[논문]식물공장 기류해석을 위한 디지털트윈 개발 및 실증

정진립; 원보영; 유호동; 김탁곤; 강대현; 홍경진

doi:10.9709/jkss.2022.31.1.029

식물공장 기류해석을 위한 디지털트윈 개발 및 실증
Development and Validation of Digital Twin for Analysis of Plant Factory Airflow 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.31 no.1, 2022년, pp.29 - 41

정진립 ((주)한국디지털트윈연구소) , 원보영 , 유호동 ((주)한국디지털트윈연구소) , 김탁곤 (KAIST 전기및전자공학부) , 강대현 (농업회사법인 플랜티팜 주식회사) , 홍경진 (농업회사법인 플랜티팜 주식회사 디지털혁신본부)

초록
AI-Helper

이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

As one of the alternatives to solve the problem of unstable food supply and demand imbalance caused by abnormal climate change, the need for plant factories is increasing. Airflow in plant factory is recognized as one of important factor of plant which influence transpiration and heat transfer. On the other hand, Digital Twin (DT) is getting attention as a means of providing various services that are impossible only with the real system by replicating the real system in the virtual world. This study aimed to develop a digital twin model for airflow prediction that can predict airflow in various situations by applying the concept of digital twin to a plant factory in operation. To this end, first, the mathematical formalism of the digital twin model for airflow analysis in plant factories is presented, and based on this, the information necessary for airflow prediction modeling of a plant factory in operation is specified. Then, the shape of the plant factory is implemented in CAD and the DT model is developed by combining the computational fluid dynamics (CFD) components for airflow behavior analysis. Finally, the DT model for high-accuracy airflow prediction is completed through the validation of the model and the machine learning-based calibration process by comparing the simulation analysis result of the DT model with the actual airflow value collected from the plant factory.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Components of a digital twin and a proposed development & validation method of a digital twin
그림 Fig. 2. Mesh alignment rule
그림 Fig. 3. Movement rule of object expressed by min_obj(x, y, z)
그림 Fig. 4. Example of object-grid mapping
그림 Fig. 5. Object point - grid point fitting
그림 Fig. 6. Geometry of Lactuca sativa with 3 phase
그림 Fig. 7. Disposition of Lactuca sativa at one layer of cultivating rack
그림 Fig. 8. Airflow of duct
그림 Fig. 9. Geometrical change of circulator/fan
표 Table 1. Circulator/Fan properties
그림 Fig. 10. Mesh generation for plant factory
그림 Fig. 11. Airflow contour of Z=0.9m and Z=1.7m at 200sec
표 Table 2. Initial condition and turbulence model
그림 Fig. 12. Airflow contour of Z=6.3m at 200sec
그림 Fig. 13. Airflow vector contour at Z=0.9m and Z=1.7mat 200sec
그림 Fig. 14. Airflow vector contour at Z=6.3m at 200 sec
그림 Fig. 15. Location of sensor at plant factory
그림 Fig. 16. Location of airflow sensor at layer of cultivating rack
그림 Fig. 17. ModernDevice Rev.C thermal anemometer
그림 Fig. 18. Installation example of sensor module
그림 Fig. 19. Machine learning based DT validation
표 Table 3. Specification of thermal anemometer
표 Table 4. Coefficient information of measure-CFD linear regression
그림 Fig. 20. CFD-measures wind speed

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