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학위논문 상세정보

ISCST3 모델의 敏感度 分析에 關한 硏究 원문보기
(A) Study on the Sensitivity Analysis using the ISCST3 Model

  • 저자

    김정태

  • 학위수여기관

    湖西大學校 大學院

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    환경공학과 대기 및 폐기물 전공

  • 지도교수

  • 발행년도

    2004

  • 총페이지

    vii, 74p.

  • 키워드

    ISCST3모델 민감도분석 모델링;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10040762&outLink=K  

  • 초록

    산업의 발달과 인구의 도시집중화에 따른 대량으로 배출되는 대기오염물질의 대기 중에서의 확산현상의 규명과 예측은 우리들의 중요 관심사가 되어왔다. 한 지역의 대기오염도는 그 주변지역의 대기 오염 물질의 배출량과 기상조건 및 지형에 따라 결정되어진다. 본 연구에서는 점 오염원에서 대기오염물질의 확산을 예측하기 위해 Gaussian plume model인 ISCST3(Industrial Source Complex Short Term version 3)모델을 이용하여 필요한 입력변수들의 값을 변화시켜 봄으로써 계산결과들 이 얼마나 민감하게 반응하는가를 분석하였다. 모델이 갖는 한계범위안에서 모델의 예측력을 높이는 민감도 분석방법을 통하여 상대적으로 민감하게 반응하는 입력변수들과 이 입력변수들의 값의 구간을 미리 파악하였고 모델의 이용 시 입력변수 값을 정확히 측정, 입력함으로써 모델의 예측력을 높일 수 있도록 하였다. 본 연구에서 적용된 지역은 충남 소재의 한 사업장을 중심점으로 선정 하였으며 TM(Transverse Mercator)좌표를 기준으로 보았을 때 TMX : 205526, TMY : 362954의 좌표를 가지고 있다. 일단, 입력되는 기상 자료는 두 가지 인자를 고정하였으며 나머지 세 가지 인자를 변화해가며 모델을 수행하였다. 고정인자는 풍향과 기온이다. 풍향은 남풍(180°)로 고정하였으며 기온은 298K(25℃)로 고정하였다. 그리고 풍속, 대기안정도, 혼합고에 변화를 주어 모델의 민감도를 분석하였다. 또한, 지형의 영향을 고려하기 위해 가상의 건물을 세워(30m, 60m, 120m, 240m, 260m, 300m, 500m) 건물주변의 대기오염물질의 확산분포를 파악하였다. 굴뚝자료는 내경 2m, 굴뚝높이 30m, 배출온도 40℃, 배출속도 10m/s로 입력이 되었으며 모든 조건에 대하여 고정하였다. 전반적으로 볼 때, 대기확산에 가장 영향을 미치는 인자는 대기안정도임이 증명되었으며 풍속 역시 최대 농도를 나타내는 지점의 결정에 있어서 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 혼합고의 영향은 미비하거나 거의 나타나지 않았다. 확산 농도의 분석에 있어서는 최소 평균 농도가 최고 평균 농도에 대비해서 약 75.5%가량 감소하는 경향을 보이고 있었다.(Case 4 vs Case 27) 지형의 영향에 대한 결과는 건물높이가 혼합고 이하일 때는 영향을 미치지 않지만, 건물 높이가 혼합고를 초과할 때는 세로방향의 확산 폭이 감소하는 것을 알 수 있었는데, 이는 건물세류현상(Building down draft)으로 설명되어질 수 있다. 또한 오염물질의 Downwash 현상이 일어나는지 알아보기 위해 건물 높이를 굴뚝 높이의 1/2로 줄여서 모델링을 수행하였다. 그 결과 Downwash 현상은 일어나지 않았으며 굴뚝 높이가 혼합고보다 낮은 경우(30m, 60m, 120m, 240m)의 모델링 결과와 같은 경향을 보였다. 확산 농도의 분석에 있어서는 최소 평균 농도는 최고 평균 농도에 대비해서, 혼합고가 건물보다 높은 경우는 약 54.0%, 건물이 혼합고보다 높은 경우는 26.7% 가량 감소하는 경향을 보였다.


    Definition and estimation of air pollutants generated on a large scale according to development of industry and concentration of population are major our topic. Generally, air pollution of one site is decided according to emission of pollutants, meteorological condition and topography condition. In this study, as necessary input variables change in order to forecast dispersion of air pollutant at point source using ISCST3 (Industrial Source Complex Short Term version 3) model, that is, Gaussian plume model, how calculated results react sensitively is analyzed. Sensitively reacted input variables through sensitivity analysis method that raise model's estimate power inside model's limit extent and the section of these input variables are gained. And as variables are correctly estimated and input, model's estimate power is raised. Central point of a company in Chung-nam area is chosen in this study and there is TMX coordinate : 205526, TMY: 362954 on the basis of TM (Transverse Mercator). Once, two factors are fixed, modeling is performed as three factors vary. Fixed factors are wind direction as the south wind(180˚) and temperature as 298 K(25℃). Model's sensitivity is analyzed as wind speed, atmospheric stability and mixing height change. Spread distribution of air pollutant surrounding simulated building (30m, 60m, 120m, 240m, 260m, 300m, 500m) to consider influence of topography is also simulated. Data of stack are input by inner diameter of 2m, stack height of 30m, emission temperature of 40℃, outlet velocity of 10m/s. On the whole, main factor which affects in atmospheric dispersion is atmospheric stability. and factor that exert big influence in determining point of maximum concentration is wind speed. Meanwhile, influence of mixing height is a little or almost not. Tendency that minimum average concentration decreases about 75.5% compared with maximum average concentration in analysis of dispersion concentration is displayed.(Case 4 vs Case 27) Results for effect of topography don't affect when building height is lower than mixing height, but could know that dispersion width of portrait decreases when building height is higher than mixing height, which is explained by building down draft circumstances. In order to search whether Down wash occurs, modelling is performed as building height is shorten by 1/2 of stack height. As a result, Downwash phenomena don't happen. And results of modelling in case that stack height is lower than mixing height(30m, 60m, 120m, 240m) are very similar. Tendency that minimum average concentration decreases about 54.0% compared with maximum average concentration in case that mixing height is higher than building height and does about 26.7% in case that mixing height is lower than building height in analysis of dispersion concentration is displayed.


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