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.
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.
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 ...
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 crack sizes from 10 mm to 20 mm. The crack position is the gas leakage, which is assumed to be near the pipe elbow and the gas turbine. A total of 4 cases were compared and analyzed. To analyze the gas leakage, the concept of the Lower Flammable Limit (LFL) was applied. The leakage distance was defined in the longitudinal direction, and the transverse direction was estimated and quantitatively analyzed. As a result, the leakage distance in the longitudinal direction varies by 52.3 % depending on the crack size at the same crack position. Moreover, the maximum difference was 34.8 % according to the crack position when the crack sizes are identical. As jet flow impacts on the obstacle and changes its direction, the recirculation flows are formed. These results are expected to provide useful data to optimize the location and number of gas detections in confined spaces, such as underground CCPP.
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 crack sizes from 10 mm to 20 mm. The crack position is the gas leakage, which is assumed to be near the pipe elbow and the gas turbine. A total of 4 cases were compared and analyzed. To analyze the gas leakage, the concept of the Lower Flammable Limit (LFL) was applied. The leakage distance was defined in the longitudinal direction, and the transverse direction was estimated and quantitatively analyzed. As a result, the leakage distance in the longitudinal direction varies by 52.3 % depending on the crack size at the same crack position. Moreover, the maximum difference was 34.8 % according to the crack position when the crack sizes are identical. As jet flow impacts on the obstacle and changes its direction, the recirculation flows are formed. These results are expected to provide useful data to optimize the location and number of gas detections in confined spaces, such as underground CCPP.
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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.
제안 방법
Table. 1 과 같이 파공 크기, 파공 위치에 따라 총 4 Case의 시나리오로 구성하여 해석을 수행하였다. Case 1및 Case 2의 경우 파이프 엘보우 지점에서 가스 누출이 되며, 파공 크기는 각각 10 mm, 20 mm로 설정하였다.
Fig. 1(a)과 같이, 188 m × 158 m × 48 m로 구성된 대규모 복합발전 플랜트를 형상화 하였으며, 복합발전 플랜트의 주 설비인 가스 터빈, HRSG, 스팀 터빈 그리고 각종 파이프 등을 모델링하였다.
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.
Qi 등[7]은 압력챔버 내에서 가스 누출에 의한 피해를 수치해석기법을 이용하여 정량화하였다. 그리고 누출량이 증가함에 따라 변화하는 피해 범위를 분석하여, 장비 손상의 피해를 정리하였다. F.
Kim 등[5]은 LNG 수송선 내 가스가 누출 되었을 시, 누출 특성을 연구하였으며, 가스 누출에 의한 피해를 예측 하였다. 또한, 환기 시스템과 같은 위험 감소 방법을 제시하였다. Sun 등[6]은 주위기류가 가스 확산에 미치는 영향을 수치해석을 통해 분석하였으며, 바람에 따라 변화하는 피해 영역을 정의하였다.
본 연구에서는 가스 누출에 관한 유동 특성을 분석하기 위해 연속 방정식, 운동량 방정식, 에너지 방정식, 및 종 수송 방정식을 사용하였다. 식 (1)과 식(2)와 같이 연 속 방정식과 운동량 방정식을 표현 가능하다:
본 연구에서는 연소 하한계 영역 내에서의 위험 영역을 분석하기 위해 Fig, 5와 같이, 종 단면, 횡 단면의 누출거리를 DL,,L, DL,T로 구분하여 시간이 지남에 따라 성장하는 누출 거리를 정의하였다. Fig.
본 연구에서는 연소 하한계(Lower Flammable Limit, LFL) 이상의 가스 농도 분포 영역은 화재 및 폭발의 가능성이 높아 한계영역으로 정의하였으며, 메탄의 LFL 값은 2.5 % 이다[14]. Fig.
1(b) 과 같이 다면체 격자를 생성하였다. 본 해석의 Case 2와 동일하게 경계조건을 설정하여 격자 독립성 테스트를 수행하였다. Fig.
초기 내부온도 300 K, 압력은 대기압 조건으로 설정하였으며, 누출 연료는 복합발전 플랜트의 주 연료인 LNG의 주성분인 메탄으로 설정하여 해석을 진행하였다. 시간에 따른 가스의 확산 경향을 분석하기 위해 30초까지 과도 해석을 수행하였다.
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. 시간에 따른 가스의 확산 경향을 분석하기 위해 30초까지 과도 해석을 수행하였다.
대상 데이터
1 과 같이 파공 크기, 파공 위치에 따라 총 4 Case의 시나리오로 구성하여 해석을 수행하였다. 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.
본 해석의 Case 2와 동일하게 경계조건을 설정하여 격자 독립성 테스트를 수행하였다. Fig. 2과 같이 파공에서 10 m 떨어진 지점에서의 가스 누출 속도를 비교하여 오차율이 1.13 %로 가장 적은 210여 만 개의 격자수를 선택하여 본 해석을 진행하였다.
데이터처리
수치해석을 위해 상용 프로그램인 Fluent v17.1을 사용하여 Fig. 1(b) 과 같이 다면체 격자를 생성하였다. 본 해석의 Case 2와 동일하게 경계조건을 설정하여 격자 독립성 테스트를 수행하였다.
이론/모형
가스 누출 시 발생하는 난류를 고려하기 위해 난류모델은 식 (5)와 식 (6)과 같이 표준 k-ε 모델을 사용하여 해석을 진행하였다:
성능/효과
1) 누출 가스 경로에 장애물이 존재하지 않는 경우, 시간이 지남에 따라 가연한계 영역의 변화는 파공 크기에 따라 누출 거리가 달라지며, 종 방향 누출 거리의 차이는 최대 52.3 %의 차이가 보인다. 그리고 가스 분사 경로에 장애물이 있는 경우, 파공 크기에 따른 종 방향 누출 거리의 차이는 최대 35 %이다.
2) 장애물이 가스 분사류 주위에 있을 경우, 분사류가 수평 방향 및 하부 방향으로 굴절되어 빠른 재순환 현상이 나타난다. 따라서 10 mm 파공의 경우, 종 방향 누출 거리가 장애물이 존재하지 않을 경우보다 장애물이 존재할 경우 최대 34.
3) 가스 분사류 경로에 파이프가 존재할 경우, 파이프의 영향으로 가스의 유동이 변화하여 가연한계영 역 이상의 누출 거리가 더 이상 성장하지 못한다. 따라서, 동일 파공 크기일 때 가스 분사류 주위에 파이프가 존재하지 않는 경우와 종 방향 누출 거리의 차이는 1 %이다.
6는 시간이 지남에 따른 종 방향 누출 거리(DL,L)를 나타낸 그래프이다. 5초 까지 DL,L 을 확인한 결과, 2.5 초 이내에 모든 파공에서 급격하게 누출 거리가 증가하며, 이후에는 DL,L이 증가하지 않는다. Case 1과 Case 3를 비교해볼 때, DL,L은 최대 34.
Sun 등[6]은 주위기류가 가스 확산에 미치는 영향을 수치해석을 통해 분석하였으며, 바람에 따라 변화하는 피해 영역을 정의하였다. 그리고 실험과 비교를 통해 정확성을 입증하였다. Qi 등[7]은 압력챔버 내에서 가스 누출에 의한 피해를 수치해석기법을 이용하여 정량화하였다.
2) 장애물이 가스 분사류 주위에 있을 경우, 분사류가 수평 방향 및 하부 방향으로 굴절되어 빠른 재순환 현상이 나타난다. 따라서 10 mm 파공의 경우, 종 방향 누출 거리가 장애물이 존재하지 않을 경우보다 장애물이 존재할 경우 최대 34.8 % 더 크다.
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.
참고문헌 (14)
S. Scholfield, Offshore QRA and the ALARP principle, "Reliability Engineering and System Safety", 61, 1-2, pp. 31-37, 1998.
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
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
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
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.
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
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
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.
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
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
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
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