KR100293874B1 - 독성가스확산모델링방법 - Google Patents
독성가스확산모델링방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100293874B1 KR100293874B1 KR1019980022716A KR19980022716A KR100293874B1 KR 100293874 B1 KR100293874 B1 KR 100293874B1 KR 1019980022716 A KR1019980022716 A KR 1019980022716A KR 19980022716 A KR19980022716 A KR 19980022716A KR 100293874 B1 KR100293874 B1 KR 100293874B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- diffusion
- gas
- leakage
- model
- leak
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M9/00—Aerodynamic testing; Arrangements in or on wind tunnels
- G01M9/06—Measuring arrangements specially adapted for aerodynamic testing
- G01M9/065—Measuring arrangements specially adapted for aerodynamic testing dealing with flow
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M9/00—Aerodynamic testing; Arrangements in or on wind tunnels
- G01M9/08—Aerodynamic models
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 독성가스 누출시 기상 조건 및 풍향 변동에 따른 최적의 확산 모델을 자동으로 선택하여 모델링을 실행하고 그 결과를 디스플레이하도록 된 독성가스 확산 모델링 방법에 관한 것이다.
본 발명은 화학 데이터베이스 단계(S20)에서 분자량, 끓는점 온도, 잠열, 비열, 밀도, 임계온도 등의 물리적 성질이 데이터화된 특정 화학물질이 기상전처리 단계(S10)에서 산출되는 기온, 풍속, 풍향 등의 기상자료와 대기안정도, 혼합층고도, 대기오염 잠재력 등의 기상변수의 조건에서 누출될 때 가스 누출량 산출 단계(S30)에서 그 누출 모델에 따른 누출량을 산출하고 그 결과에 따라서 최적의 확산 모델을 선택한 후 확산 모델 실행 단계(S40)에서 모델링을 실행하여 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하고 피해 정도 산출단계(S50)에서 그에 따른 피해 정도를 계산하는 한편, 디스플레이단계(S60)에서 모델링 결과에 따른 확산범위와 농도 및 피해 정도를 화면상이나 프린터를 이용하여 디스플레이하도록 되어 있다.
Description
본 발명은 독성가스 확산 모델링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 독성가스 누출시 기상 조건 및 풍향 변동에 따른 최적의 확산 모델을 자동으로 선택하여 모델링을 실행하고 그 결과를 디스플레이하도록 된 독성가스 확산 모델링 방법에 관한 것이다.
일반적으로 독성가스 확산 모델링 방법은 독성가스 누출 또는 폭발사고 발생시에 누출된 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하므로써 인근 지역의 주민을 대피시키는 등의 안전대책을 신속하게 마련할 수 있도록 하기 위한 PC용 소프트웨어의 일종이다.
상기와 같은 독성가스 확산 모델링 방법으로는 이미 EFFECTS, TSCREEN, CAMEO 등이 개발되어 있으며, 이들 각각에 대해 개략적으로 설명하면 다음과 같다.
EFFECTS는 네덜란드 TNO의 산업안전부에서 개발한 것으로, 독성 및 가연성 물질의 누출 사고 발생시 물질의 물리적 효과를 고려한 결과에 따라서 3가지 확산 모델, 즉 일반 가스의 확산 모델과 공기보다 무거운 가스의 확산 모델 및 제트(Jet) 확산 모델 중에 어느 하나의 확산 모델을 선택하여 모델링을 실행하므로써 확산 농도를 계산하고 거리에 따른 농도감소를 도표로 나타내도록 되어 있다.
TSCREEN은 미국의 환경보호청(EPA)에서 대기 독성 물질의 누출에 대한 스크리닝 기법으로 연구한 "대기 독성 오염 물질의 영향을 처리하기 위한 스크리닝 기술 연구서(Workbook of screening techniques for assessing impacts of toxic air pollutants)"를 기초로 하여 독성 오염물질 농도의 스크리닝을 위해 개발한 것이다.
TSCREEN은 물질을 기체상과 액체상으로 분류하고 누출형태를 연속과 순간 누출과정으로 분류하여 총 24개의 누출 모델을 설정하도록 되어 있으며, 누출 모델에 따라서 4개의 확산 모델(예컨대, SCREEN, RVD, PUFF, Britter-McQuaid) 중 어느 하나를 선택하여 모델링을 실행하므로써 풍하방향의 거리에 따른 확산 농도를 계산하고 거리에 따른 농도감소를 도표로 나타내도록 되어 있다.
상기 TSCREEN은 확산 모델을 적용할 때의 기상 조건을 최악의 기상 상태로 자동 선택한다.
상기 SCREEN 모델은 점, 면, 화염으로부터 배출되는 입자, 비반응성 물질, 불포화 가스의 연속적인 배출에 적용되며, 최대 지표 농도와 미리 선택된 기상 조건 범위에 따른 최대 거리를 계산하기 위한 확산 모델이다.
상기 RVD 모델은 수직적인 방향으로 누출되는 공기보다 무거운 가스와 에어로졸의 단기 농도를 계산하기 위한 확산 모델이다.
상기 PUFF 모델은 배출이 한정되고 물질의 이동 시간이 짧을 때 선택되어 비반응성 독성 가스의 농도를 계산하기 위한 확산 모델이다.
상기 Britter-McQuiad 모델은 풍하거리에 따른 연속, 불연속적으로 면오염원에서 누출되는 공기보다 무거운 가스의 확산 농도를 계산하기 위한 확산 모델이다.
CAMEO는 미국의 해양대기청(NOAA)과 환경보호청(EPA)에서 개발한 화학적 사고에 적용하기 위해 개발한 것으로 윈도우즈용이다.
상기 CAMEO는 계산을 수행하기 위한 주요 응용도구인 ALOHA와, 지도를 그리는 도구인 MARPLOT, 다이어그램과 같은 그림을 그리는 도구인 Site Plan Viewer 및, 12개의 정보 모듈을 확산 모듈로써 활용하여 풍향을 고려한 확산 농도를 계산하도록 되어 있다.
특히, 12개의 정보 모듈 중에는 4000종이 넘는 화학명, 화학식 등을 나타내는 화학 데이터 베이스(Chemical database)를 포함하는 화학 정보 모듈과 학교, 병원과 같은 공동체에 대한 정보 모듈 등이 있다.
하지만, 상기와 같은 종래의 독성가스 확산 모델링 방법은 대부분 기상 자료를 일률적으로 가정하고 평탄한 지형만을 대상으로 하여 확산 모델을 적용하도록 되어 있기 때문에 지형과 기상의 변동에 따른 정확한 독성가스의 확산범위와 농도를 예측할 수 없는 단점이 있다.
즉, 상기 EFFECTS, TSCREEN, CAMEO 등은 풍향변화가 커서 바람이 불어나가는 풍하지역을 한 방향으로 설정하기 곤란한 경우 단순하게 하나의 풍향만을 고려한 독성가스의 확산 농도를 계산하도록 되어 있기 때문에 실제의 농도 분포와 크게 다른 결과가 예측될 수 있으며, 빌딩과 같은 건물이 많은 지역에서의 누출 영향을 고려하지 못하는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 독성가스 누출시 독성가스의 누출 모델과 기상 조건 및 풍향 변동에 따른 최적의 확산 모델을 자동으로 선택하여 모델링을 실행하고 그 결과를 디스플레이하도록 된 독성가스 확산 모델링 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 안출된 본 발명의 독성가스 확산 모델링 방법은, 기상 측정장비로부터 직접 측정되는 기본적인 기상자료와 이 기상자료를근거로 하여 계산되는 기상변수를 계산하여 기상 입력자료를 생성하는 기상전처리 단계와, 다수의 화학물질에 대한 각각의 물리적 성질을 데이터화하는 화학 데이터베이스 단계, 누출되는 독성가스를 기체상과 액체상으로 분류함과 동시에 누출형태를 연속과 순간 누출과정으로 분류하여 총 12개의 누출 모델을 설정하고 각각의 누출 모델에서의 가스 누출량을 계산한 결과에 따라서 확산 모델을 선정하는 가스 누출량 산출단계, 상기 기상전처리 단계와 가스 누출량 산출단계의 결과에 따라서 선택된 특정한 확산 모델에 의해 모델링을 실행하여 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하는 확산 모델 실행 단계, 상기 확산 모델 실행 단계에서 특정 확산 모델을 모델링한 결과에 따른 피해 정도를 계산하는 피해 정도 산출단계 및, 상기 확산 모델 실행 단계와 피해 정도 산출단계에서 예측된 확산범위와 농도 및 피해 정도를 디스플레이하는 디스플레이단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명의 독성가스 확산 모델링 방법은, 상기 화학 데이터베이스 단계에서 분자량, 끓는점 온도, 잠열, 비열, 밀도, 임계온도 등의 물리적 성질이 데이터화된 특정 화학물질이 상기 기상전처리 단계에서 산출되는 기온, 풍속, 풍향 등의 기상자료와 대기안정도, 혼합층고도, 대기오염 잠재력 등의 기상변수의 조건에서 누출될 때 상기 가스 누출량 산출 단계에서 그 누출 모델에 따른 누출량을 산출하고 그 결과에 따라서 최적의 확산 모델을 선택한 후 상기 확산 모델 실행 단계에서 모델링을 실행하여 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하고 피해 정도 산출단계에서 그에 따른 피해 정도를 계산하는 한편, 상기 디스플레이단계에서 모델링 결과에 따른 확산범위와 농도 및 피해 정도를 화면상이나 프린터를 이용하여 디스플레이하도록 되어 있다.
도 1은 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 도시한 구성도,
도 2는 도 1의 기상전처리 단계를 도시한 구성도,
도 3은 안정 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예,
도 4는 중립 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예,
도 5는 불안정 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예,
도 6은 액체상의 암모니아가 연속 누출될 경우의 풍하거리에 따른 농도분포를 도시한 실시예,
도 7은 액체상의 암모니아가 순간 누출될 경우의 풍하거리에 따른 농도분포를 도시한 실시예이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 도시한 구성도이고, 도 2는 도 1의 기상전처리 단계를 도시한 구성도이다.
기상전처리 단계(S10)에서는 기상 측정장비로부터 직접 측정되는 기온, 풍속, 풍향 등의 기본적인 기상자료와 이 기상자료를 근거로 하여 계산되는 대기안정도, 혼합층고도, 대기오염 잠재력 등의 기상변수를 계산하여 기상 입력자료를 생성한다.
상기 기상전처리 단계(S10)에서는 지상기상 자료와 상층기상 자료를 수집하는 기상자료 수집단계(S11,S12)와, 상기 기상자료 수집단계(S11,S12)에서 얻어진 기상자료를 근거로 하여 대기안정도와 혼합층고도 및 대기오염 잠재력을 산출하는 기상자료 처리단계(S13,S14,S15) 및, 상기 기상자료 처리단계(S13,S14,S15)에서 얻어진 기상입력자료를 아래의 3개의 확산 모델(ISC,INPUFF,Britter-McQuaid)에 맞는 기상입력파일로 변환하는 기상자료 입력단계(S16,S17,S18,S19)를 포함하여 이루어져 있다.
상기 기상전처리 단계(10)의 기상자료 수집단계(S11,S12)에서는 온도 및 습도 센서와 풍속 센서, 일사계, 풍향계, 초음파풍속온도계 등을 기상탑에 설치하고, 이들 각 센서과 계측기로부터 측정된 펄스나 저항, 전압 형태의 전기신호를 이용하여 3방향의 풍속 성분 및 온도를 측정하고, 이로부터 대기의 여러 가지 난류파라미터를 산출한다.
상기 기상자료 처리단계(S13,S14,S15)에서는 기온과 3방향의 풍속 성분만을 측정하여 대기안정도를 계산하고, 매시간의 기온, 풍속, 일사량을 관측하여 지표면에서 기온 역전층까지의 높이에 해당하는 혼합층고도를 계산하며, 상기 혼합층고도와 혼합층 내의 풍속, 도시의 길이 및, 가스 배출량을 측정하여 대기오염 잠재력을 계산한다.
여기서, 상기 혼합층고도(MH;Mixed layer Hight)는 지표면에서 대기오염물질이 대기의 수평적인 이류에 따라서 풍하측으로 이동되면서 난류에 의하여 혼합, 희석될 때 대기 경계측의 상부에 존재하면서 수직적인 혼합을 억제하여 대기오염물질의 분포를 대기 경계측의 하부에 머물도록 하는 기온 역전층까지의 높이를 의미한다. 또한, 상기 대기안정도는 1∼6,7 등급으로 구분된다.
화학 데이터베이스 단계(S20)에서는 확산 모델링을 실행할 때 필요한 배출 가스의 정보, 즉 다수의 화학물질에 대한 각각의 분자량, 끓는점 온도, 잠열, 비열, 밀도, 임계온도 등의 물리적 성질을 데이터화하여 사용자가 손쉽게 참고 자료로 활용할 수 있도록 한다.
가스 누출량 산출단계(S30)에서는 누출되는 독성가스를 기체상과 액체상으로 분류함과 동시에 누출형태를 연속과 순간 누출과정으로 분류하여 총 12개의 누출 모델을 설정하고 각각의 누출 모델에서의 가스 누출량을 계산한 결과에 따라서 확산 모델을 선정한다. 이때, 누출 모델의 수는 사용자의 필요에 따라서 12개 이상으로 추가할 수 있다.
상기 가스 누출량 산출단계(S30)에서의 12개의 누출 모델은 기체상 누출 모델 4개와 액체상 누출 모델 8개로 구분된다.
즉, 상기 기체상 누출 모델은
1. 저장고에서의 연속적인 가스 누출인 경우
2. 저장고에서의 불연속적인 가스 누출인 경우
3. 저장고에 연결된 파이프에서의 연속적인 가스 누출인 경우
4. 저장고에 연결된 파이프에서의 불연속적인 가스 누출인 경우
로 구분된다.
상기 액체상 누출 모델은
1. 일정 온도와 압력에서 고압의 탱크나 파이프에서의 액체상의 연속 누출
2. 일정 온도와 압력에서 고압의 탱크나 파이프에서의 액체상의 불연속 누출
3. 포화압력 이하의 저장고에서 불포화된 액체의 연속 누출
4. 포화압력 이하의 저장고에서 불포화된 액체의 불연속 누출
5. 휘발성이 높은 액체상의 연속 누출
6. 휘발성이 높은 액체상의 불연속 누출
7. 휘발성이 낮은 액체상의 연속 누출
8. 휘발성이 낮은 액체상의 불연속 누출
의 경우로 구분된다.
상기 가스 누출량 산출단계(S30)에서는 상기 기상전처리 단계(S10)와 가스누출량 산출단계(S30)의 결과에 따라서 얻어지는 누출 가스의 누출량과 밀도를 대기 밀도와 비교하여 최적의 확산 모델을 선택한다.
상기 가스 누출량 산출단계(S30)에서는 누출 가스의 부력에 따라서 3개의 확산 모델 중 어느 하나를 자동으로 선택하며, 사용자의 필요에 따라서 상기 확산 모델을 3개 이상으로 추가하므로써 상기 누출 모델에 가장 적합한 확산 모델을 선정할 수 있다.
만약, 무거운 가스가 연속적 또는 불연속적으로 누출될 경우에는 음의 부력에 의한 침강과 확산에 이르기까지의 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 Britter-McQuiad 모델을 선택하고, 다량의 가스가 순간적으로 누출될 경우에는 근거리 국지적인 규모에서의 순간방출을 고려하여 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 PUFF 모델 중에 INPUFF 모델을 선택하며, 탱크나 파이프에 작은 틈이 생겨서 적은 양의 가스가 긴 시간 동안 연속적으로 누출될 경우에는 건물의 영향에 의한 세류 현상(Downwash)과 복잡한 지형을 고려하여 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 ISCST 모델을 선택한다.
여기서, 상기 ISCST 모델은 미국의 환경보호청(EPA)에서 개발한 확산 모델로서, 입자의 중력침강과 건성침적을 고려할 수 있고 점, 선, 면오염원 뿐만 아니라, 입체 오염원과 노천 광산과 같은 배출원도 취급할 수 있으며, 특히 모델링 적용 대상 지역의 격자 체계를 16 및 36 방위의 극좌표계와 직교좌표계로 구분하여 사용할 수 있다.
확산 모델 실행 단계(S40)에서는 상기 기상전처리 단계(S10)와 가스 누출량산출단계(S30)의 결과에 따라서 선택된 특정한 확산 모델에 의해 모델링을 실행하여 독성가스의 확산범위와 농도를 예측한다.
피해 정도 산출단계(S50)에서는 상기 확산 모델 실행 단계(S40)에서 특정 확산 모델을 모델링한 결과에 따른 피해 정도를 계산한다.
디스플레이단계(S60)에서는 상기 확산 모델 실행 단계(S40)와 피해 정도 산출단계(S50)에서 예측된 확산범위와 농도 및 피해 정도를 디스플레이한다.
상기 디스플레이단계(S60)에서는 풍하거리에 따른 농도분포 뿐만 아니라, 오염원을 중심으로 하여 누출된 가스의 수평적인 농도분포가 도로나 건물 등의 지리 정보와 함께 직접 CRT 화면상에 나타나거나 프린터로 출력되며, 파일 편집기에 의해 상기 농도분포 자료를 편집하여 별도의 농도분포표를 만들어 안전도표로써 활용할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법은 다음과 같이 동작한다.
도 3은 안정 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예이고, 도 4는 중립 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예이며, 도 5는 불안정 상태에서 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 경우의 수평적인 농도분포를 도시한 실시예이다.
도 3과 도 4 및 도 5에 도시된 등고선은 확산범위를 나타내며, 등고선 상에 표시된 숫자는 해당 확산범위에서의 누출 가스의 농도를 나타낸다.
상기와 같은 결과를 얻기 위한 조건으로서, 기체상의 암모니아 가스가 연속 누출될 때의 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 실행하기 위한 모델링 대상 지역은 독성가스 저장소로부터 5Km 까지를 대상으로 하는 10×10Km의 정방형 지역으로 설정하였으며, 모델링 시간은 8시간으로 설정하였다.
기상 조건은 대기안정도가 6내지 7 등급을 나타낼 때를 안정 상태로 하고, 1 또는 2 등급을 나타낼 때를 불안정 상태로 하며, 그 외의 등급을 나타낼 때를 중립 상태로 지정하였다.
누출 형태는 저장압력이 8kg/㎠인 액체상 암모니아가 저장소로부터 가스상으로 연속 누출되는 것을 설정하였으며, 이때 누출부의 면적을 100㎠, 누출 가스의 총량은 총 저장량 911.8ton, 누출시간은 누출률을 총량으로 나누어서 구했다.
상기와 같은 기상 조건과 누출 형태에 의해 100㎠의 누출부를 통해 누출되는 가스의 누출률은 12356.9g/sec로 산출되었으며, 73789 초 동안에 총 저장량 911.8ton이 모두 배출되는 것으로 나타났으며, 암모니아 누출 가스의 밀도가 공기보다 낮아 상승하려고 하는 양의 부력이 있으므로 상기 ISCST 확산 모델을 선택하여 모델링을 실행하였다.
도 3과 도 4 및 도 5에 도시된 바에서 알 수 있듯이, 모델링 결과 대기가 안정된 상태에서는 확산이 잘 이루어지지 않으므로 농도는 높고 풍향 변동이 커서 가스는 넓게 퍼기게 되는 반면에, 대기가 중립 상태와 불안정 상태로 변할 수록 확산에 의한 희석으로 농도는 급격히 감소된다.
따라서, 8시간 평균 농도로서 근로허용 여부를 판단하는 TLV-TWA값이 암모니아의 경우 25ppm(19mg/㎥)이므로, 19mg/㎥ 농도를 나타내는 지역의 범위는 안정 상태에서 거리 5km 이상 까지 넓게 퍼져 있는 반면에, 중립 상태와 불안정 상태에서 각각 3km와 1km 정도 까지 퍼져 있는 것을 알 수 있다.
한편, 도 6은 액체상의 암모니아가 연속 누출될 경우의 풍하거리에 따른 농도분포를 도시한 실시예이고, 도 7은 액체상의 암모니아가 순간 누출될 경우의 풍하거리에 따른 농도분포를 도시한 실시예이다.
상기와 같은 결과를 얻기 위한 조건으로서, 도 6에서는 모델링 시간은 8시간으로 설정하였고, 누출 형태가 액체상 연속 누출일 때 누출부의 면적이 10㎠이고 암모니아의 총 저장량이 911.8ton인 저장소에서의 누출률은 18.3kg/sec, 누출시간은 49822초로 구해졌으며, 도 7에서는 액체상 순간 누출일 때 누출부의 면적이 2m×2m(4000㎠)이고 암모니아의 총 저장량이 911.8ton인 저장소에서의 누출률은 73200kg/sec, 누출시간은 12.456초로 구해졌다.
또한, 액체상 암모니아가 누출되어 지면으로 침강하려는 음의 부력이 있으므로 상기 Britter-McQuaid 확산 모델을 선택하여 모델링을 실행하였으며, 기상 조건은 고농도 조건을 적용하여 단순히 풍하방향의 거리에 따른 농도 분포만을 산출하였다.
도 6에서는 누출원에서 5km 떨어진 풍하측에서의 농도가 190.6mg/㎥로 나타나고, 도 7에서는 누출원에서 2km 떨어진 광범위한 풍하측 지역에서의 농도가 약 7660mg/㎥ 정도로 나타나며 5km 떨어진 풍하측에서도 1320mg/㎥을 나타내므로, 도 6과 도 7에서 누출원으로부터 5km 이내의 거리에서 8시간 평균 농도로서 근로허용여부를 판단하는 TLV-TWA값인 19mg/㎥ 농도를 유지하는 지역은 없슴을 알 수 있다.
상기와 같이 가스 누출량 산출단계(S30)와 확산 모델 실행 단계(S40), 피해 정도 산출단계(S50) 및, 디스플레이단계(S60)로 이루어지는 일련의 모델링 방법을 실행하여 누출량에 따라서 특정 누출 모델을 선정하고 특정 확산 모델을 선택하여 모델링을 실행한 결과, 즉 도 3 내지 도 7에 도시된 바와 같이 풍하거리에 따른 농도분포 뿐만 아니라, 오염원을 중심으로 하여 누출된 가스의 수평적인 농도분포를 도로나 건물 등의 지리 정보와 함께 직접 CRT 화면상에 나타내거나 프린터로 출력하면 독성가스 누출 또는 폭발사고 발생시에 누출된 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하므로써 인근 지역의 주민을 대피시키는 등의 안전대책을 신속하게 마련할 수 있게 된다.
본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법은 상기 도 3 내지 도 7에 도시된 실시예 이외에도, 상기 누출 모델별로 최적의 확산 모델을 적용하여 다양하게 실시할 수 있다.
또한, 상기와 같이 예측되고 산출된 농도분포 자료를 파일 편집기 등을 이용하여 편집하여 별도의 개략적인 농도분포표를 만들어 안전도표로써 활용하면 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 운용할 수 있는 PC를 사용하지 않더라도 가스 누출 사고 발생시에 상기 안전도표를 참고 자료로 하여 안전대책을 신속하게 마련할 수 있다.
예컨대, 대기안정도나 풍속 등의 기상 조건에 크게 영향을 받지 않고 공기보다 무거운 염소를 무거운 가스용 확산 모델인 상기 Britter-McQuaid 모델을 적용하여 안전도표를 작성하면 다음의 표 1 및 표 2와 같이 나타난다.
상기 표 1은 평균화 시간이 30분이고 10kg/sec의 누출률로 총 1ton의 양이 연속적으로 누출될 경우에 풍하측의 농도를 50%에서 100%까지 10%의 간격으로 변하는 각각의 상대습도별로 나타낸 것이다.
상기 표 1의 모델링 결과에 의하면, 풍하거리로 2.5km 까지는 상대습도가 높을수록 염소의 농도가 작아지지만 그 차이는 매우 작고, 풍하거리 2.5km 이후에는 상대습도와 관계없이 염산의 농도가 일정하게 나타났다.
따라서, 염소의 IDLH(Immediate Dangerous to Life and Health)가 95mg/㎥이므로 오염원으로부터 4.0km 이내에 30분 이상 체류하고 있으면 건강을 회복할 수 없는 상태가 됨을 알 수 있다.
상기 표 2는 평균화 시간이 30분이고 1kg/sec의 누출률로 총 100ton의 양이 연속적으로 누출될 경우에 풍하측의 농도를 50%에서 100%까지 10%의 간격으로 변하는 각각의 상대습도별로 나타낸 것이다.
상기 표 2의 모델링 결과에 의하면, 풍하거리로 1.25km 까지는 상대습도에 따라서 염소의 농도차가 있지만 풍하거리 1.25km 이후에는 상대습도와 관계없이 염소의 농도가 일정하게 나타났다. 또한, 2.0km 이내에서는 농도가 모두 염소의 IDLH값인 95mg/㎥을 초과하였다.
따라서, 오염원으로부터 2.0km 이내에 30분 이상 체류하고 있으면 건강을 회복할 수 없는 상태가 됨을 알 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법에 의해 만들어진 상기 표 1및 표 2와 같은 안전도표를 이용하면 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 운용할 수 있는 PC를 사용하지 않더라도 가스 누출 사고 발생시에 안전대책을 신속하게 마련할 수 있게 되는 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법은, 기온 및 풍향의 풍속 성분으로부터 대기안정도와 혼합층고도 및 대기오염 잠재력 등을 산출한 결과에 따라서 독성가스 누출시 독성가스의 누출 모델에 가장 적합한 확산 모델을 자동으로 선택하여 모델링을 실행하고 그 결과를 화면상이나 프린터로 출력하거나 그 결과에 따라서 안전도표를 만들어 사용할 수 있도록 되어 있기 때문에, 기존의 독성가스 확산 모델링 방법에 비해 지형 조건이나 기상 조건에 관한 제약없이 더욱 정확하고 신속하게 독성가스의 피해 확산범위와 농도 변화를 예측할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 독성가스 확산 모델링 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능할 것이다.
Claims (2)
- 기상 측정장비로부터 직접 측정되는 기본적인 기상자료와 이 기상자료를 근거로 하여 계산되는 기상변수를 계산하여 기상 입력자료를 생성하는 기상전처리 단계(S10)와,다수의 화학물질에 대한 각각의 물리적 성질을 데이터화하는 화학 데이터베이스 단계(S20)와,누출되는 독성가스를 기체상과 액체상으로 분류함과 동시에 누출형태를 연속과 순간 누출과정으로 분류하여1. 저장고에서의 연속적인 가스 누출인 경우2. 저장고에서의 불연속적인 가스 누출인 경우3. 저장고에 연결된 파이프에서의 연속적인 가스 누출인 경우4. 저장고에 연결된 파이프에서의 불연속적인 가스 누출인 경우로 구분되는 4개의 기체상 누출 모델과,1. 일정 온도와 압력에서 고압의 탱크나 파이프에서의 액체상의 연속 누출2. 일정 온도와 압력에서 고압의 탱크나 파이프에서의 액체상의 불연속 누출3. 포화압력 이하의 저장고에서 불포화된 액체의 연속 누출4. 포화압력 이하의 저장과에서 불포화된 액체의 불연속 누출5. 휘발성이 높은 액체상의 연속 누출6. 휘발성이 높은 액체상의 불연속 누출7. 휘발성이 낮은 액체상의 연속 누출8. 휘발성이 낮은 액체상의 불연속 누출의 경우로 구분되는 8개의 액체상 누출 모델을 설정하고 각각의 누출 모델에서의 가스 누출량을 계산한 결과에 따라서,1. 무거운 가스가 연속적 또는 불연속적으로 누출될 경우에 음의 부력에 의한 침강과 확산에 이르기까지 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 Britter-McQuiad 모델2. 다량의 가스가 순간적으로 누출될 경우에 근거리 국지적인 규모에서의 순간방출을 고려하여 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 PUFF 모델 중에 INPUFF 모델3. 탱크나 파이프에 작은 틈이 생겨서 적은 양의 가스가 긴 시간 동안 연속적으로 누출될 경우에 건물의 영향에 의한 세류 현상(Downwash)과 복잡한 지형을 고려하여 확산범위와 확산 농도를 계산할 수 있는 ISCST 모델로 구분되는 3개의 확산 모델 중에서 특정한 1개의 확산 모델을 선정하는 가스 누출량 산출단계(S30)와,상기 기상전처리 단계(S10)와 가스 누출량 산출단계(S30)의 결과에 따라서 선택된 특정한 확산 모델에 의해 모델링을 실행하여 독성가스의 확산범위와 농도를 예측하는 확산 모델 실행 단계(S40)와,상기 확산 모델 실행 단계(S40)에서 특정 확산 모델을 모델링한 결과에 따른피해 정도를 계산하는 피해 정도 산출단계(S50), 및상기 확산 모델 실행 단계(S40)와 피해 정도 산출단계(S50)에서 예측된 확산범위와 농도 및 피해 정도를 디스플레이하는 디스플레이단계(S60)로 이루어진 것을 특징으로 하는 독성가스 확산 모델링 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 기상전처리 단계(S10)는지상기상 자료와 상층기상 자료를 수집하는 기상자료 수집단계(S11,S12)와,상기 기상자료 수집단계(S11,S12)에서 얻어진 기상자료를 근거로 하여 대기안정도와 혼합층고도 및 대기오염 잠재력을 산출하는 기상자료 처리단계(S13,S14,S15) 및,상기 기상자료 처리단계(S13,S14,S15)에서 얻어진 기상입력자료를 상기 3개의 확산 모델의 입력형식에 맞는 기상입력파일로 변환하는 기상자료 입력단계(S16,S17,S18,S19)를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 독성가스 확산 모델링 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1019980022716A KR100293874B1 (ko) | 1998-06-17 | 1998-06-17 | 독성가스확산모델링방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1019980022716A KR100293874B1 (ko) | 1998-06-17 | 1998-06-17 | 독성가스확산모델링방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20000002127A KR20000002127A (ko) | 2000-01-15 |
KR100293874B1 true KR100293874B1 (ko) | 2002-02-28 |
Family
ID=19539780
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1019980022716A KR100293874B1 (ko) | 1998-06-17 | 1998-06-17 | 독성가스확산모델링방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100293874B1 (ko) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101728611B1 (ko) * | 2015-10-01 | 2017-05-02 | 주식회사 케이스 | 3차원 바람 유동 화학 수송 모델 시스템 및 이를 이용한 모델링 방법 |
KR101788389B1 (ko) * | 2015-08-12 | 2017-10-24 | 서울대학교산학협력단 | 가스 확산 모델링 장치 및 방법 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101220928B1 (ko) * | 2012-02-08 | 2013-01-11 | 국방과학연구소 | 가스 농도에 대한 2차원 대류확산모델의 시간효율적인 수치해석방법 |
KR101525668B1 (ko) * | 2013-08-06 | 2015-06-03 | 재단법인 국가농림기상센터 | 축산 바이러스 공기중 확산 예보 시스템 |
CN104091001B (zh) * | 2014-06-25 | 2018-04-17 | 中国安全生产科学研究院 | 一种用于气体泄露扩散的三维模拟方法及应急疏散方法 |
KR101584145B1 (ko) * | 2014-08-06 | 2016-01-22 | 주식회사 포스코 | 전력 케이블 열화 측정을 위한 시스템 |
KR101668077B1 (ko) * | 2015-04-24 | 2016-10-28 | 국방과학연구소 | 재난대응 시뮬레이션 시스템 및 그 방법 |
CN114295778B (zh) * | 2021-11-30 | 2024-07-05 | 江苏环保产业股份有限公司 | 一种基于火电厂烟气排放质量评价方法及评价系统 |
CN114692977B (zh) * | 2022-04-07 | 2024-07-05 | 湘潭大学 | 一种用于有害气体泄漏扩散的人员疏散方法 |
CN115638938A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-24 | 南京安全无忧网络科技有限公司 | 一种基于定位监测的泄漏防护距离测定系统及方法 |
-
1998
- 1998-06-17 KR KR1019980022716A patent/KR100293874B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101788389B1 (ko) * | 2015-08-12 | 2017-10-24 | 서울대학교산학협력단 | 가스 확산 모델링 장치 및 방법 |
KR101728611B1 (ko) * | 2015-10-01 | 2017-05-02 | 주식회사 케이스 | 3차원 바람 유동 화학 수송 모델 시스템 및 이를 이용한 모델링 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20000002127A (ko) | 2000-01-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Hanna et al. | Hazard Response Modeling Uncertainity (a Quantitative Method) | |
Edie et al. | Constraining the accuracy of flux estimates using OTM 33A | |
Rees-White et al. | Measuring methane emissions from a UK landfill using the tracer dispersion method and the influence of operational and environmental factors | |
Hanna | Uncertainties in air quality model predictions | |
Olesen | Datasets and protocol for model validation | |
KR100293874B1 (ko) | 독성가스확산모델링방법 | |
ul Haq et al. | Assessment of AERMOD modeling system for application in complex terrain in Pakistan | |
Poulidis et al. | Orographic effects on the transport and deposition of volcanic ash: A case study of Mount Sakurajima, Japan | |
San José et al. | A modelling study of an extraordinary night time ozone episode over Madrid domain | |
Taylor et al. | Numerical simulations to assess the tracer dilution method for measurement of landfill methane emissions | |
Vitali et al. | A Lagrangian modelling approach to assess the representativeness area of an industrial air quality monitoring station | |
Taylor et al. | Atmospheric modeling to assess wind dependence in tracer dilution method measurements of landfill methane emissions | |
Lazaridis et al. | Dynamics of fine particles and photo-oxidants in the Eastern Mediterranean (SUB-AERO) | |
Abichou et al. | Uncertainties associated with the use of optical remote sensing technique to estimate surface emissions in landfill applications | |
Kaluza et al. | On the occurrence of strong vertical wind shear in the tropopause region: a 10-year ERA5 northern hemispheric study | |
CN114002381A (zh) | 一种大气污染溯源扩散分析方法及装置 | |
CN114896901A (zh) | 一种危化品大气扩散评估方法 | |
Zhang et al. | Quantification of fugitive emissions from an oil sands tailings pond by eddy covariance | |
Gego et al. | Examination of model predictions at different horizontal grid resolutions | |
KR102265387B1 (ko) | 화학재난 피해범위 예측 및 원인 분석 시스템 | |
Noorpoor et al. | Application of AERMOD to local scale diffusion and dispersion modeling of air pollutants from cement factory stacks (Case study: Abyek Cement Factory) | |
Richmond-Bryant et al. | Air pollutant retention within a complex of urban street canyons | |
US8190376B2 (en) | System and method for source identification for a chemical release | |
Lee et al. | Characterization of spatial-temporal distribution and microenvironment source contribution of PM2. 5 concentrations using a low-cost sensor network with artificial neural network/kriging techniques | |
Stoughton et al. | Footprint climatology estimation of potential control ring contamination |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20080318 Year of fee payment: 8 |
|
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |