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사고로 인한 유해화학물질 누출확산의 대응을 위한 Cellular Automata기반의 시뮬레이션 시스템
Cellular Automata Simulation System for Emergency Response to the Dispersion of Accidental Chemical Releases 원문보기

한국가스학회지 = Journal of the Korean institute of gas, v.22 no.6, 2018년, pp.136 - 143  

폴신 (한국외국인학교) ,  김창완 (명지대학교 화학공학과) ,  곽동호 (명지대학교 화학공학과) ,  윤인섭 (서울대학교 EDRC) ,  김태옥 (명지대학교 화학공학과)

초록
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Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Cellular automata have been applied to simulations in many fields such as astrophysics, social phenomena, fire spread, and evacuation. Using cellular automata, this study develops a model for consequence analysis of the dispersion of hazardous chemicals, which is required for risk assessments of and...

주제어

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  • Based on cellular automata [6,12,13], this study develops a model for off-line as well as real-time consequence analyses of the dispersion of hazardous chemicals. It implements main functionalities for a public domain software package, necessary for mandatory risk assessments of and emergency responses for probable dangerous accidents in chemical plants.
  • Using cellular automata, this study developed a simulation model for real-time emergency responses as well as off-line consequence analyses of the dispersion of hazardous chemicals. Even though the National Institute of Chemical Safety distributes KORA as free software, implementation as open source software that is fully shared among members of academic communities and industrial experts has been in much need of timely and continued updates of the system, including new results and advances in gas dispersion simulation and computation.
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참고문헌 (13)

  1. Bowne-Anderson, H., The Case for Python in Scientific Computing, https://www.datacamp.com/community/blog/python-scientific-computing-case (2017) 

  2. Gexcon, Safety Studies: LNG Spill & Vapor Dispersion, https://www.gexconus.com/safety-studies/lng-spill-vapor-dispersion.html 

  3. Guttag, J. V., Introduction to Computation and Programming Using Python, 2nd Ed., MIT Press (2016) 

  4. Kim, J. H. et al., Comparison Study for Impact Range of Prediction Models Through Case Study about Gumi Hydrogen Fluoride Accident. Korean Chem. Eng. Res., 55(1), 48-53 (2017) 

  5. National Institute of Chemical Safety, Korea Off-site Risk Assessment Supporting Tool (KORA) User's Guide, Ver. 3 (2018) 

  6. Newman, D., A Program to Model Gas Diffusion using Cellular Automata, B.S. Thesis, University of Leeds (2006) 

  7. NOAA, ALOHA, https://response.restoration. noaa.gov/oil-and-chemical-spills/chemical-spills/response-tools/aloha.html 

  8. Python Software Foundation, https://www.python.org/ 

  9. Versteeg, H. and Malalasekera, W., An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The finite volume method, 2nd Ed., Pearson (2007) 

  10. Wang, B. et al., The real-time estimation of hazardous gas dispersion by the integration of gas detectors, neural network and gas dispersion models. Journal of Hazardous Materials, 300, 433-442 (2015) 

  11. Wilensky, U. and Rand, W., An Introduction to Agent-Based Modeling, MIT Press (2015) 

  12. Wolf-Gladrow, D. A., Lattice-Gas Cellular Automata and Lattice Boltzmann Models, Springer (2000) 

  13. Zheng, Z. et al., Forest fire spread simulating model using cellular automaton with extreme learning machine. Ecological Modelling, 348, 33-43 (2017) 

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