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CFD 시뮬레이션에 의한 온실의 열․공기유동 해석 기술
1. 머리말
농업시설의 설계에 있어서 과거에는 구조적인 측면의 설계만을 위주로 고려하여 왔지만, 시설의 합리적 활용이라는 차원에서 환경적 측면의 설계 및 관리기술이 점차 중요하게 대두되고 있다. 일반적으로 설계(design)의 궁극적인 목적은 구조물이나 시스템을 안정적, 합목적적으로 사용하기 위해 꼭 필요한 단계이므로, 농업시설의 환경설계 또한 시설을 효율적, 합리적으로 사용하기 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기본과정이라고 할 수 있다.
농업시설에서 설계 및 해석의 대상이 되는 환경요인은 온도, 습도, 광, 기류, 가스 등 다양하고, 농업시설이라는 시스템 내부에서 각각의 요인이 서로 독립적으로 작용 또는 발현하는 것이 아니라 온도의 변화에 따라 습도, 기류, 가스농도 등이 영향을 받게 되는 등 상호 유기적인 관계를 형성하고 있기 때문에 정확한 설계나 해석이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 농업시설에서의 환경 설계 및 해석은 난방, 냉방, 환기, 차광, 보온, 가스농도 등과 같이 시설환경의 관리 측면에서 다소 포괄적으로 수행되는 것이 일반적이다.
본고에서는 이러한 농업시설의 환경설계 및 해석 기술의 하나로 최근 주목받고 있는 CFD 시뮬레이션 기법을 간단히 설명하고, 농업시설공학 분야의 적용에 대해 소개하고자 한다.
2. CFD 시뮬레이션 기법 소개
CFD는 Computational Fluid Dynamics의 머리글자를 딴 것으로 ‘전산유체역학’이라고도 불린다. CFD는 컴퓨터를 이용하여 유체의 유동과 관련된 일련의 계산을 수행하는 새로운 응용학문분야이다.
유체의 운동을 해석하기 위한 연구는 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 유체역학의 이론에 따른 수치계산에 의한 방법이고, 두 번째 방법은 실험을 통해 특성값들을 측정하는 방법이다. 그러나 이 두 가지 방법들은 각각 독립적으로 사용되기보다는 상호 보완적인 관계로 함께 적용되는 것이 일반적이다. 예를 들면, 이론적인 수치계산을 통해 실험의 수행범위나 방법을 미리 예측하여 보다 경제적이고 과학적인 실험을 할 수 있고, 실험을 통한 측정결과를 이용하여 이론적으로 계산된 수치해 및 계산방정식을 검증할 수 있는 것이다. 이 때 이론적인 계산을 위해 설정된 방정식들을 각각의 현상에 대한 수치해석모델이라고 부르며, 그 수치해석 모델을 작성하는 과정을 모델링(modeling)이라고 한다. 또한 임의의 경계값 또는 초기값을 이용하여 이 수치해석방정식들을 풀어 해를 구하는 일련의 과정을 시뮬레이션(simulation)이라고 한다. 따라서 CFD 시뮬레이션은 그림 1과 같은 일련의 과정을 통칭하는 개념이라고 할 수 있으며 실험연구와 비교할 때 표 1과 같은 장단점을 가지고 있다.
그림 1. CFD시뮬레이션 수행 과정
표 1. 실험연구와 비교한 CFD 시뮬레이션의 장단점
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장 점 |
단 점 |
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1) 실험이 어려운 혹은 위험한 조건에서의 해석이 가능하다. 2) 해석대상의 분석을 위한 시간적, 공간적 제약이 없다. 3) 기본모델의 응용을 통해 다양한 조건의 해석모델로 확장이 용이하다. |
1) 모델의 가설이 수치해석 결과의 정확성에 영향을 미친다. 2) 시뮬레이션 모델의 범용성이 제한적이다.
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3. 자연환기 온실의 열․공기유동 해석을 위한 CFD 적용 사례
환기는 온실내부의 미기상에 영향을 주는 기본적인 작용으로, 실내와 그 주변 환경들 사이의 열 및 물질교환에 강하게 기여한다. 따라서 환기는 온도, 습도, 그리고 이산화탄소 등의 가스농도를 최적으로 제어하는 등의 다양한 목적을 위해 사용된다.
CFD 시뮬레이션은 내부공기의 흐름 분석과 환기의 측면에서 온실의 구조적 특성의 기능성을 이해하기 위한 훌륭한 도구로 사용된다. CFD 결과에 따라 제공된 평균흐름의 자세한 그림들은 구조물 내에서의 환기에 대한 역학적 분석에 도움을 준다. 이 방법에서 환기창의 크기, 위치 그리고 형상은 실내공기가 정체구역(stagnant region)없이 원만하게 혼합되고, 전체 환기능력을 향상시킬 수 있도록 설계된다.
최근 들어 국내에서도 일부 연구자들에 의해 온실의 열환경 예측 및 환기성능 분석을 위해 CFD 시뮬레이션이 활용되고 있다. 온실의 환기특성을 연구하기 위해서는 더 많은 실험과 함께 다양한 조건에 대한 CFD 시뮬레이션이 필요하고, 이러한 환기과정의 분석은 열 및 물질의 교환과정을 최적화하고, 실내 기후의 조절을 개선하기 위한 설계를 보다 향상시킨다.
다음은 농업시설의 환경 최적화를 위한 CFD 시뮬레이션기법의 적용에 대한 예로써 온실의 자연환기 및 공기유동특성을 분석한 결과이다.
외부 기상조건이 같을 때, 환기창 및 온실내의 평균 풍속은 온실 폭의 증가에 따라 감소하는 경향을 나타냈다(표 2). 분당 공기 교환량(환기율)은 연동수의 증가에 따른 환기창의 면적 증가로 완만한 증가를 보였다. 그러나 온실의 체적에 대한 분당 공기교환율(AER)은 연동수가 증가함에 따라 공기 교환이 필요한 체적이 증가하므로 감소하는 결과를 나타냈다. 따라서 자연환기 온실에서 연동수(온실폭)의 증가는 공기 교환을 위한 부담량(환기부하)를 증대시켜 환기 성능의 질적인 감소를 초래하는 것으로 나타났다. 그림 2는 CFD 시뮬레이션에 의해 온실의 공기유속분포를 계산한 결과를 예로써 보여주는 것이다.
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구 분 |
2연동 |
4연동 |
6연동 |
8연동 | |
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평균풍속 (m/s) |
환기창 |
1.7 |
1.4 |
1.2 |
1.0 |
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실내공간 |
0.2 |
0.6 |
0.6 |
0.2 | |
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환기율 (m3/min) |
218 |
341 |
445 |
491 | |
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환기회수 (1/min) |
4.0 |
3.1 |
2.7 |
2.2 | |
그림 2. 아치형 4연동 온실의 유속분포(일사량 1,000W/m2, 풍속 2 m/s)
표 3은 외부풍속의 변화에 따른 환기성능의 변화를 CFD 시뮬레이션을 통해 계산한 결과를 나타낸 것이다. 표 3에서 보는 바와 같이 외부풍속이 4.0 m/s에서 1.0 m/s까지 감소하는 동안 환기창의 평균 유속, 실내평균유속, 환기량, 분당 공기교환율 모두가 현저하게 저하되는 결과를 보여주었다. 이 결과는 풍속의 감소로 인한 풍압력의 감소로 인한 결과이며, 환기율이 외부풍속에 비례한다는 Okada와 Takakura(1973)의 이론적 모델을 증명하는 결과이기도 하다.
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실외풍속 (m/s) |
4.0 |
2.0 |
1.0 |
0.5 | |
|
평균풍속 (m/s) |
환기창 |
1.9 |
1.4 |
0.8 |
0.5 |
|
실내공간 |
0.8 |
0.6 |
0.2 |
0.2 | |
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환기율 (m3/min) |
489 |
341 |
203 |
122 | |
이상의 결과들로부터 아치형 연동온실의 곡부에 설치된 천창은 연동온실의 환기를 촉진시키는데 구조적인 문제가 있음을 확인하였으며, 아치형 연동온실의 환기 구조 개선을 위해 환기창 형태별 환기성능을 분석한 결과 그림 3과 같이 지붕천창을 사용한 온실의 환기성능이 가장 우수함을 알 수 있다.
그림 3. 환기창 종류별 자연환기성능
4. 맺음말
농업시설의 환경 최적화를 위한 환기 및 실내 공기유동 해석 등에 관한 연구가 다양한 실험 연구와 CFD 기법을 이용한 수치해석적 연구로 점차 활기를 띠어가고 있는 추세를 감안할 때, 향후 CFD 시뮬레이션의 적용은 그 영역의 확대와 함께 그 결과의 신뢰성 또한 더욱 높아질 것으로 기대된다.
CFD 시뮬레이션은 일반적인 공기의 해석 방법 및 이론을 농업시설이라는 특수한 해석 조건에 대해 적용하는 것이므로, 해석대상인 농업시설의 조건에 대한 최적의 해석 모델을 구성하는 것이 관건이라고 판단된다. 농업시설의 조건에 대해 최적의 CFD 해석 모델을 구성하기 위해서는 각각의 경계조건들에 대한 보다 정확한 실험데이터가 필요하다.
CFD 시뮬레이션 기법은 자연환기, 강제환기, 실내의 공기유동 뿐만 아니라 냉방 및 난방 시스템의 설계와 해석, 순환팬의 도입으로 인한 실내 공기환경 및 열환경의 변화 예측, 축산시설로부터 발생하는 악취의 대기확산 해석 등 보다 다양한 문제들에 대한 신뢰성 있는 수치해석 결과를 제공할 수 있는 방법이므로 그 적용 범위의 확대 연구가 활발히 검토되고 있는 추세이다.
자료제공 윤남규/농업공학부 에너지환경공학과(☎ 031-290-1822)