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지하 복합발전 플랜트 내에서의 가스 누출 및 확산 거동에 관한 수치해석 연구
Numerical Analysis of Gas Leakage and Diffusion Behavior in Underground Combined Cycle Power Plant 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.18 no.4, 2017년, pp.118 - 124  

방주원 (중앙대학교 기계시스템엔지니어링학과) ,  이성혁 (중앙대학교 기계공학과)

초록
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본 연구에서는 상용코드인 Fluent(v.17.1)을 사용하여 수치해석을 진행하였으며, 지하복합발전 플랜트의 형상을 단순화하여 파공 크기 및 파공 위치에 따른 가스 누출에 관한 해석을 진행하였다. 누출 가스는 메탄으로 설정하였다. 파공 크기는 10 mm, 20 mm로 설정하였으며, 파공 위치는 파이프 엘보우 부근, 가스터빈 부근에서 가스가 누출될 경우로 가정하여, 총 4가지 Case에 대해 비교 및 분석을 진행하였다. 가스 누출을 분석하기 위해 연소 하한계의 개념을 바탕으로 누출 거리를 정의하여 종 방향, 횡 방향으로의 거리를 추정하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 동일 위치에서 파공 크기에 따라 누출거리가 최대 52.3 %의 차이를 보이며 종 방향의 누출 거리가 달라지는 것을 알 수 있었다. 그리고 동일 파공 크기일 때, 파공 위치에 따라 최대 34.8 %의 차이를 보이며 가스의 확산 경향이 달라지게 된다. 공기보다 가벼워 부력의 영향으로 상승하던 가스가 장애물로 인해 수평방향으로 확산이 제한되어 장애물이 없는 경우보다 재순환이 빨라지게 된다. 따라서 종 방향 누출거리와 횡 방향 누출거리가 파공 크기 및 파공 위치에 따라 다른 성장 거동을 보인다. 이와 같은 결과는 지하 복합발전 플랜트와 같은 밀폐공간에서 가스 센서의 위치 및 개수를 최적화 하는데 유용한 데이터가 될 것으로 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, a numerical simulation was performed using commercial code Fluent(v.17.1). The underground Combined Cycle Power Plant (CCPP) was simplified to analyze the methane gas leakage with the crack size and position. In addition, extensive numerical simulations were carried out for different ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 지하 복합발전 플랜트와 같은 밀폐공간 내에서 파공 크기 및 가스 누출 위치에 따른 누출 가스의 초기 유동 및 확산 특성에 대해 분석하였다. 그리고 누출 가스의 연소 하한계를 이용해 가스 누출 거리를 계산하여 누출 분사류가 주위 장애물의 위치 및 파공 크기에 따라 달라지는 유동 특성을 분석하였다.
  • 본 연구에서는 지하 복합발전 플랜트 내에서의 파공 크기 및 파공 위치가 누출 가스 분사류의 초기 유동과 확산 거동에 미치는 영향을 분석하였으며, 결론은 다음과 같다.

가설 설정

  • Case 1및 Case 2의 경우 파이프 엘보우 지점에서 가스 누출이 되며, 파공 크기는 각각 10 mm, 20 mm로 설정하였다. 그리고 Case 3 및 Case 4의 경우에는 가스터빈 근처 파이프에서 누출이 시작되며 파공 크기는 각각 10 mm, 20 mm로 가정하여 해석을 수행하였다. 초기 내부온도 300 K, 압력은 대기압 조건으로 설정하였으며, 누출 연료는 복합발전 플랜트의 주 연료인 LNG의 주성분인 메탄으로 설정하여 해석을 진행하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
QRA 방법의 5단계는 어떻게 구성되는가? 따라서 위험도 정량화 기법 (Quantitative Risk Assessment, QRA)에 관한 연구가 현재 진행 중이다. QRA 방법은 시스템 정의, 위험성 정의, 사고 시나리오 정의, 전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석 그리고 사고결과 정량화 순서로 진행되며, 총 5단계로 구성된다[1,2]. 최근 전산 유체 역학을 활용하여 위험 영역을 예측하는 연구가 진행 중에 있다.
복합발전 플랜트의 수요가 증가하는 이유는? 복합발전 플랜트(Combined Cycle Power Plant, CCPP)는 LNG 연료를 사용하여 효율이 높고 공해가 적어 전 세계적으로 수요가 증가하고 있다. 하지만 HRSG(Heat Recovery Steam Generator), 스팀터빈, 가스터빈과 같은 대규모 시설들이 많기 때문에 건설 공간의 제약이 크다.
복합발전 플랜트의 건설 공간 제약이 큰 이유는? 복합발전 플랜트(Combined Cycle Power Plant, CCPP)는 LNG 연료를 사용하여 효율이 높고 공해가 적어 전 세계적으로 수요가 증가하고 있다. 하지만 HRSG(Heat Recovery Steam Generator), 스팀터빈, 가스터빈과 같은 대규모 시설들이 많기 때문에 건설 공간의 제약이 크다. 따라서 지하 공간에 복합발전 플랜트가 건설 중에 있다.
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참고문헌 (14)

  1. S. Scholfield, Offshore QRA and the ALARP principle, "Reliability Engineering and System Safety", 61, 1-2, pp. 31-37, 1998. 

  2. E. S. Kooi, H. K. Spoelastra, and P. Haag, "QRA Method of Land-use Planning around Onshore Natural Gas Production and Processing Plants", Chemical Engineering Transactions, 31, pp. 67-72, 2013. DOI: http://doi.org/2-s2.0-84878155556 

  3. I. Yet-Pole, C. M. Shu, and C. H. Chong, "Applications of 3D QRA Technique to the Firde/Explosion Simulation and Hazard Mitigation within a Naphtha-cracking Plant", Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 22, 4, pp. 506-515, 2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2009.04.002 

  4. K. Li et al. "An experimental investigation of supercritical CO2 accidental release from a pressurized pipeline", Journal of supercritical Fluids, 107, pp. 298-306, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.supflu.2015.09.024 

  5. K. P. Kim, H. K. Kang, C. H. Choung and J. H. Park, "On the application of CFD codes for natural gas dispersion and explosion in gas fulled ship", JKOSME, 35, 7, pp. 946-956, 2011. 

  6. B. Sun, R. P. Utikar, V. K. Pareek, and K. Guo, "Computational Fluid Dynamics Analysis of Liquefied Natural Gas Dispersion for Risk Assessment Strategies", Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 26, 1, pp. 117-128, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2012.10.002 

  7. R. Qi, D. Ng, B. R. Cormier and M. S. Mannan, "Numerical Simulations of LNG Vapor Dispersion in Brayton Fire Training Field Tests with ANSYS CFX", Journal of Hazardous Materials, 183, 1, pp. 51-61, 2010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2010.06.090 

  8. F. Rigas, S. Sklavounos, "Simulation of coyote series trials - part I: CFD estimation of non-isothermal LNG releases and comparison with box-model predictions", Chemical Engineering Science, 61, pp. 1434-1443, 2006. 

  9. B. Sun, K. Guo, and V. K. Pareek, "Computational fluid dynamics simulation of LNG pool fire radiation for hazard analysis", Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 29, pp. 92-102, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2014.02.003 

  10. S. Zhang, X. Ni, M. Zhao, J. Feng, and R. Zhang, "Numerical simulation of wood crib fire behavior in a confined space using cone calorimeter data, Journal of Thermal Analysis and Calorimetry", 119, pp. 2291-2303, 2015. DOI: https://doi.org/10.1007/s10973-014-4291-4 

  11. ANSYS FLUENT Inc., "FLUENT 14.0 User's Guide", 2014. 

  12. Y. Zhao, L. Xihong, and L. Jianho, "Analysis on the diffusion hazards of dynamic leakage of gas pipeline, Reliability Engineering and System Safety", 92, 1, pp. 47-53, 2007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2005.11.010 

  13. M. J. Assael, and K. E. Kakosimos, "Fires, explosion, and toxic gas dispersions: Effects calculation and risk analysis", CRC Press, 31, 3, 2010. 

  14. 49 CFR Part 193, Liquefied Natural Gas Facilities : Federal Safety Standards. 

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