2.1 실험 공간

주요 실험 공간은 크게 도크시스템을 경계로 물류 창고 내부와 바깥인 외부로 구분된다. 이는 Fig. 1에 나타나 있다. 측정실험에 쓰이는 차량은 1톤 트럭과 5톤 트럭이 있으며, 각 냉동 공간의 규격은 1톤 트럭의 경우 3,200 mm×1,600 mm×1,600 mm, 5톤의 트럭의 경우 6,100 mm×2,300 mm×3,100 mm이다. 도크시스템은 ‘작은 도크’, ‘큰 도크’로 표현되는 두 가지로 자세한 규격은 Fig. 2에 각각 제시되어 있다. 우선 물류 창고 내부와 트럭의 탑재 공간은 일정 온도 이하로 냉방이 유지되고 있는 공간이다. 바깥 공간은 야외 즉, 대기의 날씨와 밀접한 관련이 있다. 물류 창고의 벽의 재질은 단열 판넬이며, 두께는 100 mm로 구성되어 있으며, 도크시스템의 테두리 부분은 충격을 방지하는 고무 재질로 이루어져 있다. 트럭의 탑재 공간은 단열재로 구성되며 8~10℃로 냉방이 유지되고 있다. 또한, 물류 센터의 내부 또한 중앙부 상단에 위치한 공조기기를 통해 약 7℃ 전후로 유지된다.

2.2 데이터 측정

에너지 손실량 계산에 가장 중요한 요인은 물류 창고 내부 온도변화량이다. 또한, 압력과 유량은 시뮬레이션 결과와 비교 및 경계조건으로 활용하기 위해 측정을 진행하였다. 측정기기는 길이 조절이 가능한 막대 형태로 제작하였고, 유량계와 압력계 온습도계로 구성하였다. 측정된 데이터는 블루투스 통신 모듈을 이용해 원격으로 수집된다. 도크시스템에서 흐르는 유동은 변화가 매우 빈번하게 일어나므로 모든 데이터는 초당 100번 전후로 샘플링을 진행하였다.

Table 1은 측정에 사용된 센서들의 사양을 나타낸다. 유량계는 열선유속계 원리의 계측기로 Honeywell사의 Airflow 센서를 사용하였다. 또한, 압력계와 온습도계는 각각 Vaisala사와 Honeywell사의 센서를 사용하였다.

측정은 총 4가지 경우로 각각 20~25분간 진행되었다. 작은 도크에서는 1톤 트럭을 이용하여 집하를 모사하였고, 큰 도크에서는 5톤 트럭을 이용하였다. 또한, 각 도크시스템에서 트럭을 배제하고 전체 개방하여 측정을 진행하였다. 이전 측정이 다음에 미치는 영향을 배제하기 위해 각 측정 사이 20분씩 쉬는 시간을 두고 진행하였다. 자세한 측정 위치는 Fig. 3에 나타나 있다.

2.3 시뮬레이션 모델

시뮬레이션은 전산해석 상용코드인 Fluent 16.1을 사용하였다. 모델은 외부로부터 열기가 들어가는 도크 시스템과 트럭의 탑재 공간 사이에 상부 틈, 물류 창고 내부의 냉기가 빠져나가는 하부 틈과 창고 내부와 외부라고 가정한 일정한 공간으로 구성되어 있다. 실제 물류 창고의 면적이 도크시스템에 비해 매우 크기 때문에 각 도크시스템이 영향을 미치는 일정한 면적을 가정하였다. 또한, 도크시스템에 주차되는 트럭의 탑재 공간을 제외한 나머지 부분과 2 cm 미만의 틈은 간소화하였다.

Fig. 4에서 간소화된 모델을 보면 작은 도크는 외부 공간 211.5 m³, 내부 공간 67.518 m³, 1톤 트럭의 탑재 공간 7.086 m³로 구성되어 있고, 도크시스템과 탑재 공간 사이 틈은 전체 개방 시 3.226 m², 트럭 주차 시 0.84 m²이다. 큰 도크의 경우 외부 공간 508.794 m³, 내부 공간 124.53 m³, 2.5톤 트럭의 탑재 공간인 23.366 m³이고, 틈은 전체 개방 시 6.669 m², 트럭 주차 시 1.235 m²이다.

격자 작업은 ICEM CFD 16.1을 사용하여 수행되었다. 입구와 출구 등 주요 부분은 Hexahedral 격자를 사용하였으며, 그 외는 Tetrahedral 격자를 사용하였다. 도크 주변의 경우 열 유속 조건은 격자의 질에 민감하므로 보다 조밀하게 만들었으며, 도크의 곡률의 경우 해석이 발산하지 않고 진행될 정도로 격자를 조밀하게 만들었다. 총 격자 수는 작은 도크의 경우 내부 공간에 약 33만 개, 외부 공간에 약 60만 개, 트럭의 탑재 공간에 약 23만 개로 총 약 116만 개의 격자가 사용되었다. 큰 도크의 경우 내부 공간에 약 30만 개, 외부 공간에 약 62만 개, 트럭의 탑재 공간에 약 22만 개로 총 약 114만 개의 격자가 사용되었다.

2.4 격자 의존성 테스트

유동 해석에서 격자는 해석결과에 영향을 미치는 변수 중 하나이다. 격자 수가 많을수록 해석 결과가 더욱 정확해지나, 많은 해석 시간이 소요되므로 적절한 격자를 고려해야 한다. 따라서 물류 창고 내부 온도를 기준으로 격자 수가 해석결과에 미치는 영향을 비교하였다.

Fig. 5는 시뮬레이션 모델의 격자 의존성 테스트 결과를 나타낸다. 냉방부하를 산출할 때 창고 내부 공간 온도를 기준으로 산출하기 때문에 모델의 격자 수에 따른 창고 내부 온도 해석결과를 비교하였다. 결과를 보면 약 115만 개 격자를 기준으로 격자 수가 증가해도 온도 변화가 미미한 것으로 나타났다. 따라서 해석 시간을 고려하여 약 115만 개의 격자로 구성된 시뮬레이션 모델을 이용하여 해석을 진행하였다.

2.5 경계 조건

물류센터 내 유동은 비압축성 점성 유체이며, 난류유동이라고 가정하였다. 난류 모델은 일반적으로 사용되는 표준 k-ε 모델을 사용하였다. 일사량은 고려하지 않았으며, 전도와 자연대류를 고려한 과도해석(Transient analysis)을 진행하였다. 또한, 일반적으로 물류 창고 내부 습도가 외부 습도보다 높기 때문에 습도의 영향은 고려하지 않았다.

전도를 고려하기 위해 각 부재의 실제 형상과 같은 두께를 고려하였다. 도크시스템의 두께는 0.3 m, 트럭의 탑재 공간 및 단열 판넬의 두께는 각각 0.01 m이다. 도크시스템은 대부분 고무로 구성되어 있어 고무의 물성을 사용하였으며, 트럭의 탑재 공간은 강철, 외부와 내부의 바닥은 아스팔트, 벽면은 단열 판넬에 해당하는 물성을 고려하였다. 각 부재의 자세한 물성은 Table 2와 같다. 창고 내부 바닥과 외부 바닥은 각각 열화상 카메라로 촬영하여 측정된 온도를 등온조건으로 설정하였다.

입구에는 실험을 통해 측정된 유속을 질량 유량으로 환산하여 설정하였고, 유체의 온도는 창고 내부 온도와 같은 7℃로 가정하였다. 출구는 외부 공간 천장부로 대기압 조건을 설정하여 해석을 진행하였다. 초기 조건을 고려하기 위해 창고 내부 공간, 외부 공간, 트럭의 탑재공간을 각각 별도의 도메인으로 구성하였다. 외부 공간은 실험 당일 날씨를 고려해 32℃로 가정하였으며, 내부 공간과 트럭의 탑재 공간은 실제 물류 창고 내부 온도 7℃로 가정하였다. 자세한 경계 조건은 Table 3과 같다.

시뮬레이션은 실험과 마찬가지로 도크시스템의 크기와 트럭의 주차 여부에 따라 총 4가지 경우에 대한 해석을 진행하였다. Case 2와 Case 4는 각 도크시스템에서 트럭이 주차하지 않았을 경우를 나타낸다. Case 1과 Case 2에서 이용된 시뮬레이션 모델에서 이를 구현하기 위해 트럭의 탑재공간을 구성하는 면에 FLUENT의 경계조건인 Interior를 설정하여 해석을 진행하였다. Interior 조건은 Wall 조건과 다르게 해당 면을 열이나 유체의 이동에 영향을 주지 않는 가상의 면으로 인식시킨다.

과도해석(Transient analysis)은 각 시간 간격을 0.1초로 총 1,200초까지 진행하였다. 운동량 보존 방정식 및 에너지 보존 방정식은 2차 방정식을 사용하였으며, 난류 에너지 방정식은 1차 방정식을 사용하였다. 속도-압력 커플링은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다.⁽⁶⁾ 해석은 에너지 방정식의 잔류 값이 10^-6 이하이고, 다른 모든 방정식은 10^-3 이하가 될 때 수렴했다고 판단하였다.

3.1 실험 결과

Fig. 6은 도크에서의 유량과 온도를 나타낸다. 마이너스는 물류 창고 밖으로 유출되는 공기를 의미하고, 플러스는 물류 창고 안으로 침투하는 공기를 의미한다. Fig. 6(a)를 보면 도크 상부에서 유량이 약 1.64 SLM (Standard Liter per Min)에서 0.23 SLM이 발생하여 물류 창고 내부 냉기가 유출되는 모습을 보인다. 반면 하부의 경우 최소 -0.13 SLM에서 최대 -0.16 SLM사이의 냉기 유출량을 보인다. 이는 초기 도크 개방 시 도크 주변 공간의 압력과 온도 차이가 크기 때문에 발생한다. 또한 유량이 계속해서 줄어드는 모습을 보이는데, 이는 도크 주변 공간의 온도 및 압력이 시간이 지날수록 국부적으로 평형 상태를 이루려는 성질 때문에 발생한다. 상부와 하부의 유량 방향 차는 외부에서 유입되는 열기가 물류 창고 내 냉기에 비해 상대적으로 낮은 밀도를 가지기 때문에 하부의 틈으로는 밀도가 높은 냉기가 유출되고 상부의 개방 면적에서는 열기가 유입된다. 중부에서는 최소 -0.04 SLM에서 최대 0.1 SLM으로 미세한 유량이 발생하였다. 이는 트럭의 탑재 공간으로 냉기가 들어가고, 순환하여 다시 물류 창고 내부로 빠져나오기 때문에 계측 높이 주변에서 냉기 유출량과 되돌아오는 유입량이 상쇄된 결과로 고찰된다. 하부에서는 약 -0.18 SLM로 냉기가 계속해서 빠져나가는 모습을 보인다.

상부에서 온도 측정 결과를 보면 초기 30.1℃에서 27.3℃까지 계속해서 줄어드는 현상을 볼 수 있다. 이는 물류 창고 내 냉기와 외부 열기가 열평형을 이루기 위하여 열 교환이 이루어지고 있는 것을 알 수 있다. 평균 온도는 약 29℃로 나타났다. 하부 온도 측정 결과 또한 같은 이유로 물류 창고 내부 온도 보다 높게 나타났다. 공기 온도는 최소 10.8℃에서 최대 11.8℃로 약 11.4℃ 전후로 냉기가 유출되고 있음을 알 수 있다.

Fig. 6(b)를 보면 상부 유량이 1.17 SLM에서 서서히 줄어들어 20분이 되면 0.71 SLM에 도달하는 것을 볼 수 있다. 이전 1톤 트럭 집하 모사 결과 Fig. 6(a)와 달리 도크의 개방 면적이 넓기 때문에 큰 유량이 발생하고, 줄어드는 속도, 즉 평형상태에 도달하려는 것이 늦어지는 현상을 나타낸다. 20분에서 측정한 결과를 비교해보면 이전 실험에서는 0.23 SLM으로 나타났지만 두 번째 실험에서는 0.80 SLM으로 2배 이상 차이를 보였다. 하부에서 발생한 냉기 유출량 또한 최소 -0.44 SLM에서 최대 -1.30 SLM으로 3배 이상의 유량 차가 나타났다. 순간적인 초기 유량은 이전 실험값보다 낮지만 계속해서 큰 유량이 발생하므로 냉기 유출량은 Fig. 6(a)에 비해 상대적으로 큰 것을 알 수 있다. 중앙부의 경우 이전 실험에서는 트럭의 탑재 공간에서 유동이 발생했지만, 이번 실험에서는 트럭이 없기 때문에 상부와 마찬가지로 유량이 나타났다. 초기 0.57 SLM에서 서서히 줄어들어 20분이 되면 0.20 SLM에 도달하는데, 이는 중앙부에서 열기 유입량과 냉기 유출량이 서로 영향을 주기 때문에 상쇄되어 유입량이 적게 나타난 것으로 사료된다.

상부의 경우 온도 측정값이 최대 32℃에서 최소 30.99℃로 이전 실험결과 비해 높게 나타났다. 평균 온도 또한 31.49℃로 2.48℃ 정도 높게 나타났다. 이는 외부 열기가 계속해서 들어오기 때문에 측정 지점에 물류 창고 내 냉기의 영향이 거의 미치지 않음을 나타낸다. 하부의 경우 이전 실험결과와 달리 매우 불규칙한 온도변화가 나타났다. 최대 26.51℃에서 최소 19.17℃로 약 7.34℃로 온도가 계속해서 변화함을 보인다. 이는 이전 실험에 비해 측정 장치의 구조적 한계로 기존 위치보다 약간 높은 곳에서 측정하여 발생하였다.

Fig. 6(c)를 보면 작은 도크 측정 결과 Fig. 6(a)와 유사한 경향을 확인할 수 있다. 상부에서 개방 면적은 1.335 ｍ²로 1톤 트럭 집하를 모사했던 작은 도크의 개방 면적보다 0.495 ｍ² 큰데, 이 점은 상부에서 계측된 유량과 비례한다. 상부 유량은 2.27 SLM에서 점점 감소하여 20분에서 0.15 SLM으로 계측되었다. 작은 도크와 달리 유량이 줄어드는 시간이 길어지는데, 이는 작은 도크보다 많은 공기가 들어오기 때문이다. 개방 면적과 유량이 비례하는 것으로 보아 도크시스템의 규격보다는 트럭이 주차했을 때 도크시스템 상부에 개방되는 면적이 부하의 중요한 요인으로 추정된다. 중앙부의 경우 1톤 트럭 집하 실험과 달리 미세한 유동이 발생했는데, 이 점은 초기 5톤 트럭 탑재 공간 내부 온도가 1톤 트럭 탑재 공간 내부 온도와 3℃ 정도 차이를 보이고, 공간도 넓기 때문에 나타난 현상으로 보인다. 5톤 트럭이 큰 도크에 주차했을 때 1톤 트럭이 작은 도크에 주차했을 때와 달리 하부와 양 옆 부분에 틈새가 거의 발생하지 않았는데, 이 점은 하부 유동과 비례하여 나타났다. Fig. 6(c)의 하부 유동 그래프를 보면 유동이 최소 -0.09 SLM에서 최대 0.04 SLM으로 매우 불규칙적이며, 공기가 거의 흐르지 않는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 6(d)를 보면 작은 도크를 모두 개방하고 실험했을 때 Fig. 6(b)와 동일하게 물류 창고 내부와 외부가 공유하는 면적이 크기 때문에 모든 공간에서 유동이 발생함을 보인다. 큰 도크에서 개방 면적은 7.209 ｍ²으로 작은 도크가 전체 개방되었을 시 면적보다 크게 나타났고, 이는 도크를 통하는 공기의 유량과 비례한다. 하부의 온도 측정값의 경우 비교적 불규칙한 결과를 보였다. 측정 시간 별 온도가 최대 15.23℃, 최소 10.5℃로 유출되는 냉기와 유입되는 열기가 서로 영향을 주어 온도 변화가 심한 것으로 보인다. 작은 도크와 큰 도크 모두 하부에서 발생하는 유출량이 상부 유량에 비해 적음을 관찰할 수 있는데, 이 점은 도크시스템을 통한 에너지 손실의 주된 요인이 외부의 열기 유입임을 알 수 있다.

3.2 시뮬레이션 결과-속도장

Fig. 7은 각 도크시스템에서 시뮬레이션 결과로 10분일 때 속도 벡터장 결과를 나타낸다. Fig. 7(b)와 Fig. 7(d) 에서 트럭의 탑재 공간이 보이나, 앞서 언급한 Interior 조건으로 설정되어 열이나 유체의 이동에 영향을 미치지 않는다.

Fig. 7(b)를 보면 측정 결과와 같이 물류 창고 내부 냉기는 하부로 유출되고 외부의 열기가 상부로 유입된다. Fig. 7(a)의 경우 트럭의 탑재 공간 때문에 하부가 대부분 막히기 때문에 물류 창고에서 빠져나가는 냉기에 비해 외부에서 들어오는 열기가 많은 경향을 보인다. 따라서 실제 집하 시 환기 부하의 주된 요인이 외부에서 들어오는 열기임을 재확인할 수 있다. 또한, 도크시스템의 개방 면적이 유량에 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다. Fig. 7(b)에서 대부분의 속도벡터가 0.68 m/s 전후를 나타내고 있지만, Fig. 7(a)에서는 대부분이 0.34 m/s 이하를 나타낸다.

Fig. 7(c)와 Fig. 7(d)는 큰 도크에서 5톤 트럭이 주차된 상황에서 결과를 나타낸다. 이전 결과와 스케일의 차이는 있지만, 전체적으로 유사한 경향의 속도장을 보인다. 각 도크시스템의 개방 면적은 외부에서 들어오는 열기와 비례함을 보이는데 이는 도크시스템의 크기보다 트럭이 주차되었을 때 탑재 공간과 도크시스템 사이에 발생하는 틈이 외기가 들어오는 주된 요인임을 나타낸다.

3.3 시뮬레이션 결과-온도 분포

Fig. 8은 트럭과 도크시스템 주변에서 시간에 따라 온도 분포가 변화하는 모습을 나타낸다. Case I과 Case Ⅲ는 각각 작은 도크와 큰 도크에서 트럭이 주차한 상황이며, Case II와 Case IV는 각 도크가 개방된 상태에서 트럭이 주차하지 않았을 때를 나타낸다.

Case I과 Case Ⅲ를 보면 앞선 결과에서 확인된 상부에서 유입되는 외기에 의해 점점 내부 공간이 따뜻해지는 현상을 볼 수 있다. 또한, 외기는 내기보다 온도가 높아 상대적으로 낮은 밀도를 가지게 되기 때문에 틈을 통해 들어오는 외기가 천장부로 상승하게 된다. Fig. 8을 보면 모든 경우에서 천장부의 온도가 가장 높게 올라가는 현상을 볼 수 있다. 이는 실제 열화상 카메라로 천장을 촬영했을 때와 동일한 경향을 나타낸다. 하부에서는 트럭의 탑재 공간으로 인해 내기가 거의 유출되지 않는 것을 확인할 수 있다. 이는 속도장 결과에서 보인 이유로 대부분의 내기가 탑재 공간을 거쳐 돌아오기 때문이다.

Case Ⅱ와 Case Ⅳ에서는 이전 결과와 동일하게 도크시스템 상부를 통하여 외기가 들어오는 현상을 확인할 수 있다. 반면, 도크시스템 하부에서는 트럭의 탑재 공간이 없기 때문에 내기가 유출되는 현상을 보인다. 외부 바닥을 등온조건으로 설정하였기 때문에 외부 바닥으로 가라앉은 내기가 가열되는 현상을 볼 수 있다. 실험과 동일하게 작은 도크보다 큰 도크에서 개방 면적이 넓기 때문에 외기 유입이 더 많이 발생하는 것을 알 수 있다. Fig. 8에서 Case Ⅱ가 Case Ⅳ보다 온도 변화가 심해 보이는데, 이는 시뮬레이션 모델에서 Case Ⅱ의 내부 공간이 Case Ⅳ보다 약 57 m³ 작기 때문이다.

3.4 시뮬레이션 결과 검증

Fig. 9는 측정을 통해 측정된 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교한 그래프이다. 측정은 도크시스템 2 m 후방에서 수행되었고, 동일한 위치의 시뮬레이션 온도 값을 비교하였다. Fig. 9(a)와 Fig. 9(a)를 보면 물류 창고 내부 온도에 대해 시뮬레이션 결과와 측정 결과에서 유사한 경향을 보이는 것을 알 수 있다. 일부 구간에서 나타난 온도 차는 도크시스템을 개방하는 방식의 차이에서 발생한 것으로 보인다. 실제 도크시스템은 하단에서 상단으로 천천히 개방되지만, 시뮬레이션에서는 도크시스템이 순간적으로 전체 개방된다. 대부분의 구간에서 온도 측정값과 시뮬레이션 결과 값의 차가 미미하므로, 시뮬레이션이 유효한 것을 알 수 있다. 따라서 냉동 물류 창고에서 집하 작업 중 도크시스템과 트럭의 탑재 공간 사이 틈에서 발생하는 에너지 손실량을 시뮬레이션을 통해 추산하는 것이 여러 조건에서 쓰일 수 있다는 타당성을 보였다.

3.5 에너지 손실량 비교

에너지 손실량을 산출하기 위해서 앞서 검증된 시뮬레이션과 동일한 조건으로 각 도크시스템에 트럭이 주차 중일 때와 트럭을 배제하고 도크시스템이 닫힌 상태를 고려하여 2시간까지 해석을 진행하였다.

식(1)은 에너지 손실량 산출에 사용된 현열부하 계산식을 나타낸다.

Q는 현열부하, m은 물류 창고 내부 공기의 질량, C_p는 내부 공기의 비열, △T는 내부 공기의 평균 온도와 외기의 온도차를 의미한다.

Table 4는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 산출한 에너지 손실량을 나타낸다. Table 4를 보면 2시간 동안 발생하는 손실량과 15분 동안 발생하는 손실량을 비교 했을 때, 도크시스템이 개방된 시간이 8배나 긴 것에 비해 에너지 손실량은 약 3.8배 정도로 낮게 나타났다. 이는 열기의 유입이 시간이 지날수록 줄어들기 때문이다. 이 현상에서 도크시스템을 개방한 후 초기 일정 시간 동안 발생하는 환기 부하가 전체 환기 부하에서 차지하는 비율이 크다는 점을 알 수 있다.

또한 닫혀있을 때와 트럭이 주차 중일 때 전력소비량이 크게 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 도크시스템이 닫혀있을 때는 전도로 인해 들어오는 열량이 전체 열량의 대부분을 차지하지만, 트럭이 주차 중일 때는 외기 유입으로 인한 열량이 대부분을 차지하기 때문이다. 따라서 도크시스템을 개선할 시 도크시스템을 통한 열전도를 막기 위해 재질을 변경하는 것 보다는 여러 가지 규격의 트럭 탑재 공간에 호환이 되는 도크시스템을 개발하여 틈을 줄이는 방안이 더욱 효과적이라는 결과를 도출할 수 있었다.