[논문]제철용 로터리 킬른 내의 연소 및 환원을 포함한 입자 거동 예측모사 해석

한우주; 장권우; 한가람; 허강열

제철용 로터리 킬른 내의 연소 및 환원을 포함한 입자 거동 예측모사 해석
Simulation of Particle Beds with Combustion and Reduction in Steel Making Rotary Kilns 원문보기

한우주 (포항공과대학교 기계공학과) , 장권우 (포항공과대학교 기계공학과) , 한가람 (포항공과대학교 기계공학과) , 허강열 (포항공과대학교 기계공학과)

We simulate the particle bed motions with combustion and reduction in steel making rotary kilns. The particle bed motions are simulated by a Lagrangian approach called Discrete Phase Model (DPM). To reduce the number of tracking particles, the Coarse Grain Model (CGM) was applied. The model for particle motions showed good agreements with experimental results. In addition to the particle motion, the combustion and reduction simulation was performed. The combustion and reduction simulation can consider heat, mass and momentum transfer between the gas phase and particle beds.

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문제 정의

따라서 킬른 내부의 현상을 예측하기는 매우 까다롭다. 본 연구 에서는 장입물 거동 및 기체 연소 그리고 장입물과 기체의 상호작용을 고려한 3차원 해석을 수행하고자 한다.
이번 연구에서 적용할 입자 거동 모델인 CGM이 적용된 DPM이 실제 로터리 킬른의 거동을 예측 할 수 있는지 알아보기 위해서 Pilot scale의 로터리 킬른의 거동에 대한 실험 사례를 해석하였다. [4] Fig.

이론/모형

[3] 기체상 해석에서는, 난류 해석을 위해 Standard k-ε 모델을 사용하였으며, 연소 모델은 Eddy Dissipation Model(EDM)을 사용하였다.
[2] DPM 방식은 입자의 거동을 실제와 거의 유사하게 모사할 수 있지만, 실제 입자를 모두 추적해야 하므로 계산 부담이 커지게 된다. 이러한 계산 부담을 줄이기 위해서 Coarse Grain Model(CGM)이 사용되었다. CGM은 여러 입자를 하나의 입자로 묶어서 처리하여 추적해야 할 입자 수를 감소시켜 전체 계산 부담을 줄일 수 있는 방식이다.
입자 거동은 Lagrangian approach인 Discrete Phase Model(DPM)을 사용하였다. [1] DPM에서 입자 거동은 입자 의 운동량 보존 식에 따라 계산이 되며 입자와 기체간의 운동량 교환은 Drag Force Term 에 의해서 결정이 된다.

성능/효과

입자 거동은 Lagrangian approach인 Discrete Phase Model(DPM)을 사용하였다. [1] DPM에서 입자 거동은 입자 의 운동량 보존 식에 따라 계산이 되며 입자와 기체간의 운동량 교환은 Drag Force Term 에 의해서 결정이 된다. 입자가 충돌 할 경우, 입자간의 운동량 전달은 Spring-Damper model 에 의해서 계산된다.
입자가 충돌 할 경우, 입자간의 운동량 전달은 Spring-Damper model 에 의해서 계산된다.[2] DPM 방식은 입자의 거동을 실제와 거의 유사하게 모사할 수 있지만, 실제 입자를 모두 추적해야 하므로 계산 부담이 커지게 된다. 이러한 계산 부담을 줄이기 위해서 Coarse Grain Model(CGM)이 사용되었다.

후속연구

Case 8은 Rolling Mode로 나타났는데, 이는 입자 계산 시 사용되었던 마찰계수가 정확하지 않은 값이기 때문에 나타나는 결과로 추측된다. 따라서 마찰계수 값을 개선 한다면, 보다 정확한 예측이 가능 할 것이다. Fig.

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