오픈채널·식생 흐름의 분산과 혼합 파라미터 규명 연구

Dispersion and Mixing Parameter Identification in Open-Channel and Vegetated Flows

연구 내용

수리·난류 기반 분산텐서와 입자추적 모델로 오픈채널 및 식생 흐름에서 오염물질 혼합·확산을 규명하고 파라미터를 추정하는 연구

연구실은 유동장 내 혼합을 지배하는 분산 성분을 분산텐서 관점에서 정식화하고, 수직 속도 프로파일과 깊이평균 유동을 연계하여 공간 가변 분산을 재현합니다. 지형과 유동 조건이 만드는 전단 분산 및 이차흐름 효과를 반영하기 위해 수치 시뮬레이션과 준3차원 Lagrangian particle-tracking 기반의 residence time 분포 해석을 수행합니다. 또한 실험·수치 데이터에서 불균형이 발생하는 유량비 조건을 보정하기 위해 oversampling과 비선형 회귀 모델을 결합하여 분산계수 추정 정확도를 개선합니다. 이러한 흐름구조-저장대 효과 연계 접근을 통해 식생 기반 혼합 메커니즘을 구체화하는 데 중점을 둡니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 수직 속도 프로파일과 깊이평균 유동을 반영해 공간적으로 가변한 분산텐서를 규명하는 연구를 수행했습니다. 2020년 연구에서 분산텐서 추정과 검증을 위한 실험·수치 기반 분석 틀을 확보했습니다. 이후 2023년에는 합류부 하류의 유동에서 모멘텀 비가 횡방향 분산에 미치는 영향을 해석하며 전단 및 횡방향 혼합 메커니즘을 확장했습니다. 2024년에는 불균형 데이터 문제를 oversampling과 기계학습 회귀로 보정하여 횡방향 분산계수 추정 성능을 향상했습니다. 2025년에는 굴곡도 변화에 따른 longitudinal 및 transverse shear dispersion의 상대 기여를 정량화하는 방향으로 심화했습니다. 현재는 2021년부터 식생 형태 복잡도에 따른 저장대 효과를 연계하는 과제를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

비정상 전단유도 분산 파라미터 추정
오픈채널 오염물질 혼합거리 예측
유속분포 기반 농도장 시뮬레이션
식생구조 반영 Non-Fickian 혼합 모델링
하천 굴곡도에 따른 RTD 해석
수질 위해도 산정 입력변수 체계
데이터 불균형 보정 ML 기반 보정모듈
실험·수치 융합 분산계수 검증법
환경공학 설계용 분산텐서 라이브러리
유입수 확산 영향평가 시나리오