해상작업 가능기간 산정을 위한 확률모형 개발 - 울산항 전면 해역을 중심으로 Development of a Probabilistic Model for the Estimation of Yearly Workable Wave Condition Period for Offshore Operations - Centering on the Sea off the Ulsan Harbor원문보기
본 논문에서는 공정별 해상작업 가능 기간의 합리적 산출이 가능한 확률모형이 제시된다. 확률모형을 유도하기 위해, 먼저 JMA(Japan Meterological Agency)와 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)의 해상풍 자료와 SWAN에 기초하여 2003년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 한 시간 간격으로 울산 전면 해역에서의 유의 파고와 첨두 주기를 역추산 하였다. 이어 모의된 유의파고 시계열 자료로부터 최소 자승법을 활용하여 장기 유의파고 확률분포를 도출하였으며, 해석결과 그 동안 선호되던 삼 변량 Weibull 분포보다는 수정 Glukhovskiy 분포 계열에서 일치도가 가장 우월하였다. 보다 정확한 확률모형의 개발 가능성을 검토하기 위해 Borgman 선회적분을 활용하여 역 추산 단위 간격인 한 시간 내에서 출현하는 개별 파랑이 고려된 파고분포도 함께 유도하였다. 수정 Glukhovskiy 분포의 모수는 $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$로 드러났으며 해상작업 한계 파고가 $H_S=1.5m$인 경우 작업가능일 수는 319일로 모의되었다. 이와 더불어 확률모형의 검증자료를 얻기 위해 파고가 해상 준설작업 한계 파고로 기 보고된 바 있는 $H_S=1.5m$(Lee, 1991)를 상회하여 지속되는 시간을 유의파고 시계열 자료를 파별분석(wave by wave analysis)하여 산출하였다. 산출결과 2003년부터 2017년까지의 평균 지속기간은 45.5일로 확률모형으로부터 산출된 기간에 상당히 근접하였다.
본 논문에서는 공정별 해상작업 가능 기간의 합리적 산출이 가능한 확률모형이 제시된다. 확률모형을 유도하기 위해, 먼저 JMA(Japan Meterological Agency)와 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)의 해상풍 자료와 SWAN에 기초하여 2003년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 한 시간 간격으로 울산 전면 해역에서의 유의 파고와 첨두 주기를 역추산 하였다. 이어 모의된 유의파고 시계열 자료로부터 최소 자승법을 활용하여 장기 유의파고 확률분포를 도출하였으며, 해석결과 그 동안 선호되던 삼 변량 Weibull 분포보다는 수정 Glukhovskiy 분포 계열에서 일치도가 가장 우월하였다. 보다 정확한 확률모형의 개발 가능성을 검토하기 위해 Borgman 선회적분을 활용하여 역 추산 단위 간격인 한 시간 내에서 출현하는 개별 파랑이 고려된 파고분포도 함께 유도하였다. 수정 Glukhovskiy 분포의 모수는 $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$로 드러났으며 해상작업 한계 파고가 $H_S=1.5m$인 경우 작업가능일 수는 319일로 모의되었다. 이와 더불어 확률모형의 검증자료를 얻기 위해 파고가 해상 준설작업 한계 파고로 기 보고된 바 있는 $H_S=1.5m$(Lee, 1991)를 상회하여 지속되는 시간을 유의파고 시계열 자료를 파별분석(wave by wave analysis)하여 산출하였다. 산출결과 2003년부터 2017년까지의 평균 지속기간은 45.5일로 확률모형으로부터 산출된 기간에 상당히 근접하였다.
In this study, a probabilistic model for the estimation of yearly workable wave condition period for offshore operations is developed. In doing so, we first hindcast the significant wave heights and peak periods off the Ulsan every hour from 2003.1.1 to 2017.12.31 based on the meteorological data by...
In this study, a probabilistic model for the estimation of yearly workable wave condition period for offshore operations is developed. In doing so, we first hindcast the significant wave heights and peak periods off the Ulsan every hour from 2003.1.1 to 2017.12.31 based on the meteorological data by JMA (Japan Meterological Agency) and NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), and SWAN. Then, we proceed to derive the long term significant wave height distribution from the simulated time series using a least square method. It was shown that the agreements are more remarkable in the distribution in line with the Modified Glukhovskiy Distribution than in the three parameters Weibull distribution which has been preferred in the literature. In an effort to develop a more comprehensive probabilistic model for the estimation of yearly workable wave condition period for offshore operations, wave height distribution over the 15 years with individual waves occurring within the unit simulation period (1 hour) being fully taken into account is also derived based on the Borgman Convolution Integral. It is shown that the coefficients of the Modified Glukhovskiy distribution are $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$, and the yearly workable wave condition period for offshore work is estimated to be 319 days when a threshold wave height for offshore work is $H_S=1.5m$. In search of a way to validate the probabilistic model derived in this study, we also carry out the wave by wave analysis of the entire time series of numerically simulated significant wave heights over the 15 years to collect every duration periods of waves the height of which are surpassing the threshold height which has been reported to be $H_S=1.5m$ in the field practice in South Korea. It turns out that the average duration period is 45.5 days from 2003 to 2017, which is very close to 46 days from the probabilistic model derived in this study.
In this study, a probabilistic model for the estimation of yearly workable wave condition period for offshore operations is developed. In doing so, we first hindcast the significant wave heights and peak periods off the Ulsan every hour from 2003.1.1 to 2017.12.31 based on the meteorological data by JMA (Japan Meterological Agency) and NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), and SWAN. Then, we proceed to derive the long term significant wave height distribution from the simulated time series using a least square method. It was shown that the agreements are more remarkable in the distribution in line with the Modified Glukhovskiy Distribution than in the three parameters Weibull distribution which has been preferred in the literature. In an effort to develop a more comprehensive probabilistic model for the estimation of yearly workable wave condition period for offshore operations, wave height distribution over the 15 years with individual waves occurring within the unit simulation period (1 hour) being fully taken into account is also derived based on the Borgman Convolution Integral. It is shown that the coefficients of the Modified Glukhovskiy distribution are $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$, and the yearly workable wave condition period for offshore work is estimated to be 319 days when a threshold wave height for offshore work is $H_S=1.5m$. In search of a way to validate the probabilistic model derived in this study, we also carry out the wave by wave analysis of the entire time series of numerically simulated significant wave heights over the 15 years to collect every duration periods of waves the height of which are surpassing the threshold height which has been reported to be $H_S=1.5m$ in the field practice in South Korea. It turns out that the average duration period is 45.5 days from 2003 to 2017, which is very close to 46 days from the probabilistic model derived in this study.
역추산된 장기 파랑자료는 한 시간, 세 시간 혹은 여섯 시간 간격으로 유의파고와 첨두주기 등이 시계열 자료의 형태로 제공되는 것이 대부분으로, 이처럼 장기간에 걸친 유의파고와 같은 극치분포는 삼 변량 Weibull 분포 등으로 기술될 수 있으며(Long Term Distribution), 이 경우 한 시간 혹은 여섯 시간씩 이격된 각 구간 내에서 발생할 수 있는 개별 파랑의 파고는 Rayleigh 분포와 같은 단기 확률모형(Short Term Distribution)으로 기술되어야 한다(Forristall, 2008).
우리나라에서의 항 외곽시설 건설과정의 한계는?
이렇게 생성된 불규칙한 파랑이 천해역으로 진입하는 경우 천수, 굴절 회절 등으로 인해 변형을 겪으며 파고는 성장하다, 종국에는 쇄파되며 그 긴여정을 마친다. 항 외곽시설 건설과정은 이처럼 거친 해양환경에서 진행되기 마련으로, 이 과정에서 충분한 안전성을 담보하기 위해서는 공정별 해상작업 가능 기간이 공정관리계획에 적절히 반영되어야만 하나, 현재 우리나라에서는 전술한 기간이 주관적 판단에 따라 산정되고 있어, 해상작업 가능 기간 산정에 대한 합리적 기준 마련이 시급해 보인다.
개별 파랑이 고려된 파고 확률분포함수는 발생 가능성은 낮으나 발생하면 항 외곽시설의 내구성 여부를 결정짓는 설계파랑의 선정과정에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단되는 이유는?
- 그러나 이 경우 일 회에 걸쳐 임계파고를 초과한 단발성 파랑도 수일에 걸쳐 임계 파고를 초과하는 풍성파와 동일하게 취급되며 전술한 단발성 파랑이 15년에 걸쳐 누적되는 경우 상당한 오류를 야기할 수 있다.
참고문헌 (23)
안경모, 천후섭, 정원무, 박등대, 강태순, 홍성진.
너울성파랑 정의를 위한 파랑스펙트럼의 형상모수 특성 분석.
한국해안·해양공학회논문집 = Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers,
vol.25,
no.6,
394-404.
Ocean climate variability, global warming, climate modeling, climate processes 2014
Lee 1991
On the statistical distributions of heights of sea waves Longuet-Higgins 245 1952
On the joint distribution of wave periods and amplitudes in a random wave field.
Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and physical sciences,
vol.389,
no.1797,
241-258.
The joint distribution of wave height and its associated period in nonlinear random waves Park 2019
Tayfun, M. Aziz.
Joint Distribution of Large Wave Heights and Associated Periods.
Journal of waterway, port, coastal, and ocean engineering,
vol.119,
no.3,
261-273.
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