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- 저자 : 전규목(Gyumok Jeon) (검색결과 3 건)
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극저온 유체의 비등을 고려한 관 내 다상 열 유동 CFD 시뮬레이션
서용석(Yongseok Seo),정소명(Sohmyung Chung),전규목(Gyumok Jeon),김재원(Jaewon Kim),박종천(Jongchun Park) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
수소는 운송 효율의 극대화를 위해 극저온 상태로 유지되어야 하며, 액체수소와 같은 극저온 유체를 해석할 때 비등으로 인해 생성되는 증발가스(BOG)가 안전성 문제를 일으킬 수 있기 때문에 비등현상이 필수적으로 고려되어야 한다. 비등 현상의 다양성 및 무작위성으로 인해 많은 실험과 전산유체역학적 연구가 수행되어왔으나 열전달로 인한 비등 매커니즘은 여전히 정확하게 설명되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 극저온 유체를 이용한 운송선박 적하역 시스템 및 추진선박 연료공급 시스템으 구성하는 배관의 동특성 해석을 위해 상용 CFD 해석 프로그램인 STAR-CCM+(ver. 15.02.007)을 사용하여 극저온 유체의 상변화를 고려한 관 내 다상 열유동 검증 시뮬레이션을 수행하였다. Robinson[2001]에 의헤 수행된 실험 중 일부 케이스에 기화 모델인 벽면 비등 모델과 SST k-w 난류 모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 얻은 벽면의 온도를 실험값 및 시뮬레이션값(Langari et al.[2018])과 비교하였고 생성된 기포가 관 내 유동에 미치는 영향을 확인하였다. 그 결과 벽면 비등 모델을 적용하여 얻은 결괏값이 Rohsenow 비등 모델을 적용한 Langari et al.[2018]의 결괏값보다 실험값에 더 근접하며 생성된 기포는 벽면의 전단응력을 감소시키고 유동을 발달시켜 압력 강하를 일으키는 것을 확인할 수 있었다. Hydrogen must be maintained at a cryogenic temperature to maximize transport efficiency, and when analyzing cryogenic fluids such as liquid hydrogen, boiling phenomenon must be considered essential because boil-off gas(BOG) generated by boiling can cause safety problem. Due to the diversity and randomness of the boiling, many experiments and CFD simulations have been conducted, but boiling mechanism due to heat transfer wasn’t accurately explained. Therefore, in this research, a multiphase-thermal flow simulation was performed with boiling of cryogenic fluid using STAR-CCM+(ver. 15.02.007), a commercial CFD analysis program, to analyze the dynamic characteristics of pipes constituting the cryogenic fluid. Among the experiments performed by Robinson[2001], the wall boiling model and SST k-w turbulent model were applied to some cases, and the wall temperature was compared to experimental and simulated values(Langari et al.[2018] and the effect of the generated bubbles on the flow in the pipe was analyzed. As a result, temperature obtained by applying wall boiling model is closer to experimental value than the result of Langari et al.[2018] obtained by applying Rhosenow boiling model. An it was confirmed that the generated bubbles reduce the shear stress of the wall and cause the pressure drop by devloping the flow.
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다변량 LSTM을 이용한 극저온 액화가스 저장탱크의 슬로싱에 의한 첨두 압력 예측
김재원(Jaewon Kim),정소명(Somyung Chung),전규목(Gyumok Jeon),박종천(Jongchun Park) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
본 연구에서는 극저온 액화가스 저장 탱크 내부에서 발생하는 슬로싱에 의한 탱크 내부의 첨두 압력을 계산하기 위한 전산유체 시뮬레이션과, 시뮬레이션을 통한 계산값 이후의 첨두 압력 시계열 결과값 예측을 위해 딥러닝 방식의 순환 신경망 구조(Recurrent Neural Network, RNN) 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)를 이용하는 방법론을 제시한다. 극저온 액화가스 저장탱크의 첨두 압력 계산을 위한 상용 유동해석 시뮬레이션 프로그램으로 STAR-CCM+(ver. 15.02.007)을 사용하였으며, 계산된 첨두 압력 시계열을 Python 기반 Tensorflow 라이브러리의 LSTM 모델을 통해 이후 시계열 값을 예측하였다. 이 때 저장탱크 내 첨두 압력 시계열에 직접적인 영향을 미치는 것으로 판단되는 변수를 다변량으로 LSTM 모델에 포함시켜 계산을 진행하였으며, 이를 시뮬레이션 계산 결과와 비교하여 LSTM을 통한 예측값의 유효성을 판단하였다. This study presents a methodology of using LSTM(Long Short-Term Memory), one of the deep learning Recurrent Neural Networks(RNN), to calculate peak pressure inside the cryogenic storage tank by sloshing generated inside the tank and predict peak pressure time series after calculation. STAR-CCM+(ver.15.02.007) was used in this study for calculation of peak pressure in the tank, and LSTM module in Tensorflow(ver.2.4.0) based Python was used in this study for prediction of time series after calculations. Then the calculation was performed by including variables that were determined to have a direct effect on the peak pressure time series in the storage tank in a Multivariate LSTM, and the validity of the predicted value through LSTM was determined by comparing them with the simulation and calculation results.
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