침전지는 수처리 공정에서 중요한 조작 중 하나이며, 침전지내에서는 응집과 침전이 일어남에 따라 입자의 크기분포가 변하는 복잡한 현상이 발생한다. 따라서 침전지의 효율적인 설계나 운영을 위해서는 이러한 현상에 대해 이해해야만 하며, 침전효율의 극대화를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 침전지내의 흐름을 모의하기 위하여 범용 CFD 프로그램인 FLUENT를 이용하였으며, 침전효율을 평가하기 위하여 FLUENT에서 제공되는 입자추적기법을 사용하였다. 또한 침전지의 형상을 지나치게 단순화시키는 기존의 연구와는 달리 본 연구에서는 실제 현장에서 사용되는 규모와 침전지내 인자들 (유입부 정류벽, 유출부 트라프 등)이 수치모의에 최대한 반영되었으며, 현장실험의 결과를 바탕으로 민감도 분석을 수행해 수치모의에 사용되는 매개 변수들을 보정하였다. 민감도 분석 결과 입자의 직경이 입자의 밀도에 비해서 민감도가 큰 것으로 나타났고, 침전효율이 실헐결과와 가장 잘 일치할 때의 직경값을 결정해본 결과 입자의 직경값이 26.5 $\mu\textrm{m}$로 나타났다.
침전지는 수처리 공정에서 중요한 조작 중 하나이며, 침전지내에서는 응집과 침전이 일어남에 따라 입자의 크기분포가 변하는 복잡한 현상이 발생한다. 따라서 침전지의 효율적인 설계나 운영을 위해서는 이러한 현상에 대해 이해해야만 하며, 침전효율의 극대화를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 침전지내의 흐름을 모의하기 위하여 범용 CFD 프로그램인 FLUENT를 이용하였으며, 침전효율을 평가하기 위하여 FLUENT에서 제공되는 입자추적기법을 사용하였다. 또한 침전지의 형상을 지나치게 단순화시키는 기존의 연구와는 달리 본 연구에서는 실제 현장에서 사용되는 규모와 침전지내 인자들 (유입부 정류벽, 유출부 트라프 등)이 수치모의에 최대한 반영되었으며, 현장실험의 결과를 바탕으로 민감도 분석을 수행해 수치모의에 사용되는 매개 변수들을 보정하였다. 민감도 분석 결과 입자의 직경이 입자의 밀도에 비해서 민감도가 큰 것으로 나타났고, 침전효율이 실헐결과와 가장 잘 일치할 때의 직경값을 결정해본 결과 입자의 직경값이 26.5 $\mu\textrm{m}$로 나타났다.
Sedimentation basin plays an important role in urban water treatment, and there are many complicated phenomena which need to be understood for efficient design and control of it. Especially, the study on the improvement of settling efficiency is required. In this study, commercial CFD (Computational...
Sedimentation basin plays an important role in urban water treatment, and there are many complicated phenomena which need to be understood for efficient design and control of it. Especially, the study on the improvement of settling efficiency is required. In this study, commercial CFD (Computational Fluid Dynamics) program, FLUENT, and particle tracking method were used to simulate the flow in sedimentation basin, and to predict the settling efficiency. Computational domain of real scale was made, and detail factors such as porous wall, and outlet trough were considered instead of being simplified. The simulation results were compared with the experimental data to calibrate the parameters of particle tracking method. Sensitivity analysis showed that the particle diameter had more significant effects on settling efficiency than the particle density. The computation results gave the best agreements with the experimental data, when the value of particle diameter was 26.5 ${\mu}{\textrm}{m}$.
Sedimentation basin plays an important role in urban water treatment, and there are many complicated phenomena which need to be understood for efficient design and control of it. Especially, the study on the improvement of settling efficiency is required. In this study, commercial CFD (Computational Fluid Dynamics) program, FLUENT, and particle tracking method were used to simulate the flow in sedimentation basin, and to predict the settling efficiency. Computational domain of real scale was made, and detail factors such as porous wall, and outlet trough were considered instead of being simplified. The simulation results were compared with the experimental data to calibrate the parameters of particle tracking method. Sensitivity analysis showed that the particle diameter had more significant effects on settling efficiency than the particle density. The computation results gave the best agreements with the experimental data, when the value of particle diameter was 26.5 ${\mu}{\textrm}{m}$.
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문제 정의
찾아내었다. 그러나 이들이 수치모의에 사용한 FLUENT는 매개변수의 보정과정을 거치지 않은 것이었으며, 입자의 거동을 파악하지 않은 상태에서 침전지의 최적조건을 찾고자 하였다. 노성진 (2001)의 연구에서는 기존의 실험결과를 토대로 FLUENT에서 사용되는 난류모형의 매개변수를 보정하였으며, 다양한 수치기법을 적용하여 수치해석 결과의 변화를 관찰하였다.
본 연구에서는 수치해석을 통하여 침전지에서의 흐름 특성 및 입자의 거동을 파악하고 이를 바탕으로 침전효율을 평가하였다. 또한 침전지의 형상을 지나치게 단순화시키는 기존의 연구와는 달리 본 연구에서는 실제 현장에서 사용되는 규모와 침전지내 인자들 (유입부 정류벽, 유출부 트라프 등)이 그대로 수치모의에 사용되었으며, 현장실험의 결과를 바탕으로 수치모의에 사용되는 매개변수들을 보정하였다.
아래의 표 2에 입자추적기법에서 사용되는 매개변수들을 정리하였다. 따라서 본 연구에서는 민감도가 비교적 클 것으로 예상되는 입자의 직경과 밀도를 선정하여, 이들의 값을 적절히 변형하면서 침전효율의 변화를 관찰하였다. 매개변수 값의 결정과정은 두 개의 단계로 이루어지는데, 우선 선정된 두 매개변수에 대한 민감도 분석을 실시하여민감도가 작은 것으로 나타나는 변수에 대해서는 일반적으로 사용되는 값으로 고정시켰다.
제안 방법
또한 계수들의 민감도 분석을 통하여 모형을 검증하였다.
평가하였다. 또한 침전지의 형상을 지나치게 단순화시키는 기존의 연구와는 달리 본 연구에서는 실제 현장에서 사용되는 규모와 침전지내 인자들 (유입부 정류벽, 유출부 트라프 등)이 그대로 수치모의에 사용되었으며, 현장실험의 결과를 바탕으로 수치모의에 사용되는 매개변수들을 보정하였다.
본 연구에서는 침전지에 대한 수치모형으로 범용 CFD 프로그램인 FLUENT를 선택하여 흐름을 모의하였다. FLUENT에서 사용하는 지배방정식으로 연속방정식은 다음과 같다.
본 연구의 수치모의에서 사용된 경계조건은 크게 벽면에 부여된 No-Slip 조건과 유입부의 Velocity Inlet 경계조건, 유출부의 Outflow 경계조건, 그리고 공기 층 윗면의 Pressure-Outlet 경계조건으로 나눌 수 있으며, 아래에 이를 간단히 정리하였다.
침전지의 규모 및 세부인자의 형태는 성남정수장 내의 침전지 설계도면을 바탕으로 구성하였다. 유입부에는 총 108개의 공으로 구성된 정류벽이 위치하고 있으며, 이를 통해 층류화된 물이 유입하게 된다.
수치모의는 침전지의 형상과 세부 시설물들의 형태를 고려하여 3차원 모의로 수행되었으며, 72 m X 18 m x 5 m의 영역에 대해 100 X 56 X 17의 약 90, 000개 사각형 격자를 구성하였는데, 시설물의 형태가 복잡한 곳에서는 시설물의 형상에 맞추어 격자를 배치시켜 불필요한 격자가 생기지 않도록 하였으며, 유속의 변화가 단조로운 부분에서는 최대한 격자의 수를 줄여 계산 시간을 줄이도록 하였다. 아래의 그림 2에는 수치 모의에 사용된 침전지 형상과 격자가 구성된 모습을 표시하였으며 표 1에는 수치모의 침전지의 재원을 표시하였다.
한다. 침전지의 수치모의에서 결정해야 할 경계조건으로는 침전지 벽면과 유입부, 유출부 및 자유 수면에 대한 경계조건이 있는데, 본 연구에서는 앞에서도 언급한 바와 같이 모의대상 침전지의 벽면에 대한 경계조건으로 No-Slip 조건을 부여하였다. 유입부에는 Velocity Inlet 조건, 유출부에는 Outflow 조건을 주었으며, 자유수면방향의 경계에는 침전지내의 압력에 의해서 공기가 밀려나갈 수 있도록 Pressure Outlet 조건을 부여하였다.
근접시켰다. 그러나 입자의 직경과 밀도와 같은 경우 실제 침전지내의 입자를 정확히 구현하기 힘들뿐더러, 입자추적기법의 수행결과가 이들 값에 크게 좌우될 수 있기 때문에 현장실험 결과와의 비교를 통해 이들 매개변수 값을 결정하였다. 그 외의 매개변수들은 입자추적기법의 초기 · 경계조건들이며, 이들 조건들을 통한 입자추적기법의 수행과정을 아래에 간단히 정리하였다.
Trap, Escape 경계조건이 있다. 본 연구에서는 입자가 벽에 부딪쳤을 때 일정한 각도로 다시 반사되는 조건인 Reflect 조건을 사용하였다. 벽 반사의 최대회수는 입자가 최대로 반사될 수 있는 회수를 말하며, 이 회수 이상 반사되었을 경우 입자는 더 이상 반사되지 않고 Aborted로 기록되면서 계산이 끝나게 된다.
수치모의는 현장실험의 침전시 형상을 그대로 재현하여 수행하였고, 위 실험결과와의 비교를 통해 수치해석의 침전효율 평가에 사용되는 입자추적기법의 매개변수를 결정하였다. 입자추적기법에서 입력해야 하는 매개변수는 앞장에서 설명하였듯이 주입 입자의 물리적성짐 및 초기 · 경계 조건 등 여러 가지가 있는데, 이들 중 민감도가 큰 매개변수들만을 선정하여 그 값을 변화시키면서 수치해석 결과를 실험결과에 맞추었으며, 민감도가 크지 않은 매개변수에 대해서는 기본적으로 제공되는 값을 사용하였다.
결정하였다. 입자추적기법에서 입력해야 하는 매개변수는 앞장에서 설명하였듯이 주입 입자의 물리적성짐 및 초기 · 경계 조건 등 여러 가지가 있는데, 이들 중 민감도가 큰 매개변수들만을 선정하여 그 값을 변화시키면서 수치해석 결과를 실험결과에 맞추었으며, 민감도가 크지 않은 매개변수에 대해서는 기본적으로 제공되는 값을 사용하였다.
매개변수 값의 결정과정은 두 개의 단계로 이루어지는데, 우선 선정된 두 매개변수에 대한 민감도 분석을 실시하여민감도가 작은 것으로 나타나는 변수에 대해서는 일반적으로 사용되는 값으로 고정시켰다. 그 뒤, 나머지 매개변수를 변화하면서 모의를 수행하여 침전효율을 실험결과에 근사시키는 방법을 사용하였다.
간단히 정리하였다. 현장실험은 침전지내의 각 위치에서 입자의 개수 및 M라프를 통해 빠져나가는 입자의 개수를 카운트하는 방식으로 수행되었으며, 수치모의에서는 이를 자료 중 유입무 부근의 입자개수와 트라프를 통해 빠져나가는 입자개수를 이용해 침전효율을 개략적으로 산정한 후, 이를 수치해석의 비교대상으로 사용하였다. 그 결과로서, 유입부 부근의 입자의 개수가 약 1500개 정도로 나타나는 반면, 트라프 내의 입자 개수는 200에서 300사이에 분포하고 있음을 확인할 수 있었는데, 이들로부터 산정된 침전지의 효율은 대략 0.
85 정도이다. 따라서, 수치해석에서는 앞에서 설명한 방식으로 입자의 밀도 및 직경 등의 매개변수를 조정하여 효율을 0.85에 맞추도록 하였다.
따라서 민감도가 작은 입자의 밀도에 대해서는 초기의 기본값인 1,500 kg/m3로 고정하고, 입자 직경의 값만을 변화시키면서 침전효율이 실험결과와 일치하도록 조정하였다. 실험결과로 나타난 침전효율은 앞에서 설명한 바와 같이 0.
본 연구에서는 선행 연구를 통해 검정된 수치모형인 FLUENT를 실제 침전지에 적용해 보았으며, 현장 실험 결과와의 비교를 통해 침전효율의 산정을 위한 입자추적기법의 매개변수를 결정하였다. 매개변수 결정을 위해 민감도 분석을 수행해본 결과 입자의 직경이 입자의 밀도에 비해서 민감도가 큰 것으로 나타났고, 침전효율이 실험결과와 가장 일치할 때의 직경값을 결정해본 결과 입자의 직경값이 26.
매개변수의 민감도 분석은 앞에서 설명한 바와 같이 입자의 밀도와 직경, 두 가지의 변수에 대해서 수행하였다. 침전지내에 존재하는 입자의 밀도는 1,000 kg/m3 에서 3,000 kg/m 정도이고, 직경은 주로 1 ㎛에서 크게는 100 ㎛까지 분포한다.
대상 데이터
현장실험은 앞에서도 언급하였듯이 성남정수장내의 침전시를 대상으로 수행하였으며, 아래에 실험의 결과를 간단히 정리하였다. 현장실험은 침전지내의 각 위치에서 입자의 개수 및 M라프를 통해 빠져나가는 입자의 개수를 카운트하는 방식으로 수행되었으며, 수치모의에서는 이를 자료 중 유입무 부근의 입자개수와 트라프를 통해 빠져나가는 입자개수를 이용해 침전효율을 개략적으로 산정한 후, 이를 수치해석의 비교대상으로 사용하였다.
위의 민감도 분석 결과로부터, 민감도가 큰 것으로 나타난 입자의 직경을 매개변수의 결정 대상으로 선정하였다. 따라서 민감도가 작은 입자의 밀도에 대해서는 초기의 기본값인 1,500 kg/m3로 고정하고, 입자 직경의 값만을 변화시키면서 침전효율이 실험결과와 일치하도록 조정하였다.
이론/모형
는 시간적분된 유속성분이다. 운동량 방정식은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 방정식으로 다음과 같다.
난류 모형 중에서 0-방정식, 1-방정식, 2-방정식 모형은 Boussinesq 근사에 의한 와 점성 개념을 사용하지만 Reynolds 응력 모형은 Eddy Viscosity 개념을 사용하지 않고 개별 Reynolds 응력의 이송방정식을 직접 푼다. 본 연구에서는 2-방정식 모형 중 하나인 표준 k - ε 모형을 난류 모형으로 선택하였다.
FLUENT에는 First-Order Upwind Scheme, Power Law Scheme, Second-Order Upwind Scheme, QUICK 기법 등의 기법을 지원하며, 본 연구에서는 모의 시간을 고려하여 First-Order Upwind Scheme을 사용하였다.
자유수면 해석은 다상 융체(Multiphase Fluid)의 거동을 해석하는 방법 인 VOF (Volume Of Fluid) 방법을사용한다. 이는 셀 내에서의 유체를 단위 체적당 각각의 유체 체적으로 나타내는 식 (10)의 Volumw Fraction 방정식을 통해 계산된다.
난류모형은 표준 k-E 모형을 사용하였으며, 비정상 상태 모의를 하여 정상 상태로 수렴하도록 하였다. k - ε 난류모형의 매개변수는 C1ε, C2ε, Cμ, σk, σε의 다섯 개가 있으며, FLUENT에서는 공기와 물에서 주로 사용되는 난류모형 매개변수의 기본 값을 다음과 같이 제시하고 있다.
성능/효과
Abdel-Gawad 와 McCorquodale (1984)은 연속방정식과 운동량방정식의 편미분방정식을 상미분 방정식으로 바꾸어 계산하는 Strip Integral Method를 제안하였다. 하지만 침전지에서의 흐름을 단락류 (Short- CircuitinG나 재순환 등을 고려하지 않고 균일 속도분포나 포물선 속도형태로 단순화하여, 침전지 설계에 있어서 큰 안전인자를 부여해야 하는 결과를 보였다.
Stovin and Saul (1996)은 FLUENT를 통해 침전지의 효율을 예측하는 연구를 수행하였다. 이들은 침전지의 효율을 예측하기 위해 바닥전단력분포 (Bd Shear Stress Distribution)을 계산하는 방법과 입자추적기법 (Particle Tracking Method) 의 두가지 방법을 사용하였으며 입자추적기법이 바닥전단력분포를 계산하는 방법보다 더 효과적으로 침전지의 효율을 예측할 수 있다는 결론을 도출하였다. 또한 Stovin과 Saul (1998)는 이전의 연구에서 사용했던 입자추적기법을 더 확장 시켜서 여러 가지 입도분포와 경계조건 등에 대해 민감도 분석을 수행하였으며, 대략적인 유사침전의 위치를 모의하였다.
현장실험은 침전지내의 각 위치에서 입자의 개수 및 M라프를 통해 빠져나가는 입자의 개수를 카운트하는 방식으로 수행되었으며, 수치모의에서는 이를 자료 중 유입무 부근의 입자개수와 트라프를 통해 빠져나가는 입자개수를 이용해 침전효율을 개략적으로 산정한 후, 이를 수치해석의 비교대상으로 사용하였다. 그 결과로서, 유입부 부근의 입자의 개수가 약 1500개 정도로 나타나는 반면, 트라프 내의 입자 개수는 200에서 300사이에 분포하고 있음을 확인할 수 있었는데, 이들로부터 산정된 침전지의 효율은 대략 0.85 정도이다. 따라서, 수치해석에서는 앞에서 설명한 방식으로 입자의 밀도 및 직경 등의 매개변수를 조정하여 효율을 0.
매개변수를 결정하였다. 매개변수 결정을 위해 민감도 분석을 수행해본 결과 입자의 직경이 입자의 밀도에 비해서 민감도가 큰 것으로 나타났고, 침전효율이 실험결과와 가장 일치할 때의 직경값을 결정해본 결과 입자의 직경값이 26.5 ㎛로 나타났다. 이상에서 결정된 매개변수들을 이용하여, 향후에는 현장 실험으로 구현하기 어려운 다양한 조건에서의 침전효율을 산정하는 연구를 수행할 수 있으며, 이 때 유속장이 입자 거동에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이라고 생각된다.
후속연구
5 ㎛로 나타났다. 이상에서 결정된 매개변수들을 이용하여, 향후에는 현장 실험으로 구현하기 어려운 다양한 조건에서의 침전효율을 산정하는 연구를 수행할 수 있으며, 이 때 유속장이 입자 거동에 미치는 영향을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이라고 생각된다.
실제 침전지에서의 유동은 지내에 체류하고 있던 물과 새로 유입하는 물과의 온도차에 의하여 밀도류가 발생하는 등 외부적인 영항인자에 의하여 M게 영향을 받게 되므로, 향후에 연구해야 될 과제로서는 실험당일 외부적인 요인을 수치모의에 반영하고 민감도를 분석함으로써 실제 현장과 더욱 근접한 결과를 도출하고, 이렇게 결정된 입자추적기법의 매개변수를 이용하여 침전지내의 유량 변화나 유입부 개구비 및 트라프 형태 등의 변경에 대한 다양한 조건에서의 침전효율을 산정하여야한다. 이를 통해 침전지의 최적운영을 위한 유량조건에 대한 연구나 침전효율의 향상을 위한 침전지내 세부인자의 설계에 대한 연구를 수행할 수 있을 것이다.
이를 통해 침전지의 최적운영을 위한 유량조건에 대한 연구나 침전효율의 향상을 위한 침전지내 세부인자의 설계에 대한 연구를 수행할 수 있을 것이다.
참고문헌 (16)
노성진 (2001). CFD를 이용한 장방형 침전지내 흐름의 수치모의. 석사학위논문 서울대학교. p. 67-103
Adbel-Gawad, S.M., and McCorquodale, J.A. (1984). 'Strip integral method applied to settling tanks.' Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 115, No. 1, pp. 1-17
Adams, E.W., and Rodi, W. (1990). 'Modeling flow and mixing in sedimentation tanks.' Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 116, No. 7, pp. 895-913
Brouckaert, C.J., and Buckley, C.A., (1999). The use of computational fluid dynamics for improving the design and operation of water and wastewater treatment plants.' Water Science and Technology, Vol. 40, No. 4-5, pp. 81-89
Deininger, A., Holthausen, E., and Wilderer, P.A. (1998). 'Velocity and solids distribution in circular secondary clarifiers: Full scale measurements and numerical modeling.' Water Science and Technology, Vol. 32, No. 10, pp. 2951-2958
DeVantier, B.A., and Larock, B.E. (1987). 'Modeling sediment-induced density current in sedimentation basins.' Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 113, No. 1, pp. 80-94
Imam, E., McCorquodale, J.A., and Bewtra, J.K. (1983). 'Numerical modelling of sedimentation tanks.' Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, Vol. 109, No. 12, pp. 1740-1754
Krebs, P., Stamou, A I., Garcia-Heras, J.L., and Rodi, W. (1996). 'Influence of inlet and outlet configuration on the flow in secondary clarifiers.' Water Science and Technology, Vol. 34, No. 5-6, pp. 1-9
LeVeque, R.J. (1990). Numerical methods for conservation laws, Birkhauser
Schamber, D.R., and Larock, B.E. (1981). 'Numerical analysis of flow in sedimentation basins.' Journal of Hydraulic Division, ASCE, Vol. 107, No. 5, pp. 575-591
Stamou, A.I., Adams, E.W., and Rodi, W. (1989). 'Numerical modelling of flow and settling in primary rectangular clarifier.' Journal of Hydraulic Research, Vol. 27, No. 5, pp. 665-682
Stovin, V.R., and Saul, A.J., (1996). 'Efficiency prediction for storage chambers using computational fluid dynamics.' Water Science and Technology, Vol. 33, No. 9, pp. 163-170
Stovin, V.R., and Saul, A.J. (1998). 'A computational fluid dynamics(CFD) particle tracking approach to efficiency prediction.' Water Science and Technology, Vol. 37, No. 1, pp. 285-293
Yoon, T.H., and Lee, S.O. (2000). 'Numerical modeling of sedimentation basins with a baffle.' Journal of Civil Engineering, KSCE, Vol. 4, No. 4, pp. 227-232
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