CFD 기반의 순환 팬 배치 및 유속조절에 의한 식물공장의 에너지 효율 향상 Improvement of Energy Efficiency of Plants Factory by Arranging Air Circulation Fan and Air Flow Control Based on CFD원문보기
농업과 IT기술 융합이 가속화됨에 따라 식물공장 내 작물의 품질 및 생산성을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 식물공장의 생산성을 최대화하기 위해서는 먼저 시설 내부의 특성을 고려하여 생육에 적합한 열 환경과 공기의 흐름을 제공하기 위한 고도의 생장환경 관리기술이 필요하다. 현재 운영되고 있는 식물공장은 특화된 공기유동장치의 설계 및 운영기술이 확립되지 않아 온도 기류 편차로 인한 불균일한 품질의 작물 생산, 재배기간 연장에 따른 에너지 소비 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 식물공장 시설의 설계 단계에서 전산유체역학 시뮬레이션을 이용한 공기유동장치의 배치 및 운영기술에 대한 최적화 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 이용한 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하여 식물공장 시설 내부의 각 지점별 온도 편차를 최소화하고 에너지소비를 절감한다. 시뮬레이션 조건은 순환 팬의 설치 위치 및 수량 그리고 유속변화에 따라 총 12가지의 Case로 구분하였으며 해석을 위한 경계 조건 변수는 동일하게 설정하였다. 시뮬레이션 결과, 2set의 순환 팬을 식물재배기 상단에 부착한 Case D의 제어 조건이 설정온도에 부합하는 296.33K의 평균온도를 유지하면서 식물생육에 적합한 0.51m/s의 기류분포를 보였다. 또한, 순환 팬의 유속을 변화시킨 결과, 출구 유속을 2.09/s로 설정한 Case D-3이 에너지 효율 측면에서 가장 우수한 결과를 보였다.
농업과 IT기술 융합이 가속화됨에 따라 식물공장 내 작물의 품질 및 생산성을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 식물공장의 생산성을 최대화하기 위해서는 먼저 시설 내부의 특성을 고려하여 생육에 적합한 열 환경과 공기의 흐름을 제공하기 위한 고도의 생장환경 관리기술이 필요하다. 현재 운영되고 있는 식물공장은 특화된 공기유동장치의 설계 및 운영기술이 확립되지 않아 온도 기류 편차로 인한 불균일한 품질의 작물 생산, 재배기간 연장에 따른 에너지 소비 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 식물공장 시설의 설계 단계에서 전산유체역학 시뮬레이션을 이용한 공기유동장치의 배치 및 운영기술에 대한 최적화 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 이용한 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하여 식물공장 시설 내부의 각 지점별 온도 편차를 최소화하고 에너지소비를 절감한다. 시뮬레이션 조건은 순환 팬의 설치 위치 및 수량 그리고 유속변화에 따라 총 12가지의 Case로 구분하였으며 해석을 위한 경계 조건 변수는 동일하게 설정하였다. 시뮬레이션 결과, 2set의 순환 팬을 식물재배기 상단에 부착한 Case D의 제어 조건이 설정온도에 부합하는 296.33K의 평균온도를 유지하면서 식물생육에 적합한 0.51m/s의 기류분포를 보였다. 또한, 순환 팬의 유속을 변화시킨 결과, 출구 유속을 2.09/s로 설정한 Case D-3이 에너지 효율 측면에서 가장 우수한 결과를 보였다.
As information technology fusion is accelerated, the researches to improve the quality and productivity of crops inside a plant factory actively progress. Advanced growth environment management technology that can provide thermal environment and air flow suited to the growth of crops and considering...
As information technology fusion is accelerated, the researches to improve the quality and productivity of crops inside a plant factory actively progress. Advanced growth environment management technology that can provide thermal environment and air flow suited to the growth of crops and considering the characteristics inside a facility is necessary to maximize productivity inside a plant factory. Currently running plant factories are designed to rely on experience or personal judgment; hence, design and operation technology specific to plant factories are not established, inherently producing problems such as uneven crop production due to the deviation of temperature and air flow and additional increases in energy consumption after prolonged cultivation. The optimization process has to be set up in advance for the arrangement of air flow devices and operation technology using computational fluid dynamics (CFD) during the design stage of a facility for plant factories to resolve the problems. In this study, the optimum arrangement and air flow of air circulation fans were investigated to save energy while minimizing temperature deviation at each point inside a plant factory using CFD. The condition for simulation was categorized into a total of 12 types according to installation location, quantity, and air flow changes in air circulation fans. Also, the variables of boundary conditions for simulation were set in the same level. The analysis results for each case showed that an average temperature of 296.33K matching with a set temperature and average air flow velocity of 0.51m/s suiting plant growth were well-maintained under Case 4 condition wherein two sets of air circulation fans were installed at the upper part of plant cultivation beds. Further, control of air circulation fan set under Case D yielded the most excellent results from Case D-3 conditions wherein air velocity at the outlet was adjusted to 2.9m/s.
As information technology fusion is accelerated, the researches to improve the quality and productivity of crops inside a plant factory actively progress. Advanced growth environment management technology that can provide thermal environment and air flow suited to the growth of crops and considering the characteristics inside a facility is necessary to maximize productivity inside a plant factory. Currently running plant factories are designed to rely on experience or personal judgment; hence, design and operation technology specific to plant factories are not established, inherently producing problems such as uneven crop production due to the deviation of temperature and air flow and additional increases in energy consumption after prolonged cultivation. The optimization process has to be set up in advance for the arrangement of air flow devices and operation technology using computational fluid dynamics (CFD) during the design stage of a facility for plant factories to resolve the problems. In this study, the optimum arrangement and air flow of air circulation fans were investigated to save energy while minimizing temperature deviation at each point inside a plant factory using CFD. The condition for simulation was categorized into a total of 12 types according to installation location, quantity, and air flow changes in air circulation fans. Also, the variables of boundary conditions for simulation were set in the same level. The analysis results for each case showed that an average temperature of 296.33K matching with a set temperature and average air flow velocity of 0.51m/s suiting plant growth were well-maintained under Case 4 condition wherein two sets of air circulation fans were installed at the upper part of plant cultivation beds. Further, control of air circulation fan set under Case D yielded the most excellent results from Case D-3 conditions wherein air velocity at the outlet was adjusted to 2.9m/s.
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문제 정의
본 연구에서는 CFD 시뮬레이션을 이용하여 밀폐된 식물 공장 시설 내부의 온도편차를 최소화하고 에너지 소비 효율을 향상시키기 위한 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하였다. 그림 11은 Case A ~ Case D의 시뮬레이션 결과로 시설 내부의 평균온도 및 평균유속을 나타낸 것이다.
본 연구에서는 완전제어형 식물공장을 대상으로 CFD 시뮬레이션을 수행해 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하여 시설 내부의 각 지점별 온도편차를 최소화하고 에너지 소비 효율을 향상시킨다. 먼저 시뮬레이션 조건으로 순환 팬의 부착 위치 및 수량에 따라 4가지 Case로 구분하고, 그 중 가장 우수한 성능의 Case를 대상으로 팬의 유속을 8단계로 변경해가며 시설 내부의 온도 및 기류분포 변화를 분석한다.
제안 방법
1장에서 가장 우수한 성능을 보인 Case D를 대상으로 순환 팬의 유속변화에 따른 시뮬레이션을 수행 하였다. 0.98m/s, 1.6m/s, 2.09m/s, 2.51m/s, 3.22m/s, 3.79m/s, 4.28m/s, 4.73m/s의 총 8가지 출구유속변화에 대하여 Case D-1 ~ Case D-8의 시뮬레이션 조건으로 분류하였으며 유속을 제외한 기타 경계조건은 동일하게 설정하였다. 또한 각 디바이스를 가동한 시점에서 1분이 경과된 후의 시뮬레이션 결과를 대상으로 표 4의 분석 결과를 도출하였다.
표 3은 수치해석을 위한 물리 모델을 정의 한 것이다. 3D 형태의 공간을 대상으로 시간의 흐름에 따른 온도 및 기류의 유동을 확인하기 위해 Unsteady state로 해석과정을 수행하였다. 난류모델은 농업시설 해석 시 비교적 높은 정확도를 보인 Standard K-epsilon turbulence model로 설정하고, 100%의 단열조건으로 외부 열 손실을 고려하지 않았다[11].
해석 결과의 정확성을 위해 시설 내부에서 실측한 데이터를 기반으로 기하학 형상을 단순화하여 Modeling 하였다. CFD 시뮬레이션을 위해 순환 팬의 수량 및 배치에 따라 표 1과 같이 총 4가지의 Case로 조건을 분류하였다. 각 Case 별로 Modeling 한 다음 그림 2와 같이 정의된 모델의 체적을 약 63만개의 Mesh로 분할하였다.
하단 그래프의 화살표는 각 지점의 기류 방향과 크기 그리고 전체적인 공기의 흐름을 나타낸다. 또한 각 Case별 성능 분석을 위해 평균온도 및 평균유속, 그리고 목표온도(296~297K)와 목표유속(0.3~0.5m/s)에 대한 볼륨비율을 활용하였다.
본 연구에서는 완전제어형 식물공장을 대상으로 CFD 시뮬레이션을 수행해 순환 팬의 적정 배치 및 유속을 파악하여 시설 내부의 각 지점별 온도편차를 최소화하고 에너지 소비 효율을 향상시킨다. 먼저 시뮬레이션 조건으로 순환 팬의 부착 위치 및 수량에 따라 4가지 Case로 구분하고, 그 중 가장 우수한 성능의 Case를 대상으로 팬의 유속을 8단계로 변경해가며 시설 내부의 온도 및 기류분포 변화를 분석한다. 이때 해석을 위한 각 Case별 경계 조건 변수 값은 동일하게 설정한다.
본 장에서는 시설 내부에 부착한 순환 팬의 적정유속을 파악하기 위하여 3.1장에서 가장 우수한 성능을 보인 Case D를 대상으로 순환 팬의 유속변화에 따른 시뮬레이션을 수행 하였다.
수치해석을 위한 시뮬레이션의 경계조건은 현장에서의 실측 데이터 및 선행연구에서 제시한 작물의 적정생육환경을 고려하였다. 선행연구에 따르면 엽채류의 생육 적온은 293.
그림 1은 Gambit을 이용하여 실험 대상공간을 3D 한 결과이다. 해석 결과의 정확성을 위해 시설 내부에서 실측한 데이터를 기반으로 기하학 형상을 단순화하여 Modeling 하였다. CFD 시뮬레이션을 위해 순환 팬의 수량 및 배치에 따라 표 1과 같이 총 4가지의 Case로 조건을 분류하였다.
5m/s 구간의 볼륨비율을 의미한다. 해석 결과의 특징을 기반으로 Case D-1, Case D-4, Case D-6, Case D-8의 조건만을 분석하였다.
대상 데이터
3)를 사용하였다. 본 연구에서는 모델링을 위해 지하공간에 위치한 가로 3.47m, 세로 4.35m, 높이 2.97m의 완전제어형 식물공장을 대상으로 하며, 시설 내부에는 식물재배기 4set와 온도 제어를 위한 냉난방장치, 그리고 싱크대 등이 배치되어 있다. 각 식물재배기는 2단 1열로 구성되며 재배단 상단에는 Bar Type으로 제작된 LED 조명장치가 6set씩 부착되었다.
데이터처리
73m/s의 총 8가지 출구유속변화에 대하여 Case D-1 ~ Case D-8의 시뮬레이션 조건으로 분류하였으며 유속을 제외한 기타 경계조건은 동일하게 설정하였다. 또한 각 디바이스를 가동한 시점에서 1분이 경과된 후의 시뮬레이션 결과를 대상으로 표 4의 분석 결과를 도출하였다. 이때 Temperature Avg는 시설 내부의 평균온도, Temperature Ratio는 목표온도구간인 296~297K 구간의 볼륨비율, Velocity Avg 는 시설 내부의 평균 유속, Velocity Ratio는 목표유속 구간인 0.
이론/모형
CFD를 이용하여 식물공장 내 공기 유동 및 온도분포를 분석하기 위해 먼저 대상공간의 기하학형태를 정의하는 Modeling과 계산영역의 격자를 생성하는 Meshing 등의 전처리(Pre-processing) 과정을 수행하였다. Modeling 및 Meshing 분할 처리를 위해 Gambit(ver 2.
CFD를 이용하여 식물공장 내 공기 유동 및 온도분포를 분석하기 위해 먼저 대상공간의 기하학형태를 정의하는 Modeling과 계산영역의 격자를 생성하는 Meshing 등의 전처리(Pre-processing) 과정을 수행하였다. Modeling 및 Meshing 분할 처리를 위해 Gambit(ver 2.4)과 수치해석을 위한 메인 모듈로 상용 CFD 코드인 Fluent(ver 6.3)를 사용하였다. 본 연구에서는 모델링을 위해 지하공간에 위치한 가로 3.
3D 형태의 공간을 대상으로 시간의 흐름에 따른 온도 및 기류의 유동을 확인하기 위해 Unsteady state로 해석과정을 수행하였다. 난류모델은 농업시설 해석 시 비교적 높은 정확도를 보인 Standard K-epsilon turbulence model로 설정하고, 100%의 단열조건으로 외부 열 손실을 고려하지 않았다[11].
성능/효과
각 구간별 분석 결과에 따르면 296∼ 297K 구간에서 33.59%, 297∼298K에서는 63.58%의 불균일한 온도분포를 보였다.
73m/s)로 분류하여 평균온도 및 유속을 해석한 결과이다. 그래프에 나타난 바와 같이 순환 팬의 출구유속이 D-1에서 D-8로 점차 증가할수록 평균온도(Average Temperature[K])는 감소하고 균일도(296~297K[%])는 향상되었다. 온도 및 기류 분포의 균일성은 순환 팬 속도를 최대 가동시킨 Case D-8에서 가장 우수한 성능을 보였으나, Case D-3~Case D-8의 시뮬레이션 조건 모두 목표온도 및 적정기류를 만족하였다.
51m/s의 낮은 수치를 보였다. 그러나 Case D의 평균유속은 엽채류 생육에 적합한 적정 기류인 0.3~0.5m/s 에 부합하며 목표유속구간에서 29.21%의 비율을 차지하므로 현재 실험공간에 가장 적합한 설치 조건임을 확인하였다.
09%를 차지하였다. 기류분포는 Case C의 해석 결과와 유사하나 순환 팬 수량이 2set로 감소함에 따라 평균유속이 0.51m/s의 낮은 수치를 보였다. 그러나 Case D의 평균유속은 엽채류 생육에 적합한 적정 기류인 0.
공기의 흐름이 정체되는 이러한 특정 영역의 생성을 방지하기 위해서는 냉난방장치와 순환 팬의 취출 방향을 고려하여 설치 위치를 적합하게 선정해야 한다. 또한 Case D와 Case B, 그리고 Case C를 비교해보면 동일한 경계 조건 하에서 시설 내부에 설치한 순환 팬의 수량이 증가할수록 더욱 균일한 온도분포를 보였음을 알 수 있다. 순환 팬의 수량을 절반으로 줄인 Case D의 평균유속은 Case B, Case C보다 약 40~47% 감소하였으나 식물생육에 적합한 기류인 0.
06% 상승하였다. 또한 시설 내부의 평균유 속은 0.34m/s이며 목표유속인 0.3~0.5m/s 구간에서 22.86%를 차지함으로써 Case D-1(평균유속 0.25 m/s, 목표유속구간 볼륨비율 14.19%) 보다 향상된 결과를 보였다. 그림 8은 순환 팬의 유속증가에 따라 기류의 방향이 수직 하강하는 패턴을 보이는 Case D-4의 시뮬레이션 결과이다.
76%이며 Case D-6과 비교할 때 1% 미만의 미미한 차이를 보였다. 또한 평균유속은 0.49m/s이며 목표유속구간의 볼륨 비율은 27.6%로 가장 우수한 결과를 보였으나, 에너지 측면만을 고려하면 Case D-3이 본 실험환경에 가장 적합한 조건이었다. 그러나 순환 팬의 유속은 하드웨어 성능에 따라 에너지 소비량이 상이하므로 재배작물의 생육특성과 함께 이를 고려하여 적절 하게 조절되어야 한다.
또한 Case D와 Case B, 그리고 Case C를 비교해보면 동일한 경계 조건 하에서 시설 내부에 설치한 순환 팬의 수량이 증가할수록 더욱 균일한 온도분포를 보였음을 알 수 있다. 순환 팬의 수량을 절반으로 줄인 Case D의 평균유속은 Case B, Case C보다 약 40~47% 감소하였으나 식물생육에 적합한 기류인 0.3~0.5m/s에 가장 부합하였고 평균온도는 0.03K의 매우 미미한 차이를 보였다. 즉 2set의 순환 팬을 식물재배기 상단에 부착한 Case D가 적은 양의 에너지를 소비하면서 설정온도에 부합하는 296.
그래프에 나타난 바와 같이 순환 팬의 출구유속이 D-1에서 D-8로 점차 증가할수록 평균온도(Average Temperature[K])는 감소하고 균일도(296~297K[%])는 향상되었다. 온도 및 기류 분포의 균일성은 순환 팬 속도를 최대 가동시킨 Case D-8에서 가장 우수한 성능을 보였으나, Case D-3~Case D-8의 시뮬레이션 조건 모두 목표온도 및 적정기류를 만족하였다. 이때 에너지 측면만을 고려하면 Case D-3이 약 55.
03K의 매우 미미한 차이를 보였다. 즉 2set의 순환 팬을 식물재배기 상단에 부착한 Case D가 적은 양의 에너지를 소비하면서 설정온도에 부합하는 296.33K의 평균온도 및 식물생육에 적합한 0.51m/s의 기류분포를 보여 대상공간에 가장 적합한 시뮬레이션 조건임을 확인하였다.
80m/s 로 조절한 Case D-6의 시뮬레이션 결과이다. 평균 온도는 296.63K이며 목표온도구간인 296~297K 의 볼륨비율은 97.82%로 매우 균일한 온도분포를 보였으며, 평균유속은 0.43m/s, 목표유속구간의 볼륨 비율은 27.04%였다. Case D-8에서 순환 팬의 출구유속은 4.
80%를 차지하여 Case B보다 균일한 온도분포를 보였다. 평균유속은 0.85m/s로 Case B보다는 다소 느리나 목표유속구간의 볼륨 비율이 20.24%로 더욱 적합한 조건임을 확인하였다. 이때 공기의 흐름을 살펴보면 냉난방장치에서 발생한 차가운 기류가 순환 팬을 통해 재배단으로 빠르게 이동하여 그림4의 (Q)지점에서 발생한 재순환 영역에서 정체되었던 기류가 그림 5의 (R)과 같이 개선되었다.
73%가 목표온도 (296∼297K) 구간에 분포하는 매우 균일한 결과를 나타냈다. 평균유속은 0.96m/s으로 Case A와 비교할 때 약 3배 증가했으며 목표유속 구간의 볼륨비율은 16.58%로 다소 낮은 분포를 보였다. 또한 LED조명장치의 인접 영역에 정체된 기류는 개선되었으나 (Q)지점과 같이 냉난방장치 에서 발생한 기류와 순환 팬의 기류가 취출 방향으로 인해 서로 상쇄되어 재순환 영역을 형성하였다.
후속연구
향후에는 식물공장의 체적, 구조 등을 다양화하여 순환 팬의 용량, 배치 파악을 위한 일반화된 수식을 도출하고, 실측 과정을 통해 해석 결과에 대한 정확성을 입증하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전산유체역학의 처리과정은 어떻게 나눌 수 있는가?
전산유체역학의 처리과정은 크게 세 가지로 구분된다. 첫 번째는 해석하고자 하는 대상의 형태 및 계산영역을 정의하는 전처리 과정(Pre-processing)이다. 두 번째는 재질의 물리적 특성및 경계조건을 입력하여 해석하는 과정(Solving)이며 마지막으로 해석 결과를 추출 및 분석하는 후처리(Postprocessing) 과정이다[13]. 이러한 일련의 과정은 시설 설계에 소요되는 시간 및 비용 절감에 효과적이므로 온실 등의 작물재배시설에서 공기유동을 해석하기 위한 도구로 유용하게 활용하고 있다[14,15].
CFD란 무엇인가?
이러한 설계 비용 및 소요시간을 최소화하기 위해서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션 기법을 이용한 공기유동장치의 적정 배치 및운영기술에 대한 최적화 과정이 선행되어야 한다. CFD(전산유체역학)는 컴퓨터를 이용하여 수치해석적 방법으로 유체의 움직임을 해석하는 개념이다. 전산유체역학의 처리과정은 크게 세 가지로 구분된다.
수직 다단형태의 완전제 어형 식물공장은 어떤 문제점을 수반하는가?
식물공장의 제어대상이 되는 생육환경 요소로는 빛, 온도, 습도, CO2, 양액 등이 있으며 작물생육은 특히 빛과 온도에 민감하게 반응한다. 수직 다단형태의 완전제 어형 식물공장은 재배단마다 조명장치를 개별 부착하여 균일한 빛의 분포를 유지할 수 있으나 조명장치의 발열량과 공기유동장치의 부적합한 설치 위치 및 제어 방식 등에 의해 기타 재배환경의 편차를 발생시키는 문제점을 수반한다[7,8]. 이러한 온도, 습도, CO2 등 재배환경의 편차는 불균일한 품질의 작물 생산과 재배기간 연장에 따른 에너지 소비를 가중시킨다[9].
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