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문제 정의
- 본 연구에서는 국내에서 시운전이 활발히 이루어지고 있는 대한해협에서의 수온 및 염도 변화에 따른 선박의 저항성능변화를 파악하기 위한 기초연구로써 수치 시뮬레이션 및 ISO 보정법에 대한 연구를 수행하였다. 이 때 수온 및 염도는 KHOA, KODC의 자료와 시운전 선속 해석 시 일반적으로 기준이 되는 경우를 고려하여 총 3가지 계산조건을 설정하였고, 계산조건들의 밀도 및 동점성은 수온 및 염도를 이용하여 ISO에서 제안한 방법을 통해 추정하였다.
- 본 연구에서는 최근 선박의 보증속도 만족을 위해 중요시되고 있는 수온 및 염도변화에 따른 선박의 저항성능 파악을 위한 기초 연구로써 국내 조선소들이 선속 측정을 위해 시운전을 수행하고 있는 대한해협 부근에 위치한 해양관측부이 자료를 이용하여 ISO에서 제안한 수온과 염도의 영향을 보정하는 방법과 수치 시뮬레이션 결과를 상호 비교하였으며, 또한 월별 저항성능 변화를 파악하기 위한 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 수치 시뮬레이션에는 상용 프로그램인 Star-CCM+을 사용하였으며, 이 때 사용된 선형은 KCS이다.
제안 방법
- 3가지 조건에 따른 시뮬레이션을 통해 수온 및 염도가 선박의 저항성능에 미치는 영향을 파악하였고, 추가적으로 월별 수온 및 염도에 따른 영향을 파악하기 위해 Table 2의 KODC 자료 중 표면에서의 수온 및 염도 자료를 이용하여 12개월에 관한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
- 추정된 밀도와 동점성을 이용한 수치 시뮬레이션에 앞서 시뮬레이션 조건 및 격자계 검증을 위해 실험 및 선행연구자의 시뮬레이션 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다. 그리고 추정된 조건들을 바탕으로 수치 시뮬레이션을 수행하여 수온 및 염도가 선박의 저항성능에 미치는 영향을 파악해 보았다. 그 결과 상대적으로 수온이 낮고 염도가 높은 겨울철을 고려한 Case-1의 경우 Case-3에 비해 저항이 증가한 반면 수온이 높고 염도가 낮은 여름철을 고려한 Case-2는 Case-3에 비해 저항이 감소하는 결과를 확인하였다.
- 수치 시뮬레이션에는 상용 프로그램인 Star-CCM+을 사용하였으며, 이 때 사용된 선형은 KCS이다. 단, 본 연구에서 실선 시운전 시 시운전 해역의 수온 및 염도를 시간에 따라 연속적으로 측정하지 않기 때문에 시간적으로 변화하는 수온 및 염도에 따른 영향을 고려할 필요가 없다고 판단하여 수온과 염도를 수치 시뮬레이션 조건으로 직접 이용하지 않고 ISO 방법을 이용하여 청수와 해수 상태의 밀도와 동점성을 계산한 뒤 염도에 따른 선형보간 방법으로 해당 염도에서의 밀도와 동점성을 추정하였으며 따라서 별도의 에너지 방정식 및 상태 방정식은 고려되지 않았다.
- 본 연구에서는 3차원 비정상 비압축성 유동을 고려하였으며, 이 때 이용된 지배방정식은 다음과 같이 연속 방정식과 운동량 방정식이다.
- 본 연구에서는 Tables 1과 2의 자료를 이용하여 Table 3과 같이 수온과 염도의 변화가 가장 큰 경우와 가장 작은 경우, 그리고 일반적으로 ISO 시운전 선속 해석 시 기준이 되는 수온 및 염도의 경우를 고려하여 총 3가지 경우로 설정하였다. 다만 시운전 해역의 수온 측정은 시운전 선박의 해수흡입구(Sea chest)를 통해 유입되는 해수의 온도를 측정하기 때문에 시운전 선박의 흘수에 따라 수온이 측정되는 수심이 상이할 수 있다.
- 본 연구에서는 국내에서 시운전이 활발히 이루어지고 있는 대한해협에서의 수온 및 염도 변화에 따른 선박의 저항성능변화를 파악하기 위한 기초연구로써 수치 시뮬레이션 및 ISO 보정법에 대한 연구를 수행하였다. 이 때 수온 및 염도는 KHOA, KODC의 자료와 시운전 선속 해석 시 일반적으로 기준이 되는 경우를 고려하여 총 3가지 계산조건을 설정하였고, 계산조건들의 밀도 및 동점성은 수온 및 염도를 이용하여 ISO에서 제안한 방법을 통해 추정하였다. 또한 Mameav가 제안한 수온 및 염도를 이용하여 밀도를 추정하는 방법과 청수와 해수에 대해 밀도를 계산 후 염도를 이용하여 최종적으로 선형보간하는 ISO 방법이 서로 정량적인 차이가 크지 않으며 정성적으로 동일한 경향을 나타내고 있음을 확인하였다.
대상 데이터
- Fig. 1에 나타낸 지점 A는 국립해양조사원(Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 제공하는 위도 34.93°, 경도 129.14°에 위치한 대한해협부이이며, 지점 B는 국립수산과학원 한국해양자료센터(Korea Oceanographic Data Center, KODC)에서 WOA (World Ocean Atlas)자료를 바탕으로 제공하는 자료 중 대한해협부이와 가장 근접한 곳에 위치한 위도 34.5°, 경도 129.5°의 위치를 나타낸다.
- Table 1은 KHOA에서 제공하는 대한해협부이 자료로 2013년 1월에서 12월까지 평균 수온 및 염도를 나타내며, 수온의 경우 8월이 가장 높고 2월의 가장 낮으며, 염도의 경우 3월이 가장 높고 12월이 가장 낮은 것을 확인할 수 있다. 단, 12월에 측정된 염분의 경우 수온이 비슷한 5월의 자료와 상대비교 시 다소 큰 차이를 보이는데, 이는 측정 센서의 오염에 따른 오차로 사료된다.
- 계절별, 지역적 차이를 보이는 수온과 염도에 따른 선속 영향을 파악하기 위해 국내조선소들이 주로 시운전을 실시하고 있는 대한해협 지역에 위치한 해양관측부이 자료를 이용하였다. Fig.
- 다만 시운전 해역의 수온 측정은 시운전 선박의 해수흡입구(Sea chest)를 통해 유입되는 해수의 온도를 측정하기 때문에 시운전 선박의 흘수에 따라 수온이 측정되는 수심이 상이할 수 있다. 따라서 Table 2의 KDOC 자료의 경우 특정 수심에서의 수온 및 염도를 이용하기 보다는 해수면에서의 수온 및 염도 자료를 이용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서 제안한 밀도 및 동점성 적용을 적용한 수치 시뮬레이션에 앞서 전술한 격자계 및 경계 조건 등의 검증을 위해 실험과 동일한 조건의 추가적인 수치 시뮬레이션을 수행하여 실험과 비교하였으며, 그 결과는 Fig. 5와 같다.
이론/모형
- 본 연구에 사용된 KCS 선형의 제원은 Table 7과 같으며, 시뮬레이션을 위해 KCS 모형선 제원과 동일한 크기로 모델링하였다. 다만 격자수 증가에 따른 계산시간 증가를 고려하여 모형선의 반폭을 모델링 한 뒤 Symmetry 조건을 적용하였다. 시뮬레이션을 위한 계산영역은 Fig.
- 또한 자유표면의 구현을 위해 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 이용하였다.
- 상술한 지배방정식은 유한체적법(Finite-volume method, FVM)에 의해 이산화되며, 압력과 속도의 연성(Pressure-velocity coupled)에는 SIMPLE-type 알고리즘이, 그리고 대류항 및 확산항은 2차 상류차분법이 각각 적용되었다. 이 때 속도 및 압력의 해법으로는 Gauss-Seidal 반복법이 사용되었으며, 추가적으로 Algebraic multi-grid(AMG) 방법을 이용하여 수치 수렴성 및 안정성을 고려하였다.
- 수치 시뮬레이션을 위한 격자계는 Star-CCM+에서 제공하는 자동격자생성 방법을 통해 Prism layer와 Trimmer 격자를 이용하여 Fig
- 시뮬레이션은 비정상상태로 2차 정확도의 음해법을 적용하였으며, 시간증분량은 0.03s이고 총 계산시간은 90s로 설정하였다
- 여기서 U는 평균속도벡터, x는 좌표계, t는 시간, ρ는 밀도, p는 압력, μ는 점성, 는 난류응력 그리고 B는 체적력이다. 이 때 난류응력 는 난류모델에 의해서 결정되며, 본 연구에서는 Shih et al.(1995)이 제안한 realizable k—∊ 난류모델을 이용하였다. 이 모델은 공학적 문제에 널리 이용되고 있는 2-방정식 난류 모델인 k—∊ 모델의 난류 소산율(Turbulent dissipation rate) 및 난류점성의 기인하는 계수들을 개량한 모델로 다양한 공학적 문제에 장점을 보인다.
- 상술한 지배방정식은 유한체적법(Finite-volume method, FVM)에 의해 이산화되며, 압력과 속도의 연성(Pressure-velocity coupled)에는 SIMPLE-type 알고리즘이, 그리고 대류항 및 확산항은 2차 상류차분법이 각각 적용되었다. 이 때 속도 및 압력의 해법으로는 Gauss-Seidal 반복법이 사용되었으며, 추가적으로 Algebraic multi-grid(AMG) 방법을 이용하여 수치 수렴성 및 안정성을 고려하였다.
성능/효과
- 그리고 추정된 조건들을 바탕으로 수치 시뮬레이션을 수행하여 수온 및 염도가 선박의 저항성능에 미치는 영향을 파악해 보았다. 그 결과 상대적으로 수온이 낮고 염도가 높은 겨울철을 고려한 Case-1의 경우 Case-3에 비해 저항이 증가한 반면 수온이 높고 염도가 낮은 여름철을 고려한 Case-2는 Case-3에 비해 저항이 감소하는 결과를 확인하였다. 이어서 수치 시뮬레이션 결과 검증을 위해 수치 시뮬레이션 결과를 이용한 ISO 보정법 계산과 ISO 보정법만을 이용한 계산을 수행하여 상호 비교 하였으며, 비교 시 정량적인 차이는 보이지만 정성적인 경향은 일치하였다.
- 2절에서 표준조건으로 고려된 Case-3과 비교 시 2~5월은 Case-3에 비해 상대적으로 저항이 크게 나타나며, 나머지 1, 6~12월은 상대적으로 저항이 작게 나타난다. 따라서 시운전 시 상대적으로 저항이 증가한 2~5월은 파도, 바람 등의 환경 조건 등을 배제하고 수온과 염도만을 고려할 경우 측정되는 선속이 감소할 것으로 예상되며, 반대로 1, 6~12월은 선속이 증가할 것으로 예상된다.
- 이 때 수온 및 염도는 KHOA, KODC의 자료와 시운전 선속 해석 시 일반적으로 기준이 되는 경우를 고려하여 총 3가지 계산조건을 설정하였고, 계산조건들의 밀도 및 동점성은 수온 및 염도를 이용하여 ISO에서 제안한 방법을 통해 추정하였다. 또한 Mameav가 제안한 수온 및 염도를 이용하여 밀도를 추정하는 방법과 청수와 해수에 대해 밀도를 계산 후 염도를 이용하여 최종적으로 선형보간하는 ISO 방법이 서로 정량적인 차이가 크지 않으며 정성적으로 동일한 경향을 나타내고 있음을 확인하였다.
- 또한 대한해협에서의 월별 저항성능 변화를 파악하기 위해 KODC의 데이터를 이용하여 12개월에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 비교한 결과 1년 중 8월의 저항이 가장 낮으며 5월이 가장 높아 그 차이는 약 6%임을 확인할 수 있었다. 이처럼 수온 및 염도에 따라 연중 선박의 저항이 최대 6%까지 변화할 수 있으며 따라서 시운전 시 이를 보정하기 위해 이용되는 수온과 염도의 측정이 무엇보다 중요할 것으로 사료된다.
- 상술한 수치 시뮬레이션과 ISO 보정법의 정량적인 차이의 경우, ISO 보정법은 선종, 선형 등의 다양한 분석을 통해 선박에 공통으로 적용하기 위해 제안된 수식으로 본 연구에 이용된 하나의 선형만으로 얻어진 수치 시뮬레이션 결과와 정량적인 비교는 무의미하지만, 정성적으로 Case-1은 저항이 증가하고 Case-2는 저항이 감소하는 동일한 결과를 통해 전산유체역학적 방법의 적용가능성을 확인할 수 있었다.
- 이어서 수치 시뮬레이션 결과 검증을 위해 수치 시뮬레이션 결과를 이용한 ISO 보정법 계산과 ISO 보정법만을 이용한 계산을 수행하여 상호 비교 하였으며, 비교 시 정량적인 차이는 보이지만 정성적인 경향은 일치하였다. 이 때 저항 증감량인 RAS를 표준조건으로 고려된 Case-3과 비교 시 수온이 약 2도 낮은 Case-1은 저항이 약 1% 가량 증가하였으며, 수온이 약 10도 정도 높은 Case-2는 3~4% 가량의 저항이 감소하였다.
- 그 결과 상대적으로 수온이 낮고 염도가 높은 겨울철을 고려한 Case-1의 경우 Case-3에 비해 저항이 증가한 반면 수온이 높고 염도가 낮은 여름철을 고려한 Case-2는 Case-3에 비해 저항이 감소하는 결과를 확인하였다. 이어서 수치 시뮬레이션 결과 검증을 위해 수치 시뮬레이션 결과를 이용한 ISO 보정법 계산과 ISO 보정법만을 이용한 계산을 수행하여 상호 비교 하였으며, 비교 시 정량적인 차이는 보이지만 정성적인 경향은 일치하였다. 이 때 저항 증감량인 RAS를 표준조건으로 고려된 Case-3과 비교 시 수온이 약 2도 낮은 Case-1은 저항이 약 1% 가량 증가하였으며, 수온이 약 10도 정도 높은 Case-2는 3~4% 가량의 저항이 감소하였다.
- 또한 대한해협에서의 월별 저항성능 변화를 파악하기 위해 KODC의 데이터를 이용하여 12개월에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 비교한 결과 1년 중 8월의 저항이 가장 낮으며 5월이 가장 높아 그 차이는 약 6%임을 확인할 수 있었다. 이처럼 수온 및 염도에 따라 연중 선박의 저항이 최대 6%까지 변화할 수 있으며 따라서 시운전 시 이를 보정하기 위해 이용되는 수온과 염도의 측정이 무엇보다 중요할 것으로 사료된다.
- 추정된 밀도와 동점성을 이용한 수치 시뮬레이션에 앞서 시뮬레이션 조건 및 격자계 검증을 위해 실험 및 선행연구자의 시뮬레이션 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다. 그리고 추정된 조건들을 바탕으로 수치 시뮬레이션을 수행하여 수온 및 염도가 선박의 저항성능에 미치는 영향을 파악해 보았다.
후속연구
- 이처럼 수온 및 염도에 따라 차이를 보이는 저항성능의 정확한 파악을 위해서는 다양한 선종에 대한 추가적인 연구 및 각 해역별 특성 파악이 필요할 것이며, 이를 통해 계절별, 지역별 차이를 보이는 수온 및 염도의 영향을 정확하게 파악한다면 선박의 효율적인 운항 항로 개발을 통한 선박의 운항비 절감 및 환경규제 만족 등의 효과를 거둘 수 있을 것으로 사료된다.
- 이처럼 실험 및 선행연구와의 비교를 통해 수치 시뮬레이션에 이용된 격자계 및 시뮬레이션 조건이 추후 시뮬레이션에 적용됨에 있어 타당함을 확인할 수 있었으며, 추후 수행되는 시뮬레이션에 적용하기로 한다.
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