 있다. 자신의 모델에 M.2 슬롯, 2.5인치 드라이브 베이 등이 있는지 확인하려면 온라인 사용 설명서를 찾거나 포럼과 레딧(Reddit)에서 검색해야 한다. 또한 고객 지원 부서로 문의할 수 있다. 노트북과 호환되는 드라이브를 구매하되, 인터페이스 유형(다음 섹션에서 다룸)과 오리지널 2.5인치 드라이브의 Z 높이 등의 세부사항에 주의하자. 또한 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있기 때문에 리뷰를 찾아보고 고려 중인 특정 SSD의 소비전력도 확인하자.
시스템에 적합한 것을 선택한 후 우리의 노트북에 SSD 설치하기 단계별 설명에 따라 더 쉽고 빠르게 업그레이드할 수 있다.
SSD 속도 : SATA vs NVMe
이제 속도로 넘어가 보자. SSD를 SATA 또는 NVMe 드라이브라고 지칭할 때 기대할 수 있는 속도 범위를 알 수 있다. 모든 SSD가 동일한 디지털 인터페이스로 데이터를 전송하지 않는다. 일부는 여전히 SATA(Serial ATA)를 사용하며 신형 모델은 PCIe(PCI Express)를 통한 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 프로토콜을 사용한다.
SATA는 구형이며, 예상했듯이 SATA 드라이브는 NVMe보다 느리다. 이 인터페이스는 SSD와의 데이터 전송 속도를 제한한다. 하지만 SATA SSD는 하드 디스크 드라이브(HDD)보다 훨씬 빠르다. 평균 읽기 및 쓰기 속도가 초당 500MB 수준이며, 이는 HDD보다 3~6배 정도 빠른 수치이다. 여기에 가격까지 합리적이기 때문에 가성비 좋은 PC 조립 및 업그레이드를 할 수 있다. 우리는 새 PC를 구매하는 모든 사람에게 SATA SSD를 추천하고 있으며, 구형 PC를 업그레이드하는 경우에는 더욱 그렇다. HDD 대비 성능 개선이 상당하며, 웹 사이트 로딩 같은 일상적인 상황에서도 대부분의 사람들은 완전히 다른 컴퓨터를 사용하고 있는 느낌을 받게 될 것이다.
NVMe는 SATA 같은 한계가 없다. NVMe SSD는 매우 빠르다. 현재, SATA 드라이브보다 5~6배 정도 빠르며, 최신 제품은 현재 약 10배 정도 더 빠르다. 제조사들이 디자인을 다듬고 더 빠른 모델을 더 많이 출시하면서 NVMe 드라이브의 속도도 지속적으로 높아질 것이다.
NVMe SSD의 속도를 고려할 때 주의해야 할 용어는 PCIe Gen 3(PCIe 3.0)과 PCIe Gen 4(PCIe 4.0)이다. ‘x2’ 또는 ‘x4’(‘2배속’ 또는 ‘4배속’이라고 읽음)로 표기되어 있는 경우 드라이브가 사용할 수 있는 PCIe 레인 수를 나타낸다. 레인이 많으면 드라이브가 한 번에 전송할 수 있는 데이터도 많아진다. 최신 PCIe Gen3 x4 SSD의 읽기 및 쓰기 속도는 평균 초당 2,500~3,200MB이며 PCIe Gen4 x4 드라이브는 평균 초당 5,000MB이다.
그렇다면 어떻게 선택할까? 폼팩터와 마찬가지로 모든 상황에서 똑같이 결정할 수는 없다. 2.5인치 SSD는 모두 SATA 드라이브이며 M.2 SSD는 SATA와 NVMe로 제공되기 때문에 마더보드가 지원하는 것을 구매해야 한다. M.2 슬롯은 SATA만 지원하거나, NVMe만 지원하거나, 둘 다 지원할 수 있다. 데스크톱 PC 마더보드에서는 보드에서 최소 1개의 슬롯이 둘 다 지원하며, 두 번째 슬롯이 둘 다 또는 SATA만 지원하는 경우가 있다. 노트북에서는 그때그때 다를 수 있기 때문에 특정 모델의 사양을 살펴보자.
인터페이스 유형의 경우 SATA 드라이브는 일상 작업 및 게이밍에도 충분히 빠르며, NVMe는 대용량 파일 전송 시간을 절약해야 하는 고성능 PC에 좋다. 전체적으로 예산과 PC가 얼마나 오래되었는지에 따라 결정하게 된다.
NAND 유형과 DRAM이 없는 드라이브
인터페이스 유형은 SSD의 속도를 나타내는 주요 지표가 되지만, SSD에 사용되는 NAND(플래시 메모리)의 구체적인 유형과 DRAM 캐시 포함 여부도 영향을 미친다.
하지만 대부분의 사람은 이런 측면을 심층적으로 고려할 필요가 없으며, 다양한 유형의 파일 전송 시 드라이브의 성능이 더욱 중요하고 이런 결과는 각 리뷰에서 확인할 수 있다.
SLC(Single-Level Cell), MLC(Multi-Level Cell), TLC(Triple-Level Cell), QLC(Quad-Level Cell) NAND는 각각 장단점이 있지만, 매장에 재고가 있는지가 더욱 중요하기 때문이다. 요즘 제조사들이 이용을 낮추고 드라이브 용량을 늘리면서 대부분의 소비자용 SSD는 TLC와 QLC로 제작된다.
SAMSUNG 삼성의 980 프로는 TLC NAND를 사용한다. MLC NAND를 사용하는 970 프로와 달라진 점이다. 최근에는 MLC NAND를 사용한 일반 소비자용 SSD를 찾기가 쉽지 않다.
마찬가지로 DRAM이 없는 드라이브는 일부 벤치마크에서 DRAM 캐시가 있는 동급 SSD와 비교하여 상대적으로 뒤처지지만(무작위 쓰기 등) 인터페이스 성능이 떨어지는 SSD와 비교한 성능이 여전히 중요하다. DRAM이 없는 NVMe SSD는 여전히 SATA SSD보다 빠르며, DRAM이 없는 SATA SSD는 여전히 HDD보다 빠르다. 이런 기대치를 충족하지 못하는 DRAM이 없는 SSD나 DRAM 캐시가 있는 모델과 가격이 같은 SSD는 피하자. 또한 전반적인 성능이 필요한 경우에도 피하자. 하지만 모든 D램리스 SSD를 피하고자 예산을 늘릴 필요는 없다.
요약
이 모든 정보를 파악하고도 아직 어떻게 해야 할지 모르겠다면 걱정하지 말자. 아래의 두 가지 질문에만 답해보면 구매할 SSD의 유형을 파악할 수 있다. 1. 자신의 PC나 노트북에 장착되는 유형은 무엇인가? (2.5인치 SSD, M.2 SSD, 둘 다?) 2. 자신의 PC나 노트북이 지원하는 인터페이스 유형은 무엇인가? (SATA, NVMe, 둘 다?)
데스크톱 PC의 마더보드 사양을 보거나 노트북의 사용 설명서, 제조사 포럼, 레딧 등만 살펴보아도 이런 질문에 쉽게 대답할 수 있다.
노트북의 경우 (해당하는) 2.5인치 드라이브의 최대 Z 높이를 확인하여 장착 여부를 판단하고, 고려 중인 SSD의 소비전력도 파악한다. 후자는 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있다. 성능을 고려하되 자신의 요구사항도 평가하자. 중간급 또는 가성비 제품으로 충분한 데도 최고의 품질을 위해 비용을 지불할 필요는 없다. 다르게 이야기하는 인터넷 댓글들은 무시하자. editor@itworld.co.kr
수치해석에서 SSD가 필요한가?
본 자료는 ITWORLD 기사에서 2021년 3월과 05일 자료와 2021년 12월 14일 자료에서 발췌 인용된 자료입니다. (출처 : www.itworld.co.kr)
수치해석을 하는 경우 계산과정에서 생성되는 결과 파일 사이즈는 매우 크기 때문에, 빠른 디스크 속도는 사용자의 총 해석시간을 줄이는데 큰 도움이 됩니다.
수치해석 업무를 담당하는 사용자에게 SSD가 필요한가? 한마디로 말하면 수치해석을 하는 모든 사람은 보유하고 있는 수치해석 장비의 디스크를 SSD로 업그레이드하는 것이 좋다. 가장 빠른 기계식 하드 드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다.
기존 노트북, 또는 데스크톱의 하드 드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. 수치해석을 하는 사용자는 SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는데 가장 적합한 옵션이다.
SSD는 기계식 하드 드라이브보다 기가바이트 당 비용이 더 많이 들기 때문에 초 고용량으로 제공되지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 필요한 경우, 128GB 나 256GB의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드 드라이브를 PC의 보조 저장 장치로 사용하면 최선의 선택이 된다.
하드 드라이브는 가격 대비 용량 측면에서 여전히 큰 이점을 제공하며, 자주 사용되지 않는 데이터를 저장하는 용도로 적합하다. 그러나 운영체제, 프로그램, 자주 사용하는 데이터에는 보유하고 있는 시스템이 지원한다면 NVMe SSD, 지원하지 않는다면 SATA SSD를 사용하는 것이 좋다.
아래 그래프를 보면 SSD를 왜 사용해야 하는지 명확해진다.
SSD Speed compare
NVMe/M.2/SATA SSD 비교 정리
NVMe SSD
M.2 SSD
SATA SSD
속도
PCIe 3.0 최대 3,500MBps
PCIe 4.0 최대 7,500MBps
SATA 최대 550MBps
NVMe PCIe 3.0 최대 3,500MBps
NVMe PCIe 4.0 최대 7,500MBps
최대 550MBps
폼팩터 종류
M.2 U.2* PCIe 카드* *일반적이지 않은 종류
N/A
2.5인치 드라이브 M.2
인터페이스 종류
N/A
SATA NVMe
N/A
장점
속도가 빠름
공간을 덜 차지함
속도와 가격의 균형
단점
가격이 비쌈
SATA M.2가 2.5인치 SATA보다 비싼 경우가 있음
속도가 느리고 공간을 많이 차지함
SATA SSD vs. NVMe SSD
시장에 SATA SSD와 NVMe SSD가 아직 공존하는 데는 이유가 있다. 메모리 기반 SSD의 잠재력을 감안할 때 결국 새로운 버스와 프로토콜이 필요할 수밖에 없으리란 점은 초기부터 명확했다. 그러나 초창기 SSD는 비교적 속도가 느렸으므로 기존 SATA 스토리지 인프라를 사용하는 편이 훨씬 더 편리했다.
SATA 버스는 버전 3.3에 이르러 16Gbps까지 발전했지만 거의 모든 상용 제품은 여전히 6Gbps에 머물러 있다(오버헤드를 더해 대략 550MBps). 버전 3.3이라 해도 현재 SSD 기술, 특히 RAID 구성으로 낼 수 있는 속도에 비하면 한참 느리다.
그 다음으로 등장한 방법은 역시 기존 기술이지만 대역폭이 훨씬 더 높은 버스 기술인 PCI 익스프레스, 즉 PCIe 활용이다. PCIe는 그래픽 및 기타 애드온 카드를 위한 기본 데이터 전송 계층이다. 3.x 세대 PCIe는 복수의 레인(대부분의 PC에서 최대 16개)을 제공하며, 각 레인은 1GBps(985MBps)에 가까운 속도로 작동한다.
PCIe는 썬더볼트 인터페이스의 기반이기도 하다. 썬더볼트는 게임용 외장 그래픽 카드, 그리고 내장 NVMe와 거의 대등한 속도를 내는 외장형 NVMe 스토리지에서 진가를 발휘하기 시작했다. 많은 사용자들이 이제 느끼고 있지만, 인텔이 썬더볼트를 버리지 않은 것은 현명한 판단이었다.
물론 PCIe 스토리지는 NVMe보다 몇 년 전에 나왔다. 그러나 이전 솔루션은 SATA, SCSI, AHCI와 같은 하드 드라이브가 스토리지 기술의 정점이었던 시절에 개발된 오래된 데이터 전송 프로토콜에 발목을 잡혔다. NVMe는 저지연 명령과 다수의 큐(최대 6만 4,000개)를 제공함으로써 스토리지의 발목을 잡았던 제약을 없앤다. 지속적인 원을 그리며 데이터가 기록되는 하드 드라이브와 달리 SSD에서는 마치 산탄처럼 데이터가 흩어져 저장되므로 특히 후자, 즉 다수의 큐가 큰 효과를 발휘한다.
가격 : NVMe > SATA
예상했겠지만, SSD는 속도가 빠를수록 가격이 비싸다. 시중에 판매되는 1TB SATA SSD의 가격은 10만 원 초반대이며, 1TB NVMe PCIe 3.0 드라이브의 가격은 10만 원 중후반대다. 1TB PCIe 4.0 드라이브 가격은 10만 원 초반대부터 20만 원대까지 다양하다. 조금 저렴한 1TB PCIe 4.0 드라이브는 최대 속도가 5,000MBps 정도다.
폼팩터 종류에 따라 가격 차이가 나지는 않는다. 2.5인치 SATA SSD와 M.2 모델의 가격이 동일한 경우가 대부분이다. 가끔 2.5인치 모델이 M.2 모델보다 저렴한 경우가 있는데, 일반적이지는 않다.
SSD 선택 시 유의해서 봐야할 것
물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.
SSD는 NVMe 혹은 SATA를 사용해 PC의 나머지 부분과 통신한다. 일반적으로 SATA는 NVMe보다 속도가 느리다. 반면 M.2는 사실상 폼팩터에 가까우므로 시중에는 NVMe M.2 SSD와 SATA M.2 SSD가 모두 출시되어 있다.
다만 제품 광고나 설명서에서 가끔 NVMe 드라이브임을 나타내기 위해 ‘M.2 SSD’라는 표현을 사용하고, 2.5인치 폼팩터 SSD임을 나타내기 위해 ‘SATA SSD’라는 표현을 사용한다. 따라서 ‘M.2 SSD’나 ‘SATA SSD’라는 표현을 액면 그대로 받아들이면 안 된다. 반드시 기술 사양을 확인하고 노트북 또는 데스크톱 PC의 스토리지 드라이브의 대략적인 속도를 확인해야 한다.
유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.
SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다.
PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, “검정” M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다.
NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브를 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다.
M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다.
U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.
물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA III 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.
구입전 사용자가 알아야 할 NVMe SSD
NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브가 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.
NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만이 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려하라. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다.
NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하기 때문에 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년 전에 구입한 PC는 NVMe 드라이브에서 부팅하는데 아무런 문제가 없지만, 좀 더 오래된 메인보드는 지원하지 않을 수 있다. 구글에서 자신의 메인보드를 검색하고 NVMe 부팅을 지원하는지 확인하라. 보드의 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다.
2021 최고의 SSD 선택 가이드
Brad Chacos | PCWorldSSD(Solid-State Drive)로 전환하는 것은 PC를 위한 최상의 업그레이드다. SSD는 긴 부팅 시간을 없애고, 프로그램과 게임 로드 속도를 높이는 등 일반적으로 컴퓨터를 빠르게 한다. 그러나 모든 SSD가 동일한 것은 아니다. 최고의 SSD는 합리적인 가격으로 훌륭한 성능을 제공한다. 가격에 고민하지 않을 경우, 놀라울 정도의 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공하는 제품도 있다.
많은 SSD가 2.5인치 폼 팩터로 제공되며 기존 하드 드라이브에서 사용하는 것과 동일한 SATA 포트를 통해 PC와 통신한다. 그러나 최첨단 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브는 메인보드의 M.2에 직접 연결하는 작은 스틱 형태의 SSD다. PCIe 어댑터에 장착되는 이 드라이브는 구입하기 전에 메인보드에 슬롯이 있는지 확인해야 한다. 그래픽 카드나 사운드 카드처럼 메인보드에 꽂을 수 있는 SSD와 미래형 3D 크로스포인트(3D XPoint) 드라이브 등이 등장함에 따라 완벽한 SSD를 선택하는 것은 예전처럼 간단하지 않다.
그래서 이 가이드가 필요하다. 본지는 사용자 상황에 적합한 SSD를 찾기 위해 수많은 SSD를 테스트했다. 본지가 선정한 최고 인기 제품과 SSD 선택 시 무엇을 고려해야 하는지 알아보자. 참고로, 이번 가이드는 내장형 SSD만 적용한 것이다.
최신 SSD 뉴스
구입해야 하는 SSD에 대한 가이드를 확인하고, 각 시스템에서 가장 적합한 SSD의 종류에 대해 알아보자.
인텔은 모든 데스크톱 소비자 버전의 옵테인(Optane) 드라이브를 단종시켰지만, 이 기술은 노트북과 서버에 그대로 남아있다. 옵테인 SSD는 엄청난 랜덤 액세스 성능과 놀라운 내구성을 제공했지만, 용량이 제한적이면서도 가격은 매우 높았다. 향후 노트북에서 느린 NAND SSD 속도를 높이기 위한 캐싱 형태의 기능으로 사용될 것이다.
스토리지 제조업체는 공급망 문제로 인해 출시 후 구성 요소를 조정하는 경우가 많지만, 한 PC하드웨어 전문매체는 최근 에이데이타(Adata)가 훨씬 느린 버전으로 XPG 8200 프로의 컨트롤러를 교체한 것을 포착했다.
대부분 사용자를 위한 최고의 SSD, SK 하이닉스 골드 S31 SATA SSD
삼성의 주력인 EVO SSD 제품군은 2014년 이래로 줄곧 본지의 권장 목록에서 1위를 차지했으며, 현재 삼성 860 EVO는 여전히 속도, 가격, 호환성 및 5년 보증 및 뛰어난 마법사 관리 소프트웨어의 안정성 등 조화를 원하는 사람들에게 좋은 선택지다. 그러나 대부분의 사람들은 SK 하이닉스 골드 S31을 사는 것이 낫다.
골드 S31은 지금까지 본지가 테스트 한 가장 빠른 SATA SSD 가운데 하나일뿐만 아니라 동급 최강의 870 EVO와 견줄 수 있을만한 거리에 있다. 하지만 이 드라이브의 가격은 놀랍다. 250GB 드라이브의 경우 44달러, 500GB 드라이브의 경우 57달러, 1TB의 경우 105달러인 골드 S31은 500GB 모델에 70달러를 청구하는 삼성 제품보다 훨씬 저렴하다(국내에서는 1T 13만 5,000원, 500G 7만 5,000원, 250G 4만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주). .
리뷰 당시 본지는 “실제 48GB 사본 테스트 수행시 골드 S31은 지속적인 읽기 및 쓰기 작업에서 테스트한 제품 가운데 가장 빠른 드라이브임을 입증했다”라고 평가했다. 이 제품은 이 평가로 충분하다.
SK 하이닉스는 정확히 제품 이름이 아니기 때문에 브랜드 자체에 대해 조금 딴지를 걸 수도 있다. 그럼에도 불구하고 SK 하이닉스는 지구상에서 가장 큰 반도체 제조업체 가운데 하나다. SK 하이닉스는 시작부터 NAND 및 컨트롤러 기술을 개발해왔으며, 수많은 컴퓨터 업체의 SSD 제조업체였지만 판매선상에는 자리하지 못했다. 이제 그 선상에 섰고, 결과는 훌륭했다.
더 큰 용량이 필요하거나 단순히 검증된 브랜드를 고수하고 싶다면, 250GB, 500GB, 1TB 및 2TB 모델로 제공하는 삼성 870 EVO를 선택하면 된다. 이 제품은 SK 하이닉스보다 조금 더 빠르지만, 그 대가로 비용이 더 많이 든다. 삼성 870 EVO는 대부분의 SSD에 비해 매우 매력적이고 저렴한 패키지를 제공하고 있기 때문에 골드 S31이 얼마나 더 좋은 것인지 알 수 있다. 삼성 870 QVO는 1TB에서 무려 8TB에 이르는 용량을 가진 또 다른 강력한 경쟁 제품이지만 다음 세션에서 논의할 것이다.
가성비 최고의 SSD: 애드링크(AddLink) S22 QLC SATA 2.5인치 SSD
매우 저렴한 가격에 훌륭한 성능을 제공하는 SK하이닉스 골드 S31은 최고의 가성비 SSD로, 대부분의 사용자에게 최고의 SSD다. 하지만 어떤 이유로든 골드 S31에 관심이 없는 이들에겐 더 많은 선택지가 있다.
이제 기존의 MLC(Multi-Level Cell)와 TLC(Triple-Level Cell) SSD 가격이 급락함에 따라 제조업체는 SSD 가격을 더욱 낮출 수 있는 새로운 QLC(Quad-Level Cell) 드라이브를 출시했다.
이 새로운 기술을 통해 제조업체는 매우 빠른 SSD에 버금가는 속도와 함께 하드 드라이브와 같은 수준의 용량을 가진 SSD를 출시할 수 있었다. 다만 삼성 860 QVO를 포함한 1차 QLC 드라이브는 수십 기가바이트의 데이터를 한번에 전송할 때 쓰기 속도가 하드 드라이브 수준으로 떨어졌다.
애드링크(Addlink) S22 QLC SSD는 이 같은 어려움을 겪지 않는다. 기존 TLC SSD는 여전히 QLC 드라이브에 비해 속도 우위를 유지하고 있지만, 애드링크 S22는 512GB에 59달러, 1TB에 99달러의 저렴한 가격에 판매하고 있다. 하지만 SK 하이닉스 골드 S31이 거의 같은 금액으로 판매되고 있다는 사실에 주목할 필요가 있다.
대량의 데이터를 한번에 이동할 계획이 없고, 더 많은 저장공간이 필요하다면 삼성의 2세대 QLC 제품인 삼성 870 QVO가 좋은 선택이다. 실제로 애드링크의 SSD보다 조금 더 빠르다. 그러나 아마존에서 1TB가 110달러, 2TB의 경우 205달러, 4TB 450달러, 8TB 900달러로 더 비싸다. 1TB보다 적은 용량은 판매하지 않는다. 구형 삼성 860 QVO도 여전히 좋은 선택이긴 하지만 최신 870 QVO는 모든 면에서 최고다.
하지만 메인보드가 더 빠르고 새로운 NVMe M.2 드라이브를 지원한다면 선택지는 달라진다.
최고의 NVMe SSD: SK 하이닉스 골드 P31 M.2 NVMe SSD(1TB)
성능이 가장 중요하다면 삼성 970 프로 또는 씨게이트 파이어쿠다(Seagate FireCuda) 510이 가장 빠른 NVMe SSD이지만, 대부분의 사람은 SK 하이닉스 골드 P31을 구입하는 것이 좋다. SK 하이닉스는 가성비 범주에서 전체 SSD를 장악하고 있다.
SK 하이닉스 골드 P31은 128비트 TLC NAND를 탑재한 최초의 NVMe SSD이며, 96 NAND 레이어를 사용하는 다른 제품들을 뛰어넘었다. 본지가 테스트한 모델은 크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 6와 AS SSD의 종합 벤치마크에서도 완전히 인정받았으며, 보도자료에서 주장했던 3.5Gbps 읽기 및 쓰기 속도에 거의 도달했다.
또한 실제 48GB 및 450GB 파일 전송 테스트에서 더 비싼 SSD에 비교했을 때도 뒤지지 않았다. SK 하이닉스 골드 P31은 최상급 드라이브처럼 작동하지만, 저렴한 드라이브보다 조금 더 비쌀 뿐이다. 500G 제품은 75달러에, 1TB 제품은 125달러에 구입할 수 있다(국내에서는 1T 19만 8,000원, 500G 9만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주).
마이크론 크루셜(Crucial) P5는 비용 효율적인 NVMe SSD로, 만약 SK 하이닉스 골드 P31이 없었다면, 최고의 선택지가 될 수 있었다. 하지만 골드 P31가 조금 더 빠르고, 조금 더 저렴하다. 그래도 크루셜 P5는 대안 제품이 될 수 있다.
하지만 예산이 빠듯하다면, 약간 더 적은 비용으로 매력적인 선택지를 찾을 수 있다. 웨스턴 디지털 블루(Western Digital Blue) SN550 NVMe SSD는 앞서 언급한 제품처럼 빠르거나 화려한 성능을 갖고 있진 않다. 하지만 가격이 훨씬 저렴하다. 250GB의 경우 45달러, 500GB의 경우 65달러, 1TB의 경우 130달러와 같은 보급형 가격에도 불구하고 WD 블루 SN550은 고가의 제품 성능을 충분히 발휘할 수 있다. 신뢰성에 대한 좋은 이력을 가진 기존 브랜드를 이은 제품이며, 평균보다 긴 5년 보증을 제공한다.
또 다른 훌륭한 NVMe SSD
– 애드링크 S70 NVMe SSD: 좀 더 높은 성능을 원한다면 애드링크(Addlink) S70 NVMe SSD 또한 탁월한 선택지가 될 수 있다. 이 제품은 WD 드라이브보다 성능이 약간 우수하다. 하지만 본지는 이 제품의 가격이 인상된 후부터는 일상적인 컴퓨터 사용자에게 WD 블루 SN550을 추천한다. 애드링크는 WD만큼 잘 알려져 있지 않지만, S70 NVMe SSD에 대해 5년 보증을 제공한다.
– PNY XLR8 CS 3030: 이 제품은 좋은 가격에 빠른 성능을 제공하는 또 다른 선택지다. 하지만 일상적인 사용에는 탁월하지만, 긴 쓰기 작업에서는 수렁에 빠질 수 있다.
– 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤(Kingston) KC2500: 더 빠른 속도를 위해 좀더 많은 비용을 써도 괜찮다면 삼성 970 프로 수준의 성능을 지닌 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤 KC2500도 있다. 킹스톤 KC2500은 한번의 테스트에서 최고 등급에 도달하지 못했지만, 항상 선두권을 유지하고 있었다. 경쟁 제품과 거의 동일한 가격으로 구입할 수 있으며, 고성능 NVMe SSD를 구입하는 경우 고려해볼 만한 제품이다.
새로운 유형의 대용량 SSD 덕분에 충분한 저장용량과 함께 엄청난 NVMe 속도를 얻을 수 있게 됐지만, 이에 대한 비용은 감수해야 한다. OWC 아우라 P12는 NVMe 평균 이상의 쓰기 성능과 4TB 제품을 929달러에 제공한다. 최고의 세이브런트 로켓(Sabrent Rocket) Q는 최고의 성능과 놀라운 8TB 용량으로 모든 것을 만족시키지만, 1,500달러라는 놀라운 가격이 기다리고 있다. 최첨단은 저렴하지 않다.
최고의 PCIe 4.0 SSD: 삼성 980 프로 PCIe 4.0 NVMe SSD(1TB)
대부분의 NVMe SSD는 표준 PCIe 3.0 인터페이스를 사용하지만, 최첨단 기술을 지원하는 일부 제품에는 훨씬 더 빠른 PCIe 4.0 드라이브가 있다. 현재 AMD의 라이젠 3000 프로세서만 PCIe 4.0을 지원하며 X570 또는 B550 메인보드에 장착하는 경우에만 지원한다. 하지만 이 기준을 충족하면 PCIe 4.0 SSD는 가장 빠른 PCIe 3.0 NVMe SSD가 따라오지 못할 성능을 보여준다.
커세어(Corsair), 기가바이트(Gigabyte), 세이브런트는 최초의 PCIe 4.0 SSD를 출시했으며, 모두 약 200달러에 1TB 용량과 유사한 성능을 제공했다. 하지만 본지가 선정한 최고의 PCIe 4.0 SSD는 조금 더 비싸다.
본지는 최근에서야 PCIe 4.0 SSD 테스트를 추가했지만, 지금까지 테스트한 제품 가운데 최고는 삼성 980 프로였다. 이 제품은 테스트에서 삼성이 주장한 7Gbps 읽기 속도와 5Gbps 쓰기 속도를 초과했다. 이 제품은 실제 파일 전송 테스트를 통과했지만, 450GB 전송 테스트에서 발견한 것처럼 막대한 양의 데이터를 전송하는 경우 속도가 약간 느려질 수 있다. 하지만 대부분의 사용자가 SSD를 이렇게 힘들게 다루진 않는다.
하지만 모든 성능은 프리미엄급이다. 그럼에도 불구하고 250GB 90달러, 500GB 150달러, 1TB 용량은 230달러이다.
WD 블랙 SN850은 삼성 980 프로의 성능에 뒤처져 있지만, 거의 같은 가격으로 판매한다. 본지는 리뷰에서 “최강의 단일 SSD PCIe4 스토리지 성능을 찾는다면 어느 쪽도 문제가 되지 않을 것”이라고 평가했다.
PCIe 4.0 속도가 빠른 SSD를 원하지만 삼성의 동급 최고의 성능을 위해 많은 비용을 소비하고 싶지 않다면 XPG 겜믹스 S50 라이트를 고려한다. 본지는 “XPG 겜믹스 S50 라이트는 우리가 테스트한 최초의 PCIe 4 SSD로, 차세대라는 추가 비용이 들지 않는다. 실제로 시스템을 실행하는 시스템에서는 삼성 980 프로와 차이를 구분하기 어려울 것이다”라고 설명했다.
겜믹스 S50 라이트는 1TB의 경우 140달러, 2TB의 경우 260달러다.
NVMe SSD 설정시 알아야 할 사항
NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브를 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.
NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려한다. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다.
NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하므로 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년동안 구입한 PC라면 NVMe 드라이브를 부팅하는 데 문제가 없어야하지만, 이전 메인보드에서는 지원이 어려울 수 있다. 구글에서 메인보드를 검색하고 NVMe에서 부팅을 지원하는지 확인한다. 보드에서 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 시스템은 이를 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다.
SSD 선택에서 고려해야 할 것
물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.
가장 유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다. – SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다.
– PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다.
– NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브와는 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.
– M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다.
– U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.
물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA 3 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.
SSD vs. 하드 드라이브
SSD가 필요한가? “필요하다.” 본지는 모든 사람이 SSD로 업그레이드할 것으로 진심으로 권장한다. 가장 빠른 기계식 하드드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다. 기존 노트북, 데스크톱의 하드드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는 데 가장 적합한 선택이다.
SSD는 기계식 하드드라이브보다 기가바이트 당 저장 비용이 많이 들기 때문에 대용량으로 제공하지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 동시에 필요한 경우, 128GB 크루셜 BX300과 같은 제한된 용량의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드드라이브를 PC의 보조 저장장치로 설정한다. 프로그램을 부팅 드라이브에 넣고 미디어 및 기타 파일을 하드드라이브에 저장하면 준비가 다 된 것이다. editor@itworld.co.kr
본 자료는 Computer에 대한 전문적인 지식보다는 수치해석을 주 목적으로 FLOW-3D 를 이용하기 위한 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 주기 위한 자료입니다.
흔히 고성능 컴퓨터는 표준 데스크톱 컴퓨터와 어떻게 다른지 궁금하게 생각하는데, 보통 HPC(high performance computing)는 더욱 강력한 프로세서, 더 큰 메모리, 뛰어난 그래픽 성능을 갖추고 있어 일반적인 표준 데스크톱보다 훨씬 빠르게 여러 가지 복잡한 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 따라서 시중에서 판매하는 고사양의 컴퓨터에 CPU, Memory, Graphic Card 등을 보완하거나 고사양으로 만들어진 컴퓨터를 구매하게 되면, 단일 노드의 HPC(high performance computing)와 유사한 성능을 확보할 수 있습니다.
하지만 개인이 여러 컴퓨터를 대상으로 테스트를 수행하기 어렵기 때문에, 전문가들이 테스트를 수행하여 공개하는 보고서를 참조하여 도움을 얻는 것이 효율적입니다.
아래 전문 성능비교 테스트 보고서가 시스템 선택에 도움이 될 것으로 생각합니다. 참고로, 당사는 기사를 제공하는 기관과 전혀 관련이 없음을 알려드립니다.
In this blog, Flow Science’s IT Manager Matthew Taylor breaks down the different hardware components and suggests some ideal configurations for getting the most out of your FLOW-3D products.
개요
본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.
수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.
따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.
또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.
FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2022년 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.
CPU 최신 뉴스
2025년 11월 26일 기준
이미지 출처 : https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html
CPU의 선택
CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가 되면 Intel 과 AMD의 모델 번호와 사양을 이해하는 것이 어려워 보일 것입니다. 그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.
수치해석을 수행하는 CPU의 경우 예산에 따라 Core가 많지 않은 CPU를 구매해야 하는 경우도 있을 수 있습니다. 보통 Core가 많다고 해석 속도가 선형으로 증가하지는 않으며, 해석 케이스에 따라 적정 Core수가 있습니다. 이 경우 예산에 맞는 성능 대비 최상의 코어 수가 있을 수 있기 때문에 Single thread Performance 도 매우 중요합니다. 아래 성능 도표를 참조하여 예산에 맞는 최적 CPU를 찾는데 도움을 받을 수 있습니다.
CPU 성능 분석 방법
부동소수점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.
FLOW-3D의 CFD 솔버 성능은 CPU의 부동 소수점 성능에 전적으로 좌우되기 때문에 계산 집약적인 프로그램입니다. 현재 출시된 사용 가능한 모든 CPU를 벤치마킹할 수는 없지만 상대적인 성능을 합리적으로 비교할 수는 있습니다.
특히, 수치해석 분야에서 주어진 CPU에 대해 FLOW-3D 성능을 추정하거나 여러 CPU 옵션 간의 성능을 비교하기 위한 최상의 옵션은 Standard Performance Evaluation Corporation의 SPEC CPU2017 벤치마크(현재까지 개발된 가장 최신 평가기준임)이며, 특히 SPECspeed 2017 Floating Point 결과가 CFD Solver 성능을 매우 잘 예측합니다.
이는 유료 벤치마크이므로 제공된 결과는 모든 CPU 테스트 결과를 제공하지 않습니다. 보통 제조사가 ASUS, Dell, Lenovo, HP, Huawei 정도의 제품에 대해 RAM이 많은 멀티 소켓 Intel Xeon 기계와 같은 값비싼 구성으로 된 장비 결과들을 제공합니다.
CPU 비교를 위한 또 다른 옵션은 Passmark Software의 CPU 벤치마크입니다. PerformanceTest 제품군은 유료 소프트웨어이지만 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 대부분의 CPU는 저렴한 옵션을 포함하여 나열됩니다. 부동 소수점 성능은 전체 벤치마크의 한 측면에 불과하지만 다양한 워크로드에서 전반적인 성능을 제대로 테스트합니다.
예산을 결정하고 해당 예산에 해당하는 CPU를 선택한 후에는 벤치마크를 사용하여 가격에 가장 적합한 성능을 결정할 수 있습니다.
다른 컴퓨터 시스템에서 컴퓨팅 계산에 대한 집약적인 워크로드를 비교하는데 사용할 수 있는 성능 측정을 제공하도록 설계된 SPEC CPU 2017에는 SPECspeed 2017 정수, SPECspeed 2017 부동 소수점, SPECrate 2017 정수 및 SPECrate 2017 부동 소수점의 4 가지 제품군으로 구성된 43 개의 벤치 마크가 포함되어 있습니다. SPEC CPU 2017에는 에너지 소비 측정을 위한 선택적 메트릭도 포함되어 있습니다.
<SPEC CPU 벤치마크 보고서>
벤치마크 결과보고서는 제조사별, 모델별로 테스트한 결과를 아래 사이트에 가면 볼 수 있습니다.
Designed to provide performance measurements that can be used to compare compute-intensive workloads on different computer systems, SPEC CPU 2017 contains 43 benchmarks organized into four suites: SPECspeed 2017 Integer, SPECspeed 2017 Floating Point, SPECrate 2017 Integer, and SPECrate 2017 Floating Point. SPEC CPU 2017 also includes an optional metric for measuring energy consumption.
플롭은 부동소수점 연산 1회를 뜻하며, 소수점이 있는 숫자를 대상으로 한 번의 산술 계산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)을 의미한다. 컴퓨팅 벤치마킹에서 정수보다 부동소수점을 쓰는 이유는 정수보다 측정 지표로서 정확도가 훨씬 높기 때문이다.
플롭 앞에는 1초 동안 수행하는 연산 횟수를 나타내는 접두어가 붙으며, 메가플롭(1초당 100만 회)부터 기가플롭(10억), 테라플롭(1조), 페타플롭(1천조), 그리고 최근에는 엑사플롭(100경)까지 확장됐다. 최근 몇 년 동안 업계가 엑사플롭 달성 경쟁에 매달린 이유는 마법 같은 성능 도약이나 대발견 때문이 아니라, 단지 자랑거리를 위한 것이었다.
컴퓨팅에서 부동소수점 정밀도는 FP4, 즉 4비트 부동소수점에서 시작해 FP64까지 두 배씩 커진다. 이론적으로 FP128도 있지만, 지표로는 사실상 쓰지 않는다. FP64는 IEEE 754 표준에 따른 64비트 배정밀도(double-precision) 부동소수점 형식으로도 불리며, 실수를 높은 정확도로 표현하기 위한 규격이다.
FP64는 정밀도가 높기 때문에 계산하는 데 가장 많은 시간이 필요하다. FP64 계산 시간은 FP32의 2배, FP16의 4배가 걸리지만, 계산 정확도는 FP32의 2배, FP16의 4배에 해당한다. 메모리 사용량도 같은 원리로 FP64가 FP32의 2배, FP16의 4배를 사용한다.
매년 6월과 11월에 집계·발표되는 톱500 슈퍼컴퓨터 목록은 슈퍼컴퓨터 성능을 FP64 기준으로 측정하며, 슈퍼컴퓨터에 가장 가혹한 스트레스 테스트로 통한다.
톱500 목록이 32비트나 16비트가 아니라 64비트로 측정되는 이유는 톱500 목록이 과학 컴퓨팅 애플리케이션의 대리 지표이며 과학 컴퓨팅 애플리케이션이 여전히 계산에서 64비트 정확도에 주로 의존하기 때문이다. HPC·슈퍼컴퓨팅 전문 시장조사업체 인터섹트 360의 CEO 애디슨 스넬은 “일부 영역에서 정밀도를 낮춰 속도를 더 낼 수 있지 않느냐는 지적도 있고 중요하지 않은 영역에서 과도한 계산을 하고 있지 않느냐는 질문도 나오지만, 과학 컴퓨팅에서는 64비트가 여전히 사실상 표준이다”라고 말했다.
스넬은 FP64가 과학 컴퓨팅의 거의 모든 분야에서 쓰인다고 말했다. 연구 영역에서는 유체가 포함돼 높은 정확도로 모델링해야 하는 기상 시뮬레이션이나 해양 모델링이 포함된다. 또한, 자동차 충돌 시뮬레이션, 항공기 날개 공력 분석, 석유 시추 지점을 찾기 위한 탄성파 분석, 신약 설계를 위한 분자 모델링 같은 폭넓은 상용 애플리케이션에도 적용된다. 이런 애플리케이션은 계산을 위해 높은 수준의 과학적 정밀도를 요구한다고 말했다.
그 다음 단계는 FP32, 즉 단정밀도 부동소수점이다. FP32는 생명과학 시뮬레이션과 금융 모델링에도 쓰이며, 모델 요구 수준이 그리 엄격하지 않아 FP32를 써도 되는 경우에 주로 사용된다.
FP16은 AI 추론에서 일상적으로 쓰이지만, AI 학습은 FP64에 전적으로 의존한다. 이유는 간단하다. 예를 들어 AI로 개나 고양이 이미지를 구분하도록 학습시킨다고 가정해 보자. 개나 고양이를 구성하는 특징을 인식하려면 FP64의 미세한 정밀도가 필요하다. 학습이 끝나면 작업은 패턴 매칭으로 바뀌며, 개 이미지인지 고양이 이미지인지 판단하는 데는 덜 부담스러운 FP16으로도 충분하다. 스넬은 언어 학습이나 인식에서도 비슷하게, 말할 때 단어 하나를 약간 틀리게 발음해도 AI는 대체로 의도를 파악한다고 설명했다.
16비트 정밀도에는 bfloat16이라는 두 번째 형태도 있다. bfloat는 구글의 텐서 프로세서용으로 처음 개발됐지만, 이후 인텔과 AMD, 엔비디아에 라이선스를 제공했다. bfloat는 유연한 가변 형식인 반면 FP16은 매번 동일한 16비트 형식이다. 스넬은 “기술적으로 복잡하지만 결론은 bfloat가 FP16보다 정밀도는 낮고 속도는 더 빠르기 때문에 주요 칩 업체가 모두 bfloat를 쓴다”라고 설명했다.
마지막으로 FP8과 FP4가 있다. FP8은 정밀도 요구가 낮은 추론 처리 연산에 사용한다. 또 다른 핵심 용도는 오류 허용도가 더 높은 신경망 학습이다. 연산 부담이 적은 작업을 수행하는 엣지 컴퓨팅에서도 쓰인다. FP8은 GPU에서만 쓰이며, 인텔과 AMD 프로세서에서는 쓰지 않는다.
클럭 대 코어
일반적으로 클럭 속도가 높은 칩은 CPU 코어를 더 적게 포함합니다. FLOW-3D는 병렬화가 잘되어 있지만, 디스크 쓰기와 같이 일부 작업은 기본적으로 단일 스레드 방식으로 수행됩니다. 따라서 데이터 출력이 빈번하거나 큰 시뮬레이션은 종종 더 많은 코어가 아닌, 더 높은 클럭 속도를 활용합니다. 마찬가지로 코어 및 소켓의 다중 스레딩은 오버헤드를 발생시키므로 작은 문제의 해석일 경우 사용되는 코어 수를 제한하면 성능이 향상될 수 있습니다.
CPU 아키텍처
CPU 아키텍처는 중요합니다. 최신 CPU는 일반적으로 사이클당 더 많은 기능을 제공합니다. 즉, 현재 세대의 CPU는 일반적으로 동일한 클럭 속도에서 이전 CPU보다 성능이 우수합니다. 또한 전력 효율이 높아져 와트당 성능이 향상될 수 있습니다. Flow Science에는 구형 멀티 소켓 12, 16, 24 코어 Xeon보다 성능이 뛰어난 최근 세대 10~12 Core i9 CPU 시스템을 보유하고 있습니다.
오버클럭
해석용 장비에서는 CPU를 오버클럭 하지 않는 것이 좋습니다. 하드웨어를 다년간의 투자라고 생각한다면, 오버클럭화는 발열을 증가시켜 수명을 단축시킵니다. CPU에 따라 안정성도 저하될 수 있습니다. CPU를 오버클럭 할 때는 세심한 열 관리가 권장됩니다.
하이퍼스레딩
<이미지출처:https://gameabout.com/krum3/4586040>
하이퍼스레딩은 물리적으로 1개의 CPU를 가상으로 2개의 CPU처럼 작동하게 하는 기술로 파이프라인의 단계수가 많고 각 단계의 길이가 짧을때 유리합니다. 다만 수치해석 처럼 모든 코어의 CPU를 100% 사용중인 장시간 수행 시뮬레이션은 일반적으로 Hyper Threading이 비활성화 된 상태에서 더 잘 수행됩니다. FLOW-3D는 100% CPU 사용률이 일반적이므로 새 하드웨어를 구성할 때 Hyper Threading을 비활성화하는 것이 좋습니다. 설정은 시스템의 BIOS 설정에서 수행합니다.
몇 가지 워크로드의 경우에는 Hyper Threading을 사용하여 약간 더 나은 성능을 보이는 경우가 있습니다. 따라서, 최상의 런타임을 위해서는 두 가지 구성중에서 어느 구성이 더 적합한지 시뮬레이션 유형을 테스트하는 것이 좋습니다.
스케일링
여러 코어를 사용할 때 성능은 선형적이지 않습니다. 예를 들어 12 코어 CPU에서 24 코어 CPU로 업그레이드해도 시뮬레이션 런타임이 절반으로 줄어들지 않습니다. 시뮬레이션 유형에 따라 16~32개 이상의 CPU 코어를 선택할 때는 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 HPC 버전을 사용하거나 FLOW-3D CLOUD로 이동하는 것을 고려하여야 합니다.
AMD Ryzen 또는 Epyc CPU
AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다.
FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.
특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.
유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.
Flow Science는 nVidia 드라이버 버전이 341.05 이상인 nVidia Quadro K, M 또는 P 시리즈 그래픽 하드웨어를 권장합니다. 이 카드와 드라이버 조합을 사용하면 원격 데스크톱 연결이 완전한 3D 가속 기능을 갖춘 기본 하드웨어에서 자동으로 실행됩니다.
원격 데스크톱 세션에 연결할 때 nVidia Quadro 그래픽 카드가 설치되어 있지 않으면 Windows는 소프트웨어 렌더링을 사용합니다. FLOW-3D 가 소프트웨어 렌더링을 사용하고 있는지 확인하려면 FLOW-3D 도움말 메뉴에서 정보를 선택하십시오. GDI Generic을 소프트웨어 렌더링으로 사용하는 경우 GL_RENDERER 항목에 표시됩니다.
하드웨어 렌더링을 활성화하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 쉬운 방법 중 하나는 실제 콘솔에서 FLOW-3D를 시작한 다음 원격 데스크톱 세션을 연결하는 것입니다. Nice Software DCV 와 같은 일부 VNC 소프트웨어는 기본적으로 하드웨어 렌더링을 사용합니다.
RAM 고려 사항
프로세서 코어당 최소 4GB의 RAM은 FLOW-3D의 좋은 출발입니다. POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 충분한 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다.
DDR5 램의 공식 규격은 2020년 7월 14일에 발표되었습니다. 하지만 일반 소비자를 대상으로 한 제품은 인텔 12세대 CPU(Alder Lake)와 함께 2021년 하반기부터 본격적으로 출시되기 시작했습니다.
일반적으로 FLOW-3D를 이용하여 해석을 할 경우 격자(Mesh)수에 따라 소요되는 적정 메모리 크기는 아래와 같습니다.페이지 보기
초대형 (2억개 이상의 셀) : 최소 128GB
대형 (60 ~ 1억 5천만 셀) : 64 ~ 128GB
중간 (30-60백만 셀) : 32-64GB
작음 (3 천만 셀 이하) : 최소 32GB
HDD 고려 사항
수치해석은 해석결과 파일의 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데, 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.
CPU와 저장장치 간 데이터가 오고 가는 통로가 그림과 같이 3가지 방식이 있습니다. 이를 인터페이스라 부르며 SSD는 흔히 PCI-Express 와 SATA 통로를 이용합니다.
흔히 말하는 NVMe는 PCI-Express3.0 지원 SSD의 경우 SSD에 최적화된 NVMe (NonVolatile Memory Express) 전송 프로토콜을 사용합니다. 주의할 점은 MVMe중에서 SATA3 방식도 있기 때문에 잘 구별하여 구입하시기 바랍니다.
그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르고 가격이 고가였지만 최근에는 많이 저렴해졌습니다. 따라서 예산 범위내에서 NVMe SSD등 가장 효과적인 선택을 하는 것이 좋습니다. ( 참고 :해석용 컴퓨터 SSD 고르기 참조 )
기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.
하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다. 결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.
상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 , windows11 모두에서 테스트한 결과를 평균한 점수와 자신이 사용할 컴퓨터 O/S에서 테스트한 결과는 다를 수 있습니다. 상기 결과에 대한 테스트 환경에 대한 내용은 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.
Ruichen Xu, Duane C. Chapman, Caroline M. Elliott, Bruce C. Call, Robert B. Jacobson, Binbin Wang
Abstract
Bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis), silver carp (H. molitrix), black carp (Mylopharyngodon piceus), and grass carp (Ctenopharyngodon idella), are invasive species in North America. However, they hold significant economic importance as food sources in China. The drifting stage of carp eggs has received great attention because egg survival rate is strongly affected by river hydrodynamics. In this study, we explored egg-drift dynamics using computational fluid dynamics (CFD) models to infer potential egg settling zones based on mechanistic criteria from simulated turbulence in the Lower Missouri River. Using an 8-km reach, we simulated flow characteristics with four different discharges, representing 45–3% daily flow exceedance. The CFD results elucidate the highly heterogeneous spatial distribution of flow velocity, flow depth, turbulence kinetic energy (TKE), and the dissipation rate of TKE. The river hydrodynamics were used to determine potential egg settling zones using criteria based on shear velocity, vertical turbulence intensity, and Rouse number. Importantly, we examined the difference between hydrodynamic-inferred settling zones and settling zones predicted using an egg-drift transport model. The results indicate that hydrodynamic inference is useful in determining the ‘potential’ of egg settling, however, egg drifting paths should be taken into account to improve prediction. Our simulation results also indicate that the river turbulence does not surpass the laboratory-identified threshold to pose a threat to carp eggs.
Introduction
Bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis), silver carp (H. molitrix), black carp (Mylopharyngodon piceus), and grass carp (Ctenopharyngodon idella), are considered invasive in North America. These species were imported into North America in the 1970’s to support aquaculture and escaped into the wild where they alter aquatic environments and food webs, resulting in undesirable ecological consequences1,2,3. On the other hand, these carp species are important food sources in China, yet their populations in their native environment have been declining due to over-fishing and the negative effects on fish habitats resulting from dam construction4,5. As either native or invasive species, it is of great importance to understand their life cycles in order to identify potential intervention strategies to control their populations6.
These rheophilic, broadcast-spawning carps exhibit prolific reproduction, with a single female carp capable of producing between 100,000 and one million eggs annually7. Carps typically engage in spawning during the spring and summer months when the temperature is within a range favorable for successful reproduction (peaking at roughly 20–24 ∘C) and during periods of high flows8,9. They select specific locations for spawning characterized by high turbulence, including rocky rapids, riffles, islands, river confluences, and bends. This choice helps prevent the settling of eggs onto the riverbed, as sediment burial causes high mortality10. Within 3–5 h after spawning, eggs absorb a large amount of water in a process known as water hardening, leading to an increase in egg size and decrease in egg density. The water-hardening process leads to a decrease in settling velocity by approximately 70%, making eggs more likely to suspension in the water column10,11.
After spawning and fertilization, the drift stage of carp eggs begins, a critical early-life stage in carp recruitment. Eggs hatch in approximately 30 h at optimal temperatures10,12. During the drift stage before hatching, eggs are susceptible to predation, relying entirely on river currents and turbulence to remain suspended until hatch. After hatching, larval carp remain in the drift for a period, but they can behaviorally avoid settling10,12. Because hydrodynamics plays a critical role in the suspension, dispersion, and transport of carp eggs across various scales in rivers, numerous studies have been conducted to explore river hydraulics and turbulence in relation to suitable carp spawning grounds, survival potential, and hatch locations13,14,15,16. A key survival condition is the necessity for eggs to remain suspended in the water column throughout the entire egg drift stage, or at the very least, to avoid settling and being buried by sediment. Consequently, assessing whether river hydrodynamics can support this condition is a fundamental step in gauging recruitment success.
Flow velocity has been used as a simple indicator for assessing the suspension of eggs in rivers. For instance, Kocovsky et al.17 used a threshold velocity of 0.7 m/s as suitable for the spawn-to-hatch environment. Selection of 0.7 m/s is based on early literature with limited mechanistic studies9,18. Lower critical flow velocities were also reported in the literature. Tang et al.19 suggested a value of 0.25 m/s based on a flume experiment, which agreed with some early field observations in the Yangtze River. Murphy and Jackson20 found that mean velocities of 0.15–0.25 m/s allowed for egg suspension in four tributary rivers of the Great Lakes. Guo et al.21 suggested a critical flow velocity of 0.3 m/s in a flume experiment. Because rivers are largely non-uniform and vary in size and morphology, selecting a specific flow velocity as the sole empirical indicator for assessing suitability of carp recruitment is rather challenging.
While using flow velocity as an indicator for examining egg suspension or settling might be practical, it does not fully represent the underlying physics, especially in areas where turbulence is not well correlated with mean flow velocity. To account for the mechanism of egg suspension, Garcia et al.22 proposed three different criteria involving the ratio of shear velocity and egg settling velocity, the ratio of vertical turbulence intensity and egg settling velocity, and the Rouse number to predict the suspension and settling of carp eggs. In their laboratory experiment, they observed that 65% of eggs remained in suspension with a mean flow velocity of 0.07 m/s, corresponding to a Rouse number of 1.32 and shear velocity of 0.004 m/s. At higher flow velocities of 0.2 and 0.4 m/s, with Rouse numbers of 0.57 and 0.58 and shear velocity of 0.008 and 0.016 m/s, respectively, all eggs were in suspension. These observations agree well with the empirical values of Rouse number classification for sediment transport for bedload, partial suspension, full suspension, and washload23. Therefore, using these parameters is better supported by the mechanism of particle suspension compared to velocity alone.
Given the above simple criteria of using shear velocity or Rouse number, hydraulic models or measurements can be used to infer whether a stream or a river reach can support a favorable environment for egg suspension in the egg-drift stage17. In addition, three dimensional hydrodynamic models can provide additional insights into the spatial distributions of potential egg settling zones, given the strong spatial heterogeneity of river turbulence24,25,26. In this paper, we use an 8-km reach in the Lower Missouri River as representative of channelized segments of the Upper Mississippi River basin where carps are established. We used computational fluid dynamics (CFD) modeling to explore the overall suitability for egg drift and to infer potential egg settling zones, with an emphasis on understanding the spatial distributions of hydrodynamics associated with in-stream hydraulic structures, river morphology, and strong topographic gradients on the riverbed. Specifically, we examine the criteria of egg suspension and evaluate the locations where the hydrodynamics are unfavorable for suspending eggs. Our objective is to evaluate whether the potential egg settling zones based on hydrodynamic inference would agree with entrapment locations that can be estimated using drift models. We additionally evaluate whether turbulence conditions indicated in the model approach criteria for turbulence-induced damage to carp eggs as determined in laboratory studies.
Methods
Study site
The study site is a selected reach in the Lower Missouri River near Lexington, Missouri (Fig. 1). The reach is approximately 8 km long with a sinuosity index of 1.12. The mean bankful width is 331.4 m. The bed is mostly covered by medium and coarse sand (D50 = 0.55 mm) with fine muddy materials (< 0.125 mm) near the banks and close to the dike fields27,28. The mean annual discharge is approximately 1700 m3/s measured at a U.S. Geological Survey (USGS) gaging station approximately 24 km downstream (station no. 06895500, Waverly, Missouri, USGS). The reach is representative of rivers that have been highly engineered to support navigation and bank stability, with complex hydraulic conditions where water flows around and over the rock channel-training structures29,30. This reach has been used as the main site for model development stage of SDrift31,32, an egg drift model used in this study. The previous studies have accumulated substantial data for the bathymetric-topographic digital elevation model (DEM), water surface elevations, and cross-channel velocity profiles33, which have been used for calibration and validation of our CFD model.
Figure 1. Bathymetry map of the study site in the Lower Missouri River. Black line represents the measurement of water surface elevation. Black triangles represent the river miles measured from the confluence with the Mississippi River near St. Louis, Missouri. Twelve red lines represent the cross sectional transects of velocity measurement at Q=2282 m3/s. Ten blue lines represent the cross sectional transects of velocity measurement at Q=3060 m3/s. Map was generated with ArcGIS Pro v. 3.2 https://www.esri.com/en-us/home. Basemap is U.S. Army Corps of Engineers Imagery, 2012. River miles are from the U.S. Army Corps of Engineers, 1960, https://www.nwk.usace.army.mil/Missions/Civil-Works/Navigation/.
Hydrodynamic model
The flow was simulated using FLOW-3D HYDRO with a Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) solver and a Re-Normalization Group (RNG) modified k−ε turbulence sub-model. The model was set up for solving the steady-state flows under four discharge conditions ( Q = 1342, 2282, 3060 and 4219 m3/s, referred to as Q1 to Q4 conditions), which correspond to approximately 45–3% daily flow exceedance during spawning season. A Cartesian mesh with a final size of 4×4×0.4 m in the east-north-up coordinate system was used after a mesh independence study to evaluate optimal mesh dimensions31.
The upstream and downstream boundary conditions were set to the measured flow discharge and calculated hydrostatic pressure from the measured water-surface elevation, respectively. The model was calibrated by adjusting the roughness coefficient until the simulated water-surface elevations agree with the measured data, where the water-surface elevations were measured using a ship-mounted, real-time corrected kinematic global navigation satellite system (RTK-GNSS). The measured cross-channel velocities at 22 locations at two flow conditions (Q=2282 and 3060 m3/s) were used to evaluate model performance, where the velocities were measured using a ship-board acoustic Doppler current profiler (ADCP, Workhorse Rio Grande, Teledyne, Inc) at each cross section with four repeated transects. The ADCP had a vertical resolution of 0.5 m and horizontal resolution of 1 m. The velocities within 1 m below the water surface and within 1 m above the river bed were not measured due to instrument blanking distance and measurement noise. Additional details on model calibration and evaluation are in Li et al.31.
Egg drift model
The egg drift model SDrift was used for egg transport modeling in this study31. This model uses Lagrangian particle tracking to simulate the transport of carp eggs, where turbulent fluctuations are modeled using an explicit solution for the Langevin equation, i.e., the Markov-chain continuous random walk (CRW) algorithm34,35,36. The density and diameter of carp eggs were determined as a function of post-fertilization time and water temperature based on the regression equation to the laboratory measured data11. The details of regression can be found in31. The time-varying characteristics of eggs result in evolving egg settling velocity in the water, which is determined based on the drag law for spherical particles37.
SDrift was incorporated with the CFD model outputs to predict transport of silver carp eggs in the selected reach. A broad surface-spawning event across the entire cross section at an upstream location in the model (x= 427,130 m, near River Mile 314) was simulated by releasing 6600 model eggs on the water surface at 33 locations31. All eggs were tracked until they were transported outside the downstream boundary or ‘entrapped’ in the model domain determined by the model criterion.
Criterion of egg entrapment from the egg drift model
SDrift allows the simulated eggs to be ‘entrapped’ if they are stationary for a pre-defined duration. The entrapment would occur if a simulated egg is transported into a low velocity zone and eventually loses its momentum. From the model evaluation, entrapment primarily occurs in the region with high topographic gradients, e.g., near the bank and hydraulic structures. A duration of 30 s was used here to determine the entrapment, i.e., if a simulated egg does not move for 30 s, it would be considered entrapped and would no longer be tracked. Although the entrapment does not necessarily provide a certain prediction of egg settling, it offers insight into locations where the eggs may be stopped and eventually buried by bed sediment. The selection of a 30-s duration is somewhat arbitrary. From a physics standpoint, this duration should ideally exceed the largest turbulent time scale. However, due to the extensive spatial scale of the modeled reach and the river-training structures, the turbulent time scale varies significantly across space. Furthermore, both the spatial resolution in the CFD simulation and the temporal resolution in particle tracking have the potential to influence particle movements and their entrapment. Therefore, determining the optimal duration requires further investigation in future studies.
Criterion of egg suspension and settling from the hydrodynamic model
Suspension of carp eggs depends on whether the flow can provide adequate upward motions that overcome their settling. Analogous to sediment suspension and transport38, several means have been used to quantify the settling and suspension of carp eggs in turbulent flows. Here we analyze three parameters following Garcia et al.22: the ratio between shear velocity and settling velocity, the ratio between vertical turbulence intensity and settling velocity, and the Rouse number.
Shear velocity
Shear velocity (u∗) is a velocity scale defined from the bed shear stress. The ratio of shear velocity and particle terminal velocity (wt), a so-called movability number (M∗=u∗/wt), has been used to classify sediment transport39. Different critical values have been proposed to define particle suspension38,39. Here, the critical value of 1.0 is used following the studies of carp eggs20,22: locations with u∗/wt<1 are the potential settling zones of carp eggs, where particle terminal velocity is the egg settling velocity (wt=Vegg).
Because shear velocity only represents the bed shear but does not provide the vertical variability in the water column, we applied a scaling method so that potential egg suspension and settling can be evaluated in the entire water column. Using the relationship between bed shear and turbulence kinetic energy (TKE)40,41, i.e., τb=C1ρk with C1=0.1940, the movability number can be estimated at every grid point using the TKE determined from the CFD simulation:
The potential egg settling zones were then determined based on M∗<1.
Vertical turbulence intensity
The vertical turbulence intensity (wrms′) is a direct parameter to quantify the turbulent velocity scale in the vertical direction, which can be used to define the initiation of particle suspension38. Therefore, we also calculated the ratio between wrms′ and V{egg} as the second indicator for egg settling: locations with wrms′/Vegg<1 are the potential settling zones of carp eggs. Here, we estimated w′ based on anisotropy of turbulent fluctuations in open channel flows:
with Du=2.30, Dv=1.27, and Dw=1.6342. This gives wrms′/Vegg=0.75TKE/Vegg where TKE was obtained from the CFD simulations.
Rouse number
In sediment transport, the Rouse number has been used to describe the suspended load38. The Rouse number is defined as Ro=wt/(βκu∗) with wt=Vegg for carp eggs, where κ is von Kárman constant and β is a coefficient related to diffusion of particles22,23:
The Rouse number (Ro, also used as Z or P in the literature), can be used to classify the sediment transport similar to the movability number. Hearn23 suggested that sediment particles are in 100% suspension or wash load when Ro<1.2; particles are partially suspended when 1.2<Ro<2.5; particles are predominantly transported by bedload if Ro>2.5. Here, we use 1.2 as the criterion, such that the potential egg settling zones were determined based on Ro>1.2.
Results and discussion
Model calibration and evaluation
The model calibration results for water-surface elevation are shown in Fig. 2 for four flow conditions31. The elevation of river bed in the main channel is also plotted for reference. The root-mean-square-error (RMSE) in the water surface elevation between the measurement and modeling is 0.07, 0.03, 0.04, and 0.03 m, for Q1 to Q4, respectively. The RMSE is considered to be small compared to the length of the reach and the water depths.
Figure 2. Result of model calibration using the measured water surface elevation for four discharge conditions from Li et al.31 and Elliott et al.33. Black solid lines are measured data. Red dashed lines are modeled results.
The measurement-modeling comparison of double-averaged velocities over the flow depth and the cross section in both streamwise (Us) and transverse (Ut) directions is given in Fig. 3 for two measured conditions (Q2 and Q3). The RMSE of Us and Ut is 0.055 and 0.028 m/s, much smaller than the mean flow of 1.29 and 1.38 m/s in the measured cross sections for Q2 and Q3, respectively. The direct measurement-modeling comparison in all 22 cross sections is given in the supplementary file (Figs. S1 and S2).
Figure 3. Comparison between computational fluid dynamics (CFD) modeled and acoustic Doppler current profiler (ADCP) measured velocities in the streamwise direction (Us) and transverse direction (Ut) at 22 cross sections under the two surveyed conditions Q2 and Q333. The 1:1 dashed line represents perfect agreement.
Mean flow characteristics
The CFD simulated flow depth and depth-averaged flow velocity for two out of four conditions are shown in Figures 4 and 5. Greater depths are located downstream from the dikes (i.e., in scour holes) and near the right bank at the upstream bend (i.e., Easting 431,000–432,000 m, downstream of river mile 311). Shallower depths are located upstream from the dikes and along the left bank in the downstream bend (i.e., Easting 432,000–433,500 m, in the vicinity of river mile 310).
Flow velocities are greater at a higher discharge, and are strongly related to the in-stream hydraulic structures: high velocities are located within the main channel and low velocities are located close to the dike areas and both sides of the bank. For Q1, the L-head dikes on the left bank around Easting 430,500–431,000 m (upstream of river mile 311) block the flow into the left bank, resulting in channel narrowing and an area of localized higher velocity. Relatively faster velocities are also located close to the right bank from Easting 432,000–433,500 m (in the vicinity of river mile 310) and then shaped by the L-head dike at Easting 433,500–434,500 m (between river miles 309 and 310). When water enters the L-head dike area at Easting 430,500–431,000 m (between river miles 311 and 312) in high discharge conditions (e.g., Q4), the localized fast flow is not observed.
Figure 4. Flow depth in the reach: (a) Q1; (b) Q4. River miles 309–313 are indicated in the plot by black triangles.
Figure 5. Depth-averaged flow velocity in the reach: (a) Q1; (b) Q 4. River miles 309–313 are indicated in the plot by black triangles.
Turbulence quantities
Two turbulence quantities were selected to elucidate the turbulence in the reach: the depth-averaged TKE (Fig. 6) and the depth-averaged dissipation rate of TKE (Fig. 7). For Q1, TKE shows a similar spatial pattern as the flow velocity, indicating that the high TKE is usually associated with high velocities. For Q4, additional high TKE regions are located within the low velocity zones near the dikes. These high turbulence regions are caused by the interaction of flow with the hydraulic structures. For instance, enhanced turbulence may occur within wakes downstream from the flows over the dikes. Strong shear-induced turbulence may also occur at the water surface near the edge of the dikes close to the main channel. Similar to TKE, the locations of high TKE dissipation rate are coincident with high velocity in the main channel and near the dikes where strong flow-structure interactions occur.
Figure 6. Depth-averaged turbulence kinetic energy (TKE): (a) Q1; (b) Q4. River miles 309–313 are indicated in the plot by black triangles.
Figure 7. Depth-averaged turbulence dissipation rate: (a) Q1; (b) Q4. River miles 309–313 are indicated in the plot by black triangles.
To examine the correlation between turbulence and the mean flow in the reach, Fig. 8 elucidates the ratio between TKE and the mean kinetic energy (MKE) where MKE is defined based on mean velocity values, MKE = 0.5(U2+V2+W2). The data show that the TKE/MKE ratio is much smaller than 1 in the main channel, a typical open-channel feature. However, near the river bank and in the dike fields, greater TKE than MKE is common, with the spatial distribution of TKE/MKE>1 being dependent on discharge. This result documents strong interactions between water flow and the solid boundaries, which generate substantial turbulence comparing to the reduced mean velocity in these regions. Within these regions, particles would be expected to have longer residence times32.
Figure 8. The ratio between turbulent kinetic energy (TKE) and mean kinetic energy (MKE) in the reach: (a) Q1; (b) Q4. River miles 309–313 are indicated in the plot by black triangles.
Egg suspension and settling
The CFD modeling results allow for analysis of potential egg settling zones based on the criteria of particle suspension outlined in section “Criterion of egg suspension and settling from the hydrodynamic model”. In Fig. 9, the potential egg settling locations are plotted based on the Rouse number criterion for all four discharge conditions. The plot shows that potential settling zones are located near the river banks, in dike fields, and even in the channel at locations with strong gradients in the bed morphology. We note that the criterion was applied to all data points simulated in the CFD. Therefore, the settling zones represent the x–y locations where turbulence is inadequate to suspend eggs. Not surprisingly, the estimated potential settling zones become smaller with increasing discharge. Results using shear velocity and vertical turbulence intensity criteria show similar results, which are plotted in the supplementary file (Figs. S3 and S4).
Figure 9. Predicted egg settling locations using the criterion of Rouse number. Black dots show the locations where the turbulence is inadequate to keep eggs suspended, i.e., inferring egg settling. Note that the egg settling is evaluated at all nodes in the three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) simulation results. River miles 309–313 are indicated in the plot by red triangles.
Figure 10. Predicted egg settling location using the egg drift model, SDrift31. River miles 309–313 are indicated in the plot by red triangles.
Figure 10 shows the predicted locations of entrapped eggs using the egg drift model, SDrift31. Comparing Fig. 10 with Fig. 9, we found that both hydrodynamic-inferred potential settling locations and drift-model predicted locations include the regions near the dike fields and the sparse areas in the channel where strong topographic gradients are present. However, careful examination of the wing dike areas (Fig. 11 under Q1 condition and Fig. 12 under Q4 condition), shows that the predicted egg settling zones using two methods are located in different regions near the dike areas. SDrift results indicate that egg entrapment is mainly located adjacent to the dikes, whereas the hydrodynamic inference indicates strong egg settling potential downstream from the dikes under low-flow conditions, such as the discharge condition Q1 (Fig. 11). The potential egg settling zones are substantially decreased by increasing discharge (Fig. 12). SDrift results indicate that egg entrapment is primarily due to interception of egg movement due to strong topographic gradients near the dikes while being tracked in the model under these hydrodynamic conditions. Although this does not directly imply that the eggs would settle in these areas, higher probability of egg-dike interaction would occur that could potentially affect egg survival. In contrast, the hydrodynamic inference only suggests hydrodynamic conditions that are favorable for egg settling, which differs from the drift models.
Figure 11. Zoom-in view of estimated egg settling zone under discharge condition Q1 using (a) SDrift model and (b) hydrodynamic inference based on Rouse number criterion. River miles 312 and 313 are indicated in the plot by red triangles.
Figure 12. Zoom-in view of estimated egg settling zone under discharge condition Q4 using (a) SDrift model and (b) hydrodynamic inference based on Rouse number criterion. River miles 312 and 313 are indicated in the plot by red triangles.
In addition, the drift model predicts substantial egg entrapment near the left bank upstream of the bend located around x=43,100 m (upstream of river mile 311), where these regions were not inferred from hydrodynamic data. The differences indicate that eggs can be entrapped within locations where hydrodynamics would indicate suspension. The potential entrapment in the drift model is likely due to the reduction in egg-drift speed close to the left bank, which increases the probability of egg settling. In curved rivers reaches, the unevenly distributed flow in the cross section and secondary flow may push eggs towards the outer side of the channel, which can increase the probability of the particle-bank interaction.
Figure 13. Trajectories of 200 SDrift simulated eggs near the left bank at the release point at two discharges: (a) Q1, (b) Q4. River miles 309–313 are indicated in the plot by red triangles.
The drift trajectories of 200 simulated eggs released near the left bank for discharge Q1 and Q4 can be used to visualize drift dynamics simulated in SDrift (Fig. 13). The modeling results show that, under Q1, there is minimal egg drift into the low-flow region between the L-head dikes and the left bank in Area 1, as well as into the high-riverbed region close to the left bank in Area 2. This restriction occurs because the elevation of the dikes in Area 1 are higher than the water surface elevation during low-flow conditions, preventing eggs from entering these areas. As a result, the drift model predicts minimal entrapment of eggs in these areas. However, the hydrodynamic inference only takes into account favorable conditions for egg settling, implying significant settling in these regions even when trajectories would fail to transport eggs into the areas. Nevertheless, under higher-flow conditions that permit eggs to enter these areas (see Fig. 13b), particularly in Area 1, entrapment of eggs can occur (see Fig. 10), even though the hydrodynamic inference does not indicate significant settling compared to other low-velocity areas.
Vertical distribution of potential egg settling zones
To examine the likelihood of egg settling based on vertical position in the water column, the number of cells were counted that satisfy the criterion of egg settling based on hydrodynamic inference at the same vertical height above the riverbed (z) under the four simulated discharges. Figure 14 illustrates an example based on Rouse number criterion. The results show that the flow condition of Q1 has substantially more counts (about one order of magnitude) due to weaker turbulence compared to the other three flow conditions (Fig. 14a and b). We interpret this large change between Q1 and higher discharges as a threshold resulting when flows begin to overtop the wing dikes. Overtopping flows substantially decrease low-turbulence areas downstream and landward of wing dikes.
The modeling data also indicate that egg settling is more likely to occur in the lower part of water column but not near the riverbed. Taking Q1 as an example, the peak of the number of counts are located about 2 m above the riverbed, with the number of counts decreasing both towards surface and towards the riverbed (Fig. 14a). In the normalized water column profile (Fig. 14b), substantial counts are located within the bottom 20% of the water column. We note that various water depths occur across the river reach, and hence the number of counts on the x-axis of the plots (Fig. 14a and b) are different before and after the water column normalization.
Examining the probability distribution function (PDF), we found that four discharge conditions show similar vertical profiles: egg settling has more than 10% probability within approximately the bottom 5 m (Fig. 14c), corresponding to approximately the bottom 20% of water depth (Fig. 14d). This result suggests that when eggs are transported to the bottom 20% layer, the hydrodynamic condition is less favorable for them to be re-suspended compared to higher-up in the water column. Similar results of profiles were found for the criterion using shear velocity and the vertical turbulence intensity, albeit the number of counts and the PDF values are different due to different criteria (see supplementary file, Figs. S5 and S6).
Figure 14. Vertical distribution of hydrodynamic-inferred egg settling locations using the criterion of Rouse number. (a) Number of counts as a function of different heights (z) above the riverbed; (b) number of counts as a function of the normalized heights which are normalized using flow depth (H); (c) probability distribution function (PDF) of the occurrence as a function of z; (d) PDF of the occurrence as a function of z/H.
Discussion on the egg survival
Examining river hydrodynamics in three dimensions through well-calibrated models yields valuable insights into the spatial distribution of flow velocity, water depth, and associated turbulence. These parameters can be used to identify potential locations where carp eggs may settle. However, using and interpreting results based on hydrodynamic criteria must be exercised with careful consideration. For instance, the Rouse number classification for particle suspension involves a broad range of values. In this study, we adopted Ro>1.2 as an indicator of egg settling, with Ro=1.2 representing the lower Rouse number bound for partial suspension. Conservatively, a critical value of Ro=2.523 is recommended for assessing predominantly bedload particle transport, indicating minimal to no suspension in the water column. Hence, at Rouse numbers between 1.2 and 2.5, partial suspension would be expected. In addition, the analysis using three-dimensional drift model results indicates that carp eggs would not drift into the egg settling zones within the L-head dikes and left bank (Area 1 in Fig. 13), for example, which would have predicted settling using hydrodynamic inference under the low-flow condition. This is because the actual egg drift pathway is governed by various parameters including egg spawning locations, streamlines of water flows, and interactions of flow and hydraulic structures. Consequently, predictions relevant to invasive carp management would improve when using the hydrodynamic-inferred egg settling zones if these additional parameters were taken into account.
Although egg settling zones based on hydrodynamic inference may not represent the actual conditions for egg settling, those predictions provide valuable information about the local hydrodynamics and suitability for egg settling at lower computational cost compared to drift modeling (for example SDrift). Therefore, this information could be useful for managers in determining the desirability of implementing hydraulic controls for egg settling. For example, if flow patterns can be adjusted to guide eggs into low-turbulence zones with adequate residence time, the hydrodynamics would facilitate the desired settling of eggs, aligning with management objectives for controlling aquatic invasive species. However we noted that solely using hydrodynamic inference may be misleading in invasive carp management without knowledge of drift pathways.
While high turbulence zones are the necessary environment for carp eggs to be suspended, eggs can be damaged or killed if turbulence exceeds a certain threshold. Prada et al.43 found an increased mortality in drifting grass carp eggs when exposed to turbulence with TKE greater than 2 m2/s2 for 1 minute in a grid-stirred turbulence tank. When TKE reaches 2.7 m2/s2, the mortality rate increased by nearly 30%. The corresponding maximal shear stresses were found to be 20 and 30 N/m2 near the grid for these two TKE values respectively. From our hydrodynamic model, mean TKE in the simulated reach under discharges Q1 to Q4 ranges from 0.01 to 0.02 m2/s2, with maximal depth-averaged TKE ranging from 0.16 to 0.21 m2/s2. The maximal TKE in the water column is found within 0.31–0.38 m2/s2 under four discharge conditions. These values are much smaller than the reported values that are harmful for carp eggs. Therefore, in a typical egg drift process, it is unlikely for eggs to experience persistent, extreme turbulence that could cause direct damage or mortality.
However, strong turbulence often generates high suspension and transport of sediment in the river. The abrasion between carp eggs and the suspended sediment may affect the egg survival rate. In the laboratory experiment conducted by Prada et al.15, carp eggs were found to drift within the lower 75% of the water column with lower flow velocity in the flume (0.08 m/s). When the flow velocity was increased to 0.22 m/s, the egg distribution in the water column was uniform, indicating a well-suspended condition for carp eggs. With further increasing flow velocity, Prada et al.15 observed that eggs were drifting more towards the bottom where they collided with the sediment particles. This indicates that the suspension of sediment could affect the vertical distribution of suspended eggs. They also observed reduced survival rate in medium and high flows compared to the control, while the survival rate was almost the same in low flow compared to the control. They also observed different larvae behaviors in different flow velocities, which may also contribute to the survival of carps. In our simulated Missouri River reach, the river turbulence may not pose a threat to carp eggs, but the suspended sediment could have negative effects. There has been limited study on the quantitative effects of sediment abrasion on egg mortality, indicating a fruitful subject for future studies.
Conclusions
In this study, we analyzed the simulated hydrodynamics of an 8-km reach in the Lower Missouri River, a site characterized by extensive channelization and river training. Four discharges representing 45–3% daily flow exceedance were examined. Calibration and validation of the simulations were conducted based on field observations. Flow depth, mean flow velocity, and turbulence quantities were investigated through computational fluid dynamics modeling. Simulated results show highly varied spatial distributions of mean flow and turbulence characteristics, primarily attributed to the curvature of the channel, variation in bed morphology, and the presence of river-training hydraulic structures, including wing dikes and L-head dikes.
To investigate the use of hydrodynamics for inferring the settling and suspension of carp eggs, we applied three criteria established in previous carp egg studies to analyze the spatial distribution of potential settling zones. The simulation results enabled the identification of low turbulence zones where insufficient suspension may hinder carp egg development. When comparing these hydrodynamic-inferred egg settling zones with the entrapment predicted by a Lagrangian egg-drift model, we observed that egg drift paths significantly influenced the locations where eggs may settle or be intercepted by in-stream hydraulic structures. Therefore, it is crucial to consider additional factors, such as spawning locations and drift paths, when using hydrodynamic inference to identify potential egg settling zones and larval nursery locations for invasive carp management.
Lastly, river turbulence may also influence carp egg survival through shear stresses and interactions with suspended sediment. Our data indicate that turbulence kinetic energy in the river does not surpass the laboratory-identified threshold associated with direct egg damage. However, abrasion from suspended sediment and the complex interactions between eggs and hydraulic structures, riverbed, and banks, accentuated by high morphological variations as demonstrated in the entrapment areas in the egg drift model, could affect the overall survival rate of carp eggs.
Data availibility
The data of field measurements and modeling are available in the online repository doi:10.5066/P9X5M3WH33.
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Youkou Dong, Enjin Zhao, Lan Cui, Yizhe Li, Yang Wang
Abstract
Submarine pipelines are widely adopted around the world for transporting oil and gas from offshore fields. They tend to be severely ruined by the extreme waves induced by the natural disaster, such as hurricanes and tsunamis. To maintain the safety and function integrity of the pipelines, porous media have been used to wrap them from the external loads by the submarine environment. The functions of the porous wrappers under the hydrodynamic impact remain to be uncovered before they are widely accepted by the industry. In this study, a numerical wave tank is established with the immersed boundary method as one of the computational fluid dynamics. The submarine pipelines and their porous wrappers are two-way-coupled in terms of displacement and pressure at their interfaces. The impact from the solitary waves, which approximately represent the extreme waves in the reality, on the pipelines with different configurations of the porous wrapper is investigated. The results present significant protective functions of the wrappers on the internal pipelines, transferring the impact forces from the pipelines to the wrappers. The protective effects tend to be enhanced by the porosity and thickness of the wrappers. The influence of the pipeline configurations and the marine environment are then analysed. As for the front pipeline, an increase in the gap leads to a slight increase in the horizontal forces on both the wrapper and the pipeline, but a significant increase in the vertical forces. As for the rear pipeline, because of the shield function of the front pipeline, the velocity within the gap space and the forces on the pipes are decreased with the decrease in the gap size. The complex flow fields around the pipelines with wrappers are also illuminated, implying that the protection function of the wrapper is enhanced by the wave height reduction.
Pipelines that are laid on or below the seabed and continuously transport large amounts of oil (or gas) are collectively referred to as submarine pipelines. They constitute the main transporting structures and currently they are the most economical and reliable selections in the design of transportation tools. Pipelines are usually installed within the seabed sediments under the protection of rock berms [1]. However, the sediments around the pipelines may be scoured by contour currents and internal waves, which expose the pipelines to the threat of complex marine environments [2]. The scour mechanism and its evolution process around the in-position pipelines were investigated by many scholars, such as Reference [3]. Occasionally, segments of a pipeline may be suspended between high points through continental slopes due to an uneven seabed profile. For example, suspended pipelines were widely used in the Ormen Lange projects, with massive depressions and landslide blocks scattered along the 120-km-long route [4]. Natural disaster, such as hurricanes and tsunamis, may induce extreme waves that generate enormous impact loads on the pipelines and may cause serious ruins to the whole production and transportation system [5,6,7]. Tsunamis, one of the major marine disasters caused by earthquakes and submarine landslides [8,9], send surges of water with extremely long waves that are not especially steep [10]. The tsunami triggered by a 9.0-Mw earthquake in 2011 extensively destroyed 70% of the total 200,000 structures along the Miyagi coastline, including submarine pipelines, seawalls, and coastal bridges. A tsunami is typically composed of several transient waves with varying amplitudes, wave-lengths, and wave periods during propagation. Solitary waves were proposed to simulate the tsunami waves by decomposing them into N-waves through the Korteweg-de Vries equation [11,12,13,14]. Since then, the run-up process of the tsunami waves along the shoreline was investigated with the depth-averaged smooth particle hydrodynamics method [15,16]. References [17,18] quantified the impact loads over cylinders from a tsunami wave. To protect the marine structures from potential damages due to extreme marine conditions, engineers have developed outer protections in terms of wrappers made of porous media. A porous medium enhances the buffering performance of the structures and dissipates part of the incoming wave energy [19]. For example, the turbulent intensities on a permeable breakwater were significantly attenuated in the numerical analysis by References [20,21,22]. Naturally, porous media are expected to be protective to submarine pipelines under extreme marine conditions, although thermal insulation and erosion prevention were mainly considered in designing pipeline coatings in the industry [23,24]. Reference [25] quantified the wave forces on pipelines buried in an impermeable bed with coverings of porous media. References [26,27] evaluated the protective performance of a porous polymer coating on subsea pipelines under sudden impacts. The drag reduction function of the porous coatings over cylinders were then quantified by Reference [28]. Two factors were considered to influence the stabilization effect of the porous coatings on pipelines: the production of an entrainment layer through the coating and the triggering of turbulent transition of the detaching shear layers. In engineering practice, applications of porous coatings on submarine pipelines are limited. Concrete wrappers, mainly designed to counteract the buoyancy forces of pipelines, can be considered as one kind of porous wrapper with medium permeability. In addition, porous wrappers made with woven carbon-fiber materials or polyurethane foam may be designed in future for pipeline protection. The above literature review revealed that few studies were performed to examine the protective effect by the porous media on submarine pipelines, which is the main aim of this study. The porous wrapper and the submarine pipeline modules are simulated in a numerical wave tank (NWT) with the immersed boundary (IB) method. The numerical methods and equations will be provided in Section 2. Verification of the numerical model is provided in Section 3. The parametric simulations are in Section 4, in which the effects of different waves on various pipelines with porous wrappers are analysed. The conclusions are given in Section 5.
2. Numerical Methods
For simulating the interactions between pipelines and waves, the finite volume methods have been widely used. In this study, the commercial finite volume package FLOW-3D® (version 11.1.0; 2014; https://www.flow3d.com (accessed on 10 December 2022); Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA). Flow-3D aims to solve the transient response of fluids under interactions with structures, internal and external loads and multi-physical processes. It features some advantages in terms of a high level of accuracy in solving the Navier-Stokes equation with the volume of fluid (VOF) method, efficient meshing techniques for complex geometries, and high efficiency level for large-scale problems. Also, Flow-3D provides the flexibility and utility for flowing through porous media. A two-dimensional numerical wave tank was constructed by using the immersed boundary (IB) method and an in-house subroutine termed as IFS_IB. A submarine pipeline and porous medium were two-way coupled at the interface described by the individual volume fractions [29]. The pipeline was wrapped with a layer of a porous medium. A solitary wave was generated at the inlet boundary of the tank to simulate an approaching tsunami. Non-slip wall conditions were assigned at the bottom of the tank and the pipe surface, which was also specified with a roughness coefficient. The top boundary was defined as a free boundary and configured with the atmospheric pressure. A Neumann-type absorbing boundary condition, a stable, local, and absorbing numerical boundary condition for discretized transport equations [30], was imposed on the outlet boundary to attenuate the reflections of the outgoing waves. A transition zone is set within a certain range from the boundary to reduce the horizontal gradient force of the elements near the boundary and suppress the calculation wave caused by this boundary condition. Through the relaxation coefficient, the predicted value on the inner boundary of the transition zone and the initial value on the outer boundary are continuously transitioned to achieve the purpose of reducing the reflection of propagating waves. The CUSTOMIZATION function of the software FLOW-3D was utilised to impose the Neumann-type absorbing boundary condition. The FLOW-3D distribution includes a variety of FORTRAN source subroutines that allow the user to customize FLOW-3D to meet their requirements. The FORTRAN subroutines provided allow the user to customize boundary conditions, include their own material property correlations, specify custom fluid forces (i.e., electromagnetic forces), add physical models to FLOW-3D, and have additional benefits. Several “dummy” variables have been provided in the input file namelists that users may use for custom options. A user definable namelist has also been provided for customization. Makefiles are provided for Linux and Windows distributions and Visual Studio solution files are provided for Windows distributions to allow users to recompile the FLOW-3D code with their customizations.
2.1. Governing Equations
The governing equations involved include the continuity equations and Reynolds-averaged Navier-Stokes equations. The mass and momentum are conserved in a two-dimensional zone [31]:
where U is the velocity vector, X is the Cartesian position vector, g denotes the gravitational acceleration vector, and ρ represents the weighted averaged density. The term μ is the viscosity. σκ∇α identifies the surface tension effects with σ as the surface tension and α as the fluid volume fraction. Each cell in the fluid domain has a water volume fraction (α) ranging between 0 and 1, where 1 represents cells that are fully occupied with water, while 0 represents cells that fully occupied with air. Values between 1 and 0 represent free surface between air and water. The free surface elevation is defined by using the volume of fluid (VOF) function:
where VF is the volume of fluid fraction, FSOR is the source function, FDIF is the diffusion function; Ax, Ay, and Az represent the fractional areas; and u, v, and w are the velocity components in the x, y, and z directions.
2.2. Porous Media Module
In FLOW-3D, the porous medium’s flow resistance is modelled by the inclusion of a drag term in the momentum equations (Equation (2)). Coarse granular material is used in most coastal engineering applications, in which case the Forchheimer model is suitable. Using this model, a drag term Fdui is added to the righthand-side of Equation (2):
where |U| is the norm of the velocity vector, n the porosity, and a and b are the factors.
2.3. Solitary Wave Boundary
The solitary wave is generated in terms of variations of the surface elevation η and velocities u and v by following McCowan’s theory [32]:
where h is the still water depth; Q is the reference value
where X = x − c0t; 𝑐0=√𝑔𝐻+ℎ; H is the wave height; and t is the elapsed time.
3. Validation
3.1. Propagation over a Porous Breakwater
An experimental test on the propagation process of a solitary wave over a permeable breakwater was performed by Reference [20], which was simulated in this study to validate the adopted two-way coupling model (Figure 1a). The length, width, and depth of the flume tank were 25, 0.5, and 0.6 m, respectively. A permeable breakwater was mounted at the bottom of the flume, which had dimensions of 13 cm and 6.5 cm in the length and height, respectively. The porous breakwater with an average porosity of 0.52 was configured by glass beads with a constant diameter of 1.5 cm. Two wave gauges were fixed before (WG1) and behind (WG2) the breakwater, respectively. The initial still water depth h was assumed to be 10.6 cm. Height of the solitary wave H was considered to be 4.77 cm. In the numerical model, the calculation zone had dimensions of 5 m in length and 0.25 m in height. The second order quadrilateral mesh elements were adopted. The grid around the breakwater was the finest of 0.001 m. The adopted time step size was 0.05 s. The numerical predictions of the water elevations at the locations WG1 and WG2 by the adopted numerical tool FLOW-3D are close to both the experimental measurements and the numerical predictions from another CFD FLUENT version 14.0.1 [33] (Figure 1). Figure 1b,c show the comparison of monitored water levels at the two water level monitoring points in Figure 1a. It can be seen that the experimental results of the two monitoring points are consistent with the numerical simulation results, indicating that the propagating solitary wave energy is basically completely dissipated and then flows out. If the propagating wave energy is not dissipated, the phenomenon of wave reflection will occur. The waves monitored at the two monitoring points will appear superposition of propagating waves and reflected waves. The numerical simulation results do not agree with the physical experiment results. The fluctuations of the water surface elevation after the bypass of the incoming wave are due to its residual reflection at the right absorbing boundary condition, which arrives at WG2 at an earlier time than WG1. Evolution of the wave surfaces was also compared between the experimental and the numerical models (Figure 2), which demonstrates that the numerical tool is sufficiently reliable. The velocity of the wave is reduced by the porous medium as it partially infiltrates into the breakwater, which is shown as in Figure 3 by comparing the horizontal velocity distributions between the experimental and numerical results at times of 1.5 s and 2 s. The numerical predictions of the flow velocities have slight discrepancies with the experimental measurements, which are attributed to the material assumptions made in the numerical model for the glass beads in the experimental setup.
Figure 1. The diagrammatic sketch of the numerical setup (non–scaled) (a) and the temporal evolution comparison of water surface between experimental and numerical results (b,c).
Figure 2. Water surface comparison between experimental and numerical results.
Figure 3. Comparison of horizontal velocity distribution between experimental and numerical results.
3.2. Forces on Pipeline
Another experimental test of a solitary wave impacting a pipeline was performed by Reference [34], which was also reproduced in this study for validation purposes. The calculation zone had dimensions of 40 m in length and 0.6 m in height. The solitary wave had a height of 0.0555 m with the initial water depth of 0.192 m. The pipe had a diameter of 0.048 m, which had a distance of 0.136 m over the bottom boundary of the model. A dense mesh consisting of 413,411 cells was employed with a mesh size of 0.1 mm around the pipe, which proved to be sufficiently fine through convergence studies. History of the horizontal and vertical forces, normalized by ρgL(πD2/4) with L as the unit length of 1 m, is compared between the experimental and numerical results (Figure 4). Both the peak values and the transient variations of the forces predicted by the numerical analysis converge to the measured values in the experimental test. The slight discrepancy between the numerical and experimental results at 2.5 s and 3.1 s, which may be induced by the error of the numerical model simulating the complicated turbulence behaviour, is acceptable in relation to the requirements of this study as our concern is mainly the peak values of forces.
Figure 4. Force comparison between the experimental and numerical results.
Therefore, the adopted numerical tool is sufficiently reliable to simulate the interactions between solitary waves and the permeable structure through the above validation cases.
4. Results and Discussion
Influence of the solitary waves on the performance of wrapped pipelines was investigated by considering different wave heights (H) and thicknesses (T) and wrapper porosities (n). The still water depth (h) was taken to be 6 m (Figure 5). The diameter of the porous medium was assumed to be 0.05 m. The pipeline diameter D was set at 1 m. In Figure 5 the variable G represents the gap between the permeable wrapper and the seabed. The scouring process had been completed before the simulation; therefore, the seabed boundary was taken as a rigid wall. The tandem pipelines had a distance of S between each other. The whole model had dimensions of 400 m in length and 12 m in height. The finest mesh around the pipeline was configured as 0.0025 m, which was verified to be sufficiently fine through trial calculations with finer meshes.
Figure 5. Layout for solitary wave impinging on the submarine pipeline encased in porous media.
4.1. Effect of Porous Wrapper
4.1.1. Wrapper Porosity
The pipeline was put on the seabed. The gap (G) between the wrapper and the seabed was considered to be zero. The height (H) of the solitary wave was considered to be 2 m. The porosity (n) was taken to be 0.0, 0.4, 0.6, and 1.0. Note that n = 0.0 indicates the impervious condition, while n = 1.0 corresponds to the non-wrapping condition. The thickness of the permeable wrapper remained at 0.5 m. In calculation, the wave approaches the pipe at around 6.3 s and departs from it at 10.2 s. When the wave approaches, the kinematic performance over the pipe is enhanced (Figure 6). Due to the wave disturbance, a number of small vortices are generated around the pipe (Figure 7). At the departure of the wave, the disturbance to the flow field seems to be more intense than that at its arrival, which further generates vortices around the pipeline. Without a wrapper, the pipe is fully exposed to the disturbance of the incoming wave, which maximises the velocity and vorticity values around the pipe. When the pipeline is wrapped by a porous medium, some water seeps into the wrapper, and the velocity in the wrapper is reduced to a very low value, which implies that the porous medium is capable of absorbing the dynamic energy of the flowing fluid. With an external coverage (n < 1.0), the disturbance is generated mainly at the outer surface of the wrapper. As the wrapper porosity increases, the domain of the low-speed flow underneath the pipeline expands.
Figure 6. The velocity contours of the flow fields under different porosities; (a) n = 0.0; (b) n = 0.4; (c) n = 0.6; (d) n = 1.0; left to right: arrival, departure.
Figure 7. The vorticity contours of the flow fields under different porosities; (a) n = 0.0; (b) n = 0.4; (c) n = 0.6; (d) n = 1.0; left to right: arrival, departure.
The peak velocity around the pipeline without a wrapper (1.9 m/s) is larger than that with a wrapper (1.6 m/s) (Figure 8). For pipes with wrappers, the peak velocities around them are similar to one another. In contrast, the velocity profiles at x = 23 m are quite different. When the pipeline has no wrapper (i.e., n = 1.0), the change in velocity is fairly moderate. When the pipeline has a wrapper, the porous wrapper causes a secondary fluctuation in the rear water body after the primary fluctuation due to the peak of the wave passing through the pipeline. This generates a series of velocity peaks. The secondary velocity peaks for a porosity coefficient of 0.4 are higher than those for a porosity coefficient of 0.6. Accordingly, the turbulent kinetic energy (TKE) also changes with the porosities, as shown in Figure 9. The TKE is expressed as
Figure 8. Comparison of horizontal and vertical velocities at front and rear of pipeline under different porosities.
Figure 9. Comparison of turbulent kinetic energy at front and rear of wrapper under different porosities.
With the propagation of the wave, the TKE increases gradually in front of the pipeline. The TKE value under the pipeline without a wrapper (n = 1.0) (0.0008 kJ) is nearly half of that with a wrapper (0.0015 kJ). In comparison, the TKE values for the wrapped pipelines (n < 1.0) are very close to each other. After the wave leaves the pipeline, the TKE in front of the pipeline decreases for around 50%. Then, the TKE in the rear of the pipeline with a porous wrapper increases intensively because the porous media perturb the flow field. Compared with the pipeline without the wrapper, the interaction between the wrapped pipeline with the flow field is more severe. Furthermore, the solid wrapper can cause a strong disturbance to the flow, but the interference of the solid wrapper (n = 0.0) in the rear flow is still weaker than the wrapper with the porosity of 0.4. The hydrodynamic forces (F), including the pressure and shear stress, are normalized by ρgL(πD2/4) (Figure 10). With a fully solid (i.e., n = 0.0) wrapper, the pipeline tends to be unaffected by the external flow. Hence, the hydrodynamic forces are zero while the forces on the wrapper reach their maximum. With porous wrappers, water seeps into the wrapper, buffering the impact of the incoming waves on the pipe. As the porosity coefficient increases, the induced forces on the pipeline increase while those on the wrapper decrease. When the porosity coefficient is 0.4, the forces on the external wrapper become higher than that on the internal pipeline. Therefore, the porous wrapper is capable of protecting the pipeline. The smaller the porosity coefficient the better protection the wrapper provides to the pipeline. The pressure gradient and shear stress forces are also shown in Figure 11.
Figure 10. Comparisons of the maximum hydrodynamic forces on the pipeline and wrapper.
Figure 11. Decomposed pressure gradient force (a) and shear stress (b) force on the pipeline.
4.1.2. Thickness of Wrapper
Seven wrapper thicknesses are considered: T = 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, and 0.5 m. The porosity coefficient is taken to be 0.6. At the moment that the wave goes through the pipe, the transient evolution of the vorticity contours around the pipeline with a wrapper thickness of 0.25 m is depicted in Figure 12. A couple of vortices emerge on the upper and lower vertices of the pipeline as the wave approaches the pipeline. As the wave propagates, many vortices flow along the wrapper and then shed off. Compared with the top vortices, the bottom vortices are shed off faster for two reasons. Firstly, as the friction at the seabed is small, the bottom flow velocity is higher than that on the top. Secondly, when the wave peak departs from the pipeline, a strong disturbance by the water body occurs behind the pipeline, followed by the irregular swing and fall off of the vortices. After the wave travels far away, the water flow near the pipeline becomes weak, and the vortices are scattered around the pipeline.
Figure 12. Temporal evolutions of vorticity contours around pipeline with wrapper thickness of 0.25 m (a) 6.0 s (b) 6.6 s (c) 7.2 s (d) 7.8 s (e) 8.1 s (f) 8.7 s (g) 9.0 s (h) 10.2 s (i) 12.6 s.
Figure 13 shows a comparison of flow field stream traces and the velocity contours. When the fluid penetrates the wrapper, the streamline starts to diverge, which indicates that the free flow is hindered. Therefore, the flow becomes slower and the flow direction becomes non-uniform. For the fluid flows out of the wrapper, the stream traces are quite complex and chaotic. The reason is that the seeping fluid mixes with the bypass flows and causes strong interference in the water body behind the pipeline. The streamlines passing through the wrapper indicates frequent water exchange at the wrapper surface. Along with the small-attached vortices on the wrapper surface, more fluid passes over the wrapper and causes a large vortex behind the wrapper.
Figure 13. Comparisons of flow field streamtraces and velocity contours under different wrapper thicknesses; (a) T = 0.2 m; (b) T = 0.3 m; (c) T = 0.4 m; (d) T = 0.5 m.
The highest free surface elevations and velocities at the front and at the rear of the pipeline with different wrapper thicknesses are depicted in Figure 14. As the wrapper thickness increases, the highest elevation at the front of the pipeline seems to be quite stable, although the peak velocity increases by around 6%. At the moment that the wave bypasses the pipeline, the maximum elevation reduces with an increase in the wrapper thickness. This is because the pipeline blocks the wave propagation. However, due to the strong mixing effect of the seepage and bypass water, the maximum velocity rises to be higher than that in front of the pipe. The maximum forces on the wrapper and the pipeline for different wrapper thicknesses are shown in Figure 15. With an increase in the wrapper thickness from 0.2 to 0.5 m, the normalized forces on the wrapper are doubled as a larger interaction area is involved. In contrast, the vertical forces on the pipeline decrease by 12.5%. Therefore, the larger the thickness of the wrapper the safer the pipeline.
Figure 14. Comparisons of the maximum elevations and velocities in front and rear of the pipelines with different wrapper thicknesses; (a) free surface elevation (note: original water depth is 6 m); (b) velocity.
Figure 15. Hydrodynamic forces on the pipeline and wrapper.
4.2. Effect of Pipeline Structure
The in-situ pipelines may be under various suspended conditions since the seabed topography is often uneven. Some pipelines are also laid in tandem for the sake of the transportation efficiency. In order to examine the effects of porous wrappers on pipelines under different conditions, a study was carried out considering two scenarios, namely, suspended pipelines and pipelines in tandem. In the numerical models, the porosity coefficient (n) remained at 0.6, the thickness (T) of the wrapper was kept at 0.5 m, and the wave height (H) was assumed to be 2.0 m.
4.2.1. Suspended Pipelines
Six gaps (G) between the wrapper and the seabed (0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, and 1.0 m) were considered [35,36,37]. The representative flow field at three points in time (6.3, 7.2, and 10.2 s) are shown in Figure 16. At the arrival of the wave at the pipeline (at 6.3 s), the flow is accelerated and the velocities over and beneath the pipe reach the maximum values due to the bypass effect of the fluid. At the moment that the wave peak is above the pipe (at 7.2 s), all the velocities around the pipe reach their highest values. After the wave passes over the pipe (at 10.2 s), the velocity decreases and several vortices are formed behind the pipeline. With a tiny wrapper-seabed gap, the velocity within the gap is very high while the flux is relatively small. An increase in the gap will result in an increase in the flux and a decrease in the velocity. A symmetric velocity distribution similar to a fisheye is observed behind the pipeline, which becomes more obvious when the gap increases (Figure 16c).
Figure 16. The velocity contours of the flow fields under different gaps; (a) G = 0.2 m; (b) G = 0.6 m; (c) G = 1.0 m. Left to right: 6.3 s, 7.2 s, and 10.2 s. Left to right: arrival, stay, departure.
With the bypass of the wave, the vortices generated around the pipeline become larger. The vorticity contours and the streamlines of the flow field are shown in Figure 17. As the solitary wave approaches, a pair of whirlpools shed off from the wrapper with a gap of 0.2 m. With an increase in the gap, the two whirlpools gradually disappear and are replaced with two smaller vortices. Due to the internal pores within the wrapper, the streamlines in the wrapper are dispersed, and it is hard for a vortex to be generated. With an increase in the gap, two anti-symmetric vortices shed off from the wrapper. Besides, some tiny vortices remain adhered to the wrapper due to the interaction by the seepage and the external flow. When the gap is very small, a few small vortices are generated between the wrapper and the seabed. In contrast to the interface of vortex from the flow around a solid cylinder, the vortex interface at the wrapper is not fully smooth. Because of the strong interactions of fluid over the wrapper surface, several small vortices mingle with the large shedding vortices. The flow direction also varies greatly according to the streamline mobilisation.
Figure 17. The vorticity contours of the flow fields under different gaps; (a) G = 0.2 m; (b) G = 0.6 m; (c) G = 1.0 m. Left to right: 6.3 s, 7.2 s and 10.2 s.
The gap is normalized by the pipeline diameter as β = G/D. With a small gap (β < 0.2), the horizontal forces on both the wrapper and the pipeline are slightly smaller than those on the wrapper and pipeline without a gap (Figure 18). With a further rise of the gap width, the horizontal forces are accordingly enlarged due to higher velocity around the pipeline as shown in Figure 16.
Figure 18. Comparisons of the maximum horizontal and vertical hydrodynamic forces on the pipeline and wrapper under different gaps.
In contrast, an increase in the gap width may inversely cause the reduction of vertical forces on both the wrapper and the pipeline. The vertical forces can be considered to consist of two parts. One is caused by the weight of the water body at the bypass of the wave from the pipeline, while the other can be caused by the velocity difference between the flow above and below the pipeline after the flow passes over. In summary, as the gap increases, the flow velocity within the gap initially increases when β < 0.2 and then decreases when β > 0.2. In contrast, the vertical forces caused by the wave’s weight always decrease with an increase in the gap.
4.2.2. Pipelines in Tandem
The hydrodynamic forces on pipelines in tandem are investigated considering five different distances (S) between the two pipeline centres (2.5, 3.0, 3.5, 4.0, and 4.5 m). The velocity and vorticity fields at 6.3, 7.2, and 10.2 s around the tandem pipelines with distances of 2.5, 3.5, and 4.5 m are depicted (Figure 19 and Figure 20). As the wave approaches the pipeline, the velocity within the pipeline gap is very small due to the blockage effect of the pipeline in front. As the distance increases, the velocity field within gap space is enhanced as more water flow is allowed. The velocity above the pipeline has its maximum value, and part of the high-speed fluid flows into the gap through the space underneath the pipeline. With a small distance, the vortices shedding off from the front pipeline impinge directly on the rear pipeline without any stretching. When the distance is increased, noticeable vortex shedding emerges in the middle space (Figure 20c). Similar vortex shedding behind the rear pipeline is observed for different distances. After the wave bypasses the pipeline, the increase in the distance between the pipelines will cause an increase in the velocity magnitudes in the space among the pipelines. As the distance increases, the flow becomes more chaotic due to the seepage from the wrapper and the limited flow space. In summary, influence of the distance between the pipelines over the whole kinematic field is not significant, although the local flow field around the pipelines is severely affected. When the wave bypasses the tandem pipelines, the largest forces on structures (i.e., the pipelines and wrappers) are shown in Figure 21, in which the distance ratio (θ) is calculated as θ = S/D.
Figure 19. The velocity contours of the flow fields under different spacings; (a) S = 2.5 m; (b) S = 3.5 m; (c) S = 4.5 m. Left to right: 6.3 s, 7.2 s and 10.2 s.
Figure 20. The vorticity contours of the flow fields under different porosities; (a) S = 2.5 m; (b) S = 3.5 m; (c) S = 4.5 m. Left to right: 6.3 s, 7.2 s and 10.2 s.
Figure 21. The maximum forces on the pipeline and wrapper under different distances.
As for the pipeline in front, as the distance ratio increases, the horizontal loads on the wrapper and pipeline increase slightly, while the vertical forces are almost doubled. As for the rear pipeline, as the distance reduces, the velocity in the gap becomes smaller and the forces on the pipelines and wrappers are also reduced, which is mainly attributed to the shield effect from the front pipeline. With an increase in the distance, the forces increase due to the increase in the turbulence energy in the gap. Different ratios of the forces on the front and rear pipelines are depicted in Figure 22. The difference ratio is defined as ΔFn = (ff,max−fr,max)/ff,max, where ff,max and fr,max are the maximum forces on the pipeline or wrapper. It is found that the horizontal loads on the rear pipe and wrapper tend to be always higher than their counterparts on the front pipe. This means that a turbulent flow in the horizontal direction on rear pipe is more intense than that on the front pipe. For different distances, deviations for the forces on the pipelines and wrappers are also different. The deviation is found to be maximized at a distance of 1 m and this indicates that the pipeline is not well protected and needs to be avoided in engineering practice.
Figure 22. The deviation of the forces on the front and rear pipelines and wrappers under different distances.
4.3. Effect of Wave Height
Six groups of wave heights (H), i.e., 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, and 2.6 m, are selected to consider different marine environment. After bypassing the pipeline, the height of the wave decreases because of the blockage effect of the pipeline and the dissipation of the flow energy (Figure 23a). The deviation ratio of the wave heights before and after the wave passes over the pipeline is shown in Figure 23b and is defined as δ = (Hf,max − Hr,max)/Hf,max. The wave height attenuation becomes more significant as the wave height increases. This means that waves with larger heights are more easily affected by the pipelines.
Figure 23. Waves with different wave heights; (a) temporal evolutions; (b) attenuation deviation.
At the bypass of the wave through the pipe, the loads are increased until they reach the maximum values at the moment that the wave peak appears above pipeline (Figure 24). The forces gradually decrease as the wave propagates. Because of some reflux after the wave bypasses the pipeline, the flow is in the opposite direction to that of the wave propagation, resulting in a negative force. The vibration of the water body by the wave propagation induces oscillations of the forces on the pipeline and wrapper. When the wave height is larger, the force oscillation becomes fiercer and the maximum loads on the pipeline and the wrapper increase (Figure 25). The vertical forces on the pipeline are the largest compared with other forces under the same conditions. Besides, as the wave height increases, the increased amplitude of vertical forces on the pipeline is the most significant change since the weight of the water above the pipeline increases. Therefore, given that the wave height is very high, the protective function of wrapper on the pipeline tends to be weakened compared with that of the wrapper for a low wave height.
Figure 24. The temporal evolutions of forces on the pipeline and wrapper; (a) Horizontal maximum force on pipeline; (b) Vertical maximum force on pipeline; (c) Horizontal maximum force on wrapper; (d) Vertical maximum force on wrapper.
Figure 25. Variation of hydrodynamic forces on the pipeline and wrapper under different distances.
5. Conclusions
The effect of porous media on the dynamic performance of submarine pipelines under solitary waves was investigated. The porosity of the wrapper, the seabed topography, the structure of the pipeline, and the marine environment were considered. The study had a limitation of the model sizes due to the limited computational resource and the simplification of the solitary wave due to its mathematical complication, which will be tackled in future works. The following main conclusions have been made.
(1) When a pipe is wrapped by a porous medium, the velocity in the wrapper is relatively small because the porous medium can consume the water energy and weaken the flow. With an increase in the porosity, the range of the low-speed flow at the bottom of the pipeline expands. This indicates that the porous wrapper can slow down the flow and affect a wider region of the surrounding water. After the bypass of the wave through the pipe, the number and volume of the vortices behind the porous wrapper are larger than those for a pipeline with a solid wrapper or without a wrapper. As the porosity coefficient increases, the impact forces on the pipe increase, while those on the wrapper decrease. This implies that the porous wrapper is capable of protecting the pipeline.
With an increase in the wrapper’s thickness, the hydrodynamic forces on the wrapper tend to increase. In particular, the horizontal forces on the pipeline decrease with an increase in the thickness due to the protection of the wrapper, while the vertical forces are increased because of variations in the fluid’s stagnation point.
(2) For a wave bypassing a pipe with different heights, a symmetric speed change similar to a fisheye appears behind the pipeline, along with two antisymmetric vortices shedding off from the wrapper.
As the internal seepage interacts with the external fluid flow, several small vortices are still attached to the wrapper. The hydrodynamic vertical forces on both the wrapper and the pipeline decrease with the pipeline distance. With an increase in the suspension of the pipe, the velocity and TKE within the gap space increase and both the vortex intensity and the number of vortices increase. Therefore, the flow pattern appears to be chaotic. As for the front pipeline, an increase in the gap leads to a slight increase in the horizontal forces on both the wrapper and the pipeline, but a significant increase in the vertical forces. As for the rear pipeline, because of the shield function of the front pipeline, the velocity within the gap space and the forces on the pipes decrease with a decrease in the gap size.
(3)When the waves with different heights pass over the pipeline, the height of the wave is reduced because of the blockage function from the pipeline and the dissipation characteristic of the flow energy. When the wave height is increased, the velocity around the pipeline increases, inducing an increase in the TKE. As the wave height increases, all the maximum forces on the pipeline and wrapper also increase. Note that an increase in the vertical forces on the pipeline is the most significant change because the weight of the water above the pipeline increases, which implies that the protection function of the wrapper is enhanced by the reduction in the wave height.
From the above investigation, the mechanism of load transfer from the pipeline to the external wrapper has been presented. This encourages industrial experts and academic scholars to arrange more investigations of the functions and cost-efficiency of porous wrappers, which could form a new branch of the pipeline design practice.
Author Contributions
Contributor Roles Taxonomy: E.Z.: Conceptualization, Methodology, Validation, Investigation and Writing—Original Draft; Y.D.: Data Curation, Formal analysis; Y.D.: Visualization, Project administration; Y.D., L.C., Y.W. and Y.L.: Writing—Review & Editing. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
Funding
The paper was supported by the National Natural Science Foundations of China (Grants No. 52001286 and No. 42272328), GuangDong Basic and Applied Basic Research Foundation (Grant No. 2022A1515240002) and Comprehensive Survey of Natural Resources in Huizhou-Shanwei Coastal Zone (Grant No. DD20230415).
Data Availability Statement
The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon request.
Conflicts of Interest
The authors declare that they have no conflict of interest.
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The present work provides validation of the ultimate tensile strength computational models, based on full-scale lamellar graphite iron casting process simulation, against previously obtained experimental data. Microstructure models have been combined with modified Griffith and Hall–Petch equations, and incorporated into casting simulation software, to enable the strength prediction for four pearlitic lamellar cast iron alloys with various carbon contents. The results show that the developed models can be successfully applied within the strength prediction methodology along with the simulation tools, for a wide range of carbon contents and for different solidification rates typical for both thin- and thick-walled complex-shaped iron castings.
Nowadays, there is a great need to further improve both the material properties and the prediction models for optimization of the heavy truck engine components aimed to fulfil the rigorous environmental legislations, sustainability goals, and customer demands. Cylinder blocks and cylinder heads are the primary components of these engines, and the majority of them are composed of lamellar graphite iron (LGI). The ultimate tensile strength (UTS) of LGI is an essential material property that determines the engine performance and the fuel consumption. The complex geometry and variation of the wall thickness in the cylinder blocks result in different solidification times through the component, and thus, different tensile properties. A number of investigators [1,2,3,4,5,6] underlined the major influence of the graphite flake size on the strength of LGI. It is believed that under stress, the graphite flakes are dispersed in the metal matrix act as notches that decrease the material strength. Modified Griffith and Hall–Petch models were introduced for the prediction of UTS in LGI, where the maximum graphite length was considered as the maximum defect size [3,7,8,9]. Recently, it was found that the maximum defect size can never be larger than the interdendritic space between the primary austenite dendrites formed during the solidification process [10]. The length scale of the interdendritic space was characterized by the hydraulic diameter of the interdendritic phase (DIPHyde), which proved to be the most suitable parameter to express the detrimental effect of the graphite lamella in the metallic matrix. Thus, the DIPHyde parameter was introduced as the maximum defect size in the modified Griffith and Hall–Petch equations [10,11]. Over the past decades, computer simulations of LGI solidification were carried out by several researchers [7,8,9,12,13] to describe the thermal history and the microstructure evolution of LGI castings. The main objective of these studies was prediction of the UTS. Macroscopic heat flow modeling, coupled with growth kinetic equations, was introduced in [7] to predict various microstructure features of LGI. Consequently, a modified Griffith fracture relation was applied to determine the UTS of a commercial LGI alloy. A similar solidification model was developed in [8], where a microstructure evolution model was employed together with the modified Hall–Petch equation for calculation of the UTS. Note that in [8], two different cooling rates resulted in two different relationships between the UTS and the maximum graphite flake length. Similar observations were made in [10], where three different cooling rates led to providing three different linear dependencies between the eutectic cell size (direct proportional to the maximum graphite length) and the UTS. The present work provides validation of the UTS computational models against experimental data, based on full-scale pearlitic LGI gravity casting process simulation. We investigated whether the models recently developed in [10,11] can be applied within the UTS prediction methodology, along with the simulation tools, for different alloy compositions and for different solidification rates. The novel methodology for UTS prediction, presented in this paper, involves DIPHyde as the key morphological parameter, along with the pearlite lamellar spacing. These parameters are dependent on solidification time, cooling rate, and alloy composition. The proposed approach bears simplicity compared to the microstructure modelling methods [7,8]. The methodology is validated to include analytical formulation of the UTS prediction models and robust experimental thermal analysis, to obtain latent heat of solidification and solid-state transformation as input data for the simulation. First, the UTS modeling methods are elaborated followed by the details on the experimental setup and alloy composition. Casting simulation model is then introduced, as well as the simulation procedure. The results are discussed in comparison with the temperature and UTS measurements, followed by conclusions regarding applicability and limitations of the proposed UTS prediction methodology.
2. UTS Modeling
The modified Griffith fracture relation is given by Equation (1) [3], and the modified Hall–Petch strengthening model is represented by Equation (2) [8].
where 𝜎𝑈𝑇𝑆 is the ultimate tensile strength, α is the maximum defect size, and kt is the stress intensity factor of the metallic matrix, k1 and k2 are the contributions from other strengthening mechanisms, and d is the grain size. The maximum defect size and grain size, α and d, are provided in μm, parameters kt and k2 are in MPa, √μm, and k1 is in MPa.
It was found in [10] that DIPHyde is the dominant factor that reduces the UTS in lamellar graphite iron alloys. A modified Griffith equation was obtained in [10] as result of the linear regression analysis of the experimental data, Equation (3).
According to this model, if a tensile force is applied on the microstructure, a crack will start to form at a certain stress level. The crack will propagate relatively easily through the numerous interconnected graphite particles that are embedded in the metallic matrix of the eutectic cell. When the crack reaches the metallic matrix (pearlite) that was originated from the primary austenite (dendritic phase), the relatively rapid crack extension will be halted, due to the fact that much larger stresses are required for the fracture of this phase. The magnitude of the additional stress is proportional to the pearlite lamellar spacing (λpearlite). Based on this assumption, it becomes apparent that the effect of λpearlite on the UTS must be taken into consideration. Thus, linear multiple regression analysis was made to determine the simultaneous influence of the DIPHyde and the λpearlite on the UTS. The model obtained is based on the modified Hall–Petch relation, and is expressed by Equation (4) [11].
The DIPHyde parameter was found to be related to the solidification time (ts) and the fraction of primary austenite (fγ), as seen from Equation (5) [14].
The λpearlite parameter at room temperature was assumed to be dependent on the cooling rate in the eutectoid transformation region. The empirical relationship between λpearlite at room temperature, and the cooling rate at the temperature intervals between 700 and 740 °C, is shown in Figure 1. The experimentally derived relation Equation (6) was used for investigating the effect of different λpearlite prediction models on simulated UTS. The measurements techniques, the microstructure and thermal data that resulted in Equation (6), are presented elsewhere [11,12]. Briefly, the pearlite lamellar spacing was measured using SEM and a linear intercept method. The minimum value was considered to be the correct spacing (perpendicular to the lamellae). The distance between 11 adjacent ferrite lamellas was measured and divided by 10 for estimation of a single interlamellar spacing.
Figure 1. Pearlite lamellar spacing as function of cooling rate between 700 and 740 °C.
3. Materials and Methods
3.1. Cylindrical Castings
The experimental layout contained three cylindrical cavities, each one surrounded by a different material (steel chill, sand, and insulation) intended to provide three different cooling rates. The entire assembly was enclosed by a furan-bounded sand mold. The dimensions of the cylinders surrounded by sand and chill were ∅50 × 70 mm, and the insulated cylinder dimensions were ∅80 × 70 mm. A lateral 2-D heat flow condition was induced by placing an insulation plate at the top and bottom of the cylindrical castings. The design of the cylindrical castings and arrangement of the experimental layout are shown in Figure 2 and Figure 3, respectively.
Figure 2. Cylindrical castings with the insulation and chill.
Figure 3. The experimental layout. (1) Thermocouples, (2) sand mold, and (3) insulation plates.
Two type S thermocouples with glass tube protection were embedded in every cylindrical casting. A central thermocouple was located on the central axis of the cylinder. The distance between the central and the lateral thermocouple was 20 mm for the ∅50 mm cylinder and 30 mm for the ∅80 mm cylinder. The thermocouples were placed at the mid-height of each cylinder and the temperatures were recorded at approximately 0.2 s interval. A 16-bit resolution data acquisition system with the sampling rate 100 Hz was employed [12]. The mold-filling time was 12 s. The solidification times of the metal in the chill, sand, and insulation were roughly 80, 400, and 1500 s, respectively. An electric induction furnace was utilized for melting of the charge material. The cast iron base alloy was inoculated with a constant level of a standard Sr-based inoculant. Four hypoeutectic lamellar graphite iron heats with varying carbon contents were produced. The alloy with the higher carbon content was cast first, and steel scraps were added to the furnace for the adjustment of the carbon content in the following casting. Coin-shaped specimens were extracted for chemical analysis. The chemical compositions of the four different alloys are presented in Table 1. All the castings had a fully pearlitic microstructure.
Table 1. Chemical composition (wt %) and carbon equivalent (Ceq = %C + %Si/3 + %P/3).
Alloy
C
Si
Mn
P
S
Cr
Cu
Ceq
A
3.62
1.88
0.57
0.04
0.08
0.14
0.38
4.26
B
3.34
1.83
0.56
0.04
0.08
0.15
0.37
3.96
C
3.05
1.77
0.54
0.04
0.08
0.14
0.36
3.65
D
2.80
1.75
0.54
0.04
0.08
0.15
0.35
3.40
Tensile strength measurements were performed using a dog bone-shaped specimen with 6 mm diameter in the gauge section, 35 mm gauge length, and a 3 μm surface finish. The tests were conducted at a strain rate of 0.035 mm/s and at room temperature. The experimental tensile samples were machined at the distance ~10 mm (sand, chill) and ~20 mm (insulation) from the cylinder axis. The load cell error of the tensile testing machine was <0.5%.
3.2. Simulation Model and Assumptions
A CFD software (Flow-3D CAST, v.5.0 from Flow Science, Inc., Santa Fe, NM, USA) [15] was employed to develop a full-scale 3D model of the casting process for the experimental layout. Mold filling and the cooling/solidification stages were simulated, and local UTS computations were performed on the customized models. Mold-filling time was 12 s, and the laminar flow model was applied. The casting temperature was 1360 °C, and the metal input diameter was 3 cm. The ambient temperature was set to 20 °C. Symmetry boundary conditions were used on the faces of the computational domain, except for the upper face, where the pressure boundary condition was applied. A computational grid of cubical control elements was generated with the cell size 3 mm. The computational grid had a total of ~1 million cells. Different grid densities were tested, and grid-independent results were obtained. The explicit solver was employed during the mold filling, whereas the implicit solver was used for heat transfer simulation in the solidification phase. Since the focus was on heat transfer and the UTS computation methodology, shrinkage and micro-porosity models were not included in the solidification phase. In this work, the amount of latent heat release due to solidification was related to the solid fraction curves, seen in Figure 4, for the studied alloys. These curves were calculated from the registered experimental cooling curves by using the Fourier thermal analysis method [16,17]. The latent heat of solidification was considered equal to 240 kJ/kg for all studied alloys [18]. Fourier thermal analysis was also applied on cooling curves for the determination of the latent heat release during the eutectoid transformation. The latent heat releases at the eutectoid transformation was found to be similar for all alloys and were incorporated into the specific heat curve as it is shown in Figure 5. The temperature dependent cast iron thermophysical properties [12], and the calibrated heat transfer coefficients applied in the simulation are presented in Table 2.
Figure 4. Solid fraction variation with temperature.
Figure 5. Specific heat as function of temperature.
Table 2. Temperature dependent properties of the cast iron and heat transfer coefficients *.
Temperature (°C)
Cast Iron Thermophysical Properties
Heat Transfer Coefficient
Density
Specific Heat
Thermal Conductivity
Sand-Casting
Chill-Casting
Insulation-Casting
[kg/m3]
[J/kg/K]
[W/m/K]
[W/m2/K]
[W/m2/K]
[W/m2/K]
600
7146
700
40
40
100
10
720
–
1074
–
–
300
–
721
–
12301
–
–
–
–
724
–
12308
–
–
–
–
725
–
1082
–
50
–
10
750
–
733
–
–
–
–
900
–
–
–
80
–
15
1000
6994
800
–
150
–
25
1100
–
825
–
250
1300
55
1154
6960
837
40
–
1450
–
1170
7016
–
–
–
–
–
1200
6985
–
–
–
1600
60
1227
6939
749
–
–
–
–
1300
6876
771
–
380
–
180
1700
6395
807
38
940
2700
940
* Piecewise linear interpolation was made between neighboring points in the table.
3.3. Simulation Procedure
The simulation procedure consisted of model calibration with respect to the experimental cooling curves available at the location of the central thermocouple. Correct reproduction of the experimental cooling curves is the key for the UTS computation methodology, and one is free to choose methods for model calibration. In this work, the calibration was done by adjustment of the typical heat transfer coefficients between the metal and the insulation, sand, and chill. The UTS calculations for the cylinders were performed during post-processing, by applying local solidification times, local cooling rates in the eutectoid transformation region, and the experimentally determined fraction of primary austenite (fγ) for each alloy: 0.3 for alloy A, 0.4 for alloy B, 0.51 for alloy C, and 0.61 for alloy D [16].
4. Results and Discussion
The general agreement within 7% was achieved between the simulated and measured cooling curves for insulation-, sand-, and chill-encapsulated cylinders; see Figure 6, Figure 7, Figure 8 and Figure 9. The larger differences were observed in the solidification region of the chill castings where the eutectic reaction was predicted at higher temperature than measured. This is because the solid fraction-temperature curves were derived from the sand-casting thermal histories, where the undercooling was much lower. Moreover, the solidification model in the simulation used the enthalpy method [19] and ignored the kinetics of phase transformation and, therefore, the undercooling and recalescence of solidification were not predicted. However, the simulated solidification times were in good agreement with the experiment.
Figure 6. Simulated and experimental cooling curves (central thermocouple) for alloy A: (a) insulation, (b) sand, and (c) chill.
Figure 7. Simulated and experimental cooling curves (central thermocouple) for alloy B: (a) insulation, (b) sand, and (c) chill.
Figure 8. Simulated and experimental cooling curves (central thermocouple) for alloy C: (a) insulation, (b) sand, and (c) chill.
Figure 9. Simulated and experimental cooling curves (central thermocouple) for alloy D: (a) insulation (b) sand, and (c) chill.
The measurement accuracy of the type S thermocouples was ±1.5 °C. It is worth noting that some of the thermocouples inserted in the melt could be slightly displaced from their intended positions during the solidification, which created an additional source of the measurement error; this can be seen clearly, e.g., from the solidification part of the experimental cooling curve for the insulated cylinder in Figure 7. The simulated solidification times and cooling rates were used in Equations (3) and (4) for the calculation of UTS. The predicted UTS distribution, substituted in the middle cross-section of the alloy B casting, is shown in Figure 10. The figure illustrates the inhomogeneous material strength in the casting. It is directly related to the temperature gradient and the cooling rate distribution during solidification and solid-state transformation. The reduced UTS is the result of the microstructure coarseness that is related to the solidification time and the cooling rate. Moreover, large UTS gradients on the chilled cylinder can be explained by the large temperature gradients at high solidification rate. Intermediate and slow solidification rates on sand- and insulation-encapsulated cylinders resulted in more uniform distribution of UTS values, due to the smaller temperature gradients during solidification. It should be noted that the variation of UTS magnitude within the tensile bar positions (shown with dashed lines) complicates the model validation.
Figure 10. Distribution of ultimate tensile strength (UTS) calculated from Equations (4) and (6) for alloy B: (a) insulation-, (b) sand-, and (c) chill-encapsulated cylinder; the dashed lines indicate the position of the tensile bars.
The obtained values were compared to the measured UTS. Table 3 presents the experimental and simulated UTS results for different cooling rates and for each alloy. The simulated UTS values in Table 3 were picked from the mid-height locations of the tensile bar regions, indicated in Figure 10 with dashed lines. This would correspond to the failure location in the tensile test. However, the exact fracture location might be influenced by several other factors, such as microporosities, graphite flakes that are in contact with the casting surface, or other casting impurities. All of these can cause the crack initiation at positions where the theoretical material strength is not the lowest. Apparently, the fracture analysis is out of scope of the present work. There are quite small differences between simulated and measured UTS values, with the exception of the intermediate and slow cooling rates (sand and insulation) for alloy A, where all the models predicted the UTS with less accuracy. Relatively high, but still acceptable average percentage errors are also observed for the insulated cylinders cast of alloys C and D.
Comparisons between the calculated and the measured data are demonstrated in Figure 11. The graph reveals a relatively strong correlation between the measured and computed UTS. The R2 values show that Equation (3) predicts the UTS with better accuracy than Equation (4). This indicates the need to develop further the model for prediction of the λpearlite parameter.
Figure 11. Correlation between measured and simulated UTS values.
The observed deviations between the simulated and measured UTS can be also attributed to the limited number of tensile specimens [10] and to uncertainties regarding the measurements accuracy of the 𝐷𝐻𝑦𝑑𝐼𝑃 parameter, especially for the low cooling rate samples [20] that were used to develop the UTS models. The presented results should be related to two fundamental publications on computer simulations of LGI solidification coupled with the Griffiths and Hall–Petch models [7,8]. The models for UTS calculation utilized in these works were based on a narrow carbon content interval, and on a limited cooling rate variation, in comparison. Moreover, growth kinetic equations were employed in [7,8]. On the contrary, the latent heat release model by the “enthalpy method” [19] was adopted for the solidification simulation in the present work. Furthermore, the presented way to determine the key parameters and incorporate them into material property prediction is novel. In [7,8], the key parameter was the eutectic cell diameter. It is evident that the modified Griffith and Hall–Petch equations are applicable once the eutectic diameter can be predicted, as well as the pearlite lamellar spacing in the Hall–Patch equation. A completely different approach validated in this work involved the hydraulic diameter as the key morphological parameter, along with the pearlite lamellar spacing introduced in [8]. The presented methodology to calculate the UTS features the simplicity of determining the key parameters by simulation (solidification time, cooling rate, and composition dependent). While [7] and [8] introduce complex microstructure models valid for small process intervals (with respect to composition and cooling condition), the current methodology lays back to a robust experimental thermal analysis [16], providing accurate input data (latent heat of both solidification and solid-state transformation) for the simulation. A robust iteration process for tuning up the heat transfer coefficient results in the accurately predicted cooling rate.
5. Conclusions
The novel UTS prediction methodology for fully pearlitic LGI alloys presented in this paper involves hydraulic diameter as the key morphological parameter, along with the pearlite lamellar spacing. It is characterized by simplicity, in comparison to the microstructure modelling methods. The methodology includes analytical formulation of the UTS prediction models, and robust experimental thermal analysis. The latter provides the latent heat of solidification and solid-state transformation as input data for the solidification simulation. In turn, the simulation delivers the solidification time and cooling rates for the UTS prediction models.
Microstructure models for the prediction of hydraulic diameter and the pearlite lamellar spacing, combined with modified Griffith and Hall–Petch equations, were incorporated into casting simulation software for the prediction of UTS in fully pearlitic LGI alloys. Overall, the simulation UTS results were found to be in good agreement (within 9% on the average) with the measurements. However, high average percentage errors were observed for the intermediate and slow cooling rates (sand and insulation) for the alloy with the higher carbon content (alloy A). This study revealed the necessity for development of a more advanced model for the prediction of the λpearlite parameter. The results demonstrated the applicability of the novel UTS prediction models for different chemical compositions and cooling conditions.
Further development of the microstructure modelling would enable determination of the key parameters (hydraulic diameter and pearlite lamellar spacing). However, it seems not to be critical for the presented novel UTS prediction methodology which is valid for the wide process interval.
Author Contributions
A.D. designed the experiment and supervised the work, I.B. performed the simulations, V.F. analyzed the data and wrote the paper, A.D. and I.B. reviewed the paper.
Funding
This research received no external funding.
Acknowledgments
This work was performed within the Swedish Casting Innovation Centre. Cooperating parties are Jönköping University, Scania CV AB, Swerea SWECAST AB and Volvo Powertrain Production Gjuteriet AB. Participating persons from these institutions/companies are acknowledged.
Conflicts of Interest
The authors declare no conflict of interest.
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Md Tusher Mollah, Raphaël Comminal, Wilson Ricardo Leal da Silva, Berin Šeta, Jon Spangenberg
Abstract
A challenge for 3D Concrete Printing is to incorporate reinforcement bars without compromising the concrete-rebar bonding. In this paper, a Computational Fluid Dynamics (CFD) model is used to analyze the deposition of concrete around pre-installed rebars. The concrete is modelled with a yield-stress dependent elasto-viscoplastic constitutive model. The simulated cross-sections of the deposited layers are compared with experiments under different configurations and rebar sizes, and found capable of capturing the air void formation with high accuracy. This proves model robustness and provides a tool for running digital experiments prior to full-scale tests. Additionally, the model is employed to conduct a parametric study under three different rebar-configurations: i) no-rebar; ii) horizontal rebar; and iii) cross-shaped (horizontal and vertical) rebars. The results illustrate that air voids can be eliminated in all investigated cases by changing the toolpath, process parameters, and rebar joint geometry, which emphasizes the great potential of the digital model.
Keywords
3D Concrete Printing (3DCP); Reinforcement bars (rebars); Computational Fluid Dynamics (CFD); Multilayer deposition; Air voids
1. Introduction
3D Concrete Printing (3DCP) [1] is an extrusion-based automated construction process that belongs to Digital Fabrication with Concrete (DFC) [2,3]. The 3DCP offers high-quality built-structures with customizable structural design in a cost- and time-efficient manner [[4], [5], [6], [7]]. Structures in 3DCP are fabricated in a layer-by-layer approach, where a concrete extrusion nozzle is controlled by a robotic arm, cylindrical robot, gantry system, or delta system [[8], [9], [10], [11]]. Despite the enormous potential of 3DCP, one of its crucial limitations is the integration of reinforcement for the production of load-bearing structures. Most structural applications require the use of reinforcement to withstand tensile forces and introduce structural ductility [[12], [13], [14], [15]]. However, the introduction of reinforcement with 3DCP has never been an easy task, and difficulties were recognized at early stages of the technology [4] and various design solutions have been tested in practice to either circumvent the need for reinforcement or integrate reinforcement after the concrete is printed [[16], [17], [18], [19], [20]]. As a result, several reinforcement techniques have been proposed, such as bar reinforcement [21], micro-cable reinforcement [22,23], fiber reinforcement into the cementitious material [[24], [25], [26]], steel reinforcement using robotic arc welding [27,28], and in-process mesh reinforcement [29]. For comprehensive details on the reinforcement strategies, refer to [30]. Nevertheless, these reinforcement strategies are still rudimentary in many instances. This study focuses on bar reinforcement methods, where rebars are integrated with freshly deposited cementitious material. A few approaches can be found in the literature, for example, penetration of vertical bars through multiple printed layers [31,32], placement of horizontal bars into a printed layer along the printing direction and then covered by the next layer on top [33,34], and depositing around pre-installed bi-directional rebars [35]. However, in most approaches, the bonding between the rebar and concrete was compromised by the air void around the rebar [21,36]. To overcome this constraint, a large amount of trial and error is required, which is costly and time-consuming. An approach to mitigate extensive experimental campaigns is to apply numerical models. In the context of 3D printing technologies, like Fused Filament Fabrication (FFF), Robocasting, and 3DCP, CFD modelling has been found to be very beneficial [[37], [38], [39], [40], [41], [42], [43], [44]]. The morphology of the deposited strands in FFF was studied by Comminal et al. [45]. Furthermore, Serdeczny et al. [46] addressed how to reduce the porosities and enhance the bonding between subsequent layers. Mollah et al. [[47], [48], [49]] studied ways to minimize the deformation and thereby stabilize layers printed by Robocasting, while for 3DCP, the geometrical shapes of the single- and multiple-deposited layers have been investigated in detail in [[50], [51], [52]]. This paper uses the CFD model and extends the preliminary results recently published in [53]. The model uses elasto-viscoplastic constitutive equations to approximate the rheology of the concrete. The CFD model is validated by comparison with a number of experiments, and the model is subsequently exploited to make an in-depth analysis of air void formation between rebars and concrete using the cross-sections of the deposited part and the calculated volume fraction of air voids. Different material properties, such as yield stress and plastic viscosity, and processing parameters, like the rebar diameter, nozzle-rebar distance, a geometric ratio (i.e., the distance from nozzle to the substrate divided by the nozzle diameter), as well as a speed ratio (i.e., the printing speed divided by the extrusion speed) are varied. Section 2 describes the methodology of the study, along with the experimental and numerical details. Next, Section 3 presents and discusses the results. Finally, Section 4 summarizes the results with the conclusion.
2. Methodology
2.1. Materials’ properties and 3DCP experiments
A fresh cement-based mortar was used to perform the 3DCP experiment around the rebars. The mortar includes a binder system with white cement CEM I 52.5 R-SR 5 (EA), limestone filler with sand of maximum particle size 0.5 mm, admixtures, and water. The binder was prepared with a 75 L Eirich Intensive Mixer Type Ro8W. The water to cement ratio was 0.39. The admixtures dosage (by weight of cement) was set at 0.1 % high-range water-reducing agent, 0.1 % viscosity-modifying agent, and 0.5 % hydration retarder.
The rheological characterization of the mortar was done using an Anton Paar rheometer MCR 502, as used in [50,54]. The rotational and oscillatory tests were performed with a vane-in-cup measuring device. The obtained flow curve of the mortar from the rotational rheometric tests, with a ramp-down controlled shear rate (CSR), was fitted by a linear regression to determine the yield stress τ0= 630 Pa and plastic viscosity ηP= 7.5 Pa·s. The oscillatory test showed that the constitutive behavior of the unyielded mortar had a factorized relationship between the storage modulus G′ and loss modulus G′′ within the linear viscoelastic (LVE) region, where G′= 200 kPa was captured. Therefore, the mortar’s rheology was modelled as a yield stress limited elasto-viscoplastic material, where the storage modulus is used as the linear elastic shear modulus of the unyielded mortar. Furthermore, the rheological characterization showed that the mortar exhibited time-independent rheological characteristics within the actual printing process, see [50] for more details.
The setup for 3DCP experiments around ribbed rebars is presented in Fig. 1. It comprised a 6-axis industrial robot (Fanuc R-2000iC/165F) with a custom-designed nozzle ∅20 mm (i.e., nozzle diameter, Dn= 20 mm) made by fused filament fabrication of ABS thermoplastic, cf. Fig. 1-a. The robot also included a progressive cavity pump (NETZSCH) equipped with a hopper and a long steel-wire rubber hose (cf. Refs. [50, 52] for details). A 25 mm thick plywood plate was used as the built substrate as seen in Fig. 1-b. The 1000 mm long rebars of diameter Dr= 8 and 12 mm were placed horizontally on top of the substrate at a distance Hr= 14 mm. The horizontal rebars were held in place by two vertical rebars with a height of 37 mm. The setup was used to print a structure of four successive layers of parallel strands around the rebars. Details on the printing toolpath around the rebars are illustrated in the subsections below.
Fig. 1. 3DCP experiment around rebars: (a) 6-axis robotic arm [50]; (b) plywood built platform with integrated rebars; (c) example of printing (picture is taken during printing of the third layer).
The extrusion nozzle was placed above the substrate with a nozzle height Dn/2 for the first layer, whereas for subsequent number of layers (Nl), the nozzle height was set at Nl∗Dn/2. Thus, the nominal height of a layer was h=Dn/2. The print was done with a material extrusion rate 0.91 dm3/min and nozzle speed 35 mm/s. An example of a physical print is presented in Fig. 1-c. After the prints hardened, cross-sections were collected to investigate the rebar-concrete bonding. The cross-section slices were taken at specific positions to analyze the print around the horizontal rebar and cross-shaped rebar (i.e., horizontal and vertical rebars). To avoid destroying the specimens while cutting them, the printed part were impregnated with epoxy resin in a vacuum chamber.
2.2. Computational models and governing equations
Three different CFD models are built. The first model only simulated the mortar flow to understand the void formation pattern without rebars. The last two models simulated the 3DCP experiment around rebars: one model simulated the mortar flow around the horizontal rebar, while the other considered the cross-shaped rebar. This subdivision enabled the CFD models to consider a smaller computational domain than if the two scenarios were combined.
The CFD models comprised a cylindrical nozzle, a solid-substrate, and an artificial solid component (at the top) within the computational domain of size 8.5D×6D×2D+4h as shown in Fig. 2 (top), where Model 1 excluded rebars (left), Model 2 included the horizontal rebar (middle), and Model 3 considered the cross-shaped rebar (right). The printing toolpath of the models are illustrated in Fig. 2. The toolpath for Models 1 and 2 are presented in 3D (left bottom figure), where the only difference was the presence of the horizontal rebar. The toolpath in 2D presented at the bottom right is for Model 3. For all the models, the toolpath of the extrusion nozzle kept a distance of Dnr from the axis of the nearest rebar. The lengths of the horizontal and vertical rebars were 50 and 40 mm, respectively. The other printing parameters were similar to the ones used in the experiment, cf. Section 2.1. Finally, the models were used to simulate four successive layers with a length of 125 mm. Note that the rebars are modelled as cylindrical solid objects (i.e., smooth rebar).
Fig. 2. Model geometry with the extrusion nozzle, substrate, integrated rebars, and computational domain (top) and toolpath (bottom).
The computational domain was meshed by a uniform Cartesian grid. A mesh sensitivity test was performed for different meshes with cell sizes 0.9, 1.0, and 1.1 μm. Even if the change in absolute size of the cells were small, the total number of cells within the domain was 1.1, 1.5, and 2.0 million, respectively. A cell size of 1.0 μm was chosen as that was found to be time-efficient and had a negligible effect on the accuracy of the results. The top plane of the domain was an inlet boundary, where the artificial solid component was defined in order to prevent material flow outside the nozzle orifice, cf. Fig. 2 (top). On the bottom plane, a wall boundary was applied to represent the solid substrate. The other planes were assigned continuative boundary conditions, but had no influence on the results. Furthermore, no-slip boundary conditions were applied between fluids and solids.
Table 1 lists the printing parameters and their values for each of the investigated cases. All the models and cases are simulated for 4 successive layers.
Table 1. Description of case IDs with printing parameters and accompanying values. The reference values (corresponding to the experimental print) are written in bold, while the parameter change for each case is highlighted by underlining the value.
Empty Cell
Model/case ID
Parameters
Model 1 (no rebar), Model 2 (horizontal rebar), and Model 3 (cross-shaped rebar)
Case 1 (reference)
Case 2
Case 3
Case 4
Case 5
Case 6
Case 7
Case 8
Case 9
Nozzle diameter Dn (mm)
20
20
20
20
20
20
20
20
20
Rebar diameter Dr (mm)
8
6
12
8
8
8
8
8
8
Nozzle-rebar distance Dnr (mm)
20
20
20
19
18
20
20
20
20
Layer height h (mm)
10
10
10
10
10
9
8
10
10
Geometric ratio Gr=h/Dn
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.45
0.4
0.5
0.5
Printing speed V (mm/s)
35
35
35
35
35
35
35
35
35
Extrusion speed U (mm/s)
48.42
48.42
48.42
48.42
48.42
48.42
48.42
51.47
53.84
Speed ratio Sr=V/U
0.72
0.72
0.72
0.72
0.72
0.72
0.72
0.68
0.65
The cementitious mortar flow was assumed transient and isothermal. Thus, the flow dynamics of the mortar are governed by the mass and momentum conservation equations of incompressible fluid:
where u is the velocity vector, ρ is the density, g=00−g is the gravitational acceleration vector, t is the time, p is the pressure, and σ is the deviatoric stress tensor.
The rheological behavior of the mortar was modelled by the following elasto-viscoplastic constitutive equation that represents σ as the sum of the deviatoric part of the viscous stress σV and elastic stress σE tensors; i.e.:
The deviatoric viscous stress tensor was predicted as:
is the deformation rate tensor, and T represents the transpose notation.
The deviatoric elastic stress tensor was modelled by the Hookean assumption of a small strain rate tensor E between each small time steps Δt=t−t0, to represent the elastic response of unyielded materials
Ewhere G is the shear modulus and Et=Et0+ΔtDT is the incremental strain rate tensor approximated by integrating the deformation rate tensor over Δt.
The incremental representation of Eq. (5) can be written as:
is the vorticity tensor. The first term of the left-hand side of Eq. (6) represents the change in stress at a fixed location in space. The change in stress due to advection and rotation of material particle is approximated by the second and third terms, respectively. The right-hand side takes into account the change in stress due to shearing.
The elastic stress tensor of the yielded material was approximated by imposing the yield stress τ0 limit as follows:
where σvM is the von Mises stress predicted as:
where IIσE∗=trσE∗2 is the second invariant of σE∗. The material was yielded when σvM exceeded the yield stress. The properties of the material used in the different models and cases are presented in Table 2. Note that the CFD model does not include the solidifications of the printed layers.
Table 2. Material properties.
Parameter with symbol
Unit
Value
Value for reference simulation
Density, ρ
kg·m−3
2112
2112
Shear modulus, G
kPa
20–100
20
Dynamic yield stress, τ0
Pa
400–800
630
Plastic viscosity, ηP
Pa·s
3.5–10
7.5
2.3. Numerical method
The computational model was developed in the commercial CFD tool FLOW-3D® (V12.0; Flow Science Inc.) [55]. It uses the FAVOR technique (Fractional Area/Volume Obstacle Representation) to embed solid objects (i.e., the nozzle, rebars, substrate, etc.) in the computational domain. The computational domain was meshed with a Cartesian grid and discretized with the Finite Volume Method. The governing equations of the mortar flow were solved by the implicit pressure-velocity solver GMRES (Generalized Minimum Residual) [[56], [57], [58]]. The predictions of pressure and forces near solid objects were modelled by the immersed boundary method [59]. The yield stress limited elasto-viscoplastic criterion was built in the software, and the elastic stress was calculated explicitly. An implicit technique, successive under-relaxation, was used to solve the viscous stress of the momentum equation (Eq. (2)). The free surface of the mortar was captured by the Volume-of-Fluid technique, see details in Ref. [60, 61]. The momentum advection was calculated explicitly by an upwind-difference technique and ensured first-order accuracy. The time step size was controlled dynamically with a stability limit in order to avoid numerical instabilities [55]. All the simulations were run with 20 cores on a high-performance computing cluster. The study was carried out with a first-order accuracy in both space and time in order to reduce the computational time, which was extensive due to the elasto-viscoplastic material model that computes both viscous and elastic stresses (e.g., the computational time was six days for model 1 case 1). In this regard, one should note that the model can simulate a multitude of scenarios simultaneous.
2.4. Results post-processing
The simulated results were processed in two steps. The first step was to show the cross-sectional shapes which were done in the post-processing tool FLOW-3D®POST, and the second step was to calculate the volume fraction of air voids inside the printed structure. The cross-sectional shapes were used to investigate the interior of the structure and the rebar-concrete bonding. The cross-sectional shapes were obtained in the plane parallel to the yz-plane at the middle of the layer’s length, as shown in Fig. 3-d. Fig. 3-c sketches the nominal positions of the air void creation in a four-layered structure. The positions of the air voids were defined as outer-bottom, bottom, mid, top, and outer-top in this study. The presence of the air void was quantified by calculating the volume fraction of air voids around the middle of the layer’s length. The calculation enabled to capture the presence of air voids for Model 3, i.e., around the vertical rebar, as seen in the dashed-box of Fig. 3-b.
Fig. 3. Post-processing of results; (a) introduction of volume sampling cuboid to calculate the volume fraction of air voids; (b) presence of air voids around the vertical rebar in the experiment; (c) schematic of air void creation; (d) cross-sectional shapes and void sampling area for the different models.
In order to calculate the volume fraction of air voids, a cuboid of size 20×25×3h mm3 was introduced to the CFD models as a volume sampling object, as seen in Fig. 3-a. Note that the size and position of the object were the same for all the models. The volume sampling was a three dimensional data collection tool built in the software that enabled calculating the amount of material as well as air void inside of it. Finally, the volume fraction of air voids VV was calculated as below:
3. Results and discussions
his section compares the simulated and experimental results of 3DCP around the rebars. Furthermore, it discusses the influence of different parameters on the air void formation in the cross-sectional shapes of printed parts and the volume fraction of air voids inside the structure. The parametric study includes the material properties (i.e., yield stress and plastic viscosity) and the printing properties (i.e., rebar diameter, rebar-nozzle distance, geometric ratio, and speed ratio).
3.1. Experiments and validation of the CFD model
The CFD models (Models 2 and 3) are compared and validated with the experiments. The results are presented in Fig. 4. Two rebar diameters, i.e., Dr= 8 and 12 mm, are taken into account, where the nozzle-rebar distances are 20 and 24 mm, respectively. The other printing and material parameters are kept constant in the experiments with different rebar diameters, see Table 1 (cases 1 and 3). In the case of the simulations, all parametric details are the same as implemented in the experiments except for the elastic shear modulus. The choice of shear modulus is subject to the analysis presented in Appendix A. The shear modulus is reduced to 100 kPa from the measured value (i.e., 200 kPa) to compare the simulated results with experiments. Furthermore, a shear modulus of 20 kPa is chosen for the parametric study in the later sections. These assumptions seem reasonable to avoid extensive computational time consumption since the differences found in void formation are limited (see Fig. A.1).
Fig. 4. 3DCP experiments (left column), simulations (middle column), and comparison (right column). (a) Horizontal rebar with Dr= 8 mm and Dnr= 20 mm; (b) horizontal rebar with Dr= 12 mm and Dnr= 24 mm; (c) cross-shaped rebar with Dr= 8 mm and Dnr= 20 mm; and (d) cross-shaped rebar with Dr= 12 mm and Dnr= 24 mm. The blue part in the experiments is epoxy resin. (For interpretation of the references to color in this figure legend, the reader is referred to the web version of this article.)
The cross-sectional shapes of the 3DCP experiments around the horizontal rebar of 8 mm in Fig. 4-a illustrate the presence of a top air void as well as mid and bottom air voids positioned respectively above and below the horizontal rebar. The mid and bottom air voids are found to be smaller than the top one. This is due to the presence of the rebar that occupies the mortar’s flowable space as well as the deformation of the previously printed layers. For a detailed analysis of the deformation pattern, refer to [53]. The air voids at the top and bottom are significant when the rebar diameter is increased to 12 mm (Fig. 4-b). This is due to the fact that the nozzle-rebar distance was increased, which enhances the flowable space between the strands. In addition, the larger size of the rebar creates larger channels below and above itself, where the mortar of the second and third layers is forced to be squeezed into. The mid-air void is found to be absent as its area is fully occupied by the larger rebar. In the case of the cross-shaped rebars, the existence of the vertical rebar seems to restrict the merging of parallel strands, and therefore, the presence of air void content increases, cf. Fig. 4-c, d. This limitation is found to be pronounced for the larger rebar diameter with the larger nozzle-rebar distance. The cross-sectional shapes of the simulations (middle column in Fig. 4) illustrate high accuracy predictions of the position and size of the air voids when compared with the experiments. Particularly, the models capture small details around the vertical rebar for both diameters. This can clearly be seen in the comparison of experiments and simulation, cf. right column in Fig. 4. A discrepancy is found in the strand’s width of the bottom layer as well as the shape of the printed part, specifically in the shape of strands of all the layers next to the vertical rebar and the height of the part for the smaller rebar diameter. These could be due to a combined effect of the idealized rheological model, as well as slight differences in the processing parameters, e.g. nozzle height above the printing surface, nozzle-rebar distance, as well as printing- and extrusion-speed. Note that the height of the vertical rebar in the experiments is a bit shorter than the one in the simulations (40 mm), although it does not influence the results.
3.2. Influence of materials properties
The influence of the material properties, yield stress and plastic viscosity, on the air void formation is presented in Fig. 5, Fig. 6, Fig. 7. The process parameters of Case 1 (cf. Table 1) are utilized.
Fig. 5. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different yield stress.
Fig. 6. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different plastic viscosity.
Fig. 7. Volume fraction of air voids for different models as a function of (a) yield stress and (b) plastic viscosity.
Yield stress
Fig. 5 presents cross-sectional shapes for different yield stress, 400, 630, and 800 Pa. It can be seen that Models 1 and 2 predict a top air void, while for Model 3 the two topmost strands to the left are not in contact with the vertical rebar. The cross-sections illustrate that an increased yield stress causes less deformation of the printed layers and create stands with less round shape. This is due to the reduced effective gap (i.e., the distance between the nozzle and previous printed layer), which results in a reduced air void content for most models as seen quantitatively in Fig. 7-a. This behavior is converse to conventional concrete castings where a more fluid material (e.g. self-compacting concrete) can lead to a lower void content. An exception to the observed behavior that a higher yield stress leads to less voids formation is seen in case of Model 2 with 800 Pa, where the top air void is slightly larger as compared to the one for 630 Pa. Another exception is that an outer bottom air void appears for Models 1 and 2 when increasing the yield stress to 800 Pa. Both exceptions are a consequence of the yield stress now restricting the flow in confined spaces, which illustrates that it is a non-trivial task to fully eradicate air voids only by increasing the yield stress.
Plastic viscosity
As the plastic viscosity is varied, cross-sections for Model 1 show a slight change in air voids, see Fig. 6. A mid-air void is produced when the plastic viscosity is small, while the two largest plastic viscosities only produce the top air void. This is due to the increase in extrusion pressure that leads to larger deformation of the printed layers when the plastic viscosity is increased, cf. details in ref. [47]. When integrating a horizontal rebar (see Model 2), the air void formation increases at higher plastic viscosities. This could be due to the fact that the sideway flow of the depositing material (i.e., y-velocity) is limited by the flow resistance that comes from both the larger plastic viscosity and the presence of the solid rebar. No noticeable change can be seen in the cross-sections of Model 3 for different plastic viscosities. The same findings are quantitatively highlighted in Fig. 7-b, which illustrates that the volume fraction of air voids is not influenced much by the plastic viscosity except for Model 2.
3.3. Influence of processing conditions
The influence of processing conditions such as rebar diameter, nozzle-rebar distance, geometric ratio, and speed ratio on air void formation is presented in terms of cross-sectional shapes and volume fraction of air void, see Fig. 8, Fig. 9, Fig. 10, Fig. 11, Fig. 12. Models 1 to 3 are simulated with the reference material properties, cf. Table 2.
Fig. 8. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different rebar diameters.
Fig. 9. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different nozzle-rebar distances.
Fig. 10. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different geometric ratios.
Fig. 11. Air void formation in the cross-sections of the printed parts for different speed ratios.
Fig. 12. Volume fraction of air voids for different models as a function of (a) rebar diameter, (b) nozzle-rebar distance, (c) geometric ratio, and (d) speed ratio.
Rebar diameter
The influence of the rebar diameter on the air void formation is presented in Fig. 8, Fig. 12-a. Models 2 and 3 are simulated (Model 1 does not contain a rebar) for Cases 1, 2, and 3, cf. Table 1. Fig. 8 illustrates that the top air void appears almost constant for Model 2, whereas the air void below the rebar increases with an enlarged rebar diameter. Two phenomena with opposite effects on the void formation play a role in this regard. On the one hand, increasing the rebar size reduces the space that the strands need to occupy to fully merge and thereby eliminate voids. On the other hand, the resistance towards flow and merging of the parallel strands next to the rebar increases proportionally with the size of the reinforcement. The latter effect is dominating in this case. For Model 3, the air void formation also increases when increasing the reinforcement. In addition to the previously mentioned argument, this is due to the left strands having to flow longer to reach the vertical rebar (i.e., Dnr+Dr/2). Conversely, additional air voids take place on the right-hand side of the vertical rebar for the smallest rebar diameter, because the nozzle-rebar distance Dnr= 20 mm is kept constant. Fig. 12-a underlines quantitatively that the volume fraction of air voids reduces when the rebar diameter is small. The trend is more pronounced for the cross-shaped rebar (Model 3), but in absolute values the air voids are substantially less for Model 2.
Nozzle-rebar distance
Fig. 9, Fig. 12-b show the effect of different nozzle-rebar distances on the formation of air voids. All the models are simulated for Cases 1, 4, and 5, cf. Table 1. Fig. 9 shows that the presence of air voids is reduced when the nozzle-rebar distance reduces. This is because the flowable space around the rebars shrinks. Interestingly, no significant air voids are present in Model 1 and 2 when Dnr= 18 mm, see Fig. 12-b. Fig. 12-b also depicts that the trend is more pronounced for the cross-shaped rebar (Model 3). One should be careful though about decreasing the nozzle-rebar distance too much, as a ridge is forming on the top layer since material from the left strand starts to flow on top of the right strand (Fig. 9), which potentially could affect the final shape of the structure. In case of the cross-shaped rebar model, air voids are formed for all investigated Dnr. One could potentially with benefit reduce the Dnr further, but not more than the sum of half of the nozzle diameter (10 mm), the nozzle wall thickness (2.5 mm), and half of the rebar diameter (4 mm), i.e., 16.5 mm, otherwise the nozzle will collide with the rebar.
Geometric ratio
The effect of the geometric ratio on the formation of air voids is presented in Fig. 10, Fig. 12-c. The considered simulations are Cases 1, 6, and 7 cf. Table 1. Fig. 10 illustrates that decreasing the geometric ratio can reduce the presence of air voids in the cross-sections. This is because a smaller geometric ratio results in wider strands, which then occupy more of the flowable space around the rebars. Note that when Gr= 0.50, 0.45, and 0.40 the layer height is 10, 9, and 8 mm, respectively. No air voids are formed for Model 1 and 2 when Gr= 0.45, and 0.40. However, for the smallest ratio ridges are obtained on either side of the strands as clearly seen for the top layer. These ridges can as previously mentioned have a negative effect on the final shape of the structure. Consequently, Gr= 0.45 is preferable for these two models. In the case of Model 3, air voids are still present next to the vertical rebar, even for the smallest investigated geometric ratio. The volume fraction of air voids is approximately 1.5 %, see Fig. 12-c. The geometric ratio could be reduced further in order to decrease the air voids even more, but the ridges already form at Gr= 0.40. Consequently, it is not possible to fully eliminate air voids while at the same time avoiding ridges when only varying the geometric ratio for Model 3.
Speed ratio
Fig. 11, Fig. 12-d illustrate the formation of air voids for different speed ratios. The considered simulations are Case 1, Case 8, and Case 9, cf. Table 1. The three speed ratios are obtained by applying an extrusion speed of 48.4 mm/s, 51.5 mm/s, and 53.8 mm/s. Fig. 11 show that less air voids are formed when decreasing the speed ratio (i.e., higher extrusion speed). Reducing the speed ratio increases the cross-sectional area of the strands proportionally, thereby decreasing the air voids. Model 1 obtains no air voids for the two smallest ratios, and the same is almost the case for Model 2; only a very small air void is formed when Sr= 0.68, see Fig. 12-d. Model 3 forms air voids for all speed ratios. For the lowest speed ratio, the third strand to the left is in contact with the vertical rebar, but air voids are still formed around the horizontal reinforcement, which underlines the fact that it is difficult to fully eliminate air voids for the cross-shaped rebars.
3.4. Cross-shaped reinforcement
Based on the above analysis, it is clear that the air voids around the horizontal rebar can be eliminated by changing some of the processing conditions, such as the nozzle-rebar distance, geometric ratio, and speed ratio. However, it remains unsolved to fully omit the presence of air voids around the cross-shaped rebar, although the processing conditions can reduce the volume fraction of air voids. A parametric study was conducted by varying some combinations of processing conditions; however, the same conclusion was achieved that the air voids could not be fully eliminated. In order to solve this predicament, a new stepped toolpath is investigated (see Fig. 13) along with three different rebar geometries: 1) cylindrical rebars as in the previous analysis, see Fig. 14-a; 2) a squared horizontal rebar, cf. Fig. 14-b; and 3) cylindrical rebars with a smooth transition between them, see Fig. 14-c. In all scenarios, the speed ratio is 0.665, the size (i.e., diameter or side of square) of the rebars are 6 mm, and the horizontal rebar is placed at a height of 8 mm from the substrate. The other processing parameters are the same as for Case 2 and reference material properties are applied. For scenarios one and two small air voids are formed, but for scenario three air voids are eliminated, see Fig. 14. This numerical analysis illustrates that although it is difficult to get rid of air voids for the cross-shaped rebars, one can do it when carefully selecting the material- and processing-parameters and remembering to have a smooth transition between the rebars.
Fig. 13. New toolpath planning around the cross-shaped rebar.
Fig. 14. Simulated structure with new toolpath and different rebar geometries. (a) Cylindrical horizontal- and vertical-rebar, (b) square horizontal rebar and cylindrical vertical rebar, (c) cylindrical horizontal- and vertical-rebar with smooth transition. Note that Dr= 6 mm, Sr= 0.665, and Hr= 8 mm.
4. Conclusions
A CFD model was used to predict the morphology of strands and the formation of air voids around reinforcement bars when integrated with 3DCP. The model used an elasto-viscoplastic constitutive model to mimic the cementitious mortar flow. The CFD model was compared with experiments that constituted a horizontal and a cross-shaped rebar configuration. The results illustrated that the model with high-accuracy could predict the air void formation in the structures. The simulations had though slightly less wide bottom strands as compared to the experimental counterpart, which was attributed to small differences in material behavior and processing parameters. The CFD model was exploited to investigate the effect of material properties on the air void formation. The results illustrated that by increasing the yield stress less air voids were formed due to the reduced effective gap. However, the air voids could not be eliminated as the increased yield stress also restricted the flow in confined spaces. In contrast to the effect of the yield stress, the void formation decreased somewhat when decreasing the plastic viscosity (although not enough to omit air voids fully). The process parameters were found to have a substantial effect on the air void formation. The air void formation increased when increasing the rebar diameter, because the resistance towards flow around the reinforcement and thereby merging of the strands increased proportional with the size of the rebars. The air voids could be reduced and in some of the horizontal cases fully avoided by reducing the nozzle-rebar distance, but it could come with the expense of ridges (which could affect the final geometry of the structure), since material from one strand would flow on top of a previously deposited stand. Similarly, decreasing the geometric ratio was found to reduce the presence of air voids, because a smaller geometric ratio resulted in wider stands that occupied more of the space around the rebars. However, the smallest ratios also resulted in ridges. It was also found that less air voids were formed when decreasing the speed ratio, since the cross-sectional area of the strands increased proportionally, thereby occupying more space around the rebars. By decreasing the nozzle-rebar distance, geometric ratio, and speed ratio, voids were omitted around the horizontal rebar, but air voids would still be introduced for the cross-shaped rebar. Those air voids could be eliminated by changing the toolpath and some processing parameters, as well as altering the geometry of the reinforcement joint to a smooth transition between the horizontal and vertical rebar. The results highlight that it is non-trivial to avoid air voids when integrating rebars in 3DCP, but that the CFD model is a very strong digital tool when it comes to securing a good bonding between the reinforcement and concrete. A limitation of the CFD model is that with the current computational power it is not possible to simulate a full 3DCP structure. Nevertheless, the CFD model is powerful when it comes to understanding and optimizing printing strategies for individual reinforcement details. In future research, it would be interesting to exploit the CFD model to systematically investigate various reinforcement setups and based on the model results generate response surfaces or lookup tables, which can be coupled with the 3DCP toolpath software. This approach would have several benefits: 1) the computational heavy CFD model could run all scenarios in parallel, thereby minimizing the physical time spent on calculations; 2) one could avoid repetition of individual reinforcement studies; and 3) the response surfaces or lookup tables could in a computational light manner come up with printing strategies for all reinforcement details in a full 3DCP structure.
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
The authors would like to acknowledge the support of the Danish Council for Independent Research (DFF) | Technology and Production Sciences (FTP) (Contract No. 8022-00042B). Also, the authors would like to acknowledge the support of the Innovation Fund Denmark (Grant No. 8055-00030B: Next Generation of 3D-printed Concrete Structures and Grant no. 0223-00084B: ThermoForm – Robotic ThermoSetting Printing of Large-Scale Construction Formwork), Moreover, the support of FLOW-3D® regarding licenses is acknowledged.
Appendix A.
This analysis varies the shear modulus (i.e., 20, 50, and 100 kPa) in the case Dr= 8 mm, as seen in Fig. A.1, which presents the cross-sectional shapes (top) and the volume fraction of air voids (bottom). It can be seen that increasing the shear modulus slightly reduces the air void formation. This is because the larger shear modulus enhances the ability of the material to act against the shear deformation. However, an increase in shear modulus also extensively increases the computational time of solving the non-linear elastic response of the elasto-viscoplastic material. For example, the computational time of Model 3 is about 6, 12, and 18 days for a shear modulus of 20, 50, and 100 kPa, respectively. Therefore, the shear modulus is reduced to 100 kPa from the measured value (i.e., 200 kPa) to compare the simulated results with experiments. Furthermore, the shear modulus 20 kPa is chosen for the parametric study in 3.2 Influence of materials properties, 3.3 Influence of processing conditions, 3.4 Cross-shaped reinforcement. These assumptions seem reasonable to avoid extensive computational time consumption since the differences found in Fig. A.1 are not substantial.
Fig. A.1. Air void formation in the cross-sections of the printed parts (top) and the volume fraction of air voids (bottom) for different shear modulus.
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In practical use, there is shrinkage in the width direction in existing overflow water film. This study introduces the ” flow deflectors ” to solve the problem of discontinuous water film. According to the principle of the experimental devices, the model was established by FLOW-3D software and the corresponding boundary conditions were set up, the minimum size of the grid was 0.25mm × 0.25mm × 0.25mm. The film model was investigated under ten working conditions with three factors. Through the analysis of the distribution curves of velocities and thickness, impacts of unit width flux, tank width and the distance between the flow deflectors on the velocity and thickness of the liquid film were obtained. The results indicated that the water film was able to keep continuous and airtight with flow deflectors. The variation law of water film with unit width flux was obtained and a correlation formula was proposed according to Nusselt correlation. And, it was found that the tank width has little influence on the water film itself. The “dry zones” were also founded on the film when the distance between flow deflectors increased.
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Deniz Velioglu Sogut ,Erdinc Sogut ,Ali Farhadzadeh,Tian-Jian Hsu
Abstract
The present study evaluates the performance of two numerical approaches in estimating non-equilibrium scour patterns around a non-slender square structure subjected to a transient wave, by comparing numerical findings with experimental data. This study also investigates the impact of the structure’s positioning on bed evolution, analyzing configurations where the structure is either attached to the sidewall or positioned at the centerline of the wave flume. The first numerical method treats sediment particles as a distinct continuum phase, directly solving the continuity and momentum equations for both sediment and fluid phases. The second method estimates sediment transport using the quadratic law of bottom shear stress, yielding robust predictions of bed evolution through meticulous calibration and validation. The findings reveal that both methods underestimate vortex-induced near-bed vertical velocities. Deposits formed along vortex trajectories are overestimated by the first method, while the second method satisfactorily predicts the bed evolution beneath these paths. Scour holes caused by wave impingement tend to backfill as the flow intensity diminishes. The second method cannot sufficiently capture this backfilling, whereas the first method adequately reflects the phenomenon. Overall, this study highlights significant variations in the predictive capabilities of both methods in regard to the evolution of non-equilibrium scour at low Keulegan–Carpenter numbers.
Keywords
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다기능 응용을 위한 Forward Roll Coating 공정의 리브 경함 형상 제어를 통한 선형 주기적 미세구조물의 템플릿 프리 제작
Md Didarul Islam, Himendra Perera, Benjamin Black, Matthew Phillips,Muh-Jang Chen, Greyson Hodges, Allyce Jackman, Yuxuan Liu, Chang-Jin Kim,Mohammed Zikry, Saad Khan, Yong Zhu, Mark Pankow, and Jong Eun Ryu
Abstract
Periodic micro/nanoscale structures from nature have inspired the scientific community to adopt surface design for various applications, including superhydrophobic drag reduction. One primary concern of practical applications of such periodic microstructures remains the scalability of conventional microfabrication technologies. This study demonstrates a simple template-free scalable manufacturing technique to fabricate periodic microstructures by controlling the ribbing defects in the forward roll coating. Viscoelastic composite coating materials are designed for roll-coating using carbon nanotubes (CNT) and polydimethylsiloxane (PDMS), which helps achieve a controllable ribbing with a periodicity of 114–700 µm. Depending on the process parameters, the patterned microstructures transition from the linear alignment to a random structure. The periodic microstructure enables hydrophobicity as the water contact angles of the samples ranged from 128° to 158°. When towed in a static water pool, a model boat coated with the microstructure film shows 7%–8% faster speed than the boat with a flat PDMS film. The CNT addition shows both mechanical and electrical properties improvement. In a mechanical scratch test, the cohesive failure of the CNT-PDMS film occurs in ≈90% higher force than bare PDMS. Moreover, the nonconductive bare PDMS shows sheet resistance of 747.84–22.66 Ω □−1 with 0.5 to 2.5 wt% CNT inclusion.
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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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Robert J. Weaver, Ph.D. Associate Professor Ocean Engineering and Marine Sciences Major Advisor
Chungkuk Jin, Ph.D. Assistant Professor Ocean Engineering and Marine Sciences
Kelli Z. Hunsucker, Ph.D. Assistant Professor Ocean Engineering and Marine Sciences
Richard B. Aronson, Ph.D. Professor and Department Head Ocean Engineering and Marine Sciences
Abstract
모노파일은 해상 풍력 터빈 건설에 사용되며 일반적으로 설계 수명은 25~50년입니다. 모노파일은 수명 주기 동안 부식성 염수 환경에 노출되어 구조물을 빠르게 분해하는 전기화학적 산화 공정을 용이하게 합니다. 이 공정은 모노파일을 보호 장벽으로 코팅하고 음극 보호 기술을 구현하여 완화할 수 있습니다.
역사적으로 모노파일 설계자는 파일 내부가 완전히 밀봉되고 전기화학적 부식 공정이 결국 사용 가능한 모든 산소를 소모하여 반응을 중단시킬 것이라고 가정했습니다. 그러나 도관을 위해 파일 벽에 만든 관통부는 종종 누출되어 신선하고 산소화된 물이 내부 공간으로 유입되었습니다.
표준 부식 방지 기술을 보다 효과적으로 적용할 수 있는 산소화된 환경으로 내부 공간을 재고하는 새로운 모노파일 설계가 연구되고 있습니다. 이러한 새로운 모노파일은 간조대 또는 조간대 수준에서 벽에 천공이 있어 신선하고 산소화된 물이 구조물을 통해 흐를 수 있습니다.
이러한 천공은 또한 구조물의 파도 하중을 줄일 수 있습니다. 유체 역학적 하중 감소의 크기는 천공의 크기와 방향에 따라 달라집니다. 이 연구에서는 천공의 크기에 따른 모노파일의 힘 감소 분석에서 전산 유체 역학(CFD)의 적용 가능성을 연구하고 주어진 파도의 접근 각도 변화의 효과를 분석했습니다.
모노파일의 힘 감소를 결정하기 위해 이론적 3D 모델을 제작하여 FLOW-3D® HYDRO를 사용하여 테스트했으며, 천공되지 않은 모노파일을 제어로 사용했습니다. 이론적 데이터를 수집한 후, 동일한 종류의 천공이 있는 물리적 스케일 모델을 파도 탱크를 사용하여 테스트하여 이론적 모델의 타당성을 확인했습니다.
CFD 시뮬레이션은 물리적 모델의 10% 이내, 이전 연구의 5% 이내에 있는 것으로 나타났습니다. 물리적 모델과 시뮬레이션 모델을 검증한 후, 천공의 크기가 파도 하중 감소에 뚜렷한 영향을 미치고 주어진 파도의 접근 각도에 대한 테스트를 수행할 수 있음을 발견했습니다.
접근 각도의 변화는 모노파일을 15°씩 회전하여 시뮬레이션했습니다. 이 논문에 제시된 데이터는 모노파일의 방향이 통계적으로 유의하지 않으며 천공 모노파일의 설계 고려 사항이 되어서는 안 된다는 것을 시사합니다.
또한 파도 하중 감소와 구조적 안정성 사이의 균형을 찾기 위해 천공의 크기와 모양에 대한 연구를 계속하는 것이 좋습니다.
Monopiles are used in the construction of offshore wind turbines and typically have a design life of 25 to 50 years. Over their lifecycle, monopiles are exposed to a corrosive saltwater environment, facilitating a galvanic oxidation process that quickly degrades the structure. This process can be mitigated by coating the monopile in a protective barrier and implementing cathodic protection techniques. Historically, monopile designers assumed the interior of the pile would be completely sealed and the galvanic corrosion process would eventually consume all the available oxygen, halting the reaction. However, penetrations made in the pile wall for conduit often leaked and allowed fresh, oxygenated water to enter the interior space. New monopile designs are being researched that reconsider the interior space as an oxygenated environment where standard corrosion protection techniques can be more effectively applied. These new monopiles have perforations through the wall at intertidal or subtidal levels to allow fresh, oxygenated water to flow through the structure. These perforations can also reduce wave loads on the structure. The magnitude of the hydrodynamic load reduction depends on the size and orientation of the perforations. This research studied the applicability of computational fluid dynamics (CFD) in analysis of force reduction on monopiles in relation to size of a perforation and to analyze the effect of variation in approach angle of a given wave. To determine the force reduction on the monopile, theoretical 3D models were produced and tested using FLOW-3D® HYDRO with an unperforated monopile used as the control. After the theoretical data was collected, physical scale models with the same variety of perforations were tested using a wave tank to determine the validity of the theoretical models. The CFD simulations were found to be within 10% of the physical models and within 5% of previous research. After the physical and simulated models were validated, it was found that the size of the perforations has a distinct impact on the wave load reduction and testing for differing approach angles of a given wave could be conducted. The variation in approach angle was simulated by rotating the monopile in 15° increments. The data presented in this paper suggests that the orientation of the monopile is not statistically significant and should not be a design consideration for perforated monopiles. It is also suggested to continue the study on the size and shape of the perforations to find the balance between wave load reduction and structural stability.
Figure 1: Overview sketch of typical monopile (MP) foundation and transition piece (TP) design with an internal j-tube (Hilbert et al., 2011)
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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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