[논문]전산유체역학을 이용한 화학공정 수소가스 누출 사고 시뮬레이션

송인호; 한상일; 황규석

doi:10.12925/jkocs.2019.36.4.1080

전산유체역학을 이용한 화학공정 수소가스 누출 사고 시뮬레이션
Simulation of Hydrogen Gas Leak in Petrochemical Process using Computational Fluid Dynamics (CFD) 원문보기

Journal of the Korean Applied Science and Technology = 한국응용과학기술학회지, v.36 no.4, 2019년, pp.1080 - 1087

송인호 (부산대학교 화공생명공학부) , 한상일 (창원대학교 화공시스템공학과) , 황규석 (부산대학교 화공생명공학부)

초록
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화학물질 취급공정에서 발생하는 화학사고를 예방하기 위해 기본적으로 요구되는 위험성 분석 (Risk Analysis)시 공정의 특성을 잘 반영하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 CFD (computational fluid dynamics) 언어를 활용하여 화학공장의 고위험 공정을 대상으로 신뢰성 있는 사고 피해 결과를 분석하고 안전확보 방안을 제시하였다. 이를 위한 방법론적 사례로 화학공장의 RHDS (잔사유수첨탈황공정) 공정을 대상으로 실제공정의 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 대기상태, 바람의 영향 등 여러 복합적 변수를 고려하여 FEA (Finite Element Analysis)와 CFD 시뮬레이션을 수행하여 확산, 폭발 시뮬레이션을 수행하였으며, 3D Scanning 기술, 누출공 크기 산정, 누출량 산정을 위한 CFD 적용 가능성을 검토하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

For a risk analysis in a chemical process, it is important to reflect correctly the characteristic properties of the target process. In this study, computational fluid dynamics (CFD) was adopted for the advanced risk analysis in a residual hydro desulfurization (RHDS) process by considering operation condition, layout of instruments and facilities, atmospheric condition, and wind direction. Release and explosion simulations for the RHDS by using FEA (Finite Element Analysis) and CFD showed the applicability of 3D scanning methods for estimation of release hole size and release amount.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. RHDS process flow.
그림 Fig. 2. Damaged reducer in RHDS process.
그림 Fig. 3. Stress distribution in a damaged reducer.
그림 Fig. 4. Release hole obtained by using FEA simulation and technical guideline.
그림 Fig. 5. Flownex component simulation diagram.
그림 Fig. 6. Release position in ±X and ±Z.
그림 Fig. 7. 3D images of RHDS process for FLACS simulation.
표 Table 1. Release amount by using Flownex.
표 Table 2. Accident condition
표 Table 3. Leak description
그림 Fig. 8. Wind description for FLACS simulation
그림 Fig. 9. Volumes of released H₂ in ±X and ±Z directions.
그림 Fig. 10. Release area of H₂ in +X direction.
표 Table 4. FLACS condition for explosion simulation.
그림 Fig. 11. Explosion simulation in +Z direction.
표 Table 5. Maximum pressure in leak direction

AI 본문요약
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제안 방법

2) 위험성 분석을 위한 초기단계에서 필요한 누출공의 크기를 예측하기 FEA 기법을 활용하여 현실적인 누출공 크기를 예측하였다.
그러나, 이러한 수치 계산 방법은 실제 공정에서의 누출 사고 시 압력차에 의한 유체의 역유량 (Back Flow), 누출 압력차(△P)에 의해 제어되는 주변밸브, 펌프 등 장치들의 오작동을 고려하지 않는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 누출량을 정밀하게 산정하기 위해 공정내 배관, 탱크, 밸브, 열교환기, 증발기 등의 설비와 부속장치 등에서 누출이 발생할 경우, 여러 공정조건을 반영하여 유체의 정확한 유동해석을 수행할 수 있는 CFD Code가 적용된 Flownex 시뮬레이터를 이용하여 누출량을 산정하였다 (Fig. 5) [11].
발생 가능한 사고에 대한 누출공 크기를 예측하는 일은 사고 조건에 따라 다양하므로, 본 연구에서는 RHDS 공정의 사고 지점 파이프 (Fig. 2)에서 누출공 크기 예측을 위해 유한요소해석 (FEA, Finite Element Analysis) 기법 [13]을 적용하여 유체의 유동 응력에 의한 피로도 집중 지점을 분석하였으며 (Fig. 3), 이 결과를 토대로 CCPS와 KOSHA 가이드 [9,10]에서 제공하는 방법에 따라, 배관누출일 경우 공정압력이 50 kgf/㎠ 초과시 내경의 20% 적용 기준에 따라 누출공 크기 (100 mm X 20 mm)를 산정하였다 (Fig. 4).
본 연구에서는 수소를 대량으로 취급하는 고위험 공정인 RHDS (잔사유수첨탈황공정, Residue-Hydro-De-Sulfurization) [12]공정 (Fig. 1)을 선정하여 CFD 시뮬레이션을 적용하였다. 감압증류탑에서 나오는 잔사유 (VR), VGO (Vacuum Gas Oil), 상압증류탑 (CDU, crude distillation unit) 하단에서 나오는 잔사유 (AR)에 포함된 metal, asphaltenes, nitrogen, sulfur의 함량을 감소시키는 공정으로 수소를 첨가하여 화학반응을 일으켜 HDT (Hydro-treated residue)를 생산한다.
본 연구에서는 화학사고에 대한 과학적 조사와 위험공정에 대한 리스크 분석을 위해 공정과 관련된 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 누출된 물질의 연소형태, 난류, 대기 상태, 장애물, 바람의 영향 등 여러 변수를 고려하여 신뢰할 수 있는 기반조건을 갖춘 CFD 분석방법을 도입하였다. 정유화학공장을 대상으로 하여 화재, 폭발 CFD를 수행하고 화학물질 누출량을 계산하였으며 이를 기반으로 누출물질의 확산거동과 피해결과를 분석하였다.
사고 상황을 가정하고 CFD 시뮬레이션을 위해 Microstation CAD 프로그램을 이용하여 3D 캐드 파일을 완성하고 FLACS CFD [14]시뮬레이터에 적용하였다 (Fig. 7). RHDS 공정의 S-12 사고에 대한 누출확산 시뮬레이션을 위해 FLACS에서 요구되는 입력 값들은 Table 3과 같으며, 바람의 방향은 Fig.
수소가스 확산 시뮬레이션 결과를 통해 얻어진 폭발범위 체적을 이용하여 폭발 시뮬레이션을 실시하였으며, RHDS 공정의 S-12 사고에 대한 폭발 시뮬레이션을 위해 FLACS에서 요구되는 입력값들은 Table 4에 제시되어 있다. 폭발범위 체적은 누출 발생 후 약 100s 이후의 체적 평형상태 값으로 누출이 지속되는 중간 값인 300s에서의 체적을 적용하였다.
이에 본 연구의 대상공정인 RHDS 공정에서 reducer와 배관에서 다른 방향(±X, ±Z)에 대해 확산 및 폭발 시뮬레이션을 적용하였다.
본 연구에서는 화학사고에 대한 과학적 조사와 위험공정에 대한 리스크 분석을 위해 공정과 관련된 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 누출된 물질의 연소형태, 난류, 대기 상태, 장애물, 바람의 영향 등 여러 변수를 고려하여 신뢰할 수 있는 기반조건을 갖춘 CFD 분석방법을 도입하였다. 정유화학공장을 대상으로 하여 화재, 폭발 CFD를 수행하고 화학물질 누출량을 계산하였으며 이를 기반으로 누출물질의 확산거동과 피해결과를 분석하였다.
화학공장의 신뢰성있는 리스크 분석 방법을 제시하기 위해, RHDS 공정을 대상으로 실제공정과 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 대기상태, 바람의 영향 등 여러 복합적 변수를 고려하여 FEA와 CFD 시뮬레이션을 수행하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다.
화학사고시 CFD 시뮬레이션을 도입하여 누출공 크기, 누출량을 계산하여 확산시뮬레이션, 폭발시뮬레이션을 수행하였다. 화학공장의 신뢰성있는 리스크 분석 방법을 제시하기 위해, RHDS 공정을 대상으로 실제공정과 운전조건, 설비 및 장치의 형태와 밀집도, 대기상태, 바람의 영향 등 여러 복합적 변수를 고려하여 FEA와 CFD 시뮬레이션을 수행하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다.

데이터처리

3) 누출량 산정을 위해 Flownex Code를 이용하여 유체유동 시뮬레이션을 수행 하였으며 이론적 수치계산에서 다루지 않는 역유랑(Back Flow) 과 압력차에 의해 작동되는 주변 밸브, 펌프 장치들의 작동을 고려하여, 훨씬 더 신뢰할 만한 정밀한 결과 값을 도출하였다.

이론/모형

화학물질 누출사고 시 누출량을 산정함에 있어 적용 가능한 이론과 수치적 계산방법은 AIChE/ CCPS (Center for Chemical Process Safety of the American Institute of Chemical Engineers)에서 출간한 가이드라인을 따른다 [9]. 그러나, 이러한 수치 계산 방법은 실제 공정에서의 누출 사고 시 압력차에 의한 유체의 역유량 (Back Flow), 누출 압력차(△P)에 의해 제어되는 주변밸브, 펌프 등 장치들의 오작동을 고려하지 않는 한계를 가진다.

성능/효과

1) 본 연구에서 활용한 3D Scanning 기술을 적용한다면 빠른 시간 내에 대상공정의 정확한 형상을 취득하여 실제 공정과 가장 유사하게 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
4) 확산 및 폭발 시뮬레이션을 FLACS code를 이용하여 수행해 지형, 장애물 등의 폭발변수를 고려하였으므로, 기존 예측 모델 (TNT-Equivalent, TNO-Multi Energy, Baker-Strehlow Model)에 비해 신뢰한 만한 결과를 도출할 수 있었다. 화학사고 원인조사에 있어서 이러한 시뮬레이션을 방법을 활용할 경우 과학적으로 원인 분석이 가능하며 위험성 분석에 활용할 경우 효과적으로 화학사고 예방을 할 수 있을 것으로 판단된다.
누출시간은 최악의 누출 조건을 가정하여 600초, 밸브작동 시간 60초, 총 660초를 적용하여 누출량을 시뮬레이션 하였으며, 역유량이 초당 -7.995 kg 발생하여 배관내의 upstream 유동과 함께 누출량에 포함되어 상당히 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다 (Table 1). 이를 바탕으로 화재폭발 시뮬레이션을 위한 누출유량비는 15.
화학사고 피해 결과 분석 시(Consequence Analysis) 누출량은 결과 값에 절대적인 영향을 미치는 요소이지만, 누출공의 크기를 정확히 예측하는 방법은 아직 제시되지 않았다. 발생 가능한 사고에 대한 누출공 크기를 예측하는 일은 사고 조건에 따라 다양하므로, 본 연구에서는 RHDS 공정의 사고 지점 파이프 (Fig.
확산 시뮬레이션 결과에 따르면(Fig. 9), 누출시 폭발범위 체적은 약 100s 이후부터 체적평형 상태가 존재하며, 누출시간이 약 100s를 초과 할 경우, 이후부터 누출이 정지되기까지 일정한 폭발 범위 체적이 유지되었다. 따라서, 폭발범위 체적의 경우 100s 이상의 시간동안 누출이 지속될 경우, 300s나 600s 에서의 누출결과와 동일하다는 의미로 해석 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	누출원 모델링은 무엇인가?	화재, 폭발, 누출에 의한 사고시 피해예측에 필요한 누출량, 누출되는 기간 및 누출되는 위험물질의 상태 등을 예측하는 방법을 누출원 모델링(source term modeling) 이라 하며, 일반적으로 용기 파손, 오조작에 의한 밸브의 열림, 비상 배출등의 원인에 의해 위험물질이 누출된다.
	위험물질이 누출되는 원인은 무엇이 있는가?	화재, 폭발, 누출에 의한 사고시 피해예측에 필요한 누출량, 누출되는 기간 및 누출되는 위험물질의 상태 등을 예측하는 방법을 누출원 모델링(source term modeling) 이라 하며, 일반적으로 용기 파손, 오조작에 의한 밸브의 열림, 비상 배출등의 원인에 의해 위험물질이 누출된다.
	리스크 분석에 여러 모델들이 사용되고 있는데 그 모델들의 문제점은 무엇인가?	또한, 사고결과 분석에서 고압으로 저장되어있는 탱크, 용기, 배관에서 가연성 가스가 누출될 경우 누출된 가스의 확산과 증기운 폭발(VCE, vapor cloud explosion)에 의한 과압(overpressure)을 예측하기 위해 여러 모델들이 활용되고 있으나 이러한 모델들은 지형, 장애물, 건물 등과 같은 완화인자 (Mitigation Factor)가 미치는 영향을 고려하지 않아 원거리의 경우 결과 값이 과대하고, 근거리의 경우 과소하게 계산되는 문제점을 가진다. 따라서, 리스크 분석에 적용되는 모델의 제한적인 요건을 고려할 때 화학 사고의 조사나 예방을 위한 리스크 분석을 위해서는 더욱 더 정밀한 사고결과의 예측방법이 요구되며 특히, 근거리에 대한 사고결과 영향평가는 더욱더 중요하다 [7].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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