Experimental methods of plume dispersion in convective boundary layer using a composite turbulence water tank have been established through (ⅰ) manufacturing of water tank system, (ⅱ) providing of tracer whose volatility is relatively low, (ⅲ) development of software for image processing of dispersed particles in fluid, and (ⅳ) application of appropriate similarity law. Using these methods, the vertical dispersion coefficient $$\sigma$_2$ at long distances on mesoscale and the centerline height $Z_c$ of plumes have been measured. Measurement of $$\sigma$_2$ have been validated through comparison with CONDORS field experiments, and analysed with respect to the intensity of heat flux and mechanical turbulence as well as plume release height. Downwind distance where plume center height approaches to final level has also been analysed in respect of these three parameters.
Three-dimensional numerical simulation using a computational fluid dynamics (CFD) was carried out in order to investigate the formation and dispersion of the plume discharged from the stack of a thermal power station. The simulation was based on the standard ${\kappa}{\sim}{\varepsilon}$ turbulence model and a finite-volume method. Warm and moist exhaust from a power plant stack forms a visible plume as entering the cold ambient air. In the simulation, moisture content, emission velocity and temperature of the flue gas, air temperature and wind speed were dealt with the main parameters to analyze the properties of the plume composed mainly of water vapor. As a result of the simulation, the plume could be more apparent in cold winter due to a big difference of latent heat capacity. At no wind condition, the white plume rises 120 m upward from the top of the stack, and expands to 40 m around from the stack in cold winter after flue gas heat recovery. The influencing distance of relative humidity will be about 100 m to 400 m downstream from the stack with a cross wind effect. The decrease of flue gas temperature by heat recovery of thermal energy facilitates the formation of the plume and restrains its dispersion. Wind speed with vertical distribution affects the plume dispersion as well as the density.
Dispersion coefficient preprocessing schemes have been examined to improve plume dispersion model performance in complex coastal areas. The performances of various schemes for constructing the sigma correction order were evaluated through estimations of statistical measures, such as bias, gross error, R, FB, NMSE, within FAC2, MG, VG, IOA, UAPC and MRE. This was undertaken for the results of dispersion modeling, which applied each scheme. Environmental factors such as sampling time, surface roughness, plume rising, plume height and terrain rolling were considered in this study. Gaussian plume dispersion model was used to calculate 1 hr $SO_2$ concentration 4 km downwind from a power plant in Boryeung coastal area. Here, measured data for January to December of 2002 were obtained so that modelling results could be compared. To compare the performances between various schemes, integrated scores of statistical measures were obtained by giving weights for each measure and then summing each score. This was done because each statistical measure has its own function and criteria; as a result, no measure can be taken as a sole index indicative of the performance level for each modeling scheme. The best preprocessing scheme was discerned using the step-wise method. The most significant factor influencing the magnitude of real dispersion coefficients appeared to be sampling time. A second significant factor appeared to be surface roughness, with the rolling terrain being the least significant for elevated sources in a gently rolling terrain. The best sequence of correcting the sigma from P-G scheme was found to be the combination of (1) sampling time, (2) surface roughness, (3) plume rising, (4) plume height, and (5) terrain rolling.
The dispersion of plume which is emitted from a chimney is governed by a lot of factors: wind, local terrain, turbulence intensity of atmosphere, and temperature, etc. In this study, we numerically investigate the plume dispersions for various altitudinal temperature gradients and wind speeds. The normal atmosphere has the temperature decrease of $0.6^{\circ}C/100m$, however, actually the real atmosphere has the various altitudinal temperature profiles according to the meteorological factors. A previous study focused on this atmospheric temperature gradient which induces a large scale vertical flow motion in the atmosphere thus makes a peculiar plume dispersion characteristics. In this paper, the effects of the atmospheric temperature gradient as well as the wind speed are investigated concurrently. The results for the developing processes in the atmosphere and the affluent's concentrations at the ambient and ground level are compared under the various altitudinal temperature gradients and wind speeds.
원자력 발전소로부터 방출되는 기체상 방사성 물질에 의한 환경 영향을 평가함에 있어서 방사성 물질의 대기중에서의 수송과 확산을 기술하는 모델로써 Gaussian plume mode띠 널리 사용되고 있다. Gaussian plume model은 평탄한 지형에 적용하도록 만들어진 모델이므로 대부분의 국토가 복잡한 산악으로 구성된 한극의 경우에 적용하기 위해서는 모델의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 2차원적 x-z 평면에서 확산방정식을 해석한 numerical diffusion model과 Gaussian plume model을 비교하여, Gaussian plume mode에서 가장 중요한 변수인 dispersion coefficient를 지형의 높이에 대하여 보정하였다. 보정된 dispersion coefficient 값을 Gaussian plume mode에 적용시켜 계산을 수행한 결과를 보면, 산악지역에서의 방사성 물질의 농도는 평지에서보다 낮게 나타나고 있다.
Kim, Hyun-Goo;Noh, Yoo-Jeong;Lee, Choung-Mook;Park, Don-Bum
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권3호
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pp.440-448
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2003
In the present paper, numerical simulations of buoyant plume dispersion in a neutral and stable atmospheric boundary layer have been carride out. A Lagrangian Stochastic Model (LSM) with a Non-Linear Eddy Viscosity Model (NLEVM) for turbulence is used to generate a Reynolds stress field as an input condition of dispersion simulation. A modified plume-rise equation is included in dispersion simulation in order to consider momentum effect in an initial stage of plume rise resulting in an improved prediction by comparing with the experimental data. The LSM is validated by comparing with the prediction of an Eulerian Dispersion Model (EDM) and by the measured results of vertical profiles of mean concentration in the downstream of an elevated source in an atmospheric boundary layer. The LSM predicts accurate results especially in the vicinity of the source where the EDM underestimates the peak concentration by 40% due to inherent limitations of gradient diffusion theory. As a verification study, the LSM simulation of buoyant plume dispersions under a neutral and stable atmospheric condition is compared with a wind-tunnel experiment, which shows good qualitative agreements.
무거운 독성가스의 소규모 누출에 대한 가우시안 연속모델의 적용성을 평가하기 위하여 염소가스의 소규모 누출에서 염소농도의 실험값과 여러 가지 분산계수를 사용한 가우시안 연속모델에 의해 산출한 이론값을 비교하였다. 그 결과, 염소가스 분산은 분산계수와 대기안정도에 따라 상당히 차이가 있었으며, 염소농도는 Briggs의 분산계수와 유효 누출높이를 사용한 가우시안 연속모델에 의해 비교적 정확하게 산출할 수 있었다.
Six complex terrain dispersion models recommended by the U. S. Environmental Protection Agency were investigated using a hypothetical case in which a plume approaches complex terrain. The six models considered were Valley, CTSCREEN, COMPLEX 1, SHORTZ, RTDM, and CTDMPLUS, the latter four being closely studied. Highest concentrations were predicted for 48 receptors and plume behaviors were compared for stable and unstable meteorological conditions. Under stable conditions, ground-level concentrations were determined by the height of the plume centerline above the terrain. The concentrations estimated by SHORTZ and COMPLEX I were higher than those estimated by CTSCREEN, with CTDMPLUS predicting the lowest concentrations. In particular, the height of the lift midpoint, as well as the co.nterline of the plume, are important in the model calculation of CTDMPLUS. Under unstable conditions, the vertical dispersion plays a key role in determining ground -level concentrations. For this case, concentrations predicted by CTDMPLUS were the 'highest, whereas those predicted by SHORTZ were the lowest. Concentration distributions predicted by CTDMPLUS are quite similar to typical Gaussian distributions even on complex terrain, except for a slight shift of the plume centerline due to the of(tract of the geostrophic wind. In addition,24-hour average concentrations were estimated for comparison with results from the Valley model. Among the four models studied closely, CTDMPLUS predicted the lowest 24-hour average concentrations, but the concentrations estimated by Valley were lower than those estimated by CTDMPLUS.
Many atmospheric dispersion models have been based on the Gaussian distribution concept of plume spread. In application of Gaussian plume dispersion models, vertical dispersion coefficient 3 has been known as a sensitive variable. Vertical diffusivity K2 (=Oz2/2t) tends to increase with surface roughness, and the value of K3 in urban area is larger than that in rural area due to heat emission as well as increased roughness. Though Pasquill proposed a modification scheme for qz vs x system of Pasquill-Gifford under consideration of roughness effect in 1976, there appears not to be realistic reexamination on the modification scheme. In this study literature review on the effect of terrain or roughness on venical plume dispersion has been carried out in order to improve the prediction results of atmospheric pollution concentration. Again a few research objectives on vertical atmospheric dispersion in complex terrain were Proposed.
In order to genralize the vertical dispersion of plume at long distances on mesoscale over complex terrain dispersion coefficients data have been obtained systematically according to lapsed time after release by using a composite turbulence water tank that simulates convective boundary layer. Dispersion experiments have been carried out for various combined conditions of thermal turbulence intensity mechanical turbulence intensity and plume release height at slightly to moderately unstable conditions. Results of tracer dispersion experiments conducted using water tank camera and image processing system have been converted into atmospheric dispersion data through the application of similarity law. The equation $\sigma$z/Zi=aX/(b+c X2)0.5 where $\sigma$2; vertical dispersion coefficient zi : mixing height X : dimen-sionaless downwind distance was confirmed to be an appropriate and general equation for expressing $\sigma$2 variation with turbulence intensity and plume release height, The value of "a" was found to be principally affected by mechanical turbulence intensity and that of "b" by mechanical turbulence intensity and release height. It was confirmed that the magnitude of "c" varies with release height. Results of water tank experiments on the relationship of $\sigma$2 vs downwind distance x have been compared with actual atmospheric dispersion data such as CONDORS data and Bowne's nomogram Operating conditions of a composite turbulence water tank for simulating the field turbulence situations of CONDORS experiments and Bowne's $\sigma$2(x) nomogram for suburban area have also been investigated in terms of water temperature difference between convection water tank and bottom plate heating tank grid plate stroke mixing water depth length scale and velocity scale. Moreover the effect of mechanical turbulence intensity on vertical dispersion has been discussed in the light of release height and downwind distance. height and downwind distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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