본 논문에서는 음향 역산법을 이용한 기포의 크기 분포 추정 기법을 제시하였다. 제 1종 Fredholm 적분방정식으로 표현된 감쇠계수의 추정오차를 목적함수로 정의하였고, 최적해를 구하기 위해 Levenberg-Marquardt(LM)기법을 적용하였다. 두 가지의 기포 분포에 대한 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 역산 기법의 유용성을 검증하였다. 세 종류의 기포발생기를 이용하여 사각 수조(1.0 m × 0.54 m × 0.6 m)에서 기포 실험을 수행하였다. 고속카메라 촬영을 통해 기포의 분포 이미지를 획득하였고, 음원과 수중청음기를 이용하여 기포층의 주파수별 삽입손실(insertion loss)을 계측하였다. 촬영된 이미지는 후처리를 통해 기포 발생기별 기포 분포 특성을 파악하는데 활용하였고, 계측된 삽입손실에 역산 기법을 적용하여 기포의 크기 분포를 추정하였다. 음향 역산결과로부터 기포의 크기가 작아짐에 따라 기포 개수는 지수적으로 증가하며, 70 ㎛ ~ 120 ㎛의 국부 피크를 지난 후 다시 증가하는 경향성을 확인하였다.
난류전단 흐름에서의 기포 크기분포를 예측하기 위하여 개발된 Monte-Carlo 모의모형을 실험실 크기의 문제에 적용하였다. 각종 모형 매개변수 및 물리적 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였으며, 실험 관측치와의 비교를 통하여 모형의 실제 적용성에 관하여 조사하였다. 공기와 물의 유량비 또는 마찰계수가 증가함에 따라 기포의 크기가 커지는 것으로 나타났다. 평균유속이 증가함에 따라 가포의 크기는 작아지지만, 폭기구간내 기포의 총표면적은 거의 일정함을 보였다. 모형의 종방향 거리증분에 따른 기포 크기분포의 변화는 거의 없었으며, 횡방향 거리중분을 크게 할수록 기포가 크거나 작은 쪽으로 치우쳐 중간정도의 크기를 갖는 기포의 수가 감소하였다. 기포의 크기분포는 그 초기분포 및 공기의 주입위치에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 기포의 충돌과 응집을 구분하기 위하여 충돌효율을 도입하였다.
기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.
캐비테이션 기포 (cavitation bubble)가 존재하는 유체 내에서 다중 주파수 (multi-frequency)를 송수신할 때 음파의 감쇠(attenuation)와 음속 (sound speed) 변화가 발생되었고, 이 특징을 이용하여 기포의 크기와 분포량을 추정하였다. 음향실험은 $20{\sim}300\;kHz$ 대역의 다중 주파수를 이용하여 실시하였고, 기포가 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우의 주파수별 음속 비와 음파의 감쇠 값을 측정하였다. 캐비테이션 기포는 모터 끝에 장착된 둥근 막대형 블레이드 (blade)를 물 속에서 고속회전시켜 발생되었다. 캐비테이션 기포의 크기 및 분포량은 모터의 회전 속도, 블레이드 끝단 (tip)의 겉넓이를 변화시키며 관측하였고, 기포 생성 후 시간별 기포량 감소율을 측정하였다. 실험 결과 발생된 기포의 크기는 반경 $10{\sim}60{\mu}m$였고, $10{\sim}20{\mu}m$와 $20{\sim}30{\mu}m$ 반경의 기포가 전체의 약 45%와 25%를 차지하였다. 세부실험 결과로 모터의 회전 속도가 증가할수록 더 많은 양의 기포가 발생되지만 블레이드 끝단 면적의 증가와 기포 발생량의 변화는 상관성이 없음을 확인하였다. 또한 기포량의 감소율은 지속시간별로 일정하였고, 2분 이내에 전체량의 80%가 소멸됨을 관측하였다. 음향실험의 결과를 검증하기 위해 동일한 조건에서 광학카메라로 촬영한 기포 분포량과 비교하였다.
본 논문에서는 액체 매질 내 기포운에 의한 초음파의 감쇠 및 분산 특성을 다룬다. 액체 내 기포운은 다양한 기작에 의해 발생되며 이에 따라 기포운을 구성하는 기포들의 크기와 분포가 다양한 양상을 가지게 된다. 따라서 기포들의 크기와 분포에 따라 기포운의 감쇠와 분산 특성이 어떻게 변화하는지에 중점을 둔다. 특히 아직 보고된 바 없는 나노 기포운의 감쇠 및 분산 특성에 대하여 조명하고자 한다. 수치해석 결과, 기포운의 음향 감쇠 및 분산 특성은 구성 기포들의 첨예도에 따라 크게 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구는 기포운 내 음향 전파의 심도 있는 이해에 일조할 것으로 기대한다.
난류전단 흐름에서의 기포응집에 따른 기포의 크기분포를 예측하기 위한 Monte-Carlo 모의모형을 개발하였다. 임의로 선택된 각 초기위치에 일련의 기포들을 매시각 발생시키고, 각 기포들의 움직임과 충돌을 모의함으로써 각각의 위치와 크기를 추적하도록 하였다. 기포의 횡방향 변위는 이송확산 방정식의 수치해를 이용하여 부여하였으며, 종방향 변위는 흐름의 대수유속분포 및 기포 상승속도로부터 주어지도록 하였다. 각 기포들간의 초기 상대위치와 상대변위를 이용한 기하학적 해석에 의하여 매시간단계에서의 기포응집을 탐지하여, 시간단계 말기에서의 기포 총수, 각 기포의 위치 및 크기를 결정하였다. 기포들의 크기 및 위치를 나타내기 위하여 소요되는 기억용량을 최소화하도록 전산모형을 구성하였다.
기포크기는 컬럼부선에서 기포체류시간, 기포표면적플럭스(Sb) 및 운송율(Cr)에 영향을 미치는 중요 변수로 인식되고 있다. 본 논문은 부선컬럼에서 기포크기의 측정방법, 가동변수들의 관계 그리고 가스분산특성을 논한다. 기포크기는 고속카메라와 이미지 분석 시스템을 이용하여 가동변수들(가스속도, 세척수속도, 기포제농도)의 조건에 따라 부선컬럼에서 직접적으로 측정되었다. 각 측정과 산정된 기포크기 값들을 비교한 관계식이 ±15~20의 오차범위 내에서 도출되었고 평균 기포크기(Sauter mean diameter)는 0.718mm로 확인되었다. 본 시스템으로부터 기포크기 및 분포를 조절할 수 있는 경험식이 가동조건들(Jg: 0.65~1.3cm/s, JW: 0.13~0.52cm/s, frother concentration: 60~200ppm) 하에서 개발되었다. 기포제농도의 증가는 표면장면과 기포크기를 감소시킨다. 임계병합농도는 표면장력이 가장 낮은 49.24mN/m일 때인 기포제농도 200ppm이라고 판단된다. 공기속도의 감소, 기포제농도 및 세척수속도의 증가에 따라 기포크기가 감소하는 경향을 보였다. 가스홀드업은 가스속도와 비례관계에 있으며 고정된 가스속도 조건에서 기포제농도 및 세척수속도와 비례관계였다.
직경이 0.152 m이고 높이가 3.5 m인 기-액 향류 흐름 기포탑에서 기포의 물성과 흐름의 거동을 고찰하고 진단하였다. 기체와 액체의 유속 그리고 기포의 분산형태(even, wall-side, central or asymmetric distribution)가 반응기 내부에서 기포의 크기, 빈도수, 상승속도와 체류량 등 기포특성에 미치는 영향을 이중 전기 저항 탐침법을 이용하여 측정 검토하였다. 기포의 크기, 빈도수와 체류량은 기체나 액체 유속의 증가에 따라 증가하였다. 기포의 상승속도는 기체 유속의 증가에 따라 증가하였지만, 액체 유속의 증가에 따라서는 감소하였다. 기포 크기 분포의 균일성이나 체류량은 기포 분산판에서 기포의 분산형태가 균일분포에서 벽면, 중앙 그리고 비대칭 분산으로 변화함에 따라 감소하였다. 기포의 체류량과 분포에 대한 균일성을 고려하면, 기포의 중앙 분산 형태가 비대칭 분산 형태보다는 유리하며, 벽면 분산형태분산보다는 좋지 않았다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음 저감을 위한 에어마스커의 기포크기 추정 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Rayleigh의 제트 불안정 모델과 연속 조건을 이용하여 유도된 기존 모델에 공기의 제트유속을 도입함으로써 저속유동 조건에서 발산하는 단점을 보완 하였다. 공기의 제트유속은 유동이 없는 경우 기포의 크기를 이용하여 추정하였다. 유동이 없는 매질에서 기포의 크기는 분사된 공기의 레이놀즈수를 기반으로 층류구간, 천이구간, 그리고 난류구간으로 나누어 경험적 방법으로 추정 하였다. 제시된 기포크기 추정 모델은 Computational Fluid Dynamics(CFD) 해석결과 그리고 기존 문헌의 실험결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 끝으로, 음향 역산법을 활용하여 대형터널에서 수행된 에어마스커 공기분사 실험의 계측된 삽입손실로부터 기포의 분포를 추정하였다. 역산된 기포분포와 기포크기 추정 모델의 추정 결과를 비교하였다.
선발포 방식을 통해 제조되는 기포 콘크리트에서 기포는 밀도, 강도, 공극 등의 물리적 특성에 영향을 끼치는 주요인이다. 기포 콘크리트에 대한 연구가 꾸준하게 진행되었지만, 기포 자체의 특성에 관한 연구는 화학적인 분야를 제외하고는 거의 없는 실정이다. 그러므로 용도에 적합한 기포 콘크리트를 제조하기 위해서는 기포의 성상에 대한 연구가 필수적으로 선행되어야 한다. 기포 콘크리트의 제조에서 기포를 유효하게 이용하기 위해서는 기포의 특성을 평가해야만 한다. 이 연구에서는 기포의 특성을 알아보기 위해 기포제 종류 및 농도 변화에 따른 기포의 특성에 관한 검토를 수행하였다. 기포의 특성을 알아보기 위해 사용한 기포제는 계면활성제계, 수지비누계, 단백질계 기포제를 사용하였고 기포제의 농도는 기포제 종류에 따라 0.05~13% 범위로 설정하였다. 측정 항목은 발포율, 기포 용적, 수용액 용적, 기포 크기 및 분포를 측정하였다. 분석 결과, 기포제 종류와는 상관없이 기포제 농도가 높을수록 발포율은 증가하는 것으로 나타났고, 기포제 농도는 기포, 수용액 용적 변화, 기포 크기 분포에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 기포의 안정성 측면에서 단백질계가 계면활성제, 수지비누계 보다 높은 안정성을 나타냈다. 기포의 형상에서는 계면활성제계, 수지 비누계는 다각형의 기포를, 단백질계는 구형의 기포를 형성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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