큰 상부 형상을 가지는 FLNG (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage Offloading Units, LNG FPSOs) 등의 해양구조물은 안정적인 운동성능 확보 및 계류라인 설계에 있어 정도 높은 풍하중 추정이 필수적이다. 따라서 본 연구의 목적은 FLNG의 풍하중 추정을 위한 수치해석 기법을 개발하는 데 있다. 특히, 본 연구에서 개발한 수치해석 기법은 저자의 이전연구를 FLNG에 맞추어 수정하였다. 풍하중 추정을 위한 수치해석은 15° 간격으로 0-360° 범위에서 균일 풍속 조건과 풍속 프로파일을 적용한 NPD (Norwegian Petroleum Directorate) 조건에서 수행하였다. 먼저, NPD 모델 풍속 프로파일 모델 개발을 위해 Sand-Grain Roughness 변화에 따른 풍속 프로파일을 분석하였다. 개발된 NPD 모델을 이용하여 3가지 풍향 (Head, Quartering & Beam)에 대한 메쉬 수렴성 시험을 수행하였다. 최종적으로 개발된 NPD 모델과 메쉬를 이용하여 균일한 풍속 조건과 NPD 조건에서의 풍하중을 평가하고 비교하였다. 본 연구에서는 RANS (Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 Solver인 STAR-CCM+ (17.02)를 이용하였다. 결과를 요약하면, 풍속 프로파일을 적용한 NPD 모델에서의 풍하중은 균일 풍속(10m/s) 조건과 비교하여, Surge와 Yaw 하중이 최대 20.35 % 와 34.27% 증가하였다. 특히, 특정 일부 구간에서만 큰 하중의 차이를 보인 Sway (45°< α < 135°, 225°< α < 315°)와 Roll (60° < α < 135°, 225° < α < 270°)은 구간별 평균 증가율이 15.60%와 10.89% 수준으로 나타났다.
기상청에서 운용 중인 윈드프로파일러는 저층을 집중 관측하는 저층 모드와 고층을 집중 관측하는 고층 모드로 나누어 관측한다. 북강릉과 창원에 설치된 LAP-3000 윈드프로파일러는 저층 모드와 고층 모드의 샘플링 주파수를 동일하게 설정한 것이 특징으로, 동일한 고도에서 두 모드로 관측한 바람을 비교해볼 수 있다. 두 지점의 2020년 1년 동안 풍속을 분석한 결과, 두 모드의 상관성이 라디오존데와의 상관성보다 최대 0.2 낮았다. 두 모드의 풍속에 대한 T-test 수행 결과는 온위, 비습이 급변하는 구간 자주 나타나는 10월에 특히 유의미한 차이를 보였다. 대기경계층의 발달 차이는 관측 모드에 따라 풍속의 정확도에 영향을 미친다.
본 연구에서는 해상풍력발전 후보지인 영광해상에 설치한 해상 기상타워 해모수 1호(HeMOSU-1)의 2011년 연간 풍속 관측 자료와 기상타워 해모수 1호 설치 지점에 인접한 부안, 고창, 영광 3개 지점의 육상 풍속자료를 이용하여 해상 임의고도에서의 풍속 산정 과정에서 발생하는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 육상 풍속자료와 해상 풍속자료의 선형회귀분석으로 유도된 관계식을 이용하여 해상 기준고도(평균해수면 98.69 m)의 해상풍속자료를 추정하였다. 그리고, 추정된 해상풍속 자료는 관측자료를 통해 산출된 고도분포지수 값(${\simeq}0.115$)과 멱법칙 풍속프로파일을 이용하여 87.65 m 높이로 고도보정하여 관측치와 비교하였다. 연구 수행결과, 공간보정오차는 1.6~2.2 m/s 정도이며, 고도보정오차는 0.1 m/s 정도로 공간보정오차의 약 5% 정도에 불과한 것으로 파악되었다. 육상자료를 환산하여 해상임의지점의 풍속을 추정하는 경우, 큰 오차가 발생하기 때문에 장기간의 해상자료를 확보하거나 정확도가 높은 모델링 자료를 이용하여야 할 것으로 판단된다.
윈드프로파일러와 라디오존데 관측을 함께 하고 있는 북강릉과 창원의 윈드프로파일러에 대한 성능을 평가하였다. 2019년 12월부터 2020년 11월까지 1년간 고도별·월별 풍속 자료 수집률을 조사하고, 라디오존데의 풍속과 비교하였다. 두 관측 지점의 정상 자료 수집률은 최저 관측 고도에서 낮다가 증가하였고, 2 km 이상부터 다시 감소하였다. 여름철(6, 7, 8월)의 수집률이 높았고, 겨울철(12, 1, 2월)의 수집률이 낮았다. 라디오존데와 비교한 결과는 고층 모드에서 0.9, 저층 모드에서 0.8의 높은 상관관계를 보였다.
본 연구에서는 3차원 바람장 생성을 위한 수치 모델의 상층기상 입력 자료로 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 유용성을 조사했다. 10개 지점의 윈드프로파일러 자료와 기상 예측 모델 WRF의 결과를 기상진단 모델 CALMET에 입력하여 산출한 바람장을 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료와 통계적으로 비교 검증하였다. WRF 바람장 모의 결과를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속에 비해 1시간 간격의 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속이 평균 제곱근 오차 1.5 m/s 내에서 관측 결과와 일치하고 특히 연안 지역에서 해풍과 같은 국지적인 바람 변화를 잘 모의하였다. 풍향의 평균 제곱근 오차는 $50^{\circ}{\sim}70^{\circ}$로써 지형의 영향으로 오염된 윈드프로파일러의 풍향 오차에 기인한다. 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하면 대부분의 고도에서 상대적으로 정확한 바람을 신속하고 정확하게 모의할 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 방법은 연안 지역의 기상뿐만 아니라 안전 환경 감시에 유용할 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.57-64
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2009
이 논문에서는 한국 30개 주요도시를 강수량, 온도, 풍속, 일조량, 습도를 기준으로 군집분석을 행하였다. 군집분석 결과는 지형적 특성에 이 들 기상변수가 큰 영향을 받는 다는 것으로 나타났다. 한국은 비록 작은 나라이기는 하지만, 지형성 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있기 때문에 우리의 연구결과는 기상에 관한 기존상식과 일치한다고 이야기 할 수 있다. 풍속을 기준으로 군집분석을 하였을때, 가장 많은 수의 군집들이 찾아졌고 일조량을 기준으로 했을 때 가장 작은 수의 군집이 찾아졌다. 풍속을 기준으로 했을 때 많은 군집들이 찾아지는 것은 바람은 국소지형에 아주 많은 영향을 받기 때문이라고 여겨진다.
In this paper, the effect of the turbulence intensity in across-wind direction on the wind load in CFD(Computational fluid dynamics) simulation was analyzed. 'Ansys fluent' software was used for CFD simulation. And the fluctuating wind speed applied to the simulation was generated according to Korean Design Standard and Von Karman wind turbulence model. The turbulence intensity in across-wind direction for simulation was applied from 0 to 100% of the turbulence intensity in along-wind direction. The analysis results showed that the turbulence intensity in across-wind direction had a particularly great effect on the wind load in across-wind direction.
고정점에서 고도별 바람을 산출할 수 있는 장비인 윈드프로파일러에 의해 관측된 바람 자료는 바람 산출 프로그램인 PCL1300을 활용하여 바람벡터로 제공된다. 현재 프로그램에 설정된 매개변수에 따른 운용의 결과는 3 km 이상 상층 대기 영역의 바람 산출이 어렵다는 것이다. 이는 매개변수에 대한 매우 엄격한 기준으로 인해 다량의 자료가 제거되기 때문이다. 본 연구에서는 바람벡터의 자료 수집 영역을 확장시키고 과소측정을 줄이기 위해 매개변수를 재설정하여 운용 방식을 개선하였다. 바람벡터의 수집률은 72.2%에서 92.2%로 증가하였음에도 풍속의 RMSE는 고도별 오차율 15% 미만에 해당하는 1.5 m/s - 3.1 m/s를 유지하였다.
태풍시 발생하는 해상풍 산출을 위해서는 태풍 모의 기법을 이용하며, 이 경우 Holland 모델은 비교적 정확도 높은 태풍 모의가 가능하게 한다. 태풍 모의를 위한 가용 정보로는 JTWC(Joint Typhoon Warning Center, USA)와 RSMC(Regional Specialized Meteorological Center, Japan) 최적경로자료가 있으며, 두 자료는 매개변수 산정 방법과 제공하는 태풍인자가 약간 다르다. 본 연구에서는 RSMC 최적경로자료에서 제공하는 풍속 25 m/s와 15 m/s에 해당하는 반경을 Holland 모형에 각각 대입하여 구성되는 2개의 비선형 방정식을 구성하였으며, 구성된 방정식의 해에 해당하는 최대풍속반경은 Newton-Raphson 기법을 이용하여 산출하였다. 본 방법은 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 태풍 풍속프로파일에 근거하여 산출된 결과로서 타 방법에 의하여 산출된 결과보다 태풍 매개변수의 공간적, 시간적 변화에 능동적으로 반응하여 태풍의 특성을 보다 잘 반영하는 것으로 나타났다. RSMC 최적경로 자료를 이용할 경우, 본 방법은 태풍모의 입력 자료의 일관성도 확보할 수 있기 때문에 최대풍속 반경 산출에 합리적일 것으로 판단된다.
영면변위(d)는 거친 식생군락에 의해 운동량이 모두 흡수되어 군락 내의 대수적 풍속 프로파일이 0이 되는 높이를 말한다. 군락의 표면 거칠기의 구조를 나타내는 영면변위는 군락난류의 분석과 지표 스칼라 플럭스의 계산에 매우 중요하다. 본 단보에서는 Monin-Obukhov 상사이론에 기반을 두고 단일층에서 관측된 평균수평풍속 자료를 사용하는 두 가지 다른 방법을 사용하여 광릉침엽수림에서 d 값을 추정하였다. 관측지의 비균질성과 복잡성을 고려해서, 표면거칠기와 바람체계가 d에 미칠수 있는 영향을 살펴보기 위해, 자료를 매 $30^{\circ}$ 간격의 풍향별로 나누었다. 전반적으로 두 방법을 사용한 결과는 서로 비슷했는데, $d/h_c$ (여기서 $h_c$는 군락의 높이로서 약 ~23m)는 풍향에 따라 0.51~0.97의 범위를 보였다. 이러한 $d/h_c$의 값의 범위는 문헌에 보고되어 있는 범위(0.64~0.94)와 크게 다르지 않았으나, 다소 높은 쪽에 분포되어 있었다. 이러한 원인의 하나로는 관측이 두 방법의 전제인 Monin-Obukhov 상사이론이 성립하지 않는 거칠기아층에서 이루어졌기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 관측높이가 거칠기 아층에 존재할 경우에는 단일층 풍속으로부터 영면변위를 추정하는 방법을 적용하고 그 결과를 해석하는 데에 세심한 주의가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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