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문제 정의
- 본 연구에서는 온풍난방 국화재배 온실 내 기상분포의 균일성을 개선할 수 있는 기술을 제공하기 위하여 유동팬의 배치 및 용량에 따른 온실 내 기상요인들의 분포를 정량화할 수 있는 CFD 시뮬레이션 모델을 구축하고 실험을 통해 검증하고자 하였다. 본 CFD 모델에 적합한 난류모델을 선정하기 위하여 많이 사용되고 있는 4가지 난류모델(표준 k-ε, RNG k-ε, 표준 k-ω, SST)에 대하여 해의 수렴성, 정확도 등을 비교하였다.
- 본 연구에서는 유동팬의 배치 및 용량에 따른 온실 내 기상요인들의 분포를 정량화할 수 있는 CFD 시뮬레이션 모델을 구축하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.
가설 설정
- 유동팬이 온실 내 기상분포 균일화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 아치형 2연동 온실을 대상으로 CFD 모델을 구성하였다. 유동팬이 가동되는 동안 보온커튼이 닫힌 상태이므로 보온커튼을 wall로 가정하여 해석 대상영역을 보온커튼 높이인 2.4 m로 설정하였다. 온실 난방에는 온풍 난방기가 이용되었으며, 2연동의 중앙부 골을 제외한 8개의 골에 온풍덕트가 설치되었다.
- 온실 내 작물은 공기유동에 대하여 저항체로 작용하여 유속, 운동량, 난류성 등의 특성을 변화시키기 때문에 실제와 가깝게 CFD 모델을 설계하기 위해서는 반드시 작물을 고려해야 한다. 작물은 복잡하고 불규칙한 형상을 갖고 있기 때문에 형상을 구현하고 격자를 구성하는데 한계가 있어 CFD 모델을 설계하는데 있어서 작물을 주로 6면체의다공성 매체로 가정한다. 작물이 고려된 CFD 모델을 해석하기 위해서는 작물군락의 공기저항값을 우선 결정하여야하며, 본 연구에서는 풍동실험을 통하여 재식간격 11 × 11 cm 일 때 국화군락의 공기저항값 1.
제안 방법
- 81 kg･m-4을 구하였다. KQ값에 대한 CFD 모델의 예민도를 분석하기 위하여 KQ값을 1.60 kg･m-4과 2.00 kg･m-4으로 조정하여 CFD 모델에 입력하고 시뮬레이션을 실시하였다.
- 본 모델에서는 온실의 각 벽면과 국화군락, 온풍기, 온풍 덕트 구멍, 유동팬 부근에 격자를 조밀하게 구성하였다. 격자를 구성하는데 있어서 온실을 다음과 같이 3부분으로 나누고, 시뮬레이션 과정에서 하나로 통합되도록 하였다(Fig. 2).
- 국화군락은 다공성 매체로 설계되었으며 6면체 셀(hex)로 격자를 구성하였다. 군락의 상․하부와 길이방향의 양 끝단에 격자를 조밀하게 구성하기 위하여 첫 번째 격자 간격을 5 cm로 해서 1.5배씩 증가하도록 하고 격자 간격이 최대 18 cm 이내가 되도록 하였다. 격자수는 190,656개, 절점수는 162,360개였다.
- 온실 길이 방향으로 온풍기로부터의 거리에 따라 3개 단면으로, 온실 폭 방향으로 6개 단면으로 나누었다. 기온은 18개 각 측점마다 3가지 다른 높이, 즉 하부는 지면으로 부터 0.6 m, 중간은 1.2 m, 상부는 1.8 m에서 측정이 이루어졌으며, 상대습도는 지면으로부터 1.2 m 높이에서만 측정이 이루어졌다. 기온은 써미스터, 상대습도는 반도체 센서로 측정되었으며, 측정된 데이터는 다점 기록계(LT8300, 로거테크사, 한국)를 이용하여 5분 간격으로 저장하였다.
- 2 m 높이에서만 측정이 이루어졌다. 기온은 써미스터, 상대습도는 반도체 센서로 측정되었으며, 측정된 데이터는 다점 기록계(LT8300, 로거테크사, 한국)를 이용하여 5분 간격으로 저장하였다.
- 실험온실의 시뮬레이션에 필요한 경계조건은 Table 3에서 나타낸 것과 동일하게 적용되었다. 모델의 타당성은 실험을 통해 측정된 기온과 시뮬레이션에 의해 계산된 기온을 비교함으로써 검증하였다.
- 본 CFD 모델에 적합한 난류모델을 선정하기 위하여 많이 사용되고 있는 4가지 난류모델(표준 k-ε, RNG k-ε, 표준 k-ω, SST)에 대하여 해의 수렴성, 정확도 등을 비교하였다.
- 격자망(mesh)의 구성은 계산시간과 정확도에 큰 영향을 미치기 때문에 격자를 구성할 때 해석 영역 내에서도 중요성을 판단하여 격자 크기를 적절히 조절할 필요가 있다. 본 모델에서는 온실의 각 벽면과 국화군락, 온풍기, 온풍 덕트 구멍, 유동팬 부근에 격자를 조밀하게 구성하였다. 격자를 구성하는데 있어서 온실을 다음과 같이 3부분으로 나누고, 시뮬레이션 과정에서 하나로 통합되도록 하였다(Fig.
- 온실 바닥면이나 보온커튼 벽면 등 벽면 근처의 점성층, 혼합층의 영향을 고려하기 위하여 scalable wall function을 적용하여 효율적으로 벽면 근처의 유동을 모의하였다. 열부력이 난류 유동 및 공기 흐름에 미치는 영향을 묘사하기 위해 buoyancy 옵션을 추가로 선택하여 온도 변화에 따른 공기 밀도변화가 유동에 미치는 영향이 고려되도록 하였다. 해석모델의 세부 구성 및 난류 모델의 세부적인 설정 사항은 Table 1과 같다.
- 1과 같이 기온 및 상대습도 센서를 온실 내 18개 지점(A～R)에 배치하였다. 온실 길이 방향으로 온풍기로부터의 거리에 따라 3개 단면으로, 온실 폭 방향으로 6개 단면으로 나누었다. 기온은 18개 각 측점마다 3가지 다른 높이, 즉 하부는 지면으로 부터 0.
- 유동팬에 의한 공기유동을 해석하는데 적합한 난류모델을 찾기 위하여 4가지 난류모델(표준 k-ε, RNG k-ε, 표준 k-ω, SST)에 대해 검토하였다. 온실 바닥면이나 보온커튼 벽면 등 벽면 근처의 점성층, 혼합층의 영향을 고려하기 위하여 scalable wall function을 적용하여 효율적으로 벽면 근처의 유동을 모의하였다. 열부력이 난류 유동 및 공기 흐름에 미치는 영향을 묘사하기 위해 buoyancy 옵션을 추가로 선택하여 온도 변화에 따른 공기 밀도변화가 유동에 미치는 영향이 고려되도록 하였다.
- 온실 벽면온도에 따른 CFD 모델의 예민도를 분석하기 위하여 벽면(양쪽 측벽, 끝벽 및 보온커튼) 온도를 13℃, 15℃, 17℃로 조정하여 CFD 모델에 입력하고 시뮬레이션을 실시하였다.
- 지표면, 보온커튼, 온실 양쪽 측면 및 끝벽면은 wall로 설정하였으며, 팬은 volume-inlet, volume-outlet으로 설정하였다. 온풍 덕트 구멍은 velocity-inlet으로, 온풍기 팬은 pressure-outlet으로 설정하였다. 국화군락은 porous media로 설정하였으며, 공기저항값(quadratic resistance coefficient)은 1.
- 6에 나와 있는 위치에 K-type 열전대를 부착하고 데이터로거(CR10X, Campbell사, 미국)를 이용하여 5분 간격으로 데이터를 저장하였다. 온풍덕트 구멍으로부터 나오는 풍속은 열선풍속계(FVA935TH5K2, Almemo사, 독일)를 이용하여 모든 구멍에 대해 1분 동안의 평균풍속을 측정하였다. 외부기상 데이터는 온실 측면으로부터 3 m 떨어진 위치에 기둥을 세우고 1.
- 온풍덕트 구멍으로부터 나오는 풍속은 열선풍속계(FVA935TH5K2, Almemo사, 독일)를 이용하여 모든 구멍에 대해 1분 동안의 평균풍속을 측정하였다. 외부기상 데이터는 온실 측면으로부터 3 m 떨어진 위치에 기둥을 세우고 1.8 m 높이에서 기온 및 상대습도를 5분 간격으로 측정하였다.
- 유동팬 가동에 따른 온실 내 기온분포를 예측하기 위하여 CFX 프로그램을 이용하여 3차원 CFD 모델을 설계하였다. 실험온실의 시뮬레이션에 필요한 경계조건은 Table 3에서 나타낸 것과 동일하게 적용되었다.
- 유동팬에 의한 공기유동을 해석하는데 적합한 난류모델을 찾기 위하여 4가지 난류모델(표준 k-ε, RNG k-ε, 표준 k-ω, SST)에 대해 검토하였다.
- 작물이 고려된 CFD 모델을 해석하기 위해서는 작물군락의 공기저항값을 우선 결정하여야하며, 본 연구에서는 풍동실험을 통하여 재식간격 11 × 11 cm 일 때 국화군락의 공기저항값 1.81 kg･m-4을 구하였다.
- 일정 시각에서의 온실 내 기온분포를 확인하기 위해 정상상태(steady state)의 3차원 모델로 해석하였다. 지배 방정식은 유동에서 다루는 기본방정식(연속, 운동량, 에너지보존방정식) 외에 난류모델을 추가하였다. 유동팬에 의한 공기유동을 해석하는데 적합한 난류모델을 찾기 위하여 4가지 난류모델(표준 k-ε, RNG k-ε, 표준 k-ω, SST)에 대해 검토하였다.
- 세부적인 경계조건의 설정은 Table 3과 같다. 지표면, 보온커튼, 온실 양쪽 측면 및 끝벽면은 wall로 설정하였으며, 팬은 volume-inlet, volume-outlet으로 설정하였다. 온풍 덕트 구멍은 velocity-inlet으로, 온풍기 팬은 pressure-outlet으로 설정하였다.
- 피복재 표면의 온도 및 온풍덕트 구멍(직경 5 cm)으로부터 나오는 온풍 온도를 측정하기 위하여 Fig. 6에 나와 있는 위치에 K-type 열전대를 부착하고 데이터로거(CR10X, Campbell사, 미국)를 이용하여 5분 간격으로 데이터를 저장하였다. 온풍덕트 구멍으로부터 나오는 풍속은 열선풍속계(FVA935TH5K2, Almemo사, 독일)를 이용하여 모든 구멍에 대해 1분 동안의 평균풍속을 측정하였다.
대상 데이터
- 5배씩 증가하도록 하고 격자 간격이 최대 18 cm 이내가 되도록 하였다. 격자수는 190,656개, 절점수는 162,360개였다.
- 온실 하부는 4면체 셀 (tet)과 프리즘으로 구성되어 있으며 벽면 쪽에 격자를 조밀하게 구성하기 위하여 각 벽면마다 3층의 프리즘을 넣었다. 격자의 최대길이는 51.2 cm로 하였으며, 격자수는 1,158,930개, 절점수는 293,569개였다.
- 기상 환경의 수평분포를 보기 위해 Fig. 1과 같이 기온 및 상대습도 센서를 온실 내 18개 지점(A～R)에 배치하였다. 온실 길이 방향으로 온풍기로부터의 거리에 따라 3개 단면으로, 온실 폭 방향으로 6개 단면으로 나누었다.
- 온실 상부는 유동팬이 포함된 영역으로 각 벽면과 유동팬 부근에는 격자를 더욱 조밀하게 구성하였다. 벽면 부근의 첫 번째 격자간격을 2cm로 해서 1.5배씩 증가하도록 하였으며, 격자수는 636,400개, 절점수는 594,438개였다.
- 7은 각 난류모델별로 해가 수렴되는 과정을 나타낸 것이다. 본 모델은 유동장이 온실 내부(fluid)영역과 국화군락(porous)영역으로 나뉘어져 있다. 연속방정식으로부터 계산된 압력(P-Mass)은 그 잔차가 두 영역 모두에서 반복 50번 이내에서 1.
- 시험 작물은 국화(cv. Jinba)로 8이랑에 11 × 11 cm 재식간격으로 재배되었다.
- 국화군락은 다공성 매체로 설계되었다. 실험에서 얻은 기온과 모델에 의해 계산된 기온을 비교하기 위하여 0.6 m, 1.2 m, 1.8 m 높이에 수평면을 만들고 각 수평면마다 Fig. 1과 같이 18개 측점을 설정하였다.
- 실험은 시설원예시험장(부산광역시 강서구 소재)에 있는 아치형 2연동 온실(1-2W형)에서 수행되었다(Fig. 3). 온실의 길이는 42 m, 폭은 14 m, 측고는 2.
- 온실 중방 프레임에 12개의 팬을 설치하였으며, 팬 위치는 Fig. 1과 같다. 팬의 날개는 3개, 직경은 350 mm, 팬 용량은 32.
- PA, USA)를 사용하였다. 유동팬이 온실 내 기상분포 균일화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 아치형 2연동 온실을 대상으로 CFD 모델을 구성하였다. 유동팬이 가동되는 동안 보온커튼이 닫힌 상태이므로 보온커튼을 wall로 가정하여 해석 대상영역을 보온커튼 높이인 2.
이론/모형
- 본 연구에서는 기하학적 형상 구현 및 격자망 구성에는 ICEM CFD (Ver. 11.0, ANSYS, Inc. PA, USA)를 사용하였다. 유동팬이 온실 내 기상분포 균일화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 아치형 2연동 온실을 대상으로 CFD 모델을 구성하였다.
- 격자망 구성이 끝난 후에는 해석 모델, 경계조건, 물성치 입력, 수치계산과 입출력을 위한 컨트롤을 지정해 주어야 한다. 일정 시각에서의 온실 내 기온분포를 확인하기 위해 정상상태(steady state)의 3차원 모델로 해석하였다. 지배 방정식은 유동에서 다루는 기본방정식(연속, 운동량, 에너지보존방정식) 외에 난류모델을 추가하였다.
성능/효과
- 4가지 난류모델 중 RNG k-ε모델을 제외하고는 해의 수렴성에서 큰 차이가 없기 때문에 어떠한 난류모델을 사용해도 좋지만, porous영역에서의 수렴성과 fluid영역에서의 수렴성을 종합적으로 살펴봤을 때 SST모델이 가장 적절한 것으로 판단된다.
- 6 m 높이 18개 지점에서의 기온에 대하여 현장에서 측정된 값과 CFD 시뮬레이션에 의해 계산된 값을 비교하여 나타내고 있다. 4가지 난류모델별 18개 지점에서의 계산값은 실측값과 평균적으로 0.3℃ 정도의 오차를 보여 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났으며, 난류 모델 간에 유의한 차이는 없었다.
- RNG k-ε모델을 제외하고는 해의 수렴성에서 큰 차이가 없어서 어떤 난류모델을 사용해도 좋지만, porous영역에서의 수렴성과 fluid영역에서의 수렴성을 종합적으로 살펴봤을 때 SST모델이 가장 적절한 것으로 판단되었다.
- 6 m 높이에서의 풍속분포를 나타내고 있다. 기류양상은 세 경우 모두 비슷하게 나타났으며, 작물이 없는 측벽 부근과 연동 곡부에서의 풍속은 작물이 있는 각 동의 중앙에서의 풍속에 비해 상대적으로 높은 값을 나타냈다. 벽면온도가 높아질수록 벽면 근처의 저온영역이 줄어드는 것을 볼 수 있으며(Fig.
- 기류양상은 세 경우 모두 비슷하게 나타났으며, 작물이 없는 측벽 부근과 연동 곡부에서의 풍속은 작물이 있는 각 동의 중앙에서의 풍속에 비해 상대적으로 높은 값을 나타냈다. 벽면온도가 높아질수록 벽면 근처의 저온영역이 줄어드는 것을 볼 수 있으며(Fig. 14), 온실 내 평균 기온, 최고․최저 기온이 증가하는 것으로 나타났다(Table 6).
- RNG k-ε모델을 제외하고는 해의 수렴성에서 큰 차이가 없어서 어떤 난류모델을 사용해도 좋지만, porous영역에서의 수렴성과 fluid영역에서의 수렴성을 종합적으로 살펴봤을 때 SST모델이 가장 적절한 것으로 판단되었다. 온실 내 높이별 18개 측점에서의 기온에 대하여 현장실험에서 측정된 값과 CFD 시뮬레이션에 의해 계산된 값을 비교한 결과, 평균적으로 0.2-0.4℃ 정도의 오차를 보여 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 작물군락의 공기저항값 증가에 따른 모델의 예민도를 분석한 결과 기류 및 기온분포는 비슷한 양상을 보였지만 압력 분포는 공기저항값이 2.
- 운동량방정식(Momentum)으로 부터 계산된 x, y, z 방향의 유속은 그 잔차가 fluid영역에서는 반복 100번 이내에서 1.0 × 10-4이하까지 수렴하였으며, 수렴도가 거의 유사하게 나타났다.
- 그림에서 알 수 있듯이 세 가지 KQ 값에 대한 기류양상은 모두 비슷하게 나타났다. 작물이 없는 측벽 부근과 연동 곡부에서의 풍속은 작물이 있는 각 동의 중앙에서의 풍속에 비해 상대적으로 높은 값을 나타냈다. 세 가지 KQ값에 대한 온실 내 기온분포 역시 모두 비슷한 양상을 보였다(Fig.
후속연구
- 벽면온도가 증가함에 따라 기류양상은 유의한 차이가 없었지만 벽면 근처의 저온영역이 줄어들었다. 개발된 CFD 모델은 유동팬에 의한 온실내 환경 변화를 정확하게 예측할 수 있어서 유동팬 설계와 평가에 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
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