The spray characteristics of DISI injector has a great role in engine efficiency and emission. Thus, many researchers have been studied to investigate the spray characteristics of hollow cone type and slit type injector which are used in DISI engine. In this study, we tried to provide spray parameters which effect on the spray characteristics such as injection pressure, ambient pressure and ambient temperature. In addition, we calculated $t_b\;and\;t_c$ to investigate the break up mechanism of test injectors and also obtained $C_v$ to evaluate the spray characteristics. From this study, As the ambient pressure increases in case of slit injector, $C_v$ decreases.
본 연구는 아트리움 방호공간에서 화재발생시 복사열전달의 유무에 따른 유동장 및 온도분포의 예측을 목적으로 수치해석을 수행하였다. 화재모델로 Field 모델을 사용하였으며 난류 모델로 SIMPLE 알고리즘이 적용된 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용하였다. 복사열전달 해석에 필요한 복사물성치의 계산은 속도를 단축하며 정확성을 유지하는 WSGGM-RG를 사용하였다. 난류유동장과 복사열전달의 계산은 자체 개발된 CCRHT-3D 프로그램을 사용하였다. 해석결과에 의하면 화재지점을 제외하고 아트리움의 천장부가 높은 온도분포로 나타났다. 유동과 온도의 분포가 출입문 방향으로 편향되고 화재의 위치에서 아트리움의 천장과 벽에 가까워질수록 온도가 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 천장 스프링클러헤드의 작동 시점을 예측하는데 복사열의 영향이 크다는 것을 의미하게 된다.
벽면 난류의 항력과 밀접한 관련이 있는 유동구조인 헤어핀 보텍스 패킷의 형성 과정을 파악하기 위해 $Re_{\tau}$ = 180, 395, 590 의 채널유동에서 보텍스의 발달 과정에 대한 전산해석을 수행하였다. 초기 보텍스는 각 레이놀즈 수에 대한 직접수치모사를 수행하여 버퍼층에서 발생하는 Q2 이벤트에 대한 조건부 평균 유동장으로 부과하였다. 초기 보텍스의 발달과정을 시공간적으로 조사하여 ${\Omega}$ 모양의 보텍스의 형성 및 2 차 헤어핀 보텍스의 형성 과정의 시간 척도는 벽단위에 의존함을 확인하였다. 또한, 초기 보텍스가 채널 중심까지 성장한 시점에서는 세 레이놀즈 수 경우 모두 패킷의 경사각이 대략 $12^{\circ}{\sim}14^{\circ}$로 유사하였다. 마지막으로 두 개의 인접한 헤어핀 보텍스가 보텍스 패킷으로 발달하는 경우에 대한 전산해석을 수행하여 보텍스 패킷의 상호작용을 조사하였다.
The spray characteristics of DISI injector have a great role in gasoline engine efficiency and emission. Thus, many researchers have studied to investigate the spray characteristics of swirl and slit injectors that are used in a DISI engine. In this study, we tried to provide spray parameters, which affect on the spray characteristics such as injection pressure, ambient pressure and ambient temperature. In addition, we calculated $t_{b}\;and\;t_{c}$ to investigate the break up mechanism of test injectors and obtained $C_{v}$ to evaluate the spray characteristics. As the ambient pressure increases in case of slit injector, $C_{v}$ decreases. The laser-induced exciplex fluorescence (LIEF) technique, which is based on spectrally resolved two-color fluorescent emissions, has applied to measure the liquid and vapor phases for on evaporating spray simultaneously. The TMPD/naphthalene proposed by Melton is used as a dophant to detect exciplex signal. The temporal and spatial distribution of liquid and vapor phases during the mixture formation process was measured by this technique. In the LIEF technique, the vapor phase is detected by the monomer fluorescence while the liquid phase is tracked by the exciplex fluorescence. From this experiment, we found that the spray area of the vapor phase is increased with elapsed time after injection and the area of liquid is decreased when the ambient pressure is 0.1MPa. However, the area tends to increase until the end of injection when the ambient pressure is 1.0MPa.
원자력발전소 증기발생기 세관은 방사성물질이 외부로 누출되지 않도록 압력경계 역할을 하는 주요부품이다. 설비 운전기간이 증가함에 따라 이차측에서 유입된 슬러지가 증기발생기 2차측 유체 흐름을 따라 상부로 이동하면서 유체비등과 난류에 의해 세관 외면에 스케일이 부착되어 세관열화, 유로홈 막힘 및 열전달을 감소시키는 파울링을 유발하는 원인으로 작용한다. 따라서, 원전 운영자는 세관 외면에 쌓인 스케일의 두께를 확인하여 일정시점이 되면 화학세정 등의 정비를 수행한다. 본 논문에서는 보빈코일 와전류신호를 이용하여 세관 외면에 부착된 스케일 두께를 정량적으로 평가하는 기술을 개발하고자 스케일 시험편을 제작하여 스케일 두께와 와전류신호 진폭 간의 상관관계를 분석하였고, 이를 바탕으로 스케일의 두께를 정량적으로 평가하는 기법과 대량의 와전류 데이터를 평가할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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