단열 다심관의 열전달 특성에 관한 연구

2.1 실험장치 및 방법

Figure 1은 단열 MCT의 주위온도, 유압 오일의 공급온도 및 유량에 따른 단열 MCT내부를 흐르는 유압유의 온도 특성을 파악하기 위한 실험장비의 개략도를 보여주고 있다. 실험장비는 유압 오일을 단열 MCT로 공급하는 공급온도를 조절하기 위한 Oil Tank, 유압유를 공급하기 위한 Pump, 4Core 단열 MCT, 단열 MCT의 주위온도를 조절하기 위한 냉동챔버, 단열 MCT 각 부위의 온도를 측정하기 위한 열전대, 측정된 온도를 기록하기 위한 Data Logger과 컴퓨터로 구성되어 있다[7].

실험은 단열 MCT를 냉동챔버 내부에 설치하고, 냉동기 구동하여 실험온도까지 냉동챔버의 온도를 낮추었다. 냉동챔버의 온도가 설정치까지 낮아지면 유압 오일을 유압펌프로 순환하여 약 10분간 구동하여 시스템이 안정된 후의 각 부위의 온도를 측정하였다. 단열 MCT가 4Core로 구성되어져 있기 때문에 각 Core의 온도를 측정하여 평균 온도를 계산하였다.

Figure 1:

A schematic diagram of apparatus

2.2 수치해석 방법

Figure 2는 수치해석용 단열 MCT의 단면도를 보여주고 있다. 수치해석용 단열 MCT는 실제로 제작한 단열 MCT와 동일한 치수와 재료로 구성하였다. 수치해석은 CFD분석에 널리 활용되어지고 있는 상용프로그램인 ANSYS FLUENT프로그램을 사용하여 3D로 모델링을 수행하였다[8]. 수치해석의 ①Outer Sheath의 경계조건으로 대류열전달이 없다고 가정하여 외기온도(냉동챔버의 내부온도)를 설정하였고, Oil 입구의 경계조건으로 유압 오일 공급온도, 공급유량, 압력을 설정하였으며, Oil 영역은 770,700의 혼합격자로 구성하여 전단가열효과를 무시하고 수치해석을 수행하였다. 유압 오일의 공급 압력은 1bar이며, 단열 MCT의 길이는 750mm 이다. Figure 3은 단열 MCT 내부의 코일의 배치상태를 보여주고 있다. 내부 코일은 제조 특성상 직관이 아닌 750mm 간격으로 360° 회전하는 형태로 제작 되어있다.

Figure 2:

Insulated multi core tube section

Figure 3:

Inside of insulated multi core tube

2.3 실험 및 수치해석 조건

Table 1:

Experimental and simulation conditions

Table 2:

Properties of solid material

Table 3:

Properties of oil

Table 1은 본 연구에서 수행한 실험조건 및 수치해석 조건을 보여주고 있다. 외기온도는 냉동챔버 내부의 온도를 의미하며 –50℃, –30℃, –10℃의 3가지 경우, 단열 MCT로 공급되는 유압 오일의 공급온도는 10℃, 20℃, 30℃의 3가지 경우, 유압 오일의 공급 유량은 0.29 l/min, 1.01 l/min, 3.28 l/min의 3가지 경우로 한정하여 실험 및 계산을 수행하였다. Table 2는 단열 MCT의 사양과 단열 MCT의 고체(Solid) 부분의 물성치를 나타내고 있으며, Table 3은 유압오일의 물성치를 나타내고 있다.

3.1 실험 및 수치해석 비교

Figure 4는 다양한 운전 조건에서의 단열 MCT 오일 출구온도의 평균값에 대한 실험 및 수치해석 결과를 보여 주고있다. 수치해석 값은 유압 오일 출구부에서의 질량유량 평균 온도값을 나타내고 있다.

Figure 4:

Comparison between the simulated and the measured data

운전 조건의 기호는 a1(외기온도=-50℃)b3(유압 오일 공급온도=30℃)c1(유압 오일 공급유량=0.29 l/min)를 의미한다. 실험 범위 내에서 최소 유압 오일 공급유량인 c1(0.29 l/min)인 경우 실험결과와 수치해석 결과의 온도차이가 최대 약 3℃정도 온도차가 발생함을 알 수 있다. 이는 실험 설비의 단열 등의 문제로 발생되는 차이로 생각되어진다. 다른 조건에서는 실험결과와 수치해석 결과의 차이가 1℃ 이내로 일치함을 알 수 있다.

3.2 외기 온도 일정의 경우

Figure 5의 (a), (b), (c)는 외기온도 a(-50℃, -30℃, -10℃)가 일정한 경우 유압 오일 공급온도 b(10℃, 20℃, 30℃)와 유압 오일 공급유량 c(0.29 l/min, 1.01 l/min, 3.28 l/min)의 변화에 따른 단열 MCT 유압 오일 출구부에서의 질량유량 평균 온도값(℃)에 대한 수치해석 결과를 보여주고 있다. 각각의 외기온도에서 유압 오일 공급온도가 높을수록 유압 오일의 공급유량에 관계없이 유압 오일 출구온도가 높아짐을 알 수 있다. 이는 유압 오일의 온도가 높아질수록 외기로의 열유속은 증가하지만 단열효과로 인하여 외부로의 열이동이 유압 오일의 온도강하에 미치는 영향이 적기 때문이다.

외기온도가 –50℃이고 유압 오일 공급유량이 0.29(l/min), 유압 오일 공급온도가 10℃인 경우의 유압 오일 출구온도가 2.85℃로 가장 낮음을 알 수 있다. 유압 오일 공급유량이 1.01 l/min이상인 경우에는 유압 오일 공급온도와 유압오일 출구온도와의 차이가 외기온도에 따라 약 0.11℃∼1.76℃임을 알 수 있다. 본 연구의 수치계산 범위에서는 유압 오일 공급유량이 1.01 l/min이상일 경우에는 유압 오일의 온도강하에 외기온도의 영향이 적음을 알 수 있다. 이는 외기온도가 아주 낮은 경우 선박이나 해양플랜트에 설치된 단열 MCT의 변경이 불가능한 경우 유압 오일의 유량을 임의로 조절함으로서 단열효과를 얻을 수 있음을 의미한다.

Figure 5:

Results of simulation

3.3 유압 오일 공급온도 일정의 경우

Figure 6의 (a), (b), (c)는 유압 오일 공급온도 b(10℃, 20℃, 30℃)가 일정한 경우 외기온도 a(-50℃, -30℃, -10℃)와 유압 오일 공급유량 c(0.29 l/min, 1.01 l/min, 3.28 l/min)의 변화에 따른 단열 MCT 유압 오일 출구부에서의 질량유량 평균 온도값(℃)에 대한 수치해석 결과를 보여주고 있다. 각각의 유압 오일 공급온도에서 외기온도가 높을수록 유압 오일의 공급유량에 관계없이 유압 오일 출구온도가 높아짐을 알 수 있다. 이는 외기 온도가 높을수록 유압 오일에서 외기로의 열유속이 감소하기 때문이다. 유압 오일 공급온도가 30℃이고 외기온도가 –10℃, 유압 오일 공급유량이 3.28 l/min인 경우의 유압 오일 출구온도가 29.89℃로 가장 높음을 알 수 있다. 또한, 유압 오일 공급온도가 30℃의 경우 유압 오일 출구온도는 유압 오일 공급유량과 외기온도에 따라 약 27.66∼29.89℃임을 알 수 있다. 이는 유압 오일 공급온도와 유압 오일 출구온도와의 차이가 약 0.11∼2.34℃임을 의미한다. 동일한 유압 오일 공급온도에서 유압 오일 공급유량이 증가할수록 유압 오일 출구온도가 높아짐을 알 수 있다. 이는 유압 오일에서 외기로 동일한 양의 열이 이동하더라도 유압 오일의 유량이 증가하였기 때문에 온도강하는 낮이 지기 때문이다.

Figure 6:

Results of simulation

3.4 유압 오일 공급유량 일정의 경우

Figure 7의 (a), (b), (c)는 유압 오일 공급유량 c(0.29 l/min, 1.01 l/min, 3.28 l/min)이 일정한 경우 외기온도 a(-50℃, -30℃, -10℃)와 유압 오일 공급온도 b(10℃, 20℃, 30℃)의 변화에 따른 단열 MCT 유압 오일 출구부에서의 질량유량 평균 온도값(℃)에 대한 수치해석 결과를 보여주고 있다. 각각의 유압 오일 공급유량에서 외기온도가 높을수록 유압 오일의 공급온도에 관계없이 유압 오일 출구온도가 높아짐을 알 수 있다. 또한, 유압 오일 공급유량이 증가 할수록 유압 오일 출구온도가 외기온도의 영향을 적게 받음을 알 수 있고, 특히 유압 오일 공급온도가 높을수록 그 경향이 더욱 뚜렷해짐을 알 수 있다.

유압 오일 공급유량이 0.29 l/min이고, 유압 오일 공급온도가 20℃이고, 외기온도가 –50℃인 경우의 유압 오일 출구온도가 11.65℃로 유압 오일 입구온도와 유압 오일 출구온도와의 차이가 8.35℃ 본 연구의 수치해석 범위에서 가장 높음을 알 수 있다.

Figure 7:

Results of simulation