Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

CFD (전산 유체 역학) 전문가가 필요하고 때로는 실행하는데 몇 주가 걸리는 믹싱 시뮬레이션의 시대는 오래 전입니다. 컴퓨팅 및 관련 기술의 엄청난 도약에 힘 입어 Ansys, Comsol 및 Flow Science와 같은 회사는 엔지니어의 데스크톱에 사용하기 쉬운 믹싱 시뮬레이션을 제공하고 있습니다.

“병렬화 및 고성능 컴퓨팅의 발전과 템플릿화는 비전문 화학 엔지니어에게 정확한 CFD 시뮬레이션을 제공했습니다.”라고 펜실베이니아 주 피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

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예를 들어, 회사는 휴스턴에있는 Nalco Champion과 함께 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션 전문가가 아닌 화학 엔지니어에게 Ansys Fluent 및 ACT (분석 제어 기술) 템플릿 기반 시뮬레이션 앱에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 새로운 화학 물질을위한 프로세스를 빠르고 효율적으로 확장합니다.

Giving Mixing Its Due

“화학 산업은 CFD와 같은 계산 도구를 사용하여 많은 것을 얻을 수 있지만 혼합 프로세스는 단순하다고 가정하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다. 그러나 최신 수치 기법을 사용하여 우수한 성능을 달성하는 흥미로운 방법이 많이 있습니다.”라고 Flow Science Inc. , Santa Fe, NM의 CFD 엔지니어인 Ioannis Karampelas는 말합니다 .

이러한 많은 기술이 회사의 Flow-3D Multiphysics 모델링 소프트웨어 패키지와 전용 포스트 프로세서 시각화 도구 인 FlowSight에 포함되어 있습니다.

“모든 상업용 CFD 패키지는 어떤 형태의 시각화 도구와 번들로 제공되지만 FlowSight는 매우 강력하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 예를 들어, 프로세스를 재 설계하려는 엔지니어는 다양한 설계 변경의 효과를 평가하기 위해 매우 직관적인 시각화 도구가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다.

이 접근 방식은 실험 측정을 얻기 어려운 공정 (예 : 쉽게 측정 할 수없는 매개 변수 및 독성 물질의 존재로 인해 본질적으로 위험한 공정)을 더 잘 이해하고 최적화하는데 특히 효과적입니다.

동일한 접근 방식은 또한 믹서 관련 장비 공급 업체가 고객 요구에 맞게 제품을보다 정확하게 개발하고 맞춤화하는 데 도움이되었습니다. “이는 불필요한 프로토 타이핑 비용이나 잠재적 인 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 두 가지 모두 일부 공급 업체의 문제였습니다.”라고 Karampelas는 말합니다.

CFD 기술 자체는 계속해서 발전하고 있습니다. 예를 들어, 수치 알고리즘의 관점에서 볼 때 구형 입자의 상호 작용이 열 전달을 적절하게 모델링하는 데 중요한 다양한 문제에 대해 이산 요소 모델링을 쉽게 적용 할 수있는 반면, LES 난류 모델은 난류 흐름 패턴을 정확하게 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

컴퓨팅 리소스에 대한 비용과 수요에도 불구하고 Karampelas는 난류 모델의 전체 제품군을 제공 할 수있는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 LES는 이미 대부분의 학계와 일부 산업 (예 : 전력 공학)에서 선택하는 방법이기 때문입니다. .

그럼에도 불구하고 CFD의 사용이 제한적이거나 비실용적 일 수있는 경우는 확실히 있습니다. 여기에는 나노 입자에서 벌크 유체 증발을 모델링하는 것과 같이 관심의 규모가 다른 규모에 따라 달라질 수있는 문제와 중요한 물리적 현상이 아직 알려지지 않았거나 제대로 이해되지 않았거나 아마도 매우 복잡한 문제 (예 : 모델링)가 포함됩니다. 음 펨바 효과”라고 Karampelas는 경고합니다.

반면에 더욱 강력한 하드웨어와 업데이트 된 수치 알고리즘의 출현은 CFD 소프트웨어를 사용하여 과다한 설계 및 최적화 문제를 해결하기위한 최적의 접근 방식이 될 것이라고 그는 믿습니다.

“복잡한 열교환 시스템 및 새로운 혼합 기술과 같이 점점 더 복잡한 공정을 모델링 할 수있는 능력은 가까운 장래에 가능할 수있는 일을 간단히 보여줍니다. 수치적 방법 사용의 주요 이점은 설계자가 상상력에 의해서만 제한되어 소규모 믹서에서 대규모 반응기 및 증류 컬럼에 이르기까지 다양한 화학 플랜트 공정을 최적화 할 수있는 길을 열어 준다는 것입니다. 실험적 또는 경험적 접근 방식은 항상 관련성이 있지만 CFD가 미래의 엔지니어를위한 선택 도구가 될 것이라고 확신합니다.”라고 그는 결론을 내립니다.


Seán Ottewell은 Chemical Processing의 편집장입니다. sottewell@putman.net으로 이메일을 보낼 수 있습니다 .

기사 원문 : https://www.chemicalprocessing.com/articles/2017/cfd-stirs-up-mixing/

Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.

Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulations of Jet Mixing in Tanks of Different Scales

NASA/TM—2010-216749

Kevin Breisacher and Jeffrey Moder
Glenn Research Center, Cleveland, Ohio

Prepared for the57th Joint Army-Navy-NASA-Air Force (JANNAF) Propulsion Meetingsponsored by the JANNAF Interagency Propulsion CommitteeColorado Springs, Colorado, May 3–7, 2010

Abstract

극저온 추진제의 장기 공간 저장을 위해 축류 제트 믹서는 탱크 압력을 제어하고 열 층화를 줄이기위한 하나의 개념입니다. 1960 년대부터 현재까지 10 피트 이하의 탱크 직경에 대한 광범위한 지상 테스트 데이터가 존재합니다.

Ares V EDS (Earth Departure Stage) LH2 탱크 용으로 계획된 것과 같이 직경이 30 피트 정도 인 탱크 용 축류 제트 믹서를 설계하려면 훨씬 더 작은 탱크에서 사용 가능한 실험 데이터를 확장하고 미세 중력을 설계해야 합니다.

이 연구는 10 배 차이가 나는 2 개의 탱크 크기에서 기존의 지상 기반 축류 제트 혼합 실험의 시뮬레이션을 수행하여 이러한 규모의 변화를 처리하는 전산 유체 역학 (CFD)의 능력을 평가합니다. 저궤도 (LEO) 해안 동안 Ares V 스케일 EDS LH2 탱크에 대한 여러 축 제트 구성의 시뮬레이션이 평가되고 선택된 결과도 제공됩니다.

두 가지 탱크 크기 (직경 1 및 10 피트)의 물을 사용하여 General Dynamics에서 1960 년대에 수행한 제트 혼합 실험 데이터를 사용하여 CFD 정확도를 평가합니다. 제트 노즐 직경은 직경 1 피트 탱크 실험의 경우 0.032 ~ 0.25 인치, 직경 10 피트 탱크 실험의 경우 0.625 ~ 0.875 인치였습니다.

제트 믹서를 켜기 전에 두 탱크에서 열 층화 층이 생성되었습니다. 제트 믹서 효율은 층화 층이 섞일 때까지 탱크의 열전대 레이크의 온도를 모니터링하여 결정되었습니다. 염료는 층화된 탱크에 자주 주입되었고 침투가 기록되었습니다. 실험 데이터에서 사용 가능한 속도나 난류량은 없었습니다.

제시된 시뮬레이션에는 자유 표면 추적 (Flow Science, Inc.의 FLOW-3D)이 포함된 시판되고 시간 정확도가 높은 다차원 CFD 코드가 사용됩니다. 서로 다른 시간에 탱크의 다양한 축 위치에서 계산 된 온도와 실험적으로 관찰된 온도를 비교합니다. 획득한 합의에 대한 다양한 모델링 매개 변수의 영향을 평가합니다.

Introduction

Constellation 프로그램의 일부인 Ares V는 우주 비행사를 달로 돌려 보내도록 설계된 무거운 리프트 발사기입니다. Ares V 스택의 일부인 EDS (Earth Departure Stage)는 지구의 중력에서 벗어나 승무원 차량과 달 착륙선을 달로 보내는데 필요합니다.

이러한 차량의 질량과 달로 보내는 데 필요한 에너지 때문에 EDS의 액체 수소(LH2)와 액체 산소(LO2) 추진제 탱크는 매우 클 것입니다(직경 10m). 탱크 내부로의 환경적 열 누출로 인해 혼합 장치를 포함한 열역학적 환기 시스템(TV)은 설계 한계 내에서 탱크 압력을 유지하고 엔진 시동에 필요한 한도 내에서 액체 온도를 유지하기 위해 며칠의 순서에 따라 공간 내 저장 기간 동안 필요할 수 있습니다.

이러한 혼합 장치 중 하나는 그림 1과 2와 같이 탱크 바닥 근처에 있는 (순가속과 관련하여) 탱크 축을 따라 중심에 있는 축 제트입니다. 축방향 제트 혼합기와 TVS에 통합된 것은 1960년대 중반부터 연구되어 왔으며(참조 1~5), 광범위한 축방향 제트 접지 테스트 데이터(비사이로젠(참조 1~9), 극저온(참조 10~16) 유체 사용), 에탄올을 사용한 일부 드롭 타워 테스트 데이터(참조 17 및 18)가 있습니다. 극저온 추진제를 사용하는 축방향 제트에 대한 기존 접지 테스트 데이터는 3m(10ft) 이하의 탱크 직경으로 제한됩니다.

저자가 알고 있는 바와 같이, 현재 임계 미달의 극저온 추진체를 사용하는 폐쇄형 탱크에 축방향 제트가 포함된 낙하탑, 항공기 또는 우주 비행 시험 데이터는 없습니다.

축방향 제트(Axial jet)는 지구 저궤도(LEO) 연안의 며칠 동안 EDS LH2 탱크에서 작동하는 혼합 장치의 후보 중 하나입니다. 제안된 EDS 탱크 척도의 극저온 저장 탱크에서 작동하는 축 제트 실험 데이터가 존재하지 않기 때문에, EDS 탱크를 위한 축 제트 TV의 초기 설계는 기존 데이터에 대해 고정된 상관 관계 및 CFD 분석에 의존할 필요가 있습니다.

이 연구는 두 개의 탱크 척도에서 크기 순서로 다른 축방향 제트 열분해 성능을 예측하기 위한 CFD 정확도 평가의 현재 진행 상황을 보고합니다. CFD 시뮬레이션은 물을 작동 유체로 사용하는 접지 테스트 축 제트 데이터(참조 1 – 4)와 비교됩니다. 이 평가를 위해 선택된 CFD 코드는 Flow Science(참조 21)의 상용 코드 FLOW-3D로, 극저온 저장 탱크 및 축방향 제트(참조 22~24)의 이전 분석에서 사용되었습니다.

LEO의 대표적인 EDS LH2 탱크에 대한 예비 축 제트 시뮬레이션도 여러 축 제트 구성에 대해 수행됩니다. 이러한 축방향 제트 구성의 열분해 성능을 평가하고 선택된 결과를 제시합니다.

이러한 예비 축방향 제트 EDS 시뮬레이션은 비교적 짧은 시간 동안 혼합기 성능만 평가합니다. 탱크 열 누출, 위상 변화 및 일반적인 자기 압력(제트 오프)/압력 붕괴(제트 온) 사이클을 포함한 보다 상세한 시뮬레이션이 향후 작업에서 추진될 수 있습니다.

Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 1.—Schematic of the small water tank / Figure 2.—Schematic of the large water tank
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)
Figure 5.—Temperature contours for large tank jet mixing simulation. (Temperature contour range 294 to 302 K)

상세 내용은 원문을 참조하시기 바랍니다.

Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 9.—Schematic of a representative EDS scale propellant tank.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 10.—Temperature contour time sequence for an EDS scale propellant tank at a jet mixing velocity of 0.06 m/s.
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity
Figure 14.—Temperature contour at t = 1000 s for the five jet mixer with a 0.06 m/s jet velocity

Summary and Conclusions

사용 가능한 유사성 상관 관계를 사용하는 스케일링 전략은 EDS 클래스 제트 믹서에 대한 적절한 제트 크기 및 작동 조건을 결정하기 위해 개발되었습니다. 물 탱크 시뮬레이션에서 결정된 모델링 매개 변수를 사용하여 열 층화를 제어하기 위해 제트 믹서를 사용하여 EDS 등급 추진제 탱크의 혼합 이력에 대한 CFD 시뮬레이션을 수행했습니다.

시뮬레이션 결과는 다양한 믹싱 동작을 보여 주며 유사성 매개 변수의 사용에서 예상되는 것과 일치했습니다. 이러한 결과는 하위 규모 테스트 및 유사성 상관 관계와 함께 CFD 시뮬레이션이 EDS 등급 탱크를위한 효율적인 제트 믹서 설계를 허용 할 것이라는 확신을 제공합니다.

CFD 시뮬레이션은 다양한 크기의 직경과 제트를 가진 탱크의 제트 믹서에서 수행되었습니다. 1 피트 직경의 물 탱크에서 제트 혼합에 대해 사용 가능한 실험 데이터와 합리적으로 일치하는 모델링 매개 변수가 결정되었습니다. 동일한 모델링 매개 변수를 사용하여 대략 10 배 정도 떨어져있는 스케일로 워터 제트 혼합 실험에서 혼합을 시뮬레이션했습니다. 시뮬레이션 결과는 실험 온도 데이터와 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.

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Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 ​​대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

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Bibliography

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

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

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

Abstract

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

Introduction

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

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

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

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

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

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

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

Experiment

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.

Lattice Boltzmann method for contact line dynamics

접촉선 역학을 위한 Lattice Boltzmann 방법

ter verkrijging van de graad van doctor aan de
Technische Universiteit Eindhoven, op gezag van de
rector magnificus prof.dr.ir. C.J. van Duijn, voor een
commissie aangewezen door het College voor
Promoties, in het openbaar te verdedigen
op woensdag 7 mei 2014 om 16:00 uur

Introduction

움직이는 접촉선은 본질적으로 어디에나 존재하며, 표면에 미끄러지는 물방울은 우리가 일상에서 만나는 일반적인 예입니다. 유체 역학의 접촉선은 일반적으로 액체, 고체 및 주변 공기/증기 사이의 공통 경계라고합니다.

최근 미세 유체 공학의 발전으로 인해 접촉 라인의 역학을 제어하는 힘과 흐름 조건에 대한 근본적인 이해와 기술에 대한 많은 요구가 제기되었습니다. 이 논문은 접촉선의 물리학, 분석 및 수치 모델링 및 고무적인 산업 기하학과 관련된 측면을 포함합니다.

동기를 부여하는 산업 응용 분야는 이머전 리소그래피 (ASML)와 잉크젯 노즐 (Océ)의 프린트 헤드입니다. 이 두 가지 문제는 몇 가지 특징적인 길이 및 시간 척도, 고도로 구부러진 유체 인터페이스, 다상 흐름 및 복잡한 경계 조건을 포함하므로 분석 및 수치 연구가 어렵습니다.

포토 리소그래피는 서브 마이크론 정확도로 마스크에서 실리콘 웨이퍼로 패턴을 전송할 수 있는 복잡한 절차입니다 [1]. 포토 리소그래피 공정의 핵심 단계 중 하나는 고해상도 광학 시스템을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 코팅 된 포토 레지스트를 DUV (심 자외선) 빛으로 노출시키는 것입니다. 광학 시스템을 사용하여 웨이퍼에 마스킹 할 수 있는 가장 작은 특징 또는 임계 치수 CD는 Rayleigh 기준으로 결정됩니다.

여기서 NA는 광학 시스템의 개구 수를 나타내고, λ는 사용 된 빛의 파장이고 k는 공정 종속 상수입니다. 광학 분야에서 광학 시스템의 개구 수 NA = n sin α는 시스템이 빛을 받아들이거나 방출 할 수 있는 각도 범위를 특성화하는 무차원 숫자입니다.

여기서 α는 렌즈의 수용 각도입니다 (0 < α <π / 2) 및 n은 렌즈와 포토 레지스트 사이의 매질의 굴절률입니다. CD의 가치가 감소하면 전자 장치가 더 작고 빨라집니다. 식에 의해 주어진 레일리 기준에 따르면. (1.1), 더 작은 CD 값은 k 또는 λ를 줄이거 나 NA를 늘림으로써 얻을 수 있습니다. 현재 KrF 및 ArF 엑시머 레이저의 경우 빛의 파장은 각각 최대 280nm 및 193nm까지 감소 될 수 있습니다 [1]. k는 분해능 향상 기술을 사용하여 0.4까지 감소 된 공정 의존 상수입니다 [2 ]. 개구 수는 sin α 또는 n을 증가시켜 증가시킬 수 있습니다.

sin α에 대한 실제 한계는 0.93으로, 이론적 한계 | sin α |에 매우 가깝습니다. ≤ 1. n을 늘리는 것이 이머전 리소그래피 사용의 기본 아이디어입니다. Immersion lithography는 렌즈와 포토 레지스트 사이의 에어 갭이 물로 대체되는 포토 리소그래피 기법입니다 (그림 1.1 (왼쪽 패널) 참조). 침지 리소그래피에 사용되는 물은 193nm 파장에 대해 1.44의 굴절률을 가진 고도로 정제 된 탈 이온수입니다 [3]. 이 굴절률 값은 분해 가능한 피처 크기의 해상도를 약 30 % 정도 증가시킵니다 [3].

이 방법은 훨씬 더 비싼 리소그래피 기술 [4]로 큰 변화를 가져 오지 않아도 된다는 장점을 가지고 더 작은 피처 크기를 달성하는 저렴한 방법입니다. 물이 웨이퍼의 포토 레지스트와 직접 접촉하기 때문에 이머전 리소그래피 기술은 주로 렌즈와 포토 레지스트의 오염 가능성과 관련된 몇 가지 문제를 야기합니다.

특히 웨이퍼 플레이트가 렌즈에 비해 Up 속도로 움직일 때 액체-공기-고체 접촉 라인도 움직입니다 (그림 1.1 (오른쪽 패널) 참조). 특정 최소 속도를 넘어 서면 전진 및 후퇴 접촉 선 (그림 1.1, 오른쪽 패널 참조)이 불안정 해지고 각각 공기를 동반하거나 액체 필름을 웨이퍼로 끌 수 있습니다 [5].

공기와 액체 필름은 결국 기포 나 액체 방울로 부서져서 리소그래피 공정에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서 우리는 플레이트의 속도, 웨이퍼의 습윤 특성 및 주변 공기의 점도에 따라 전진 및 후퇴하는 접촉 라인의 안정성 연구에 기여했습니다.

1.1.2 Drop-on-demand inkjet printer

최신 잉크젯 인쇄 기술은 CIJ (연속 잉크젯) 및 DOD (주문형 드롭) 잉크젯의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. CIJ 프린터에서 미세 노즐에서 나오는 액체 분사는 RP (Rayleigh-Plateau) 불안정성으로 인해 물방울로 분해됩니다. 이 RP 불안정성은 액체의 흐름을 정확하게 제어 할 수있는 음향 변동을 생성하는 압전 결정에 의해 유발되어 일정한 간격으로 물방울로 분해됩니다 [7].

DOD 잉크젯 프린터는 작동 원리에 따라 두 가지 범주로 더 나눌 수 있습니다 [8]. 여기서는 압전 잉크젯 (PIJ) 프린터에만 중점을 둡니다. PIJ 프린터에서 낙하 형성은 압전 소자에 의해 생성 된 압력 파에 의해 발생합니다. PIJ 프린터의 프린트 헤드 개략도가 그림 1.2에 나와 있습니다.

PIJ 프린터는 CIJ 프린터에 비해 상대적으로 느리지 만 인쇄 품질이 훨씬 더 높습니다 [7]. 프린터의 품질은 일반적으로 평방 인치당 도트 수 (dpi)로 측정되며 최신 응용 프로그램에는 더 작은 물방울 (높은 dpi)과 더 나은 정확도가 필요합니다. 방울의 정확도와 크기에 영향을 미치는 여러 요인 중에서 노즐, 노즐 플레이트의 젖음성 및 방울 형성 ​​빈도 fDOD가 중요한 역할을합니다 [8].

좋은 방울 형성을 위해 접촉 라인의 위치는 노즐 내에서 정밀하게 제어되어야 합니다. 이 논문에서는 PIJ 프린터에서 드롭 형성의 일부 측면에만 중점을 둡니다. 우리의 연구는 노즐 습윤성과 DOD 주파수가 방울 형성 ​​과정에 미치는 영향을 연구 할 수 있는 수치 도구의 개발을 목표로 합니다.

Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential. The vertical axis is in units of the molecular diameter σ and the stress shown in panel (c) is measured in /σ3 . Here,  is the energy scale corresponding to the intermolecular forces. (a) Snapshot of the liquid-vapor interface in the MD simulation. The red dotted line divides the system in two parts: Left and right. (b) Time-averaged normalized density profile ρ ∗ (z) across the interface. (c) Tangential force per unit area exerted by the left part on the right part of the system. The plot shows the difference between the normal and the tangential components of stress tensor: Π(z) = σ n − σ t . Images reproduced from [16].
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate (Image source: http: // way2science. com/ molecular-theory-of-surface-tension).The red dotted line in the figure shows the position of the contact line. The shape of the big drops is affected by the force due to gravity. Right panel: Schematics of a liquid drop on a smooth non-deformable solid surface. The figure shows the contact angle, θe, in thermodynamic equilibrium.
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead. Right panel: schematic of the channel-nozzle section of the printhead. The axisymmetric channel-nozzle section (right panel) is the simulation domain for our LB simulation (R = Rc).
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ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design

Hydraulic Jump in a Trench Type Pump Sump

트렌치 형 펌프 배수 조의 유압 점프

이 기사는 Ibis Group의 대표인 Steve Saunders가 기고했습니다.

유압 점프는 개방형 채널 애플리케이션으로 작업하는 사람들에게 친숙한 흐름 현상입니다. Wikipedia는 수력 점프를 “개방형 채널 흐름이 초-임계에서 아임계로 갑자기 변환되는 조건”으로 정의합니다. 점프가 발생하는 위치에서 속도 헤드가 수면 상승으로 거래되는 것을 관찰 할 수 있습니다. 방수로와 같은 흐름 제어 응용 분야에서 수압 점프는 침식을 완화하기 위해 에너지를 소산하는 수단으로 의도적으로 설정됩니다. 또한 레크리에이션 목적으로 사용됩니다. 유압 점프로 생성된 정상 파도는 어떤 바다에서든 수천 마일 떨어진 서핑 공원에서 타는 방법을 서퍼를 훈련시키는데 사용됩니다. 유압 점프의 새로운 응용 분야는 점프의 에너지 전달이 다시 중단되고 정상적인 펌핑 작업 중에 침전된 고형물을 제거하는 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프(sump)입니다.

트렌치 유형 집수 펌프 시뮬레이션
FLOW-3D는 유압 점프 시뮬레이션에서 신뢰할 수 있는 도구로 입증되었으며 자가 세척 트렌치 유형 펌프 섬프의 설계 및 시연에 사용되었습니다. 트렌치 형 펌프 섬프는 펌프 흡입 라인이 있는 좁은 채널로 구성됩니다. 일반적인 응용 분야는 들어오는 물에서 모래와 자갈을 걸러내는 입구 스크린이 없는 빗물 수집입니다. 아래 회로도에 예가 나와 있습니다.

ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design
ANSI/HI 9.8 Pump Intake Design

이 수치는 ANSI / HI 9.8 펌프 흡기 설계 매뉴얼에서 발췌한 것이며 4 개의 펌프가 설치된 섬프의 평면도 및 입면도를 보여줍니다. 유입 암거, 웅덩이 바닥 및 펌프 흡입 바닥을 벗어난 높이의 배열은 이 설계 유형의 자체 청소 기능에 매우 중요합니다. 유입 암거는 최소 작동 웅덩이 수위보다 높은 고도에 있습니다. 또한 유입단의 ​​트렌치 벽은 Ogee 모양입니다. 마지막으로, 트렌치의 맨 끝에 있는 펌프 흡입 벨은 상류 펌프의 절반 높이에 설정됩니다.

Designing for Storm Events

폭풍이 닥친 후 모래와 자갈이 웅덩이 바닥에 쌓입니다. 그들은 점진적인 유압 점프를 통해 다시 매달리고 빠져 나갑니다. 청소 주기 동안 물은 유입 암거를 통해 유입되는 것보다 더 빠른 속도로 트렌치의 맨 끝에 있는 하부 펌프에 의해 배출됩니다.

이 시퀀스 동안 유압 점프는 두 가지 중요한 역할을 수행합니다. 점프 업스트림의 초임계 부분은 섬프 바닥의 모래와 자갈을 휘감아 펌핑이 되도록 다시 일시 중단합니다. 애니메이션의 색상 스케일을 보면 ogee 바닥의 수색 속도가 약 9ft/sec에 가깝다는 것을 알 수 있습니다. 한편, 점프 하류의 계단식 수면 상승은 하단 펌프에 충분한 잠수를 제공하여 섬프가 펌핑 될 때까지 계속 작동합니다.

물이 최소 정상 작동 수준 아래로 떨어지면 유입이 Ogee 모양의 벽 아래로 가속되어 궁극적으로 초임계가됩니다. 섬프의 수위가 바닥에 가까워지면 수압 점프가 형성되고 하단 원단 펌프가 흡입력을 잃을 때까지 섬프를 따라 진행됩니다. 아래 애니메이션에서 이런 일이 일어나는 것을 관찰 할 수 있습니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=2imky2GUUlU[/embedyt]

The Magnolia Storm Water Pumping Station

이 자체 세척 섬프 응용 분야에 FLOW-3D를 사용하면 트렌치 형상을 쉽게 조정하여 유압 점프 동작을 최적화 할 수 있습니다. 텍사스 엘파소에있는 Magnolia Storm Water Pumping Station은 FLOW-3D가 설계 및 평가 도구로 사용 된 예입니다. 2016 년에 시운전 된 Magnolia Storm Water Pumping Station은 폭우시 고속도로 10 번의 홍수를 방지하기 위해 건설되었습니다.

Magnolia 스테이션은자가 세척 트렌치 유형 섬프에 3 개의 대형 수직 터빈 펌프로 구성됩니다. 섬프 설계 과정에서 FLOW-3D를 사용하여 몇 가지 기하학적 변형을 평가하여 자체 세척 기능을 통해 펌프 작동 효율성 및 유지 보수 용이성에 이상적인 구성에 도달했습니다.

원문 보기
Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.

Effect of substrate cooling and droplet shape and composition on the droplet evaporation and the deposition of particles

기판 냉각 및 액적 모양 및 조성이 액적 증발 및 입자 증착에 미치는 영향

by Vahid Bazargan
M.A.Sc., Mechanical Engineering, The University of British Columbia, 2008
B.Sc., Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, 2006
B.Sc., Chemical & Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 2006

고착 방울은 평평한 기판에 놓인 액체 방울입니다. 작은 고정 액적이 증발하는 동안 액적의 접촉선은 고정된 접촉 영역이 있는 고정된 단계와 고정된 접촉각이 있는 고정 해제된 단계의 두 가지 단계를 거칩니다. 고정된 접촉 라인이 있는 증발은 액적 내부에서 접촉 라인을 향한 흐름을 생성합니다.

이 흐름은 입자를 운반하고 접촉 선 근처에 침전시킵니다. 이로 인해 일반적으로 관찰되는 “커피 링”현상이 발생합니다. 이 논문은 증발 과정과 고착성 액적의 증발 유도 흐름에 대한 연구를 제공하고 콜로이드 현탁액에서 입자의 침착에 대한 통찰력을 제공합니다. 여기서 우리는 먼저 작은 고착 방울의 증발을 연구하고 증발 과정에서 기판의 열전도도의 중요성에 대해 논의합니다.

현재 증발 모델이 500µm 미만의 액적 크기에 대해 심각한 오류를 생성하는 방법을 보여줍니다. 우리의 모델에는 열 효과가 포함되어 있으며, 특히 증발 잠열의 균형을 맞추기 위해 액적에 열을 제공하는 기판의 열전도도를 포함합니다. 실험 결과를 바탕으로 접촉각의 진화와 관련된 접촉 선의 가상 움직임을 정의하여 고정 및 고정 해제 단계의 전체 증발 시간을 고려합니다.

우리의 모델은 2 % 미만의 오차로 500 µm보다 작은 물방울에 대한 실험 결과와 일치합니다. 또한 유한한 크기의 라인 액적의 증발을 연구하고 증발 중 접촉 라인의 복잡한 동작에 대해 논의합니다. 에너지 공식을 적용하고 접촉 선이 구형 방울의 후퇴 접촉각보다 높은 접촉각을 가진 선 방울의 두 끝에서 후퇴하기 시작 함을 보여줍니다. 그리고 라인 방울 내부의 증발 유도 흐름을 보여줍니다.

마지막으로, 계면 활성제 존재 하에서 접촉 라인의 거동을 논의하고 입자 증착에 대한 Marangoni 흐름 효과에 대해 논의합니다. 열 Marangoni 효과는 접촉 선 근처에 증착 된 입자의 양에 영향을 미치며, 기판 온도가 낮을수록 접촉 선 근처에 증착되는 입자의 양이 많다는 것을 알 수 있습니다.

Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate. The evaporation rate at the surface of the droplet is enhanced toward the edge of the droplet.
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.
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Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.

Application of a high density ratio lattice-Boltzmann model for the droplet impingement on flat and spherical surfaces

평면 및 구형 표면의 액적 충돌을위한 고밀도 비율 격자-볼츠만 모델 적용

Duo Zhang1,2, K. Papadikis1∗, Sai Gu1
1Xi’an Jiaotong-Liverpool University, No. 111 Ren’ai Road, Suzhou Dushu Lake Higher Education
Town, Suzhou, China 215123.
2The University of Liverpool, Brownlow Hill, Liverpool, L69 7ZX, United Kingdom.
Tel: 0086-512-88161752
Email: Konstantinos.Papadikis@xjtlu.edu.cn
∗Corresponding author

현재 연구에서는 고밀도 비율을 견딜 수있는 3 차원 격자 Boltzmann 모델을 사용하여 액체 방울이 평면 및 구형 타겟에 충돌하는 것을 시뮬레이션합니다. Weber 및 Reynolds 수의 범위에 대해 운동 학적, 확산, 이완 및 평형 단계와 같이 평평한 표면에 대한 액적 충돌의 4 단계를 얻었습니다. 예측 된 최대 확산 계수는 문헌에 발표 된 실험 데이터와 잘 일치합니다. 액체 방울이 구형 타겟에 미치는 영향에 대해 타겟 표면에서 필름 두께의 시간적 변화를 조사합니다. 필름 역학의 세 가지 다른 시간적 위상, 즉 초기 낙하 변형 위상, 관성 지배 위상 및 점도 지배 위상이 재현되고 연구됩니다. 액적 레이놀즈 수와 목표 대 드롭 크기 비율이 필름 흐름 역학에 미치는 영향을 조사합니다.

고체 표면의 물방울 충돌은 땅에 떨어지는 빗방울, 잉크젯 인쇄, 뜨거운 표면의 스프레이 냉각, 스프레이 페인팅 및 코팅, 플라즈마 스프레이, 연소실의 연료 스프레이, 고정식 촉매 처리와 같은 일반적인 현상입니다. 베드 반응기 및 최근에는 미세 가공 및 미세 채널 [1]. 따라서 고체 표면에 영향을 미치는 물방울에 대한 연구는 연구원들의 큰 관심을 끌고 있습니다. Rein [2]은이 현상에 대한 포괄적 인 리뷰를 발표했습니다. Rioboo 등 [3]에 의해 체계적인 연구가 수행되었으며, 여기서 건식 벽에 대한 낙하 충격의 6 가지 가능한 결과, 즉 퇴적, 신속한 스플래시, 코로나 스플래시, 후퇴 이탈, 부분 반동 및 완전 반동이 밝혀졌습니다.

Keywords: Multiphase flow, Lattice Boltzmann, high-density-ratio, droplet impact, spread
factor, film thickness

Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.
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FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids

Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method

낙하 형성 및 분리는 표면 장력 구동 흐름으로 인해 가늘어지는 유체 목의 형성을 포함하여 큰 위상 변화를 수반하며, 목의 pinch-off에서 Laplace pressure와 같은 속성은 유한한 시간 특이성을 나타냅니다. 드롭 형성 중에 발생하는 큰 위상 변형과 비선형성을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 일반적으로 pinch-off 순간에 가까운 작은 특징을 해결하기 위해서는 고해상도 및 정확도가 필요하기 때문에 수치 시뮬레이션이 계산적으로 요구됩니다.

필요한 질량 및 계산 시간을 보존하고 인터페이스를 추적하는 데 내재된 이점에도 불구하고, 초기 실무자들이 물 점도가 10배 이상인 유체에 대한 수렴 문제를 보고했기 때문에 낙하 형성 연구에 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 활용하는 연구는 거의 없습니다.

이 기여에서, 우리는 FLOW-3D에 구현된 VOF 방법을 사용하여 물 점도보다 4배 더 높은 점도 값을 포함하여 뉴턴 유체에 대한 드리프트의 원형 자유 표면 흐름을 시뮬레이션합니다. 우리는 이 연구의 일부로 수행된 실험에 대해 시뮬레이션된 목 모양, 목 진화 속도 및 헤어짐 길이를 벤치마킹합니다.

핀치오프 역학은 관성, 점성 및 모세관 응력의 복잡한 상호 작용에 의해 결정되며, 여기서 실험과 시뮬레이션 모두에서 대조되는 자기 유사 스케일링 법칙은 종종 역학에 대해 설명합니다. 우리는 시뮬레이션된 반지름 진화 프로파일이 축 대칭 흐름에 대한 뉴턴 유체에 대해 실험적으로 관찰되고 이론적으로 예측되는 핀치오프 역학과 일치함을 보여준다. 또한, 우리는 가는 목 안에서 법칙, 속도 및 변형 필드의 스케일링에 대한 사전 요인을 결정하고, 우리는 실험과 비교할 수 있는 중단 시간과 길이뿐만 아니라 사전 요인을 VOF 방법을 사용하여 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids. (a) A sequence of simulated images of water (0 wt. % glycerol) shows neck formation and subsequent thinning and pinch-off dynamics including the formation of the satellite drop. (b) A sequence of images shows neck radius evolution and drop detachment for the low viscosity fluid composed of 50 wt. % glycerol in water. The time step between images is 500 µs, and the scale bar represents a length of 1 mm for the two cases shown. The color bar shows the velocity field in units of cm/s. The addition of glycerol seems to exercise a relatively minor influence on pinch-off dynamics despite a five-fold increase in viscosity.
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process. The instantaneous neck radius of water and the inertio-capillary fit are shown. The inset shows a self-similar nature of neck thinning dynamics close to a pinch-off moment. The characteristic cone angle of 18.1◦ as predicted by Day et al.50 and visualized in experiments52 is captured well using the VOF method.
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases. (a) Glycerol thinning is shown through a sequence of snapshots with a time step ∆t = 5 ms and reveals quite different dynamics compared to previously seen for low viscosity fluids. The length of a filament changes significantly when the glycerol content increases above 70 wt. %. (b) Final lengths of the simulated liquid filaments before pinch-off for three cases of glycerol + water mixtures (0 wt. %, 70 wt. %, and 100 wt. %).
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture. (a) A set of images obtained from experiments (upper row) and simulations (bottom row) with a time step of 1 ms show good agreement. The simulated drop profiles shown in the bottom row are colored by the velocity magnitude [ranging from 0 (dark blue) to 100 cm/s (red) and colored online], and velocity vectors are shown in the images. (b) Radius evolution with time of liquid filament formed during the drop formation process is shown on a log-log plot for the two cases.
논문 원문 링크
Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Energy

Energy

전 세계 에너지 부문의 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD)을 통해 해결책을 찾기 위해 광범위한 프로세스에서 매일 복잡한 설계 문제에 직면합니다. 특히 자유 표면 흐름과 관련이 높은 이러한 문제의 대부분은 FLOW-3D가 매우 정확한 분석을 제공하여 문제 해결에 적합합니다.

  • 공해에서 컨테이너 내부의 연료 또는화물 슬로싱 / Fuel or cargo sloshing inside containers on the high seas
  • 해양 플랫폼에 대한 파도 효과 / Wave effects on offshore platforms
  • 6 자유도 모션을 받는 분리 장치의 성능 최적화 / Performance optimization for separation devices undergoing 6 DOF motion
  • 파동 에너지 포착 장치 / Design of devices to capture energy from waves

Energy Case Studies

천연자원이 계속 감소함에 따라, 대체 자원과 방법을 탐구하고 가능한 한 효과적으로 현재 공급량을 사용하고 있습니다. 엔지니어는 사고를 예방하고 채굴 및 기타 에너지 수확 기법으로 인한 환경적 영향을 평가하기 위해 FLOW-3D를 사용합니다.

Tailing Breach Simulation – CFD Analysis with FLOW-3D

점성이 높은 유체, 비 뉴턴 흐름, 슬러리 또는 심지어 세분화 된 흐름의 형태를 취할 수있는 많은 채광 응용 프로그램의 잔여 물인 테일링은 악명 높은 시뮬레이션 전제를 제공합니다. FLOW-3D  는 비 뉴턴 유체, 슬러리 및 입상 흐름에 대한 특수 모델을 포함하여 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. FLOW-3D 의 자유 표면 유동 모델링 기능 과 결합되어  이러한 어렵고 환경 적으로 민감한 문제에 대한 탁월한 모델링 솔루션을 제공합니다.

관련 응용 분야에는 바람 강제 분석에 따른 광석 비축 더미 먼지 드리프트가 포함되며, 여기서 FLOW-3D 의 드리프트 플럭스 모델을 통해 엔지니어는 광석 침착 및 유입 패턴과 개선 솔루션의 효과를 연구 할 수 있습니다.

액화와 기계적 방해가 물과 같은 뉴턴 흐름과는 대조적으로 입자 흐름의 매우 독특한 속성 인 결국 저절로 멈추는 위반의 동적 특징의 일부라는 점에 유의하십시오.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=Fp9QJ92QX2M[/embedyt]

오일 및 가스 분리기

FLOW-3D  는 기름과 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링 할 수 있으며 개방 된 환경 (주변 공기)과 관련된 구성 요소 간의 뚜렷한 인터페이스를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 유체는 전체 도메인에 영향을 미치는 역학으로 인해 자유롭게 혼합 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 상과 분산 상 간의 드리프트 관계에 따라 다시 분리됩니다. 중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다.

  • 기체 및 액체 흐름의 균일성을 개선하고 파도에 의한 슬로싱으로 인한 오일과 물의 혼합을 방지하기 위해 용기 입구 구성을 개발합니다.
  • 유압 효율 및 분리 성능에 대한 내부 장비의 영향을 결정합니다.
  • 작동 조건 변화의 영향 측정
  • 소규모 현상 (다상 흐름, 방울, 입자, 기포)을 정확하게 모델링

생산 파이프 | Production Pipes

생산에 사용되는 공정 파이프의 청소 과정에서 유체가 위로 흘러도 고밀도 입자가 침전될 수 있습니다. 침전 입자를 포착하도록 장치를 설계 할 수 있습니다. 파이프 중앙에 있는 “버킷”이 그러한 잠재적 장치중 하나 입니다. 흐름 변위로 인해 버킷 외부의 상류 속도는 고밀도 입자에 대한 침전 속도보다 높으며 버킷 내부에 모여 있습니다. 표시된 디자인에서 버킷 주변의 상향 유체 속도는 입자 안정화 속도보다 높습니다. 이로 인해 입자가 버킷과 파이프 벽 사이의 틈새를 통해 빠져 나갈 수 없습니다. 따라서 시뮬레이션된 입자는 버킷을 통과하여 아래에 정착하지 않습니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=3evNXA-I3mM[/embedyt]

파동 에너지 장치 모델링 | Modeling Wave Energy Devices

포인트 흡수 장치 | Point Absorber Devices

이 시뮬레이션은 상단에 부력이있는 구형 구조가있는 점 흡수 장치를 보여 주며, 들어오는 파도의 볏과 골과 함께 위아래로 이동합니다. FLOW-3D 의 움직이는 물체 모델은 x 또는 y 방향으로의 움직임을 제한하면서 z 방향으로 결합 된 움직임을 허용하는 데 사용됩니다. 진폭 5m, 파장 100m의 스톡 스파를 사용했다. RNG 모델은 파도가 점 흡수 장치와 상호 작용할 때 발생하는 난류를 포착하는 데 사용되었습니다. 예상대로 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 플롯은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도 장의 진화로 인해 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

다중 플랩, 하단 경첩 파동 에너지 변환기 | Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

진동하는 플랩은 바다의 파도에서 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. Arm은 물결에 반응하여 피벗된 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 다중 플랩 파동 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 아래 상단에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 3 개의 플랩 배열이 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 바닥에 경첩이 달려 있으며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 30m 깊이에서 10 초의 주파수로 4m 진폭파에서 작동합니다. 시뮬레이션은 중앙 평면을 따라 복잡한 속도 등 가면을 보여줍니다. 이는 한 플랩이 어레이 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요합니다. 3 개의 플랩이 유사한 동적 동작으로 시작하는 동안 플랩의 상호 작용 효과는 곧 동작을 위상에서 벗어납니다. 유사한 플랩 에너지 변환기가 오른쪽 하단에 표시됩니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 물에 완전히 잠 깁니다. 이러한 에너지 변환기를 Surface Piercing 플랩 에너지 변환기라고합니다. 이 두 시뮬레이션 예제는 모두 미네르바 역학 .

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=Jnf9EGuHiV0[/embedyt] [embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=9NzewSmADuk[/embedyt] [embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=CcID1xzKTTo[/embedyt]

진동 수주 | Oscillating Water Column

진동하는 수주는 부분적으로 잠긴 중공 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수면 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수 있는 터빈을 통해 대기로 흐르게 됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

아래의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 수주를 보여줍니다. FLOW-3D에서 포착한 물리학을 강조하기 위해 중공 구조에서 물기둥이 상승 및 하강하는 부분만 모델링  합니다. 시뮬레이션은 다른 파형 생성 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 아래의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하는 반면 그 아래의 시뮬레이션은  움직이는 물체 모델  을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=byyFin6xZlw[/embedyt] [embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=wnJMRvp5UCc[/embedyt]

사례 연구

eadership-in-energy-and-environmental-design

Architects Achieve LEED Certification in Sustainable Buildings

LEED (Leadership in Energy and Environmental Design)는 제 3자가 친환경 건축물 인증을 제공하는 자발적 인증 시스템입니다.

FLOW-3D는 보고타(콜롬비아)의 사무실 건물에서 “IEQ-Credit2–환기 증가”라는 신뢰를 얻는 데 큰 도움을 주었습니다. 이러한 인정을 받기 위해서는 실외 공기가 ASHRAE의 표준 비율인 30%를 초과한다는 것을 증명해야만 합니다. 이 건물에서 실외 공기는 태양 광선에 의해, 가열되는 지붕 위의 2개의 유리 굴뚝에 의해 발생되는 온도 차이에 의해 발생하는 열 부력의 영향으로 제공됩니다. 이것은 바람이 불지 않는 조건에서 이루어져야 합니다.

Comparing HVAC System Designs

최근 프로젝트에서 Tecsult의 HVAC(난방, 냉방 및 환기)시스템 엔지니어는 강력한 에어컨 시스템의 두 가지 다른 구성을 고려해야 했고 노동자들에게 어떤 것이 가장 쾌적함을 제공하는지 보여주기를 원했습니다. FLOW-3D는 대체 설계를 시뮬레이션하고 비교하는 데 사용되었습니다.

이 발전소는 대형(길이 90m, 너비 33m, 높이 26m)건물로 변압기, 전력선, 조명 등 열 발생 장비를 갖추고 있습니다. 에어컨 시스템의 목적은 건물 내 최대 온도를 35ºC로 제한하는 것입니다. 디퓨저가 하부 레벨에 위치하고 천장 근처의 환기구가 있기 때문에 천장 근처에서 최대 공기 온도가 발생하고 바닥 레벨은 반드시 몇도 더 낮습니다.

Modeling velocity of debris types

Debris Transport in a Nuclear Reactor Containment Building

이 기사는 FLOW-3D가 원자력 시설에서 봉쇄 시설의 성능을 모델링하는데 사용된 방법을 설명하며, Alion Science and Technology의 Tim Sande & Joe Tezak이 기고 한 바 있습니다.

가압수형 원자로 원자력 발전소에서 원자로 노심을 통해 순환되는 물은 약 2,080 psi 및 585°F의 압력과 온도로 유지되는 1차 배관 시스템에 밀폐됩니다. 수압이 높기 때문에 배관이 파손되면 격납건물 내에 여러 가지 이물질 유형이 생성될 수 있습니다. 이는 절연재가 장비와 균열 주변 영역의 배관에서 떨어져 나가기 때문에 발생합니다. 생성될 수 있는 다양한 유형의 이물질의 일반적인 예가 나와 있습니다(오른쪽).

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

Evaluation of the Wind Effects on the Iron-Ore Stock Pile

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

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2024년 가장 빠른 노트북 PCMag이 테스트하는 방법 소개 : 기사 원본 출처: https://www.pcmag.com/picks/the-fastest-laptops CFD를 수행하기 위한 노트북 선정 기준은 별도로 ...
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전기화학 반응기에 대한 3D 수치 시뮬레이션 및 측정을 사용하여 동시 초음파 처리 유무에 관계없이 물에서 스트론튬 제거 효율을 분석했습니다. 초음파는 ...
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반노출 해저케이블의 국부 정련과정 및 영향인자에 대한 수치적 연구

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액체-증기 상 변화 모델은 밀폐된 용기의 자체 가압 프로세스 시뮬레이션에 매우 큰 영향을 미칩니다. Hertz-Knudsen 관계, 에너지 점프 모델 및 ...
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데이터 기반 방법을 활용한 재생 가능 에너지 변환기의 전력 및 수소 생성 예측 지속 가능한 스마트 그리드 사례 연구

Fatemehsadat Mirshafiee1, Emad Shahbazi 2, Mohadeseh Safi 3, Rituraj Rituraj 4,*1Department of Electrical and Computer Engineering, K.N. Toosi University of ...
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Figure 7. Comparison of Archimedean screw power performances P(W) for Q = 0.15 m3 /s and 0.30m3 /s and angles of orientation 22ο & 32ο .

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Alkistis Stergiopoulou 1, Vassilios Stergiopoulos 21 Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Konstruktiven Wasserbau, B.O.K.U. University, Muthgasse 18, 1190 Vienna, (actually ...
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Figure 1: Drawing of the experimental set-up, Figure 2: Experimental tank with locations of temperature sensors

실험 및 수치 시뮬레이션에 기반한 극저온 추진제 탱크 가압 분석

Analyses of Cryogenic Propellant Tank Pressurization based upon Experiments and Numerical SimulationsCarina Ludwig? and Michael Dreyer***DLR - German Aerospace Center, ...
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3D Flow and Temperature Analysis of Filling a Plutonium Mold

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Coupled thermodynamic-fluid-dynamic solution for a liquid-hydrogen tank G. D. Grayson Published Online:23 May 2012 https://doi.org/10.2514/3.26706 Read Now Tools Share Introduction ...
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수자원/수처리/환경분야

수자원 분야

Water & Environmental

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

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

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

Hydraulics 적용사례 자료 다운로드 (STI C&D)
Water Treatments 적용사례 자료 다운로드 (STI C&D)
FLOW-3D Wastewater Brochure Download
FLOW-3D Stormwater Brochure Download
FLOW-3D Fish passages Brochure Download
FLOW-3D RIVERS Brochure Download
FLOW-3D Air Entrainment Brochure Download
FLOW-3D Sediment Scour Brochure Download
FLOW-3D DAMS Brochure Download

Bibliography & Technical Data

CSO-Result

합류식 하수관 월류 유동 전환 구조물 해석

폭우 시 하수관의 용량 부족은 월류(Overflow)를 초래하고, 이는 하천 오염으로 이어집니다. 설계 오류는 이러한 문제를 악화시킬 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO와 ...
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flip bucket spillway

Flip Bucket Spillway

고속으로 흐르는 물의 충격과 침식은 예측하기 어렵고, 설계 오류는 곧 댐의 안전을 위협할 수 있습니다. FLOW-3D HYDRO와 함께라면 이러한 위험을 ...
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ShowerHead

샤워기 내부 유동 해석

🚿 샤워기 내부 유동, 과연 눈에 보이지 않는 물의 움직임은 어떨까요? 저희가 FLOW-3D HYDRO를 활용하여 샤워기 내부의 복잡한 유동을 해석한 ...
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Baffle

Baffle Drop Structure

Baffle Drop Structure 설계, 정말 안전할까요?경사수로에서 발생하는 난류와 침식은 예측하기 어렵고, 설계 오류는 곧 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.FLOW-3D HYDRO와 ...
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Short-time numerical simulation of ultrasonically assisted electrochemical removal of strontium from water

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Flood

Study of a Tailings Dam Failure Pattern and Post-Failure Effects under Flooding Conditions

폐석댐 붕괴 패턴 및 홍수 조건에서의 붕괴 후 영향 연구 Zhong Gao, Jinpeng Liu, Wen He, Bokai Lu, Manman Wang, ...
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F-BW

Determination of Formulae for the Hydrodynamic Performance of a Fixed Box-Type Free Surface Breakwater in the Intermediate Water

중간 수심에서 고정된 박스형 자유 수면 방파제의 유체역학적 성능 공식을 결정하기 위한 연구 Guoxu Niu, Yaoyong Chen, Jiao Lu, Jing ...
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Wave

Three-Dimensional Simulations of Subaerial Landslide-Generated Waves: Comparing OpenFOAM and FLOW-3D HYDRO Models

지표 산사태로 발생한 파랑의 3차원 시뮬레이션: OpenFOAM과 FLOW-3D HYDRO 모델 비교 Ramtin Sabeti, Mohammad Heidarzadeh, Alessandro Romano, Gabriel Barajas Ojeda ...
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Weir

Discharge Formula and Hydraulics of Rectangular Side Weirs in the Small Channel and Field Inlet

소규모 수로 및 유입구에서의 직사각형 측면 위어의 유량 공식 및 수리학 Yingying Wang, Mouchao Lv, Wen’e Wang, Ming Meng Abstract ...
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Three-dimensional flow structure in a confluence-bifurcation unit

합류 분기 유닛의 3차원 유동 구조 Di Wang, Xiaoyong Cheng, Zhixuan Cao, Jinyun Deng Abstract Enhanced understanding of flow structure ...
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FLOW-3D Water & Environmental Brochure (FSI) Bibliography

Models

  • Air Entrainment
  • Hybrid Shallow Water/3D Flow
  • Sediment Scour
  • Turbulence
  • More Modeling Capabilities

Case Studies

  • Evaluating Hydraulic Energy Losses and Total Hydraulic Head with FLOW-3D‘s Flux Baffles
  • Modeling Commercial Aquaculture Systems
  • Modeling Local Bridge Scour during Flood Event

Conference Proceedings

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

Energy Presentations | 에너지 프레젠테이션

 지난 사용자 컨퍼런스에서 에너지 산업을위한 FLOW-3D의 응용에 초점을 맞춘 사용자 프레젠테이션을 다운로드하십시오  .

2019 년

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter: Creation, validation and utilization of the model

2 자유도 파동 에너지 변환기의 수치 모델링 : 모델의 생성, 검증 및 활용

Eliseo Marchesi, Politecnico di Milano / Studio Frosio srl
Marco Negri 및 Stefano Malavasi, Politecnico di Milano
Filippo Palo, XC Engineering Srl

Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter
Numerical modelling of a two-degree-of-freedom Wave Energy Converter

이 연구의 목적은 FLOW-3D를 통한 수치 모델링입니다., Politecnico di Milano에서 실험실 규모 테스트를 거친 특정 Wave Energy Converter (WEC) : 두 개의 자유도 진동 체 시스템 인 EDS (Energy Double System), 급증하는 패들. 두 본체는 서로 연결되어 있으며 각각은 지상에 반응하는 PTO (Power Take-Off)에 연결됩니다. 수치 모델은주기적인 파동으로 사용 가능한 실험 테스트에 대해 검증되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션은 실험실 테스트의주기적인 파동을 재현하는 것을 목표로했습니다. 그런 다음 실험 시스템에 해당하는 EDS의 수치 모델을 생성하고 이전에 모델링 한주기 파를 적용했습니다. 수치 방법의 품질이 확인되면 EDS 시스템의 새로운 구성에 대한 시뮬레이션이 수행되었습니다. 첫 번째 시뮬레이션 시리즈에서는이 매개 변수가 실험 모델에서 최적화되지 않았기 때문에이를 최적화하기 위해 패들 PTO의 댐핑이 변경되었습니다. 그 후, EDS 동작은 이전에 시뮬레이션 된 주기적 파동과 에너지 적으로 동일한 임의 파동에서 조사되었습니다.

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2015 년

Numerical simulation of extreme wave loading on an axisymmetric point absorber wave energy converter in a survival sea state

생존 해상 상태에서 축 대칭 점 흡수 파 에너지 변환기에 대한 극한 파 하중의 수치 시뮬레이션

Peter Arnold, Minerva Dynamics Limited

생존 해상 상태에서 파력 에너지 변환기 (WEC)가 경험할 수있는 힘과 모멘트의 초기 평가는 개념 설계 단계에서 특히 중요합니다. 현재까지 WEC의 생존 가능성을 평가하는 데 사용되는 주요 방법은 모델 규모 탱크 테스트이지만 일반적으로 10m에서 15m 범위의 상당한 파도 높이를 갖는 생존 파도의 크기로 인해 탱크 테스트 프로그램은 소규모를 사용해야합니다. 관련 계측 및 물리적 확장 문제가있는 스케일 프로토 타입 또는 관련 비용이 더 큰 대형 프로토 타입에 의존합니다. 보다 최근에 CFD는 더 작은 계산 비용으로 인해 불규칙한 파동 스펙트럼과는 반대로, 단독 집중 또는“New Waves”를 사용하여 정적 및 부동 구조에 대한 비선형 파동 부하를 평가하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 초기 연구는 WEC 설계 엔지니어가 결과 부하의 통계적 분포를 필요로하기 때문에 WEC 생존에 필요한 조건 만 제공하지만 충분하지는 않습니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다. 이 연구의 목적은 해법을 얻기 위해 스펙트럼 성분 수와 메시 미세 조정 수준 및 파동 탱크 폭이 감소 된 불규칙 파 스펙트럼을 활용하여 CFD 모델에서 모델링 가정에 첨부 된 중요성을 재분배하는 것입니다. 합리적인 시간 척도로. 그 결과 WEC 운동 및 하중은 주요 통계 매개 변수 측면에서 35 스케일 축 대칭 점 흡수기의 생존에 대한 고 충실도 탱크 테스트 결과와 비교됩니다.

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Wave propagation and reflection at an inclined plane – simulations and experiments

경사면에서의 파동 전파 및 반사 – 시뮬레이션 및 실험

Boris Huber, 비엔나 기술 대학교

20m 길이의 수로에서 물리적 모델 테스트를 수행하여 수로 끝의 경사면에서 파동 전파 및 반사를 관찰했습니다. 웨이브 생성은 익스텐더 휠에 의해 앞뒤로 움직이는 바닥에 장착 된 패들로 이루어졌습니다. 파도의 전파는 수위 측정에 의해 여러 지점에서 기록되었습니다. 실험은 다양한 파동으로 실행 된 다음 FLOW-3D 로 시뮬레이션되었습니다  . 또한 CFD 시뮬레이션에서 적절한 경계 조건을 얻기 위해 돌과 천공 시트로 구성된 파동 흡수 경계를 사용한 실험을 수행하고 다른 경계 조건에서 시뮬레이션을 실행했습니다.

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2013 년

Flap type wave power device in near shore conditions

해안 근처에서 플랩 형 파력 장치

Ibis Group, Inc의 Stephen Saunders

FLOW-3D  v10.1을 솔루션 코드로 사용하여 단일 이동 플랩 파 전력 캡처 장치의 CFD 분석을 수행했습니다  . 이 작업의 목적은 프로토 타입을 제작하고 배치하기 전에 의도 한 작업 환경에서 플랩이 겪는 힘을 예측하는 것입니다. FLOW-3D  는 이동하는 공기 / 물 인터페이스의 역학을 캡처하는 데 필요한 강력한 VOF 모델 때문에 경쟁 업체보다이 프로젝트에 선택되었습니다. 또한  FLOW-3D움직이는 고체 물체를 표현하는 FAVOR ™ 방법은 움직이는 플랩을 시뮬레이션하는 데 중요합니다. 플랩 형상의 성능을 시뮬레이션하고 다가오는 파도가 플랩 표면에 수직 인 해안 근처 조건에서 평가되었습니다. 테스트 된 모델은 플랩 끝 주변의 흐름 특성을 평가하기 위해 3D로 구성됩니다. 현재까지 두 개의 바다 상태가 테스트되었습니다. 이들은 플랩에 도달하는 즉시 깨지는 깨지지 않는 팽창 및 파도입니다. 예상대로 깨지지 않는 팽창은 중립의 양쪽에서 동일한 플랩 편향과 거의 대칭 인 부드러운 플랩 동작을 유도합니다. 파동 사례를 깨는 결과는 비대칭 동작과 하중으로 훨씬 더 극적입니다.

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Ocean waves resonance analysis of an oscillating water column energy converter

진동 수주 에너지 변환기의 해양 파도 공명 분석

José Manuel Grases ; 센데 키아

SDK Marine은 진동하는 수주 챔버 내의 물에 잠긴 수력 터빈을 기반으로 파도에서 전기 에너지를 수집하는 새로운 방법을 개발하고 있습니다. FLOW-3D  는 챔버 내부와 외부의 흐름 동작을 이해하는 데 사용되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 내부 수위를 측정하고이를 외부 파 여기와 비교하여 장치의 응답을 얻는 것이 었습니다. 또한 장치의 수력을 계산하기 위해 서로 다른 수력 터빈의 거동을 시뮬레이션하기 위해 서로 다른 다공성 멤브레인을 구현했습니다.

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Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

ANALYSIS OF FLAP GATE DESIGN AND IMPLEMENTATIONS FOR WATER DELIVERY SYSTEMS IN CALIFORNIA AND NEVADA

캘리포니아 및 네바다의 물 공급 시스템을위한 FLAP GATE 설계 및 구현 분석

상류 수위를 유압으로 제어하는 ​​게이트의 아이디어는 1940 년대 Vlugter에 의해 네덜란드에서 시작되었습니다. 그 이후로 플랩 게이트 설계는 자동 상류 수위 제어를위한 비용 효율적이고 간단한 유압 게이트로 수정 및 개발되었습니다.

문헌 검토에서 논의 된 바와 같이 플랩 게이트 설계에는 여러 가지 변형이 있지만 모든 플랩 게이트는 일부 수평 축을 중심으로 회전하는 강판으로 구성됩니다. 플랩 게이트 유형 설계에 대한 대부분의 개념은 물이 게이트에 가하는 압력에 대응하는 게이트 플레이트 상단의 균형추를 사용합니다.

수역의 수위가 증가하여 게이트에 대한 압력이 증가하고 게이트를 여는 경향이 있는 게이트 주위에 순간이 생성됩니다 (게이트 개방 커플). 반대로, 유출로 인해 수위가 감소하면 압력이 감소하고 카운터 웨이트가 게이트를 닫는 경향이 있는 반대 모멘트를 생성합니다 (게이트 클로징 커플). 플랩 게이트는 피벗 포인트에 대한 게이트 폐쇄 커플이 동일한 포인트에 대한 게이트 개방 커플과 정확하게 균형을 이루도록 설계 및 작동되어야 합니다.

그림 1에 표시된 이 두 쌍이 균형을 이루면 플랩 게이트는 다양한 유속에 대해 동일한 상류 수위를 유지할 수 있습니다. 게이트가 올바르게 설계되면 상류 수위가 몇 센티미터 이내로 제어됩니다 (Burt et al., 2001).

게이트 설계와 함께 EXCEL 설계 프로그램이 만들어져 사용 편의성, 설계 및 설치 가능성이 높아졌습니다. 오늘날 캘리포니아와 네바다에는 200 개 이상의 플랩 게이트 설치가 있습니다. 캘리포니아와 네바다의 상수도 및 관개 지역은 상수도 구조를 수정하고 업데이트하고 있습니다. 그러나 특히 물이 부족한 건기에 재배 비용을 동시에 제한해야합니다. ITRC Flap Gate는 이러한 목표를 달성하기위한 간단하고 경제적인 솔루션입니다.

Figure 1. Opening and closing couple for the flap gate design (Burt et al., 2001)

그 디자인은 가능한 최저 비용으로 정확한 배송이 필요한 물 및 관개 지역에 매력적입니다. Cal Poly Irrigation Training and Research Center (ITRC)는 ITRC 플랩 게이트를 설계하고 개발했습니다 (그림 2 참조).

Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC, 2012)
Figure 2. ITRC Flap Gate Installation at Walker River Irrigation District (ITRC,
2012)

캘리포니아와 네바다의 물 공급은 수요 증가로 인해 가능한 한 효율적이어야 합니다. 이 지역의 관개 지역의 경우 운하 또는 파이프 라인을 통해 정확하게 물을 전달할 수 있어야 합니다. 특히 최종 사용자가 할당량의 일정 비율만 받는 해에는 최종 사용자가 받는 수량이 최대한 정확해야 합니다.

농업 배달의 경우 배달 제어가 개선되어 재배자가 물을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 (유량을 제어하는) 결정 요인 중 하나는 비용입니다. 상류 수위 제어가 비싸면 물 비용도 비쌉니다. 정확성, 제어 및 비용 요구 사항으로 고객을 만족 시키기 위해 많은 관개 지역에서는 문제에 대한 해결책으로 플랩 게이트를 선택합니다. 플랩 게이트는 수위를 ± 0.5 인치 이내로 유지할 수 있으며 다양한 흐름 조건에서 안정적으로 작동 할 수 있으며 저렴합니다.

목표

이 프로젝트는 정확성, 비용 및 내구성을 고려하여 이전에 캘리포니아와 네바다에 설치된 플랩 게이트를 분석합니다. 또한이 프로젝트는 물 산업을위한 ITRC 플랩 게이트 설계를 통합하고 업데이트하는 것을 목표로 합니다.

이 보고서는 Walker River Irrigation District에 초점을 맞춘 Alta Irrigation District, Walker River Irrigation District 및 Chowchilla Water District를 포함한 여러 관개 지역 내의 플랩 게이트 설치 및 개발에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 게이트에 대한 평가는 ITRC 플랩 게이트의 현장 설치에서 도출 된 결론을 통합하는 데 필요합니다.

또한 이 프로젝트는 저자가 ITRC의 Justin McBride와 함께 네바다 주 예 링턴에있는 Walker River Irrigation District의 ITRC Flap Gate에 대해 논의합니다. 이 프로젝트에는 FLOW-3D라는 전산 유체 역학 소프트웨어를 사용한 ITRC Flap Gate 평가도 포함됩니다. FLOW-3D 분석은 플랩 게이트의 작동 방식을 확인하고 플랩 게이트 설치에 대한 ITRC의 경험에서 발생한 이벤트를 설명하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트는 Cal Poly의 Irrigation Training and Research Center (ITRC)에서 지원합니다.

수위 제어 구조 물 전달 운하에서 전달 정확도는 매우 중요합니다. 유량 제어를 통해 정확도를 제어 할 수 있다고 가정 할 수 있습니다. 반대로, 운하 운영자가 운하의 수위를 제어하는 것이 훨씬 쉽고 정확합니다.

“더욱이 중력 배출량의 제약, 운하 은행의 안정성, 잡초 성장 감소 노력, 중간 저수량 구성, 범람 위험은 수위로 표현됩니다”(Malaterre, 1995). 수위는 상류 또는 하류 수위 제어로 제어 할 수 있습니다.

그림 3은 상류 수영장 (Yup)의 수위 제어 다이어그램을 보여주고 그림 4는 하류 수영장 (Yctn)의 수위 제어 다이어그램을 보여줍니다.

Figure 3. Upstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)
Figure 4. Downstream pool water level control diagram (Malaterrre, 1995)

위의 수위 제어 옵션 중에서 상류 수위 제어가 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 상류 수위 제어를 선택한 이유는 자동 또는 원격 제어가없는 수동 조작 때문일 수 있습니다.

상류 수위 제어는 공급 업체 중심이기 때문에 물 공급 직원이 운영하기가 더 쉽습니다 (Clemmens et al., 1989). 관개 구역 (또는 기타 물 공급 기관)이 엄격한 배달 일정을 가지고 있는 경우 상류 수위 제어가 더 나은 선택입니다 (Replogle et al., 1980). 그러나 유연한 일정이 필요한 경우 상류 수위 제어가 실용적이지 않습니다.

상류 수위 제어 시스템에서는 배송 일정 변경을 위해 1 ~ 5 일의 사전 통지가 필요합니다. 이 리드 타임은 배달 운하를 따라 저장되어 있거나 배수로를 통해 강으로 반환되는 과도한 물이 있는 경우에만 더 유연할 수 있습니다 (Clemmens et al., 1989).

수동, 원격 또는 자동 게이트, 둑, 수로 및 이들의 조합을 포함하여 상류 수위를 제어하는 ​​여러 방법이 있습니다. 사용되는 일반적인 유형의 게이트는 방사형, 수직 리프트 및 플랩 게이트입니다 (Sehgal, 1996). 상류 수위 제어 방법을 선택할 때 몇 가지 고려 사항이 있습니다.

이러한 고려 사항에는 구현 및 유지 관리 비용, 설치 및 유지 관리의 용이성, 필요한 정확도 수준, 물 공급 일정 및 유연성이 포함됩니다. 대부분의 학군에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소는 구현 및 유지 관리 비용입니다.

설치 및 유지 보수의 용이성과 함께 비용 효율성은 플랩 게이트가 운하 또는 기타 개방 수위 공급 시스템의 상류 수위 제어를 위한 지능적인 결정을 내리는 이유입니다. “게이트의 크기와 디자인에 따라 수위 제어 <1 인치 (2.5 em)를 얻었습니다. 이러한 이유로 낮은 유지 보수 및 초기 비용으로 인해 플랩 게이트가 주요 후보입니다. … “(Burt et al. 2001).

플랩 게이트 제어 구조 및 애플리케이션의 변형. 제어 구조를 작동하기 위해 유압 차동 장치를 사용하는 플랩 게이트 개념에는 몇 가지 변형이 있습니다. 이 디자인 아이디어는 네덜란드에서 시작된 다음 미국, 중국 및 기타 국가로 옮겨 전 세계적으로 구현되었습니다.

다음은 플랩 게이트 디자인의 몇 가지 변형입니다. Xiangtan Q 형 자동 유압 플랩 게이트는 게이트가 앞뒤로 미끄러지도록 안내하는 두 개의 곡선 베어링을 사용합니다. Jiong에 따르면 게이트의 장점은 기능 안전성, 광범위한 사용 범위, 작동의 높은 신뢰성, 구조의 단순성, 숙련 된 유지 보수의 필요성 없음, 낮은 작업 및 유지 보수 비용, 더 큰 유량 및 더 나은 홍수 제거 능력을 포함합니다. 부스러기. 이 게이트의 최대 개방 각은 80 도입니다 (Jiong, 1988).

Jiong은 “1980 년 이후 중국 후난 성 Xiangtan시 근처 10 개의 게이트 위어에 최소 35 개의 Q 형 게이트가 설치되었으며 5-8 년 동안 아무런 손상없이 안전하게 작동했습니다”라고 말합니다. 그러나 상류 수위 제어를 유지하기 위해 게이트가 얼마나 정확한지에 대한 논의는 없었습니다.

여러 가지 크기의 플랩 게이트가 사용되었습니다. Seghal (1996)은 폭이 최대 100m 인 플랩 게이트에 대해 설명합니다. 비용으로 인해 플랩 게이트의 높이는 일반적으로 4m에 불과하다는 것도 언급되었습니다. 플랩 게이트의 또 다른 변형은 Chinh et al (2008)에 의해보고되었습니다.

간단한 버전의 플랩 게이트가 논에서 운하의 하류 끝에 사용되었습니다 (그림 5 참조).이 경우, 게이트의 작동을 최적화하기 위해 게이트를 통과하는 유속을 찾는 방정식이 개발되었습니다. 배수관 (Chinh et al., 2008). 유량 측정 도구로서 플랩 게이트의 정확성에 대한 논의는 없었습니다. 이 애플리케이션에서 플랩 게이트는 게이트의 다른 변형에서와 같이 상류 수위 제어에 사용되지 않았습니다.

Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)
Figure 5. Cross-section of Flap Gate Variation (Chinh, 2008)

Raemy와 Hager (1998)는 ITRC Flap Gate와 유사한 설계를 논의합니다. 그러나 채널에는 위어가 없으며 제시된 디자인은 ITRC 플랩 게이트와 달리 억제 된 측벽 조건을위한 것입니다. 이러한 설계에 대한 평가에서 Burt (2002)는 “캘리포니아에서 내가 알고있는 100 개 이상의 설치 중 어느 것도 조건을 억제하지 않았습니다”라고 말했습니다.

또한 Raemy와 Hager (1998)는 “분석이 압력 분포, 게이트의 모멘트를 결정할 수 없습니다. “이 게이트의 경우 평형 모델을 찾기위한 개방 모멘트에 대한 경험적으로 유도 된 방정식 (Litrico et al., 2005). Begemann Gate. 가장 가까운 플랩 게이트 설계 ITRC 플랩 게이트는 Begemann 게이트입니다.

Litrico et al. (2005)은 Begemann 게이트를 “상류 수위 위에 위치한 수평 축을 중심으로 회전하는 강철판이 장착 된 둑”이라고 설명합니다. Begemann 게이트를 사용하면 물은 열린 게이트의 양쪽에서 자유롭게 흐를 수 있습니다 (그림 6 참조). 하류로부터의 영향이 없을 때이 게이트는 상류 수준을 상당히 정확하게 유지할 수 있습니다. Vlugter Gate는 Begemann Gate의 변형이며 뒷면이 둥근 형태입니다. 하위에서 작동하도록 의도 병합된 조건 (Litrico et al., 2005).

Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)
Figure 6. Ten Begemann gates in the Hadejia Valley Irrigation Project North Main Canal (Litrico et al., 2005)

ITRC 플랩 게이트. ITRC 플랩 게이트는이 보고서에서 논의 할 게이트입니다. 게이트는 여러 다른 연구 프로젝트의 결과입니다. Burt (200 1)는 다음과 같이 말합니다. Vlugter (1940)는 Begemann 및 Doell과 같은 다양한 구성을 조사했습니다. Brouwer (1987)는 주요 치수 비율을 포함하여 중요한 설계 원칙을 요약합니다. Raemy and Hager (1997)는 다양한 개방 각도에서 개폐 순간을 조사했으며 Brants (1995)는 인도네시아에서 그러한 게이트의 사용을 문서화했습니다.

Burt and Styles (1999)는 도미니카 공화국의 관개 프로젝트에서 잘 관리되지 않은 플랩 게이트를 관찰했습니다. Medrano와 Pitter (1997)와 Sweigard와 Dudley (1995)는 Cal Poly에있는 Irrigation Training and Research Center (ITRC)의 Water Delivery Facility에서 프로토 타입 플랩 게이트 (일반적으로 Begemann 게이트라고 함)를 작업했습니다. ITRC는 미국 매립 국 (Bureau of Reclamation)의 미드 퍼시픽 지역의 지원과 함께 Cwd (Chowchilla Water District)에 1 05 개 이상의 플랩 게이트를 건설하고 설치했습니다. ITRC 플랩 게이트 개발을위한 테스트는 부분적으로 CWD 내에서 이루어졌습니다. 많은 게이트가 기대치를 충족했지만 일부 설계 개선이 필요했습니다 (Burt et al., 2001).

Burt (2001)는 세련된 ITRC 플랩 게이트 설계에 대해 자세히 논의하고 업데이트 된 설계가 Turlock Irrigation District (ID), AltaID 및 Broadview Water District (WD)에 설치되었다고 말합니다. Stuart Styles 박사에 따르면 ITRC Flap Gates는 Walker River ID, Truckee Carson ID, Glen-Colusa ID, Merced ID, Banta-Carbona ID, Fresno ID, James ID, Oakdale ID, Pixley ID, San Luis Canal Company, Solano ID, South San Joaquin ID 및 Tulare ID. 대체 플랩 게이트 적용. 상류 수위 제어 이외의 플랩 게이트의 또 다른 적용은 물 역류 또는 작은 동물 유입을 방지하기 위해 파이프 배수구 및 펌프 배출구 끝에서 사용하는 것입니다. 그러나 게이트는 수도 시스템의 상류 수두에 제한을 부과합니다.

Replogle과 Wahlin (2003)은 배수관 끝에서 플랩 게이트 적용의 수두 손실 특성을 논의합니다. 그들은 “핀 힌지 또는 플 렉셔 스타일의 플랩 게이트는 파이프 직경의 약 1-2 %에 해당하는 작은 수두 손실을 추가합니다”라고 결론지었습니다. 이 연구는 구현자가 플랩 게이트 적용이 자신의 상황에 맞는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.

FLOW-3D 전산 유체 역학 소프트웨어 및 애플리케이션

과거에는 수치 시뮬레이션에서 정확성을 입증하기 위해 광범위한 분석과 중요한 물리적 테스트가 필요했습니다. FLOW 3D는 다양한 응용 분야에서 최대 3 차원의 유동 시뮬레이션을 허용하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어입니다. 유압 엔지니어에게이 프로그램은 “대형 수력 발전 프로젝트에서 소규모 지자체 폐수 처리 시스템”(FLOW 3D, 2014a)에 이르기까지 상황을 시뮬레이션하는 강력한 도구입니다. 이 프로그램을 통해 유압 엔지니어는 물리적 모델에 투자하기 전에 다양한 상황과 응용 분야의 변형을 테스트 할 수 있습니다.

물리적 모델과 FLOW 3D 모델 간의 비교. 물리적 모델과의 상관 관계에서 FLOW 3D의 정확도를 평가하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. Afshar와 Hoseini (2013)는 직사각형의 넓은 볏 위어에 대한 흐름의 실험 및 3D 수치 시뮬레이션을 비교했습니다.

그들의 목표는 직사각형의 넓은 볏 위어의 자유 표면 프로파일을 만드는 것이 었습니다. 이 문서는 FLOW 3D CFD 시뮬레이션 (그리드 유형 및 경계 조건) 및 물리적 모델에 사용 된 모든 매개 변수를 자세히 설명합니다. 수면과 유선을 예측하기 위해 여러 가지 난류 모델이 만들어졌습니다.

Afshar와 Hoseini에 따르면 “계산 결과는 실험 값과 잘 일치하는 것으로 나타났습니다”(Afshar et al, 2013). Riddette와 Ho (2013)가 극심한 홍수 동안 방사형 게이트의 흐름 유도 진동을 평가하는 또 다른 검증 프로젝트를 수행했습니다 (그림 7 참조). 방사형 게이트는 가변 영역이있는 오리피스 흐름이있는 언더 샷 게이트입니다 (USBR, 2001).

이 연구에서는 Wyangala 방수로의 방수로 방사형 게이트를 나타 내기 위해 물리적 스케일 (1:80) 및 CFD 모델이 모두 구축되었습니다. 그림 7을 참조하십시오. Riddette와 Ho는 연구에 대한 15 가지 검증 분석 사례의 결과를 논의합니다. 그들은 FLOW 3D CFD 프로그램이 “극심한 유출 동안 Wyangala Dam 방수로에서 발생하는 것과 유사한 흐름 조건 하에서 소용돌이 흘리기 빈도를 모델링 할 수 있습니다. 이것은 단순한 2D 및 3D 사례에서 가능한 것으로 나타났습니다 …”(Riddette et al., 2013). 상세한 연구에 따르면 FLOW 3D는 이러한 유형의 애플리케이션에 대해 정확한 것으로 입증되었습니다.

Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)
Figure 7. Comparison of scale physical model (SMEC 2006) to FLOW 3D Model (WorleyParsons, 2008)

이하 내용은 원문을 참조하시면 도움이 되겠습니다.

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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.

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Sketch of a subaerial landslide-induced tsunami wave

NUMERICAL SIMULATION OF THREE-DIMENSIONAL TSUNAMI GENERATION BY SUBAERIAL LANDSLIDES

SUBAERIAL LANDSLIDES에 의한 3 차원 쓰나미 생성의 수치 시뮬레이션

A Thesis by GYEONG-BO KIM
Submitted to the Office of Graduate Studies of
Texas A&M University in partial fulfillment of the requirements for the degree of MASTER OF SCIENCE

초록

쓰나미는 해저 지진으로 인해 종종 발생하는 해안 지역에 영향을 미치는 가장 치명적인 자연 현상 중 하나입니다. 그럼에도 불구하고 밀폐된 분지, 즉 피요르드, 저수지 및 호수에서, 수중 또는 해저 산사태는 유사한 결과로 파괴적인 쓰나미를 일으킬 수 있습니다. 큰 수역에 충돌하는 수중 또는 해저 산사태가 쓰나미를 발생시킬 수 있지만, 해저 산사태는 대응하는 것보다 훨씬 더 위협적인 쓰나미 발생원입니다.

이 연구에서 우리는 지하 산사태에 의한 쓰나미 발생에 대한 실험실 규모의 실험을 수치 모델과 통합하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 2 개의 3 차원 Navier-Stokes (3D-NS) 모델, FLOW-3D 및 당사가 개발 한 모델 TSUNAMI3D의 수치 검증에 중점을 둡니다.

이 모델은 Georgia Institute of Technology의 Hermann Fritz 박사가 이끄는 쓰나미 연구팀이 수행 한 이전의 대규모 실험실 실험을 기반으로 검증되었습니다. 일련의 실험실 실험에서 세 가지 대규모 산사태 시나리오, 즉 피요르드 유사, 곶 및 원거리 해안선이 선택되었습니다. 이러한 시나리오는 복잡한 파도 장이 지하 산사태에 의해 생성 될 수 있음을 보여주었습니다.

파동 장의 정확한 정의와 진화는 뒤 따르는 쓰나미와 해안 지역에서의 영향을 정확하게 모델링하는 데 중요합니다. 이 연구에서는 수치 결과와 실험실 실험을 비교합니다. 토양 유변학에 대한 방법론과 주요 매개 변수는 모델 검증을 위해 정의됩니다. 모델의 결과는 쓰나미 수치 모델의 검증을 위해 National Tsunami Hazard Mitigation Program (NTHMP), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) 지침에 명시된 허용 오차 미만일 것으로 예상됩니다.

이 연구의 궁극적 인 목표는 멕시코만과 카리브해 지역의 침수지도를 구축하는 데 필요한 해저 산사태 쓰나미에 대한 3D 모델의 실제 적용을 위한 더 나은 쓰나미 계산 도구를 얻는 것입니다.

주요 분석 이미지

Sketch of a subaerial landslide-induced tsunami wave
Figure 1.4: Sketch of a subaerial landslide-induced tsunami wave: (a) cross section
defining parameters in the direction of slide motion; (b) plan view defining coordinate
system to reference and quantify the generated tsunami wave
A typical computational domain with moving and stationary objects
Figure 2.1: A typical computational domain with moving and stationary objects. Courtesy Dr. Juan J. Horrillo, Texas A&M at Galveston.
A typical tsunami computational domain
Figure 2.2: A typical tsunami computational domain: (a) Location of variables in a computational cell. The horizontal (ui,j ) and vertical (vi,j ) velocity components are located at the right cell face and top cell faces, respectively. The pressure pi,j and VOF function Fi,j are located at the cell center; (b) Volume and side cell apertures. Courtesy Dr. Juan J. Horrillo, Texas A&M at Galveston.
Figure A.1: Configurations of boundary conditions for fjord case: FLOW-3D
Figure A.1: Configurations of boundary conditions for fjord case: FLOW-3D

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Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates

CFD Modeling Techniques | CFD 모델링 기술

Modeling Techniques

CFD를 폭넓게 사용한 적이 있는 사람이라면 누구나 사용할 최적의 수치 기법이 뭔가에 관한 개인적인 취향이나 선입견을 가지고 있습니다.  이 절에서는 저자가 사용한 모델링 기법의 일부와 그들이 다른 기법보다 나은 선택이라고 생각하는 이유에 대해 설명합니다.

Anyone who has used CFD extensively will have his own preferences and prejudices for what are the best numerical methods to use.  The articles in this section explain some of the modeling techniques the author has used and why he believes they are good choices with respect to other methods.

Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates
Structured FAVOR™ grid in cylindrical coordinates

이 절에서는 FAVOR (Fractional-Area-Volume-Obstacle-Representation ) 법과 VOF (Volume-of-Fluid) 법에 중점을두고 있습니다.  복잡한 장애물 주위의 유체 흐름을 모델링하는 경우 많은 숙련자는 장애물의 형상으로 변형된 계산 격자를 사용하는 것을 선호합니다.  이러한 계산 격자는 일반적으로 물체 적합 격자(body-fitted grids)라고합니다.  대조적으로, FAVOR 법은 요소에 면적 점유율 및 체적 점유율이 할당된 생성이 용이한 사각형 격자가 사용됩니다.  이러한 방식의 관련성에 대해서는 FAVOR와 물체 적합 좌표계 및 No Loss with FAVOR의 절에서 논의되고 있습니다.

These articles center on the FAVOR (Fractional-Area-Volume-Obstacle-Representation) method and the VOF (Volume-of-Fluid) method.  When modeling fluid flow around complex obstacles many practitioners prefer to use computational grids that are deformed to the shape of the obstacles, these are generally referred to as body-fitted grids.  The FAVOR method, in contrast, employees easy to generate rectangular grids whose elements are assigned fractional areas and volumes.  The connection between these approaches is discussed in the articles FAVOR vs. Body-Fitted Coordinates and No Loss with FAVOR.

Structured FAVOR™ Grids

VOF와 FAVOR ™은 모두 표면 기반의 계산 방법과 달리 볼륨 기반입니다. 경계 조건이 규정되는 유체 및 장애물 표면을 직접 설명하는 것이 논리적으로 보이지만 더 나은 방법은 유체 및 고체 영역의 볼륨을 사용하는 것입니다. 볼륨에는 많은 장점이 있습니다. 시간 종속적인 계산 시뮬레이션에서 움직이고 변화하는 유체 표면을 고려하십시오. 이를 자유 표면이라고하며 그 결정은 유체 역학 솔루션의 필수적인 부분이됩니다. 유체 표면은 시간이 지남에 따라 생성 및 파괴 될 수있을뿐만 아니라 유체 볼륨을 완전히 둘러 쌀 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

Both VOF and FAVOR™ are volume-based, as opposed to surface based, computational methods. Even though it seems logical to directly describe fluid and obstacle surfaces on which boundary conditions are to be prescribed, a better method is to use the volumes of fluid and solid regions. Volumes have many advantages. Consider fluid surfaces that move and evolve in time-dependent computational simulations. These are referred to as free surfaces and their determination becomes an integral part of a fluid dynamic solution. Fluid surfaces can not only be created and destroyed over time, but may or may not completely enclose fluid masses.

간단한 예로는 호스를 빠져나가는 물이 있다고 가정하면 물의 표면적은 바깥쪽으로 흐르면서 커지고 있습니다. 만약 그것이 방울로 분해된다면, 서로 연결되지 않은 여러 표면이 있게 됩니다. 두 개 이상의 낙하물이 충돌하고 이들의 개별 표면이 더 이상 존재하지 않는 경우, 결합 낙하물을 둘러싼 단일 표면으로 대체됩니다. 또는 단순한 유체 강하가 임의로 변형되어 표면적이 변경될 수 있지만 유체가 압축할 수 없을 때는 부피에 변동이 없습니다. 이러한 종류의 행동은 개별 표면의 규격을 문제가 되게합니다.

A simple example is water exiting a hose. The surface area of the water is growing as it flows outward. If it breaks up into drops there are then multiple surfaces that are not connected to one another. Should two or more drops collide and coalesce their individual surfaces no longer exist being replaced by a single surface surrounding the combined drops. Or a simple fluid drop can arbitrarily deform resulting in a changing surface area, but its volume is unchanged when the fluid is incompressible. This sort of behavior makes the specification of individual surfaces problematic.

 한편, 유체나 고형물의 부피를 정의하는 것은 질량의 보존(그리고 불변의 부피 형태의 비압축성)이 유지하기가 더 쉽기 때문에 이치에 맞습니다. 유체 용적은 그들이 원하는 대로 결합하고 분리될 수 있으며, 결과 표면을 쉽게 평가할 수 있습니다. Volume methods에서 표면의 위치는 부피 영역이 끝나는 위치에 있습니다.

On the other hand, defining volumes of fluids or solids makes sense because conservation of mass (and incompressibility in the form of unchanging volumes) is easier to maintain. Fluid volumes may coalesce and breakup as they will, allowing easy evaluation of their resulting surfaces. In volume methods the location of a surface is wherever the volume region ends. 

Volume methods은 강력한 numerical 도구입니다. VOF 및 FAVOR™ 기법에 이러한 기법을 구현하는 방법은 첨부된 기사에 자세히 설명되어 있다.

Volume methods are powerful numerical tools. How they are implemented in the VOF and FAVOR™ techniques is described in detail in the accompanying articles.

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.

Hydraulic Energy Losses|유압 에너지 손실

유압 에너지 손실

이 기사는 Laurent Bilodeau, ing에 의해 기고되었습니다. Conception des aménagements de production  Hydro-Québec Équipement .

이 내용은 특히 유압 에너지 소산율 평가를 위해 FLOW-3D가 제공하는 유압 에너지 흐름과 총 수두의 연산을 검토한다. FLOW-3D 에서는 모델 출력에서 직접 시각화할 수 있는 변수 중 총 유압 헤드가 포함되었다. 그림 1은 강 우회 터널(a river diversion tunnel)을 통한 절토에 걸친 총 유압 헤드 분포(total hydraulic head distribution)를 보여준다. 버전 10에서 FLOW-3D는 플럭스 배플로 계산하고 시계열로 시각화하고 외부 도구로 분석할 수 있는 일체형 값으로 유압 에너지 흐름과 총 수두를 도입했다.

하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포
그림 1. 하천변환터널을 통한 단면내 총 유압높이 분포

총 유압 에너지

베르누이의 방정식

수압 에너지, eG는 흐름에서 물의 입자의 잠재력과 운동 에너지의 합이다. 에너지 밀도로서 J/m³으로 표현되며, 베르누이의 방정식(Eq. 1)에 의해 주어진다.

(1) [katex]\displaystyle {{e}_{G}}\quad =\quad p\ -g\rho z+\rho \frac{{\left( {{{u}^{2}}+{{v}^{2}}+{{w}^{2}}} \right)}}{2}[/katex]

기호 의미가 있는 곳

e G유압 에너지 밀도(J/m3 )
p압력(Pa ≡ N/m2 ≡ J/m3 )
g중력의 가속도( – 9,81m/s2 )
ρ밀도(kg/m3)
u, v, wx, y 및 z(m/s) 단위의 속도
z일부 기준 수준 이상의 높이(m) 또는 고도

수력 에너지 단순화된 계단식

일반적으로 에너지는 스스로를 변형시키지만 결코 손실되지 않는 전통적인 양으로 간주된다. 토목 공학에서 물의 흐름을 나타내기 위해, 에너지 변환을 중력 전위 에너지로 시작하여 운동 에너지로 변환한 다음 열 에너지로 변환하는 계단식 에너지로 상상하기에 충분한 경우가 많다. 또한 처음 두 형태(잠재성과 운동성)의 양만을 명시적으로 모델링하여 에너지 캐스케이드의 범위를 더욱 제한하는 것이 일반적이다.

상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.
그림 2. 상층 분지에서 보를 거쳐 정지 분지로 이동하는 물 입자의 일부 궤적.

수압 에너지 캐스케이드는 그림 2와 같이 보에서 풀로의 유량이 떨어지는 경우에 잘 나타난다.

그림에 표시된 입자의 트랙을 따라가십시오.

  • 위치 A에서는 저수지의 상류에서 물 입자는 거의 움직이지 않고 있다.
  • 위치 B에서 입자는 B 위의 자유 표면이 약간 낮아짐에 따라 일부 위치 에너지를 희생하여 속도를 얻었다.
  • 위치 C에서는 입자가 자유 낙하 궤적으로 유체를 따르므로 더 많은 위치 에너지가 운동에너지로 변형되었다.
  • 하강 흐름이 하부 풀의 물과 접촉하면 활발한 모멘텀 교환이 이루어지며 초기 유압 에너지의 상당 부분이 격동의 에너지 폭포와 점성 공정을 통해 열로 손실되었다.
  • 위치 D에서 입자는 위치 A, B, C에 비해 낮은 유압 에너지로 영역을 떠난다.

A에서 B, C로 이동하는 동안, 점성과 난류 과정은 대개 흐름에 거의 영향을 미치지 않는다. 총 유압 에너지 eG는 필요시 작은 손실 조건을 고려하여 질량처럼 보존된 양으로 취급될 수 있다. C의 다운 스트림에서, 이 전통적인 수력 에너지(conservative hydraulic energy)의 모델은 더 큰 규모의 에너지 손실 조건과 흐름에 미치는 영향을 고려함으로써 확장될 수 있다.

질량 및 에너지 예산

볼륨 컨트롤

eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단순히 당연하게 여겨지고 있다.

흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.

eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.
eG와 질량 밀도 ρ의 수송은 모두 나중에 분명해질 이유로 감시되어야 한다; 이것은 단지 지금 당연하게 여겨지고 있다. 흐름에 의한 eG와 질량밀도 ρ의 수송은 아래 CV로 표기된 제어량 및 가우스의 발산 법칙의 도움으로 분석하기 쉽다.

CV는 다음 규칙을 따르는 한 하나의 선택사항의 정의 표면으로 둘러싸인 볼륨이다.

  • 정의 표면은 스스로 교차하지 않는 한 임의의 형태를 가질 수 있다.
  • 표면은 각 패치가 다른 패치와 물샐틈없는 가장자리로 연결되어 있는 한 패치로 구성될 수 있다.

CV의 부피는 밀폐된 질량이나 에너지와 같은 적분, 자체 보존 수량을 계산하는 데 사용된다.

CV의 표면은 들어오고 나가는 플럭스를 정의하기 위해 사용되며, 밀폐된 수량에 대한 예산을 세우고 그 시간 이력을 감시할 수 있다.

그림 3은 떨어지는 물 분사기의 특성을 분석하는 데 사용할 수 있는 제어 부피의 예를 제시한다. 이 제어 볼륨으로 유입되고 유출되는 유일한 것은 제트기 자체로서 왼쪽 상단에서 들어오고 오른쪽 하단에서 떠난다.

FLOW-3D의 고정형상 제어량

FLOW-3D를 사용하면 고정된 형태와 위치의 CV를 세 가지 기본 형태의 플럭스 배플의 도움을 받아 쉽게 정의할 수 있다.

  • 구(Sphere)들은 닫힌 표면이다.
  • 실린더는 양끝이 개방되어 있으므로, 실린더의 끝이 흐르지 않도록 유량 한계 밖으로 뻗어나가도록 주의해야 한다.
  • 전체 흐름 영역 또는 하위 도메인을 교차시켜 CV를 조립하는 데 사용할 수 있는 평면 직사각형 패치

그림 4는 세 가지 유형의 플럭스 배플을 계산 메쉬로 렌더링한 후에 볼 수 있는 실제 모델에서 그린 예다. 그것들은 불투명한 것으로 렌더링되지만 그것들이 배플을 측정하는 유일한 플럭스로 정의된다면 흐름에 완전히 스며들 수 있다.

(2) hG≡eG/-gρ

(3) hG=z+

그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제
그림 4. 표본 망사 내에 렌더링된 평면, 원통형 및 구형 형상의 플럭스 배플 예제
그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.
그림 5. 튜브 또는 펜스톡을 절단하는 수직 단면 쌍을 결합하여 정의된 두 개의 제어 볼륨. 흐름은 총 유압 헤드에 따라 색상이 지정된다.

그림 5는 평면 배플 표면을 사용하여 두 가지 제어 볼륨을 정의하는 방법을 보여준다.

  • 제어 볼륨 DC, 긴 입방형 모양은 6개의 면으로 구성되어 있다. 반대편 두 면은 C와 D라고 불리는 배플이다. 밑면과 윗면이 그려지고 그 위치는 흐름 영역보다 훨씬 위아래 있는 한 중요하지 않다. 앞면과 뒷면은 큐브의 남은 두 면이며, 그들의 위치 또한 앞과 뒤가 잘 있는 한 중요하지 않다. 흐름 영역의
  • 제어 볼륨 BA도 마찬가지로 정의된다. 그것은 자유로운 표면 흐름을 포함하는 하위 도메인인 입구 포탈의 일부를 둘러싸고 있다. 자유 표면 흐름은 면 B와 A의 유입량 차이가 수위(및 수량)에 변화 속도를 부여하고 진동을 유발하여 천천히 감쇠하거나 전혀 감쇠하지 않기 때문에 진정한 안정 상태에 이르기 더 어렵다. 이 경우, 질량과 에너지의 신뢰할 수 있는 예산은 성질의 진화가 정지해 있는 에피소드를 식별하고 평균화를 수행하기 위해 흐름의 시계열을 처리함으로써 이루어진다.

그림 5의 수직 플럭스 배플은 사용 가능한 수직 표면(DB, DA, CB, CA)의 순열을 사용하여 몇 개의 다른 CV를 정의하는데 사용할 수 있다.

에너지 예산

수력 에너지 균형은 점성 열 생성을 손실로 명시적으로 표시하기 때문에 정의에 따라 누출된다. 이상적으로, 수력 에너지 캐스케이드는 다른 원인으로 인해 에너지를 잃지 않아야 하며 어떤 것도 얻지 않아야 한다. 여기서 다시 수치 모델로 연습하면 약간 다른 그림이 그려진다. 모든 수치 모델에는 인위적인 소스 또는 수력 에너지 싱크가 있다.

예를 들어, 셀 크기가 에너지 전달 흐름 특징보다 훨씬 작을 때 계산 메쉬에 흐름 간섭이 발생한다. 셀 크기가 충분히 작지 않을 때, 속도 대비는 자연 흐름에서보다 더 큰 공간 범위에 걸쳐 확산된다. 그 확산은 운동 에너지를 약간 작게 만들고 자연 현상보다는 그리드 효과에 기인하는 에너지 방산 역할을 한다.

에너지 예산을 모니터링하면 모델의 신뢰성에 대한 단서를 얻을 수 있으며 다른 매개변수 값이나 그리드 셀 크기를 사용하는 런을 비교하는 데 사용할 수 있다. 인위적인 손익이 관리되고 있을 때 유압 에너지 소산 속도는 종종 수치 모델에서 얻은 중요한 결과 중 하나이며 설계 변동을 구별하는 데 중요하다.

총 유압 헤드

에너지 밀도로서의 총 유압 헤드

아래 hG로 상징되는 총 유압 헤드는 Eq. 1의 총 유압 에너지 eG를 단순히 (-g ρ )로 나눈 값이다.

(2) [katex]\displaystyle {{h}_{G}}~\equiv ~{{e}_{G}}/\text{ }-g\text{ }\rho[/katex]

(3) [katex]\displaystyle {{h}_{G}}\ =\quad z\ \ +\frac{p}{{-g\rho }}\ \ +\frac{{\left( {{{u}^{2}}+{{v}^{2}}+{{w}^{2}}} \right)}}{{-2g}}[/katex]

다음과 같은 경우를 제외하고 기호가 모두 이미 소개된 경우:

hG, 총 유압 헤드(m)

총 유압 헤드는 다음과 같은 합이기 때문에 합계로 인정된다.

  • 입면체 헤드 z + p/(-gρ)
  • 운동 에너지 헤드 u²/(-2g)

유량에서 측정한 입압 헤드는 물의 국부적 자유 표면 고도를 잘 측정할 수 있는 것으로 간주된다.

저수지 및 강의 평온한 범위에서는 흐름 속도가 운동 에너지 헤드가 무시해도 될 정도로 충분히 낮아서 때때로 hG가 입압 헤드와 동일하다고 간주될 수 있다.

총 유압 헤드 hG는 때로 정체 높이라고 불리기도 한다. 흐름 내에 유체의 입자가 있는 경우, 모든 속도가 갑자기 위쪽으로 향하게 되고 주변 유체가 장애물이 되지 않을 경우 입자가 도달하는 최종 높이다.

총 유압 헤드 hG는 교각과 교대 등 유압 설계에 있어 유비쿼터스 변수다. 그것은 또한 채널과 펜스탁과 같이 에너지가 관리된 방식으로 전달되거나 소멸되어야 할 때마다 흐름의 수압 에너지를 나타낸다. hG는 다른 엔지니어링 작업의 키 높이와 동일한 고도 척도를 사용하여 엔지니어링 도면에 주석으로 나타날 수 있기 때문에 선택의 변수다.

총 유압헤드의 통합값으로부터의 유압에너지 소산

두 흐름 단면 A와 B 사이에 발생하는 에너지 소산에 대한 일체적 접근방식은 흐름의 하향 방향에서 HG의 감소로부터 계산된다.

HG의 도움을 받아 A와 B 사이의 에너지 소산을 계산하기 위해 각 단면에서의 HG 값을 먼저 –ρg에 곱하여 에너지 밀도 흐름으로 만든 다음 Q에 곱하여 총 유압 에너지 흐름으로 주조한다.
두 횡단면의 에너지 흐름의 차이를 보면, 두 횡단면에서 부피 흐름 Q가 동일한 상황에서, 아래와 같이 상류 횡단면에서 다운스트림 단면으로 이동하는 흐름에서 발생하는 유압 에너지 손실을 산출한다.

그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.
그림 6. 터널을 통해 흐르는 강물 회항, 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 흐름 속도에 따라 채색된다.
그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.
그림 7. 같은 강물 전환, 교차점을 측정하는 물과 유동성만 보여준다.

업스트림 리치는 유입과 배출 흐름의 차이에 따라 수위가 변동하는 볼륨 밸런스의 예를 제시한다. 동시에, 터널을 통과하는 유량의 비율은 상류와 하류 사이의 압력 균형에서 기인하며, 터널 벽의 마찰과 분리된 구조물에서의 흐름 에너지 손실과 통로를 따라의 전환이 큰 역할을 한다. 그림 10은 FLOW-3D에서 플럭스 배플로 알려진 수많은 흐름 측정 단면을 보여준다. 이들의 용도는 다음과 같다.

  • 추가 분석을 위한 유용한 기준으로 특정 모델 실행의 흐름 체계의 안정성 평가
  • 종단 종단 수위 및 수력 에너지 흐름의 그래프 작성 및 분석(수력 에너지 소산율 포함)
  • 설계 변이 간 미세 비교 허용
  • 일반적으로 흐름 동작이 예상에 부합하는지 검증하고, 체크하지 않을 경우 흐름의 진부도를 감소시킬 수 있는 수치적 아티팩트를 검출하고 수정한다.

예제 2 – 자연 암석 표면을 통한 고속 자유 주행

그림 8은 자연 암석의 유유히트레이스와 자유 주행의 예를 보여준다.

이 모델은 지표면의 단위 면적당 수압 에너지 소산율을 평가하는 것을 목적으로 했다. 이 속도는 W/m² 단위로, 자유 주행을 따라 암석 표면의 침식 잠재력을 평가하기 위한 입력값이었다.

그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.
그림 8. 플럭스 배플이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예는 자연 암석에 대한 유출로의 꼬리표에서 찾을 수 있다. 목적은 지표면의 단위 면적당 유압 에너지 소산율을 평가하는 것이다.
그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.
그림 9. 이 시뮬레이션은 에너지 소산의 추정치를 제공하기 위해 평면과 원통형 흐름 배플이 어디에 위치했는지를 나타낸다.

그림 9는 도구 자체를 확인하고 소산율 평가를 수행하는 데 사용된 계량장치를 나타낸다. 망사블록도 윤곽이 잡힌다.

원하는 소산 속도를 측정하고, 마찬가지로 중요한 것은 흐름의 품질 및 측정 도구의 평가를 위해 평면 및 원통형 플럭스 배플의 종류가 배치되었다.

평면 플럭스 배플은 제어 볼륨을 구성하고 이를 사용하여 CV 내에서 볼륨 흐름의 안정성과 에너지 소산을 모니터링할 수 있다. 테일레이스에서는 사이드월(sidewall)에 의해 흐름이 잘 담겨 있고 횡단면을 가로질러 상당히 균일하다. 에너지 소산율은 25~50kW/m²이었다.

배출 관문 발치에 원통형 유동 배플이 위치한다. 실린더를 통과하는 평균 체적 유량은 정상적인 유량 변동 때문에 시간 경과에 따라 가변적이었지만 적절한 평균 구간을 취할 때 0이 되는 경향이 있었다. 배플을 통한 순유압 에너지 흐름에 대해 동일한 평균을 취했을 때, 예상대로 음의 값이 산출되었고, 이는 면적으로 나누면 30 kW/m²에 가까웠다. 타원형 수평 단면으로 확장된 또 다른 원통형 흐름 배플도 꼬리 경주가 끝날 무렵에 위치했다. 거기서 만들어진 유사한 검증도 비슷한 합의를 보여주었다.

원통형 유동 배플이 유압 에너지 소산 측정에 예상대로 작용했다는 결론이 나왔다. 그런 다음 방산이 가장 높을 것으로 예상되었던 아래쪽 경사면에 놓인 원통형 배플에 주의를 돌렸다.

그림 10은 자유 주행 위에 위치한 원통형 배플 번호 3을 통해 순 부피와 에너지 흐름의 시계열로, 꼬리표에서 자연 암석 표면으로의 전환 근처를 보여준다. 그림은 두 흐름의 높은 진폭 변동이 존재하며 그 흐름들에 의해 어떤 경향도 잘 숨겨져 있음을 보여준다.

그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)
그림 10. 시간의 함수로서, 두 번째 예제의 원통형 플럭스 배플 번호 3을 통한 순 부피 흐름(m³/s) 및 순 유압 에너지 흐름(W)

그림 11은 그림 10의 순 부피와 에너지 플럭스의 시간 통합을 나타낸다. 시간 통합은 부피(m³)와 에너지(J)의 값을 산출한다. 볼륨 시계열은 정권이 정지해 있는 시간 간격을 선택할 수 있고, 순 볼륨 변화가 0에 가까워지도록 통합 시간 경계를 선택할 수 있다. 에너지 시계열은 에너지 소산의 예상대로 정기적으로 하향 추세를 보여준다. W/s 단위의 추세의 기울기는 소산율을 추정한다. 그런 다음 원통형 배플 인클로저 베이스의 표면적 영역으로 나누어 면적 단위당 원하는 산란율을 얻을 수 있다. 실린더의 반지름을 선택하여 면적이 100m²에 가까울 수 있도록 했다. 이 경우 소산율이 286kW/m²로 나타났다.

그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.
그림 11. 원통형 배플의 부피와 총 에너지는 시간 통합에 의해 얻어진 시간의 함수로써, 임의의 값으로 상쇄되어 영값이 단순히 존재하는 초기 수량이며 알 수 없다.

이러한 결과는 다른 분야의 엔지니어들과의 토론에서 사용되었다. 다른 요인 중에서도 암석 표면이 예비 추정에서 비롯된 공기 주입식 개미가 아니었기 때문에 불확실성의 여백이 크다는 것이 명백해졌다. 또한 수압 에너지가 바위가 아닌 물 속에서 소멸되고, 최대 소산의 위치가 반드시 바위에 대한 최대 작용의 위치가 아니라는 것도 모듈러에 의해 지적되었다. 위에 제시된 분석의 미니어처는 상당한 부담이었지만, 배플이 모델러에게 참신한 방법으로 사용되고 있기 때문에 필요하다고 여겨졌다. 학문 간 논의와 값의 규모 순서는 수치 그 자체보다는 모형의 가장 유용한 결과였다.

결론

FLOW-3D의 플럭스 배플은 이를 통과하는 부피와 유압 에너지 순 흐름에 대한 정밀한 평가를 제공한다. 이들의 연산 알고리즘은 제어 볼륨 접근방식과 함께 사용되는 FLOW-3D의 기본 수치 체계로 정교하게 조정되며, 높은 수준의 일관성이 요구되는 상황에서 대량 보존에 관한 FLOW-3D 자체의 성능 검증을 포함한 수많은 측정을 위해 잘 설계되어 있다.

토탈 유압 헤드의 연산은 수많은 방법으로 이루어질 수 있는데, 토목 및 유압 엔지니어에게 수량의 매우 높은 유용성을 볼 때 놀라운 일이 아니다. FLOW-3D가 제공하는 방법 중 하나는 플럭스 평균 총 유압 헤드의 배플 유량 면적에 대한 계산이다. 여기에서 주어진 유량관을 가로지르는 두 플럭스 배플에서의 값 사이의 차이로 측정한 유량에서의 수압 에너지 손실률은 가우스 발산 정리에 의해 원시 유량 변수와 연결된 제어 볼륨 접근법으로 계산될 수 있는 유량 손실률이 정확히 여기에 나타난다.

논문자료 알아보기

수자원 분야
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.

Flow-3D 모델을 이용한 수력 조건의 변화가 하천 벤드의 L 자형 스퍼 제방 주변 속도 분포에 미치는 영향

Effect of Changes in the Hydraulic Conditions on the Velocity Distribution around a L-Shaped Spur Dike at the River Bend Using Flow-3D model

Technical Journal of Engineering and Applied SciencesAvailable online at www.tjeas.com©2013 TJEAS Journal-2013-3-16/1862-1868ISSN 2051-0853 ©2013 TJEAS
Abdulmajid Matinfard(Kabi)1, Mohammad Heidarnejad1*, Javad Ahadian21. Departmentof Irrigation, Science and Research Branch, Islamic Azad University,Khuzestan, Iran2. Assistant Professor, Department of Water Sciences, Shahid Chamran University, Ahwaz, IranCorresponding Author:Mohammad Heidarnejad

ABSTRACT

하천 및 관련 구조물의 특성 및 흐름 거동에 대한 평가는 소프트웨어 사용이 불가피한 복잡한 현상입니다.

Spur dike는 굴곡과 직선 경로에서 하천 조직, 침식 제어 및 강둑 보호에 사용되는 간단한 유압 구조입니다. 이 논문에서, 굴곡부에 지정된 간격을 가진 불 침투성 Spur 둑 주변의 흐름 패턴은 다양한 배출 및 흐름 폭의 다른 좁힘 비율에 대해 평가되고, 서로 비교됩니다.

또한 L 자형 스퍼 제방 주변의 속도 분포는 유한 체적 방법을 사용하여 2 차원 및 3 차원으로 평가됩니다.

수행된 실험에 따르면 최대 속도 제한 및 이에 따라 30 ° 각도의 첫 번째 스퍼 제방에서 강 굴곡에서 90 ° 각도의 물 흐름 방향으로 마지막 스퍼 제방까지 수 세량이 감소했습니다. 그리고 흐름이 마지막 스퍼 제방에 도달하면 흐름의 모든 난류가 손실됩니다.

흐름이 마지막 스퍼 제방까지 도달할 때 흐름의 모든 난류가 손실됩니다.

원본 논문 : Phytoremediation of Lead from Soil by Lepidium sativum (flow3d.com)

Figure 1. Example of 180-degree bends of the Karun River
. The effect of the spur dike series and ineffectiveness of some of them on the scour and deposition
. The effect of the spur dike series and ineffectiveness of some of them on the scour and deposition
Figure 3. Meshing of the tested area and around a quintuple series of the spur dike in flow3D software
Figure 3. Meshing of the tested area and around a quintuple series of the spur dike in flow3D software
Figure 4. Distribution of speed around the spur dike series
Figure 4. Distribution of speed around the spur dike series
Figure 5. Speed distribution around two initial spur dikes
Figure 5. Speed distribution around two initial spur dikes
Figure 6. Distribution of the flow rate around the spur dikes with a discharge of 18 liters per second
Figure 6. Distribution of the flow rate around the spur dikes with a discharge of 18 liters per second
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
Figure 7. Distribution of the flow rate around the spur dike with a discharge of 25 liters per second
Figure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical model
Figure 8. Flow pattern around the spur dikes in three dimensional form at numerical model
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.
Figure 9. formation of scour and deposition around the spur dike in the original model.

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132.

Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).

조수 흐름이 있는 복잡한 교각에서 scour CFD 시뮬레이션

CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

J. A. Vasquez1,2, and B. W. Walsh1,3
1 Northwest Hydraulic Consultants, 30 Gostick Place, North Vancouver, BC, Canada,
V7M 3G3; PH (604) 980-6011; FAX (604) 980-9264;
2 email: JVasquez@nhc-van.com
3 email: BWalsh@nhc-van.com

ABSTRACT

우리는 상용 CFD (Computational Fluid Dynamics) 모델 Flow-3D를 사용하여 조수 흐름 아래의 복잡한 교각에서 지역 scour의 질적 시뮬레이션을 보고합니다. 이 모델은 대형 piles 캡과 10 개의 원통형 piles로 구성된 복잡한 부두에서 scour 개발의 초기 단계를 계산하는 데 적용되었습니다. Flow-3D는 piles 사이에서 예상되는 상호 작용을 정확하게 재현 할 수있었습니다. CFD 모델은 또한 조류 역류 하에서 3- piles 그룹의 scour 시뮬레이션을 위해 적용되었습니다. 그 결과는 문헌에보고 된 측정치와 질적으로 일치하여 Flow-3D가 다양한 흐름 조건에서 복잡한 교각을위한 유압 설계 도구로서의 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.

INTRODUCTION

캐나다 밴쿠버에 있는 프레이저 강과 피트 강 모두에서 현재 여러 다리가 건설 중이거나 최종 설계 단계에 있습니다. 이 다리는 상대적으로 크고 300m에서 1000m 사이의 수로 폭에 걸쳐 있으며 강바닥에 위치한 여러 개의 큰 교각에서 지원됩니다.

일반적으로 케이슨 또는 코퍼 댐을 사용하여 지어진 말뚝 위에 세워진 거대한 단단한 교각이 있는 오래된 교량과 달리, 새로운 교각은 일반적으로 떠 다니는 바지선에서 원통형 말뚝을 땅으로 밀어내어 지어집니다.

말뚝 상단의 수평 말뚝 캡은 수면에 위치하며 상부 구조에서 말뚝 기초까지 힘을 전달하고 선박 충돌을 방지하는 데 사용됩니다. piles 캡의 높이는 하단 및 상단 높이가 최저 및 최고 수위를 덮도록 설계되어 모든 흐름 조건에서 볼 수 있습니다.

piles 캡의 기하학적 구조와 piles의 레이아웃은 다소 복잡 할 수 있으며, 반드시 로컬 scour 예측 변수에서 가정 한 고전적인 교각 모양을 따르는 것은 아닙니다. 그림 1은 6 각형 패턴으로 배열된 두 그룹의 piles 위에 아령 모양의 piles 캡이 있는 프레이저 강의 교각 부두의 예를 보여줍니다.

지속 가능한 환경을 위한 물 공학 (그림 2) 두 개의 다른 직경으로 만들어진 10 개의 piles 위에 둥근 끝이 있는 직사각형 piles 캡으로 만들어진 피트 강의 교각 부두. 복잡한 교각에서 scour을 계산하기위한 일부 분석 공식이 존재합니다.

예를 들어, HEC-18 매뉴얼 (Richardson and Davis 2001)은 교각 스템, piles 캡 및 piles 그룹에 의해 생성된 세 가지 scour 구성 요소를 추가하여 총 scour 깊이를 계산합니다.

말뚝 그룹은 폭이 그룹에 있는 말뚝의 투영된 폭과 동일한 솔리드 말뚝으로 대체되고 말뚝 간격 및 정렬된 행 수의 효과에 대한 수정 계수를 곱합니다. Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)는 지역 scour (piles 캡이 없는)에서 piles 그룹화의 효과를 연구했습니다.

그들의 실험 결과는 나란히 배열된 매우 밀접하게 배치된 말뚝의 경우 scour 깊이가 50 % 증가할 수 있음을 보여주었습니다. 탠덤 배열의 경우 전면 piles의 scour이 증가하고 후면 차폐 piles의 경우 감소합니다.

어쨌든 말뚝 사이의 간격 S가 말뚝 직경 D의 4 배 (S/D> 4)보다 크면 scour 증폭 효과가 사라지는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 공식은 piles이 격자 모양의 레이아웃으로 균일하게 배치되어 있다고 가정합니다.

이는 그림 1과 2에 표시된 교각에서는 분명히 해당되지 않습니다. 문제를 더욱 복잡하게 하기 위해 프레이저 강과 특히 피트 강이 대상입니다.

Figure 1. Example of bridge pier with dumbbell-shaped pile cap and hexagonal pile layout, showing also scour hole measured in a physical model.

교각의 조석 scour은 단방향 scour과 동일한 세부 사항으로 연구되지 않았지만 실제로 주제에 대한 몇 가지 주목할 만한 연구가 있습니다.

Escarameia (1998)는 흐름 방향, 조수주기 기간, 수심, 교각 모양 및 퇴적물 크기에 대한 역전의 영향을 단일 원형 및 직사각형 교각의 국부 scour에 미치는 영향을 평가하여 조류 흐름 조건 하에서 국부 scour의 실험적 조사를 수행했습니다. 예상대로 퇴적물 크기는 국부 scour 깊이에 영향을 미치지 않았습니다.

조수 조건에서 최대 수세 깊이는 베드 폼이 존재하지 않는 경우 일방향 흐름에 대해 항상 평형 scour 깊이 아래로 유지되었습니다 (맑은 물 수세미). 직사각형 교각의 scour 깊이는 정사각형 교각보다 10 ~ 14 % 더 작은 것으로 나타났습니다. 정사각형 교각에서는 조수주기 동안 교각의 상류와 하류에 생성된 scour 구멍이 병합되는데 교각이 직사각형 인 경우에는 발생하지 않습니다.

May and Escarameia (2002)는 정사각형 및 정현파 조수를 사용하여 조수 조건 하에서 지역 scour의 시간적 진화를 연구했습니다. 그들은 맑은 물 scour에서 조수 흐름의 수력 학적 구조에서의 평형 scour이 일방향 유동을 사용하는 scour보다 훨씬 적을 수 있다고 결론지었습니다. 그러나 라이브 베드 scour에서 평형 깊이는 각 조수주기에서 scour 구멍이 더 빠르게 발생하고 구조물 주변에 모래 언덕이 형성되어 단방향 흐름 값에 가까울 수 있습니다.

Margheritini et al. (2006) 은 퇴적물 이동 (살상 조건)과 함께 단방향 및 조수 흐름에서 대 구경 말뚝 주변의 국부 scour 실험을 수행했습니다. 두 경우의 최종 평형 scour은 비슷했습니다. 조수 흐름의 scour 구멍은 대칭이며 원형 모양이고 일방향 scour 구멍보다 부피가 더 큽니다.

현재 물리적 모델링은 사용 가능한 scour 방정식의 가정을 따르지 않는 복잡한 모양을 가진 교각에서 로컬 scour를 평가하기위한 유일한 실용적인 엔지니어링 도구로 보입니다.

3 차원 (3D) 수치 모델링은 단일 원통형 말뚝에서 국부 scour을 재현하기 위해 성공적으로 적용되었지만, 복잡한 교각의 모델 scour이나 조류 역류 하의 말뚝 그룹에는 적용되지 않았습니다. 이 논문의 목적은 상업적으로 이용 가능한 3D 전산 유체 역학 (CFD) 모델을 사용하여 실제 복잡한 부두와 조수 역전 하에서 이상적인 3 파일 그룹에서 지역 scour의 예비 정성 결과를 제시하는 것입니다.

NUMERICAL MODELING OF PIER SCOUR

Olsen과 Melaan (1993)의 초기 작업 이후 여러 3D 수치 모델이 단일 원통형 부두에서 국소 scour을 모델링하는 데 성공적으로 적용되었습니다 (Roulund et al. 2005의 검토 참조). 그러나 복잡한 교각에서 3D scour 시뮬레이션은 거의 시도되지 않았습니다. 그 이유는 두 가지입니다.

대부분의 모델은 복잡한 교각의 형상을 수용하기 어려운 구조화된 곡선 형 경계 맞춤 그리드를 기반으로 합니다. 또 다른 중요한 제한 사항은 계산 시간이며, 이는 실제 모델에서 로컬 scour 테스트를 수행하는 데 필요한 시간보다 훨씬 큽니다.

그럼에도 불구하고 수치 모델은 귀중한 정보를 제공할 수 있으며 컴퓨터 속도가 더욱 향상될 것으로 예상되는 미래에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에 사용된 CFD 모델은 뉴 멕시코 주 산타페의 Flow Science에서 개발한 Flow-3D입니다. Flow-3D는 유압 엔지니어링 애플리케이션을 위한 특수 모듈이 포함된 상용 CFD 패키지입니다.

구조화된 직교 그리드를 사용함에도 불구하고, 직사각형 계산 셀이 장애물에 의해 부분적으로 차단될 수 있도록 하는 FAVOR (fractional area/volume method)를 적용하여 복잡한 형상을 모델링 할 수 있습니다. 날카로운 자유 표면 (예: 수압 점프, 공기 중 자유 제트)은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법으로 모델링 됩니다.

Flow-3D는 Brethour (2001)에 의해 자세히 설명된 대로 지역 scour을 모델링하는 고유 한 기능도 가지고 있습니다. 이러한 기능은 그림 2에 설명되어 있으며, 모델이 맑은 물 조건에서 복잡한 부두의 형상과 scour 개발의 초기 단계를 재현할 수 있는 방법을 보여줍니다.

그림 2에 표시된 복잡한 부두는 길이 51.5m, 너비 12.5m, 두께 6.7m의 끝이 둥근 파일 캡을 포함합니다. 파일 캡 아래에는 세 개의 개별 파일 그룹이 있습니다. 직경이 2.4m 인 3 개의 파일로 구성된 두 그룹 (U & D)은 파일 캡의 상류 및 하류 끝에 위치하며, 4 개의 작은 1.8m 파일 (C)은 중앙 주위에 있습니다.

파일 캡의 바닥은 침대 위 약 13m입니다. 수치 메쉬는 길이 115m, 너비 50m, 높이 22m였으며 균일 한 셀 크기는 0.5m (46,176 셀)입니다. 시뮬레이션은 수심 15.8m, 일정한 유속 1.5m/s, 퇴적물 크기 0.35mm에 대해 수행되었습니다. Flow-3D는 지역 scour에 대한 파일 간섭의 영향을 평가하는 데 사용되었습니다. 과도한 계산 시간이 필요하여 장기 시뮬레이션을 수행할 수 없었기 때문에 처음 1 시간 동안 scour 시작 만 시뮬레이션 했습니다.

말뚝 사이의 상대적 간격 S/D를 고려할 때, 그림 2에 표시된 Flow3D 결과는 Ataie-Ashtiani와 Beheshti (2006)가보고 한 말뚝 간의 상호 작용에 관한 실험적 관찰과 매우 잘 일치합니다. 결과는 부두 중심 주변의 C 말뚝이 2 쌍처럼 나란히 행동한다는 것을 시사합니다.

왼쪽과 오른짝이었는 두 쌍의 말뚝 사이에 간섭이 없는 것으로 보입니다 (C1-C2 및 C3-C4, S/D = 4); 파일 C1 (C2)은 scour (S/D = 2.3)으로부터 파일 C3 (C4)를 보호하는 것처럼 보입니다.

그림 2는 또한 파일 캡의 양쪽 끝에 있는 3 개 파일 그룹 U 및 D의 수세공 구멍이 이미 병합되어 3 개 파일 간의 강력한 상호 작용을 시사합니다 (S/D = 0.9). 또한 3- 파일 그룹 U는 더 작은 파일 C를 보호하지 않는 것 같습니다 (S/D> 5).

Figure 2. Initial scour development computed by Flow-3D in complex pier.

최대 평형 scour 깊이를 계산할 수는 없었지만, 복잡한 부두에서 말뚝과 말뚝 캡 사이의 상호 작용에 대해 얻은 통찰력은 scour 과정과 scour 대책의 잠재적 설계를 이해하는 데 여전히 중요합니다.

MODELING TIDAL SCOUR OF PILE GROUP

지속 가능한 환경을위한 물 공학 말뚝 그룹의 조수 조사 모델링 불안정한 조수 흐름의 잠재적 영향을 평가하기 위해 Flow-3D를 사용한 정성 시뮬레이션이 수행되었습니다.

전체 교각을 시뮬레이션하는 것이 불가능했기 때문에 이상화된 3- piles 그룹 (piles 캡 없음)이 거친 메시를 사용하여 재현되었습니다. 원통형 piles의 직경은 최소 간격 S / D = 0.95로 삼각형 패턴으로 배열 된 2m였습니다. 메쉬 셀 크기는 0.5m입니다.

이러한 메쉬 크기는 piles 주변 흐름의 모든 3D 세부 사항을 해결하기에 충분한 해상도를 제공하지 않지만 계산 시간을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 필요한 것으로 간주되었습니다.

따라서 이러한 예비 시뮬레이션은 정 성적이며 Flow-3D의 기능을 대략적으로 평가하기위한 탐색 적 특성을 가지고 있습니다. 수로는 길이 40m, 너비 16m, 높이 6.5m였습니다. 입구 / 출구의 첫 번째와 마지막 10m는 난류의 완전한 발달을 허용하기 위해 단단한 거친 베드로 만들어졌습니다.

3 개의 말뚝이있는 수로의 중앙 부분은 0.75mm의 모래로 만들어졌습니다. 수심은 2.5m였습니다. 유속의 조석 반전은 정사각형 및 정현파 조석을 사용하여 시뮬레이션되었습니다 (그림 3). 제곱 조는 Escarameia (1998)와 Margheritini et al. (2006). 단방향 흐름의 경우 조수 피크 (2m / s)를 사용했습니다.

Figure 3. idealized tidal velocity used for numerical simulations.

900 초에서 채널 중심선을 따라 세로로 된 베드 프로piles은 그림 4에서 단방향 흐름과 사인 곡선에 대해 보여집니다. 그림 5는 제곱 조수 시나리오에 대해 300 초마다 일련의 3D 이미지를 보여 주지만 화살표는 흐름 방향을 나타냅니다. 마지막으로, 세 가지 흐름 시나리오에 대한 scour의 시간적 진화가 그림 6에 나와 있습니다.

Figure 4. Computed centerline bed profiles after 900 s for unidirectional flow (left) and sinusoidal tide (right).

Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 5. 3D view of scour under square tide conditions (every 300 s).
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal flow conditions (grid resolution is 0.5 m)
Figure 6. Temporal evolution of maximum scour depth under steady and tidal
flow conditions (grid resolution is 0.5 m)

단방향 흐름에서 scour는 상류에서 발생하고 퇴적물은 더미 뒤에 축적됩니다 (그림 4). 조수 조건에서 흐름 반전은 이전 조수주기에서 개발 된 scour hole을 일시적으로 채웁니다. scour의 계산 된 시간적 진화 (그림 6)는 Margheritini et al.의 실험과 유사합니다(2006). 조석 수조는 처음에 증가하지만 흐름이 역전되면 약간 감소하여 다음주기에 다시 자라납니다.

Flow-3D는 Escarameia (1998)와 일치하여 시뮬레이션의 맑은 물 조건에 대해 조석 정찰이 단방향 정찰보다 약간 낮다고 예측했습니다. 그러나 사용된 거친 0.5m 메시 해상도로 인해 정확한 scour 감소 크기를 정확하게 해결할 수 없습니다. 또한, 모델은 평형 scour 깊이를 달성 할만큼 충분히 오래 실행되지 않았습니다.

CONCLUSION

Flow-3D는 구조화된 경계 맞춤 그리드의 일반적인 제한없이 복잡한 구조에서 로컬 scour을 모델링 할 수 있는 기능을 갖춘 최초의 CFD 상용 모델 일 것입니다.

큰 piles 캡과 여러 개의 piles로 구성된 복잡한 부두에 적용했을 때 Flow-3D는 piles 간의 상호 작용을 정확하게 예측할 수 있었으며 실제 엔지니어링 응용 프로그램을 위한 설계 도구로서의 잠재력을 보여주었습니다.

Flow-3D를 사용하여 맑은 물의 조수 흐름 하에서 이상적인 3- piles 그룹의 정 성적 시뮬레이션은 동일한 최고 속도의 단방향 흐름에 비해 흐름 반전이 있는 조수 조건에서 scour 깊이가 감소함을 보여주었습니다.

이러한 수치 결과는 실험 데이터와 일치합니다. 그러나 모델을 정량적으로 검증하려면 더 미세한 그리드를 사용하는 추가 연구가 필요합니다. 현재 Flow-3D 및 일반적으로 CFD 모델의 주요 실제 제한은 계산 시간입니다.

구조를 모델링하는 데 매우 큰 그리드가 필요한 경우 장기 평형 조사를 계산하려면 물리적 모델을 실행하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 계산 시간이 필요할 수 있습니다.

논문 원본 링크 : CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

기타 참고 자료 : https://flow3d.co.kr/scouring-knowledge/

REFERENCES

Ataie-Ashtiani, B. and Beheshti, A.A. (2006). “Experimental investigation of clearwater local scour at pile groups”. J. Hyd. Eng., ASCE, 132(10), 1100-1104.
Brethour, J. M. (2001). Transient 3-D model for lifting, transporting and depositing
solid material. 2001 International Symposium on Environmental Hydraulics,
Tempe, Arizona (http://flow3d.info/pdfs/tp/wat_env_tp/FloSci-Bib28-01.pdf).
Escarameia, M. (1998). Laboratory investigation of scour around large structures in
tidal waters. Conf. Basics of Sediment Transport and Scouring. HR
Wallingford (http://kfki.baw.de/conferences/ICHE/1998-Cottbus/55.pdf).
May, R.W.P. and Escarameia, M. (2002). Local scour around structures in tidal flows.
First International Conference on Scour Foundations, Texas A&M University.
Margheritini, L., Martinelli, L., Lamberti, A. and Frigaard, P. (2006). Erosione
indotta da onde e correnti di marea attorno a pali di grande diametro. XXX
Convegni di Idraulica e Construzioni Idrauliche, Rome, September 2006
(http://www.idra2006.it/referee/files/L356.pdf).

Scouring Tip2

유체유동이 일어나지 않는 경사면의 scouring 현상에 대한 이해

해석 조건

  • Inflow : velocity=1.23m/s
  • Outflow : Air pressure
  • Sediment condition
Scouring Tip1
Scouring Tip2
  1. 유체유동이 일어나지 않는 경사면에 scouring이 일어나는 이유가 무엇인가?
  2. Sediment가 점착력이 있는 경우(clay)는 어떤 변수로 입력해야 하는가?

Tip 1)유동이없는부분에 scouring이나타나는이유:

현재 scouring model은 물에잠겨있는 부분에 대해 해석을 하게되어 있으므로 packed sediment부분은 fluid region(with infinite drag)이 존재하게됩니다. 그러므로 fluid region이 없다 하더라도 packed sediment가 경사면에 존재하면 중력에 의해  내부유체의 유동이 생겨 위 예제와 같이 미소한  scouring이 표면에 물이 없는 경사면에서도 발생하는것입니다. 그러므로 이를 없애기 위해서는 물이 없는 경사면 부분은 별도의 solid로 규정하면 이 문제를 피할수 있습니다.

Tip2 ) clay가 sticky하면 일반적으로 유동의 상대운동이 감소될것이므로 drag coefficient 나 Richardson Zaki coefficient multiplier를 증가시켜 변화를 조사해 볼 수 있습니다.

<기타 Scouring 자료>

Coastal & Maritime Bibliography

Water & Environmental Bibliography

Sediment Transport Model

CFD simulation of local scour in complex piers under tidal flow

Numerical Simulations of Sediment Transport and Scour Around Mines

The Numerical Investigation of Free Falling Jet’s Effect on the Scour of Plunge Pool

Current-induced seabed scour around a pile-supported horizontal-axis tidal stream turbine

Numerical Investigation of Angle and Geometric of L-Shape Groin on the Flow and Erosion Regime at River Bends

Comparison of CFD Models for Multiphase Flow Evolution in Bridge Scour Processes

FLOW-3D HYDRO Conveyance Infrastructure

FLOW-3D & computational fluid dynamics for civil engineering

Conveyance systems

  • Tunnels
  • Overflows
  • Hydraulic controls
    • Gates
    • Weirs
    • Orifice
  • Drop structures
  • Flow splitting
  • Open channel conveyance
  • Pumps
  • Flap gates (moving objects)
  • Air flow / air supply
  • Entrained air (entrainment, evolution, drift flux, buoyancy, bulking, de-aeration)

Baffle dropshaft

Tangential dropshaft

Sample GUI packaged conveyance examples

Conveyance systems: simulation outputs

해석 결과로 얻을 수 있는 Simulation outputs

  • Pressure, velocity field
  • Water elevation profiles
  • 3D transient behaviors
  • Surges & sloshing
  • Pump approach flow
  • Pump discharge & operations
  • Air phase
  • Entrained air
  • Forces & coupled motion for moving objects

FLOW-3D HYDRO- Dams & Spillways

Dams & spillways Long history of success

  • Government regulators
  • Hydro-power utilities
  • Engineering consultants
  • Hydraulics laboratories
  • CFD consultants
  • Academia

Dams & spillways

•Wide range of applications

•Wide range of flow conditions:
–Open channel
–Pressurized –Mixed

•Wide range of models
FLOW-3D HYDRO is a solution that is:

  • Versatile
  • Robust
  • Accurate

Spillway rating curve
Draft tube exit hydraulics
Flow distribution at turbine entrance
Head loss & energy dissipation
Forces on dams
Aerated flows
Spillway approach conditions
Jet deflection on upper spillway
Spillway water profile
Fish passage hydraulics
Forces on Spillways
Sediment & Scour

Limitless dam, spillway & stilling basin configurations

–Weirs & hydraulic controls
–Ogee
–Gated
–Staircase
–Siphon
–Bucket
–Morning glory
–Labyrinth
–Piano Key weir
–Arced weirs
–…

FLOW-3D HYDRO에는 수십 가지 예가 사전 탑재되어 있어 응용 프로그램 모델링을 시작할 수 있는 좋은 출발점을 제공합니다.

Ray-tracing an upcoming post-processing feature

Fishways

기하학적 또는 흐름 구성에 대한 제한 없음: FLOW-3D HYDO는 속도, 공기 흡입 및 난류장과 같은 중요한 흐름 특성을 매우 정확하게 표현합니다.

  • Natural fishways
  • Pool & weir
  • Pool & orifice
  • Larinier
  • Ice-harbor
  • Natural
  • Baffle
  • Vertical slot
  • Denil •…
  • Simulation outputs
  • Detail of velocity field
  • Water elevation profiles

Spatial mapping of turbulence intensity

Determination of flow conditions:
–Skimming
–Plunging
–Intermittent

FLOW-3D HYDRO – The Complete CFD Solution for the Water & Environmental Industry

물 및 환경 산업을 위한 완벽한 CFD 솔루션인 FLOW-3D HYDRO의 신제품 출시를 알립니다.

Santa Fe, NM, 2020년 10월 29일 – Flow Science는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을 위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO를 출시했습니다. FLOW-3D HYDRO는 사용하기 편리한 수처리 해석 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 효율적인 모델링 워크플로우를 위한 새로운 시뮬레이션 템플릿과 토목 또는 환경 엔지니어의 요구에 맞춘 확장된 교육 자료를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO의 진보된 솔버 개발에는 mine tailings, multiphase flows, shallow water models이 포함됩니다. 고성능 컴퓨팅을 위해 병렬 처리되고 모든 모델링 숙련도를 위해 설계된 FLOW-3D HYDRO는 사용자의 손에 뛰어난 시뮬레이션 기능을 제공합니다.
새로운 기능에 대한 자세한 설명은
https://flow3d.co.kr/flow-3d-hydro/
에서 확인할 수 있습니다.

“FLOW-3D HYDRO는 고객의 말을 경청하고 고객의 니즈를 파악한 결과입니다. 수처리 및 환경 고객을 위한 고급 CFD 솔루션을 개발하고 토목 및 환경 엔지니어링 업계에 범용-CFD 플로우-3D를 광범위하게 채택한 것을 바탕으로 소프트웨어 접근성과 사용자 관련성을 높일 수 있는 물 중심 인터페이스를 개발하여, 모델 설정 시간뿐만 아니라 설정 오류도 크게 감소했습니다. 유용성 및 모델링 성공 측면에서 이 신제품이 물과 환경 실무자들에게는 큰 자산이 될 것으로 생각합니다.

일련의 안내된 실습 과정을 통해 새로운 Flow-3D HYDRO소프트웨어를 소개하는 일련의 온라인 워크샵이 예정되어 있습니다. 워크샵 등록에는 참가자들이 소프트웨어와 소프트웨어 기능을 살펴볼 수 있도록 30일 평가 라이센스가 포함되어 있습니다. 등록은 다음 위치에서 사용할 수 있습니다.
https://www.flow3d.com/flow3d-hydro-workshop/에서 확인할 수 있습니다.

사용자 성공을 위해 FLOW-3D HYDRO는 높은 수준의 지원, 비디오 튜토리얼 및 광범위한 예제 시뮬레이션에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 또한 고객은 Flow Science의 CFD 서비스를 활용하여 맞춤형 교육 과정, HPC 리소스 및 유연한 클라우드 컴퓨팅 옵션을 포함한 제품 경험을 강화할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRODOR 릴리즈 웨비나는 12월 3일에 열릴 예정입니다. 온라인 등록은 https://zoom.us/webinar/register/WN_pAh7Gi_fQXWc2Y3BGOrg-A에서 가능합니다.

FLOW-3D HYDRO 2025R1

FLOW-3D HYDRO

FLOW-3D HYDRO 2025R1
FLOW-3D HYDRO 2025R1

FLOW-3D HYDRO 2025R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2025R1은 새로운 이산 요소 방법(DEM) 모델을 도입했습니다. 이 모델은 사용자가 충돌 및 마찰과 같은 입자-입자 상호작용을 고려할 수 있게 하여 표준 라그랑지안 입자 모델을 넘어서는 유용성을 제공합니다.

물과 환경 프로젝트의 다양한 시나리오에는 암석이나 립랩이 포함됩니다. 예를 들어, 자연 채널 베드나 채널 및 구조물 보호 시스템의 일부가 포함됩니다. DEM 모델은 다양한 흐름 조건에서 암석의 안정성에 대한 통찰력을 제공하여 강둑 및 기타 구조물의 독특한 보호 시스템에 대한 비용 절감과 위험 감소의 흥미로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.

Simulation image of river bank showing new DEM model
FLOW-3D HYRO의 새로운 DEM 모델을 사용한 강둑에 대한 위험 평가

이 모델은 또한 사용자가 그릿 분리 시스템, 빗물 분리기 및 작은 물체들이 서로 상호작용하는 다른 시나리오에 대한 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Simulation of a stormwater separator
새로운 DEM 모델을 사용하여 빗물 분리기의 미세먼지 오염 물질 추적하기

참고: 이 모델은 별도의 라이선스 토큰이 필요하며, 추가 비용을 지불하고 추가할 수 있습니다. 

FLOW-3D HYDRO 2024R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2024R1의 흥미로운 새로운 발전은 지형 및 수심과 같은 물체를 지리적 좌표계(예: UTM)에 정의하고 다른 물체를 편리한 로컬 좌표계(예: BIM 좌표)에 정의할 수 있도록 하여 지리적 좌표계 작업을 용이하게 하는 사이트 좌표 시스템(일명 로컬 또는 프로젝트 좌표 시스템이라고도 함)의 도입입니다. 이 새로운 기능은 사이트 좌표 시스템을 설정하기 위한 명확하고 간단한 인터페이스와 Revit 공유 좌표 파일에서 읽기만 하면 모델 설정 중 수동 좌표 변환과 관련된 시간, 노력 및 위험을 줄입니다.

Site coordinate system
모델링 편의를 위해 별도의 사이트 좌표계(가운데 축)가
정의된 상태에서 UTM 좌표(오른쪽 하단의 축 방향 참조)로
정의된 LandXML 파일

FLOW-3D HYDRO의 두 번째 개발은 LandXML과 삼각형 래스터 표면을 EXODUS II 기반 출력 파일에 포함하는 것입니다. 따라서 후처리 시 전체 지형/수심 측정을 사용할 수 있으므로 모델링 세부 사항이 아닌 스토리에 초점을 맞춘 방식으로 청중에게 결과를 더 쉽게 전달할 수 있습니다.

Land XML support
모델링 영역 내부의 지형(왼쪽)과 삼각형으로 작성된 표면(오른쪽). 산과 하류 계곡은 모델링 영역에 포함되지 않지만 삼각형으로 작성된 표면은 맥락과 명확성을 높이기 위해 이들 지형을 포함한다는 점에 유의하세요.

FLOW-3D HYDRO 2023R2 의 새로운 기능

새로운 결과 파일 형식

FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.

FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf  또는 EXODUS II 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 개체에 대해 유한 요소 메시를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D HYDRO 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다. 

혼입 공기 시뮬레이션
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식에서 볼륨 렌더링 기능을 사용하여 동반된 공기를 보여주는 예입니다 .

새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. 

FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .

난류 모델 개선

FLOW-3D HYDRO 2023R2는 2방정식(RANS) 난류 모델에 대한 동적 혼합 길이 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 제한기가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 혼합 길이를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다. 

새로운 동적 혼합 길이 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 규모를 더 잘 설명하며, 이제 사용자는 고정(물리 기반) 혼합 길이를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.

접촉식 탱크 혼합 시뮬레이션
적절한 고정 혼합 길이와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 혼합 길이 모델과 새로운 동적 혼합 길이 모델 간의 비교

정수압 초기화

사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.

확장된 지형 표현 지원

GeoTIFF 지원

2023R2 릴리스에서 FLOW-3D HYDRO는 기본적으로 래스터 지형 및 수심 측량을 위한 GeoTIFF(.tif) 파일 형식을 지원합니다. 이제 사용자는 GeoTIFF 파일을 사용자 인터페이스로 직접 가져올 수 있습니다. 

GeoTIFF 래스터 파일의 예
FLOW-3D HYDRO 에서 렌더링된 GeoTIFF(.tif) 래스터 파일의 예

LandXML 지원

측량 데이터가 균일하지 않거나 래스터 표면의 해상도가 충분하지 않은 경우 TIN 표면은 LandXML(.xml) 파일 형식을 통해 향상된 지형 지도를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 기본적으로 LandXML 파일을 가져옵니다. 

래스터 파일과의 향상된 상호 작용

래스터 파일은 고해상도에서 넓은 지형 영역을 다루는 경우가 많으므로 사용자 인터페이스에서 3D 표현의 상호 작용 속도가 느려질 수 있습니다. 이제 사용자는 3D 표현의 품질을 제어하여 렌더링 시간을 크게 줄이고 상호 작용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 2023R1 의 새로운 기능

FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. 

FLOW-3D HYDRO 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

천수(shallow water) 난류 모델

난류는 물과 환경 흐름장의 주요 측면이며, 특히 천수(shallow water) 근사치로 모델링된 영역에서는 더욱 그렇습니다. 우리는 모델링 위험을 줄이고 더 나은 결과를 제공하기 위해 세 가지 새로운 난류 모델, 일정한 확산도, 혼합 길이 및 Smagorinsky 모델을 포함하도록 천수(shallow water) 모델의 난류 처리를 개선했습니다.

방사제 주변의 흐름

FLOW-3D HYDRO 2022R2 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 2022R2 출시로 Flow Science는 FLOW-3D HYDRO 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공했습니다. 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 향상된 공기 동반 기능과 물 및 환경 응용 분야에 대한 경계 조건 정의 개선이 포함됩니다.

통합 솔버

우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.

많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.

성능 확장의 예
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예
메쉬 분해 - 2소켓 워크스테이션
2소켓 워크스테이션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예

멀티 소켓 워크스테이션

다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스

대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.

정제된 체적 대류 안정성 한계

시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.

압력 솔버 프리컨디셔너

경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!

점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법

점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.

FLOW-3D HYDRO 경계 조건 개선

FLOW-3D HYDRO 2022R2 에서는 물 적용 경계 조건에 대한 두 가지 개선 사항을 사용할 수 있습니다 . 천수(shallow water)의 유량 경계 조건이 개선되어 보다 현실적이고 공간적으로 변화하는 속도 프로파일을 생성하므로 사용자는 정확도를 잃지 않고 도메인 크기를 줄일 수 있습니다. 자연적인 입구 경계 조건의 경우 정격 곡선 완화 시간 옵션을 사용하여 과도 조건에 대한 응답을 향상시킬 수 있습니다.

스트림 방향의 다양한 속도 프로파일
입구 경계에서 흐름 방향으로 변하는 속도 프로파일의 예

향상된 공기 동반 기능

디퓨저 및 유사한 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었습니다.

디퓨저 모델의 예
디퓨저 모델의 예: 이제 질량 소스를 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다.

FLOW-3D HYDRO 아카이브 의 새로운 기능

F LOW-3D HYDRO 2022R1 의 새로운 기능

FLOW-3D HYDRO 의 새로운 기능

제품 개요

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

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

FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 천수(shallow water) 모델입니다. 

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

시뮬레이션 템플릿

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

작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.

  • 자유 표면 – TruVOF (기본값)
  • 공기 유입
  • 열 기둥
  • 퇴적물 수송
  • 천수(shallow water)
  • 자유 표면 – 2 유체 VOF
  • 자유 표면 없음

사전로드 된 예제 시뮬레이션

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

비디오 튜토리얼

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

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

고급 솔버 개발

Tailings Model

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

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

모델 하이라이트

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

Shallow Water

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

Two-Fluid VOF Model

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

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

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

고성능 컴퓨팅 및 클라우드

고성능 컴퓨팅 FLOW-3D HYDRO

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

하천 및 환경 중심 애플리케이션

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

Case Studies

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

활성화 된 슬러지 모델링

Activated Sludge Model

폐수 처리 플랜트 (WWTP) 내부의 생화학 적 반응 및 유체 역학에 대한 자세한 이해는 설계자와 엔지니어가 새로운 플랜트 설계를 평가하고, 관리 결정을 정량화하고, 새로운 제어 계획을 개발하고, 안전한 작업자 교육을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 블로그에서는 독자들에게 대규모 생화학 반응 시스템을 동적으로 해결 하는 FLOW-3D 의 새로운 ASM (Activated Sludge Model)을 소개합니다.

폭기조

폭기조는 대부분의 생화학 반응이 WWTP의 2 차 처리 부분에서 발생하는 곳입니다. 일반적으로 폭기 탱크는 대부분의 생화학 반응이 완료되는 데 걸리는 시간을 허용하는 긴 경로를 가지고 있습니다. 종이 폭기조의 전체 길이를 횡단하는 데 걸리는 시간을 잔류 시간이라고합니다. 폭기조에 산소가 주입되어 폐수에서 박테리아가 증식합니다. 박테리아는 산소를 사용하여 물에있는 폐기물을 분해하고 그렇게하면서 플록 또는 슬러지 블랭킷이라고하는 응집체를 형성합니다. 활성화 된 슬러지의 일부는 폐수의 생화학 적 처리를 더욱 촉진하기 위해 폭기조로 다시 재활용됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

생화학 반응의 표준 시스템

국제 물 협회 (IWA)는 지난 40 년간 생화학 적 반응을 설명하는 세 가지 주요 수학적 시스템을 제안했다. 이러한 각 시스템 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3은 폭기조 내부의 다양한 종의 성장 및 붕괴 역학을 다양한 세부 수준으로 포착합니다. ASM-3이 가장 포괄적입니다. 첫 번째 시스템 인 ASM-1은 아래 표 형식과 확장 형식으로 표시됩니다.

결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템
결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템

ASM 솔버 기능

대부분의 생화학 반응은 Monod 모델 또는 유사한 모델을 기반으로합니다. Monod 모델은 미생물의 성장 및 붕괴 속도를 예측하는 수학적 모델이며 간단한 방정식으로 설명됩니다.

여기서 a 와 k 는 최대 비 성장률 상수이고 기질 농도는 최대 비 성장률의 절반에 해당합니다. C 는 시간에 따라 변화하는 미생물 종의 농도 t 입니다. Monod 모델은 종의 농도에 따라 반응의 순서를 동적으로 변경하는 특성이 있습니다.

For C   >> A는 , 변화율 C는  0 차에 접근한다.

For C   << a는 , 변화율 C는 일차 접근한다.

이 모든 것은 미생물 종의 농도가 높으면 썩고 자라는 속도가 빨라지고, 종의 양이 적으면 썩거나 자라는 속도가 느리다는 것입니다. Monod 방정식의 해는 다음과 같이 Lambert 함수에 의해 제공됩니다.

간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교
간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교

생화학 반응을 설명하는 표준 시스템에는 Monod 용어의 긴 사슬이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 의 ASM 모델은 WWTP에서 박테리아 종의 Monod 기반 성장 및 붕괴를 완벽하게 추적 할 수 있습니다. ASM 모델은 FLOW-3D 의 유체 역학 솔버 와 통합되어 속도 및 압력 장을 기반으로 한 박테리아의 움직임이 성장 및 붕괴 속도와 결합 될 수 있습니다.

FLOW-3D 의 ASM 솔버 결과가 벨기에 Zele의 폐수 처리장 (WWTP)에서 배출 될 때 다양한 유입수 종 농도의 붕괴 및 성장에 대해 보여줄 것 입니다. 종 및 유체 역학 계산을 정확하게 추적하면 폐수 처리 전문가가 정량적으로 뒷받침되는 설계 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

Zele WWTP

Zele WWTP는 1983 년 50,000 명의 주민을 위해 벨기에에서 건설되었습니다. 일반적으로이 WWTP의 유입수는 가정용 폐수 40 %와 산업 폐수 60 %로 구성됩니다. 1 차 처리 공정 후 유입수는 생물학적 활성 슬러지 처리장으로 흘러 재활용 활성 슬러지와 혼합됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.

활성 오니 조 또는 폭기조는 약 400 m의 레인 6으로 분할되어 하나의 플러그 유동 폭기조 구성 3 각. 폭기조에서 나오는 유출 물은 각각 2050 m 3 용적의 2 개의 2 차 정화기 (SC1 및 SC2)로 이동합니다 . 최종 폐수는 인근 하천으로 배출됩니다. 2 차 정화기 아래에서 활성 슬러지의 일부는 폭기조로 다시 재활용되어 2 차 처리의 효율성을 높입니다.

우리는 2 차 처리 구성 요소의 기하학적 구조와 다양한 종의 유입 농도에 대한 자세한 정보를 이용할 수 있기 때문에 사례 연구를 위해이 WWTP를 선택했습니다. 정보는 상세하지만 완전하지는 않으며이 불완전한 정보는 폐수 농도에 중대한 영향을 미칠 것이며 나중에 논의 할 것입니다.

기하학, 메싱 및 물리학

지오메트리 생성 및 메싱은 간단했습니다. FLOW-3D 에는 완전한 WWTP를 완전히 정의하는 데 사용 된 기본 지오메트리 모양 모음이 있습니다. 이러한 모양은 생성하기 쉽고 외부 CAD 소프트웨어를 사용하여 생성 된 일부 지오메트리와 달리 오류가 없습니다. 마찬가지로, 구조화 된 그리드를 사용하면 구조화되지 않은 그리드 생성과 관련된 일반적인 오류를 처리하는 시간이 절약되었습니다.

폭기조 내부의 물리학은 복잡하며 질량 및 운동량 보존 방정식 (Navier-Stokes 방정식), 종 수송, 반응 역학, 산소 용해 및 연속 밀도 평가의 완전한 시스템을 해결해야합니다. FLOW-3D 는 가장 정확한 계산을 위해 완전히 결합 된 방식으로 이러한 모든 물리학을 설명합니다.

FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.
FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.

세 가지 표준 수학적 모델 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3 중에서 연구자들은이 WWTP에서 ASM-1 수학적 모델을 사용합니다. 이는 간단하면서도 많은 중요한 생화학 과정을 다루기 때문입니다. ASM-1 모델은 일반적으로 폐수에서 발견되거나 처리 과정에서 생성되는 13 종의 진화를 고려합니다 [표 1].

종종 IDZele의 초기 유입 농도 (mg / l)
가용성 불활성 유기물SI7.5
쉽게 생분해되는 기질SS400.0
미립자 불활성 유기물XI40.0
천천히 생분해되는 기질XS40.0
활성 종속 영양 바이오 매스XB, H120.0
활성 독립 영양 바이오 매스XB, A5.0
바이오 매스 붕괴로 인한 미립자 제품XP0.0
산소SO0.0
질산염 및 아질산염 질소SNO0.0
암모늄 질소SNH15.0
용해성 생분해 성 유기 질소SND8.2
미립자 생분해 성 유기 질소XND11.3
알칼리도SALKNot included

표 1. 표준 ASM-1 수학 시스템의 종 목록과 Zele WWTP에서 측정 된 초기 유입수 농도. 이러한 초기 농도 중 일부는 추론되며 큰 불확실성이 관련 될 수 있습니다. S와 X는 각각 용해성 물질과 미립자 물질을 나타냅니다.

이들 종 각각은 반응하지 않는 불활성 종 (SI 및 XI)을 제외하고 하나 이상의 생화학 적 과정에 의존합니다. 불활성 종의 유입 및 유출 농도는 XI의 경우와 같이 침전으로 인해 달라질 수 있습니다. SALK는 WWTP에서 측정되지 않았기 때문에이 사례 연구에서 무시되었습니다.

관심 유출량

폐수 엔지니어가 관심을 갖는 주요 유출량은 총 화학적 산소 요구량 (COD tot ), 암모늄 질소 (SNH) 농도, 아질산염 및 질산염 질소 (SNO) 및 총 킬달 질소 (TKN)입니다.

  • COD tot = SI + SS + XI + XS
  • TKN ~ XND + SND + SNH

이 양은 처리 된 물의 전반적인 품질을 나타냅니다.

유출량측정 된 유입 농도 (mg / l)FLOW-3D 유출 농도 (mg / l)
CODtot600264.04
SNH1530.34
SNO01.86
TKN3537.28

총 COD, SNH 및 TKN의 농도는 폐수가 폭기조를 통과하여 WWTP를 빠져 나 가면서 감소해야합니다. 이 동작은 총 COD [표 2]에 대해 올바르게 예측되지만 SNH 및 TKN에 대해서는 그렇지 않습니다. SNO의 농도는 증가 할 것으로 예상되며 이는 ASM 솔버에 의해 정확하게 예측됩니다. 모든 폐수 종의 농도는 아래 애니메이션에 표시됩니다.

Zele WWTP에 있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과

애니메이션은 Zele WWTP에있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

WWTP 데이터에 대한 결과의 민감도

나는 폐수에서 일부 종의 잘못된 진화를 모델링의 가정과 누락된 WWTP 데이터에 기인합니다. 유입수에서 측정 된 종 농도의 불확실성; 초기 농도에 대한 정보 누락; 그리고 입자상 물질의 침강 특성에 대한 누락 된 데이터는 폐수의 종 농도에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다.

마찬가지로 불완전한 지오메트리 사양은 WWTP 내부의 유체 역학 계산의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 폭기조에 산소를 살포하는 것에 대한 정보는 부분적으로 만있었습니다. 산소는 다른 종의 부패와 성장에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소입니다.

WWTP의 모든 데이터를 항상 측정 할 수있는 것은 아닙니다. 이러한 경우 보정 된 수치 모델을 가상 실험실로 효과적으로 사용하여 다양한 WWTP 설계를 테스트 할 수 있습니다. 이 사례 연구는 특히 폭기조에서 WWTP의 2 차 처리 부분에서 종의 농도를 추적 할 수 있음을 보여줍니다. 그리고 이것은 유체 역학 효과를 고려하면서 할 수 있습니다. 완전한 WWTP 데이터와 문제 사양이 존재하는 경우 엔지니어와 설계자는 WWTP 플랜트 운영 및 설계 최적화에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

우리는 활성 슬러지 모델을 추가로 개발하고 보정하기 위해 폐수 처리 산업의 연구원 및 전문가와 협력 할 수 있습니다. 귀하의 WWTP 프로젝트 및 연구에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 이메일을 보내 주십시오 .

참고 문헌

[1] Henze M., Lossdrecht M.C.M., Ekama G.A., Brdjanovic D., Biological Wastewater Treatment, Principles, Modelling and Design, IWA publishing 2008.

[2] Peterson B., Vanrollenghem P.A., Gernaey K., Henze M. (2002) Evaluation of an ASM-1 model calibration procedure on a municipal–industrial wastewater treatment plant, Journal of Hydroinformatics, 4(1): 15-38.

[3] Henze, M., Grady, C. P. L. Jr., Gujer, W., Marais, G. v. R. & Matsuo, T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWPRC Scientific and Technical Reports No. 1. London, UK.

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

NUMERICAL ANALYSIS AND THE REAL WORLD : IT LOOKS PRETTY BUT IS IT RIGHT?

D. K. H. Ho, S. M. Donohoo, K. M. Boyes and C. C. Lock
Advanced Analysis, Worley Pty Limited
L7, 116 Miller Street, North Sydney, NSW 2060 Australia
Tel: +61 2 8923 6817 e-mail: david.ho@worley.com.au

Abstract

엔지니어링 설계에서 유한 요소, 유한 차분 및 전산 유체 역학 분석 소프트웨어와 같은 수치 도구의 일상적인 사용이 최근 몇 년 동안 증가했습니다. 소프트웨어 및 하드웨어 기술의 발전은보다 비선형적이고 복잡한 3 차원 분석이 수행되고 있음을 의미합니다.

그러나 본질적으로 “블랙 박스”인 이러한 강력한 소프트웨어는 “컴퓨팅”기술을 보유하고 있지만 광범위한 엔지니어링 경험이 필요하지 않은 분석가의 손에 “컴퓨터 보조 재해”로 이어질 수 있습니다. 품질 보증 절차의 엄격한 구현은 수치 모델이나 분석 기법이 정확한지 확인할 필요가 없을 수 있습니다.

이 백서에서는 복잡성이 증가하는 세 가지 실제 토목 공학 응용 프로그램에서 수치 분석 결과를 검증하는 방법을 설명합니다. 여기에는 유한 요소법을 이용한 수조 탱크의 구조 해석, 전산 유체 역학법을 이용한 수력 구조물 위의 홍수 조사, 유한 ​​차분법을 이용한 안벽 시공 시뮬레이션 등이 있습니다. 입력 데이터의 불확실성 수준과 각 사례에 대한 계산 결과의 신뢰성에 대해 논의합니다. 분석 과정에서 몇 가지 흥미로운 결과가 발견되었습니다.

첫 번째 사례 연구는 시공의 질이 구조물의 성능에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 그러나 설계자는 설계 단계에서 이러한 상황을 수량화하고 분석하지 못할 수도 있습니다. 필요할 경우 향후 역분석은 물론 설계 검증의 기준점이 될 수 있도록 공사 종료 시 모니터링의 중요성이 필수적입니다. 유한 요소 분석은 복잡한 문제를 분석할 수 있는 강력한 수치 도구이지만, 분석가들은 문제의 행동이 단순하고 잘 이해되는 것처럼 보일 수 있는 상황에서 예상치 못한 결과를 만날 수 있도록 준비해야 합니다.

두 번째 사례 연구에서는 중요한 배수로 구조에 전산 유체 역학 분석이 처음으로 적용 되었기 때문에 엄격한 검증 프로세스가 강조됩니다. 그것은 2D ogee 방수로 프로파일로 시작하여 문제의 방수로의 3D 모델을 분석하기 위해 진행되는 방식으로 수행되었습니다.
계산된 결과를 각 단계에서 이론 및 물리적 테스트 데이터와 비교했습니다. 유체 흐름 문제의 비선형적 특성에도 불구하고, 분석은 확신을 가지고 실제 설계 목적에 적합한 결과를 제공할 수 있었습니다.

최종 사례 연구에서는 안벽의 거동이 시공 이력과 매립 방식에 영향을 받은 것으로 나타났습니다. 벽의 움직임은 매우 가변적인 토양 속성에도 불구하고 질적으로도 단순한 비선형 토양 모델을 사용하여 정확하게 예측되었습니다. 지속적인 모니터링 기록이 없기 때문에 검증은 어려웠습니다. 계산된 결과를 검증하는 열쇠는 수치 소프트웨어 도구를 사용하지 않는 독립적인 계산을 찾는 것입니다. 대부분의 경우 이러한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 또는 현장 관찰에만 의존할 수 있습니다.

Introduction

오늘날 수치 해석은 대부분의 엔지니어링 설계에서 필수적인 부분을 형성합니다. 따라서 결과 검증의 필요성은 분석 기술 / 방법론을 신뢰할 수 있고 설계자가 계산 된 결과에 대한 확신을 가질 수 있도록 설계 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.

일반적인 관행은 고전 이론, 실험 데이터, 게시 된 데이터, 유사한 구조의 성능 및 다른 사람이 수행 한 수치 계산에 대해 결과를 검증하는 것입니다. 때때로 소프트웨어 개발자가 제공 한 벤치 마크 또는 검증 예제가 이러한 목적으로 사용될 수 있지만 전체 범위의 문제를 포괄 할만큼 포괄적 인 경우는 거의 없습니다.

수치 해석을 시작하기 전에 분석가는 입력 데이터의 신뢰성, 소프트웨어 도구가 문제의 문제를 해결할 수 있는지 여부 및 결과를 검증하는 방법을 결정해야합니다. 검증 프로세스가 많은 실무자들에 의해 품질 보증 절차의 일부로 채택되었지만 비용이 많이 드는 실패가 여전히 발생했습니다 [1].

Validation

결과 검증의 필요성은 수치 분석의 사용 (남용)에서 일부 나쁜 업계 관행을 관찰함으로써 강화 될 수 있습니다. 수치 계산을 수행하기 위해 고용 된 일부 엔지니어 / 분석가는 계산 뒤에있는 기본 이론을 완전히 이해하지 못하거나 숨겨진 함정을 처리 할 수있는 실제 엔지니어링 경험이 충분하지 않을 수 있습니다.

일부 소프트웨어가 “CAD와 유사”해지고 많은 사람들이 작동하기 쉽다고 주장하기 때문에 엔지니어링 회사가 대학원 엔지니어 대신 초보를 고용하여 수치 모델링 및 분석을 수행하는 경향이 점차 증가하고 있습니다.

사용자는 복잡한 지오메트리 모델을 생성하고, 적절한 요소와 메시를 만들고, 각 하중 케이스에 대한 경계 조건 (접촉, 하중 및 고정)을 적용하고, 속성을 할당하고, 제출에 필요한 모든 플래그 / 스위치 / 버튼을 설정하는 데 상당한 노력을 기울일 것입니다.

분석이 실행됩니다. 자체 검사를위한 일부 품질 보증 절차는 전처리 단계에서 따를 수 있지만 계산이 완료되고 결과가 후 처리 될 때까지 많은 사용자는 출력이 어느 정도 정확하다고 쉽게 믿을 것입니다. 지오메트리 생성은 수치 모델링 프로세스의 일부일뿐입니다. 가장 어려운 문제 중 하나는 전체 설계 프로세스에서 불확실성을 다루는 것입니다. 재료 속성 및 로딩 순서와 같은 입력과 관련된 불확실성이 있습니다.

예를 들어 모델이 선형 또는 비선형 방식으로 동작하는지 여부와 같이 솔루션 유형의 적절성과 관련된 불확실성이 있습니다. 마지막으로 결과 해석과 관련된 불확실성이 있습니다. 수치 분석에서 결과를 검증하고 문제를 발견하는 데있어 분석가를위한 좋은 방법에 대한 간단한 지침은 없습니다. 그러나 다음 방법을 통해 점차적으로 달성 할 수 있습니다.

• 수치 적 방법 과정에 대한 좋은 이해 – 이것은 학부 및 / 또는 대학원 수준의 공식 교육을 통해 얻을 수 있으며 지속적인 전문성 개발의 일환으로 자습을 통해 더욱 향상 될 수 있습니다.
• 특정 유형의 문제에 대한 기본 이론과 해결책의 범위를 잘 이해합니다. 이 역시 위와 같은 교육을 통해 이루어질 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하는 데 공학적 판단을 사용하고 수치 분석을 수행 한 경험이 있습니다. 이는 숙련 된 엔지니어가 분석가를 적절하게 감독하는 환경에서 작업함으로써 얻을 수 있습니다.

품질 보증 시스템의 구현이 실행 가능한 솔루션으로 이어지는 엔지니어링 판단을 대체하는 것은 아니라는 점에 유의해야합니다. 복잡한 대규모 모델을 분석하기 전에 시뮬레이션 기술과 문제의 근본적인 동작을 완전히 이해하기 위해 간단한 테스트 모델을 사용하여 수치 “실험”을 수행해야하는 경우가 매우 많습니다.

경험에 따르면 때때로 테스트 모델 자체가 분석가가 최종 설계 솔루션에 도달 할 수있는 충분한 정보를 제공 할 수 있습니다. 해당 대형 복합 모델의 분석은 설계 기대치를 확인하는 것입니다. 다음 사례 연구는 결과 검증이 수행 된 방법과 신뢰 수준 및 불확실성이 해결된 방법을 보여줍니다.

Applications

일반적인 토목 공학 프로젝트에서 수치 분석은 구조 역학, 기하학 및 유체 역학의 세 가지 기본 분야 중 하나 또는 조합을 포함 할 수 있습니다. 문제의 성격은 토양-구조 상호 작용, 유체-구조 상호 작용 또는 토양-유체 상호 작용 중 하나로 분류 될 수 있습니다.

어떤 경우에는 세 가지 모두를 포함 할 수 있습니다. 잠재적 인 복잡성을 고려하여, 정확도를 잃지 않고 실제 목적을 위해 중요한 동작을 캡처하지 않고 문제를 단순화하기 위해 몇 가지 가정과 이상화가 이루어져야합니다. 이러한 문제를 해결할 수있는 범용 및 특수 수치 분석 소프트웨어가 있습니다. 두 가지 유형의 소프트웨어가 사례 연구에 사용되었습니다.

Case 1 – Deflection of a steel water tank

직경 약 90m의 대형 원형 강철 물 탱크는 처음 채울 때 큰 벽면이 휘어지면서 탱크의 장기적인 구조적 무결성에 대한 우려를 불러 일으켰습니다.

물의 높이는 전체 저장 용량에서 약 10m였습니다. 지붕 구조는 탱크 내부에있는 기둥으로 거의 전적으로지지되었습니다. 스트레이크(strakes)는 벽의 바닥 1/3이 더 두꺼운 고급 강판으로 구성되었습니다. 1 차 윈드 거더는 탱크 상단 주위에 용접되었고 2 차 윈드 거더는베이스 위 2/3에 위치했습니다. 하단 스트레이 크는 환형베이스 플레이트에 필렛 용접되었습니다. 내부 기둥의 기초를 제외한 전체 바닥은 용접 된 강판으로 덮여있었습니다.

이 탱크는 유능한 중간층 사암과 미사암 기반암 위에 압축된 채움물 위에 세워졌습니다. 일련의 축 대칭 유한 요소 분석 (FEA)을 수행하여 관찰된 처짐을 예측할 수 있는지 여부를 결정하고 매일 물을 채우고 비울 때 피로 파괴가 발생할 가능성으로 인해 벽 바닥의 응력 상태를 계산했습니다.

내부 기둥과 지붕 빔을 포함하는 탱크의 12 분의 1 섹터에 대한 3 차원 모델을 처음에 분석하여 벽이 얼마나 많은 지붕 자중을지지하고 축 대칭 가정의 타당성을 조사했는지 조사했습니다. 이 분석의 결과는 지붕 구조의 강성 기여도가 중요하지 않아 후속 축 대칭 모델에 포함되지 않았 음을 보여주었습니다.

그러나 지붕 자체 무게의 작은 부분이 벽에 적용됩니다. 축 대칭 모델은 모든 강철 섹션, 필렛 및 맞대기 용접 및 기초로 구성되었습니다 (그림 1). 그것들은 몇 개의 3 노드 삼각형 축 대칭 요소가있는 4 노드 비 호환 모드 사변형으로 이산화되었습니다.

용접 재료를 통해서만 하중 전달이 허용되도록 용접이 모델링되었습니다. 용접 연결부에 미세한 메시를 사용하여 응력 상태를 정확하게 포착했습니다. 롤러 지지대는 모델의 측면 및 하단 경계에 적용되었습니다. 다음과 같은 하중이 적용되었습니다 :

철골 구조물의 자중, 지붕 자중, 벽의 정수압, 수위에 따른 바닥의 균일 한 압력. 한 모델은 용접 또는베이스의 강판이 플라스틱 힌지를 형성하기 위해 항복되었다고 가정했습니다. 이 경우 벽 바닥에서 핀 연결이 모델링되었습니다.

Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base
그림2 Partial FE mesh of tank/foundation. Insert shows mesh and stress distribution at wall base

벽 처짐은 그림 2에 나와 있습니다. 측정 범위와 계산 된 결과는 비교 목적으로 표시됩니다. 계산 된 벽 처짐을 검증하기 위해 두 벽 두께에 대한 Timoshenko 및 Woinowsky-Krieger [2]에 기반한 고전 이론도 그림에 표시되었습니다. 계산 된 편향은 이론적 계산에 의해 제한됨을 관찰 할 수 있습니다.

벽 두께의 변화로 인한 전이가 분석에서 포착되었습니다. 이것은 유한 요소 모델에 대한 확신을 제공했습니다. 윈드 거더와 구속 된베이스의 영향도 볼 수 있습니다. 윈드 거더 설치로 인해 초기 변형이 발생하여 공사가 끝날 때 벽 상단이 안쪽으로 당겨질 수 있습니다. 굽힘 동작이 발생한베이스 근처를 제외하고는 후프 동작이 벽 동작을 지배했습니다.

계산된 최대 처짐이 측정된 순서와 동일하더라도 최대 돌출이 발생한 높이는 예측되지 않았습니다. 실제로 조사 데이터는 몇 가지 가능한 시나리오를 제안했습니다.베이스에 플라스틱 힌지 형성 (그러나이 영역에서 계산 된 응력은 항복 강도를 초과하지 않았습니다). 지반 재료의 국부적 인 베어링 고장 (다시 현장에서 균열과 같은 명백한 지시 신호가 보이지 않음); 또는 탱크 건설이 끝날 때 내장 된 기하학적 결함이있었습니다. 사전 변형 된 탱크에서 역 분석을 수행하여 측정 된 처짐이 정수압 하에서 “회복”되었습니다. 그러나 계산된 응력은 수율을 훨씬 초과했습니다. 불행히도 탱크는 완성 후 첫 번째 충전 전에 즉시 조사되지 않았습니다.

Figure 2 Wall deflection of water tank
Figure 2 Wall deflection of water tank

탱크의 원래 디자인과 건설이 2000 년대 초에 수행되었다는 점은 흥미 롭습니다. 설계 계산에 관련 표준 [3]을 사용했습니다. 이 표준은 탱크 벽이 후프 동작만으로 작용한다고 가정하고이 구조의 경우가 아닌베이스의 제약 조건을 무시합니다. 벽 처짐의 크기는 기초 강성을 고려한 Rish [4]가 개발 한 고전 이론 [2] 또는 FEA와 같은 수치 분석에 의해 결정될 수 있습니다. 고급 강철을 사용하면 설계자는 강도에는 적합하지만 서비스 가능성에는 필요하지 않은 더 얇은 섹션을 선택해야합니다. 굽힘 강성은 큐브 두께에 의해 결정됩니다. 수중 부하에서 후속 벽 변형 프로파일은 제작 품질에 영향을받습니다. 이것은 설계 단계에서 추정하기 어려웠을 것입니다.

사례 2 – 배수로 배출

호주의 많은 댐 구조는 제한된 수 문학적 정보로 1950 년대와 60 년대에 설계 및 건설되었습니다. 이러한 기존 방수로 구조는 수정 된 가능한 최대 홍수 수준에 대처하기 위해 크기가 작습니다. 증가 된 홍수 조건 하에서 방수로 꼭대기에 대한 음압 생성과 같은 잠재적 인 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 방수로 및 게이트 구조에 불안정성 또는 캐비테이션 손상을 유발할 수 있습니다. 역사적으로 스케일링 된 물리적 모델은 이러한 동작을 연구하기 위해 수력 학 실험실에서 구성되었지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 스케일링 효과와 관련된 많은 어려움이 있습니다. 오늘날 고성능 컴퓨터와보다 효율적인 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 수리적 구조의 동작을 합리적인 시간과 비용으로 수치 적으로 조사 할 수 있습니다. 이 분석 기법은 대도시 지역에 주요 상수원을 제공하는 가장 큰 콘크리트 중력 댐에 호주에서 처음으로 적용 되었기 때문에 검증을 수행 할 필요가있었습니다. 이것은 그림 3과 같이 조사 프로세스에 통합되었습니다. 순서도는 간단한 2D에서 상세한 3D 방수로 모델로 어떻게 발전했는지 보여줍니다.

Figure 3 Flowchart showing the validation process
Figure 3 Flowchart showing the validation process

미 육군 공병대 [5]에서 발표 한 광범위한 데이터가 있기 때문에 검증을 위해 ogee 방수로 프로필 (그림 4 참조)이 선택되었습니다. 계산 된 결과는 조사의 각 단계에서 검토되었습니다. 게시 된 데이터에서 크게 벗어나면 프로젝트가 중단됩니다. 이것은 프로젝트가 시작되기 전에 고객과 상호 합의되었습니다.

Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model
Figure 4 A view of the ogee spillway and Type 2 piers in the 3D CFD model

이러한 종류의 분석의 초기 어려움 중 하나는 개방 채널 중력 흐름 문제에서 자유 표면의 정확한 계산이었습니다. 자유 표면을 추적하는 데 적응 형 메싱 및 반복 방법을 사용하는 것은 일부 유한 체적 CFD 코드에서 사용되었지만 성공은 제한적이었습니다. 본 연구에 사용 된 코드는 SOLA-VOF 방법으로 Navier-Stokes 방정식을 해결합니다. 유체 운동의 과도 동작을 해결하기 위해 유한 차분 방법이 사용되었습니다. 유체의 부피 (VOF) 함수는 자유 표면 운동을 계산하는 데 사용됩니다 [6].

분석에 대한 자세한 내용은 [7]에 설명되어 있습니다. 계산 된 파고 압력 분포, 자유 표면 프로파일 및 정상 상태에서의 배출 속도는 검증 목적으로 사용되었습니다. 다른 상류 수두 (H) 아래의 배수로 꼭대기를 따라 압력 분포가 그림 5에 나와 있습니다. 일부 압력 진동은 코드가 일반 메시와 곡선 배수로 장애물 사이의 인터페이스에서 계산을 처리하는 방식에 기인 할 수 있습니다. 훨씬 더 미세한 메쉬는 이러한 불규칙성을 부드럽게 만들었습니다. 압력 분포에 대한 교각의 영향은 3D 모델에서 올바르게 예측되었습니다 (그림 6).

계산된 자유 표면 프로파일 (그림 7)도 게시 된 데이터와 잘 일치했습니다. Savage와 Johnson [8]은 분석 기법에 대한 신뢰도를 높이는 동일한 CFD 코드를 사용하여 유사한 유효성 검사를 수행했습니다. 문제의 배수로에 대한 후속 분석은 스케일링 된 물리적 모델 테스트에서 얻은 결과와 비교할 때 상당히 좋은 결과를 제공했습니다.

Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 5 Comparison of crest pressure for various heads (2D model), Hd is the design head
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 6 Comparison of crest pressure next to pier (3D model)
Figure 7 Upper nappe profile next to pier
Figure 7 Upper nappe profile next to pier

분석에서 배수로의 기하학적 구조와 물 속성이 잘 정의되었습니다. 물은 비압축성이며 고정 된 온도에서 일정한 특성을 가지고 있다고 가정했습니다. 실제로 좋은 품질의 콘크리트 표면 마감을 얻을 수 있기 때문에 배수로 경계는 매끄럽다 고 가정했습니다. 불확실성은 메쉬 밀도와 적절한 난류 모델의 선택이라는 두 가지 소스에서 비롯됩니다. 메쉬 크기는 메모리 양과 컴퓨터의 클럭 속도에 의해 제한됩니다.

높은 레이놀즈 수의 난류 흐름은 소용돌이와 소용돌이의 형성을 포착 할 수있는 매우 미세한 메시로 계산할 수 있지만 현재 메시 밀도는 검증 및 설계 목적에 필요한 변수를 예측하기에 충분히 미세했습니다. 조사 결과는 큰 와류, k-ε 및 RNG 모델과 같은 난류 모델의 선택에 의해 크게 영향을받지 않는 것으로 나타났습니다. 분명히 벽 거칠기와 난류 모델의 도입은 방전율을 감소시킬 것입니다. 그러나 다시 분석 결과는 사용 된 메시에 거의 영향을 미치지 않음을 보여줍니다. 향후 분석은 다른 메쉬 밀도로 인한 이산화 오류를 조사 할 것입니다.

사례 3 – 안벽 건설
주요 컨테이너 항구 시설은 설계 단계에서 최소한의 수치 분석을 수행하여 약 25 년 전에 건설되었습니다. 당시에는 이러한 분석 도구를 사용하는 것이 비용 효율적이지 않은 것으로 간주되었습니다. 다수의 컨테이너 크레인이 측면을 따라 이어지는 2km 길이의 안벽을 건설하기 위해 광범위한 준설 및 매립 작업이 수행되었습니다.

시설이 완공 된 이후 일련의 콘크리트 카운터 포트 유닛으로 구성된 안벽과 후방 크레인 빔은 크레인이 할 수 있도록 후방 빔에 대한 레벨 조정 작업이 수행 될 정도로 지속적으로 이동하고 있습니다. 정상적으로 작동합니다. 그러나 영향을받는 두 구조물의 움직임을 저지하기 위해보다 영구적 인 해결책을 모색했습니다. 토양-구조 상호 작용 및 시공 시뮬레이션을 처리 할 수있는 명시 적 유한 차이 분석을 사용하여 다양한 교정 옵션의 순위를 지정했습니다.

그라우트 기둥, 타이백 앵커 및 말뚝 지지대와 같은 다양한 제안 된 개선을 분석하기 전에, 토양 및 구조적 특성과 시공 과정의 선택이 적절하도록 계산 모델을 관찰에 대해 보정해야한다고 결정했습니다. 지질 및 지질 공학 정보는 현장 및 실험실 테스트 데이터를 포함하는 현장 조사 보고서에서 평가되었습니다. 시설의 범위를 고려할 때 현장에서 만나는 특정 토양 유형에 대해 상당한 분산 테스트 데이터가 예상됩니다. 수력 모래 충전재에 대한 표준 침투 테스트 (SPT) 블로우 횟수 (N) 및 콘 침투 테스트 (CPT) 저항 (qc)에 대한 몇 가지 일반적인 기록이 그림 8과 9에 나와 있습니다.

Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 8 SPT ‘N’ profiles
Figure 9 CPT profiles
Figure 9 CPT profiles

이 결과로부터 평균 해수면 위와 아래에있는 모래 채우기의 강도와 강성의 대비를 관찰 할 수 있습니다. 이 현상은 배치 방법에 기인한다고 제안되었다 [9]. 또한 기초 수준에서 진동 압축 된 모래의 특성에도 변동이있었습니다. 분석을 위해 선택된 토양 특성은 테스트 데이터, 인근 사이트의 경험 및 유사한 토양 조건에 대한 발표 된 데이터를 기반으로합니다. 그것들은 표 1에 요약되어 있습니다. 일반적으로 시설의 건설 순서는 다음과 같습니다.

  1. Removal of pockets of soft marine clay by dredging
  2. Dredging of sand to the required level
  3. Vibro-compaction of the sand on which the counterfort units were to be founded
  4. Placement of gravel for the quay wall foundation.
  5. Placement of concrete counterfort units weighing 360 tonne each
  6. Placement of hydraulic sand fill behind the units
  7. Surcharging the fill just behind the capping beam
  8. Construct capping beam and place more sand fill to the finished level
  9. Additional surcharge prior to the operation of container cranes.

Table 1 Soil properties used in the construction
simulation of the quay wall

Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal
Table 1 Soil properties used in the construction simulation of the quay wal

2D 평면 변형 모델의 수치 시뮬레이션에서 구성 순서 (그림 10)와 하중은 다음 단계에 따라 단순화 / 이상적입니다.

  1. The starting condition of the seabed consisted of the vibrocompacted sand, gravel bed, native sand, clay and fissured clay at depth. The “in-situ” stresses were also switched on in this step.
  2. Placement of counterfort unit (using equivalent linear elastic beam elements) with a vertical force applied through the centre of gravity of the unit to represent the buoyant self-weight.
  3. Sequentially placing hydraulic sand fill behind the unit to the level prior to surcharging.
  4. Apply an equivalent trapezoidal pressure to represent the surcharge.
  5. Placement of capping beam and the sand fill to the required level.
  6. Apply additional surcharge.
  7. Application of repeated loads from the crane seaward and landward legs.
Figure 10 Construction sequence
Figure 10 Construction sequence

분석에서는 침수 된 물질과 평균 해수면 위에있는 물질을 나타 내기 위해 적절한 밀도를 사용했습니다. 안벽의 장기적인 움직임이 중요했기 때문에 배수 된 토양 매개 변수가 사용되었습니다. 토양은 분석에서 Mohr-Coulomb 실패 기준을 따르는 것으로 가정되었습니다. 단순한 탄성-완전 소성 응력-변형 거동이 가정되었습니다. 일련의 강체 다이어그램으로 표현 된 안벽 이동의 역사는 그림 11에 나와 있습니다. 벽의 상단과 바닥에서 계산 된 수직 및 수평 이동은 그림 12와 13에 표시됩니다. 수치는 모니터링 된 데이터와 해당 상한 및 하한 (해당 상자에 표시됨)입니다. 측정에서 산란의 양에도 불구하고 벽 건설에 대해 계산 된 움직임은 합리적으로 잘 비교되었습니다. 조사 데이터와 예측을 일치시키기 위해 분석에서 토양 속성을 변경하려는 시도가 없었습니다. 반복되는 크레인 하중의 래칫 효과를 관찰 할 수 있습니다. 불행히도 반복적 인 크레인 하중 하에서 벽 이동에 대한 기준이 없었기 때문에 이러한 예상 이동을 비교할 수 없었습니다. 문제의 복잡성과 고도로 가변적 인 토양 특성을 고려할 때 계산 된 결과는 매우 고무적입니다.

Figure 11 Wall deformations
Figure 11 Wall deformations

토양에서 플라스틱 구역의 발달도 분석에서 계산되었습니다. 벽의 발가락 아래의 토양이 여러 번 과도하게 압박을받는 것으로 밝혀졌습니다. 접촉 압력은 경사 하중으로 인한 베어링 고장에 대한 안전 지표 (FOS)를 결정하는 데 사용되었습니다. 지지력은 계산 방법에 의해 크게 영향을 받았다고보고되었습니다 [10]. 원래의 기초 디자인은 덴마크 코드 [11]를 기반으로했기 때문에이 경우 일관성을 위해 사용되었습니다. 편심의 함수로서 FOS의 발전과 수평 대 수직 추력 (H / V)의 비율이 각각 그림 14와 15에 나와 있습니다.

Figure 12 Wall top movements
Figure 12 Wall top movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 13 Wall base movements
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 14 ‘FOS’ vs. eccentricity
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio
Figure 15 ‘FOS’ vs. H/V ratio

그림은 벽이 추가 요금과 반복적 인 적재 단계 동안 국부적 인 베어링 고장에 가까웠음을 보여줍니다. 크레인 하중 하에서 FOS의 명백한 증가는 벽에 대한 수직 하중이 증가하는 반면 유지된 토양의 수평 압력이 다소 일정하게 유지됨에 따라 편심이 감소했기 때문입니다.

끝 맺는 말
세 가지 매우 다른 실제 응용 프로그램의 유효성 검사 프로세스가 설명되었습니다. 각 사례의 주요 특징과 결과는 표 2에 요약되어 있습니다. 재료 및 하중 불확도 및 예상 결과가 강조 표시됩니다. 건설 품질은 구조의 성능에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

이는 분석가가 프로젝트의 설계 단계에서 정량화하고 정확하게 분석하지 못할 수도 있습니다. 구조가 완료된 직후 모니터링의 중요성을 간과해서는 안됩니다. 이것은 미래의 역 분석을위한 유용한 자료가 될 것입니다. 수치 도구가 이러한 복잡한 문제를 분석 할 수 있다는 사실에도 불구하고 분석가는 어떤 매개 변수가 중요하거나 중요하지 않은지 식별 할 준비가되어 있어야합니다.

익숙하지 않은 문제를 분석 할 때 유효성 검사 프로세스를 점진적으로 수행해야합니다. 아마도 검증 방법을 찾는 핵심은 수치 분석 도구를 사용하지 않고 솔루션에 도달 할 수있는 다른 방법이 있는지 묻는 것입니다. 많은 경우 이러한 솔루션은 광범위한 문헌 검색 후에 존재합니다. 그러나 다른 경우에는 실험실 테스트와 현장 관찰이 유일한 대안이 될 것입니다.

자세한 내용은 원문을 참고하시기 바랍니다.

References
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[8] Savage, B.M. and Johnson, M.C. (2001) “Flow over Ogee Spillway: Physical and Numerical Model Case Study”, J. Hydraulic Engineering, ASCE, 127(8), 640-649.
[9] Lee, K.M., Shen, C.K., Leung, D.H.K. and Mitchell, J.K. (1999) “Effects of placement method on geotechnical behaviour of hydraulic fill sands” J. Geotech. and Geoenviron. Engineering, ASCE, 125(10), 832-846.
[10] Sieffert, J.G. and Bay-Gress, Ch. (2000) “Comparison of European bearing capacity calculation methods for shallow foundations”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Geotechnical Engineering, 143, April, 65-74.
[11] DS 415 (1984) Code of Practice for Foundation Engineering. Table 2 Summary of findings for the three case studies

자유 표면 모델링 방법

본 자료는 국내 사용자들의 편의를 위해 원문 번역을 해서 제공하기 때문에 일부 오역이 있을 수 있어서 원문과 함께 수록합니다. 자료를 이용하실 때 참고하시기 바랍니다.

Free Surface Modeling Methods

An interface between a gas and liquid is often referred to as a free surface. The reason for the “free” designation arises from the large difference in the densities of the gas and liquid (e.g., the ratio of density for water to air is 1000). A low gas density means that its inertia can generally be ignored compared to that of the liquid. In this sense the liquid moves independently, or freely, with respect to the gas. The only influence of the gas is the pressure it exerts on the liquid surface. In other words, the gas-liquid surface is not constrained, but free.

자유 표면 모델링 방법

기체와 액체 사이의 계면은 종종 자유 표면이라고합니다.  ‘자유’라는 호칭이 된 것은 기체와 액체의 밀도가 크게 다르기 때문입니다 (예를 들어, 물 공기에 대한 밀도 비는 1000입니다).  기체의 밀도가 낮다는 것은 액체의 관성에 비해 기체의 관성은 일반적으로 무시할 수 있다는 것을 의미합니다.  이러한 의미에서, 액체는 기체에 대해 독립적으로, 즉 자유롭게 움직입니다.  기체의 유일한 효과는 액체의 표면에 대한 압력입니다.  즉, 기체와 액체의 표면은 제약되어있는 것이 아니라 자유롭다는 것입니다.

In heat-transfer texts the term ‘Stephen Problem’ is often used to describe free boundary problems. In this case, however, the boundaries are phase boundaries, e.g., the boundary between ice and water that changes in response to the heat supplied from convective fluid currents.

열전달에 관한 문서는 자유 경계 문제를 묘사할 때 “Stephen Problem’”라는 용어가 자주 사용됩니다.  그러나 여기에서 경계는 상(phase) 경계, 즉 대류적인 유체의 흐름에 의해 공급된 열에 반응하여 변화하는 얼음과 물 사이의 경계 등을 말합니다.

Whatever the name, it should be obvious that the presence of a free or moving boundary introduces serious complications for any type of analysis. For all but the simplest of problems, it is necessary to resort to numerical solutions. Even then, free surfaces require the introduction of special methods to define their location, their movement, and their influence on a flow.

이름이 무엇이든, 자유 또는 이동 경계가 존재한다는 것은 어떤 유형의 분석에도 복잡한 문제를 야기한다는 것은 분명합니다. 가장 간단한 문제를 제외한 모든 문제에 대해서는 수치 해석에 의존할 필요가 있습니다. 그 경우에도 자유 표면은 위치, 이동 및 흐름에 미치는 영향을 정의하기 위한 특별한 방법이 필요합니다.

In the following discussion we will briefly review the types of numerical approaches that have been used to model free surfaces, indicating the advantages and disadvantages of each method. Regardless of the method employed, there are three essential features needed to properly model free surfaces:

  1. A scheme is needed to describe the shape and location of a surface,
  2. An algorithm is required to evolve the shape and location with time, and
  3. Free-surface boundary conditions must be applied at the surface.

다음 설명에서는 자유 표면 모델링에 사용되어 온 다양한 유형의 수치적 접근에 대해 간략하게 검토하고 각 방법의 장단점을 설명합니다. 어떤 방법을 사용하는지에 관계없이 자유롭게 표면을 적절히 모델화하는 다음의 3 가지 기능이 필요합니다.

  1. 표면의 형상과 위치를 설명하는 방식
  2. 시간에 따라 모양과 위치를 업데이트 하는 알고리즘
  3. 표면에 적용할 자유 표면 경계 조건

Lagrangian Grid Methods

Conceptually, the simplest means of defining and tracking a free surface is to construct a Lagrangian grid that is imbedded in and moves with the fluid. Many finite-element methods use this approach. Because the grid and fluid move together, the grid automatically tracks free surfaces.

라그랑주 격자 법

개념적으로 자유 표면을 정의하고 추적하는 가장 간단한 방법은 유체와 함께 이동하는 라그랑주 격자를 구성하는 것입니다. 많은 유한 요소 방법이 이 접근 방식을 사용합니다. 격자와 유체가 함께 움직이기 때문에 격자는 자동으로 자유 표면을 추적합니다.

At a surface it is necessary to modify the approximating equations to include the proper boundary conditions and to account for the fact that fluid exists only on one side of the boundary. If this is not done, asymmetries develop that eventually destroy the accuracy of a simulation.

표면에서 적절한 경계 조건을 포함하고 유체가 경계의 한면에만 존재한다는 사실을 설명하기 위해 근사 방정식을 수정해야합니다. 이것이 수행되지 않으면 결국 시뮬레이션의 정확도를 훼손하는 비대칭이 발생합니다.

The principal limitation of Lagrangian methods is that they cannot track surfaces that break apart or intersect. Even large amplitude surface motions can be difficult to track without introducing regridding techniques such as the Arbitrary-Lagrangian-Eulerian (ALE) method. References 1970 and 1974 may be consulted for early examples of these approaches.

라그랑지안 방법의 주요 제한은 분리되거나 교차하는 표면을 추적 할 수 없다는 것입니다. ALE (Arbitrary-Lagrangian-Eulerian) 방법과 같은 격자 재생성 기법을 도입하지 않으면 진폭이 큰 표면 움직임도 추적하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근법의 초기 예를 보려면 참고 문헌 1970 및 1974를 참조하십시오.

The remaining free-surface methods discussed here use a fixed, Eulerian grid as the basis for computations so that more complicated surface motions may be treated.

여기에서 논의된 나머지 자유 표면 방법은 보다 복잡한 표면 움직임을 처리할 수 있도록 고정된 오일러 그리드를 계산의 기준으로 사용합니다.

Surface Height Method

Low amplitude sloshing, shallow water waves, and other free-surface motions in which the surface does not deviate too far from horizontal, can be described by the height, H, of the surface relative to some reference elevation. Time evolution of the height is governed by the kinematic equation, where (u,v,w) are fluid velocities in the (x,y,z) directions. This equation is a mathematical expression of the fact that the surface must move with the fluid:

표면 높이 법

낮은 진폭의 슬로 싱, 얕은 물결 및 표면이 수평에서 너무 멀리 벗어나지 않는 기타 자유 표면 운동은 일부 기준 고도에 대한 표면의 높이 H로 설명 할 수 있습니다. 높이의 시간 진화는 운동학 방정식에 의해 제어되며, 여기서 (u, v, w)는 (x, y, z) 방향의 유체 속도입니다. 이 방정식은 표면이 유체와 함께 움직여야한다는 사실을 수학적으로 표현한 것입니다.

Finite-difference approximations to this equation are easy to implement. Further, only the height values at a set of horizontal locations must be recorded so the memory requirements for a three-dimensional numerical solution are extremely small. Finally, the application of free-surface boundary conditions is also simplified by the condition on the surface that it remains nearly horizontal. Examples of this technique can be found in References 1971 and 1975.

이 방정식의 유한 차분 근사를 쉽게 실행할 수 있습니다.  또한 3 차원 수치 해법의 메모리 요구 사항이 극도로 작아지도록 같은 높이의 위치 값만을 기록해야합니다.  마지막으로 자유 표면 경계 조건의 적용도 거의 수평을 유지하는 표면의 조건에 의해 간소화됩니다.  이 방법의 예는 참고 문헌의 1971 및 1975을 참조하십시오.

Marker-and-Cell (MAC) Method

The earliest numerical method devised for time-dependent, free-surface, flow problems was the Marker-and-Cell (MAC) method (see Ref. 1965). This scheme is based on a fixed, Eulerian grid of control volumes. The location of fluid within the grid is determined by a set of marker particles that move with the fluid, but otherwise have no volume, mass or other properties.

MAC 방법

시간 의존성을 가지는 자유 표면 흐름의 문제에 대해 처음 고안된 수치 법이 MAC (Marker-and-Cell) 법입니다 (참고 문헌 1965 참조).  이 구조는 컨트롤 볼륨 고정 오일러 격자를 기반으로합니다.  격자 내의 유체의 위치는 유체와 함께 움직이고, 그 이외는 부피, 질량, 기타 특성을 갖지 않는 일련의 마커 입자에 의해 결정됩니다.

Grid cells containing markers are considered occupied by fluid, while those without markers are empty (or void). A free surface is defined to exist in any grid cell that contains particles and that also has at least one neighboring grid cell that is void. The location and orientation of the surface within the cell was not part of the original MAC method.

마커를 포함한 격자 셀은 유체로 채워져있는 것으로 간주되며 마커가 없는 격자 셀은 빈(무효)것입니다.  입자를 포함하고, 적어도 하나의 인접 격자 셀이 무효인 격자의 자유 표면은 존재하는 것으로 정의됩니다.  셀 표면의 위치와 방향은 원래의 MAC 법에 포함되지 않았습니다.

Evolution of surfaces was computed by moving the markers with locally interpolated fluid velocities. Some special treatments were required to define the fluid properties in newly filled grid cells and to cancel values in cells that are emptied.

표면의 발전(개선)은 국소적으로 보간된 유체 속도로 마커를 이동하여 계산되었습니다.  새롭게 충전된 격자 셀의 유체 특성을 정의하거나 비어있는 셀의 값을 취소하거나 하려면 특별한 처리가 필요했습니다.

The application of free-surface boundary conditions consisted of assigning the gas pressure to all surface cells. Also, velocity components were assigned to all locations on or immediately outside the surface in such a way as to approximate conditions of incompressibility and zero-surface shear stress.

자유 표면 경계 조건의 적용은 모든 표면 셀에 가스 압력을 할당하는 것으로 구성되었습니다. 또한 속도 성분은 비압축성 및 제로 표면 전단 응력의 조건을 근사화하는 방식으로 표면 위 또는 외부의 모든 위치에 할당되었습니다.

The extraordinary success of the MAC method in solving a wide range of complicated free-surface flow problems is well documented in numerous publications. One reason for this success is that the markers do not track surfaces directly, but instead track fluid volumes. Surfaces are simply the boundaries of the volumes, and in this sense surfaces may appear, merge or disappear as volumes break apart or coalesce.

폭넓게 복잡한 자유 표면 흐름 문제 해결에 MAC 법이 놀라운 성공을 거두고 있는 것은 수많은 문헌에서 충분히 입증되고 있습니다.  이 성공 이유 중 하나는 마커가 표면을 직접 추적하는 것이 아니라 유체의 체적을 추적하는 것입니다.  표면은 체적의 경계에 불과하며, 그러한 의미에서 표면은 분할 또는 합체된 부피로 출현(appear), 병합, 소멸 할 가능성이 있습니다.

A variety of improvements have contributed to an increase in the accuracy and applicability of the original MAC method. For example, applying gas pressures at interpolated surface locations within cells improves the accuracy in problems driven by hydrostatic forces, while the inclusion of surface tension forces extends the method to a wider class of problems (see Refs. 1969, 1975).

다양한 개선으로 인해 원래 MAC 방법의 정확성과 적용 가능성이 증가했습니다. 예를 들어, 셀 내 보간 된 표면 위치에 가스 압력을 적용하면 정 수력으로 인한 문제의 정확도가 향상되는 반면 표면 장력의 포함은 방법을 더 광범위한 문제로 확장합니다 (참조 문헌. 1969, 1975).

In spite of its successes, the MAC method has been used primarily for two-dimensional simulations because it requires considerable memory and CPU time to accommodate the necessary number of marker particles. Typically, an average of about 16 markers in each grid cell is needed to ensure an accurate tracking of surfaces undergoing large deformations.

수많은 성공에도 불구하고 MAC 방법은 필요한 수의 마커 입자를 수용하기 위해 상당한 메모리와 CPU 시간이 필요하기 때문에 주로 2 차원 시뮬레이션에 사용되었습니다. 일반적으로 큰 변형을 겪는 표면의 정확한 추적을 보장하려면 각 그리드 셀에 평균 약 16 개의 마커가 필요합니다.

Another limitation of marker particles is that they don’t do a very good job of following flow processes in regions involving converging/diverging flows. Markers are usually interpreted as tracking the centroids of small fluid elements. However, when those fluid elements get pulled into long convoluted strands, the markers may no longer be good indicators of the fluid configuration. This can be seen, for example, at flow stagnation points where markers pile up in one direction, but are drawn apart in a perpendicular direction. If they are pulled apart enough (i.e., further than one grid cell width) unphysical voids may develop in the flow.

마커 입자의 또 다른 한계는 수렴 / 발산 흐름이 포함된 영역에서 흐름 프로세스를 따라가는 작업을 잘 수행하지 못한다는 것입니다. 마커는 일반적으로 작은 유체 요소의 중심을 추적하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이러한 유체 요소가 길고 복잡한 가닥으로 당겨지면 마커가 더 이상 유체 구성의 좋은 지표가 될 수 없습니다. 예를 들어 마커가 한 방향으로 쌓여 있지만 수직 방향으로 떨어져 있는 흐름 정체 지점에서 볼 수 있습니다. 충분히 분리되면 (즉, 하나의 그리드 셀 너비 이상) 비 물리적 공극이 흐름에서 발생할 수 있습니다.

Surface Marker Method

One way to limit the memory and CPU time consumption of markers is to keep marker particles only on surfaces and not in the interior of fluid regions. Of course, this removes the volume tracking property of the MAC method and requires additional logic to determine when and how surfaces break apart or coalesce.

표면 마커 법

마커의 메모리 및 CPU 시간의 소비를 제한하는 방법 중 하나는 마커 입자를 유체 영역의 내부가 아니라 표면에만 보존하는 것입니다.  물론 이는 MAC 법의 체적 추적 특성이 배제되기 때문에 표면이 분할 또는 합체하는 방식과 시기를 특정하기위한 논리를 추가해야합니다.

In two dimensions the marker particles on a surface can be arranged in a linear order along the surface. This arrangement introduces several advantages, such as being able to maintain a uniform particle spacing and simplifying the computation of intersections between different surfaces. Surface markers also provide a convenient way to locate the surface within a grid cell for the application of boundary conditions.

2 차원의 경우 표면 마커 입자는 표면을 따라 선형으로 배치 할 수 있습니다.  이 배열은 입자의 간격을 균일하게 유지할 수있는 별도의 표면이 교차하는 부분의 계산이 쉽다는 등 몇 가지 장점이 있습니다.  또한 표면 마커를 사용하여 경계 조건을 적용하면 격자 셀의 표면을 간단한 방법으로 찾을 수 있습니다.

Unfortunately, in three-dimensions there is no simple way to order particles on surfaces, and this leads to a major failing of the surface marker technique. Regions may exist where surfaces are expanding and no markers fill the space. Without markers the configuration of the surface is unknown, consequently there is no way to add markers. Reference 1975 contains examples that show the advantages and limitations of this method.

불행히도 3 차원에서는 표면에 입자를 정렬하는 간단한 방법이 없으며 이로 인해 표면 마커 기술이 크게 실패합니다. 표면이 확장되고 마커가 공간을 채우지 않는 영역이 존재할 수 있습니다. 마커가 없으면 표면의 구성을 알 수 없으므로 마커를 추가 할 방법이 없습니다.
참고 문헌 1975이 방법의 장점과 한계를 보여주는 예제가 포함되어 있습니다.

Volume-of-Fluid (VOF) Method

The last method to be discussed is based on the concept of a fluid volume fraction. The idea for this approach originated as a way to have the powerful volume-tracking feature of the MAC method without its large memory and CPU costs.

VOF (Volume-of-Fluid) 법

마지막으로 설명하는 방법은 유체 부피 분율의 개념을 기반으로합니다. 이 접근 방식에 대한 아이디어는 대용량 메모리 및 CPU 비용없이 MAC 방식의 강력한 볼륨 추적 기능을 갖는 방법에서 시작되었습니다.

Within each grid cell (control volume) it is customary to retain only one value for each flow quantity (e.g., pressure, velocity, temperature, etc.) For this reason it makes little sense to retain more information for locating a free surface. Following this reasoning, the use of a single quantity, the fluid volume fraction in each grid cell, is consistent with the resolution of the other flow quantities.

각 격자 셀 (제어 체적) 내에서 각 유량 (예 : 압력, 속도, 온도 등)에 대해 하나의 값만 유지하는 것이 일반적입니다. 이러한 이유로 자유 표면을 찾기 위해 더 많은 정보를 유지하는 것은 거의 의미가 없습니다. 이러한 추론에 따라 각 격자 셀의 유체 부피 분율인 단일 수량의 사용은 다른 유량의 해상도와 일치합니다.

If we know the amount of fluid in each cell it is possible to locate surfaces, as well as determine surface slopes and surface curvatures. Surfaces are easy to locate because they lie in cells partially filled with fluid or between cells full of fluid and cells that have no fluid.

각 셀 내의 유체의 양을 알고 있는 경우, 표면의 위치 뿐만 아니라  표면 경사와 표면 곡률을 결정하는 것이 가능합니다.  표면은 유체 가 부분 충전 된 셀 또는 유체가 전체에 충전 된 셀과 유체가 전혀없는 셀 사이에 존재하기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.

Slopes and curvatures are computed by using the fluid volume fractions in neighboring cells. It is essential to remember that the volume fraction should be a step function, i.e., having a value of either one or zero. Knowing this, the volume fractions in neighboring cells can then be used to locate the position of fluid (and its slope and curvature) within a particular cell.

경사와 곡률은 인접 셀의 유체 체적 점유율을 사용하여 계산됩니다.  체적 점유율은 계단 함수(step function)이어야 합니다, 즉, 값이 1 또는 0 인 것을 기억하는 것이 중요합니다.  이 것을 안다면, 인접 셀의 부피 점유율을 사용하여 특정 셀 내의 유체의 위치 (및 그 경사와 곡률)을 찾을 수 있습니다.

Free-surface boundary conditions must be applied as in the MAC method, i.e., assigning the proper gas pressure (plus equivalent surface tension pressure) as well as determining what velocity components outside the surface should be used to satisfy a zero shear-stress condition at the surface. In practice, it is sometimes simpler to assign velocity gradients instead of velocity components at surfaces.

자유 표면 경계 조건을 MAC 법과 동일하게 적용해야 합니다.  즉, 적절한 기체 압력 (및 대응하는 표면 장력)을 할당하고, 또한 표면에서 제로 전단 응력을 충족 시키려면 표면 외부의 어떤 속도 성분을 사용할 필요가 있는지를 확인합니다.  사실, 표면에서의 속도 성분 대신 속도 구배를 지정하는 것이보다 쉬울 수 있습니다.

Finally, to compute the time evolution of surfaces, a technique is needed to move volume fractions through a grid in such a way that the step-function nature of the distribution is retained. The basic kinematic equation for fluid fractions is similar to that for the height-function method, where F is the fraction of fluid function:

마지막으로, 표면의 시간 변화를 계산하려면 분포의 계단 함수의 성질이 유지되는 방법으로 격자를 통과하고 부피 점유율을 이동하는 방법이 필요합니다.  유체 점유율의 기본적인 운동학방정식은 높이 함수(height-function) 법과 유사합니다.  F는 유체 점유율 함수입니다.

A straightforward numerical approximation cannot be used to model this equation because numerical diffusion and dispersion errors destroy the sharp, step-function nature of the F distribution.

이 방정식을 모델링 할 때 간단한 수치 근사는 사용할 수 없습니다.  수치의 확산과 분산 오류는 F 분포의 명확한 계단 함수(step-function)의 성질이 손상되기 때문입니다.

It is easy to accurately model the solution to this equation in one dimension such that the F distribution retains its zero or one values. Imagine fluid is filling a column of cells from bottom to top. At some instant the fluid interface is in the middle region of a cell whose neighbor below is filled and whose neighbor above is empty. The fluid orientation in the neighboring cells means the interface must be located above the bottom of the cell by an amount equal to the fluid fraction in the cell. Then the computation of how much fluid to move into the empty cell above can be modified to first allow the empty region of the surface-containing cell to fill before transmitting fluid on to the next cell.

F 분포가 0 또는 1의 값을 유지하는 같은 1 차원에서이 방정식의 해를 정확하게 모델링하는 것은 간단합니다.  1 열의 셀에 위에서 아래까지 유체가 충전되는 경우를 상상해보십시오.  어느 순간에 액체 계면은 셀의 중간 영역에 있고, 그 아래쪽의 인접 셀은 충전되어 있고, 상단 인접 셀은 비어 있습니다.  인접 셀 내의 유체의 방향은 계면과 셀의 하단과의 거리가 셀 내의 유체 점유율과 같아야 한다는 것을 의미합니다.  그 다음 먼저 표면을 포함하는 셀의 빈 공간을 충전 한 후 다음 셀로 유체를 보내도록 위쪽의 빈 셀에 이동하는 유체의 양의 계산을 변경할 수 있습니다.

In two or three dimensions a similar procedure of using information from neighboring cells can be used, but it is not possible to be as accurate as in the one-dimensional case. The problem with more than one dimension is that an exact determination of the shape and location of the surface cannot be made. Nevertheless, this technique can be made to work well as evidenced by the large number of successful applications that have been completed using the VOF method. References 1975, 1980, and 1981 should be consulted for the original work on this technique.

2 차원과 3 차원에서 인접 셀의 정보를 사용하는 유사한 절차를 사용할 수 있지만, 1 차원의 경우만큼 정확하게 하는 것은 불가능합니다.  2 차원 이상의 경우의 문제는 표면의 모양과 위치를 정확히 알 수없는 것입니다.  그래도 VOF 법을 사용하여 달성 된 다수의 성공 사례에서 알 수 있듯이 이 방법을 잘 작동시킬 수 있습니다.  이 기법에 관한 초기의 연구 내용은 참고 문헌 1975,1980,1981를 참조하십시오.

The VOF method has lived up to its goal of providing a method that is as powerful as the MAC method without the overhead of that method. Its use of volume tracking as opposed to surface-tracking function means that it is robust enough to handle the breakup and coalescence of fluid masses. Further, because it uses a continuous function it does not suffer from the lack of divisibility that discrete particles exhibit.

VOF 법은 MAC 법만큼 강력한 기술을 오버 헤드없이 제공한다는 목표를 달성 해 왔습니다.  표면 추적이 아닌 부피 추적 기능을 사용하는 것은 유체 질량의 분할과 합체를 처리하는 데 충분한 내구성을 가지고 있다는 것을 의미합니다.  또한 연속 함수를 사용하기 때문에 이산된 입자에서 발생하는 숫자를 나눌 수 없는 문제를 겪지 않게 됩니다.

Variable-Density Approximation to the VOF Method

One feature of the VOF method that requires special treatment is the application of boundary conditions. As a surface moves through a grid, the cells containing fluid continually change, which means that the solution region is also changing. At the free boundaries of this changing region the proper free surface stress conditions must also be applied.

VOF 법의 가변 밀도 근사

VOF 법의 특수 처리가 필요한 기능 중 하나는 경계 조건의 적용입니다.  표면이 격자를 통과하여 이동할 때 유체를 포함하는 셀은 끊임없이 변화합니다.  즉, 계산 영역도 변화하고 있다는 것입니다.  이 변화하고있는 영역의 자유 경계에는 적절한 자유 표면 응력 조건도 적용해야합니다.

Updating the flow region and applying boundary conditions is not a trivial task. For this reason some approximations to the VOF method have been used in which flow is computed in both liquid and gas regions. Typically, this is done by treating the flow as a single fluid having a variable density. The F function is used to define the density. An argument is then made that because the flow equations are solved in both liquid and gas regions there is no need to set interfacial boundary conditions.

유체 영역의 업데이트 및 경계 조건의 적용은 중요한 작업입니다.  따라서 액체와 기체의 두 영역에서 흐름이 계산되는 VOF 법에 약간의 근사가 사용되어 왔습니다.  일반적으로 가변 밀도를 가진 단일 유체로 흐름을 처리함으로써 이루어집니다.  밀도를 정의하려면 F 함수를 사용합니다.  그리고, 흐름 방정식은 액체와 기체의 두 영역에서 계산되기 때문에 계면의 경계 조건을 설정할 필요가 없다는 논증이 이루어집니다.

Unfortunately, this approach does not work very well in practice for two reasons. First, the sensitivity of a gas region to pressure changes is generally much greater than that in liquid regions. This makes it difficult to achieve convergence in the coupled pressure-velocity solution. Sometimes very large CPU times are required with this technique.

공교롭게도 이 방법은 두 가지 이유로 인해 실제로는 그다지 잘 작동하지 않습니다.  하나는 압력의 변화에 대한 기체 영역의 감도가 일반적으로 액체 영역보다 훨씬 큰 것입니다.  따라서 압력 – 속도 결합 해법 수렴을 달성하는 것은 어렵습니다.  이 기술은 필요한 CPU 시간이 매우 커질 수 있습니다.

The second, and more significant, reason is associated with the possibility of a tangential velocity discontinuity at interfaces. Because of their different responses to pressure, gas and liquid velocities at an interface are usually quite different. In the Variable-Density model interfaces are moved with an average velocity, but this often leads to unrealistic movement of the interfaces.

두 번째 더 중요한 이유는 계면에서 접선 속도가 불연속이되는 가능성에 관련이 있습니다.  압력에 대한 반응이 다르기 때문에 계면에서 기체와 액체의 속도는 일반적으로 크게 다릅니다.  가변 밀도 모델은 계면은 평균 속도로 동작하지만, 이는 계면의 움직임이 비현실적으로 되는 경우가 많습니다.

Even though the Variable-Density method is sometimes referred to as a VOF method, because is uses a fraction-of-fluid function, this designation is incorrect. For accurately tracking sharp liquid-gas interfaces it is necessary to actually treat the interface as a discontinuity. This means it is necessary to have a technique to define an interface discontinuity, as well as a way to impose the proper boundary conditions at that interface. It is also necessary to use a special numerical method to track interface motions though a grid without destroying its character as a discontinuity.

가변 밀도 방법은 유체 분율 함수를 사용하기 때문에 VOF 방법이라고도하지만 이것은 올바르지 않습니다. 날카로운 액체-가스 인터페이스를 정확하게 추적하려면 인터페이스를 실제로 불연속으로 처리해야합니다. 즉, 인터페이스 불연속성을 정의하는 기술과 해당 인터페이스에서 적절한 경계 조건을 적용하는 방법이 필요합니다. 또한 불연속성으로 특성을 훼손하지 않고 격자를 통해 인터페이스 동작을 추적하기 위해 특수한 수치 방법을 사용해야합니다.

Summary

A brief discussion of the various techniques used to numerically model free surfaces has been given here with some comments about their relative advantages and disadvantages. Readers should not be surprised to learn that there have been numerous variations of these basic techniques proposed over the years. Probably the most successful of the methods is the VOF technique because of its simplicity and robustness. It is this method, with some refinement, that is used in the FLOW-3D program.

여기에서는 자유 표면을 수치적으로 모델링 할 때 사용하는 다양한 방법에 대해 상대적인 장점과 단점에 대한 설명을 포함하여 쉽게 설명하였습니다.  오랜 세월에 걸쳐 이러한 기본적인 방법이 많이 제안되어 온 것을 알고도 독자 여러분은 놀라지 않을 것입니다.  아마도 가장 성과를 거둔 방법은 간결하고 강력한 VOF 법 입니다.  이 방법에 일부 개량을 더한 것이 현재 FLOW-3D 프로그램에서 사용되고 있습니다.

Attempts to improve the VOF method have centered on better, more accurate, ways to move fluid fractions through a grid. Other developments have attempted to apply the method in connection with body-fitted grids and to employ more than one fluid fraction function in order to model more than one fluid component. A discussion of these developments is beyond the scope of this introduction.

VOF 법의 개선은 더 나은, 더 정확한 방법으로 유체 점유율을 격자를 통과하여 이동하는 것에 중점을 두어 왔습니다.  기타 개발은 물체 적합 격자(body-fitted grids) 관련 기법을 적용하거나 여러 유체 성분을 모델링하기 위해 여러 유체 점유율 함수를 채용하기도 했습니다.  이러한 개발에 대한 논의는 여기에서의 설명 범위를 벗어납니다.

References

1965 Harlow, F.H. and Welch, J.E., Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow, Phys. Fluids 8, 2182.

1969 Daly, B.J., Numerical Study of the Effect of Surface Tension on Interface Instability, Phys. Fluids 12, 1340.

1970 Hirt, C.W., Cook, J.L. and Butler, T.D., A Lagrangian Method for Calculating the Dynamics of an Incompressible Fluid with Free Surface, J. Comp. Phys. 5, 103.

1971 Nichols, B.D. and Hirt, C.W.,Calculating Three-Dimensional Free Surface Flows in the Vicinity of Submerged and Exposed Structures, J. Comp. Phys. 12, 234.

1974 Hirt, C.W., Amsden, A.A., and Cook, J.L.,An Arbitrary Lagrangian-Eulerian Computing Method for all Flow Speeds, J. Comp. Phys., 14, 227.

1975 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Methods for Calculating Multidimensional, Transient Free Surface Flows Past Bodies, Proc. of the First International Conf. On Num. Ship Hydrodynamics, Gaithersburg, ML, Oct. 20-23.

1980 Nichols, B.D. and Hirt, C.W., Numerical Simulation of BWR Vent-Clearing Hydrodynamics, Nucl. Sci. Eng. 73, 196.

1981 Hirt, C.W. and Nichols, B.D., Volume of Fluid (VOF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, J. Comp. Phys. 39, 201.

Capillary Flows/Capillary Filling/Thermocapillary Switch/Capillary Absorption/Marangoni flow

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서는 한 곳에서 다른 곳으로 액체 용액을 전달하기 위해 긴 마이크로 채널이 자주 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력은 액체를 마이크로 채널로 끌어 당깁니다 (액체가 칩 표면에 “젖은”경우). 이 페이지에서는 충진, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D의 특정 응용 분야를 다룹니다.

Marangoni flow in a dish of water that is heated at its center.

Marangoni flow는 중앙에서 데워진 물이 담긴 접시에 흐릅니다. 불균일한 표면 장력에 의해 생성 된 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 0.75cm 깊이의 얕은 8.0cm 직경의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시의 중앙에는 직경 0.5cm의 원통형 막대가 있습니다. 80 Cº의 온도로 가열하고 0.05 cm 깊이까지 수면에 담근다. 핫로드 근처의 물이 가열됨에 따라 표면 장력이 0.1678 dyne / cm / ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥 쪽 테두리쪽으로 후퇴합니다. Retraction는 처음에 표면에 뿌려진 질량없는 마커 입자로 표시됩니다.

Capillary Absorption

고체 물질의 기공에 모세관 흡수 때문에 액체와 고체 사이의 접착 발생합니다. 이 같은 흡수의 간단하면서도 유용한 시험은 핀란드 ABO Akademi 대학의 마르티 Toivakka에 의해 제안되었습니다. 테스트 기공은 ± 1.0 μm의 측면 벽 1.0 μm의 반경 원호입니다. 팽창 목에 연결된 넓은 2차원 채널로 구성되어 있습니다. 체적력의 부재 하에서, 표면장력 과 wall adhesion pull liquid 는 액체와 고체 사이의 static contact angle에 의해 결정됩니다. 첨부된 그림은 FLOW-3D가 올바르게 특정 접촉 각도 (유체는 적색표현) 충전 레벨을 계산하는 것을 나타냅니다.

Thermocapillary Switch

액체의 작은 덩어리나 가벼운 빔의 경로에서 움직이는 굴절, 혹은 반사로 다른 길로 리디렉션 할 수 있습니다. 이 개념은 특히나 한번 빔 내부 반사로 인해 갇혀 있는 섬유에 들어가 광학 섬유로 연결에서 매력적입니다. 어떠한 복잡성의 광 회로를 만들려면, 하나의 광섬유에서 다른 가벼운 방향을 바꿀 수 있는“스위치”를 둘 필요가 있습니다.

The animation above shows a FLOW-3D simulation of a drop of water in a 14mm-wide channel that is being heated at the bottom.

Capillary Filling

모세관 충전 과정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다.. 액체 흐름 통로의 다른 형상 포획 기포의 가능성 등의 충전 공정의 기술은, 같은 챔버와 칩의 내부 구조를 배치 기둥 분할하고, 밸브 결합에 설계자 안내 등 다양한 모세관 충전 동작이 발생할 수 있습니다.

시뮬레이션은 아래의 모세관 작용의 분석 예측의 유효성을 검사합니다. 모세관 채우기는 정확하게 표면 장력과 중력에 의해 균형을 잡습니다.이것은 FLOW-3D에 의해서 정확하게 예측되는 기본적인 과정입니다.

Oil & Gas Separators

Oil & Gas Separators

FLOW-3D는 오일 및 물과 같은 혼합 불가능한 유체를 모델링할 수 있으며, 개방된 환경(주변 공기)에 관련된 구성 요소 간의 고유한 인터페이스를 정확하게 추적할 수 있습니다.

전체 영역에 영향을 미치는 역학 관계로 유체가 자유롭게 혼합될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 유체는 연속 위상과 분산 위상 사이의 표류 관계에 따라 다시 분리됩니다.

중력 분리기의 성능은 CFD 모델링을 통해 향상 될 수 있습니다 :

  • Develop vessel inlet configurations to improve uniformity of gas and liquid flows and avoid mixing of oil & water due to wave-induced sloshing
  • Determine the influence of internal equipment on hydraulic efficiency and separation performance
  • Gauge the effects of changes in operating conditions
  • Accurately model small-scale phenomena (multi-phase flows, drops, particles, bubbles)

Wave Energy Devices

파동 에너지 장치 모델링
최근 몇 년 동안 파력 에너지와 같은 재생 가능 자원을 사용하여 환경 영향이 적은 에너지를 생산하는 신기술 개발에 대한 국제적인 관심이 기하 급수적으로 증가했습니다. 바다 (해류, 파도 등)에서 전기를 유도하는 파동 에너지 장치는 특히 중요하며 FLOW-3D로 정확하게 모델링 할 수 있습니다.

포인트 흡수 장치
점 흡수 장치는 수면의 파도를 사용하여 에너지를 생성하는 많은 파도 장치 중 하나입니다. 포인트 흡수 에너지 장치는 기본적으로 파도에서 에너지를 흡수하고 바닥에 대한 부력 상단의 움직임을 전력으로 변환하는 부동 구조입니다.

이 시뮬레이션은 부력 구형 구조가 위에 있는 포인트 흡수기 장치를 보여주고, 들어오는 파동의 파고와 수조에 따라 위아래로 움직입니다. FLOW-3D의 이동 객체 모델은 x 또는 y 방향으로 이동을 제한하면서 z 방향으로 커플링 모션을 허용하는 데 사용됩니다. 스톡스 유형의 파장은 진폭 5m, 파장은 100m로 사용되었습니다. RNG 모델은 파동이 포인트 업소버 장치와 상호작용할 때 발생하는 난류를 포착하기 위해 사용되었습니다. 예상대로, 많은 난류 운동 에너지가 장치 근처에서 생성됩니다. 그림은 난류로 인해 장치 근처의 복잡한 속도장이 진화하기 때문에 질량 중심의 불규칙한 순환 운동을 보여줍니다.

Multi-Flap, Bottom-Hinged Wave Energy Converter

Oscillating flap은 바다의 파동으로부터 에너지를 추출하여 기계 에너지로 변환합니다. 암은 Water wave에 반응하여 피벗 조인트에 장착된 진자로 진동합니다. 플랩을 배열로 구성하여 멀티플랩파 에너지 변환기를 만들 수 있습니다. 3개의 플랩 배열이 아래 왼쪽에 표시된 CFD 시뮬레이션에서 시뮬레이션됩니다. 모든 플랩은 하단에 힌지로 연결되며 폭 15m x 높이 10m x 두께 2m입니다. 어레이는 깊이 30m에서 주파수가 10초인 4m 진폭 파형으로 작동 중입니다. 시뮬레이션은 한 플랩이 배열 내의 다른 플랩에 미치는 영향을 연구하는 데 중요한 중심 평면을 따라 복잡한 속도 ISO 표면을 보여줍니다. 3개의 플랩이 유사한 동적 모션으로 시작하는 동안, 곧 플랩의 상호 작용 효과가 모션을 위상 밖으로 렌더링합니다. 우측에는 유사한 플랩 에너지 변환기가 표시되어 있습니다. 이 시뮬레이션에서 플랩은 가장 낮은 지점에서 완전히 물에 잠깁니다. 이러한 에너지 변환기를 표면 천공 플랩 에너지 변환기라고 합니다. 이 두 시뮬레이션 예는 모두 미네르바 다이내믹스에 의해 제공되었습니다.

Oscillating Water Column

진동하는 물 기둥은 부분적으로 잠긴 속이 빈 구조입니다. 그것은 물의 기둥 위에 공기 기둥을 둘러싸고 수선 아래의 바다로 열려 있습니다. 파도는 물 기둥을 상승 및 하강시키고, 차례로 공기 기둥을 압축 및 감압합니다. 이 갇힌 공기는 일반적으로 기류의 방향에 관계없이 회전 할 수있는 터빈을 통해 대기로 흐르게됩니다. 터빈의 회전은 전기를 생성하는 데 사용됩니다.

위의 CFD 시뮬레이션은 진동하는 water columns를 보여줍니다. FLOW-3D로 포착된 물리학을 강조하기 위해 물기둥이 중공 구조에서 상승 및 하강하는 부분만 모델링합니다. 시뮬레이션은 파형 생성의 다른 선택을 제외하고 유사한 결과를 전달합니다. 왼쪽의 시뮬레이션은 웨이브 유형 경계 조건을 사용하고 오른쪽의 시뮬레이션은 움직이는 물체 모델을 사용하여 실험실에서 수행한 것처럼 차례로 웨이브를 생성하는 움직이는 플런저를 생성합니다. 각 시뮬레이션에 대해 속이 빈 구조의 압력 플롯이 표시됩니다. 결국 그 압력에 기초하여 터빈이 회전 운동으로 설정되기 때문에 챔버에서 얼마나 많은 압력이 생성되는지 아는 것이 중요합니다.

Thermocapillary Actuation

Thermocapillary Actuation

표면 장력의 온도 의존성은 유체 방울을 패턴 있는 표면 위로 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 표면은 유체 방울이 친수성-수소성 인터페이스에 의해 형성된 채널을 따르도록 제한되도록 친수성 또는 친수성 접촉 각도로 패턴화됩니다. 또한 프로그램 가능한 방식으로 가열된 마이크로 히터의 배열은 열전압 작동을 유발하여 유체 방울을 뜨거운 영역에서 차가운 지역으로 유도합니다. 아래 이미지는 문제 설정의 상단 및 단면 뷰(Anton A)를 보여줍니다. Darhuber 외.) 다음에 Flow-3D를 설정합니다.

Liquid droplet moving along hydrophilic microstripe
Top-view of a liquid droplet moving along a hydrophilic microstripe. The array of Ti-resistors (shown in light gray) beneath the hydrophilic stripes locally heat the droplet thereby modifying the surface tension and propelling the liquid toward the colder regions of the device surface. The dark gray stripes represent the leads and contacts (Au) for the heating resistors.
Cross sectional view of device
Cross-sectional view of a portion of the device containing two micro-heaters and an overlying droplet.

더 차가운 표면 온도 영역은 인접한 따뜻한 지점보다 더 높은 표면 장력을 유지하여 액체를 당기는 접선 표면 힘을가합니다. 부분적 습윤 (접촉각> 0) 표면은 전체 습윤 표면 (접촉각 = 0)에 비해 부피 손실이 적은 유체 수송을 허용하기 때문에 바람직한 옵션입니다.

FLOW-3D setup of three microheaters

Top view of the setup in FLOW-3D showing three microheaters in pink, yellow and blue respectively. The central hydrophilic strip is shown in black with a fluid (water) droplet in sky blue.

아래 애니메이션은 완전히 젖은 표면과 부분적으로 젖은 표면의 비교를 보여줍니다. 예상대로 완전히 젖은 표면은 부분적으로 젖은 표면보다 액적을 더 평평하게 (그리고 더 많이 퍼지게) 만듭니다. 히터가 한 번에 하나씩 활성화되면 물방울이 더 차가운 영역으로 이동됩니다. 더 많은 유체가 남겨질수록 시뮬레이션이 끝날 때까지 완전히 젖은 표면은 더 많은 유체 볼륨을 잃는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 부분적으로 젖은 표면은 유체 손실을 줄이기위한 더 바람직한 옵션입니다. 두 경우 모두 소수성 표면으로 둘러싸인 중앙 친수성 스트립으로 인해 물방울이 중앙에 머물러야합니다.

Animation of the results post-processed in FlowSight.

References

Anton A. Darhuber, Joseph P. Valentino, Sandra M. Trian and Sigurd Wagner, Thermocapillary Actuation of Droplets on Chemically Patterned Surfaces by Programmable Microheater Arrays, Journal of Microelectrochemical Systems, Vol. 12, No. 6, December 2003

Stormwater

Stormwater

Stormwater

FLOW-3D is an industry leader in free-surface flow modeling and is used extensively by civil engineering professionals for the design and analysis of stormwater collection and treatment systems. Highly accurate 3D simulations provide advanced investigations of conveyance through hydraulic control structures, sewers and wet tunnel designs. FLOW-3D is optimized for modeling both free-surface and constrained flow patterns and seamlessly models situations that switch between free-surface, pressurized, sub-critical, and super-critical flow conditions.

Combined-sewer-overflow
Combined sewer overflow

Engineers can seamlessly navigate the transition between flow regimes with advanced analysis of combined sewer overflow structures with complex shifts in hydraulic controls throughout the system. FLOW-3D accurately models energy dissipating structures, including complex, highly turbulent and aerated flow features in addition to the particle tracking model used to evaluate the efficiency of hydrodynamic separator devices.

Aerated flow feature
Aerated flow feature

Applications include:

  • Hydraulic control structures
  • Combined sewer overflows
  • Detention/Retention basins
  • Hydrodynamics separators
  • Filtration systems
  • Pump stations
  • Wet tunnel hydraulics
  • Entrained air flow bulking
Hydrodynamic separator
Hydrodynamic separator

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

이 튜토리얼 매뉴얼은 FLOW-3D 를 처음 사용하는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 주요 구성 요소를 쉽게 익히도록 하고, 다양한 시뮬레이션의 설정 및 실행 방법을 안내하기 위한 것입니다.

이 매뉴얼에 있는 실습과정은 FLOW-3D의 기본 사항을 다루기 위한 것입니다. 이 매뉴얼에서 제시하는 문제는 다양한 주제를 설명하고, 발생할 수 있는 많은 질문을 해결하기 위해 선정되었습니다. 이 매뉴얼의 실습과정은 FLOW-3D를 실행하는 컴퓨터에 앉아 사용하는 것이 가장 좋습니다.

CFD 사용 철학에 대한 간단한 섹션 다음에는 중요 파일과 시뮬레이션 파일을 실행하는 방법이 소개되어 있습니다. 이 소개 섹션 다음에는 모델 설정, 시뮬레이션 실행 및 포스트 프로세스, Simulation Manager 탐색 방법에 대한 설명이 있습니다. 이러한 각 단계에 대한 자세한 내용은 모델 설정, 컴퓨팅 결과 및 후처리 장에서 확인할 수 있습니다.

1.CFD 사용에 대한 철학

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 유체 흐름(질량, 운동량 및 에너지 보존)에 대한 지배 방정식의 컴퓨터 솔루션입니다. 지정된 지배방정식은 이론 장에 설명된 Numerical방법을 사용하여 이산화되고 계산됩니다.

CFD 소프트웨어를 사용하는 것은 여러 면에서 실험을 설정하는 것과 유사합니다. 실제 상황을 시뮬레이션하기 위해 실험을 올바르게 설정하지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 같은 방법으로 수치 모델이 실제 상황을 정확하게 나타내지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 사용자는 어떤 것이 중요한지, 어떻게 표현해야 하는지를 결정해야 합니다. 시작하기 전에 다음과 같은 질문을 하는 것이 중요합니다.

  • CFD 계산에서 무엇을 알고 싶습니까?
  • 중요한 현상을 포착하기 위해 규모와 Mesh는 어떻게 설계되어야 하는가?
  • 실제 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건은 무엇입니까?
  • 어떤 종류의 유체를 사용해야합니까?
  • 이 문제에 어떤 유체 특성이 중요합니까?
  • 다른 어떤 물리적 현상이 중요합니까?
  • 초기 유체 상태는 어떻게 됩니까?
  • 어떤 단위 시스템을 사용해야합니까?

모델링 되는 문제가 실제 상황을 가능한 한 유사하게 나타내는지 확인하는 것이 중요합니다. 사용자는 복잡한 시뮬레이션 작업을 해결 가능한 부분으로 나누는 것이 좋습니다.

복잡한 물리 효과를 추가하기 전에, 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 근사값으로 점차적으로 시작하여 프로세스 진행하십시오. 간단한 손 계산(베르누이 방정식, 에너지 균형, 파동
전파, 경계층 성장 등)은 물리 및 매개 변수를 선택하는데 도움이 되고, 결과와 비교할 수 있는 점검항목을 제공합니다.

CFD의 장단점을 이해하면 분석을 진행하는데 도움이 될 수 있습니다. CFD는 다음과 같은 경우 탁월한 분석 옵션입니다.

  • 기하 구조, 물리학 또는 필요한 상세 수준으로 인해 표준 엔지니어링 계산이 유용하지 않은 경우가 많습니다.
  • 실제 실험은 비용이 많이 소요됩니다.
  • 실험에서 수집할 수 있는 것보다 유체흐름에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 유용합니다.
  • 위험하거나 적대적인 조건, 확장이 잘되지 않는 프로세스 등으로 인해 정확한 실험 측정을 하기가 어려운 경우
  • 복잡한 흐름 정보에 대한 커뮤니케이션

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

  • 솔루션이 계산 리소스가 매우 많이 소요되거나, 도메인 크기를 줄이기 위한 가정 또는 해결되지 않은 물리적 현상을 설명하기 위한 반 임계 모델이 필요한 경우
  • CFD 시뮬레이션에 대한 입력이 되는 중요한 물리적 현상이 알려지지 않은 경우
  • 물리적 현상이 잘 이해되지 않거나 매우 복잡한 경우

CFD를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 참고 사항이 있습니다.

  • CFD는 규정된 초기 및 경계 조건에 따라 지정된 지배 방정식의 수치해석 솔루션입니다. 따라서 모델 설정, 즉 어떤 방정식을 풀어야 하는지, 재료 특성, 초기 조건 및 경계 조건이, 가능한 한 물리적 상황과 최대한 일치해야 합니다.
  • 방정식의 수치 해는 일반적으로 어떤 종류의 근사치를 필요로 합니다. 물리적 모델에 대한 가정과 해결방법을 검토한 후 사용하는 것이 좋습니다.
  • 디지털 컴퓨터는 숫자가 유한 정밀도로 이진수로 표시되는 방식으로 인해 반올림 오류가 발생합니다. 이는 문제를 악화시키기 때문에 매우 근소한 숫자의 차이를 계산해야 하는 상황을 피하십시오. 이러한 상황의 예는 시뮬레이션 도메인이 원점에서 멀리 떨어져 있을 때입니다.

 

2.중요한 파일

FLOW-3D 시뮬레이션과 관련된 많은 파일이 있습니다. 가장 중요한 것들이 아래에 설명되어 있습니다. 모든 prepin.* 파일의 명칭에서 prepin는 파일 형식을 의미하며, 별표시* 위치는 시뮬레이션 이름을 의미합니다. (예 : prepin.example_simulation.)

  • ·prepin.*: 시뮬레이션용 입력 파일입니다. 시뮬레이션 설정을 설명하는 모든 입력 변수가 포함되어 있습니다.
  • ·prpgrf.*: 이것은 전 처리기 출력 파일입니다. 여기에는 계산된 초기 조건이 포함되며 시뮬레이션을 실행하기 전에 설정을 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
  • ·flsgrf.*: 솔버 출력 파일입니다. 시뮬레이션의 최종 결과가 포함됩니다.
  • ·prperr.*, report.*, prpout.*: 이 파일들은 Preprocessor Diagnostic Files.
  • ·hd3err.*, hd3msg.*, hd3out.*: 이 파일들은 Solver Diagnostic Files.

모든 시뮬레이션 파일은 단일 폴더에 함께 유지하므로, 설명이 될 수 있는 시뮬레이션 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 매우 긴 파일 이름은 운영 체제에 따라 문제가 될 수 있습니다.

노트

  • 시뮬레이션 이름이 inp(즉, 입력 파일이 있다면 prepin.inp) 출력 및 진단 파일은 모두 .dat이름을 갖습니다. 예: flsgrf.dat.
  • 모든 입력 파일은 네트워크 위치의 컴퓨터 대신 로컬 디렉토리에 저장하는 것이 좋습니다. 이것은 솔버가 더 빠르게 실행되고 GUI의 응답 속도가 빨라지며 실행중인 시뮬레이션을 방해하는 네트워크 문제 가능성을 제거합니다.

3.시뮬레이션 관리자

FLOW-3D 시뮬레이션 관리자의 탭은 주로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 시뮬레이션 환경을 구성하고 실행 시뮬레이션에 대한 상태 정보를 표시하는데 사용됩니다.

작업 공간 (Workspaces)

작업 공간(Workspaces)은 Simulation Manager의 필수 부분이며 파일을 FLOW-3D에서 처리하는 방식입니다. 기본적으로 시뮬레이션을 포함하고 구성하는 폴더입니다. 몇 가지 예를 들면 시뮬레이션과 또 다른 작업 공간인 검증 사례를 포함하도록 할 수 있습니다:

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

이 튜토리얼에서는 작성하려는 시뮬레이션을 포함할 작업 공간(Workspaces)을 작성하십시오.

1.File -> New workspace로 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

3.기본 위치는 현재 사용자의 홈 디렉토리에 있습니다. 다른 곳에서 찾을 수 있지만 기본 위치가 우리의 목적에 적합합니다.

4.하위 디렉토리를 사용하여 작업 공간 이름 만들기 확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 파일 시스템에서 작업 공간에 대한 새로운 하위 디렉토리가 만들어져 시뮬레이션 파일을 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.

새로운 작업 공간 만들기

5.확인을 눌러 새 작업 공간을 작성하십시오. 이제 포트폴리오에 표시됩니다.

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

포트폴리오를 정리하고 탐색하기 쉽도록 필요 없는 작업공간을 닫는 것이 편리합니다. 작업 공간을 닫으면 포트폴리오에서 해당 작업 공간만 제거됩니다. 그러나, 컴퓨터에서 작업 공간을 삭제하지는 않습니다.

작업 공간을 닫으려면

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 작업 Close Workspace를 선택하십시오. 또는 포트폴리오에서 작업 공간을 선택 (왼쪽 클릭) 하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간을 닫을 것인지 묻는 메세지가 표시됩니다. 예를 선택하십시오.

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

오래된 작업 공간을 열어야 할 때가 있을 것입니다. 예를 들어, 새 프로젝트에 유사한 시뮬레이션을 작성하기 전에 기존 시뮬레이션의 설정을 검토할 수 있습니다. 기존 작업 공간을 열려면

1.File -> Open Workspace…를 선택하십시오

2.작업 공간 파일이 있는 디렉토리를 찾으십시오. Tutorial.FLOW-3D_Workspace.

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK을 누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

작업 공간에 작업 시뮬레이션을 추가하는 가장 간단한 방법은 포함된 예제 시뮬레이션 중 하나를 추가하는 것입니다. FLOW-3D의 다양한 기능을 사용하는
방법을 보여주기 위해 설계된 간단하고 빠른 시뮬레이션입니다. 기존 작업 공간에 예제를 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

2.File -> Add example…을 선택하십시오. 또는 작업공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 예제 추가…를 선택할 수 있습니다.

3.예제 대화 상자에서 예제를 선택하고 열기를 누르십시오. 자연 대류(Natural Convection) 예제를 선택했습니다.

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

5.디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋으므로 기본 시뮬레이션 이름과 위치를 잘 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 쉽게 만들어 줍니다.

6.시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 선택하십시오. 표준 단위 시스템이 권장되지만 각 단위를 독립적으로 선택하기 위해 사용자 지정 단위 시스템을 선택할 수 있습니다.

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거해야 하는 경우가 있습니다 (이는 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거만 하며, 컴퓨터에서 시뮬레이션을 삭제하지는 않습니다). 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 시뮬레이션 제거를 선택하십시오. 또는 작업 공간에서 시뮬레이션을 선택 (왼쪽 클릭)하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하는 것 외에도 디스크에서 모든 시뮬레이션 파일을 삭제해야 할 수도 있습니다. 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하고 디스크에서 시뮬레이션
파일을 삭제하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션
삭제를 선택하십시오.

2.시뮬레이션 디렉토리에서 삭제할 파일을 선택할 수 있는 창이 나타납니다. 삭제할 파일을 선택한 다음 확인을 눌러 해당 파일을 삭제하거나 취소를 눌러 작업을 중단하십시오.

3.OK를 선택한 경우 선택한 작업 공간은 더 이상 시뮬레이션을 포함하지 않습니다. 선택한 작업 공간의 모든 시뮬레이션 파일은 디렉토리에서 삭제됩니다.

경고

이 작업은 취소할 수 없으므로 계속하기 확인 후 파일을 삭제해야 합니다.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.열린 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 기존 시뮬레이션 추가…를 선택합니다. 작업 공간을 선택한 다음 File->Add Existing Simulation… 을 선택할 수도 있습니다.

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

대부분의 경우 기존 시뮬레이션을 사용하는 대신 새 시뮬레이션을 작성하게 됩니다. 작업 공간에 새로운 시뮬레이션을 추가하려면:

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가…를 선택하십시오.

2.시뮬레이션 이름을 입력하라는 message가 표시됩니다. 이 예제에서는 heat transfer example 불러오십시오.

3.그런 다음 드롭다운 목록을 사용하여 시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 결정합니다. 사용 가능한 옵션은 질량, 길이, 시간, 전기요금
각각 g, cm, s, coul기준의 Kg, m, s, CGS입니다. 또한 엔지니어링 단위도 사용할 수 있으며, slug, ft, s의 기초 단위가 있지만, 전기
충전을 위한 단위는 없습니다. 이러한 옵션 중 어느 것도 해당되지 않는 경우, 질량, 길이, 시간 및 전기요금에 대한 기준 등을 사용자 정의하여 사용자 지정 단위 시스템을 사용할 수 있습니다.

4.온도 단위는 드롭다운 목록을 사용하여 지정해야 합니다. 사용 가능한 옵션은 SI 및 CGS 단위의 경우 Celsius 및
Kelvin, 엔지니어링 단위의 경우 Fahrenheit 및 Rankine입니다. Custom units(사용자 정의 단위) 옵션을 선택한 경우, 사용 가능한 온도 단위는 질량
및 길이에 대해 선택한 기본 단위에 따라 변경됩니다.

노트

새 시뮬레이션의 시뮬레이션 단위는 신중하게 선택하십시오. 일단 설정하면 단위를 변경할 수 없습니다.

5.이 시뮬레이션에 사용된 템플릿이 기본 템플릿이 됩니다. 템플릿은 포함된 설정을 새 시뮬레이션에 적용하는 저장된 값 세트입니다. 다른 템플릿을 사용해야하는 경우
찾아보기 아이콘 ( browse_icon_v12)을 클릭하여 사용 가능한 템플릿 목록에서 선택하십시오.

6.기본 시뮬레이션 이름과 위치는 디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 훨씬 쉽게 만듭니다. 시뮬레이션을 다른 위치에 저장하려면 찾아보기 아이콘 ( browse_icon_v12)을 사용하여 원하는 위치로 이동하십시오.

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

우리는 지금 이러한 옵션을 사용하지 않는 동안, 이 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 추가 옵션에 대한 액세스를 제공합니다.

일반적으로 사용되는 Add Simulation Copy… 그리고 Add Restart Simulation…을 추가합니다. 첫 번째 옵션은 기존 시뮬레이션의 사본을
작성하고, 두 번째 옵션은 기존 시뮬레이션을 복사하고 원래 시뮬레이션의 결과를 다시 시작 시뮬레이션의 초기 조건으로 사용하도록 다시 시작 옵션을 구성합니다.

추가 정보

재시작 시뮬레이션에 대한 자세한 내용은 도움말에서 모델 설정 장의 재시작 섹션을 참조하십시오.

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

시뮬레이션 전처리는 초기 조건을 계산하고 입력 파일에서 일부 진단 테스트를 실행합니다. 문제가 올바르게 구성되었는지 확인하거나 전 처리기의 진단 정보가 필요한 경우에
유용합니다. 시뮬레이션을 실행하기 전에 전처리할 필요가 없습니다. 시뮬레이션을 전처리 하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Preprocess Simulation->Local을 선택합니다. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히 정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.전처리 프로세스가 시작되고 Simulation Manager 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의 아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 처리되었음을 나타내도록 변경됩니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

시뮬레이션을 실행하면 입력 파일에 정의된 문제에 대한 지배 방정식(물리적 모델, 형상, 초기 조건, 경계 조건 등)이 해석됩니다. 시뮬레이션을 실행하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Run Simulation->Local을 선택하십시오. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히
정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.솔버가 시작되고 시뮬레이션 관리자 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄되고 플롯이 업데이트 된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의
아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 실행되었음을 나타내도록 변경됩니다. 또한 솔버가 실행되는 동안 큐에 시뮬레이션이 나타나는 것을 볼 수 있으며, 완료되면 사라집니다.

추가 정보

시뮬레이션 실행 및 진단 읽기에 대한 자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Simulate Workspace->Local을 선택하여 작업 공간에서 모든 시뮬레이션을 실행할 수도 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

사전 처리 또는 실행에 작업이 제출되면 큐의 맨 아래에 시뮬레이션이 자동으로 추가됩니다. 그런 다음 솔버에 사용 가능한 라이센스 및 계산 리소스가 있으면 시뮬레이션이 사전 처리되거나 실행됩니다. 대기열에 있지만 아직 전처리 또는 실행되지 않은 시뮬레이션은 대기열 맨 아래의 컨트롤을 사용하여 대기열에서 다시 정렬하거나 대기열에서 제거할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

어떤 이유로 구조물 파일에 액세스해야 하는 경우 (아마 *.STL 폴더에 파일을 배치해야 함) 표시된 파일 경로를 시뮬레이션 입력 파일로 클릭하여 파일 시스템의 해당 위치로 이동할 수 있습니다.

파일 링크

4.모델 설정

Model Setup(모델 설정) 탭은 시뮬레이션 관리자에서 현재 선택한 시뮬레이션에 대한 입력 매개 변수를 정의하는 곳입니다. 여기에는 전역설정, 물리학 모델, 유체,
기하학, 메싱, 구성요소 특성, 초기 조건, 경계 조건, 출력 옵션 및 숫자가 포함된다.

이 섹션은 물에 잠긴 모래(위; 파랑)의 바닥에서 가열된 구리 블록(위; 빨간색)에 의해 발생하는 열 기둥(아래)을 보여주는 간단한 시뮬레이션 설정 방법을 안내합니다.

예제 문제

이 튜토리얼은 방법이나 모델이 어떻게 작동하는지, 옵션을 선택한 이유 등에 대한 포괄적인 논의를 의도한 것이 아니며, 이 특정 시뮬레이션을 설정하기 위해 수행해야 할 사항에
대한 간략한 개요일 뿐입니다. 여기서 행해지는 것에 대한 방법/모델과 추론의 세부사항은 사용 설명서의 다른 장에서 확인할 수 있습니다.

시작하려면 새 작업 공간을 작성하고 새 시뮬레이션을 추가하십시오. 이를 수행하는 방법에 대한 지침은 새 작업 공간 작성 및 작업 공간에 새 시뮬레이션 추가를 참조하십시오.

탐색

모델 설정은 주로 빨간색으로 표시된 처음 9 개의 아이콘의 탐색을 통해 수행됩니다. 각 아이콘은 시뮬레이션의 특정 측면을 구성하기 위한 위젯을 엽니다. Global에서 시작하여 Numerics로 끝나는 다음 섹션은 각 위젯의 목적을 보여줍니다.

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

다음은 FLOW-3D 사용자 인터페이스의 그래픽 디스플레이 영역에서 사용되는 마우스 컨트롤입니다.

행동

버튼/키

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 채로 Meshing & Geometry 창에서
마우스를 움직입니다. 그에 따라 모델이 회전합니다.

줌

중간 버튼/스크롤
휠

스크롤/클릭 한
상태

마우스를 앞뒤로 움직여 확대/축소하려면 가운데 휠을 굴리거나 마우스 가운데 버튼을 클릭
한 상태로 유지하십시오.

팬

우측

길게 클릭

마우스 오른쪽 버튼을 클릭 한 채로 창에서 마우스를 움직입니다. 모델이 마우스와 함께 움직입니다.

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

커서를 개체 위로 가져 가면 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를
통해 추가 조작을 위해 개체가 활성화됩니다. 개체가 활성화되면 강조 표시됩니다. Meshing & Geometry 탭에서 Tools->Mouse Hover
Selection 환경 설정 이 활성화된 경우에만
수행됩니다.

선택

왼쪽

더블 클릭

객체를 두 번 클릭하면 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 통해 추가
조작을 위해 객체를 선택하고 활성화합니다. Meshing
& Geometry 탭에서 Tools->Mouse Hover Selection 환경 설정 이
비활성화 된 경우에만 활성화됩니다.

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

강조 표시된 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 객체
식별, 표시/숨기기, 활성화/비활성화, 투명도 조정 등의 옵션 목록이 표시됩니다.

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

Shift 키를 누르면 커서가 대상으로 바뀝니다. Shift 키를 누른 상태에서 클릭하면 화면의 왼쪽 하단에 표시된 표면의 좌표가 표시됩니다.

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

Ctrl 키를 누르고 있으면 커서가 피벗 아이콘으로 바뀝니다. Ctrl 키를 누른 상태에서 클릭하여 피벗 점을 설정하십시오. 뷰가
피벗 점을 중심으로 회전합니다. 토글 사용자 정의 피벗 피벗 점을 끕니다.
보기 창 위의 버튼을 누릅니다.

도움이
되는 툴바 옵션도 있습니다. 옵션의 목적을 찾으려면 아이콘 위로 마우스를 가져갑니다.

메시 및 지오메트리 탭의 컨트롤

글로벌

이 매뉴얼에 대한 시뮬레이션을 만들려면 원하는 작업 공간을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가…를 선택하십시오. 매뉴얼 섹션의 새 시뮬레이션 추가 작업 공간에 설명된 대로 이름을 ‘heat transfer example’로 지정하고 작업 공간에 추가하십시오. SI와 Kelvin을 각각 단위 시스템과 온도로 선택합니다. 일단 설정되면
시뮬레이션을 위한 단위는 변경할 수 없다는 점을 기억하십시오.

글로벌 아이콘 f3d_global_icon을 클릭하여 글로벌 위젯을 여십시오. 여기에서 정의된 단위가 표시되고 시뮬레이션 완료 시간이 설정됩니다. 이 시뮬레이션의 경우 완료 시간을 200 초로 설정하십시오. 시뮬레이션에 대한 중요한 세부 정보는 여기 노트 필드에도 추가할 수 있습니다.

글로벌 탭 예를 들어 문제

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 전역 섹션을 참조하십시오.

물리

물리 f3d_models_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

모델 선택을위한 물리 위젯

이 문제의 경우, 하나의 유체, 자유 표면, 경계 및 비압축/제한 압축의 기본 설정이 모두 정확합니다.

관련 물리 메커니즘(즉, 추가 지배 방정식 또는 지배 방정식 용어)은 물리 위젯에서 정의됩니다. 모델을 활성화하려면 해당 모델의 아이콘을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 ‘활성화‘를 선택하십시오. 이 시뮬레이션을 위해서는 다음 모델을 활성화해야 합니다.

·Density evaluation(밀도 평가): 이 모델은 열 기둥을 생성하는 밀도 변화를 설명합니다. 다른 양(예: 온도 또는 스칼라)의 함수로 평가된 밀도를 선택하고 Include volumetric thermal expansion 상자를 선택하십시오.

문제 평가를위한 밀도 평가 모델

·Gravity and non-inertial reference frame(중력 및 비 관성 기준 프레임): 중력을 나타내는 힘이 추가되므로 Z 중력 성분에 -9.81을 입력하십시오.

예를 들어 중력 모델

·
Heat transfer(열 전달): 이 모델은 유체와 고체 물체 사이의 열 전달을 설명합니다. 이 시뮬레이션의 경우 First order for the Fluid internal Energy advection를 선택하고 Fluid to solid heat transfer를 활성화하려면 확인란을 선택하십시오. 나머지 옵션은 기본값으로 두어야합니다.

열전달 모델 예 : 문제

·
Viscosity and turbulence(점성 및 난류): 이 모델은 유체의 점성 응력을 설명합니다. Viscous flow 옵션을 선택하고 나머지 옵션은 기본값으로 두십시오.

예를 들어 문제의 점도 모델

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 물리 섹션을 참조하십시오.

유체

유체의 속성은 모델 설정 탭의 유체 위젯에 정의되어 있습니다. 유체 위젯은 수직 도구 모음에서 Fluids f3d_fluids_icon f3d_fluids_icon아이콘을 클릭하여 액세스할 수 있습니다. 먼저 유체 옵션 1 이 속성 옵션으로 선택되어 있는지 확인하십시오. 유체 1의 속성은 수동으로 입력할 수 있지만 일반적인 유체의 속성을 설정하는 빠른 방법은 재료 속성로드 버튼Matdatbas을 클릭하여 재료 데이터베이스에서 유체를 로드하는 것입니다. 다음으로, 원하는 재료를 탐색하십시오. 이 경우 Fluids->Liquids->Water_at_20_C를 선택하고 Load를 클릭하십시오.

이 시뮬레이션에는 데이터베이스에 없는 특성인 체적 열 팽창 계수가 필요합니다. 밀도 하위 탭에서 207e-6을 입력하십시오. 최종 속성 세트는 다음과 같아야 합니다.

유체 특성 (예 : 문제)

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

Geometry(기하)

기하형상 f3d_geometry_icon아이콘을 클릭하여 물리 위젯을 엽니다.

이 시뮬레이션을 위해 생성해야 하는 두 가지 형상은 구리 블록과 모래층이 있습니다. 둘 다 프리미티브를 사용하여 작성합니다. 보다 현실적인 시뮬레이션은 Primitives, Stereolithography(STL) Geometry File (s)/또는 Raster File (s)을 사용하여 지오메트리를 정의할 수 있습니다.

구리 블록을 만들려면 먼저 지정된 상자 형상 아이콘을 클릭하여 작성합니다. 구리 블록을 x 및 y 방향 원점에서 +/- 2cm 연장하고 z 방향으로 0-4cm 연장합니다. 나머지 옵션은 그대로 두고 블럭을 솔리드로 만들고 새 구성 요소에 추가합니다.

예제 문제에 대한 구리 블록 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 자동으로 열린 구성요소 추가 대화상자에서 Type as General(솔리드)을 그대로 두고 Name(이름) 필드에 Copper block을 입력한 다음 OK(확인)를 선택하여 구성요소 정의를 완료하십시오.

상자아이콘을 다시 클릭하여 베드 하위 구성 요소를 작성하십시오. 아래 표시된 범위를 사용하고 컴포넌트에 추가 선택 사항을 새 컴포넌트(2)로 설정하십시오.

예를 들어 침대 문제 정의

하위 구성 요소 정의를 마치고 구성 요소 정의로 이동하려면 확인을 선택하십시오. 대화 형으로 이름 필드에서Bed를 입력한 후 구성요소 정의를 마칩니다. 최종 형상은 다음과 같이 표시됩니다.

예제 문제에 대한 형상 정의

새 구성 요소를 추가하면 가로 및 세로 방향으로 그래픽 표시 창에 길이 스케일이 자동으로 생성됩니다. 이 눈금자 도구를 사용하여 생성된 기하학적 객체의 범위를 빠르게 측정할 수 있습니다.

노트

표시 영역에는 지오메트리 모양 정의만 표시되므로 객체가 솔리드인지 구멍인지에 대한 정보는 표시되지 않습니다. 즐겨 찾기옵션을 사용하여 Mesh 후에 나중에 수행할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말 모델 설정 장의 형상 섹션을 참조하십시오.

구성 요소 속성

열전달 모델은 고체 구성 요소의 전도 방정식을 해결하기 위해 재료 특성이 필요합니다. 이러한 속성은 이 아이콘f3d_geometry_icon을 클릭하여 구성 요소 속성 위젯에서 설정합니다.

구성 요소 특성 위젯

각 구성 요소에는 솔리드 특성 및 표면 특성이 정의 되어 있어야합니다. 구리 블록에 대해 이를 설정하려면 먼저 형상 위젯에서 구성 요소 1: copper block 요소를 선택하십시오. 그런 다음 컴포넌트 특성 위젯에서 솔리드 특성을 선택하고 다음과 같이 특성을 정의하십시오.

구리 블록 고체 특성

여기에서 두 번째 구성 요소(베드)에 대해 설명된 구성 요소 특성 정의를 위한 대체 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방법에서는 구성 요소 2: 베드 구성 요소를 클릭하고 재료 필드 옆에 있는 재료 특성로드 Matdatbas 아이콘을 선택하여 시작합니다. 다음으로 재료를 탐색합니다. 이 경우 Solids->Sands->Sand_Quartz 를 선택하고 Load를 선택하십시오.

베드 솔리드 속성

추가 정보

l 자세한 내용은 모델 설정 장의 유체 섹션을 참조하십시오.

l 주어진 물리적 모델에 필요한 속성에 대한 자세한 내용은 모델 참조 장을 참조하십시오.

Meshing(메싱)

Mesh는 Mesh 위젯에서 생성 및 정의되며, 위젯을 통해 액세스 할 수 있습니다. 이 f3d_mesh_icon아이콘을 눌러 add_icon새 Mesh를 추가합니다. Mesh의 범위를 형상에 빠르게 적용하려면 형상에 맞추기 라디오 버튼을 선택하고 오프셋 라디오 버튼을 백분율로 유지합니다. 블록 속성에서 셀 크기를 0.004로 설정하십시오.

메시 블록을 형상에 맞추기

Mesh 상단은 z 방향으로 위쪽으로 확장해야 합니다. Z-Direciton 탭을 선택하고 Mesh Plane 2에 0.2를 입력합니다.

z 높이 조정

이 시뮬레이션은 2D가 될 것입니다. 동일한 프로세스에 따라 Y 방향 범위를 -0.005 및 0.005 로 설정하십시오. 그리고 합계 셀을 1로 설정하십시오.

y 메쉬 평면 조정

최종 Mesh는 그래픽 디스플레이 창 바로 위의 Mesh->Flow Mesh->View 모드 드롭 다운 메뉴에서 옵션을 변경하여 다른 방식으로 볼 수 있습니다. 그리드 라인 마다 그리드 선을 표시합니다 옵션은 Mesh Plane의 옵션만 표시됩니다 Plane Mesh 및 개요 옵션은 Mesh의 범위를 보여줍니다.

또한 솔버가 Mesh의 최종 지오메트리를 인식하는 방법은 FAVOR TM 알고리즘을 사용하여 형상 정의를 면적 분수 및 부피 분수로 변환합니다. 이렇게 하려면 즐겨 찾기아이콘을 클릭한 다음 생성을 선택하십시오.

호의

잠시 후 회색 영역이 고체 물질을 나타내는 아래와 같은 형상을 표시해야 합니다.

선호하는 결과

추가 정보

l Mesh에 대한 자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 섹션을 참조하십시오.

l FAVORTM 및 FAVORize
옵션에 대한 자세한 내용은 모델 설정 즐겨 찾기장의 Reviewing the FAVORized Geometry and Mesh 섹션을 참조하십시오.

경계 조건

FLOW-3D는 구성 요소 유형 및 활성 물리적 모델에 기초한 구성 요소에 적절한 경계 조건을 자동으로 적용합니다. 그러나 경계 조건 위젯에서 Mesh 블록면의 경계 조건은 각 Mesh 블록에 대해 수동으로 설정해야 합니다(f3d_bc_icon ).

이 매뉴얼의 경우 경계 조건 중 3 가지가 경계조건( X Min , X Max, Z Max 경계)을 기본 대칭 조건조건부터 변경해야 합니다.

·X Min :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X Min 목록을 클릭하십시오. Type에서 경계 유형을 Velocity로 설정하고 X 속도에 대해 0.001을 입력하십시오.

XMIN 경계 조건

·다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 표고 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

·마지막으로 온도를 298K로 설정하십시오.

XMIN 경계 조건

·
X Max :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 X 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로, 유체 분율 사용에서 유체 높이 사용으로 드롭다운 상자를 변경하고 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춥니다.

oXMAX 경계 조건

·
Z 최대 :

o경계 조건 위젯의 경계 섹션 아래에 있는 Z 최대 목록을 클릭하십시오. 경계 유형을 압력으로 설정하고 압력에 대해 0을 입력하십시오.

o다음으로 유체 분율을 0.0으로 설정하십시오.

o마지막으로 온도를 298K로 맞춘다.

ZMAX 경계 조건

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Mesh 경계 조건 섹션을 참조하십시오.

초기 조건

도메인 내부의 솔리드 객체(구성 요소)와 유체 모두에 대해 초기 조건을 설정해야 합니다.

·
구성 요소 :이 시뮬레이션에서 솔리드 객체에 필요한 유일한 초기 조건은 초기 온도입니다. 이것은 각 구성 요소에 대한 위젯에 설정되어 있는 구성 요소 속성에 대해 수행한 것과 유사한 방식으로 구성 요소를 등록합니다. 구성 요소 속성을 설정할 때 이전과 동일한 방법으로 구성 요소 1의 초기 온도를 350K로 설정하고 구성 요소 2의 초기 온도를 298K로 설정하십시오.

유체 초기 조건

유체: 유체의 초기 조건을 설정하기 위해 조금 더 설정해야 합니다. 이 경우 유체 구성, 온도, 속도 및 압력 분포를 모두 설정해야 합니다. 유체 초기 조건은 초기 위젯을 설정하고 초기 f3d_initial_icon를 클릭하면 열립니다.

f3d_initial_icon 아이콘을 선택한 후 유체 목록에서 압력을 선택하고 온도를 298K로 설정합니다. x, y, z 속도를 0.0으로 설정하십시오.

유체 초기 조건

다음으로, 높이/볼륨 목록과 유체 높이 사용 드롭다운 버튼을 선택합니다. 유체 높이를 0.15로 설정하십시오.

유체 초기 조건 계속

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 초기 조건 섹션을 참조하십시오.

출력

FLOW-3D 옵션에는 결과 파일에 기록될 데이터와 출력 위젯에서 발견된 빈도를 제어하는 7가지 데이터 유형이 있습니다. 출력 f3d_output_icon 아이콘을 클릭합니다.

다른 데이터 유형은 다음과 같습니다.

·Restart: 모든 흐름 변수. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Selected: 사용자가 선택한 흐름 변수 만. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·History: 하나의 변수와 시간의 변화를 보여주는 데이터. 예는 시간 단계 크기, 평균 운동 에너지, 배플에서의 유속 등을 포함합니다. 기본 출력 주기 = 시뮬레이션 시간의 1/100.

·Short print: hd3msg.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/100입니다.

·Long print : hd3out.*파일에 텍스트 진단 데이터가 기록 됩니다. 기본 출력 주기는 시뮬레이션 시간의 1/10입니다.

·Solidification: 응고 모델이 활성화 된 경우에만 사용 가능합니다.

·FSI TSE: 변형 가능한 솔리드에 대한 추가 출력 옵션.

일반적으로 이 시뮬레이션에는 기본 출력 속도가 적합합니다. 그러나 Selected Data의 일부 추가 구성은 유용합니다. Selected data interval을 0.5로 설정한 다음 Fluid 온도, Fluid velocity, Macroscopic density 및 Wall 온도 옆에 있는 상자를 선택합니다. 그러면 이러한 값이 0.5초마다 출력됩니다.

출력 탭 설정

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 출력 섹션을 참조하십시오.

Numerics

기본 Numerics 옵션은 대부분의 시뮬레이션에서 잘 작동하므로 기본 옵션에서 벗어나야 하는 충분한 이유가 없는 경우에는 현재 그대로 두는 것이 가장 좋습니다.

이것으로 모델 설정 섹션에서 시작된 예제 문제의 설정을 마칩니다. 이제 실행할 준비가 되었으므로 전처리 및 시뮬레이션 실행의 단계에 따라 시뮬레이션을 실행하십시오.

추가 정보

자세한 내용은 모델 설정 장의 Numerics 옵션 섹션을 참조하십시오.

일반 시뮬레이션 설정 점검 목록

시뮬레이션을 설정하는 데 필요한 단계에 대한 개략적인 개요가 아래에 나와 있습니다. 이 목록은 포괄적인 목록이 아닙니다. 일반적인 단계, 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항 및 권장되는 설정 순서를 간단히 설명하는 안내서일 뿐입니다.

시작하기 전에

1.물리적 문제의 다이어그램을 그리기 및 주석 달기 : 이 다이어그램에는 기하학적 치수, 유체의 위치, 관련 힘, 움직이는 물체의 속도, 관련 열 전달 메커니즘 등이 포함되어야 합니다. 완성된 다이어그램은 문제에 대한 모든 관련 엔지니어링 정보로 인한 물리적 문제에 대한 이미지여야 합니다.

2.모델링 접근법 결정: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 문제점에 접근하는 방법을 결정 : 문제가 되는 유체의 수, 혼화 가능한 경우, 하나 이상의 유체에서 방정식을 풀어야하는 경우 및 압축성이 중요한지 파악하여 시작하십시오. 그런 다음 어떤 물리적 메커니즘이 중요한지 결정하십시오. 이러한 각 옵션 (예: 유체 유형, 열 전달 메커니즘 등)에 대한 관련 엔지니어링 정보를 다이어그램에 추가하십시오. 물리적 메커니즘이 포함되거나 무시된 이유를 정당화하려고 합니다. 이를 통해 시뮬레이션 프로세스 초기에 오류를 수정하는 데 시간이 거의 걸리지 않는 초기에 실수를 잡을 수 있습니다.

3.다이어그램에 계산 영역을 그리고, 계산 영역의 가장자리에 있는 물리적 상황 설명 : 경계의 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건 유형을 기록합니다. 사용 가능한 경계 조건 유형이 경계의 물리적 상황에 대한 합리적인 근사치가 아닌 경우 이 경계를 다른 곳으로 이동해야 합니다.

모델 설정 : 일반

1.문제, 시뮬레이션의 목적, 사례 번호 등을 설명하는 메모를 추가하십시오. 메모는 향후 사용자 또는 나중에 참조할 수 있도록 설정을 설명하고 정당화하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션의 목적, 분석 방법 등을 논의해야합니다.

2.사용할 솔버와 프로세서 수를 선택하십시오.

3.단위 시스템 선택: 소규모 문제를 모델링 할 때는 작은 단위 (예 : mm-gm-msec)를 사용하고 규모가 큰 문제는 큰 단위 (예 : SI)를 사용하십시오. 이를 통해 기계 정밀도로 인한 반올림 오류를 방지할 수 있습니다.

4.유체 수, 인터페이스 추적 옵션 및 유량 모드를 선택하십시오. 주석이 달린 다이어그램을 이 단계의 지침으로 사용하십시오. 유체의 수는 질량, 운동량 및 에너지 보존을 관장하는 방정식이 유체 분율 f> 0″ width=”44″ height=”17″ border=”0″><!--[endif]--></span>(</span>유체<span lang= 1을 나타내는) 또는 유체 분획 f \ geq 0(유체 1 및 유체 2)이 있는 영역에서 해결되는지 여부를 나타냅니다. 인터페이스
추적 옵션은 유체 분율의 변화가 급격한지 또는 확산되어야 하는지 여부를 정의하는 반면, 흐름 모드는 f = 0두 유체 문제에서 처리되는 영역을 정의합니다.

5.마감 조건 정의: 시뮬레이션 종료 시점을 선택합니다. 시간, 채우기 비율 또는 기타 정상 상태 측정을 기반으로 할 수 있습니다.

6.기존 결과에서 시뮬레이션을 다시 시작하는 방법 정의 (선택 사항): 기존 결과 파일에서 시뮬레이션을 다시 시작할 때 다시 시작 옵션이 적용됩니다. 재시작 옵션은 재시작 소스 파일에서 가져온 정보와 시뮬레이션의 초기 조건을 사용하여 재설정되는 정보를 정의합니다.

모델 설정 : 물리

1.주석이 달린 다이어그램을 기반으로 관련 실제 모델 활성화

모델 설정 : 유체

1.유체의 속성 정의 1: 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 대한 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

2.유체 2의 속성 정의 (사용하는 경우): 주석이 달린 다이어그램을 가이드로 사용하여 활성 물리적 모델에 적절한 물리적 속성을 정의하십시오.

3.인터페이스의 속성 정의: f = 1과 f = 0의 영역 사이의 인터페이스 속성을 정의하십시오. 여기에는 표면 장력, 상 변화 및 확산에 대한 특성이 포함됩니다.

모델 설정 : Mesh 및 형상

1.모든 STL 파일의 오류 점검: ADmesh, netfabb Studio 또는 유사한 프로그램을 사용하여 모든 STL 파일의 오류를 점검하십시오. 이는 모델 설정에 시간을 소비하기 전에 형상
정의와 관련된 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

2.모든 하위 구성 요소 및 구성 요소 가져 오기 및 정의 : 주석이 달린 다이어그램에 설명 된 대로 실제 사례와 일치하도록 3D 솔리드 형상을 정의합니다. 최종 결과는 물리적 형상의 정확한 복제본이어야 합니다. 각 부분에 설명적인 이름을 사용하고 대량 소스가 될 구성 요소를 포함하십시오.

3.모든 구성 요소의 속성 정의: 주석이 달린 다이어그램에 그려진 내용을 기반으로 각 구성 요소의 모든 재료 속성, 표면 속성, 모션 속성 등을 정의합니다. 경계 조건이 정의될 때까지 질량 소스 특성을 정의하기를 기다리십시오.

4.스프링과 로프 및 각각에 대한 관련 속성을 정의합니다.

5.주석이 달린 다이어그램에 설명된 시뮬레이션 도메인과 일치하도록 Mesh를 정의하십시오. 도메인의 모서리가 다이어그램에서 식별된 위치에 있는지 확인하십시오. 또한 인터페이스 (셀이 있는 셀과 셀이 f = 1다른 셀 이 있는 셀)를 식별하려면 세 개의 셀이 필요합니다.f = 0 ). 최소 5 개의 셀이 예상되는 가장 얇은 연속 영역에 맞도록 충분히 작은 셀을 사용하십시오. f = 1 과 f = 0 .

6.지오메트리를 정의하는 모든 배플 정의

7.경계 조건, 질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 정의: 경계 조건 (질량 소스, 질량 모멘텀 소스, 밸브 및 벤트 포함)은 모든 방정식을 풀기 위해 주어진 위치에서 솔루션을 규정합니다. 주석이 달린 다이어그램을 사용하여 각 경계 (또는 소스 등)에 지정된 내용이 유동 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등에 대한 현실과 일치하는지 확인하십시오.

8.유체 및 구성 요소의 초기 조건을 정의합니다. 초기 조건은 모든 방정식 (유량 솔루션, 열 전달 솔루션, 전위 등)에 대해 모든 영역에서 솔루션을 규정합니다.t = 0 .주석이
달린 다이어그램을 사용하여 초기 조건에 지정된 내용이 현재 현실에 대한 근사치인지 확인하십시오. 유체 영역뿐만 아니라 구성 요소의 초기 조건을 설정해야 합니다.

9.모든 측정 장치 정의 (샘플링 볼륨, 플럭스 표면 및 히스토리 프로브)

모델 설정 : 출력

1.출력 기준 (시간, 채우기 비율 또는 응고된 비율)을 선택하십시오.

2.재시작 데이터에 추가할 출력을 선택하십시오.

3.선택한 데이터에 기록할 정보를 선택하십시오.

4.재시작, 선택, 히스토리, 짧은 인쇄 및 긴 인쇄 데이터의 출력 속도 정의 : 기본 속도는 재시작 및 긴 인쇄 데이터의 경우 (10개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간) 및 선택한 기록, 짧은 인쇄 데이터의 경우 (100개 출력)/(시뮬레이션 종료 시간)입니다.

모델 설정 : 숫자

1.기본값이 아닌 필수 숫자 옵션을 선택 FLOW-3D의 숫자 옵션은 고급 사용자를 대상으로 하며, 지배 방정식을 해결하는 데 사용되는 숫자 근사치 및 방법을 상당히 제어할 수 있습니다. 이러한 옵션 중 일부를 잘못 사용하면 솔루션에 문제가 발생할 수 있으므로 일반적으로 이 옵션의 기능을 먼저 이해하고 조정의 정당성을 갖추지 않고는 이러한 설정을 조정하지 않습니다.

5.FLOW-3D에서 후 처리

이 섹션에서는 FLOW-3D에 통합된 포스트 프로세서를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 보다 강력한 외부 포스트프로세서 FlowSight에 대한 튜토리얼은 FlowSight 설명서를 참조하십시오. 또한 이 섹션에서는 Flow Over A Weir 예제 문제를 실행하여 생성된 결과 파일을 사용합니다. 이 예제 문제를 실행하는 방법에 대한 지침은 예제 추가 및 시뮬레이션 사전 처리 및 실행을 참조합니다.

FlowSight 사용에 대한 기본 참조는 FlowSight의 Help->helpLocal Help 메뉴에서 액세스하는 FlowSight 사용자 설명서입니다.

추가 정보

기존 플롯

기존 플롯은 솔버가 자동으로 생성하는 사전 정의된 플롯입니다. 사용자 정의 플롯은 아래의 사용자 정의 플롯 섹션에 설명되어 있습니다.

1.분석 탭을 클릭하십시오. FLOW-3D 결과 대화 상자가 표시됩니다; 메세지가 나타나지 않으면 (분석 탭이 열림) 결과 파일 열기를 선택하여 동일한 대화 상자를 엽니다.

2.기존 라디오 버튼을 선택하십시오. 데이터 파일 경로 상자에 두 가지 유형의 파일이 표시됩니다 (있는 경우). 이름이 prpplt.*있는 파일 에는 전처리 flsplt.*기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함되고 이름이 있는 파일에는 입력 파일에 사전 지정된 플롯 뿐만 아니라 후 처리기에 의해 자동으로 작성된 플롯이 포함됩니다.

3. 확인을 선택 flsplt.Flow_Over_A_Weir하고 클릭하십시오. 그러면 디스플레이 탭이 자동으로 열립니다.

기존 결과 대화 상자

4.사용 가능한 플롯 목록이 오른쪽에 나타납니다. 목록에서 해당 플롯의 이름을 클릭하면 특정 플롯을 볼 수 있습니다. 플롯 26 이 아래에 나와 있습니다.

기존 플롯보기

커스텀 플롯

1.분석 탭으로 돌아갑니다. 대화 상자를 열려면 결과 파일 열기를 선택하십시오.

2.전체 출력 파일을 보려면 사용자 정의 단일 선택 단추를 선택하십시오. 전체 출력 파일에는 prpgrf.*파일과 파일이 포함됩니다 flsgrf.*. 시뮬레이션이 실행되었으므로 전 처리기 출력 파일이 삭제되어 flsgrf파일에 통합되었습니다.

3.flsgrf.Flow_Over_A_Weir대화 상자 에서 파일을 선택하고 확인을 클릭하십시오.

FLOW-3D 결과 대화 상자

이제 분석 탭이 표시됩니다. 시뮬레이션 결과를 시각화 하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 사용 가능한 플롯 유형은 다음과 같습니다.

·Custom : 이 매뉴얼 의 FLSINP 파일을 사용하여 플롯합니다. 사용자 정의 섹션의 출력 코드를 사용하여 출력 플롯을 수동으로 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 고급 옵션입니다.

·프로브 : 개별 셀, 경계, 구성 요소 및 도메인 전체(전역) 변수 대 시간에 대한 그래픽 및 텍스트 출력을 표시합니다. 자세한 내용은 프로브 플롯 및 프로브 : 특정 시점의 데이터와 시간 을 참조하십시오.

·1-D : 셀 데이터는 X, Y 또는 Z 방향의 셀 라인을 따라 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 1-D 플롯 및 1-D : 라인을 따른 데이터 대 시간 을 참조하십시오.

·2-D : 셀 데이터는 XY, YZ 또는 XZ 평면에서 볼 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 속도 벡터 및 입자를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 2 차원 플롯 및 2 차원 : 평면의 데이터와 시간의 데이터 를 참조하십시오.

·3-D : 유체와 고체의 표면 플롯을 생성하고 셀 데이터로 채색 할 수 있습니다. 속도 벡터, 입자 (있는 경우) 및 유선과 같은 추가 정보를 추가할 수 있습니다. 플롯 제한은 공간 및 시간에 모두 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 3D 플롯 및 3D : 표면의 데이터 대 시간 을 참조하십시오.

·텍스트 출력 : cell-by-cell 재시작, 선택 및 응고 데이터를 텍스트 파일에 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 출력 및 텍스트 : ASCII 형식의 공간 데이터 출력 대 시간 을 참조하십시오.

·중립 파일 : 재시작 및 선택된 데이터는 별도의 텍스트 파일에 정의 된 지정된 지점(보간 또는 셀 중심)에서 출력 될 수 있습니다. 자세한 내용은 중립 파일 : 사용자 정의 좌표에서의 공간 데이터 출력 대 시간 을 참조하십시오.

·FSI TSE : 유한 요소 유체 / 고체 상호 작용 및 열 응력 진화 물리학 패키지에서 출력됩니다. 자세한 내용은 FSI / TSE : 표면의 구조 데이터와 시간 을 참조하십시오.

3 차원 도표

1.Analyze -> 3-D 탭을 선택하십시오.

2.Iso-surface = Fraction of fluid를 선택하십시오. 이것은 표면을 그리는 데 사용되는 변수입니다. 선택한 등면 변수에 대한 등고선 값 기준을 충족하는 모든 셀을 통해 표면이 그려집니다. 유체의 분율이 기본값이며 유체 표면이 표시됩니다.

등 면형

3.색상 변수 = 압력을 선택하십시오. 이 선택은 등위면의 색을 지정하는 데 사용되는 변수를 결정합니다 (이 경우 유체 표면은 압력에 의해 색이 그려집니다).

색상 변수 유형

4.Component iso-surface overlay = Solid volume을 선택하십시오. 솔리드 볼륨 은 유체와 함께 솔리드 구성 요소를 표시합니다. 이전 단계에서는 체적 분수의 보완을 등위면으로 선택하여 이 작업을 수행했지만 이 옵션을 사용하면 유체와 고체 표면을 동시에 플롯 할 수 있습니다.

등표면 옵션

5.이동 시간 프레임의 최소 및 최대 위치들 (0 내지 1.25 초)에 슬라이더 위치.

시간대 옵션

6.렌더 버튼을 클릭하여 디스플레이 탭으로 전환하고 t = 0.0에서 1.25 초 사이에 일련의 11 플롯을 생성하여 압력에 의해 채색된 유체 표면과 위어 구조를 보여줍니다. 데이터 다시 시작 이 선택되었으므로 11 개의 플롯이 있습니다.

7.사용 가능한 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 다음을 클릭하여 시간 프레임 사이를 이동하거나 시간 프레임을 두 번 클릭하여 표시하십시오. 첫 번째 및 마지막 시간 프레임은 다음과 같아야 합니다.

위어 구조 렌더링

8.Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Data Source 그룹에서 Selected data 라디오 버튼을 선택하십시오.

데이터 소스

9.시간 프레임 선택기의 두 슬라이더가 모두 오른쪽에 있으므로 마지막 시간 프레임 만 생성됩니다. 사용 가능한 시간 프레임이 많고 렌더링하는데 시간이 오래 걸리므로 선택한 데이터를 선택하면 인터페이스에서 자동으로 수행됩니다. 사용 가능한 모든 시간 프레임을 렌더링 하려면 왼쪽 슬라이더를 Time Frame Min = 0 으로 이동하십시오.

10. 렌더링 버튼을 클릭하십시오. 몇 초 안에 뷰가 디스플레이 창으로 전환되고 101 개의 플롯이 사용 가능한 시간 프레임 목록에 나열됩니다. 시간 프레임 사이를 이동하려면 다음을 반복해서 클릭하십시오.

대칭 흐름 표시

위어 중심 아래로 대칭 평면을 사용하여 시뮬레이션을 설정했으므로 위어 구조의 절반만 시뮬레이션되고 표시됩니다. 프리젠테이션 목적으로 대칭 모델의 두 반쪽을 모두 표시할
수 있습니다.

1.아래와 같이 Analyze -> 3-D 탭으로 돌아가서 Open Symmetry Boundaries 확인란을 선택하십시오.

열린 대칭 경계

2.렌더링을 클릭하십시오. 유체 표면이 디스플레이 탭의 대칭 경계에서 열린 상태로 나타납니다.

3.화면 위의 도구 모음 메뉴에서 도구 -> 대칭을 선택하십시오.

4.대화 상자에서 Y 방향 확인란을 선택하여 Y = 0 평면에서 결과를 미러링합니다.

대조

5.적용 및 닫기를 선택하십시오.

6.마지막 시간 프레임을 두 번 클릭하십시오. 디스플레이는 아래와 같이 전체 위어 구조를 보여줍니다.

전체 위어 구조

3 차원 애니메이션 만들기

다음 단계는 3 차원 유체 표면의 애니메이션을 만드는 것입니다. 애니메이션은 사용 가능한 시간 프레임 목록의 프레임에서 만든 동영상입니다. 애니메이션의 시각적 효과를 향상시키려면 모든 프레임에 공통 색상 스케일을 적용하는 것이 좋습니다.

1.분석 -> 3-D 탭으로 돌아갑니다.

2.윤곽 제한 그룹 상자에서 전역 라디오 버튼을 모두 선택하십시오.

윤곽 제한

3.렌더 를 클릭 하여 다시 그리고 디스플레이 탭으로 돌아갑니다.

4.도구 -> 대칭 -> Y 방향 -> 적용 선택을 반복하여 Y = 0 평면에서 결과를 반영합니다.

5.선택 도구 -> 애니메이션 -> 러버 밴드 캡처를 다음과 같이 선택 확인 Mesh지가 나타납니다 그것을 읽은 후.

러버 밴드 캡처

6.마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 상태에서 드래그하여 애니메이션을 적용할 화면 부분을 선택하십시오. 선택한 영역 주위에 선택 상자가 나타납니다.

X, Y, 너비 및 높이 상자

7.디스플레이 창 위에서 빨간색 캡처 버튼을 선택하십시오. 애니메이션을 시작하는 대화 상자가 나타납니다.

8.애니메이션의 기본 이름은 out.avi입니다. 아래에 표시된 것처럼 보다 구체적인 이름이 권장됩니다.

9.기본 프레임 속도는 초당 10 프레임입니다. 이 시뮬레이션의 마감 시간은 1.25 초이고, 일정한 시간 간격으로 100 개의 플롯이 있으므로 ‘실제‘속도는 초당 80 프레임입니다. 너무 빠를 수 있으므로 대신 5 를 입력 하고 확인을 누르십시오.

AVI 캡처

10. 각 시간 프레임이 표시 창에 렌더링 되고 비트 맵 파일이 시뮬레이션 디렉토리에 작성됩니다. 이 프로세스가 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.

생성 된 이미지 소스 파일

  1. 프로세스의 다음 단계를 시작하려면 확인 버튼을 클릭하십시오. 새로운 프로세스 (BMP2VAI.exe)가 시작되고 압축 방법을 선택할 수 있는 새로운 비디오 압축 창이 나타납니다. 다른 창 뒤에 숨겨져 있으면 앞으로 가져옵니다.
  2. 애니메이션의 기본 압축은 압축되지 않습니다. 파일 크기가 너무 커서 뷰어에 로드 할 수 없으므로 대부분의 애니메이션에는 권장되지 않습니다. Windows를 사용하는 경우 Microsoft Video 1을, Linux를 사용하는 경우 Cinepak을 선택하십시오. 여기에서 선택하는 것은 컴퓨터에서 사용할 수 있는 비디오 코덱과 비디오를 표시하는 데 사용하는 기계에서 사용할 수 있는 것입니다.
  3. 애니메이션 속도가 데이터 속도에 의해 제한되지 않도록 데이터 속도 확인란을 선택 취소하십시오.
비디오 압축

  1. 압축 프로세스를 시작하려면 확인을 클릭하십시오. 압축이 완료되면 다음 대화 상자가 나타납니다.
AVI 파일 생성

  1. 확인을 클릭하십시오. 애니메이션 프로세스가 완료되었습니다.
  2. Windows 탐색기에서 .avi 파일을 찾는 가장 빠른 방법 은 시뮬레이션 관리자 탭으로 이동하여 시뮬레이션 입력 파일 링크를 클릭하는 것 입니다.
  3. .avi파일 을 두 번 클릭하여 애니메이션을 재생 하십시오. 이전에 선택한 압축 형식을 읽을 수 있는 올바른 코덱이 설치되어 있지 않으면 오픈 소스 다중 코덱 비디오 플레이어 설치를 고려하십시오.

2 차원 도표

1.Analyze -> 2-D 탭을 선택하십시오. 이 시뮬레이션의 결과를 보는 데 가장 유용한 평면은 평면 Y = 0.0에있는 위어 중심선의 XZ 평면입니다.

2.XZ 평면 라디오 버튼을 선택하십시오.

3.Y 제한 슬라이더를 모두 Y = 0.25 (Y = 0.0에 가장 가까운 셀 중심 y 좌표)로 드래그 합니다. 또한 동일한 위치가 J = 2 로 식별되어 해당 셀이 도메인에서 두 번째임을 나타냅니다. 첫 번째 셀 (J = 1) 은 Mesh 외부에 있으며 경계
조건 속성을 계산하는 데 사용됩니다. 기본 윤곽 변수는 압력이며 기본 속도 벡터는 기본적으로 선택됩니다. 솔리드 형상은 모든 2D 플롯과 함께 자동으로 표시되므로 3D 플롯과 같이 활성화 할 필요가 없습니다.

4.벡터 옵션을 클릭하고 X = 2 및 Z = 2를 입력하십시오. 벡터는 이제 다른 모든 셀에 플롯 됩니다. 벡터 옵션을 적용하려면 확인을 선택하십시오.

벡터 옵션

5.Y = 0 평면에서 2 차원 압력 플롯의 시간 시퀀스를 생성하려면 렌더링을 클릭하십시오. T = 0.0 초 (왼쪽) 인 다음과 유사한 그래픽이 나타납니다. T = 0.125 초 (중간); 그리고 T = 1.25 초 (오른쪽).

2D 결과

6.디스플레이 화면의 오른쪽 상단에 있는 형식 버튼을 선택하십시오.

형식 옵션

7.선 색상, 벡터 길이 및 화살촉 크기 변경과 같은 다양한 옵션을 시험해보십시오. 변경 사항을 보려면 적용을 선택하십시오. 완료되면 재설정 및 확인을 선택하여
기본 설정으로 돌아가서 대화 상자를 닫습니다. 모든 플롯에 대해 선호하는 옵션 세트가 있는 경우 저장 버튼을 선택하여 저장할 수 있습니다.

1 차원 도표

  1. 분석 -> 1-D 탭을 선택하십시오. 이 탭에서는 하나 이상의 플롯 시간에서 셀 행을 따라 압력, 유체 깊이, 유체 상승 및 속도와 같은 셀별 출력 변수의 꺾은 선형
    차트 플롯을 사용할 수 있습니다.
  2. 데이터 소스 로 선택을 선택합니다. 사용 가능한 변수는 이제 더 빈번한 플로팅을 위해 선택된 변수 만 표시합니다.
  3. 자유 변수 표고를 데이터 변수 로 선택하십시오. 유압 데이터는 출력 탭에서 선택되었으므로 사용할 수 있습니다.
ID 그래픽을 위해 선택된 데이터

  1. 이 시뮬레이션의 흐름 방향은 주로 x 축과 평행하므로 X 방향을 선택하십시오.
  2. Y 방향 슬라이더를 0.25(J = 2)로 이동하여 Y 방향에서 흐름 중심선에 가장 가까운 셀이 표시됩니다.
  3. 기본적으로 전체 X 범위가 표시됩니다. 플롯의 범위를 제한하려는 경우 X 방향 슬라이더를 이동할 수 있습니다. Z 방향 슬라이더의 위치는 주어진 x, y 위치에서 z 셀의 각 열에 대해 하나의 자유 표면 높이만 기록되므로 중요하지 않습니다. 시간 프레임 슬라이더는 0초와 1.25초여야 합니다.
흘러가는 방향

  1. 렌더링을 클릭하십시오. t = 0.0에서 t = 1.25s까지의 시리즈 플롯이 디스플레이 탭의 플롯 목록에 나열됩니다. 이러한 플롯을 볼 수 있는 여러 가지 모드가
    있습니다. 기본 모드는     단일 모드이며 형식 버튼 아래의 드롭 다운 상자에 표시됩니다.
기본 단일 모드

  1. 다양한 시간에 유체 표면 높이의 플롯을 비교하려면 드롭 다운 상자에서 오버레이 모드를 선택하십시오.
  2. 오른쪽 창에서 플롯 1, 13 및 101 을 선택하려면 클릭하십시오. 플롯 이름에는 또한 기록된 시간이 표시됩니다 (t = 0.0, 0.15s 및 1.25 초). 출력은 아래와 같이 나타납니다.
자유 표면 고도

  1. 이 플롯을 비트 맵 또는 포스트 스크립트 파일에 저장하려면 출력 버튼을 선택하십시오.
  2. 확인 화면에 플롯 오버레이 플롯을 캡처하는 확인란을 (그리고 단 하나의 출력 파일을).
  3. 쓰기 버튼을 선택하여 이미지 파일을 만듭니다.
  4. 결과 이미지 파일은 시뮬레이션 디렉토리에 있으며 (시뮬레이션 관리자 탭 에서이 파일을 찾는 방법을 기억하십시오) 이름이 지정한 plots_on_screen.bmp됩니다.
출력 사진

프로브 플롯

1.
분석 -> 프로브 탭을 선택하십시오. 시간 기록 플롯은이 탭에서 변수 대 시간의 라인 그래프 또는 텍스트 출력으로 생성됩니다. FLOW-3D 에는 데이터 소스 그룹에서 선택되는 세 가지 유형의 시간 종속 데이터가 있습니다.

·공간 데이터 : 재시작 및 선택된 데이터 소스. 단일 x, y, z 셀 중심 좌표의 시간 종속 값이 표시됩니다. 값은 시간과 관련하여 통합되거나 시간과 관련하여 차별화되거나 이동 평균 (시간)으로 통합될 수 있습니다.

·일반 history 데이터 :. 글로벌 수량은 시간에 따라 다릅니다. 일반적인 양은 평균 운동 에너지, 시간 단계 및 대류 볼륨 오류입니다. 또한 이 데이터 유형에는 모델 설정 -> 메싱 및 지오메트리 탭에서 이러한 옵션을 선택한 경우 지정된 측정 위치(배플, 샘플링 볼륨, 히스토리 프로브)의 모든 데이터와 이동 또는 정지 상태의 솔리드 및 스프링/로프를
위한 통합 출력이 포함됩니다.

·Mesh-dependent data : 메쉬 경계에서 시간에 따른 수량(계산 또는 사용자 지정)입니다. 일반적인 수량은 경계에서의 유량 및 경계에서의 지정된 유체 높이입니다.

2.데이터 원본에서 일반 기록 라디오 버튼을 선택합니다. X, Y 및 Z 데이터 점 슬라이더가 회색으로 바뀝니다. 이는 일반 기록 데이터가 특정 셀과 연결되어 있지 않기 때문입니다.

3.목록에서 질량  평균 유체 평균 운동 에너지를 선택하십시오.

그래픽 데이터 출력

4. 단위를 선택하여 플로팅 단위 대화 상자를 엽니다.

5. 플롯에 단위 표시를 선택하십시오.

6. SI, CGS, slugs/feet/seconds 또는 pounds/inches/seconds를 선택하여 원하는 단위 시스템으로 결과를 변환하고 출력합니다. 장치를 표시하고 변환하려면 모델 설정 -> 일반 탭에서 장치 시스템을 선택해야 합니다. 이전 단계에서 이 항목을 확인했으며, 지오메트리 및 유체 특성은 centimeters/grams/seconds 시스템에서 지정되었습니다.

플로팅 단위

7.Plotting Units 대화 상자를 닫으려면 OK를 선택하십시오.

8.데이터의 그래픽 출력을 생성하려면 렌더를 선택하십시오. 출력은 시간에 따른 영역의 모든 유체에 대한 질량 평균 평균 운동 에너지를 보여줍니다. 이전 단계에서 선택한 사항에 따라 단위 레이블과 함께 그림이 나타납니다. 플롯은 총 운동 에너지가 일부 평균값 주위에서 진동하고 있음을 나타냅니다. 진동이 작아짐에 따라 시뮬레이션은 정상 상태 흐름에 접근합니다.

프로브 MKE 출력

9.분석 -> 프로브 탭으로 돌아갑니다.

10. 출력 양식 그룹에서 텍스트를 선택하여 그래프를 텍스트 데이터로 출력한 다음 렌더링을 다시 선택하십시오.

출력 형태

11. 나타나는 텍스트 대화 상자에서 다른 이름으로 저장 버튼을 선택하여 출력을 텍스트 파일로 저장할 수 있습니다.

12. 출력 창을 닫으려면 계속을 선택하십시오.

텍스트 출력

1.Analyze -> Text Output 탭을 선택하십시오.

2.텍스트 출력 은 셀별 데이터 ( 다시 시작 또는 선택됨 ) 만 출력 할 수 있고 (구성 요소, 측정 스테이션 또는 글로벌 데이터 없음) 둘 이상의 셀을 선택할 수 있다는 점을 제외하고 프로브 탭 과 동일한 방식으로 작동합니다. 각 플롯 시간에 대한 출력 데이터. 셀은 슬라이더를 사용하여 3D 블록에서 선택됩니다. 기본 공간 범위는 전체 도메인으로 설정됩니다.

3.직접 텍스트 데이터를 출력해보십시오.

 

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

FLOW-3D CAST Bibliography

FLOW-3D CAST bibliography

아래는 FSI의 금속 주조 참고 문헌에 수록된 기술 논문 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D CAST 해석 결과가 수록되어 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 금속 주조 산업의 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

Below is a collection of technical papers in our Metal Casting Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D CAST results. Learn more about how FLOW-3D CAST can be used to successfully simulate applications for the Metal Casting Industry.

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FLOW-3D What’s New Ver.12.0

FLOW-3D_v12_새기능다운로드

FLOW-3D v12는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)의 설계 및 기능에서 매우 큰 변화를 이룬 제품으로 모델 설정을 단순화하고 사용자 워크 플로를 향상시킵니다. 최첨단 Immersed Boundary Method(침수경계 방법)은 FLOW-3D v12 솔루션의 정확성을 높여줍니다. 다른 주요 기능으로는 슬러지 침강 모델, 2-Fluid 2-Temperature 모델 및 Steady State Accelerator가 있으며,이를 통해 사용자는 자유 표면 흐름을 더욱 빠르게 모델링 할 수 있습니다.

Physical and Numerical Model

Immersed boundary method

힘과 에너지 손실에 대한 정확한 예측은 고체 주위의 흐름과 관련된 많은 엔지니어링 문제를 모델링하는 데 중요합니다. 새 릴리스 FLOW-3D v12에는 이러한 문제점 해결을 위해 설계된 새로운 고스트 셀 기반 Immersed Boundary Method (IBM)가 있습니다. IBM은 내 외부 흐름 해석을 위해, 벽 근처에서 보다 정확한 해를 제공하여 드래그 앤 리프트 힘의 계산을 향상시킵니다.힘과 에너지 손실의 정확한 예측은 고체 주위의 흐름을 포함하는 많은 공학적 문제를 모델링 하는데 중요합니다.

Two-field temperature for the two-fluid model

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

블로그 보기

Sludge settling model

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

개발노트 읽기

Steady-state accelerator for free surface flows

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

개발노트 읽기

Void particles

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

Sediment scour model

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

개발 노트 읽기>

Outflow pressure boundary condition

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

Moving particle sources

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

Variable center of gravity

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

공기 유입 모델

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

Tracer diffusion

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

Model Setup

Simulation units

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

Shallow water model

Manning’s roughness in shallow water model

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

Mesh generation

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

Component transformations

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

Changing the number of threads at runtime

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

Probe-controlled heat sources

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

Time-dependent temperature at sources     

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

Emissivity coefficients

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

Output

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

New Customizable Source Routines

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

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

Brand New User Interface

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

Dock widgets 설정

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

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

RSS feed

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

Configurable simulation monitor

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

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

Conforming mesh visualization

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

Large raster and STL data

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

Sediment Transport Model

Sediment Transport Model

Sediment Transport Model

FLOW-3D의 침전물 이송 모델을 사용하여 세굴 및 침전물을 평가할 수 있으며, 여기서 3차원 유량 구성 요소가 세굴 프로세스를 주도하고 있습니다. Flow-3D의 유체역학 모델은 유체물리학을 설명하는 정전기적이지 않은 레이놀즈-평균화된 Navier-Stokes 방정식을 완벽하게 해결합니다. 유체역학적 솔버는 침전물 운반 모듈과 완전히 결합되어 있어 침전물 운반 및 비접착 토양의 부유식 침식, 인포테인먼트 및 침식을 시뮬레이션합니다(Wei et al., 2014). 베드로드, 인포테인먼트 및 정착 프로세스에 사용되는 모든 경험적 관계는 완전히 사용자 정의 가능하며, 최대 10개의 침전물 종(곡물 크기, 질량 밀도, 임계 전단 응력 등 서로 다른 특성을 가진)을 정의할 수 있습니다. FLOW-3D는 짧은 경과 시간 척도에 대한 국부적 스쿠어를 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

FLOW-3D‘s Sediment Transport model can be used to evaluate scour and deposition, where three-dimensional flow components are driving the scouring process. FLOW-3D’s hydrodynamic model solves the full unsteady non-hydrostatic Reynolds-averaged Navier-Stokes equations that describe the flow physics. The hydrodynamic solver is fully coupled with a sediment transport module that simulates bedload and suspended sediment transport, entrainment and erosion for non-cohesive soils (Wei et al., 2014). All empirical relationships used in bedload, entrainment and settling processes are fully customizable, and up to 10 different sediment species (with different properties such as grain size, mass density and critical shear stress) can be defined. FLOW-3D is ideal for simulating local scour over short episodic time scales.

Modeling Capabilities
– Unsteady 3D mobile bed modeling
– Bedload and suspended sediment transport
– Non-cohesive sediment
– 10 individual grain size fractions
– Suspended sediment settling and entrainment
– Critical angle of repose		Applications
– River and coastal morphodynamics
– Bridge pier and abutment scour
– Local scour at hydraulic structures
– Sedimentation basins
– Reservoir flushing

Sediment Transport Model

Sentral Transport 모델은 8.0 버전(Brethour, 2009년)에서 처음 도입되었으며, 11.1 버전(Wei et al., 2014년), 가장 최근에는 12.0 버전(Flow Science, 2019년)에서 광범위한 개정을 거쳤습니다. 숫자 모델에서 시뮬레이션된 물리적 프로세스의 개략도가 아래에 나와 있습니다.

The Sediment Transport model was first introduced in version 8.0 (Brethour, 2009), and has gone through extensive revisions in version 11.1 (Wei et al., 2014), and most recently in version 12.0 (Flow Science, 2019). A schematic of the physical processes simulated in the numerical model is illustrated below.

The different processes modeled by the Sediment Transport Model.

수치 모델에서 침전물은 포장된 Bed로서 일시 중단된 상태로 존재할 수 있습니다. 포장된 Bed는 PRIPT™ 기법을 사용하여 복잡한 솔리드 경계(Hirt 및 Sicilian, 1985)에 표현된 지울 수 없는 솔리드 객체입니다. 이것은 유체역학 용해기의 고체 물체를 나타내는 데 사용되는 방법과 동일합니다. 포장된 Bed의 형태학적 변화는 침전물 질량의 보존에 의해 좌우됩니다.

In the numerical model, sediment can exist as packed bed and in a suspended state. A packed bed is an erodible solid object that is represented using the FAVOR™ technique for complex solid boundaries (Hirt and Sicilian, 1985). This is the same method used to represent solid objects in the hydrodynamic solver. The morphological change in the packed bed is governed by the conservation of sediment mass.

형태학적 변경은 모형에 숫자로 표시되는 여러 가지 물리적 프로세스에 의해 제어됩니다. 이러한 프로세스에는 베드로드 운송, 인포테인먼트 및 증착이 포함됩니다. 베드로드 이송은 침전물이 서스펜션에 전달되지 않고 채널을 따라 횡방향으로 이동하는 물리적 과정입니다. 인포테인먼트란 난류 에디가 패킹 베드 상단의 곡물을 제거하고 일시 중단된 상태로 전환하는 과정입니다. 포장이란 곡물이 현수막에서 안착되어 포장된 침대에 퇴적하는 과정입니다. 수치 모델에서 이것은 일시 중단된 상태에서 포장된 베드 상태로의 전환입니다.

The morphological changes are governed by several different physical processes that are represented numerically in the model. These processes include bedload transport, entrainment and deposition. Bedload transport is the physical process of sediment moving laterally along the channel without being carried into suspension. Entrainment is the process by which turbulent eddies remove the grains from the top of the packed bed and transition to the suspended state. Packing is the process of grains settling out of suspension and depositing onto the packed bed. In the numerical model, this is the transition from the suspended to the packed bed state.

인포테인먼트 및 패킹의 상대적 비율은 포장된 베드와 부유 상태 사이의 침전물 질량 교환을 제어합니다. 이 모델은 Meyer-Peter Müler(1948), Nielsen(1992) 또는 Van Rijn(1984)의 방정식을 사용하여 베드 인터페이스가 포함된 각 메시 셀에서 베드로드 전송을 계산합니다. 메쉬 셀에서 이웃의 각 메쉬 셀로 이동하는 곡물의 양을 결정하기 위해 하위 메쉬 방법이 사용됩니다. 인포테인먼트에서 곡물의 리프팅 속도는 Winterwerp 등(1992)의 방정식을 사용하여 계산됩니다. 안착 속도는 Soulsby(1997년)를 사용하여 계산됩니다. 베드 인터페이스가 포함된 메시 셀에서 인터페이스의 위치, 방향 및 면적을 계산하여 베드 전단 응력, 무차원 전단 응력, 베드로드 전송 속도 및 인포테인먼트 속도를 결정합니다. 3D 난류 흐름의 베드 전단 응력은 표준 벽 함수를 사용하여 중간 곡물 크기에 비례하는 베드 표면 거칠기를 고려하여 평가됩니다.

The relative rates of entrainment and packing control the exchange of sediment mass between the packed bed and suspended states. The model calculates bedload transport in each mesh cell containing the bed interface using the equation of Meyer-Peter Müller (1948), Nielsen (1992) or Van Rijn (1984). A sub-mesh method is employed to determine the amount of grains moving from the mesh cell into each mesh cell in its neighbor. The lifting velocity of grains in entrainment is calculated using the equation of Winterwerp et al. (1992). The settling velocity is calculated using Soulsby (1997). In the mesh cells containing the bed interface, location, orientation and area of the interface are calculated to determine the bed shear stress, dimensionless shear stress, bedload transport rates and entrainment rates. Bed shear stress in 3D turbulent flows is evaluated using the standard wall function with consideration of bed surface roughness that is proportional to the median grain size.

부유된 침전물은 유체의 스칼라 질량 농도로 표시됩니다. 농도는 주어진 셀에서 균일한 것으로 가정되며 유체 셀 밀도 및 점도와 결합됩니다. 각 종에 대해, 부유 침전물 농도는 수송 방정식을 풀어서 계산됩니다.

The suspended sediment is represented as a scalar mass concentration in the fluid. The concentration is assumed to be uniform in a given cell and is coupled with the fluid cell density and viscosity. For each species, the suspended sediment concentration is calculated by solving a transport equation.

Validations

다음 5가지 검증 사례는 실험 데이터와 FLOW-3D의 침전물 이송 모델의 시뮬레이션 결과를 비교합니다.

마오(1986년)
Mao는 수중 수평 파이프라인 아래 침대의 무서운 프로파일을 얻기 위해 실험 작업을 수행했습니다. 아래 그림은 FLOW-3D를 사용하여 얻은 결과와 실험 결과를 비교합니다.

그림 A는 파이프라인 아래의 최대 scour깊이를 시간 경과에 따라 비교하는 반면, 그림 B ~ F는 스터디의 scour프로필(빨간색 점으로 표시됨)과 FLOW-3D 프로필을 오버레이합니다.
Chatterjee et al. (1994)

수평 제트 침수로 인해 국부적인 스쿠어 프로파일을 얻기 위한 실험 작업이 수행되었습니다. 아래 그림은 scour구멍 깊이와 둔부 높이에 대한 실험 대 FLOW-3D의 숫자 결과를 시간의 함수로 비교합니다. 이 애니메이션은 scour구멍과 둔부 높이가 최대 1시간 내에 안정된 상태에 도달한다는 것을 보여줍니다.

Gladstone et al. (1998)

In these experiments the propagation and deposition patterns of particle-laden flows were studied. The plot below compares experimental versus FLOW-3D simulation results from three different setups, labeled case A (100% 0.025mm size particles), case D (50% 0.069mm and 50% 0.025mm size particles), and case G (100% 0.069mm size particles).

Faruque et al. (2006)

이 논문에서, 저자들은 실험을 통해 3차원 벽면 제트기를 물에 잠기게 함으로써 국부적인 악취를 연구했습니다. 아래 표는 세 가지 서로 다른 테일워터 비율에 대한 scour 구멍의 3D 형태학적 변화에 대한 실험과 FLOW-3D 수치 결과를 비교합니다.

Equilibrium bed elevation changes predicted by the numerical model for a cylindrical pier. (A) Isometric view of scour and deposition adjacent to the pier. (B) Comparison between numerical results (top) and physical model measurements (bottom).
Equilibrium bed elevation changes predicted by the numerical model for the diamond pier. (A) Isometric view of scour and deposition adjacent to the pier. (B) Comparison between numerical results (top) and physical model measurements (bottom).

In this paper, the authors studied local scour by submerged three-dimensional wall jets via experiments. The table below compares the experimental versus FLOW-3D numerical results for 3D morphological changes in the scour hole for three different tailwater ratios.

References

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Chatterjee, S.S., Ghosh, S.N., and Chatterjee M., 1994, Local scour due to submerged horizontal jet, Journal of Hydraulic Engineering, 120(8), pp. 973-992.

Faruque, M.A.A., Sarathi, P., and Balachandar R., 2006, Clear Water Local Scour by Submerged Three-Dimensional Wall Jets : Effect of Tailwater Depth, Journal of Hydraulic Engineering, 132(6), pp. 575-580.

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Meyer-Peter, E. and Müller, R., 1948, Formulas for bed-load transport, Proceedings of the 2nd Meeting of the International Association for Hydraulic Structures Research. pp. 39–64.

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Winterwerp, J.C., Bakker, W.T., Mastbergen, D.R. and Van Rossum, H., 1992, Hyperconcentrated sand-water mixture flows over erodible bed, Journal of Hydraulic Engineering, 118(11), pp. 1508–1525.

폐수 처리에서 생물막에 대한 표면 왜곡 효과

Surface Skew Effects on Biofilms in Wastewater Treatment

이 연구는 뉴 멕시코 대학교와 플로우 사이언스의 협력입니다. Flow Science는 연구 지원 프로그램의 일환으로 무료 CFD 소프트웨어 및 CFD 전문 지식을 제공했습니다 .

물리적, 화학적 및 환경 적 장애에 대한 박테리아의 민감성은 폐수 처리장에서 미생물 질화를 유지하는 데 어려움을줍니다. 뉴 멕시코 대학교의 연구원들은 고리 형 질화 생물막 반응기에 대한 표면 거칠기의 영향을 이해하기 위해 일련의 실험을 수행했습니다 (Roveto et al., 2019). 그들의 팀은 FLOW-3D 를 사용 하여 실험 관찰에 대한 가능한 설명을 찾았습니다.

  1. Nitrifying Biofilms

생물막은 세포가 서로 그리고 표면에 달라 붙는 박테리아 세포의 공동체입니다. 생물막은 만성 감염 및 질병을 유발할 수 있으며 근절이 어렵고 농업과 의학에서 문제가됩니다. 그러나 폐수 처리 산업에서는 생물막을 활용하여 하수에서 유기 화합물을 추출하고 소화 할 수 있습니다.

최근, 암모니아 산화 박테리아를 포함하는 특정 유형의 생물막이 폐수 시스템에서 확인되었습니다. 이러한 질화 생물막은 폐수 처리 시스템에서 질화 공정의 효율성을 개선하는 데 사용됩니다. 그들은 또한 살수 필터 (van den Akker et al., 2011) 및 이동 층 생물막 반응기 (MBBRs, Song et al., 2019)에도 사용됩니다.

  • Annular Biofilm Reactors with Skewness

환형 생물막 반응기는 표준 Taylor-Couette 흐름 설정 (그림 1, 왼쪽 하단) 인 수중 회전 내부 실린더가있는 원통형 반응기로 구성됩니다. 이 반응기는 식수 시스템에서 미생물 군집 역학을 연구하고 회전 속도 증가에 대한 성장률을 결정하는 데 사용되었습니다 (Gomez-Alvarez et al., 2014). 이 연구로 인해 고리 형 생물막 반응기는 반응기의 내부 실린더에 추가 된 스큐와 함께 사용됩니다.

‘Skewness’는 표면 특징 분포의 비대칭 성을 설명하는 거칠기 매개 변수이며 생물막 형성에 영향을 미치는 것으로 생각됩니다. 왜도의 영향을 정량화하기 위해 잘 정의 된 양수 및 음수 왜곡 표면 (그림 1, 오른쪽 하단)을 평평한 (비뚤어지지 않은) 표면에서의 생물막 성장과 비교했습니다.

Figure 1. Annular reactors (top), plan view of annular bioreactor scheme (bottom left) and detail of rotating attachment surface, and outer stationary cylinder illustrating cylindrical Couette flow (bottom right).

  • CFD 모델링

FLOW-3D 는 포지티브 및 네거티브 스큐 표면의 전단력 분포를 계산하는 데 사용되었습니다. 기울어 진 표면의 누적 전단 응력을 평평한 제어 표면과 서로 비교하기 위해 각 기울어 진 표면의 대표적인 300 마이크로 미터 단면을 길이에 따른 벽 전단 응력에 대해 평가했습니다 (그림 2). 실험적으로 관찰 된 0.35 Pa의 일정한 평면 값 이상의 값은 “고 전단”으로 분류되고 아래 값은 “저 전단”으로 지정되었습니다.

그림 2. 정상 상태 흐름에서 (a) 포지티브 및 (b) 네거티브 스큐 표면을 따라 CFD 생성 2D 전단 응력 프로파일 및 (c) 포지티브 및 (d) 네거티브 스큐 표면에 대한 표면에서 예측 된 로그 전단 응력 값 대표 피처 길이 (300 m). 
수평 빨간색 선은 평평한 표면의 전단 응력 (0.35 Pa)을 나타냅니다. 
노란색 및 빨간색 음영 섹션은 각각 평평한 표면 전단보다 작거나 큰 전단 값을 나타냅니다.

낮은 전단 응력 값은 대부분의 포지티브 스큐 표면을 따라 예측되었으며 대표 섹션의 86 %는 0.35 Pa 미만의 값과 높은 전단 범위에서 14 %를 나타냅니다 (그림 2c). 네거티브 스큐 표면의 경우 62 %가 평평한 표면보다 낮은 전단 값을 가졌고 38 %는 고전 단으로 분류되었습니다 (그림 2d). 음의 스큐 표면은 양의 스큐 표면에 걸쳐 높은 전단 범위에서 예측 된 전단 벽 응력 값으로 2.5 배 더 많은 면적을 가졌습니다.

  • 결론

실험적으로 음의 비대칭 표면은 생물막 성장 중에 가장 높은 완전 질화 속도를 나타냅니다. FLOW-3D의 CFD 시뮬레이션은 이 현상에 대한 가능한 설명을 제공합니다. 그들은 음의 기울기 표면이 양의 기울기 표면보다 전단력이 큰 영역이 더 크다는 것을 보여줍니다. 이러한 고전 단 영역은 부착 속도와 질량 전달 속도를 증가시켜 생물막의 질화 속도를 증가시킵니다.

이 연구는 폐수 처리장에서 생물막의 질화 효율을 높이는 방법을 제안합니다.

이 연구의 계산 모델링 측면에 대해 자세히 알아 보거나 현재 프로젝트에 FLOW-3D 를 통합하는 방법에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 저에게 연락하십시오 .

참조

Roveto, P.M., Gupta, A., Schuler, A.J., 2019. Effects of Attachment Surface Skew on Growth and Community Dynamics of Nitrifying Biofilms. Water Research (in review)

Van den Akker, B., Holmes, M., Pearce, P., Cromar, N.J., Fallowfield, H.J., 2011. Structure of nitrifying biofilms in a high-rate trickling filter designed for potable water pre-treatment. Water Res. 45, 3489–3498. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.04.017

Song, Z., Zhang, X., Ngo, H.H., Guo, W., Song, P., Zhang, Y., Wen, H., Guo, J., 2019. Zeolite powder based polyurethane sponges as biocarriers in moving bed biofilm reactor for improving nitrogen removal of municipal wastewater. Sci. Total Environ. 651, 1078–1086. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.173

Gomez-Alvarez, V., Schrantz, K.A., Pressman, J.G., Wahman, D.G., 2014. Biofilm Community Dynamics in Bench-Scale Annular Reactors Simulating Arrestment of Chloraminated Drinking Water Nitrification. Environ. Sci. Technol. 48, 5448–5457. https://doi.org/10.1021/es5005208

Coastal applications using FLOW-3D/연안(해변) FLOW-3D해석사례

배수(Backwaters)이론

  • Air entrainment(공기 혼입 모델)
  • Turbulence(난류 모델)
  • Waves(파동 모델)
  • Sediment scour and deposition(세굴 모델)

하구 매커니즘(Estuarine mechanisms)

  • Air entrainment(공기 혼입 모델)
  • Turbulence(난류 모델)
  • Density Evaluation(밀도 유동 모델)
  • Wind

Wave generation

  • Solitary Wave
  • Linear Wave
  • JONSWAP
  • Pierson-Moskowitz
  • Stokes Wave

Wave 생성하는 모델은 크게 위의 5가지 모델이 있습니다. 아래는 위의 5가지 모델에 대한 해석 사례를 보여줍니다. 이를 참고하시면 해석에 도움이 됩니다.

부두에서 파도 부하 추정, 물리적 모델링 및 수치테스트, 새로운 Wave에 대한 고유 2차원 비선형 접근방식 등의 FLOW-3D결과는 실제 실험 데이터와 잘 일치함을 보여줍니다.

  • Eillott, T., and Fullarton, M., “Cyclone wave loads on wharf structure using the new wave approach”, FLOW-3D Americas User conference, 2014

세굴 모델(Sediment scour and deposition)

  • Critical Shields number definition(임계 Shields 수) : 0.05
  • Bed Load Transport Rate equation : Meyer-Peter & Muller equation
  • Richardson-Zaki coefficient multipller : 1
  • 다음과 같이 Wave와 세굴(Sediment)를 같이 고려해서 해석하는 것을 추천합니다.
    – 퇴적물 탱크의 파동(Solitary wave)
    – 무연탄 및 모래
    – 움직이는 물체 모델을 사용하여 생성된 파도

해석 결과

Design, Fabrication and Testing of a Water Current Energy Device / 수류 에너지 장치 설계, 제작 및 테스트

강물은 깨끗하고 재생 가능한 에너지의 믿을만한 원천입니다. 많은 장치들이 이 에너지를 사용하도록 설계되었지만, 리프트 기반 터빈은 발전 시 가장 효율적인 옵션입니다.

저속 전류의 성능을 최적화하기 위해 Gorlov 나선형 교차 흐름 터빈을 사용할 것을 제안합니다. Gorlov 나선형 설계는 수류에서 성능이 입증되었으며, 또한 여러 풍력 터빈의 설계의 기초가 되었습니다.

파워레인저 설계 팀은 스케일 모델인 Gorlov 나선형 크로스 플로우 워터 터빈을 설계, 제작 및 테스트했으며, 이와 유사한 터빈을 공기 스트림에서 사용할 수 있도록 설계, 제작 및 테스트했습니다.

SolidWorks CAD 패키지는 시공 및 가상 분석을 위한 가상 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.실제 모델을 구축하기 전에 결과 컴퓨터 모델을 Flow3D에서 유체역학적 특성을 분석하였습니다.허용 가능한 가상 성능을 얻으면, 고속 프로토타입 기계를 사용하여 ABS 블레이드를 인쇄하고 블레이드 및 샤프트 마운팅을 위한 가공 부품을 사용하여 물리적 모델을 제작했습니다.

하나는 프로토 타입의 웨이브 / 토우 탱크에서 테스트되었고 다른 하나는 대학의 풍동실험실에서 테스트되었습니다. 0.25m/s 내지 2.0m/s의 스트림 속도에 대해 0.25m/s의 증분으로 시험을 수행 하였습니다.

각 속도 시험에서 제로 토크 (프리휠)에서 시작하여 터빈이 회전 할 수 없을 때까지 계속해서 브레이크 토크를 높이면서 여러 토우를 수행했습니다. 이 테스트 결과를 분석하여 일반적인 터보 기계 성능 곡선과 비교하기 위해 전력 계수 대 속도 계수 및 전력 대 각도 속도 곡선을 생성했습니다. 윈드 터빈을 테스트하여 자체 시작 기능 및 팁 속도 비 (TSR)를 결정했습니다.

수력 터빈은 발전에서 예상보다 약간 더 나은 성능을 발휘했으며, 목표치보다 효율이 낮았습니다. 달성된 최대 전력 출력은 13와트입니다. Cp vs. Cs 및 Power vs. ωcurves는 기존의 터빈 구성과 유사합니다. 곡선은 전통적인 터빈 구성의 곡선과 매우 유사합니다.

Windturbine은 일반적인 수력 터빈보다 전체 TSR이 낮은 자체 시동 기능을 보여 주어 공기 최적화 헬리컬 터빈의 잠재력을 나타냅니다. 테스트 결과, 터빈이 미래의 최적화 연구를위한 좋은 출발점이라고 믿습니다. 


테스트 결과로부터, 우리는 미래에 최적화를 연구하기 위해 건설된 터빈이 좋은 출발점이라고 믿습니다.

Design, Fabrication and Testing of a Water Current Energy Device

Validation of a 3D Dam Breaking Problem

3D 댐 붕괴 문제 검증

이 기사는영국에서 Peter Arnold, Minerva Dynamics, The Guildhall, High Street Bath에 의해 기고되었다.

자유 표면 흐름 시뮬레이션을 위한 FLOW-3D 성능을 평가하기 위해, 장애물 구성이 포함된 3D댐을 검증 사례 중 하나로 선정했습니다. 이 문제는 문서화되어 있으며 ERCOFTAC데이터베이스에서 다운로드할 수 있도록 생성된 모든 실험 데이터를 사용하여 쉽게 설정할 수 있습니다[1]. 장애물은 선박 갑판의 녹색 물에 노출된 컨테이너를 대표하는 것으로 선택됩니다. 실험은 0.55 m의 물을 고정하는 슬라이딩 도어를 가진 대형 탱크 그림 1로 구성됩니다. 도어는 중량 감소에 의해 수직으로 위쪽으로 열리고 물이 방출되어 장애물을 침해한 후 탱크 벽으로부터 3회 반사됩니다. 자유 표면 고도는 탱크 중심선을 따라 4개 위치에서 측정되며 8개의 압력 센서가 장애물의 선행 수직 및 수평 표면에 내장되어 있습니다(그림2). FLOW-3D를 사용한 CFD시뮬레이션은 연속적으로 미세한 메쉬를 사용하여 6초간 실시간으로 수행되었으며 다른 주문 번호 체계와 난류 모델을 사용했습니다.

Figure 1. Snapshot of SPH simulation and experiment at 0.56 secs

시뮬레이션 방법론

시뮬레이션은 3.22mx1mx1.5m 크기의 도메인에 대해 설정되었습니다. 즉, 탱크 지붕에 대한 수직 분사를 허용하기 위해 z방향에서 0.5m 더 큰 도메인이 설정되었습니다. 기본 메쉬는 x-방향의 간격 161개, y-방향 50개, z-방향의 경우 75개가 균일하게 수용되는 육각 셀을 가지고 있었습니다. 장애물 및 센서 위치를 방해하므로 총 약 603,750개의 셀이 사용됩니다. 장애물은 그 영역에 들어갔고 모든 벽은 미끄러짐이 없는 것으로 간주되었습니다. 물의 초기 위치와 점도를 규정한 후, 층류 시간에 의존하는 시뮬레이션을 실시간으로 총 6초 동안 점진적으로 미세화하였습니다. 기본 60cm 셀 메시에서 시작하는 메쉬. 단순히 각 방향의 셀의 수를 2개의 큐브 루트에 의해 증가시킴으로써 각 점진적 메쉬에 대해 총 셀 카운트를 2배 증가시키는 것이었습니다. 이렇게 총 네개의 메쉬가 생겼습니다. 그런 다음 네개의 위치에서 자유 표면 고도의 시간 이력과 여덟개의 압력 센서로부터의 압력을 실험 데이터에 대해 도표로 작성했습니다. CPU와 시뮬레이션의 경과 시간또한 기록되었습니다.

Figure 2. Locations of water height and pressure measurements

기본 메쉬만 사용하여, 추진력 유도에 사용된 수치 구별 계획의 효과를 조사하였습니다. 디폴트가 1st order, 2nd order monotonicity preserving 그리고 3rd order schem이 모두 사용되었으며 결과를 비교했습니다. 또한 single 과 double precision의 효과를 비교하였습니다.

난류 변동은 주로 직접 시뮬레이션을 통해 모델링되었지만 FLOW-3D에서 사용할 수있는 두 가지 난류 모델, 즉 RNG (Renormalization Group) 모델과 LES (Large Eddy Simulations) 모델의 결과도 비교했습니다. 모든 모델은 가장 거칠고 기본 메쉬에서만 실행되었습니다. 메쉬 해상도에 대한 과도한 요구로 인해 탱크 벽에서 가장 가까운 노드의 거리에 대한 일반적인 난기류 모델 관련 제약 조건을 충족시키지 못했습니다.

또한 흐름이 크게 혼란스럽고 장애물이 날카로울 때 흐름 분리 효과의 예측은 점진적인 구분에 의해서가 아닌 기하학적 변화에 의해서 주도될 것입니다. 질서 정연한 경계 층의 변형 따라서, 우리는 경계 층의 분해능이 주 흐름 특성을 예측하는 관점에서 도메인 내부의 흐름을 해결하는 것보다 덜 관련된다고 가정했습니다.

자유 표면 결과

그림 3과 4는 장애물의 상류 위치 H2와 하류 위치 H1에서 시간에 대해 플롯 된 실험 및 계산 된 자유 표면 고도를 보여줍니다. 크기와 타이밍에 약간의 차이가 있지만 주요 기능이 잘 표현되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 그러나 실험 데이터에는 오류 막대가 제공되지 않으며 혼란스럽고 분리 된 유동장에서 프로브를 사용하여 자유 표면 고도를 측정하는 것은 자유 표면 고도가 문제가 될 수 있다고 말해야합니다. 단일 한 시간 함수가 될 수 없습니다. 이것은 아마도 약 1 초의 초기 가파른 상승 단계에서 H1 높이의 불일치를 설명합니다. 나머지 H1 레코드는 실험과 잘 일치합니다. H2 플롯은 특히 초기 물 상승 단계에서 더 나은 일치를 보여주고 궁극적으로 물의 최대 높이를 잘 예측합니다.

모든 그림에는 실험 뒤에 있는 시뮬레이션의 시간 지연 특징이 있습니다. 차이의 원인은 불분명하지만 시뮬레이션을 통해 점진적으로 도입되는 것으로 보입니다.

압력 센서 결과

그림 5는 시간에 대해 플롯 된 바닥에서 가장 가까운 전면 압력 센서 P1을 보여 주며, 일반적으로 실험과 시뮬레이션 간의 양호한 일치를 나타냅니다. 이 센서는 압력 피크의 도달 거리와 크기를 가장 정확하게 추정합니다. 장애물과 왼쪽 벽에서 물이 튀어 나오면서 신호가 안정되면서 약 2초간 도달할 때까지 압력 신호에 상당한 변동이 있습니다. 그리고 시뮬레이션 값은 실험 값과 잘 일치합니다.

그림 6은 상부 수평 얼굴 압력 센서 P7을 보여 줍니다. 1초에서 2초 사이에 압력 변동이 크므로 시뮬레이션과 실험 데이터가 안정되고 합의가 개선됩니다.

메쉬 수리, 수치 구성 순서 및 난류 모델

메쉬 정밀도의 효과 측면에서 볼 때, 수치 솔루션이 고유한 솔루션으로 수렴되고 있다는 증거는 거의 없는 것으로 보입니다. 난류 모델을 사용하는 대신 직접 시뮬레이션을 통해 유동장의 난류를 모델링 하려고 시도해 왔기 때문에 이는 놀라운 일이 아닐 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 메쉬가 미세하게 정제되고 초기 조건에서 섭동에 더 민감해 지기 때문에 흐름 필드에서 보다 상세한 정보를 파악할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 약간 다른 초기 조건을 가진 많은 시뮬레이션의 평균이 메시 정교함으로 평균화된 솔루션으로 수렴될 것으로 예상합니다. 그러나, 실험에 대한 합의의 수준에 있어서는 35배나 더 오래 걸리는 가장 적은 비용과 가장 비싼 해결책 사이에는 차이가 거의 없습니다. 공학적 관점에서 볼 때, 가장 불리한 메쉬 솔루션은 기본 값이 충분히 정확하고 경과된 시뮬레이션이 단지 15분 이상인 것을 고려할 때 매우 좋은 가치를 나타냅니다.

가속도계 숫자 체계 순서의 효과와 단일 또는 이중 정밀도 산술 실행의 효과는 다음과 같이 요약됩니다. 2차 주문과 3차 주문 계획은 매우 유사한 결과를 보여 주는데, 두가지 모두 실험 곡선을 따르는 것이 더 다양한 1차 주문 계획보다 더 가깝습니다. 또한 상위 순서 방식은 보다 정교한 메쉬의 첫번째 순서 방식보다 코어저 기본 메쉬의 실험 곡선을 따르는 것으로 보입니다. 이중 정밀도 곡선은 단일 정밀도 1차 주문 곡선에서 약간 벗어납니다. 높은 순서도와 이중 정밀도 산술을 사용하는 데 드는 상대적으로 적은 비용을 감안할 때 안정성이 훼손되지 않는다면 향후 계산에서 그렇게 하는 것이 합리적일 것입니다.

난류 변동을 모델링 하는 데 사용되는 방법에 대해서는 각 모델의 실험 시간 이력을 보다 정확하게 예측할 수 있는 능력 면에서 확실한 승자가 없습니다. LES모델의 CPU시간을 더 전통적인 RNG제제와 비교할 때 거의 두 배만큼 층류 모델로써 경제적입니다.

결론

FLOW-3D는 매우 까다로운 자유 표면 유동 문제를 시뮬레이션하는 데 사용되었으며 실험 데이터와 정 성적, 양적 계약을 맺었습니다. 주요 불일치는 종종 고유하지 않은 매개 변수의 자유 표면 높이를 측정하는 데 문제가 있기 때문에 쉽게 발생할 수 있습니다. 흐름이 충돌하는 장애물 표면의 압력 예측은 일반적으로 실험 측정과 잘 일치하며, 주 편차는 실험 측정에서 상당한 양의 변동이있는 곳에서 다시 나타납니다. 실험 측정의 반복성은 문헌에서 논의되지 않았지만 적어도 CFD 시뮬레이션의 차이만큼 클 수있다. 또한 4 개의 프로세서를 통한 공유 메모리 구성에서 약 15 분 내에 난류 모델없이 1 차 차분을 사용하여 비교적 거친 메시에서 솔루션을 적절하게 얻을 수 있음을 확인했습니다. 난류 모델이 필요하지 않다는 것은 결과 흐름을 지배하는 난류 구조가이 수준의 메쉬 미세 조정에서 해석 될 수 있음을 시사합니다.

Download a full-length validation study of this work: FLOW-3D Dam Breaking Validation

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Indianapolis Storm-Water System

Indianapolis Storm-Water System

하수도 시스템은 액션영화의 도피 루트로 사용되지 않는 한 흥미롭지 않을 것입니다. 폭우로 인해 이산화탄소 수치가 올라갈 때까지 여러분은 그것에 대해 생각조차 하지 않을 것입니다. 불행하게도, 770개 이상의 오래 된 미국 도시들 아래에 있는 하수구 시스템은 심한 폭풍으로 오염 문제를 일으킵니다. 이러한 구형 설계는 하수 및 폭풍 유실을 위한 비용 효율적인 단일 스타일 파이프를 사용했으며 연결된 파이프로 강 및 호수에 하수를 내보냅니다(CSO).

1994년 미국 환경보호청(EPA)은 주로 북동부 및 그레이트 레이크 지역의 관련 지방 자치 단체들에게 CSO관련 문제를 줄이거나 제거하도록 하는 정책을 발표했습니다. (2000년 “Clean Water Act”의 일부로 법률화된 정책). 인디애나 폴리스(Indianapolis)는 가벼운 비 폭풍으로 인해 하수 오물의 백업 및 범람이 발생할 수 있는 도시 중 하나였으므로, 주요 건설 조건에서 2025년까지 문제를 해결하는 것이 필요하였습니다.

인디애나 폴리스는 국제 디자인 회사인 AECOM에 Citizens Energy Group이 건설하고 있는 3개의 깊은 암석 저장 터널 중 첫 번째를 설계할 것을 요청했습니다. 총 25마일인 이 시스템은 대규모 지하 펌프장과 기존의 하수구에서 CSO를 수직으로 떨어뜨리는 연결 구조물을 포함합니다. 첫 번째 터널의 경우, 강우가 가라 앉은 후에 3 개의 커다란 강하 구조물이 CSO를 저장 터널로 전환하여 후속 처리를 수행했습니다.

프로젝트를 해결하기 위해 AECOM은 여러 가능한 낙하 구조물 설계의 동작을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D를 선택하여, 구축 및 평가 예산이 책정 된 물리적 모델에 대한 재 작업의 필요성을 최소화했습니다. 테스트 결과는 예측 값과 일치하였으므로 재설계가 필요하지 않았습니다. 또한, 이제 AECOM은 유압 설계작업의 첫 번째 단계를 일반적으로 CFD시뮬레이션을 사용합니다.

Large Scale Project on a Tight Delivery Schedule

촉박한 납품 일정에 따른 대규모 프로젝트

20세기에 건설된 하수 처리장은 주거용, 상업용, 환경유출물의 유출로 무엇을 해야 할 것인지에 대한 새로운 인식을 가져다 주었습니다. CSO 방전은 정상적으로 운영되는 동안 처리시설로 직접 이동되며 모든 과정이 양호하게 운영됩니다. 불행하게도, 대규모 폭풍이 발생하는 동안, 발전소들의 초과 용량문제를 피하기 위해 인근 수역으로 과도한 유량을 방출합니다. 이들 배출은 기름과 살충제, 야생동물 배설물에 이르기까지 다양한 오염 물질을 포함합니다.
고무적인 성공의 신호로, 1990 년대에 착공된 새로운 CSO 분리, 저장 및 처리 시설로 오염의 영향에 대해 67 %의 개선을 이루었지만, 여전히 많은 연구가 이루어져야 합니다. 인디애나 폴리스의 경우, 인디애나 폴리스시 공공사업부가 CSO 장기 통제계획을 준비한 2008년에 그러한 노력이 시작되었습니다. 정상적인 처리 공장에서 처리 할 수 있을 때까지 오버플로우가 발생하는 “저장 및 운송”접근법의 핵심은 인디애나 폴리스 터널 저장 시스템 또는 인디애나라고 합니다.

이 시스템의 첫번째 단계는 딥 록 터널 커넥터(DRTC)라고 불리는 1억 8천만달러 가치의 프로젝트입니다. DRTC는 길이 7마일의 18피트 직경의 지하 터널로, 기존의 인디애나 폴리스의 3개의 서버 대 계층 유출 연결의 흐름 경로를 다시 만들 것입니다(그림 1). 목표는 과잉 강우 유출을 기존 하수구와 새 터널 사이의 낙하 구조를 통해 이들 대피소에서 거대한 터널로 안전하게 재배치하고, 폭풍 후 처리를 위해 처리장으로 펌핑 될 수있을 때까지 유지합니다.

Fig. 1. City of Indianapolis Deep Rock Tunnel Connector (DRTC), a “storage and transport” concept being built to handle combined sewage overflow (CSO) during heavy storms. Three vertical drop structures will capture this flow and divert it downwards to 18-foot-diameter storage tunnels running more than 250 feet underground; the tunnels store the CSO until sewage treatment plant capacity becomes available. (Image courtesy Citizens Energy Group)

평균적으로 지표면 아래 250피트 깊이에서, DRTC는 건설과 궁극적인 운영 동안 위의 주변 지역에 대한 혼란을 최소화하도록 설계되었습니다. 그러나 이 프로젝트의 규모와 복잡성은 AECOM의 과제에 긴급성을 더했습니다. 세 장소 각각에 대한 가능한 낙하 구조 설계와 평가, 구조물 설계의 60%를 7개월 이내에 마무리 지었습니다.

이러한 구조물의 목적은 표준 도시 하수 시스템에서 깊은 저장 터널로 하수 흐름을 전달하는 동시에, 효율적 손실( 느린 속도 또는 백업)과 장기적인 도심을 방지하는 것입니다. 각 섹션의 크기와 모양이 유입 흐름의 볼륨 및 속도와 세심하게 일치하지 않을 경우 발생할 수 있는 구조적 손상입니다.
AECOM의 수석 기술 전문가인 라이언 에디슨 컨설턴트는 계약의 스케줄링 요구 사항이 유효성 검사를 위해서는, 단 하나의 모델에만 물리적 건물과 테스트 활동을 제한할 것이라는 것을 알게되었습니다. 다른 주요 건설 프로젝트에 15년간 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용해 왔기 때문에, 난류, 과전압 및 에너지 낭비를 예측하는 능력은 충분하지 않고 디자인 프로젝트에 적합하다고 자신했습니다. 또한 여러 검증(what-if) 시나리오를 실행하기 위한 소프트웨어 옵션을 통해 설계 세부 사항을 다시 실행해야 하는 위험을 최소화할 수 있었습니다. 변경 사항이 적용될 경우 상당한 이점은 여러개의 병렬 시공 트랙이 있는 프로젝트에 있습니다.
시간 제약에도 불구하고, 에디슨은 특히 이 도전에 만족했습니다. 왜냐하면 “CFD로 드롭 구조 설계를 만들고 물리학에서 이것들은 너무 큰 구조이기 때문입니다.”라고 그는 말합니다. 그것들은 CFD는 실제로 사용되지 않는데 보통 물리적 모델이나 손으로 계산하는 것으로 이루어집니다.

DRTC 프로젝트를 위해서, 그는 먼저 시뮬레이션된 작동 조건에 대해서 컴퓨터 설계를 테스트할 것입니다. 에디슨은 3차원의 일시적이고 격동적인 흐름 조건을 모델링 할 수 있는 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D를 사용했습니다. 각 설계에 대한 계산 메쉬를 변경하지 않고도 여러 설계 지오 메트리를 모델링 할 수 있는 기능이였습니다.
시뮬레이션 데이터로 무장한 에디슨은 그 결과를 아이오와 대학교 II. 시설에서 시험한 1:10 크기의 물리적 모델의 작동 데이터와 비교하였습니다. (후자는 원래 아이오와 유압 연구소라고 불렸지만, 지금은 그룹의 다양한 범위를 반영하여 IIHR-Hydroscience & Engineering으로 알려져 있습니다.)

Zeroing in on the Drop-Structure Challenge

드롭 구조 과제에서 영점 조정

가장 제한적인 DRTC 사이트의 지오 메트리는 CSO 008로 지정된 레귤레이터에서 발생합니다. 기존 CSO 레귤레이터(기울기 약 75피트 아래)를 새 18피트 직경의 수집 터널과 연결하려면, 이 위치에서 150피트 이상의 수직 방향 주행이 필요합니다. 각 낙하 구조에 7백만달러 이상이 소요되는 경우, 프로젝트 관리자들은 물리적 모델이 구축된 후 비용과 시간이 많이 소요되는 재설계가 필요한 가능성을 낮추려고 애썼습니다.

역사적으로 낙하 구조는 이전 프로젝트를 적용하여 설계된 후 축소 모델로 구축되었으며, 테스트만으로도 6개월 이상이 소요될 수 있습니다. 가속화된 이 프로젝트에서, 2009년 가을에 시작한 AECOM의 초기 과제는 두가지 표준 개념 중에서 하나를 선택하는 것이었습니다. 포장-파운드 스타일과 접선 vortex버전, 둘 다 시속 35마일의 폭풍이 몰아치는 물 속에서 속도를 늦추고 통제하기 위해서 직접 계산 및 FLOW-3D에서 결정한 일반 구조 직경 및 구성 요소 크기를 사용한 초기 CFD분석으로, AECOM은 시공 가능성 및 비용 고려 사항을 평가하는 데 사용했습니다.
CSO 008의 현장 요구 사항과 비용 효율성을 고려할 때, 시 당국과 AECOM은 접선 소용돌이 낙하 구조를 선택했습니다. 이 설계의 핵심 요소는 흐름을 먼저 환상적인 제트로 유도한 다음, vortex 유도 나선형 흐름을 생성하는 테이퍼(확대) 접근 채널에 의해 공급되는 수직 튜브(드롭 샤프트)입니다. 이 통제 된 하강은 속도가 느려지고 하루 3 억 갤런 (mgd) 이상에 이르는 흐름을 안전하게 처리합니다. 스토리지 터널의 파괴적인 난류를 방지하는 것이 핵심 목표이므로 드롭 샤프트 흐름의 사전 차단이 설계의 핵심입니다.

구조 자체는 6 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 1) 접근 채널 (기존의 하수 터널에서 나온 것), 2) 수평 흐름을 넓히고 수직 드롭 샤프트로 수평 흐름을 전달하는 직사각형 전이 테이퍼 채널, 3) 드롭 샤프트 자체 4) 탈 기실 (유량을 수평 방향으로 방향을 바꾸고 공기 유입을 감소시키는), 5) 수직 공기 배출구를 통해 낙하에서 유입 된 공기를 제거하고 적하 유체의 공기 코어가 열려 있고 6) 탈기 챔버와 저장 터널 챔버를 연결하는 파이프 (adit) (그림 2).

Fig. 2. CAD diagram of proposed Indianapolis DRTC combined sewage overflow (CSO) vertical drop structure, showing approach channel, taper channel and vortex dropshaft. Using FLOW-3D CFD analysis software, AECOM simulated the flow behavior, gaining confidence in the system performance prior to physical model testing. (Image courtesy AECOM)

Design and CFD Analysis

설계 및 CFD분석

일반적인 소용돌이 설계는 널리 받아들여지고 있지만, 각 낙하 구조는 최적의 접선 흐름 특성을 보장하기 위해 인디애나 폴리스의 위상에 맞는 적절한 크기를 가져야 했습니다. 특히, 가능한 설계에 대한 AECOM의 계획은 세가지 목표를 가지고 있었습니다. 결합된 접근법과 테이퍼 채널을 짧은 길이로 제한하는 현장, 고유의 제약이 있었는지를 결정합니다. 허용 가능하지만 접근 방식에서 과도한 난류 조건이 발생하지 않았습니다. 테이퍼 채널에 안정적인 흐름 조건이 존재하는지 확인하고 다양한 흐름 조건에서 흐름 안정성을 평가했고, 논리적 기준점은 밀워키 인라인 스토리지 프로젝트라고 불리는 잘 알려지고 문서화된 시스템이었습니다.

Edison은 DRTC 프로젝트 규모에 맞춰 H-4로 지정된 Milwaukee 드롭 구조 설계를 기반으로 초기 설계를 기반으로했습니다.
166 피트의 기본 낙하 길이를 포함하고 체적 유량, 벽, 대칭 및 기타 초기 매개 변수를 지정하는 FLOW-3D 분석을 설정합니다.
그는 우리가 CFD를 통해 발견한 것은 밀워키에서 이 디자인을 사용하면 우리의 어플리케이션에 잘 맞지 않는다는 것이라고 말합니다. FLOW-3D는 이것을 보여 주고 있었기 때문에 CFD를 사용하여 변형을 시도하고 우리의 수정된 디자인을 고안했습니다.
더 넓은 접근 경로, 더 넓은 테이퍼 및/또는 더 깊은 테이퍼 깊이를 사용한 수정은 에디슨은 FLOW-3D에서 각 변동 사항을 설정하는 것이 매우 빠르다고 말합니다. (그림 3,4,5). 개선의 진전은 고무적이었습니다. 시뮬레이션 결과의 높은 수준은 심지어 절삭(침식)을 개선하기 위해 드롭 축의 바닥에 의문스러운 플레이트가 수직 흐름이 수평으로 전환되는 난류 분리 및 감소가되도록 기능을 추가하도록 설득했습니다.

Figs. 3, 4 and 5. Tangential drop structure flow simulated with FLOW-3D. Structure dimensions were optimized through multiple design iterations. (Image courtesy AECOM)

9번째 설계 변동에 대한 FLOW-3D 출력 동작인 V9는 접근 섹션을 확장했으며, 모든 흐름 볼륨 레벨에서 300mg/d까지 양호한 흐름 안정성을 보였으며 유압식 점프는 없었습니다. 그리고 양호한 Froude numners(유체 움직임에 미치는 중력의 영향을 나타내기 위해 사용되는 치수 없는 수량), 2010년 2월부터 AECOM이 물리적 시험과 검증을 위해 선택하였습니다(그림 6). 그 계획은 아이오와 연구소의 시험 결과에 기초하여 CFD와 최적화를 추가하는 것이였습니다.

Fig. 6. Scale model (1:10) of vertical drop structure, tested at University of Iowa IIHR Hydroscience & Engineering facility. (Image courtesy AECOM)

에디슨은 V9에서 결정된 치수 매개 변수에 대해 그 디자인을 아이오와 주에 가져가서 CFD를 이용해 만들었는데 완벽하게 작동했습니다. (II.)직원들은 실제로 무언가를 설치한 것은 이번이 처음이며, 변경하라고 말할 만한 것이 아무것도 없다고 말했습니다. 측정된 데이터는 드롭 샤프트 연결 구조 내의 수면 높이, Adit내 공기 침투의 정량, 벤트 샤프트 위로 공기 흐름을 포함했습니다. 흐름이 증가함에 따라 와류량이 증가함에 따라 축 벽에 부착되어 탈산소까지 원활하게 회전하는 모습이 포착되었습니다(그림 7).

에디슨은 후속 실험을 위해 여러번 시험장을 돌아다녔습니다. 물리적 모델이 처음부터 올바르게 작동했기 때문에 시험 프로그램을 확장할 시간이 있었습니다. “재미 있는 것은 환기구를 움직이는 것과 같이 우리가 궁금했던 것들을 탐구해서 지적으로 그것을 가지고 놀 시간이 있었다는 것입니다.” 에디슨은 예정보다 앞서 있었기 때문에 잔여 프로젝트 시간을 이용해 탈염소와 adit 내의 유압 장치를 조사할 수 있었습니다.

Fig. 7. Operation of scale-model vertical drop structure, showing test run of 300 million gallons per day (mgd). Flow vortex development shows good rotation and attachment to the shaft wall all the way down to the de-aeration chamber. No design modifications were necessary to the simulated design. (Image courtesy AECOM)

Final Results

AECOM은 2010년 7월 DRTC에 대한 전반적인 작업을 마쳤습니다. 2013년 3월부터 18구경 터널을 굴착하기 시작했고, CSO드롭 구조 3개(CFD로 설계된 나머지 2개의 구조물만 있음)는 모두 현재 공사 중입니다.

에디슨의 의견으로는, 토목 공학은 전체적으로 CFD를 채택하는 데 느린 편이었습니다. 이를 입증하기 위해 그는 인천 국제 공항을 처음 방문한 당시 접선 소용돌이 모형의 소위 “묘지”에서 본것을 기술했습니다. 그러나 그는 이들을 다시 처리해야 했다고 말했습니다.  그는 유압 설계를 위한 시뮬레이션 사용으로 판매되는 것을 권장하고 있습니다.

에디슨은 DRTC노력을 요약하면서 “정말 재미 있었습니다. 물리적 모델링이 필요한 위치에 대해 더 자세히 알아보았고, 그렇다면 어떤 경우에는 순수한 RAID기반 설계를 수행할 수 있습니다. 많은 DRTC작업들이 그것의 증거입니다. 물리적 모델은 실제로 필요하지 않았지만 검증을 통해 위험을 줄일 수 있었습니다. 프로젝트에서 이 두가지를 모두 수행할 수 있었다는 것은 믿을 수 없는 일입니다.”라고 말했습니다.

This article first appeared in WaterWorld Magazine.

해석예제 및 적용사례

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São Roque Hydro Power Plant

São Roque Hydro Power Plant

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

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

Figure 1 – São Roque hydro power plant location

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

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

Spillway Water Profile and Energy Dissipation

Jet Deflection on Upper Spillway

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

Figure 2 – Comparison of 2 geometric designs         

Figure 3 – Spillway water and energy profiles

Figure 4 – Turbulent energy dissipation on stepped spillway         

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

Flow Distribution at Turbine Entrance

Figure 5 – Flow trough penstocks upstream turbine entrance

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

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

Draft Tube Exit

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

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

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

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

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

Conclusions

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

Wave Forces on Coastal Bridges

Wave Forces on Coastal Bridges

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

 

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

Validation of Stokes Nonlinear Wave Solution in FLOW-3D

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

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

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

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

 

Wave Loads vs. Superstructure Elevations

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

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

Flow Field under Bridge Deck

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

Observations

시뮬레이션 결과에서 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.

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

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

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

 

 

Wastewater Treatment Plant

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

 

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

Site location within Bangkok Metro Zone

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

 

BMA-4 Wastewater Treatment Facility

The BMA-4 Wastewater Treatment was designed with:

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

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

 

Preliminary Treatment Analysis

Inlet and Screen Chamber simulation

 

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

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

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

 

Secondary Treatment CASS™ Feed

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

Simulation of a CASS™ Feed Chamber

 

Cascade Aerators

Cascade aerator weir simulation

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

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

 

 

FLOW-3D 교육 안내 및 신청

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HIGH-END TOP CLASS
FLOW-3D CFD EDUCATION

(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.

FLOW-3D 분야별 교육 과정 안내

  • 교육 과정명 : 수리 분야

댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 해양 분야

해안, 항만, 해양 구조물에 대한 파랑의 영향 및 유체의 수위, 유속, 압력의 영향을 예측할 수 있는 해석 방법을 소개하는 과정입니다. 항주파, 슬로싱, 계류 등 해안, 해양, 에너지, 플랜트 분야 구조물 설계 및 검토에 필요한 유동해석을 하실 수 있는 방법을 알려드립니다. 각 현상에 대한 적절한 예제를 통해 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 주조 분야

주조 분야 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 각 공정별로 해석 절차 및 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 고압다이캐스팅, 저압다이캐스팅, 경동주조, 중력주조, 원심주조, 정밀주조 등 주조 공법 별 관련 예제를 통해 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 레이저 용접 분야

레이저 용접 해석을 하기 위한 물리 모델과 용접 조건들을 설정하는 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 해석을 통해 용접 공정을 최적화할 수 있도록 관련 예제와 함께 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 3D프린팅 분야 과정

Powder Bed Fusion(PBF)와 Directed Energy Deposition(DED) 공정에 대한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 파우더 적층 및 레이저 빔을 조사하면서 동시에 금속 파우더 용융지가 적층되는 공정을 해석하는 방법을 관련 예제와 함께 습득하실 수 있습니다.

고객 맞춤형 과정

상기 과정 이외의 경우 고객의 사업 업무 환경에 적합한 사례를 중심으로 맞춤형 교육을 실시합니다. 필요하신 부분이 있으시면 언제든지 교육 담당자에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.

고객센터 및 교육 담당자

  • 전화 : 02)2026-0450, 02)2026-0455
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

교육 일정 안내

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교육은 매월 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 비정기 교육이 있습니다. 비정기 교육은 별도문의 바랍니다.

1. 연간교육 일정

Education_2026
FLOW-3D 연간 교육일정표 다운로드 (Excel File)


2. 교육 내용 : FLOW-3D Basic

  1. FLOW-3D 소개 및 이론
    • FLOW-3D 소개  – 연혁, 특징 등
    • FLOW-3D 기본 개념
      • VOF
      • FAVOR
    • 해석사례 리뷰
  2. GUI 소개 및 사용법
    • 해석 모델 작성법  – 물리 모델 설정
      • 모델 형상 정의
      • 격자 분할
      • 초기 유체 지정
      • 경계 조건 설정
    • 해석 결과 분석 방법  – 해석 모델 설명
  3. 해석 모델 작성 실습
    • 해석 모델 작성 실습  – 격자 분할
      • 물리 모델 설정
      • 모델 형상 및 초기 조건 정의
      • 경계 조건 설정
      • 해석 과정 모니터링
      • 해석 결과 분석
    • 질의 응답 및 토의

3. 교육 과정 : FLOW-3D Advanced

  1. Physics Ⅰ
    • Density evaluation
    • Drift flux
    • Scalars
    • Sediment scour
    • Shallow water
  2. Physics Ⅱ
    • Gravity and non-inertial reference frame
    • Heat transfer
    • Moving objects
    • Solidification
  3. FLOW-3D POST (Post-processor)
    • FLOW-3D POST 소개
    • Interface Basics
    • 예제 실습

FLOW-3D 교육 신청 방법 안내

  • 교육 신청은 홈페이지의 교육 신청 창에서 최소 3일 전에 신청합니다.
  • 모든 교육과정은 신청 인원이 2인 이상일때 개설되며, 선착순 마감입니다.
  • 교육 신청을 완료하시면, 신청시 입력하신 메일주소로 교육 담당자가 확인 메일을 보내드립니다.
  • 교육 시간은 Basic : 오전10시~오후5시, Advanced : 오후1시30분~오후5시30분까지입니다.
  • 교육비 안내
    • FLOW-3D, FLOW-3D CAST, FLOW-3D HYDRO Basic (2일) : 기업 66만원, 학생 55만원
    • FLOW-3D WELD/AM Basic 레이저용접, 3D 프린팅(2일) : 기업 88만원, 학생 66만원
    • FLOW-3D Advanced (1일) : 기업 33만원, 학생 25만원
    • 상기 가격은 부가세 포함 가격입니다.
  • 교육비는 현금(계좌이체)로 납부 가능하며, 교재 및 중식이 제공됩니다.
  • 세금계산서 발급을 위해 사업자등록증 또는 신분증 사본을 함께 첨부하여 신청해 주시기 바랍니다.
  • 교육 종료 후 이메일로 수료증이 발급됩니다.
FLOW-3D 교육 신청 바로가기(Google Form)
고객센터 및 교육 담당자
  • 전화 : 02)2026-0450, 02)2026-0455
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 장소 안내
  • 지하철 1호선/가산디지털단지역 (8번출구), 지하철 7호선/가산디지털단지역 (5번출구)
  • 우림라이온스밸리 B동 302호 또는 교육장
  • 당사 건물에 주차할 경우 무료 주차 1시간만 지원되오니, 가능하면 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다.
오시는 길

Wastewater Treatment Plant

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

 

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

Site location within Bangkok Metro Zone

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

 

BMA-4 Wastewater Treatment Facility

The BMA-4 Wastewater Treatment was designed with:

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

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

 

Preliminary Treatment Analysis

Inlet and Screen Chamber simulation

 

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

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

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

 

Secondary Treatment CASS™ Feed

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

Simulation of a CASS™ Feed Chamber

 

Cascade Aerators

Cascade aerator weir simulation

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

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

 

 

Landslide-Induced Wave Hazard

Landslide-Induced Wave Hazard 

Figure 1. The outskirts of Chungtangh village

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

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

Moving Objects Model Used to Simulate Landslide                                      

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

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

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

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

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

Figure 4. Wave heights plotted against each other

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

Conclusions

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

 

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

Aerial Landslide Generated Wave Simulations

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

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

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

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

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

Result

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

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

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

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

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

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

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