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[국내논문] 스크린설치높이·공기유입량 차이에 따른 벤로형 유리온실 미기상 CFD 유동해석
CFD Analysis for Microclimate of Venlo Type Glasshouse with the Screen Height and Air-inflow Quantity 원문보기

시설원예ㆍ식물공장 = Protected horticulture and plant factory, v.29 no.1, 2020년, pp.52 - 61  

양원모 (순천대학교 원예학과)

초록
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겨울철 벤로형 유리온실(W59×L68×H5.9m) 보온스크린 높이의 차이에 따른 실내온도 변화를 파악하기 위하여 00시부터 04시까지 30분 간격으로 열유동해석을 하였다. 초기에는 상대적으로 난방 외부접촉면적이 큰 보온스크린 설치높이 5.9m에서 보온스크린 설치높이 4.1m에 비해 온도감소가 빨라 낮은 온도를 나타냈으나 해석 2시간 이후부터는 상대적으로 온도감소가 느렸고 04시에는 0.6℃ 높았다. 그러나 해석시작1시간 후 실내온도가 약13℃까지 내려가고, 그 이전에 난방기가 작동해야 된다고 볼 때, 해석 2시간 동안 온도감소가 상대적으로 느렸던 보온스크린 설치높이 4.1m에서 5.1m에 비해 난방에너지 절감에 유리할 것으로 판단되었다. 토마토가 자라는 지면 2m 높이에서의 유동은 보온스크린 설치높이 5.9m에서 4.1m에 비해 상대적으로 넓고 빨랐으며 유동해석 1시간 후인 01시의 평균차이는 0.034m·s-1였다. 여름철 차광스크린 설치높이를 5.7m와 3.9m로 달리하되70%닫힘 조건에서 12시부터 13시까지는 온실하부덕트 외부공기유입량 0.67㎥·s-1 상태 그 후부터는 외부 유입공기를 3배로 증가하여 냉방효과를 비교하였다. 초기 12시부터 13시까지는 차광스크린 70%닫힘 상태에서 무차광에 비해 오히려 평균 약0.9℃ 높았지만 외부공기유입량이 증가하는 13시 이후 부터는 차광스크린 70%닫힘 조건에서 온도가 감소하였고 14시 30분에는 무차광에 비해 0.5℃ 낮았다. 차광스크린 70% 닫힘 조건에서 바닥면의 온도분포는 스크린 설치높이와 개방 정도에 비례하여 낮았으며 무차광에 비해 8℃이상 낮았다. 온실 내 상대습도는 차광스크린을 30% 개방하는 조건에서는 차광스크린의 높이나 개방정도에 따른 차이가 미미하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The natural change of winter night temperature from 00:00 to 04:30 O'clock with the different height of thermal screen in a venlo type glasshouse (W59×L68×H5.9 m) was studied using computational fluid dynamics (CFD). At the early stage of CFD analysis, the room temperature decrease of ...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구는 벤로형 온실에서 보온스크린 설치 높이, 차광스크린 개폐도 및 온실하부공기유입덕트를 통한 공기유입량 차이에 따른 동계 에너지절감 효과, 하계 냉방효율 및 이러한 조건하에서의 온실 내 수직, 수평 위치별 온·습도 변화양상을 파악하기 위하여 수행하였다.
  • 유리온실 내부에 특이한 영향이 없이 외부온도에 대한 전도현상과 내부의 대류현상으로 변화되는 온도를 파악하고자 하였다. 해석결과는 초기 00시부터 04시까지 30분 간격으로 각 구간에 대해 각 포인트의 온도 평균값과 전체 포인트에 대한 평균값 변화를 [Table 4], [Fig.
  • 겨울철 유리온실 내부 유동데이터를 비교하여 온실내부 유동팬에 의한 강제대류와 외부와의 온도 차이에 의한 자연대류의 영향을 파악하고자 하였다. 유동팬에서 나오는 유동은 내부를 주로 순환하는 유동으로 생성되고 전체적으로 직진성을 가진 유동으로 형성되었다.

가설 설정

  • 1m높이에 위치하는 조건이다. 이 때, 2개 Case 모두 외부공기가 유입되지 않는 상태로 가정하였다. 해석은 00시 부터 04시까지 4시간 진행하였다.
  • 유리온실 내부 1층 차광스크린과 측면스크린은 와 같은 물성값을 적용하고, 2층 보온스크린은 다른 2개의 스크린 물성값 성분 함유량만큼 Shell conduction 조건을 가정하였으며, 48% Polyolefin, 52% Polyester 재질로 두께는 0.2mm 이므로 Polyolefin 두께를 0.096mm, Polyester 두께를 0.104mm로 설정하였다.
  • 여름철 유리온실 내부 상대습도를 확인하기 위하여 토마토 전체영역에 대한 상대습도 분포가 초기 100%라고 가정하고 이후 감소하는 양을 분석하였다[Fig. 15]. 상대습도의 분포는 온도분포와 유사하게 초기 12시부터 13시까지는 Case5 (무 차광)에서 71.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
온실의 동고가 높아지면서 어떤 문제에 관심이 많아졌는가? 요즈음 온실의 동고가 높아지면서 냉·난방체적의 변화에 따른 겨울철 난방에너지 증가 및 여름철 냉방효율 개선문제에 대한 관심이 커졌다. 이 연구는 벤로형 온실에서 보온스크린 설치 높이, 차광스크린 개폐도 및 온실하부공기유입덕트를 통한 공기유입량 차이에 따른 동계 에너지절감 효과, 하계 냉방효율 및 이러한 조건하에서의 온실 내 수직, 수평 위치별 온·습도 변화양상을 파악하기 위하여 수행하였다.
시간에 따른 열유동해석의 결과는 무엇인가? 9m) 보온스크린 높이의 차이에 따른 실내온도 변화를 파악하기 위하여 00시부터 04시까지 30분 간격으로 열유동해석을 하였다. 초기에는 상대적으로 난방 외부접촉면적이 큰 보온스크린 설치높이 5.9m에서 보온스크린 설치높이 4.1m에 비해 온도감소가 빨라 낮은 온도를 나타냈으나 해석 2시간 이후부터는 상대적으로 온도감소가 느렸고 04시에는 0.6°C 높았다. 그러나 해석시작1시간 후 실내온도가 약13°C까지 내려가고, 그 이전에 난방기가 작동해야 된다고 볼 때, 해석 2시간 동안 온도감소가 상대적으로 느렸던 보온스크린 설치높이 4.
전산유체역학은 무엇인가? 겨울철 혹한으로 인하여 증가하는 온실 난방에너지와 이에 따른 에너지 절감 기술 및 여름철 고온다습한 기후와 강한 햇빛으로 인하여 높아지는 온실의 온도를 적정온도로 낮추는 냉방기술은 온실 경영의 핵심과제이다. 온실 냉난방과 보온성능 개선 연구를 위하여, CAD 데이터 수정을 통한 형상조절의 용이성과 다양한 환경 및 시설조건 설정의 용이성 및 실험 측정의 한계성을 보완하고 연구결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 기술이 적절하게 이용되고 있다. 최근 컴퓨터 성능개선과 CFD 기법의 발달, 자동 격자 생성기법의 발전으로 복잡한 형상을 가진 모델도 해석할 수 있게 됨으로써 좀 더 다양한 문제에 접근할 수 있는 상용 프로그램으로 발전하였다(Lee 등, 2005; Boulard 등, 2010; Bartzanas 등, 2013).
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참고문헌 (13)

  1. Bartzanas, T., M. Kacira, H. Zhu, S. Karmakar, E. Tamimi, N. Katsoulas, I.B. Lee, and C. Kittas. 2013. Computational fluid dynamics applications to improve crop production systems. Computers and Electronics in Agriculture 93: 151-167. 

  2. Boulard, T., J.C. Roy, H. Fatnassi, A. Kichah, and I-B. Lee. 2010. Computer fluid dynamics prediction of climate and fungal spore transfer in rose greenhouse. Computers and Electronics in Agriculture 74:280-292. 

  3. Campen, J.B. 2006. Ventilation of small multispan greenhouse in relation to the window openings calculated with CFD. ISHS 2006 Acta Hort. 718:351-356. 

  4. Davide P. 2012. Analysis of night-time climate in plasticcovered greenhouses. Tesi Doctoral., Universitat Politecnica de Catalunya. p. 6-17, 48-79, 80-109. 

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  6. Hong, S-W., I-B. Lee, H-S. Hwang, I-H. Seo, J.P. Bitog, J-L. Yoo, K-S. Kim, S-H. Lee, K-W. Kim and N-K. Yoon. 2008. Numerical simulation of ventilation efficiencies of naturally ventilated multi-span greenhouses in Korea. Amer. Soc. of Agricultural and Biological Engineers. 51(4):1417-1432. 

  7. Hong, S.W and I.B. Lee. 2014. Predictive model of micro-environment in a naturally ventilated greenhouse for a model-based control approach. Protected Horticulture and Plant Factory 23(3):181-191 (in Korean). 

  8. Kim, K., J.Y. Yoon, H.J. Kwon, J.H. Han, J.E. Son, S.W. Nam, G.A. Giacomelli, and I.B. Lee. 2008. 3-D CFD analysis of relative humidity distribution in greenhouse with a fog cooling system and refrigerative dehumidifiers. Biosystems Engineering 100:245-255. 

  9. Lee, I., S. Lee, G. Kim, J. Sung, S. Sung and Y. Yoon. 2005. PIV verification of greenhouse ventilation air flows to evaluate CFD accuracy. Amer. Soc. of Agri. Engineers 48(5):2277-2288. 

  10. Lee, I.B and T.H. Short. 2001. Verification of computational fluid dynamic temperature simulations in a full-scale naturally ventilated greenhouse. Amer. Soc. of Agri. Engineers 44(1):119-127. 

  11. Liu, S.Z., Y. He, Y.B. Zhang, and X.W. Miao. 2005. Prediction and analysis model of temperature and its application to a natural ventilation multi-span plastic greenhouse equipped with insect-proof screen. Journal of University Science 6(B)(6):523-529. 

  12. Majdoubi, H., T. Boulard, H. Fatnassi, and L.C. Bouirden. 2009. Airflow and microclimate patterns in a one-hectare canary type greenhouse: an experimental and CFD assisted study. Agricultural and Forest Meteorology 149:1050-1062. 

  13. Nam, S.W., Y.S. Kim and D.U. Seo. 2013. Eva;uation of natural ventilation performance for multi-span plastic greenhouse. Protected Horticulture and Plant Factory, 22(1):7-12.(in Korean) 

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