[논문]냉장 컨테이너 내부의 공기유동 및 열전달 현상에 대한 CFD 시뮬레이션

윤홍선; 권진경; 정훈; 이현동; 김영근; 윤남규

doi:10.5307/jbe.2007.32.6.422

문제 정의

따라서 본 연구에서는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)를 기반으로 하여 냉장컨테이너 내부의 공기 유동 및 열전달 현상을 예측하기 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고자 하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구의 목적은 냉장 컨테이너 내부의 기류 및 열전달 현상을 수치적으로 시뮬레이션 할 수 있는 CFD 모델을 개발하는데 있으며, 모델의 타당성은 컨테이너 축소모형에 대해 입자영상유속계(Particle Image Velocimetry, PIV)를 사용하여 측정한 속도벡터와 비교하여 검증하였다.
이에 따라 본 연구에서는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 기반으로 하여 냉장컨테이너 내부에서의 공기 및 열유동 현상을 예측하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션 모델을 개발하고자 하였다.

가설 설정

그림 1(b)에는 계산영역과 경계조건에 대한 개략도를 나타내었다. 계산영역은 형상의 대칭성을 고려하여 전영역의 1/2로 하였으며, 농산물의 적재는 복숭아를 통기성이 우수한 벌크빈(bulk bin)에 담아 팔레트 위에 적재한 상태로 가정하였다.

제안 방법

5 m/s, 실물 컨테이너에 대한 계산에서는 임의의 속도들을 적용하여 계산하였다. 공기온도는 송풍팬 출구에서 측정된 평균온도인 4.9°C로 하였고 난류강도는 냉동 컨테이너 관련 기존연구(Moureh 등, 2002)를 참조하여 10%로 하였으며, 출구에는 압력경계조건을 적용하였다. 복숭아의 물성치는 ASHRAE 핸드북을 참조하였으며, 벽면을 통한 침투열유속은 컨테이너 내.
해의 수렴기준은 반복 계산에 따른 유수의 합과 연속된 종속변수들의 상대오차가 에너지의 경우 10-7, 나머지 변수들은 10-4 이하가 될 때까지로 하였다. 또한 반복계산의 진행에 따른 출구 평균유속과입·출구의 질량유량 평형을 통해 해의 안정성과 보존칙의 만족 여부도 확인하였다.
PIV를 사용하여 측정하였다. 모형은 레이저 조사와 CCD 카메라를 통한 광학계측에 지장이 없도록 고품질의 투명 아크릴로 제작하였다.
복숭아 적재는 12 개 팔레트를 2열로 배치하고, 각 팔레트 위에는 1, 500 mm 높이의 벌크 빈이 탑재된 것으로 하였으며, 팔레트 1열이 차지하는 공간은 6, 600(L) X l, 100(W) x 1, 500(H) mm이다. 연속방정식에 나타나는 압력수정식에는 SIMPLE알고리즘을 적용하였고, 압력항의 이산화에는 PRESTO! 스킴을, 나머지 항들의 이산화에는 QUICK 스킴을 적용하였다. 해의 수렴기준은 반복 계산에 따른 유수의 합과 연속된 종속변수들의 상대오차가 에너지의 경우 10-7, 나머지 변수들은 10-4 이하가 될 때까지로 하였다.
시뮬레이션 모델의 검증을 위해 해석대상 컨테이너를 1/5 비율로 축소하여 제작한 모형 내부에서의 기류의 속도 백터를 PIV를 사용하여 측정하였다. 모형은 레이저 조사와 CCD 카메라를 통한 광학계측에 지장이 없도록 고품질의 투명 아크릴로 제작하였다.

대상 데이터

외벽의 온도를 측정하여 Fourier법칙으로부터 계산하였다 물성치 및 경계조건에 대한 자세한 내용은 표 1과 같다. 계산 격자는 비정렬 사면체 격자를 적용하였으며 개수는 격자의존성을 고려하여 약 30만개로 하였다. 복숭아 적재는 12 개 팔레트를 2열로 배치하고, 각 팔레트 위에는 1, 500 mm 높이의 벌크 빈이 탑재된 것으로 하였으며, 팔레트 1열이 차지하는 공간은 6, 600(L) X l, 100(W) x 1, 500(H) mm이다.
측정된 데이터는 컴퓨터로 전송되어 소프트웨어(Insight3G, TSI, USA)에 의해 벡터장으로 표현된다. 기류 추적을 위한 입자로는 에어로졸생성기에서 만들어진 올리브 오일 입자를 사용하였다. 본 연구에 사용된 PIV 시스템은 초당 15회의 벡터 데이터를 측정할 수 있으며, 모델검증에 사용된 속도벡터장은 총 120회의 순간 측정치를 평균하여 사용하였다.
계산 격자는 비정렬 사면체 격자를 적용하였으며 개수는 격자의존성을 고려하여 약 30만개로 하였다. 복숭아 적재는 12 개 팔레트를 2열로 배치하고, 각 팔레트 위에는 1, 500 mm 높이의 벌크 빈이 탑재된 것으로 하였으며, 팔레트 1열이 차지하는 공간은 6, 600(L) X l, 100(W) x 1, 500(H) mm이다. 연속방정식에 나타나는 압력수정식에는 SIMPLE알고리즘을 적용하였고, 압력항의 이산화에는 PRESTO! 스킴을, 나머지 항들의 이산화에는 QUICK 스킴을 적용하였다.
기류 추적을 위한 입자로는 에어로졸생성기에서 만들어진 올리브 오일 입자를 사용하였다. 본 연구에 사용된 PIV 시스템은 초당 15회의 벡터 데이터를 측정할 수 있으며, 모델검증에 사용된 속도벡터장은 총 120회의 순간 측정치를 평균하여 사용하였다.
본 연구의 해석 대상인 냉장컨테이너의 내부크기는 7,620(L) X 2,290(W) x 2,250(H) mm이다 컨테이너 상류의 상부에는 4개의 송풍팬(φ 300 mm)이, 하부에는 공기출구(2,290(W) x 100(H) mm)가 위치하고 있으며, 벽체는 두께 70 mm의 우레탄으로 단열되어 있다. 냉장컨테이너 내부의 열유동 현상 및 해석범위에 대한 개략도는 그림 1(a)에 나타내었다.

데이터처리

송풍팬의 토출풍속은 모델 검증용 계산에서는 1.5 m/s, 실물 컨테이너에 대한 계산에서는 임의의 속도들을 적용하여 계산하였다. 공기온도는 송풍팬 출구에서 측정된 평균온도인 4.

이론/모형

나타내었다. PIV 측정 실험은 내부 열원 및 냉각이 없는 조건에서 수행되었으므로 CFD 해석은 Navier-stokes 방정식만을 대상으로 하였다.
S는 뒤에서 설명하는 porous media 모델링에서 정의되는 손실 운동량을 의미하며,Sb는 벽면 침투 열유속, 호흡열 등에 의한 에너지 생성량이다. 난류모델의 적합성을 판정하기 위해 표준 k-ε모델과 RSM을 적용하였으며 , 시간평균 난류운동량(k) 수송방정식과 난류운동량 소산율(ε)수송방정식 및 레이놀즈응력(Reynolds stress) 수송방정식은 각각 다음과 같다.
식 (6) 우변의 첫 번째 항인 난류확산항, 네 번째의 pressure strain항, 다섯 번째의 소산항은 기존의 실험 또는 이론식에 기초하여 모델링 되어야 한다. 벽면 근처의 유동 계산에는 표준 벽함수를 적용하였으며, 농산물 적재 영역의 모델링 에는 porous media 모델을 적용하였다. porous media 모델링에서 다공성 농산물 영역 내부의 유동저항은 겉보기 유속(superficial velocity) 에 기초하여 계산되며 운동량 방정식에 부가되는 운동량 손실은 다음과 같이 점성 및 관성 저항의 합으로 나타낼 수 있다.
9°C로 하였고 난류강도는 냉동 컨테이너 관련 기존연구(Moureh 등, 2002)를 참조하여 10%로 하였으며, 출구에는 압력경계조건을 적용하였다. 복숭아의 물성치는 ASHRAE 핸드북을 참조하였으며, 벽면을 통한 침투열유속은 컨테이너 내.외벽의 온도를 측정하여 Fourier법칙으로부터 계산하였다 물성치 및 경계조건에 대한 자세한 내용은 표 1과 같다.
복숭아의 물성치는 ASHRAE 핸드북을 참조하였으며, 벽면을 통한 침투열유속은 컨테이너 내.외벽의 온도를 측정하여 Fourier법칙으로부터 계산하였다 물성치 및 경계조건에 대한 자세한 내용은 표 1과 같다. 계산 격자는 비정렬 사면체 격자를 적용하였으며 개수는 격자의존성을 고려하여 약 30만개로 하였다.
열전달만 고려된다. 유동은 저속·저온이므로 점성 소산 및 열부력 효과는 무시하였으며, 난류모델로는 표준 k-ε 모델과 RSM을 채택하였다.

성능/효과

(1) CFD 시뮬레이션과 PIV를 이용한 속도벡터 측정치를 비교한 결과, 표준 A—f■ 난류모델은 컨테이너 내부의 순환 유동을 예측하는데 적합하지 않았으며, RSM이 상대적으로 우수한 예측치를 나타내었다.
(2) 컨테이너 내부의 농산물 적재 영역은 효율적인 계산을 위해 porous media로 모델링 되었으며, 벌크상태로 적재된 상태에 대해 송풍팬의 토출 풍속에)4fms 내부온도 장의 변화를 계산한 결과, 풍속의 증가에 따라 적재물 내부의 온도 균일도는 향상되며 적재물의 평균온도 역시 거의 선형적으로 감소하였다. 송풍팬 토출 풍속이 8.
4(a)의 X = 0.5 m 위치에서의 속도분포는 상류 선회유동의 발생을 보여주며 선회유동의 중심 높이는 RSM 예측치, 표준 k- ε 모델 예측치, PIV 실험치의 순서로 나타났다. 실험치와의 평균오차는 표준 k- ε 모델의 경우 0.
이상의 결과에 의하면 컨테이너 내부의 순환 유동 예측에는 표준 k- ε 모델에 비해 RSM 난류모델이 더 적합한 것으로 판단되며 이는 Moureh 등(2002)의 연구결과와도 부합한다. 따라서 본 연구에 적용되는 난류모델은 계산 시간 및 요구 메모리의 증가에도 불구하고 RSM을 적용하는 것이 타당하다고 판단된다.
12 m/s로 나타났다. 또한 실험치에서는 상류방향으로의 역유동이 나타나지 않으며, RSM 난류 모델에 의한 예측치는 하방의 극히 일부분에서 역유동을 보이는데 반해, 표준 k- e 모델은 뚜렷한 역유동의 발생을 보여준다. 이는 RSM 난류모델은 상류 선회유동의 크기를 약간 과대평가하는데 그치지만 표준 k- ε 모델은 모델링 특성상 컨테이너 내부 유동장을 하나의 큰 선회 유동장으로 예측하기 때문이다.
온도값를 토출 팬 풍속별로 나타낸 것이다. 송풍팬의 토출 풍속이 증가함에 따라 적재물 영역의 평균온도는 거의 선형적으로 감소하였으나, 풍속이 클수록 풍속 증가에 따른 온도감소의 기울기는 작아졌다.
5 m 위치에서의 속도분포는 상류 선회유동의 발생을 보여주며 선회유동의 중심 높이는 RSM 예측치, 표준 k- ε 모델 예측치, PIV 실험치의 순서로 나타났다. 실험치와의 평균오차는 표준 k- ε 모델의 경우 0.043 m/s, RSM의 경우 0.087 m/s로 표준 k- ε 모델이 더 적합하게 보이나, 표준 k- ε 모델은 그림 3에서 확인한 바와 같이 선회유동의 중심 위치 예측에 오차가 컸었다. 표준 k- ε모델의 부적합성은 그림 4(b)의 x=1.
0 이에서의 속도분포 비교에서도 잘 나타난다. 실험치와의 평균오차는 표준 k- ε 모델의 경우 0.24 m/s, RSM의 경우 0.12 m/s로 나타났다. 또한 실험치에서는 상류방향으로의 역유동이 나타나지 않으며, RSM 난류 모델에 의한 예측치는 하방의 극히 일부분에서 역유동을 보이는데 반해, 표준 k- e 모델은 뚜렷한 역유동의 발생을 보여준다.
이는 RSM 난류모델은 상류 선회유동의 크기를 약간 과대평가하는데 그치지만 표준 k- ε 모델은 모델링 특성상 컨테이너 내부 유동장을 하나의 큰 선회 유동장으로 예측하기 때문이다. 이상의 결과에 의하면 컨테이너 내부의 순환 유동 예측에는 표준 k- ε 모델에 비해 RSM 난류모델이 더 적합한 것으로 판단되며 이는 Moureh 등(2002)의 연구결과와도 부합한다. 따라서 본 연구에 적용되는 난류모델은 계산 시간 및 요구 메모리의 증가에도 불구하고 RSM을 적용하는 것이 타당하다고 판단된다.
때문으로 판단된다. 이에 반해 RSM 난류모델은 난류 운동에너지 소산율에 대한 방정식과 함께 레이놀즈 응력텐서의 각항에 대한 수송방정식을 직접 풀게 되므로 선회류나 2 차유동의 발생 등의 해석에 유리하며, 그 결과 본 해석에서도 RSM 난류모델에 의한 예상치가 실험 결과를 더 잘 모사한 것으로 판단된다. 보다 정량적인 검증을 위해 그림 4에 중심대칭면에서 컨테이너의 상/중류와 중/하류의 경계인 상류에서 0.
기류패턴을 명확히 나타내기 위해 벡터 스케일을 그림 5 (a)와 (b)보다 5배로 크게하여 나타내었다. 적재물 내부의 상류 측에서는 기류의 출구방향으로 비교적 강한 유동이 관찰되나, 하류로 갈수록 강한 역압력구배에 의해 유속이 감소되며, 이로 인하여 적재물 내부영역에 불균일한 온도분포가 발생될 것으로 예상되었다.

후속연구

냉장컨테이너의 냉각성능 향상을 위해서는 풍속의 증가뿐 아니라, 팔레트의 배열이나 덕트를 설치하여 컨테이너 내부의 열적체를 해소하는 방안 등이 강구될 수 있다 이러한 다양한 설계변수를 도입한 냉장컨테이너의 최적화 설계에 대한 결과는 금후 보고될 예정이다.

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