Mobile QR Code QR CODE : Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

ISO Journal TitleKorean J. Air-Cond. Refrig. Eng.
  • Open Access, Monthly
Open Access Monthly
  • ISSN : 1229-6422 (Print)
  • ISSN : 2465-7611 (Online)

  1. 한국원자력안전기술원 규제검증평가실 책임연구원 ( Principal Researcher, Regulatory Assessment Department, Korea Institute of Nuclear Safety, Daejeon, 34142, Korea )
  2. 한국원자력안전기술원 규제검증평가실 선임연구원 ( Senior Researcher, Regulatory Assessment Department, Korea Institute of Nuclear Safety, Daejeon, 34142, Korea )



Cavitation(캐비테이션), Computational fluid dynamics(전산유체역학), In-service testing(가동중시험), Orifice(오리피스), Turbulence model(난류모델)

기호설명

$C_{c}$: 수축계수
$C_{d}$: 방출계수
$D$: 상류측 배관 직경 [mm]
$d$: 오리피스 직경 [mm]
$F_{1},\: F_{2}$ : 혼합함수
$k$: 난류 운동에너지 [m2/s2]
$L$: 오리피스 길이 [mm]
$P_{b}$: 출구 압력 [Pa]
$P_{i}$: 입구 압력 [Pa]
$P_{ij}$: 전단 난류 생성항
$P_{k}$: 난류 운동에너지 생성항 [kg/m/s3]
$P_{v}$: 증기 압력 [Pa]
$S_{ij}$: 변형률 텐서
$U_{i}$: 평균 속도 성분 [m/s]
$\overline{u_{i} u_{j}}$: 레이놀즈 응력 텐서 [m2/s2]
$y$: 인접한 벽면까지의 거리 [m]
$\Phi_{ij}$: 압력-변형 텐서항
$\epsilon$: 난류 소산율 [m2/s3]
$\mu$: 분자 점도 [kg/m/s]
$\mu_{t}$: 난류 점도 [kg/m/s]
$\nu$: 동점도 [m2/s]
$\rho$: 밀도 [kg/m3]
$\sigma$: 캐비테이션 수
$\omega$: 난류 비 소산율

1. 연구배경 및 목적

원자력발전소 운영자는 원자로의 안전정지, 정지상태의 유지 및 사고의 예방 또는 사고결과를 완화시키는 등의 안전기능을 수행하는 펌프 및 밸브를 대상으로 가동중시험(in-service test)을 통해 주기적으로 성능을 확인하고 시간 경과에 따른 취약화 정도를 감시 및 평가하고 있다. 가동중시험 대상 펌프 및 밸브가 설치된 계통에는 유량 조절 및 감압을 목적으로 다양한 형태 및 크기의 오리피스가 설치되어 있다. 급격한 유동 가속 및 이에 수반되는 압력 강하로 인해 오리피스 내부에서 캐비테이션(cavitation)이 발생할 수 있으며, 이로 인해 오리피스의 성능저하 및 구조적 손상이 발생할 수 있다. 일례로 미국 Diablo Canyon 및 Surry 원자력발전소의 화학 및 체적제어계통에 설치된 유출 오리피스에서 발생한 캐비테이션 및 캐비테이션 침식은 유출 배관에서 진동을 유발하였고 이로 인해 소켓 용접부가 손상되었다.(1)

이러한 캐비테이션 유동은 복잡한 난류 이상 유동을 포함하므로 이용 가능한 전산유체역학 소프트웨어를 사용하여 해당 유형의 유동을 정확하게 해석하는 것은 여전히 어려운 도전이다. 비록, 컴퓨터 하드웨어 기술의 급속한 발달로 인해 전산유체역학의 경쟁력이 지속적으로 높아지고 있으나, 캐비테이션 유동을 정확하게 예측 하는데 있어 컴퓨터 성능은 여전히 제한 사항 중의 하나이다. 예를 들어 과도한 계산자원을 요구하는 직접수치 모사(Direct Numerical Simulation) 방법을 오리피스 설계 과정에서 적용하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서, 실제 유동과 레이놀즈 평균된 Navier-Stokes(RANS) 방정식 사이의 차이를 해소하기 위해 난류 모델의 사용이 필요하다. 와점도(eddy viscosity) 가정을 사용하는 2 방정식 모델들은 다양한 산업계 응용분야들에서 광범위하게 사용되고 있으며 복잡도, 정확도 및 강건성 측면에서 양호한 절충을 제공한다. 레이놀즈 응력 모델은 와점도 가정을 사용하는 대신 레이놀즈 응력에 대한 수송방정식을 계산함으로써 회전 유동, 2차 유동 및 부력 유동에 대해 향상된 예측 정확도를 나타낼 수 있다. 그러나, 동 모델은 레이놀즈 응력 수송방정식에서 특히 압력-변형항 및 소산율 항을 모델링하기 위해 적용되는 종결(closure) 가정들로 인해 일부 적용 분야들에서 수치적인 문제를 야기할 수 있다.(2)

한편, 최근 들어 가동중시험 관련 현안들(오리피스 캐비테이션 유동 포함)에 대해 전산유체역학 소프트웨어를 활용하는 사례가 증가하고 있으나, 국내의 경우 원자력 규제기관으로부터 인허가를 받은 전산유체역학 소프트 웨어는 없으며, 전산유체역학 소프트웨어의 종합적인 평가를 위한 지침도 마련되어 있지 않다.(3) 따라서, 원자력 규제 측면에서 가동중시험 관련 현안들에 대해 유효한 전산유체역학 소프트웨어 및 수치 모델링이 사용되었는지 여부를 점검할 수 있는 체계적인 평가 지침 마련이 필요하다. 이와 관련하여 본 저자들이 수행한 일부 연구 사례들을 참고 문헌을 통해 확인할 수 있다.(3-10) 본 연구에서는 가동중시험 관련 계통에 설치된 오리피스의 성능 저하 및 구조적 손상을 초래할 수 있는 오리피스 내부의 일반적인 캐비테이션 현상을 이해하기 위해 상용 전산유체역학 소프트웨어인 ANSYS CFX R18.1을 사용하여 직각 모서리형 오리피스 내부에서 캐비테이션 유동을 해석하였다. 추가적으로 오리피스 내부의 캐비테이션 유동 해석을 위한 RANS 기반 난류 모델들의 예측 정확도를 평가하였다.

2. 해석모델

Nurick(11)은 투명 합성수지(lucite), 스테인리스강 및 알루미늄 재질로 제작된 다양한 단일 직각 모서리형 오리피스 내부에서 캐비테이션 유동 특성을 조사하였다. vena contracta 위치 및 액체 재압축(recompression) 구역 부근에서 캐비테이션 유동 거동을 확인하기 위해 오리피스 벽의 2곳에 정압 탭을 설치하였다. 시험에 사용된 작동 유체는 물이다.

전산유체역학 소프트웨어 검증을 위해 Nurick의 시험 중에서 가장 많이 참조되는 사례는 오리피스 직경(d = 7.62 mm), 상류측 배관 직경/오리피스 직경(D/d = 2.88) 및 오리피스 길이/직경(L/d = 5.0)인 투명 합성수지 재질의 원형 오리피스이다.(12,13) 또한, 대부분의 선행 연구(12,13)는 상기 사례에 대해 2차원 전산유체역학 해석을 수행하였다.

Fig. 1Table 1에서 볼 수 있듯이 선행 연구에서 사용한 것과 다른 기하학적 사양을 가진 시험 사례를 본 연구에서 사용하였다. 상기와 같이 결정한 주된 이유 중 하나는 동 시험 사례의 경우 캐비테이션이 개시되는 캐비테이션 수(σ = 1.45)가 알려져 있기 때문이다. 또한, 해당 시험 사례가 상대적으로 더 작은 오리피스 직경(d = 3.175 mm)과 더 큰 상류측 배관 직경/오리피스 직경(D/d = 12.0)을 갖기 때문에, 가장 많이 참조되는 시험 사례와 비교하여 상기 오리피스 내부의 캐비테이션 유동이 더 복잡할 수 있기 때문이다. 참고로 본 해석 모델에 대한 3차원 전산유체역학 해석은 최초로 시도된 것으로 파악된다.

Fig. 1 Schematic diagram of test facility.
../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig1.png

Table 1. Geometrical specification for test case

Items

Unit

Magnitude

Upstream diameter, D

mm

38.1

Orifice diameter, d

mm

3.175

Diameter ratio, D/d

-

12

Orifice length, L

mm

63.5

Orifice length-to-diameter ratio, L/d

-

20

3. 수치모델링

3.1 수치해법

본 연구에서는 상용 전산유체역학 소프트웨어인 ANSYS CFX R18.1을 이용하여 정상(steady), 비압축성, 난류, 다상 유동 조건하에서 직각 모서리형 오리피스 내부의 캐비테이션 유동을 해석하였다. 오리피스 입구 부근에서 유동 박리 및 재순환 유동으로 인해 직각 모서리형 오리피스 내부에는 복잡한 난류 유동장이 형성된다. 이러한 유동 조건하에서 운동량 및 난류 수송 방정식의 대류항에 대해 저차 정확도의 차분법을 사용할 경우에 과도한 수치적 확산을 유발할 수 있고 결과적으로 해석 결과의 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.(10) 따라서, 본 연구에서는 2차 정확도에 준하는 고해상도(high resolution) 차분법을 적용하였다. 상간(interphase) 질량 전달율을 얻기 위해 Rayleigh-Plesset 캐비테이션 모델을 사용하였다. 캐비테이션 모델에 사용되는 변수들인 핵적 반경 (nucleation site radius), 핵적 체적분율(volume fraction of the nucleation sites), 응축 및 기화에 대한 경험 인자 (empirical factor)에 대해서는 기본적으로 설정된 값을 그대로 사용하였다. 다음의 조건들을 만족한 경우 수행된 계산이 수렴된 것으로 판정하였다; (1) 변수들의 잔차들이 10-6 이하인 경우, (2) 지배방정식들에 대한 전체적인 불균형이 1% 이하인 경우, (3) 특정 모니터링 지점들에서 목표 변수들의 변화가 적은 경우.

3.2 난류모델

직각 모서리형 오리피스 내부에서 발생한 캐비테이션 유동의 정량적인 예측을 위한 RANS 방정식에 기반한 난류 모델들의 예측 정확도를 평가하기 위해 ANSYS CFX R18.1에서 이용 가능한 5종의 난류 모델들, 예를 들어 표준 $k-\epsilon$ 모델, RNG(ReNormalization Group) $k-\epsilon$ 모델, Shear Stress Transport(SST) $k-\omega$ 모델, Speziale, Sarkar and Gatski(SSG) 레이놀즈 응력 모델 및 Baseline 레이놀즈 응력(BSL-RSM) 모델을 사용하였다. 본 절에서는 ANSYS CFX-Solver Theory Guide(14)을 참조해서 본 연구에서 사용한 난류 모델들의 수송방정식 및 모델 상수들을 간략하게 설명하였다. 표준 $k-\epsilon$ 모델은 가장 잘 알려진 난류 모델들 중의 하나로서 대부분의 범용 전산유체역학 코드들에서 구현되어 왔고 산업계 표준 모델로 간주된다. 표준 $k-\epsilon$ 모델은 안정적이고 수치적으로 강건하며, 잘 정립된 예측 기능 체계를 가진다.(2) 난류 운동에너지($k$)와 난류 소산율($\epsilon$)에 대한 미분 수송방정식은 다음과 같다.

(1)
$\dfrac{\partial\rho k}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{i}}\left(\rho k U_{i}\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{j}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{k}}\right)\dfrac{\partial k}{\partial x_{j}}\right]+P_{k}-\rho\epsilon +P_{kb}$

(2)
$\dfrac{\partial\rho\epsilon}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{i}}\left(\rho\epsilon U_{i}\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{j}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{\epsilon}}\right)\dfrac{\partial\epsilon}{\partial x_{j}}\right]+\dfrac{\epsilon}{k}\left(C_{\epsilon 1}P_{k}-C_{\epsilon 2}\rho\epsilon\right)$

(3)
$\mu_{t}=C_{\mu}\rho\dfrac{k^{2}}{\epsilon}$

여기서 $U_{i}$는 평균 속도 성분, $\rho$는 유체 밀도, $\mu$는 분자 점도, $\mu_{t}$는 난류 점도, $C_{\mu}=0.09$, $C_{\epsilon 1}=1.44$, $C_{\epsilon 2}=$ $1.92,\:\sigma_{k}=1.0$ 및 $\sigma_{\epsilon}=1.3$는 모델 상수이다. $P_{k}$는 평균 속도 구배로 인한 난류 운동에너지 생성이다. 참고로 표준 $k-\epsilon$ 모델은 역압력 구배 또는 박리를 수반하는 유동 및 제트 유동을 만족스럽게 예측하지 못하는 것으로 알려져 있다.

RNG $k-\epsilon$ 모델은 표준 $k-\epsilon$ 모델의 대안으로서 Navier-Stokes 방정식의 renormalization group 분석(일종의 통계적 기법)에 근거한다. 난류 운동에너지와 난류 소산율에 대한 수송방정식 형태는 표준 $k-\epsilon$ 모델과 동일 하지만, 모델 상수들이 서로 다르다. 예를 들어, 식(2)의 $C_{\epsilon 1}$은 함수 $C_{\epsilon 1RNG}$로 대체된다. RNG $k-\epsilon$ 모델에서 난류 소산율에 대한 수송방정식은 다음과 같다:

(4)
$\dfrac{\partial\rho\epsilon}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{i}}\left(\rho U_{i}\epsilon\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{j}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{\epsilon RNG}}\right)\dfrac{\partial\epsilon}{\partial x_{j}}\right]+\dfrac{\epsilon}{k}\left(C_{\epsilon 1RNG}P_{k}-C_{\epsilon 2RNG}\rho\epsilon\right)$

여기서

(5)
$C_{\epsilon 1RNG}=1.42-f_{\delta}$

(6)
$f_{\delta}=\delta\left(1-\dfrac{\delta}{4.38}\right)/\left(1+\beta_{RNG}\delta^{3}\right)$

(7)
$\delta =\sqrt{\dfrac{P_{k}}{\rho C_{\mu RNG}\epsilon}}$

이며, $C_{\epsilon 2RNG}=1.68,\:C_{\mu RNG}=0.085$ 및 $\beta_{RNG}=0.012$는 모델 상수이다.

식(4)에서 볼 수 있듯이 RNG $k-\epsilon$ 모델은 난류 소산율에 대한 수송방정식에서 곡률 또는 급격하게 변형된 유동에 대한 정확도를 향상시키는 부가적인 항을 가진다. 추가적으로 RNG $k-\epsilon$ 모델에는 선회(swirl)가 난류에 미치는 영향이 포함되어 있어 선회 유동에 대해 정확도가 향상된다. 상기와 같은 특징들은 RNG $k-\epsilon$ 모델이 표준 $k-\epsilon$ 모델에 비해 보다 광범위한 유동 형태에 대해 보다 정확하고 신뢰할 수 있도록 한다.

SST $k-\omega$ 모델은 Baseline $k-\omega$ 모델의 모든 개선점들을 포함하고 난류 점도($\mu_{t}$) 정의에서 난류 전단응력의 수송도 고려한다. 이러한 특성들은 SST $k-\omega$ 모델이 표준 $k-\epsilon$ 모델 및 Baseline $k-\omega$ 모델에 비해 광범위한 유동 형태에 대해서 보다 정확하고 신뢰할 수 있도록 한다. 난류 운동에너지($k$)와 비 소산율($\omega$)에 대한 미분 수송방정식은 다음과 같다.

Table 2. SST $k-\omega$ model constants

$\beta'$

$\alpha_{1}$

$\beta_{1}$

$\sigma_{k1}$

$\sigma_{\omega 1}$

$\alpha_{2}$

$\beta_{2}$

$\sigma_{k2}$

$\sigma_{\omega 2}$

0.09

5/9

0.075

2

2

0.44

0.0828

1

1/0.856

(8)
$\dfrac{\partial\rho k}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{i}}\left(\rho k U_{i}\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{j}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{k3}}\right)\dfrac{\partial k}{\partial x_{j}}\right]+P_{k}-\beta'\rho k\omega$

(9)
$\dfrac{\partial\rho\omega}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{i}}\left(\rho\omega U_{i}\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{j}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{\omega 3}}\right)\dfrac{\partial\omega}{\partial x_{j}}\right]+\left(1-F_{1}\right)\dfrac{2\rho}{\omega}\dfrac{1}{\sigma_{\omega 2}}\dfrac{\partial k}{\partial x_{j}}\dfrac{\partial\omega}{\partial x_{j}}+\alpha_{3}\dfrac{\omega}{k}P_{k}-\beta_{3}\rho\omega^{2}$

여기서 $\sigma_{k3}$, $\sigma_{\omega 3}$, $\alpha_{3}$ 및 $\beta_{3}$은 모델 상수이며, Table 2에 나타낸 모델 상수들은 다음과 같은 관계식(10)을 사용해서 계산된다.

(10)
$\Phi_{3}=F_{1}\Phi_{1}+(1-F_{1})\Phi_{2}$

혼합 함수들 $F_{1}$ 및 $F_{2}$는 가장 인접한 벽면까지의 거리($y$) 및 유동 변수들에 기초한다.

(11)
$F_{1}=\tanh\left(\arg_{1}^{4}\right)$

(12)
$F_{2}=\tanh\left(\arg_{2}^{2}\right)$

(13)
$\arg_{1}=\min\left[\max\left(\dfrac{\sqrt{k}}{\beta'\omega y},\:\dfrac{500\nu}{y^{2}\omega}\right),\:\dfrac{4\rho k}{CD_{k\omega}\sigma_{\omega 2}y^{2}}\right]$

(14)
$\arg_{2}=\max\left(\dfrac{2\sqrt{k}}{\beta'\omega y},\:\dfrac{500\nu}{y^{2}\omega}\right)$

Baseline $k-\omega$ 모델은 Wilcox $k-\omega$ 모델과 표준 $k-\epsilon$ 모델의 장점들을 결합하고 있으나 매끄러운 표면에서 유동 박리의 개시 및 크기를 적절히 예측하지 못한다. 이러한 결점은 난류 전단 응력의 수송을 고려하지 않는 상기 모델이 와점도를 과도하게 예측하기 때문이다. SST $k-\omega$ 모델에서는 다음과 같이 와점도 공식에 제한자 (limiter)를 적용함으로써 적절한 수송 거동을 얻을 수 있다.

(15)
$\mu_{t}=\dfrac{a_{1}\rho k}{\max\left(a_{1}\omega ,\: SF_{2}\right)}$

여기서 $a_{1}$ = 0.31은 상수이고, $S$는 변형률의 불변량(invariant)이다.

레이놀즈 응력 모델은 와점도 개념을 사용하는 난류 모델들에 비해 유선 곡률, 급격한 변형률 변화, 회전 및 2차 유동의 영향을 자연스럽게 고려할 수 있는 장점을 가진다. 그러나, 개별 레이놀즈 응력 텐서 성분들에 대한 증가된 수송 방정식 개수는 수치적 강건성 감소와 계산 시간 증가를 유발하여 해당 난류 모델이 복잡한 유동 해석에 사용되지 못하게 하는 경우가 가끔 발생한다.

SSG(Speziale, Sarkar and Gatski) 레이놀즈 응력 모델은 다음과 같은 레이놀즈 응력들의 수송방정식을 계산한다.

(16)
$\dfrac{\partial\rho\overline{u_{i} u_{j}}}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left(\rho U_{k}\overline{u_{i} u_{j}}\right)-\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left[\left(\mu +\dfrac{2}{3}C_{S}\rho\dfrac{k^{2}}{\epsilon}\right)\dfrac{\partial\overline{u_{i} u_{j}}}{\partial x_{k}}\right]=P_{ij}-\dfrac{2}{3}\delta_{ij}\rho\epsilon +\Phi_{ij}$

여기서 $\overline{u_{i} u_{j}}$는 레이놀즈 응력 텐서, $P_{ij}$는 레이놀즈 응력의 전단 난류 생성항, $\Phi_{ij}$는 압력-변형(strain) 텐서항, 그리고 $C_{s}$는 모델 상수이다. 식(16)에 포함된 난류 소산율($\epsilon$)은 다음과 같은 수송방정식을 사용해서 계산된다.

(17)
$\dfrac{\partial\rho\epsilon}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left(\rho U_{k}\epsilon\right)=\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{\epsilon RS}}\right)\dfrac{\partial\epsilon}{\partial x_{k}}\right]+\dfrac{\epsilon}{k}\left(C_{\epsilon 1}P_{k}-C_{\epsilon 2}\rho\epsilon\right)$

여기서 $\sigma_{\epsilon RS}$ = 1.36, $C_{\epsilon 1}$ = 1.45 및 $C_{\epsilon 2}$ = 1.83은 모델 상수들이다.

마지막으로 baseline 레이놀즈 응력 모델은 다음과 같은 레이놀즈 응력들의 수송방정식을 계산한다. 식(18)에 포함된 난류 비 소산율($\omega$)은 식(9)를 사용해서 계산된다.

(18)
$\dfrac{\partial\rho\overline{u_{i} u_{j}}}{\partial t}+\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left(\rho U_{k}\overline{u_{i} u_{j}}\right)-\dfrac{\partial}{\partial x_{k}}\left[\left(\mu +\dfrac{\mu_{t}}{\sigma_{k}}\right)\dfrac{\partial\overline{u_{i} u_{j}}}{\partial x_{k}}\right]=P_{ij}-\dfrac{2}{3}\delta_{ij}\beta'\rho\omega k+\Phi_{ij}$

3.3 격자계 및 경계조건

전산유체역학을 활용한 캐비테이션 유동 해석시 정확한 해석 결과를 얻기 위해서는 특히 캐비테이션이 발생하는 위치에서 적절한 격자 형상을 고려하는 것이 필수적이다.(9) 본 연구에서는 격자생성 프로그램인 ICEM- CFD를 이용해서 생성한 비정렬 육면체 격자를 직각 모서리형 오리피스 내부의 캐비테이션 유동 해석을 위해 사용하였다(Fig. 2참조). Nurick의 시험 장치를 참조해서 오리피스 캐비테이션 유동에서 가장 중요한 기하학적 변수중의 하나인 입구 roundness 공차를 0으로 유지하였다. 또한, 3가지 유형의 격자계에 대해 격자 민감도 평가를 수행하였다. type 1은 가장 성긴 격자이며, type 2 및 3에서는 캐비테이션 유동을 적절하게 예측하기 위해 벽 및 오리피스 입구 영역 부근에 조밀한 격자를 배치하였다. 계산에 사용된 격자계의 상세 정보를 Table 3에서 요약하였다. 전반적으로 격자 크기에 따른 방출 계수(discharge coefficient) 예측 결과의 차이(약 0.4%)가 크지 않았고 과도한 계산 시간을 저감하기 위해 본 논문에서는 가장 성긴 격자(type 1, 총 계산 노드수 2.04´ 106)에 대한 예측 결과를 설명하였다.

입구 조건으로 200 kPa~10 MPa 범위의 일정한 크기의 전압(total pressure)을 사용하였다. 또한, 일정한 크기의 난류 운동에너지 및 난류 소산율을 적용하였다. 액체상(물)의 체적 분율은 1로 가정하였다. 출구 조건으로 95 kPa의 정압(static pressure)을 사용하였다. 벽은 매끄러운 것으로 가정하였고 점착(no-slip) 조건을 적용하였다. 벽 근처의 유동을 계산하기 위해 $\epsilon$-계열 난류 모델에서는 가변 벽함수(scalable wall function)를, $\omega$-계열 난류 모델에서는 자동 벽처리(automatic wall treatment) 기법을 적용하였다.

Fig. 2 Grid system(type 1).
../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig2.png

Table 3. Grid information

Items

type 1

type 2

type 3

Total computational nodes

2.04×106

4.16×106

6.14×106

Total computational elements

2.01×106

4.11×106

6.07×106

Min. face angle

52.2°

50.7°

50.1°

Max. face angle

133.0°

133.4°

133.6°

Max. edge length ratio

103.2

161.7

285.0

Max. element volume ratio

2.0

1.9

1.9

4. 결과 및 토의

4.1 해석 결과 검증

오리피스 내부의 캐비테이션 유동에서 주요 관심 변수중의 하나는 캐비테이션 수 $\sigma$에 따른 방출계수 $C_{d}$의 변화이다. 상기 변수들은 다음과 같이 정의될 수 있다.(11)

(19)
$\sigma =\dfrac{P_{i}-P_{v}}{P_{i}-P_{b}}$

(20)
$C_{d}=\dfrac{\dot m_{actual}}{\dot m_{ideal}}=C_{c}\sqrt{\sigma}$

여기서 $P_{i}$는 입구 압력, $P_{b}$ = 95,000 Pa은 출구 압력, $P_{v}$ = 3,540 Pa은 증기 압력, 그리고 $C_{c}$는 수축 계수(contraction coefficient)이다.(11) 참고로 Table 4에서 해석에 사용된 입구 압력 및 해당 캐비테이션 수를 나타내었다.

Fig. 3에서 예측된 방출계수 $C_{d}$와 Nurick의 상관식(식(20))을 비교하였다. 참고로 캐비테이션(cavitation)과 비-캐비테이션(non-cavitation) 영역의 구분은 Nurick의 실험 결과를 참조하여 결정하였다. 2-방정식 모델의 경우 RNG $k-\epsilon$ 모델과 SST $k-\omega$ 모델을 사용하여 예측한 $C_{d}$ 크기는 cavitation 영역에서 Nurick의 상관식과 잘 일치하였다. 반면에 표준 $k-\epsilon$ 모델은 $\sigma$ = 1 ~ 1.14 범위에서 $C_{d}$ 크기를 크게 평가하였다. 또한, 예측된 $C_{d}$는 다른 2-방정식 모델에 비해 더 작은 캐비테이션 수에서 거의 일정한 크기를 나타내기 시작하였다. 레이놀즈 응력 모델의 경우, 일부 캐비테이션 영역에서 SSG 레이놀즈 응력 모델이 Baseline 레이놀즈 응력 모델(BSL- RSM)에 비해 $C_{d}$ 크기를 작게 평가하였으나, 이들 모델로 예측된 $C_{d}$ 크기에서 큰 차이는 없었다. 더구나, 이들 레이놀즈 응력 모델은 레이놀즈 응력 텐서의 개별 성분에 대한 복잡한 수송방정식을 계산하였음에도 불구하고 2-방정식 모델(RNG $k-\epsilon$ 및 SST $k-\omega$ 모델)과 비교시 예측한 $C_{d}$ 크기에서 뚜렷한 개선을 제공하지 못하였다.

Table 4. Inlet pressure and the corresponding cavitation number

Inlet pressure(kPa)

Cavitation number $\sigma$

Inlet pressure(kPa)

Cavitation number $\sigma$

200

1.87105

500

1.22583

250

1.59006

600

1.18111

300

1.44615

750

1.13963

310

1.42540

900

1.11361

320

1.40649

3,000

1.03148

330

1.38919

5,000

1.01865

350

1.35867

10,000

1.00923

450

1.25763

Fig. 3 Comparisons of the predicted discharge coefficient $C_{d}$ and Nurick’s correlation.
../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig3.png

4.2 일반적인 유동 형태

Fig. 4는 입구측 압력 크기에 따른 축방향 속도 및 유선 분포를 나타낸다. 오리피스 입구에서 유동 박리가, 오리피스 벽 부근에서 재순환 영역이 발생하였다. 또한, vena contracta 효과로 인해, 오리피스의 중심부에서 고속(high velocity) 영역이 발달하였다. SST $k-\omega$ 모델이 Baseline 레이놀즈 응력 모델과 비교하여 더 높은 음(-)의 첨두 축방향 속도(역류)를 예측한 것을 제외하고는 이들 난류 모델은 서로 유사한 축방향 속도와 유선 분포를 나타냈다. 한편, 표준 $k-\epsilon$ 모델은 다른 난류 모델과 비교하여 상이한 축방향 속도와 유선 분포를 나타내었다. 표준 $k-\epsilon$ 모델은 역류(재순환) 영역이 감소되고 유동 가속 영역이 축소되는 것으로 예측하였다. 결과적으로 표준 $k-\epsilon$ 모델은 오리피스 내부에서 상대적으로 약한 캐비테이션 효과를 수반하는 유동장을 예측하였다. 참고로 RNG $k-\epsilon$ 모델과 SST $k-\omega$ 모델의 예측 결과는 유사하기 때문에 SST $k-\omega$ 모델로 예측한 결과만 사용하였다.

Fig. 4 Distribution of axial velocity and streamlines at the different upstream pressures(left; = 350 kPa, right; = 5 MPa).

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig4_1.png

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig4_2.png

Fig. 5 Distribution of vapor volume fraction at the different upstream pressures (left; = 350 kPa, right; = 5 MPa).

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig5_1.png

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig5_2.png

Fig. 5는 입구측 압력 크기에 따른 증기 체적 분율 분포를 나타낸다. 대략 Pin = 300 kPa의 입구 압력에서 캐비테이션이 오리피스 입구 부근에서 개시되는 것으로 관찰되었다.(15) SST $k-\omega$ 모델과 Baseline 레이놀즈 응력 모델은 유사한 증기 체적 분율 분포를 나타내었다. 입구측 압력이 증가함에 따라, 캐비테이션 구역은 오리피스 내부로 점차 확장하였다. 그러나, 최대 증기 체적 분율(적색) 영역은 크기를 유지하였다.(15) 표준 $k-\epsilon$ 모델은 다른 난류 모델과 비교하여 상이한 증기 체적 분율 분포를 나타내었다. 상기 난류 모델은 Pin = 350 kPa에서 증기 체적 분율의 첨두값이 훨씬 더 낮고, Pin = 5 MPa에서 캐비테이션 구역이 오리피스 벽 근처에서 유지되는 것으로 예측하였다.

Fig. 6은 오리피스 입구로부터 축방향으로 위치한 단면들에서 질량 유량으로 평균된 증기 체적 분율을 나타낸다. Pin = 350 kPa에서, 표준 $k-\epsilon$ 모델은 증기 체적 분율의 크기가 거의 0 인 것으로 예측하였다. SST $k-\omega$ 모델과 Baseline 레이놀즈 응력 모델은 유사한 증기 체적 분율의 최대 크기를 나타내었으나, SST $k-\omega$ 모델은 캐비테이션 영역이 오리피스의 하류 영역으로 더 멀리 유지되는 것으로 예측하였다. Pin = 5 MPa에서는 캐비테이션 영역이 전체 오리피스에 걸쳐 나타났다. SST $k-\omega$ 모델과 Baseline 레이놀즈 응력 모델은 Pin = 350 kPa에서 예측된 결과와 유사하게 증기 체적 분율이 표준 $k-\epsilon$ 모델로 계산한 것보다 큰 것으로 예측하였다.

Fig. 6 Massflow-averaged vapor volume fraction of the cross-sections from the orifice inlet in the axial direction.
../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig6.png

Fig. 7 Distribution of the static pressure at the different upstream pressures(left; = 350 kPa, right; = 5 MPa).

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig7_1.png

../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig7_2.png

Fig. 8 Normalized axial velocity profile along the centerline at the different upstream pressures.
../../Resources/sarek/KJACR.2020.32.5.249/fig8.png

Fig. 7은 입구측 압력 크기에 따른 정압 분포를 나타낸다. 오리피스 입구 부근에서 상당한 압력 강하가 발생하였다. vena contracta 효과로 인해, 유동은 국부적인 가속을 경험하며, 따라서 정압은 국부 최소값에 도달하였다. Fig. 5의 증기 체적 분율과 유사하게, 입구측 압력이 증가함에 따라 최소 정압 영역은 오리피스의 하류로 점차 확장되었다. 주어진 온도에서 국부 압력이 유체의 증기압 아래로 떨어질 때 캐비테이션이 발생하는 것으로 알려져 있다. 결과적으로, Fig. 57에 기초하여, 오리피스에서 국부적으로 낮은 정압이 캐비테이션을 유발하는 주요 인자인 것으로 판단된다.

Fig. 8은 오리피스 중심선에서 첨두 축방향 속도에 의해 무차원화된 축방향 속도 형상을 나타낸다. 이러한 축방향 속도 형상은 vena contracta의 위치를 확인하는 데 사용될 수 있다. vena contracta는 상대적으로 작은 단면적 내에서 반경 방향으로 국부 축방향 유동(orifice jet)을 제한하며, 이에 상응해서 축방향 속도가 증가한다.(16) Pin = 350 kPa에서, 정규화된 축방향 속도 형상은 적용된 난류 모델에 따라 다른 형태를 나타내었다. SST $k-\omega$ 모델은 다른 난류 모델과 비교하여 1로 정규화된 축방향 속도가 하류 방향으로 더 유지되는 것으로 예측하였다. 표준 $k-\epsilon$ 모델의 경우, 1로 정규화된 축방향 속도는 유지되지 않았다. Pin = 5 MPa에서, SST $k-\omega$ 모델 및 Baseline 레이놀즈 응력 모델은 거의 동일한 축방향 속도 형상을 나타내었다. 그러나, 표준 $k-\epsilon$ 모델의 경우, 정규화된 축방향 속도가 첨두값에 도달한 후 점차 감소하였다. 이러한 결과는 Fig. 4의 축방향 속도 분포에 의해 확인할 수 있다. 이와 관련하여, 오리피스 내부의 캐비테이션 유동에 대한 정확한 예측이 이루어졌는지 여부를 확인하기 위해서는 방출계수 $C_{d}$와 해당 상관식의 비교 외에도 주요 유동 변수들의 국부 측정값(예: 속도, 압력 등)을 비교할 필요가 있다. 따라서, 전산유체역학 소프트웨어 검증용 데이터를 제공하기 위해 수행되는 오리피스 내부의 캐비테이션 유동 관련 시험 수행시 상기 내용을 고려할 필요가 있다.

5. 결 론

본 연구에서는 가동중시험 관련 계통에 설치된 오리피스의 성능 저하 및 구조적 손상을 초래할 수 있는 오리피스 내부의 일반적인 캐비테이션 현상을 이해하기 위해 상용 전산유체역학 소프트웨어인 ANSYS CFX R18.1을 사용하여 Nurick(11)이 실험한 직각 모서리형 오리피스 내부에서 캐비테이션 유동을 해석하였다. 추가적으로 오리피스 내부의 캐비테이션 유동 해석을 위한 RANS 기반 난류 모델들의 예측 정확도를 평가하는 연구를 수행하였다. 주요 결론은 다음과 같다.

(1) 2-방정식 모델의 경우, SST $k-\omega$ 모델을 사용하여 예측한 방출계수 $C_{d}$ 크기는 캐비테이션 영역에서 Nurick의 상관식과 잘 일치한 반면 표준 $k-\epsilon$ 모델은 상당히 다른 값을 제시하였다. 그 이유는 SST $k-\omega$ 모델이 유동 충돌 및 재부착, 그리고 재순환 유동이 존재할 수 있는 오리피스 내부 유동에서 표준 $k-\epsilon$ 모델에 비해 향상된 예측 성능을 제공할 가능성이 있기 때문이다.

(2) 레이놀즈 응력 모델은 레이놀즈 응력 텐서의 개별 성분에 대한 복잡한 수송 방정식을 계산하였음에도 불구하고 2-방정식 모델(RNG $k-\epsilon$ 및 SST $k-\omega$ 모델)과 비교하여 예측한 방출계수 $C_{d}$ 크기에서 중요한 개선을 나타내지 못했다.

(3) 본 연구를 통해서 난류 모델이 오리피스 캐비테이션 유동 해석에서 불확도를 제공하는 주요 인자들 중 하나임을 확인하였다. 따라서, 원자력발전소 운영자는 오리피스 캐비테이션 유동 해석 결과를 인허가 서류의 기초 자료로 사용할 경우 적절한 난류 모델이 선정되었는지 여부를 주의깊게 확인할 필요가 있다.

본 연구에 적용된 수치 모델링 및 도출된 계산 결과는 캐비테이팅 벤츄리, 원심 펌프 및 다단 감압 오리피스와 같은 다른 가동중시험 관련 기기에서 발생한 캐비테이션 유동 해석에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

후 기

본 연구는 원자력안전위원회의 재원으로 한국원자력안전재단의 지원을 받아 수행한 원자력안전연구사업의 연구결과입니다(No. 1805007). 또한, 본 논문은 국가초고성능컴퓨팅센터로부터 초고성능컴퓨팅 자원과 기술지원을 받아 수행된 연구성과입니다(KSC-2019-CRE-0236).

Note

본 논문은 2019년 9월 25일부터 27일까지 부산에서 개최된 15차 Asian International Conference on Fluid Machinery(AICFM)에서 발표한 논문의 수정본입니다.

References

1 
United States Nuclear Regulatory Commission , 1998, Cavitation Erosion of Letdown Line Orifices Resulting in Fatigue Cracking of Pipe Welds, Information Notice, pp. 98-45Google Search
2 
Lee G. H., Bang Y. S., Woo S. W., Cheong A. J., 2014, Sensitivity Study on Turbulence Models for the Prediction of the Reactor Internal Flow, Proceedings of the 22nd International Conference on Nuclear Engineering, ICONE22-31255DOI
3 
Lee G. H., 2018, Review of Audit Calculation Activities on the Applicability of CFD Software to Nuclear Safety Problems, MATEC Web of Conferences, Vol. 240, pp. 1-9DOI
4 
Bae J. H., Kim C. H., Lee G. H., 2018, Validation of Prediction Accuracy of OpenFOAM for IST-related Cavitation, Journal of Computational Fluid Engineering, Vol. 23, No. 4, pp. 33-40DOI
5 
Lee G. H., Bae J. H., 2018, Numerical Analysis of Effect of Tip Clearance Size on Tip Leakage Flow in a Linear Cascade under Design Condition, Journal of Computational Fluid Engineering, Vol. 23, No. 4, pp. 102-111Google Search
6 
Lee G. H., Bae J. H., 2019, Numerical Study for the Effect of Diameter Ratio Magnitudes on the Flow Pattern Around a Flat Orifice Flowmeter, Journal of Computational Fluid Engineering, Vol. 24, No. 3, pp. 42-49Google Search
7 
Lee G. H., 2019, Suggestion for the Proper Treatment of Buoyancy Force Effect on Single Phase Thermal Stratification Phenomenon, E3S Web of Conferences, Vol. 128, pp. 1-3DOI
8 
Lee G. H., 2019, Comparative Study of Commercial CFD Software Performance for the Prediction of Flat Orifice Flowmeter Internal Flow, Proceeding of KSME 2019 Conference, We16B006DOI
9 
Lee G. H., Bae J. H., 2019, Assessment of Mesh Topology Effect on the Analysis Result of Cavitation Phenomenon inside an Orifice, Proceeding of KSCFE Spring ConferenceGoogle Search
10 
Lee G. H., 2019, A Comparative Study for the Effect of the Accuracy Order of the Discretization Scheme on the Prediction Performance for the Cavitating Flow inside a Square-edged Orifice, Proceeding of KSFM Summer ConferenceGoogle Search
11 
Nurick W. H., 1976, Orifice Cavitation and Its Effect on Spray Mixing, ASME Journal of Fluids Engineering, Vol. 107, pp. 681-687DOI
12 
Singhal A. K., Athavale M. M., Li H., Jiang Y., 2002, Mathematical Basis and Validation of the Full Cavitation Model, ASME Journal of Fluids Engineering, Vol. 124, pp. 617-624DOI
13 
Darbandi MSadeghi H., 2010, Numerical Simulation of Orifice Cavitating Flows using Two-fluid and Three-fluid Cavitation Models, Numerical Heat Transfer, Part A, Vol. 58, pp. 505-526DOI
14 
ANSYS Inc. , 2017, ANSYS CFX-Solver Theory Guide, Release 18Google Search
15 
Lee G. H., Bae J. H., 2019, CFD Simulation of Cavitation Flow inside a Square-edged Orifice using ANSYS CFX, Transactions of the KNS Spring MeetingGoogle Search
16 
Nail G. H., 1991, A Study of 3-dimensional Flow through Orifice Meters. PhD Thesis, Texas A&M University, USAGoogle Search