불포화 유동 방정식의 해를 위한 해적응격자법의 이용 연구

Use of a Solution-Adaptive Grid (SAG) Method for the Solution of the Unsaturated Flow Equation

Richards 방정식(RE) 해를 구하는 새로운 수치해석적인 방법으로 해적응격자(SAG)법을 개발하였다. SAG 법은 격자생성법을 이용하여 해의 구배가 큰 영역에 더 많은 수의 격자가 밀집되도록 일정한 수의 격자를 자동으로 재분배한다. 이 방법은 좌표변환기법을 이용하여 지배방정식인 RE를 새로운 좌표에서의 RE로 변환하고 유한차분법을 적용하여 방정식의 해를 구한다. 이때 격자점들의 이동은 변환된 RE에 수식으로 반영되기 때문에 고정된 격자점 을 갖는 변환된 영역에서는 해를 구하는 과정에서 내삽법이 불필요하게 된다. 따라서 SAG법은 불포화대에서의 지하수 침투과정을 모사할 때 습윤전선의 이동과 관련하여 발생하는 수치해석적 난제를 크게 개선할 수 있는 방법이다. SAG법과 고정격자를 이용하는 기존의 수정 Picard법을 비교하기 위하여 1차원 침투문제에 대한 수치실험을 실시하였다. 41개의 격자점을 이용한 SAG법은 201점의 고정격자법과 비교하였을 때, 해의 정확도에서는 비슷한 값을 보였으며 계산시간은 반으로 줄어들었다. SAG해의 질량평형과 수렴도는 시간간격 ($\Delta$t)과 해적응 격자생성에 사용된 가중모수 (${\gamma}$)에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 SAG법을 이용하여 질량보존적이며 동시에 수렴하는 해를 구하기 위해서는 $\Delta$t와 ${\gamma}$를 자동으로 재조정하는 과정이 요구되며, 이러한 과정은 계산시간을 증가시키는 요인으로 작용할수도 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 방법은 특별히 시간에 따른 전선의 이동을 다루는 불포화 유동 및 오염물 거동 문제에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

A new numerical method using solution-adaptive grids (SAG) is developed to solve the Richards' equation (RE) for unsaturated flow in porous media. Using a grid generation technique, the SAG method automatically redistributes a fixed number of grid points during the flow process, so that more grid points are clustered in regions of large solution gradients. The method uses the coordinate transformation technique to employ a new transformed RE, which is solved with the standard finite difference method. The movement of grid points is incorporated into the transformed RE, and therefore all computation is performed on fixed grid points of the transformed domain without using any interpolation techniques. Thus, numerical difficulties arising from the movement of the wetting front during the infiltration process have been substantially overcome by the new method. Numerical experiments for an one-dimensional infiltration problem are presented to compare the SAG method to the modified Picard method using a fixed grid. Results show that accuracy of a SAG solution using 41 nodes is comparable with the solution of the fixed grid method using 201 nodes, while it requires only 50% of the CPU time. The global mass balance and the convergence of SAG solutions are strongly affected by the time step size (Δt) and the weighting parameter (${\gamma}$) used for generating solution-adaptive grids. Thus, the method requires automated readjustment of Δt and ${\gamma}$ to yield mass-conservative and convergent solutions, although it may increase computational costs. The method can be effective especially for simulating unsaturated flow and other transport problems involving the propagation of a sharp-front.