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문제 정의
- 머드 입자는 각각의 크기에 따라 이동하기 위해 필요한 힘이 다르기 때문에 머드 입자 크기는 플러싱 시스템의 주요 기준으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 발라스트 탱크 내 해수에 포함된 머드의 부유 성능을 평가하기 위하여 먼저 해수에 포함된 머드의 입자 크기를 분석하였다. 실제 운항중인 LNG선발라스트 탱크의 해수를 취수하여 Fig.
- 본 연구에서는 발라스트 탱크 내에 침전되는 머드를 해수와 함께 배출하여 머드의 침전으로 인한 피해를 최소화 할 수 있는 머드 플러싱 시스템을 도입하기 위해 공정 설계 및 시스템 설계 최적화를 수행하였다.
- 선박의 발라스트 탱크는 크기에 따라서 수십 개의 프레임으로 나누어져 있으며 플러싱 배관라인은 각각의 프레임마다 배관라인이 설치되어 해수를 분사하게 된다. 본 연구에서는 한 프레임당 분사 노즐이 4개와 6개일 경우에 대해서 연구를 진행 하였다. 플러싱 펌프에서 공급되는 전체 해수의 유량은 고정되어 있으므로, 한 프레임당 4개의 분사노즐이 설치되는 경우에 비해 6개의 분사노즐이 설치될 경우 전체 분사노즐의 수가 증가하기 때문에 각 분사 노즐에서 분사되는 유량이 증가하게 된다.
제안 방법
- (2) 입자 분석 및 1차원 배관망 설계 및 평가, 3차원 유동현상에 대한 수치해석적 연구를 통해 머드 플러싱 시스템의 설계를 최적화하고 성능을 평가하였다.
- 머드입자 크기 분석 결과의 정확성을 위해 100% 해수, 50% 해수(50%증류수), 머드(100%증류수) 총 3가지 샘플에 대해서 입자를 분석하였다. 3가지 케이스의 유체 내에 포함된 머드의 입자 크기에 대한 분석 결과는 큰 차이가 없었으며, 본 연구에서는 100% 해수에 포함된 머드 입자 크기를 기준으로 연구를 수행하였다.
- 1차원 배관시스템 해석 상용 코드인 FLOWMASTER를 사용하여 머드 플러싱 배관망 해석을 수행하였다. Fig. 6과 같이 LNG선에 적용된 머드 플러싱 시스템 배관망을 모델링 하였으며 공급되는 펌프 유량에 의해 머드 플러싱 배관 라인에서 분사되는 해수의 유량을 계산하였다.
- 플러싱 펌프에서 공급되는 전체 해수의 유량은 고정되어 있으므로, 한 프레임당 4개의 분사노즐이 설치되는 경우에 비해 6개의 분사노즐이 설치될 경우 전체 분사노즐의 수가 증가하기 때문에 각 분사 노즐에서 분사되는 유량이 증가하게 된다. 각 프레임당 분사 노즐 개수에 따라 각각의 분사 노즐에서 분사되는 최소한의 유량은 프레임당 분사노즐이 4개일 때 0.52 m3/h와 6개일 때 0.25 m3/h로 계산되었으며 각각의 유량을 적용하여 탱크내 3차원 유동 해석 및 머드 부유성능 평가를 진행하였다.
- 머드 플러싱 배관 라인에서 분사되는 해수에 의한 플러싱 성능을 평가하기 위해 Fig. 7과 같이 한 프레임의 발라스트 탱크와 플러싱 배관라인을 3차원으로 모델링하였다. 머드의 부유성능을 평가하기 위해 비압축성 유체의 연속방정식 및 운동방정식을 이용하여 유한체적법으로 이산화하였다.
- 3과 같이 LIXELL 모델의 입자 크기 분석기(Particle size analyzer)를 통해 해수 내에 포함된 머드 입자의 크기를 분석하였다. 머드입자 크기 분석 결과의 정확성을 위해 100% 해수, 50% 해수(50%증류수), 머드(100%증류수) 총 3가지 샘플에 대해서 입자를 분석하였다. 3가지 케이스의 유체 내에 포함된 머드의 입자 크기에 대한 분석 결과는 큰 차이가 없었으며, 본 연구에서는 100% 해수에 포함된 머드 입자 크기를 기준으로 연구를 수행하였다.
- 발라스트 탱크 내부에 설치된 플러싱 배관의 부유 성능을 평가하기 위하여 펌프로부터 분사 노즐까지 이어지는 1차원 배관망의 성능을 평가 하였으며, 발라스트 탱크에서 유동에 의한 머드의 부유 성능은 3차원 CFD(Computational Fluid Dynamics) 유동 해석을 이용하여 머드 플러싱 시스템을 최적 설계하였다.
- 발라스트 탱크내 플러싱 배관 구조와 플러싱 포인트 위치에 따라 Fig. 8과 같이 3가지 케이스로 나누어 부유 성능을 평가하였다. Case 1은 플러싱 포인트가 정렬로 배치되었으며, Case 2는 Case 1보다 적은 수의 플러싱 포인트가 정렬로 배치되고 Case 3은 포인트를 엇갈리게 배치하였다.
- 발라스트 탱크의 머드 부유성능을 평가하기 위해 Fig. 9와 같이 발라스트 탱크의 바닥에서의 전단 속도를 계산하였으며 부유성능 지표(Floating performance)를 통해 성능을 평가하였다. 부유성능 지표는 식(4)와 같이 한 프레임의 발라스트 바닥의 면적에서 머드 크기가 16.
- 본 연구에서는 입자 크기 분석기를 통해 발라스트 탱크에 유입되는 머드 입자 크기를 측정하였으며, 입자 크기를 바탕으로 수치해석을 통해 탱크 바닥의 부유 성능을 극대화 시킬 수 있는 배관시스템을 최적 설계하였다.
- 부유성능 비교를 위해 부유성능 지표(Floating performance)를 계산하였다. Table 1에서 볼 수 있듯이 3가지 케이스 모두 부유성능이 90% 이상 되는 것을 알 수 있었으며, 많은 분사 포인트를 가지는 Case 1은 적은 분사 포인트를 가지는 Case 2과 Case 3에 비해 분사 유량이 낮아 비교적 낮은 부유성능을 나타내었다.
- 1μm일 때의 임계전단속도를 초과하는 범위의 면적 비율로 정의하였다. 부유성능 지표를 통해서 탱크 바닥의 전체 면적 중에서 머드가 부유할 수 있는 면적을 계산하여 노즐의 배치에 따른 머드의 부유성능을 비교 평가할 수 있다.
- 따라서 본 연구에서는 발라스트 탱크 내 해수에 포함된 머드의 부유 성능을 평가하기 위하여 먼저 해수에 포함된 머드의 입자 크기를 분석하였다. 실제 운항중인 LNG선발라스트 탱크의 해수를 취수하여 Fig. 3과 같이 LIXELL 모델의 입자 크기 분석기(Particle size analyzer)를 통해 해수 내에 포함된 머드 입자의 크기를 분석하였다. 머드입자 크기 분석 결과의 정확성을 위해 100% 해수, 50% 해수(50%증류수), 머드(100%증류수) 총 3가지 샘플에 대해서 입자를 분석하였다.
- 0076m/s가 된다. 이를 기준으로 머드의 부유성능을 평가하였다.
- 퇴적물 운반 이론을 적용하여 본 연구의 기준 머드 입자크기인 16.1μm에서 입자가 부유 할 수 있는 임계전단속도(0.0076m/s)를 도출하였으며 부유성능 지수를 통해 유량 및 플러싱 포인트 배치에 따른 부여 성능을 비교 평가 하였다.
- 플러싱 노즐에서 분사되는 적정 유량과 분사 노즐의 사이즈를 계산하기 위하여 한 프레임의 발라스트 탱크에서 분사노즐 설치개수에 따른 성능 특성을 해석 하였다. 펌프에 의해 유입되는 플러싱 배관라인의 유량이 균일하게 분사되도록 각 발라스트 배관라인을 설계하였으며 각각의 분사 노즐에서의 유량을 평가하였다. 선박의 발라스트 탱크는 크기에 따라서 수십 개의 프레임으로 나누어져 있으며 플러싱 배관라인은 각각의 프레임마다 배관라인이 설치되어 해수를 분사하게 된다.
- LNG선에 적용되는 머드 플러싱 시스템은 각각의 발라스트 탱크의 프레임마다 플러싱 배관 라인이 설치된다. 펌프에서 공급하는 해수가 머드 플러싱 배관의 각 라인에서 충분한 유량이 공급될 수 있도록 머드 플러싱 시스템 배관망에 대한 유량 평가를 먼저 수행하였다. 1차원 배관시스템 해석 상용 코드인 FLOWMASTER를 사용하여 머드 플러싱 배관망 해석을 수행하였다.
- 플러싱 노즐에서 분사되는 적정 유량과 분사 노즐의 사이즈를 계산하기 위하여 한 프레임의 발라스트 탱크에서 분사노즐 설치개수에 따른 성능 특성을 해석 하였다. 펌프에 의해 유입되는 플러싱 배관라인의 유량이 균일하게 분사되도록 각 발라스트 배관라인을 설계하였으며 각각의 분사 노즐에서의 유량을 평가하였다.
- 플러싱 포인트는 일정한 높이(h), 일정한 사이즈(d) 및 일정한 각도(θ)에 의해 분사 노즐이 설치되며 각각에 대하여 3차원 유동 해석을 수행하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 고려한 발라스트수는 16.1μm 크기이며, 이러한 머드 입자에서의 임계전단속도는 식 (3)으로부터 0.0076m/s가 된다.
데이터처리
- 펌프에서 공급하는 해수가 머드 플러싱 배관의 각 라인에서 충분한 유량이 공급될 수 있도록 머드 플러싱 시스템 배관망에 대한 유량 평가를 먼저 수행하였다. 1차원 배관시스템 해석 상용 코드인 FLOWMASTER를 사용하여 머드 플러싱 배관망 해석을 수행하였다. Fig.
이론/모형
- 7과 같이 한 프레임의 발라스트 탱크와 플러싱 배관라인을 3차원으로 모델링하였다. 머드의 부유성능을 평가하기 위해 비압축성 유체의 연속방정식 및 운동방정식을 이용하여 유한체적법으로 이산화하였다. 속도와 압력 연계를 위해 SIMPLE 알고리즘이 사용되었으며 Fig.
- 발라스트 탱크 바닥에 침전되는 머드의 부유 성능을 평가하기 위해 연안지역에서 조류나 파랑에 의한 침식 및 퇴적물의 이동현상에서 적용하는 퇴적물 운반(Sediment transport) 이론을 적용하였다.(2) 입자 분석 및 1차원 배관망 설계 및 평가, 3차원 유동현상에 대한 수치해석적 연구를 통해 머드 플러싱 시스템의 설계를 최적화하고 성능을 평가하였다.
- 발라스트 탱크내 해수에 침전된 머드 입자의 부유 정도를 평가하기 위하여 Rouse가 제안한 Shield parameter 실험식을 적용하였다.(3) Shield parameter는 입자에 작용하는 전단 속도에 대하여 입자의 이동유무를 판단하는 무차원수로서, 본 연구에서 머드 입자의 부유 성능을 평가하기 위해 사용하였다.
- 머드의 부유성능을 평가하기 위해 비압축성 유체의 연속방정식 및 운동방정식을 이용하여 유한체적법으로 이산화하였다. 속도와 압력 연계를 위해 SIMPLE 알고리즘이 사용되었으며 Fig. 7과 같이 약 400만개의 정렬 격자 도메인을 이용하였으며 해석툴로는 3차원 CFD 상용코드인 FLUENT가 사용되었다.
성능/효과
- 따라서 본 연구에서는 16.1μm 크기의 머드 입자를 기준으로 부유 성능을 평가하였으며, 16.1μm 크기의 머드 입자를 부유시키면 본 연구에서 발라스트 탱크내 해수에 포함된 머드의 99%의 입자들이 부유할 수 있다고 정하였다.
- 10의 (b)와 같이 Case 2와 Case 3은 적은 수의 포인트에서 분사되어 Case 1의 분사유량보다 높은 유량으로 분사되기 때문에 Case 1에 비해 탱크바닥에서 전단속도가 비교적 높은 것을 알 수 있다. 또한, Case 1보다 높은 유량에 의해 탱크 바닥의 끝부분에서의 전단속도가 본 연구에서 기준으로 정한 임계전단속도 0.0076m/s보다 높은 값을 가지는 영역이 비교적 많은 것을 알 수 있다. 엇갈린 배치의 분사 포인트를 가지는 Case 3의 경우 Fig.
- 발라스트 탱크 프레임당 플러싱 포인트 개수에 따른 부유성능을 비교하였을 때, 많은 수의 플러싱 포인트에서 분사되는 유량이 적은 수의 플러싱 포인트에 비해 낮지만 90% 이상의 부유성능을 나타내었다. 정렬로 배열된 케이스에서 엇갈린 배열 케이스보다 탱크 바닥에서 임계전단속도보다 낮은 영역이 적게 발생하는 것을 알 수 있으며 약 3%의 부유성능 지수가 차이나는 것을 알 수 있다.
- 발라스트 해수에 포함된 머드 입자들 중 전체의 99%가 16.1μm 이하의 크기를 가지고 있는 것으로 측정되었다.
- 이를 바탕으로 노즐에서 분사되는 해수에 의한 머드 플러싱 시스템의 분사 유량 및 정렬 배치를 가지는 머드 플러싱 시스템을 최적화 화였다.
- 발라스트 탱크 프레임당 플러싱 포인트 개수에 따른 부유성능을 비교하였을 때, 많은 수의 플러싱 포인트에서 분사되는 유량이 적은 수의 플러싱 포인트에 비해 낮지만 90% 이상의 부유성능을 나타내었다. 정렬로 배열된 케이스에서 엇갈린 배열 케이스보다 탱크 바닥에서 임계전단속도보다 낮은 영역이 적게 발생하는 것을 알 수 있으며 약 3%의 부유성능 지수가 차이나는 것을 알 수 있다.
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