[논문]부유 물질 거동 분석을 위한 실규모 실험 및 입자 분산 모형 적용

신재현; 박인환; 성호제; 이동섭

doi:10.22156/cs4smb.2020.10.12.236

부유 물질 거동 분석을 위한 실규모 실험 및 입자 분산 모형 적용
Real Scale Experiment for Suspended Solid Transport Analysis and Modeling of Particle Dispersion Model 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.12, 2020년, pp.236 - 244

신재현 (한국건설기술연구원 국토보전본부) , 박인환 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 성호제 (한국건설기술연구원 국토보전본부) , 이동섭 (한국건설기술연구원 국토보전본부)

초록
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본 연구에서는 하천실험센터에서 부유 물질 실험을 수행하여 부유 물질의 거동 및 확산을 관찰하고 이를 입자분산모형을 통하여 그 이동을 구현하고자 하였다. 규사를 물과 믹서기를 이용하여 혼합한 후 실규모 크기의 실험수로에 인위적으로 투입하고 레이저부유사측정기(LISST)를 이용하여 부유 물질의 농도를 측정하였다. 실험에서 드론 이미지 및 부유사 측정기 관측 데이터와 입자 분산 모형을 통해 부유 물질의 거동을 모의하여 비교한 결과, 비교적 실험 결과가 구현이 잘 된 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 입자 분산 모형의 적용성은 물론, 높은 강우량으로 인한 유량 발생 시 부유 물질 예측 활용성을 기대할 수 있게 되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this research a suspended solid transport experiment was conducted in the river experiment center to find the characteristics and dispersion of the material. Modeling by the particle dispersion model was also executed to reproduce the suspended solid transport. The suspended solid was consisted of a mixture of silica and water using a mixing equipment, which was then introduced into a real-scale flume and measured with the laser-diffraction based particle size analyzer(LISST) to find the concentration of the material. The comparison between the measured suspended solid concentration using drone images and particle size analyzers, with the model showed a good match overall, which proved the applicability of the model. Along with finding the model applicability, the research showed the potential for suspended solid estimation in high flow situations with high rainfall.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig.1. PDM model dispersion mixing stages
그림 Fig. 2. River experiment center area for current experiment
표 Table 1. Experimental conditions
그림 Fig. 3. Silica mixture used in experiment
그림 Fig. 4. Mixture input for transport
그림 Fig. 5. Time for Suspended Solid Passing
그림 Fig. 7. Flow model velocity results
그림 Fig. 6. Elements constructed for model
표 Table 2. Suspended Solid Diameter Range
그림 Fig. 8. PDM modeling of suspended solid transport
그림 Fig. 9. Images of suspended solid transport experiment
그림 Fig. 10. Comparison of PDM model with measured data

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로 본 연구에서는 이 같이 하천 환경에 큰 영향을 미치는 부유 물질에 대한 분석 및 예측 모델링을위하여 실규모 크기의 실험수로에 부유 물질 실험을 수행하여 규사 및 물의 혼합물질을 투입하고 이러한 부유물질의 거동을 입자분산모형으로 구현하고자 하였다.
기존에 수행된 실험 연구에서 나아가 모델링과의 비교 적용을 통하여 모델링을 통한 부유 물질 예측 가능성과 적용성을 살펴보고자 모형 연구도 같이 수행하였다. 실험 관측 데이터와 입자 분산 모형을 통해 부유 물질의 거동을 모의하여 비교한 결과, 비교적 실험 결과가 구현이 잘 된 것을 확인할 수 있었으며, 높은 강우량으로 인한 유량 발생 시 부유 물질 모델링 적용 가능성을 검증할 수 있었다.
이 장비는 유사 입자의 크기와 모양에따라 레이저에서 방사되는 빛의 회절양이 서로 상이함을 이용하여 측정 지점의 부유물질 농도를 측정할 수있었으며[6], 이를 이용하여 효율적으로 수행된 실험의시간-농도 데이터를 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존 실험 연구에서 나아가 모델링과의 비교 적용을 통하여 모델링을 통한 부유 물질 예측 가능성과 적용성을 살펴보고자 모형 연구도 같이 수행하였다.
본 연구에서는 하천실험센터에서 부유 물질 실험을수행하여 부유 물질의 거동 및 확산을 관찰하고 이를입자 분산 모형을 통하여 이동을 구현하고자 하였다. 입자 분산 모형의 경우 기존에 주로 사용되는 수치 모형의 진동 및 분산으로부터 상대적으로 안정적이므로이 연구에 사용되었다.
입자 분산 모형의 경우 기존에 주로 사용되는 수치 모형의 진동 및 분산으로부터 상대적으로 안정적이므로이 연구에 사용되었다. 입자 분산 모형은 전단류 분산이론을 따르면서 수평 혼합 과정은 전단이송, 연직 혼합 과정은 연직배열 알고리즘을 이용한 난류 및 입자확산을 구현하여 부유 물질의 이동을 정확히 표현하고자 하였다.
정성적 분석의 경우 드론 촬영을 통한 이미지와 입자 분산모형의 결과를 비교하고자 하였다. 정량적 분석의 경우부유사 측정기를 통해 계측된 농도와 입자 분산 모형의결과를 비교하여 상관관계 및 평균절대비오차(MAPE, Mean absolute percentage error)를 구하여 모형의적용성을 검증하였다.

제안 방법

규사와 낙동강에서 공급된 실규모 실험 수로의 물을 Fig. 3과 같은 믹서기로 혼합하한 후 Fig. 4와 같이 믹서기와 연결되어 교량에서 내려오는 관을 통해 수중에서 인위적으로 주입함으로써 이루어졌다. 측정 단면 약 51 m 상류에 수중 주입하여 부유 물질 주입 초기 낙하운동의 영향을 최소화하였다.
하류에서는 레이저 부유사 측정기를 운영하여 1초 간격으로 농도를 측정하였다. 부유사 측정기는 이동식 대차에 설치된 높이 조절이 가능한 설치봉에 고정하여 측정을 수행하였다.
실험 수행을 통하여 규사를 물과 혼합한 후 실 규모 크기의 실험수로에 인위적으로 투입하고 레이저 부유 사측 정기를 이용하여 부유 물질의 농도를 측정하였다. 기존에 수행된 실험 연구에서 나아가 모델링과의 비교 적용을 통하여 모델링을 통한 부유 물질 예측 가능성과 적용성을 살펴보고자 모형 연구도 같이 수행하였다.
구성으로 모의를 진행하였다. 우선 입자분산 모형에서 사용할 수 있도록 유속장을 활용하기 위하여 흐름 모형을 구동하였다. 하천실험센터의 수로를구현하기 위하여 Fig.
입자 분산 모형 결과와 본 연구의 실험 결과물을 비교하기 위해서 정성적, 정량적 분석을 제시하였다. 정성적 분석의 경우 드론 촬영을 통한 이미지와 입자 분산모형의 결과를 비교하고자 하였다.
입자 분산 모형 구동에 필요한 유속 및 수심을 산정하기 위하여 경계조건을 실험 조건과 같은 상류 유량 2.0 cms, 수심 0.90 m 로 지정하여 흐름 모형을 수행하였다. 흐름 모형 구동 결과 사다리꼴 형태의 직선 수로에서 발생하는 유속이 잘 구현된 것이 Fig.
입자 분산 모형의 적용성을 검증하기 위하여 실험조건과동일한 구성으로 모의를 진행하였다. 우선 입자분산 모형에서 사용할 수 있도록 유속장을 활용하기 위하여 흐름 모형을 구동하였다.
8과 같다. 초기 부유 물질 입력조건을 구현하기 위하여촬영 이미지를 참고하여 농도장 형태로 입자를 수로에주입하였으며 이를 통해 실험과 유사한 상황을 구현하도록 하였다. 모의 시 약 8, 500여개의 입자를 주입하였으며, 연직방향 계층은 200개로 나누어 계산하였다.

대상 데이터

초기 부유 물질 입력조건을 구현하기 위하여촬영 이미지를 참고하여 농도장 형태로 입자를 수로에주입하였으며 이를 통해 실험과 유사한 상황을 구현하도록 하였다. 모의 시 약 8, 500여개의 입자를 주입하였으며, 연직방향 계층은 200개로 나누어 계산하였다.
본 연구에서는 입자 분산 모형의 검증을 위해 한국건설기술연구원 하천실험센터의 직선수로에서 실규모 크기의 부유 물질 실험을 Fig. 2와 같이 수행하였다. 직선 수로의 하상경사는 약 1/800이며, 사다리꼴 단면으로 구성되어 있고, 하안경사는 1:2, 저수부의 크기는 약 3 m로 되어 있다.
직선 수로의 하상경사는 약 1/800이며, 사다리꼴 단면으로 구성되어 있고, 하안경사는 1:2, 저수부의 크기는 약 3 m로 되어 있다. 유입부 및 유출부를 제외한 실험 수로의 연장은 490 m 이며, 이 중 약 51 m 정도의 구간에서 실험을 수행하였다. 최대 유량은 10 m³/s 까지 공급이 가능하나 본 실험에서는 약 2 m³/s 의 유량을 사용하였다.
우선 입자분산 모형에서 사용할 수 있도록 유속장을 활용하기 위하여 흐름 모형을 구동하였다. 하천실험센터의 수로를구현하기 위하여 Fig. 6과 같이 2000여개의 요소로 구성된 직선 수로를 구성하였으며 실험 조건으로부터 상하류 각각 10 m를 추가하여 약 70 m 구간을 모의하였다.

데이터처리

정성적 분석의 경우 드론 촬영을 통한 이미지와 입자 분산모형의 결과를 비교하고자 하였다. 정량적 분석의 경우부유사 측정기를 통해 계측된 농도와 입자 분산 모형의결과를 비교하여 상관관계 및 평균절대비오차(MAPE, Mean absolute percentage error)를 구하여 모형의적용성을 검증하였다. 평균절대오차(MAE, Mean absolute error) 값에 예측값을 나누어 정규화를 하는방식이다.

이론/모형

본 모형의 입자 확산 과정은 2단계로 이루어져 있으며 Fischer (1979)가 제안한 순차계산모형을 기반으로한다. 그 중 첫 단계는 수평 확산 단계이다[13].
본 연구에서 사용되는 입자 분산 모형(PDM, Particle Dispersion Model)은 전단류 분산이론에 따라서 전단이송에 의한 수평 혼합과 연직 배열 알고리즘을 이용한 연직 확산을 순차적으로 계산하여 개별 입자의 혼합 거동을 해석하였다[9]. 수치 해석 모형에 주로 사용되는 이송-분산 모형의 경우, 개별 하천의 실험 및 공식을 이용하여 산정하는 분산계수의 산정과 입력이 필요하였으나 현 모형은 그러한 특정 분산계수의 입력이 요구되지 않아 범용성을 확보하고 있다.
 는 횡방향 수심평균 유속이다. 본 연구에서는 적용이 용이하고 매개변수에 대한 민감도가 높아 횡 방향 혼합을 계산하는데 유리한 직선 형태의 Odgaard (1986)식을 사용하였다[19]. 이후 연직 혼합과정은 각 단계에서 오염물질이 균일하게 분포하도록 난류 및 분자 확산으로 구성되어 있다.
상수, 는 연직 좌표이다. 본 연구의 입자 분산모형은 2차원 흐름해석 모형[16, 17, 18]과 연계되어있기 때문에 수심평균 유속을 사용한다[9]. 수심평균 유속을 사용하여 유속의 연직분포를 위 공식을 사용하여 생성한 후 종방향 확산의 경우 전단류에 의한 이송을 통하여 입자를 이동시킨다.

성능/효과

이처럼 Figs. 8과 9를 비교한 결과 입자 분산 모형이 부유 물질 실험을 비교적 잘 구현한 것을 확인할 수 있었다. 이는 물론 정성적인 관측 결과이며 정량적 분석의 경우 실험 수로 하류의 레이저 부유사 측정기기 결과와 입자 분산 모형 결과를 비교한 Fig.
기존 하천 주입 실험에서도[10] 이러한 비대칭 농도장이 관찰된 바 있으며, 본 실험은 저장대 모형이나 이송-분산 모형이 아닌 입자 분산 모형을 검증하여 이를 구현한 것에 차이점이 있다. 결론적으로 이 연구로 입자 분산 모형이 부유 물질 이동을 잘 구현하는것을 확인할 수 있었다.
10에 도시되었다. 관측 결과 위의 예상과 마찬가지로 낙동강에서 공급된 물의 농도로 인하여 기저 값이 높게 발생한 것을 관측할 수 있었다. 이러한 값은 강우가 발생하고 며칠 후 실험이 수행되었기 때문에 낙동강의 부유 물질이 실 규모 수로에 공급되면서 일어난 현상이라고 볼 수 있다.
8 이상으로 기존 하천 크기의 주입 실험 검증 결과[9]에 비교하여도 정확한 편으로 판단된다. 농도장이초반에 급격히 상승하다가 뒤에서 길게 늘어지는 꼬리부분이 잘 구현되었으며, 비대칭 농도장이 발생한 이유는 실험 수로의 하상 불균질성 및 식생 분포 영향으로판단된다. 기존 하천 주입 실험에서도[10] 이러한 비대칭 농도장이 관찰된 바 있으며, 본 실험은 저장대 모형이나 이송-분산 모형이 아닌 입자 분산 모형을 검증하여 이를 구현한 것에 차이점이 있다.
9와 유사하게 전개되었다. 상대적으로 느린 양안의 경우 높은 유속의 중앙 부분에 비하여 꼬리 형태의 늘어지는 부분이 시간이 지나갈수록 모의 결과 및 실험에 둘 다 확인되었으며, 이는 기존의 주입 실험 검증 결과와 유사한 형태를 보이고 있다. [9].
기존에 수행된 실험 연구에서 나아가 모델링과의 비교 적용을 통하여 모델링을 통한 부유 물질 예측 가능성과 적용성을 살펴보고자 모형 연구도 같이 수행하였다. 실험 관측 데이터와 입자 분산 모형을 통해 부유 물질의 거동을 모의하여 비교한 결과, 비교적 실험 결과가 구현이 잘 된 것을 확인할 수 있었으며, 높은 강우량으로 인한 유량 발생 시 부유 물질 모델링 적용 가능성을 검증할 수 있었다. 이후 후속 연구로 농도 분석 기법과 결합되어 활용될 경우 초분광 및 광학 센서를 이용한 IoT 및 센서 기술과 융합되어 드론 운영 플랫폼에 적용되는 모형으로 개발될 수 있으므로 현장에서 부유 물질 발생 시 정확하고 신속한 모델링에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
5는 부유 물질 입경 분포 분석 중 침강 실험을 분석한 것으로, 실험 시간 대비투과율을 보여주고 있다. 이 실험에서 물질 대부분이 주로 간섭 침강의 영역에 있는 것을 확인하였다.
추가적인 정량적 분석 결과, 관측 결과와 모형 결과는 상관관계 0.89, 오차(MAPE, Mean absolute percentage error) 가 약 12% 로 나타났다. 상관관계가 0.
4와 같이 믹서기와 연결되어 교량에서 내려오는 관을 통해 수중에서 인위적으로 주입함으로써 이루어졌다. 측정 단면 약 51 m 상류에 수중 주입하여 부유 물질 주입 초기 낙하운동의 영향을 최소화하였다. 하류에서는 레이저 부유사 측정기를 운영하여 1초 간격으로 농도를 측정하였다.
02 mm 이하로 나온 것을 확인할 수 있었다. 특히 91%의 입경분포가 0.0312 이하로 나타난 것을 확인하면 상당수의 부유 물질이 점토질에 가까운 것을 알 수 있으며, 규사와 더불어 강우 이후에 낙동강에서 공급된 실험 수로의 물에 포함된 부유 물질의 영향도 크다는 것을 확인할 수 있었다. 이후 농도 측정시에도 이러한 낙동강 물의 부유사 영향으로 실규모 실험 수로의 기저 농도가 높은 현상이 나타났다.
90 m 로 지정하여 흐름 모형을 수행하였다. 흐름 모형 구동 결과 사다리꼴 형태의 직선 수로에서 발생하는 유속이 잘 구현된 것이 Fig. 7과 같이 나타났으며, 중앙부의 유속은 약 0.50 m/s 으로 나타났고 양안의 유속은 중앙부에 비하여 속도가 느린 특성을 보여주었다.

후속연구

본 연구에서 수행하는 실험과 모형의 비교를 통하여입자 분산 모형의 실용성이 검증될 경우 IoT 및 센서기술과 융합되어 드론 운영 플랫폼에 적용되는 모형으로 개발이 진행될 것이다. 이 플랫폼에는 초분광 및 광학 센서를 이용한 영상 처리 기법 적용으로 농도 분석과 관련성이 있다.
실험 관측 데이터와 입자 분산 모형을 통해 부유 물질의 거동을 모의하여 비교한 결과, 비교적 실험 결과가 구현이 잘 된 것을 확인할 수 있었으며, 높은 강우량으로 인한 유량 발생 시 부유 물질 모델링 적용 가능성을 검증할 수 있었다. 이후 후속 연구로 농도 분석 기법과 결합되어 활용될 경우 초분광 및 광학 센서를 이용한 IoT 및 센서 기술과 융합되어 드론 운영 플랫폼에 적용되는 모형으로 개발될 수 있으므로 현장에서 부유 물질 발생 시 정확하고 신속한 모델링에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
부유사 모델링의 경우 수치 모형 위주로 연구가 수행되어 왔으나 입자모형이 사용된 경우도 있다[3]. 하지만 이러한 수치 및 입자 모형을 사용한 기존 연구의 경우, 실 규모 하천 크기의 부유 물질 실험이 같이 수행되지 않았기 때문에 본 연구처럼 실제 하천에서의 적용 가능성 확인을 위한 대규모 실험을 수행하는 것이 입자 모형 적용성을 검증하는 데 바람직할 것이다.

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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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