[논문]입자추적모델을 이용한 마산만 해중방류구 수심 변화에 따른 방류수 거동 수치모의

김진호; 정우성; 김동명

doi:10.5657/kfas.2022.0954

입자추적모델을 이용한 마산만 해중방류구 수심 변화에 따른 방류수 거동 수치모의
Numerical Simulation for Effluent Transport According to Change in Depth of Marine Outfall in Masan Bay Using a Particle Tracking Model 원문보기

한국수산과학회지 = Korean journal of fisheries and aquatic sciences, v.55 no.6, 2022년, pp.954 - 959

김진호 (국립수산과학원 남해수산연구소) , 정우성 ((주)지오시스템리서치 수치모델사업부) , 김동명 (부경대학교 생태공학전공)

Abstract ▼ AI-Helper

Marine outfalls are used to discharge treated liquid effluents to the environment. An efficiently designed, constructed and operated marine outfall effectively dilutes the discharged effluent, thereby reducing the risk to biota and humans dependent upon the marine environment. In this study, we investigated the effluent transport from a marine outfall at different depths in Masan Bay. A particle-tracking model was used to predict the dispersion of effluent. The model results indicate that some particles released from a depth of 13 m move to the inner area of Masan Bay within 48 h. As the release depth increases after 48 h, the particles move further southward. This suggests that effluent from the outer area of Masan Bay can affect the inner area, and that this effect can be reduced by increasing the depth of effluent release.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Model grid of study area and the site of release point for particle tracking, tidal bench mark, current meter measurement and boundary for particle counting.
표 Table 1. Condition for hydrodynamic model
표 Table 2 Settling velocity by percentage of particulate matter in effluent (Dimou, 1992)
그림 Fig. 2. A comparison between observation and simulation of current ellipse.
표 Table 3. Comparison between model results and observed tidal height
그림 Fig. 3. Simulated fow patterns during peak food (left) and peak ebb (right) currents.
그림 Fig. 4. Particle distributions of (a) initial and after (b) 3, (c) 6, (d) 12, (e) 24, (f) 48 h.
그림 Fig. 5. Particle distributions of after 2 days at depth of (a) 13 m, (b) 8 m and (c) 5 m.
그림 Fig. 6. The number of particles into the box from Dukdong wastewater treatment plant.

AI 본문요약
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제안 방법

본 연구에서는 입자추적모델을 이용하여 방류수심의 상승에 따른 방류수 확산특성을 파악하였고 각 수심에서의 방류수가 마산만 북부해역에 미치는 영향을 정량적으로 계산하였다.
1; Table 1). 성층에 의한 방류수 내 난분해성 물질의 거동에 대하여 알아보기 위해 성층이 형성되는 하계 조건에서 수행하였으며, 수직방향 격자는 5개 층, CFL (cournat-friedrichs-lewy)조건을 고려하여 계산 시간 간격은 1초로 총 30일 동안 수행하였다.
마산만에 있는 덕동하수처리장 해중방류구 수심변화에 따른 물질의 확산범위 변화를 예측하였다. 이를 위해 마산만에 입자 추적모듈이 포함된 해수유동모델을 적용하였으며, 방류구 수심을 연직 상승시켜 48시간 이후의 입자분포를 토대로 방류된 물질의 거동 및 마산만 북부해역으로 유입되는 입자의 수를 파악하였다.

대상 데이터

마산만에 있는 덕동하수처리장 해중방류구 수심변화에 따른 물질의 확산범위 변화를 예측하였다. 이를 위해 마산만에 입자 추적모듈이 포함된 해수유동모델을 적용하였으며, 방류구 수심을 연직 상승시켜 48시간 이후의 입자분포를 토대로 방류된 물질의 거동 및 마산만 북부해역으로 유입되는 입자의 수를 파악하였다.
모델의 영역은 안정적인 수치모의를 위해 마산만을 포함한 진해만 전역에 대하여 동서방향으로 약 47 km, 남북방향으로 약 40 km이며 격자수는 468개×409개로 구성하였다(Fig

데이터처리

C1과 C2 정점의 조류타원도 결과와 각 관측소의 기본수준점 성과표 자료의 각 분조별 진폭, 위상에 대하여 모델에서 계산된 결과와 비교하였다(Fig. 2, Table 3).
해수유동 계산 결과의 검증을 위해 C1과 C2 정점에서 관측한 유속과 유향 자료를 조류타원도로 나타내었으며 국립해양조사원의 기본수준점 성과표(tidal bench mark)의 4개 분조의 조화 상수 값과 모델 계산 결과를 비교하였다.

성능/효과

5와 Fig. 6의 결과를 보면, 1,000개의 입자를 수심 13 m에서 방류하여 2일 후 81개(약 8%)의 입자가 북부해역으로 유입되는 것으로 계산되었다. 비록 방류한 1,000개의 입자 중에서 작은 수의 입자가 북부 해역으로 유입되지만, 최초의 입자가 약 0.
또한, 방류 수심 5 m의 결과에서는 대부분의 입자물질이 모도 인근의 협수로를 통과하지 못하는 것으로 나타났다. 결과적으로 방류 수심이 상승함에 따라 방류된 입자의 48시간 후 위치가 점차 외해에 있는 것을 확인할 수 있어 확산 범위가 전체적으로 남하하는 것을 알 수 있다. 입자추적모델 계산을 통해 각각의 case 별 마산만 북부 해역으로 유입하는 입자 수의 시간에 따른 변화는 Fig.
방류 후 48 시간 뒤의 입자분포를 나타내었으며, 수심 8 m에서 방류한 결과는 방류 후 48시간 동안 가포지구 인근 해역까지 확산되는 것으로 나타났으며, 이는 13 m에서 방류한 결과보다 확산범위가 남하한 것으로 생각할 수 있다. 또한, 방류 수심 5 m의 결과에서는 대부분의 입자물질이 모도 인근의 협수로를 통과하지 못하는 것으로 나타났다. 결과적으로 방류 수심이 상승함에 따라 방류된 입자의 48시간 후 위치가 점차 외해에 있는 것을 확인할 수 있어 확산 범위가 전체적으로 남하하는 것을 알 수 있다.
이러한 결과는 덕동하수처리장의 해중방류를 통해 유입된 오염물질이 마산만 북부해역의 수질에 영향을 줄 수 있으며, 만약 방류수 중에 난분해성 오염물질, 병원성 미생물과 독성물질이 포함된 경우 더욱 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 또한, 입자추적모델의 결과를 통해 해중방류구의 방류위치 조정만으로도 방류된 물질의 거동에 영향을 미칠 수 있으며, 마산만 북부해역으로 유입되는 오염물질의 양을 저감할 수 있을 것으로 판단할 수 있다.
6과 같다. 방류 수심이 상승할수록 입자가 북부해역으로 유입하는 최초시간이 늦어지는 것을 확인할 수 있으며, 유입되는 입자의 증가율도 완만해지는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 덕동하수처리장의 해중방류를 통해 유입된 오염물질이 마산만 북부해역의 수질에 영향을 줄 수 있으며, 만약 방류수 중에 난분해성 오염물질, 병원성 미생물과 독성물질이 포함된 경우 더욱 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
5와 같다. 방류 후 48 시간 뒤의 입자분포를 나타내었으며, 수심 8 m에서 방류한 결과는 방류 후 48시간 동안 가포지구 인근 해역까지 확산되는 것으로 나타났으며, 이는 13 m에서 방류한 결과보다 확산범위가 남하한 것으로 생각할 수 있다. 또한, 방류 수심 5 m의 결과에서는 대부분의 입자물질이 모도 인근의 협수로를 통과하지 못하는 것으로 나타났다.
4와 같이 나타냈다. 방류 후 입자들이 연안선을 따라 남북방향으로 확산되는 것을 확인할 수 있으며, 방류 후 48시간 동안 마산만 내의 돝섬 인근까지 확산되는 것을 확인할 수 있다.
6의 결과를 보면, 1,000개의 입자를 수심 13 m에서 방류하여 2일 후 81개(약 8%)의 입자가 북부해역으로 유입되는 것으로 계산되었다. 비록 방류한 1,000개의 입자 중에서 작은 수의 입자가 북부 해역으로 유입되지만, 최초의 입자가 약 0.8일에 북부해역으로 유입되고 방류 후 약 2일이라는 비교적 짧은 시간 후에 마산만 북부해역으로 8%의 입자가 유입되는 것은 주목할 만한 결과이다. 즉, 방류수에 잔류성이 강한 물질이 포함되어 있는 경우에는 마산만 북부해역에 오염물질이 집적될 수 있어 이들 물질의 집적으로 인한 수질 및 퇴적물 오염이 우려된다.
방류 수심이 상승할수록 입자가 북부해역으로 유입하는 최초시간이 늦어지는 것을 확인할 수 있으며, 유입되는 입자의 증가율도 완만해지는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 덕동하수처리장의 해중방류를 통해 유입된 오염물질이 마산만 북부해역의 수질에 영향을 줄 수 있으며, 만약 방류수 중에 난분해성 오염물질, 병원성 미생물과 독성물질이 포함된 경우 더욱 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 또한, 입자추적모델의 결과를 통해 해중방류구의 방류위치 조정만으로도 방류된 물질의 거동에 영향을 미칠 수 있으며, 마산만 북부해역으로 유입되는 오염물질의 양을 저감할 수 있을 것으로 판단할 수 있다.
각 관측소의 진폭과 위상 비교에서는 일주조에서는 다소 차이가 나타난 반면 반일주 조에서는 유의한 진폭과 위상을 확인할 수 있었다. 이를 통해 구축된 해수유동모델이 마산만의 해수순환 특성을 잘 재현하는 것으로 판단할 수 있었다.
4%), 5 m 수심에서는 20개(2%)의 입자가 유입되는 것을 계산되어 방류수심이 상승할수록 마산만 북부해역으로 유입되는 입자의 수가 감소하는 것을 알 수 있다. 즉, 추가적인 오염물질 저감 시설의 설치 없이 방류 수심의 상승만으로도 마산만 북부해역으로 유입되는 덕동하수처리장 기원의 잔류성 오염물질을 기존의 약 50% 이상 저감할 수 있다는 것을 의미한다. 추후, 장기간 수온 및 염분의 관측을 통해 마산만 해역의 밀도성층을 재현하여 성층강도 및 혼합층의 두께에 따른 입자물질 확산 특성을 연구할 필요가 있을것으로 사료된다.

후속연구

즉, 추가적인 오염물질 저감 시설의 설치 없이 방류 수심의 상승만으로도 마산만 북부해역으로 유입되는 덕동하수처리장 기원의 잔류성 오염물질을 기존의 약 50% 이상 저감할 수 있다는 것을 의미한다. 추후, 장기간 수온 및 염분의 관측을 통해 마산만 해역의 밀도성층을 재현하여 성층강도 및 혼합층의 두께에 따른 입자물질 확산 특성을 연구할 필요가 있을것으로 사료된다.

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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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