[논문 리뷰] Dry deposition model for a microscale aerosol dispersion solver based on the moment method

Viktor Ší́p, Luděk Beneš|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 11.

Particle Dynamics in Fluid Flows참고 문헌 36인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 오픈포엠에서 구현된 몽상법을 사용하여 미세먼지 확산 해석에 적합한 건조沉积 모델을 개발한다. 이 모델은 브라운 운동, 간접침착, 관류침착, 난류관류침착, 침강의 다섯 가지 침착 메커니즘을 입자 크기에 따라 달라지는 침착 속도 식에 통합한다. 이 모델은 41개의 분할 구간을 사용한 분할 방법 대비 약 8배의 계산 속도 향상을 달성하면서도 입자 크기 분포의 정확도를 유지한다 (세 번째 모멘트에서 상대 오차 <10퍼센트)로서, 도시 미세규모 대기질 모델링에 실용 가능함을 입증한다.

ABSTRACT

A dry deposition model suitable for use in the moment method has been developed. Contributions from five main processes driving the deposition - Brownian diffusion, interception, impaction, turbulent impaction, and sedimentation - are included in the model. The deposition model was employed in the moment method solver implemented in the OpenFOAM framework. Applicability of the developed expression and the moment method solver was tested on two example problems of particle dispersion in the presence of a vegetation on small scales: a flow through a tree patch in 2D and a flow through a hedgerow in 3D. Comparison with the sectional method showed that the moment method using the developed deposition model is able to reproduce the shape of the particle size distribution well. The relative difference in terms of the third moment of the distribution was below 10\\% in both tested cases, and decreased away from the vegetation. Main source of this difference is a known overprediction of the impaction efficiency. When tested on the 3D test case, the moment method achieved approximately eightfold acceleration compared to the sectional method using 41 bins.

연구 동기 및 목표

• 미세먼지 확산 시뮬레이션에 적합한 몽상법과 호환되는 건조침착 모델을 개발하기 위해.
• 브라운 운동, 간접침착, 관류침착, 난류관류침착, 침강의 다섯 가지 주요 건조침착 메커니즘을 몽상법 프레임워크 내에 통합하기 위해.
• 2차원 및 3차원 도시 식생 환경에서 분할 방법과의 정확도 및 계산 효율성 비교를 통해 모델의 성능을 검증하기 위해.
• 식생이 있는 도시 미세규모 환경에서 입자 크기 분포의 진화를 효율적으로 시뮬레이션할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 입자 직경에 대한 침착 속도를 거듭제곱 함수로 표현함으로써 피트로프 등 (2008b)의 건조침착 모델을 몽상법에 적합하도록 변형하였다.
• 입자 크기 분포를 나타내기 위해 첫 번째부터 세 번째 모멘트(M₀, M₁, M₂)에 대한 세 개의 연관된 PDE를 구성하였다.
• 2차원 및 3차원 미세규모 유동 및 확산 시뮬레이션을 위해 오픈포엠 프레임워크를 사용한 유한체적 원리 기반 CFD 해석기로 모델을 구현하였다.
• 입자 크기 분포에 대해 로그노멀 분포를 가정함으로써 모멘트의 해석적 계산이 가능하도록 하였다.
• 다섯 가지 물리적 메커니즘 각각의 기여도를 입자 직경에 대한 거듭제곱 함수로 표현하여 총 침착 속도를 계산하였다.
• 입자 수 및 부피 분포를 비교함으로써 41개의 크기 구간을 사용한 분할 방법과의 결과를 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다섯 가지 주요 침착 메커니즘을 포함하는 건조침착 모델이 미세먼지 확산에 적합한 몽상법 프레임워크 내에서 성공적으로 제안될 수 있는가?
• RQ2 제안된 침착 모델을 적용한 몽상법이 분할 방법 대비 입자 크기 분포의 형태를 얼마나 정확히 재현하는가?
• RQ3 식생이 있는 도시 환경에서 미세먼지 확산을 시뮬레이션할 때 몽상법이 분할 방법 대비 어떤 정도의 계산 성능 향상을 달성하는가?
• RQ4 관류침착 효율의 과대예측이 몽상법의 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 몽상법이 계산 비용을 줄이면서도 미세규모 도시 대기질 모델링에서 얼마나 정확도를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 개발된 침착 모델을 적용한 몽상법은 분할 방법과 비교해 세 번째 모멘트에서 10퍼센트 이내의 상대 오차로 입자 크기 분포의 형태를 잘 재현하였다.
• 주요 오차 원인은 몽상법에서 관류침착 효율을 과대평가한 것이었으며, 이로 인해 침착 속도가 높아졌다.
• 3차원 시뮬레이션 결과, 식생에서 멀어질수록 세 번째 모멘트의 상대 오차가 감소하여 잘 혼합된 영역에서 정확도가 향상됨을 확인하였다.
• 몽상법은 분할 방법(41개 구간) 대비 약 8배의 계산 속도 향상을 달성하였으며, 실행 시간은 각각 1128초와 9120초였다.
• 분할 방법에서 몽상법의 계산 부하를 충족시키기 위해 단지 5개의 구간만으로도 가능하지만, 이 수치는 분포를 정확히 해석하기에 부족하다.
• 입자 크기 분포가 로그노멀로 근사될 경우, 이 방법은 도시 미세규모 확산 모델링에 실용적이며, 초과분포의 경우 초합성 기법을 통해 다중모달 분포로 확장 가능하다.