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Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D  제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .

적층 제조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다. 

Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM

Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…

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Laser Welding Simulation Gallery

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.

Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

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물 및 환경 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST  에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

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Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

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

Success Criterion for Fish Passages |수력 발전소 물고기 통로

São Roque 수력 발전소 물고기 통로

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

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

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

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

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

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

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

난류 압력 변동

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

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

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

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

{p}’\propto {{e}^{{-kz}}}

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

개방 채널 흐름의 난류 압력
그림 2 : 난류 압력 변동의 등면 = -500 Pa.

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

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

Q- 기준

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

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

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

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

Isosurfaces 난류 압력 변동
그림 3 : 난류 압력 변동의 등면

토론

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

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

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

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

참고 문헌

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

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

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

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

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

Acknowledgement: All results were post-processed with Paraview.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).

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

물고기 통로 유압 구조효과 :2D VS 3D 유압 분석 방법의 평가

ABSTRACT

채널 스패닝 유압 구조물은 상류 물고기 이동에 대한 장벽 역할을 할 수 있습니다. 이러한 종단 적 서식지 연결의 중단과 관련된 부정적인 결과는 정확하고 실행 가능한 평가 기술의 필요성을 강조합니다.

3 차원 평가 방법은 인스트림 구조에서 복잡한 흐름을 해결하고 물고기 움직임을 정확하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 그러나 3 차원 모델링은 시간과 리소스 요구 사항으로 인해 비실용적 일 수 있습니다.

이 연구는 2 차원 전산 유체 역학 모델과 통계 분석을 사용하여 콜로라도 주 리옹에있는 화이트 워터 공원 구조의 수력 조건을 설명하는 것을 조사합니다. 물고기의 움직임 관찰은 잠재적 인 수영 경로를 나타내는 공간적으로 명시적이고 연속적인 경로를 따라 결과 수력 변수와 쌍을 이룹니다.

로지스틱 회귀 분석은 흐름 깊이와 속도가 어류 통과와 밀접한 관련이 있음을 나타냅니다. 결합 된 깊이 및 속도 변수무지개 송어 (92 %를 정확하게 예측Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)는 이 유압 구조에서) 움직임 관찰을 합니다.

이 연구의 결과는 2 차원 분석 방법이 3 차원 분석이 불가능한 경우 유사한 수력 학적 구조가 어류 통과에 미치는 영향을 평가하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공할 수 있음을 시사합니다. 또한,이 연구의 결론은 비교적 낮은 수영 성능을 가진 송어와 물고기 모두에 대한 관리 및 설계 결정을 안내하는 데 사용할 수 있습니다.

서문

수력 구조물은 수생 생물의 종 방향 서식지 연결을 의도적으로든 우연히든 효과적으로 차단할 수 있습니다. 의도적 장벽은 일반적으로 침입성 종의 도입 또는 교잡을 방지하기 위해 관리자에 의해 배치됩니다 (Holthe et al. 2005; Fausch et al. 2006). 그러나 구조물을 설계하고 설치할 때 물고기 통행 촉진을 고려하지 않았기 때문에 장벽이 더 자주 생성됩니다. 따라서 인위적 장애로 인해 전 세계 수로가 분열되었습니다 (Williams et al. 2012). 철새 어종의 성공적인 수명주기를 위해서는 종단 서식지 연결이 필수적입니다 (Schlosser and Angermeier 1995). 상류 이동에 대한 지연 또는 종료는 인구에 부정적인 영향을 미치고 생태계 기능을 방해 할 수 있습니다 (Beechie et al. 2010). 

수로를 가로 지르는 수력 구조물은 어류 통행에 미치는 영향을 철저히 평가하지 않고 하천과 강에 계속 배치됩니다 (Cada 1998; Noonan et al. 2012). 그러나 강 조각화와 관련된 문제에 대한 인식이 높아짐에 따라 설계 프로세스 전반에 걸쳐 물고기 통과 문제가 해결되는 방식에서 패러다임 전환이 일어나고 있습니다 (Katopodis and Williams 2012). 비 연어 종은 경제적 가치가 높은 종을 선호하는 경우가 많지만, 칼륨 종의 상류 이동 요구가 점점 더 중요하게 고려되고 있습니다 (Santos et al. 2012; Silva et al 2012) (Katopodis 2005; Roscoe and Hinch 2010). . 천연 자원 관리자는 제안 된 수력 구조물에 대해 의견을 제시하고 허용하도록 자주 요청받으며 (Kondratieff 2015),이 검토 과정에서 엔지니어와 과학자는 설계에 대한 예상 어류 통과 성능에 대한 모델 기반 증거를 제공하도록 요청받을 수 있습니다. 어류 통행과 관련하여 기존의 수력 구조물을 평가하고 우선 순위를 정하는 여러 방법이 현재 사용 가능하지만 (Kemp et al. 2010), 이전에 이 중요한 지점에서 제안된 구조물의 통행 효율성을 평가할 수있는 정확하고 실행 가능한 승인 및 설치 도구가 필요합니다.  

이러한 요구를 해결하는 데 초점을 맞춘 이전 작업은 3D 수력 모델링 기술이 상류 어류 이동을 평가할 목적으로 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있음을 보여주었습니다 (Stephens 2014).

이러한 새로운 3D 분석 방법은 전체 예측 정확도가 80 % 이상 (Stephens 2014)으로 매우 효과적 일 수 있지만 3D CFD (전산 유체 역학) 모델을 개발하는 데는 시간과 리소스가 많이 사용됩니다.

추가 데이터 수집, 소프트웨어 라이선스, 모델링 전문 지식 등에 대한 필요성은 많은 하천 관리 결정에 3D 분석을 비실용적으로 만들 수 있습니다. 다양한 2D 모델 플랫폼이 홍수 배출을 추정하고 (Horritt and Bates 2002; Merwade et al. 2008) 인스 트림 평가에 광범위하게 사용 되었기 때문에 실무 엔지니어와 과학자는 대부분의 수력 구조물 프로젝트에서 2D 수력 모델링을 수행 할 가능성이 더 높습니다.

물고기 서식지 (Clark et al. 2008; Katopodis 2012). 2D 및 3D 유압 모델의 실제 비교가보고되었지만 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008; Kolden 2013), 어류 통과에 대한 2D 및 3D 모델 기반 평가의 효능을 조사한 연구는 현재에서 발견되지 않았습니다.

목표

천연 자원 관리자와 설계 엔지니어가 Stephens (2014)의 매우 효과적인 3D 방법에 더 쉽게 접근 할 수 있도록하기 위해이 연구는 자유롭게 사용할 수있는 산업 표준 2D CFD 모델 인 River2D (Steffler and Blackburn 2002)를 사용하여 타당성을 조사합니다. 수력 구조가 어류 통로에 미치는 영향을 평가합니다.

유사한 접근 방식을 기반으로하고 이전의 수력 학 및 어류 이동 데이터 세트 (Fox 2013, Kolden 2013, Stephens 2014)를 사용하여 이 2 개의 연구는 2D 분석 방법을 사용하여 St. Vrain River의 WWP (화이트 워터 파크) 구조를 평가합니다. Lyons, CO.이 연구의 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 

1. WWP 구조에서 복잡한 유압 환경을 설명하는 2D CFD 모델을 개발합니다. 

2.이 2D CFD 모델의 결과를 사용하여 WWP 구조를 통해 잠재적 인 물고기 이동 경로를 따라 연속적이고 공간적으로 명시적인 수력 학적 설명을 생성합니다. 

3. 무지개 송어 (대해 사용 가능한 어류 이동 데이터와 가장 밀접하게 관련된 수리적 변수를 결정Oncorhynchus mykiss) 및 갈색 송어 (Salmo trutta)에합니다. 

4. 이전에 개발 된 3D 접근 방식 (Stephens 2014)의 PIT (Passive Integrated Transponder) 태그 연구의 움직임 데이터를 기반으로 한 예측 평가 능력을이 연구의 2D 접근 방식과 비교합니다. 

5. 어류 통행의 관점에서 수력 구조물에 대한 비용 효율적인 평가를 통해 천연 자원 관리자 및 설계자를 지원하기위한 권장 사항을 제공합니다.

배경

상류 어류 이동에 대한 장벽은 유속 깊이, 유속 또는 유속과 거리의 조합을 포함한 다양한 물리적 조건에 의해 생성 될 수 있습니다 (Coffman 2005; Cahoon et al. 2005). 깊이 장벽은 일반적으로 흐름 깊이가 너무 얕아 통과 시도를 허용하지 않을 때 생성됩니다.

깊이 장벽은 또한 자리 잡은 구조물의 낙하 높이 및 플런지 풀 깊이가 도약 제약으로 인해 통과를 허용하지 않을 때 존재할 수 있습니다. 유속이 구조물을 통과하려는 물고기의 수영 능력을 초과 할 때 속도 장벽이 생성되어 상류 진행을 방해합니다. 수력 구조물에 의해 생성 된 난류는 물고기의 통과에도 역할을 할 수 있습니다. 조건에 따라 난류는 물고기 수영에 긍정적 인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다 (Liao 2007; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012).  

수영 성능 지표는 종종 기존의 수력 학적 구조가 물고기 통행의 장벽으로 작용하는지 여부를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 메트릭 중 가장 일반적인 것은 달리기 속도라고도 하는 버스트 수영 속도와 지구력 곡선입니다 (Castro-Santos et al. 2013).

물고기는 지속, 연장, 파열의 세 가지 수영 모드를 나타냅니다 (Peake et al. 1997). 지속적인 수영은 이론적으로 무한정 유지 될 수 있지만 장시간 및 버스트 수영 속도는 제한된 시간 동안만 유지 될 수 있습니다.

지구력 곡선은 세 가지 수영 모드 (Videler and Wardle 1991)에 걸쳐 연속적으로 수영 속도와 피로 시간 사이의 역 관계를 설명하여 생성됩니다. 버스트 수영 속도는 속도 장벽을 식별 할 때 유용하며 (Haro et al. 2004) 지구력 곡선은 잠재적 인 완전 장벽을 식별하는 데 도움이됩니다 (Castro-Santos et al. 2013). 현재 물고기 수영 성능과 난류 임계 값 또는 분포 사이의 물리적 관계는 잘 알려져 있지 않습니다 (Liao 2007).

그러나 총 운동 에너지 (TKE), 총 수력 변형, 레이놀즈 전단 응력 및 와도와 같은 일부 프록시 변수는 난류가 어류에 미치는 영향을 정량화 할 때 유용한 것으로 나타났습니다 (Nestler et al. 2008; Cotel and Webb 2012; Lacey et al. 2012; Silva et al. 2012). 

장벽은 완전 할 수 있으며, 물고기 통행을 허용하지 않거나 선택적 통행 성공이 생리적 또는 수리적 특성에 따라 결정되는 경우 부분적 일 수 있습니다. 이 연구의 목적을 위해 총 시도 횟수에 대한 성공적인 통과 횟수를 기반으로 한 인구 수준의 통과 효율을 사용하여 유압 구조로 인한 상류 이동 억제 정도를 정량화합니다 (Haro et al. 2004). 다양한 방법 개발되었습니다. 

장벽이 물고기 통로 (켐프와 O’Hanley 2010)에 영향을 미치는 방법을 정량화하기 위해  한 가지 접근 방식은 통계 모델을 사용하여 통과 효율 추정치를 0 ~ 100 %의 연속 척도로 표현할 수 있습니다. 과거에는 규칙 기반 또는 회귀 기법을 사용하여 암거 (Coffman 2005; Burford et al. 2009), 도로 횡단 (Warren and Pardew 1998) 또는 수로 실험 설정 (Haro et al. 2004)을 다양한 성공으로 평가했습니다.

통계적 방법은 다양한 척도에서 수리적 변수에 대한 정보를 결합하여 통과에 큰 영향을 미치는 변수를 식별 할 수 있습니다 (Kemp and O’Hanley 2010). 이러한 모델은 현장 기반 어류 이동 관찰을 사용하여 검증 할 수도 있습니다 (Coffman 2005; Burford 2009).

2014 년에 Stephens는 3D CFD 모델 출력 (Kolden 2013)을 활용하여 수력 구조물에서 물고기 통과를 평가하기위한 연속적이고 공간적으로 명시적인 분석 방법을 만드는 새로운 통계 방법을 개발했습니다. 이 방법은 콜로라도에있는 3 개의 파도 생성, 인공 화이트 워터 파크 (WWP) 구조물에서 수집 한 수력 측정 및 PIT 태그 통과 관찰 (Fox 2013)을 통해 검증되었습니다. 통계 결과에 따르면 Stephens (2014) 방법은 전체 정확도가 80 % 이상인 통과 효율을 예측할 수 있습니다. 

Stephens는 3D CFD 모델의 결과를 사용했지만 다른 연구에서는 2D CFD 모델을 사용하여 물고기와 관련된 규모의 복잡한 흐름을 설명하는 데 초점을 맞추 었습니다 (Lane et al. 1999; Crowder and Diplas 2000; Shen and Diplas 2008). 2D CFD 모델링의 주요 관심사는 물고기 서식지 및 수영 성능에 중요한 중간 규모 기능과 관련된 복잡성을 포착 할 수 있는지 여부였습니다 (Crowder and Diplas 2000).

혼합된 결과는 서식지 평가를 위해 모델링되는 도달 범위의 특성에 따라 2D CFD 모델이 수력 조건에 대한 적절한 설명을 제공하거나 제공하지 않을 수 있음을 보여줍니다 (Clark et al. 2008; Shen and Diplas 2008; Kozarek et al. 2010) . 서식지 또는 지형 모델링에 중점을 두는 경우 깊이 평균 2D 모델과 직접 비교할 때 3D 모델 사용이 선호되었습니다 (Lane et al. 1999; Shen and Diplas 2008). 그러나 수력 구조물에서 상류 어류의 움직임을 평가할 때 2D 및 3D 모델의 성능을 비교 평가 한 연구는 거의 없습니다. 

이 연구에서 CFD 모델의 비교는 2D 소프트웨어 River2D와 3D 소프트웨어 FLOW-3D에 중점을 둡니다 (Flow Science, 2009). 2D 모델과 3D 모델의 가장 큰 차이점은 2D 모델은 각 계산 노드에서 유압 변수의 값을 깊이 평균한다는 것입니다. 이 깊이 평균은 구조물의 물고기 친화성에 큰 영향을 미칠 수있는 중요한 흐름 특징과 경계층 효과를 배제 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 수심 평균 속도 값은 WWP 구조 하류의 수력 조건이 동일한 도달 범위 내의 자연 풀에있는 것과 유사하다고 잘못 제안 할 수 있습니다. 실제로 두 유동장은 어류 개체군에 다르게 영향을 미칠 수있는 고유 한 특성을 가지고 있습니다 (Kolden 2013). River2D는 또한 정수압과 일정한 수평 속도 분포를 가정하는 반면 FLOW-3D는 이러한 가정을 피할 수 있습니다.

대부분의 2D CFD 모델링 프로그램 (Toombes and Chanson 2011)에서 요구하는 정수압 가정은 가파른 경사 (> 10 %)와 급변하는 경사 (Steffler and Blackburn 2002)에서 계산 정확도를 제한합니다. 속도 분포가 일정하다는 가정은 수직 속도 구성 요소가 무시할 수 있음을 의미하며 본질적으로 2D CFD 모델을 사용하여 2 차 흐름 및 강한 순환을 분석하는 기능을 제거합니다 (Steffler and Blackburn 2002; Toombes and Chanson 2011).

이러한 가정과 2D 물리적 표현의 단순화 된 특성을 고려할 때 2D CFD 모델이 물고기 통과 예측 평가를 위해 채널 스패닝 구조의 복잡한 유체 역학을 적절하게 해결할 수 있는지 여부는 불분명합니다.

Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 1. Alaska requires minimum water depth for fish passage to be 2.5 times the height of the caudal fin (D) (Hotchkiss and Frei 2007).
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.
Figure 2. Depth (m) and velocity magnitude (m/s) River2D contours for 0.42 cms.

구체적인 내용은 아래 원문을 참고하시기 바랍니다.

Water Dams Fish Passages

Fish Passages

강 생태와 어류의 이동에 대한 댐의 처리방안은 전 세계적인 관심사입니다. 어도의 활용성이 떨어지는 문제점을 해결하기 위해 전문 설계자와 연구자에게 FLOW-3D는 큰 도움이 됩니다. FLOW-3D는 내부 속도, 혼합, 압력, 난류 강도와 소산, 그리고 자유 표면 프로파일 같은 중요한 매개 변수를 검토하는 3차원 유동해석을 할 수 있습니다. 설계 디자인을 제안하여 특정 지역의 고유한 환경적 특성을 고려하여 설계를 수정하거나, 다른 어류의 생리적 기능 및 활동에 맞는 새로운 설계 방안을 개발하여 기존 어도를 개선하거나 비교해 볼 수 있습니다. FLOW-3D는 모델링 및 저산소 용존수에 대한 폭기 시스템의 설계, 저수지의 방류에서 원치 않는 공기 유입 및 총 용존 가스를 완화하는 데 사용할 수 있습니다.

 

Simulation of the weir of the Third Dam on Somes Brook. Analysis of the fish passage was performed to appropriately repair structure so that the alewife can navigate it. Image colored by velocity magnitude.

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