수자원에서 특히 중요한 홍수기에 대한 유량 측정은 어려움이 있고 모든 하천에 대한 지속적인 유량측정은 현재 시스템상에서는 불가능하다. 그래서 유량의 생산을 위해서 그동안 수위유량 관계 곡선이 사용되어 왔다. 하지만 수위-유량 관계 곡선은 그 편리성에도 불구하고 수위와 유량만의 관계를 사용하므로 정확성 면에서 항상 문제가 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 Chiu의 엔트로피 개념의 2차원 유속공식을 사용하여 새로운 평균유속공식을 유도하였다. 본 공식은 수심, 중력가속도, 동수경사, 에너지경사, 동점성 계수 등 하천의 수리적 특성을 잘 반영하고 최대유속도 산정할 수 있다. 또한 최대유속과 평균유속사이의 선형관계를 검증할 수 있었고 그 결과로써 하천단면의 특성을 잘 나타내는 평형상태의 ${\phi}(M)$을 산정하였다. 평형상태의 ${\phi}(M)$을 사용하여 평균유속을 산정하였고 이를 바탕으로 유량을 산정하였다. 본 공식의 검증을 위해서 고리형 특성을 보이는 부정류 상황에서의 실험실 측정 데이터를 사용하여 계산된 유량과 실측된 유량을 비교하였고 그 결과는 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 향후 다양한 실험실 데이터 및 하천 데이터를 이용하여 연구가 지속되어 진다면 수자원 분야에 널리 이용될 것으로 판단된다.
수자원에서 특히 중요한 홍수기에 대한 유량 측정은 어려움이 있고 모든 하천에 대한 지속적인 유량측정은 현재 시스템상에서는 불가능하다. 그래서 유량의 생산을 위해서 그동안 수위유량 관계 곡선이 사용되어 왔다. 하지만 수위-유량 관계 곡선은 그 편리성에도 불구하고 수위와 유량만의 관계를 사용하므로 정확성 면에서 항상 문제가 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 Chiu의 엔트로피 개념의 2차원 유속공식을 사용하여 새로운 평균유속공식을 유도하였다. 본 공식은 수심, 중력가속도, 동수경사, 에너지경사, 동점성 계수 등 하천의 수리적 특성을 잘 반영하고 최대유속도 산정할 수 있다. 또한 최대유속과 평균유속사이의 선형관계를 검증할 수 있었고 그 결과로써 하천단면의 특성을 잘 나타내는 평형상태의 ${\phi}(M)$을 산정하였다. 평형상태의 ${\phi}(M)$을 사용하여 평균유속을 산정하였고 이를 바탕으로 유량을 산정하였다. 본 공식의 검증을 위해서 고리형 특성을 보이는 부정류 상황에서의 실험실 측정 데이터를 사용하여 계산된 유량과 실측된 유량을 비교하였고 그 결과는 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 향후 다양한 실험실 데이터 및 하천 데이터를 이용하여 연구가 지속되어 진다면 수자원 분야에 널리 이용될 것으로 판단된다.
A discharge measurement is difficult in flood season which is especially important in the water resources field and the continuous discharge measurement for all rivers is impossible on the present system. So, the stage-discharge curve has been used for a long time to produce discharge data of rivers...
A discharge measurement is difficult in flood season which is especially important in the water resources field and the continuous discharge measurement for all rivers is impossible on the present system. So, the stage-discharge curve has been used for a long time to produce discharge data of rivers. However, there has been problems from a reliability angle due to the fact that this method uses only stage-discharge relationship, although the stage-discharge curve has the convenience. Therefore, a new mean velocity equation was derived by using Chiu's 2D velocity formula of the entropy concept in this paper. The derived equation reflected hydraulic characteristics such as the depth, gravity acceleration, hydraulic radius, energy slope, kinematic coefficient of viscosity, etc. and estimated also a maximum velocity. In addition, this method verified the relationship between a mean and maximum velocity and estimates an equilibrium state ${\phi}(M)$ well presenting properties of a river cross section as the results. The mean velocity was estimated by using the equilibrium state ${\phi}(M)$, and then the discharge was estimated. To prove this equation to be accurate, the comparison between the measured and estimated discharge is conducted by using the measured laboratory data in the unsteady condition flow showing loop state and the results are consistent. If this study is constantly carried out by using various laboratory and river data, this method will be widely utilized in water resources field.
A discharge measurement is difficult in flood season which is especially important in the water resources field and the continuous discharge measurement for all rivers is impossible on the present system. So, the stage-discharge curve has been used for a long time to produce discharge data of rivers. However, there has been problems from a reliability angle due to the fact that this method uses only stage-discharge relationship, although the stage-discharge curve has the convenience. Therefore, a new mean velocity equation was derived by using Chiu's 2D velocity formula of the entropy concept in this paper. The derived equation reflected hydraulic characteristics such as the depth, gravity acceleration, hydraulic radius, energy slope, kinematic coefficient of viscosity, etc. and estimated also a maximum velocity. In addition, this method verified the relationship between a mean and maximum velocity and estimates an equilibrium state ${\phi}(M)$ well presenting properties of a river cross section as the results. The mean velocity was estimated by using the equilibrium state ${\phi}(M)$, and then the discharge was estimated. To prove this equation to be accurate, the comparison between the measured and estimated discharge is conducted by using the measured laboratory data in the unsteady condition flow showing loop state and the results are consistent. If this study is constantly carried out by using various laboratory and river data, this method will be widely utilized in water resources field.
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문제 정의
본 논문에서는 고리형(Loop)수위-유량 관계 특성을 보이는 실험실 부정류 측정 데이터를 사용하여 본 공식의 적용성에 대한 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 고리형 수위유량 관계의 특성이 나타나는 부정류 상황에 대한 유량산정 방법에 대하여 제안하였다. 엔트로피 개념을 사용하여 유도된 평균유속공식을 사용하여 유량을 재산정 하였다.
제안 방법
[19]은 아마존 유역의 Negro 강에서 공간적 고도계량 데이터를 기반으로 하는 Muskingum. Cunge(M.C) 모델을 사용하여 수위-유량관계를 분석하고 하천유량을 산정하는 방법을 제안하였다. Asgeir et al.
따라서 확률론적 엔트로피 개념을 도입한 Chiu의 2차원 유속공식을 활용하여 유도한 평균유속공식을 제안하였다. 제안된 공식은 에너지경사, 동점성계수, 동수반경, 중력가속도 등 수리적인 특성인자를 잘 반영할 수 있다.
7과 8의 결과를 바 그래프로 쉽게 그 정확성을 나타내기 위해 실측된 유량과 계산된 유량 사이의 차이 정도는 Discrepancy Ratio를 사용하였다. 본 방법은 실측된 유량과 계산된 유량의 비에 상용로그를 취한 다음 그 값을 오름차순으로 정리하여 구간별 백분율을 주어 나타낼 수 있다. 그래프가 0에 많이 분포하면 값이 일치한다는 것을 뜻하고 양의 값은 과대산정, 음의 값은 과소산정을 뜻 한다.
수위-유량 관계곡선은 평수기에 측정된 수위와 유량을 바탕으로 홍수기나 갈수기의 유량을 추정하며 본 논문에서 제안하는 방법도 같다. 특히 개수로에서 최대유속은 실측하기가 매우 어려운데 본 식을 이용하면 이론적으로 최대유속을 정확하게 산정할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 고리형 수위유량 관계의 특성이 나타나는 부정류 상황에 대한 유량산정 방법에 대하여 제안하였다. 엔트로피 개념을 사용하여 유도된 평균유속공식을 사용하여 유량을 재산정 하였다. 본 공식은 Chiu의 2차원 유속공식에서 유도된 공식으로 Choo [7]의 석사논문에서 처음으로 유도된 공식이다.
0030의 경사에서 측정한 데이터들을 사용하였다. 유속의 측정은 바닥에 부착한 ADV를 이용하였고 유량을 다르게 흘러보내어 L1지점에서 측정하였으며 유량 측정 장치의 형상은 아래의 Fig. 2와 같다. 또한 본 측정 자료는 부정류 상태에서 시간의 흐름에 따라 초 단위로 측정한 자료로써 루프형 수위-유량의 특성을 잘 나타내고 있으며 시간에 따른 수심 그래프는 각각의 경사에 대하여 Fig.
대상 데이터
본 공식의 정확성을 검증하기 위해 스위스 로쟌 공과대학의 Song[22]의 박사논문에서 측정된 정류 데이터를 활용하여 검증하였다. 실험실 수로의 폭은 60cm이고 길이는 16.
본 공식의 정확성을 검증하기 위해 스위스 로쟌 공과대학의 Song[22]의 박사논문에서 측정된 정류 데이터를 활용하여 검증하였다. 실험실 수로의 폭은 60cm이고 길이는 16.8m, 측벽은 유리, 바닥은 steel로 구성되어 있고 경사조절이 가능하나 본 논문에서는 0.0015와 0.0030의 경사에서 측정한 데이터들을 사용하였다. 유속의 측정은 바닥에 부착한 ADV를 이용하였고 유량을 다르게 흘러보내어 L1지점에서 측정하였으며 유량 측정 장치의 형상은 아래의 Fig.
데이터처리
Fig. 7과 8의 결과를 바 그래프로 쉽게 그 정확성을 나타내기 위해 실측된 유량과 계산된 유량 사이의 차이 정도는 Discrepancy Ratio를 사용하였다. 본 방법은 실측된 유량과 계산된 유량의 비에 상용로그를 취한 다음 그 값을 오름차순으로 정리하여 구간별 백분율을 주어 나타낼 수 있다.
성능/효과
본 공식은 Chiu의 2차원 유속공식에서 유도된 공식으로 Choo [7]의 석사논문에서 처음으로 유도된 공식이다. 실측된 유량과 계산된 유량 사이의 정확성에 대한 비교 결과는 Fig. 9와 10에 나타난 바와 같이 Discrepancy Ratio가 0 주변에 많이 분포되어 있으며 그 크기의 정도를 보면 0.00x대로 매우 잘 일치하고 있음을 알 수 있었다. 이 결과에서 나타나듯이 본 공식은 동수경사, 중력가속도, 동점성계수, 에너지경사, 수심 등 하천의 수리적 특성을 잘 반영할 수 있어 기존에 사용되어 오던 수위-유량관계곡선 보다 더 이론적으로 신뢰성을 가지는 것을 알 수 있다.
00x대로 매우 잘 일치하고 있음을 알 수 있었다. 이 결과에서 나타나듯이 본 공식은 동수경사, 중력가속도, 동점성계수, 에너지경사, 수심 등 하천의 수리적 특성을 잘 반영할 수 있어 기존에 사용되어 오던 수위-유량관계곡선 보다 더 이론적으로 신뢰성을 가지는 것을 알 수 있다.
두 그래프에서 볼 수 있듯이 실측된 점에 아주 근접하게 산정된 유량이 잘 일치함을 알 수 있다. 이는 부정류 상황에서 특히, 고리형 수위-유량 관계가 나타나는 상황에서도 본 공식을 통한 유량 산정이 비교적 정확하다는 결과를 보여주었다.
따라서 확률론적 엔트로피 개념을 도입한 Chiu의 2차원 유속공식을 활용하여 유도한 평균유속공식을 제안하였다. 제안된 공식은 에너지경사, 동점성계수, 동수반경, 중력가속도 등 수리적인 특성인자를 잘 반영할 수 있다. 이미 앞선 추태호 등 [9]의 연구에서는 낙동강과 같이 유사가 풍부한 충적하천에서 측정데이터를 바탕으로 본 공식의 정확성을 검증한바 있고 추태호 등 [11]에서는 부등류 상황의 실험실 수로에서 측정한 데이터를 바탕으로 본 공식의 정확성을 검증한바 있다.
후속연구
하지만 본 공식이 실제 하천에 적용하기 위해서는 엔트로피 파라메터 M의 값에 대한 산정이 이루어져야 함은 추후연구에서 계속 진행되어야 할 것으로 판단된다. 본 공식이 지속적으로 검증되고 연구되어 진다면 추후 하천유량을 산정하기 위한 좋은 방안이 될 것으로 사료된다.
하지만 본 공식이 실제 하천에 적용하기 위해서는 엔트로피 파라메터 M의 값에 대한 산정이 이루어져야 함은 추후연구에서 계속 진행되어야 할 것으로 판단된다. 본 공식이 지속적으로 검증되고 연구되어 진다면 추후 하천유량을 산정하기 위한 좋은 방안이 될 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기존의 홍수 시 하천의 유량을 측정하는 방법이 가진 문제점은 무엇인가?
홍수시에는 일반적으로 봉부자법이 많이 사용되어 왔다. 하지만 그 안전성과 편의성에 비해 유량 측정의 불확실도가 크다는 단점을 가지고 있다는 것이 Hwang et al.[16]에 나타나 있다.
하천 유량의 산정을 사용하는 수자원 분야 사업의 예시는 무엇이 있는가?
수자원 분야에서 하천 유량의 산정은 매우 중요한 부분을 차지한다. 이치수 및 친수공간 설립 등 모든 수자원 분야에서 어떤 사업을 진행하기 위해서 이러한 유량의 측정 및 산정은 필수적인 요소이다. 따라서 국내외 여러나라에서는 이러한 하천의 유량을 측정하기 위해서 전자부자측정법, LSPIV, ADCP, 전자파 표면유속계 등을 이용한 측정방법들이 개발되거나 도입되어 왔다.
하천의 유량을 측정하기 위해 개발된 측정 방법은 무엇이 있는가?
이치수 및 친수공간 설립 등 모든 수자원 분야에서 어떤 사업을 진행하기 위해서 이러한 유량의 측정 및 산정은 필수적인 요소이다. 따라서 국내외 여러나라에서는 이러한 하천의 유량을 측정하기 위해서 전자부자측정법, LSPIV, ADCP, 전자파 표면유속계 등을 이용한 측정방법들이 개발되거나 도입되어 왔다. 홍수시에는 일반적으로 봉부자법이 많이 사용되어 왔다.
참고문헌 (24)
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