서 론

광산 스마트 환기시스템에서 안정적인 풍속과 풍압을 확보하기 위해서는 송풍기의 성능이 핵심적인 요소로 작용한다. 스마트 환기시스템은 작업 조건과 환경 변화에 따라 필요한 만큼만 환기를 수행하여 에너지 소비를 최소화하는 지능형 환기시스템으로, 실시간 환경 정보를 기반으로 환기량을 조절하는 특징을 가진다. 이러한 시스템을 효과적으로 구현하기 위해서는 핵심 설비인 송풍기가 주파수 제어를 통해 운전 속도를 유연하게 변화시킬 수 있어야 하며, 이를 통해 에너지 효율 향상과 작업 환경 개선을 동시에 달성할 수 있어야 한다. 송풍기는 산업 현장 및 지하 공간에서 공기의 흐름을 유도하고 작업 환경을 유지하기 위한 핵심 설비로서, 광산, 터널, 지하 시설 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 광산 갱도와 같은 밀폐 또는 반밀폐 공간에서는 작업자의 안전 확보와 유해가스 제거, 산소 공급을 위해 안정적인 환기시스템이 필수적이며, 이에 따라 송풍기의 성능은 전체 환기 효율에 직접적인 영향을 미친다.

광산 환기 환경은 일반적인 산업 환기와 비교하여 유동 조건이 복잡하고 압력 손실이 크게 발생하는 특징을 가진다. 갱도 내부는 암반으로 이루어진 거친 벽면을 가지며, 이로 인해 마찰 손실이 크게 발생한다. 또한 갱도의 구조는 직선이 아닌 굴곡 및 분기 구조를 포함하고 있어 유동의 방향 변화에 따른 추가적인 손실이 발생한다. 더불어 갱도의 길이가 길어질수록 누적 압력 손실이 증가하므로, 요구되는 환기 유량을 확보하기 위해서는 충분한 송풍 성능이 필요하다. 이와 같은 조건을 고려할 때, 광산 환기시스템에서는 축류형 송풍기가 주로 적용된다. 축류형 송풍기는 축 방향으로 유동을 형성하면서 대용량 유량을 효과적으로 공급할 수 있으며, 상대적으로 높은 효율을 유지하면서도 갱도와 같은 장거리 유동 조건에 적합한 특성을 가진다. 특히 국부 환기(Local Ventilation) 시스템에서는 작업 구간에 필요한 공기를 직접 공급해야 하므로, 일정 수준 이상의 압력 상승과 유량 확보가 동시에 요구되며, 이러한 요구 조건을 만족시키는 데 축류형 송풍기가 적합하다. 한편, 갱도 구조가 비교적 단순하고 길이가 짧으며 압력 손실이 크지 않은 경우에는 프로펠라형 송풍기와 같은 단순 구조의 송풍기도 적용이 가능하다. 프로펠라형 송풍기는 구조가 간단하고 제작 비용이 낮다는 장점이 있으나, 상대적으로 압력 상승 능력이 제한적이므로 적용 조건에 따라 선택적으로 사용되어야 한다.

송풍기의 설계 성능을 검증하기 위해 실제 제작 후 시험을 수행하는 경우, 제작 비용과 시험 설비 구축 비용이 상당히 요구되며, 다양한 운전 조건에 대한 반복적인 성능 검증 또한 시간과 비용 측면에서 큰 부담이 된다(Cocic and Pritz, 2025). 특히 광산용 대형 송풍기의 경우, 실험을 통한 설계 검증은 현실적으로 제한되는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 활용한 성능 예측 기법이 널리 사용되고 있다(Versteeg and Malalasekera, 2007). 전산유체역학 해석은 송풍기의 설계 형상을 기반으로 내부 유동을 수치적으로 해석하여 풍량, 압력, 속도 분포 등 주요 성능 지표를 예측할 수 있으며, 설계 단계에서 다양한 조건에 대한 성능 평가가 가능하다는 장점을 가진다. 이를 통해 설계의 타당성을 사전에 검증하고, 설계 변경에 따른 영향을 효율적으로 분석할 수 있다(Kim et al., 2010).

본 연구에서는 광산 갱도 내 국부 환기용으로 설계된 축류형 송풍기를 대상으로, 설계 사양을 기반으로 전산유체역학 모델링을 수행하여 성능을 예측하고 유동 특성을 분석하였다. 또한 전산유체역학 해석 결과를 실제 제작된 송풍기의 시험 결과와 비교함으로써 해석 결과의 신뢰성을 평가하고, 설계 적정성을 검토하고자 한다.

본 론

해석 대상 송풍기 사양

해석 대상의 송풍기 사양은 다음 Table 1과 같다.

본 송풍기는 임펠러 날개 6매와 가이드 베인 9매로 구성되며, 허브비(hub ratio)는 28%로 설계되었다. 허브비는 임펠러 허브 직경과 외경의 비로 정의되며, 축류형 송풍기의 유량 및 압력 특성에 영향을 미치는 주요 설계 변수이다. 일반적으로 허브비가 감소할수록 유동 면적이 증가하여 대유량 확보에 유리하지만, 과도하게 작은 허브비는 구조적 강성 저하 및 유동 손실 증가를 유발할 수 있다. 본 연구에서 적용된 허브비 28%는 광산 환기에 요구되는 대유량 조건을 고려하여 선정되었다. 또한 케이싱과 함께 소음 저감을 고려한 소음기(사이렌서) 구조를 적용하였다. 소음 감소를 위해 축류팬의 흡입구 및 토출구에 각각 소음기를 설치하였다. 장비의 이동성과 현장 적용성을 고려하여 갱도 내에서의 편리한 이동이 가능하도록 스키드 타입의 베드를 적용하였으며, 구동부는 50마력 모터를 축 직결 방식으로 연결하고 모터 내장형 구조로 설계하여 전체 시스템의 컴팩트화를 도모하였다. 또한 이물질 유입에 의한 임펠러 손상을 방지하기 위해 흡입구 및 토출구에 보호용 스크린을 설치하였다. Fig. 1은 본 연구에서 해석 대상으로 선정한 VFD(Variable Frequency Drive) 축류형 송풍기의 전체 형상과 내부 및 외부 구조를 보여준다.

Fig. 1.

Overall configuration and external and internal geometries of the axial fan.

수치해석 방법

Fig. 2는 송풍기 내/외부 영역에서 추출한 계산 영역을 보여준다. 모델의 입구와 출구사이의 거리는 약 30 m이며 내부 영역은 로터와 스테이터로 구성되어 있다. 3차원 송풍기 형상으로부터 전산유체역학 해석을 수행하기 위해 유동 영역을 추출하였으며, 그로부터 계산 영역을 구성하였다. 계산 효율 향상을 위해 볼트, 필렛 등과 같은 세부 형상은 제외하였으며, 로터, 스테이터, 소음기, 케이싱과 같은 주요 유동 형상은 유지하여 해석 모델을 구축하였다. 형상 단순화 작업은 ANSYS SpaceClaim을 이용하여 수행되었으며, 입구와 출구의 경계조건을 적용하기 위해 유동장은 송풍기 전후방에 충분한 길이의 외부 영역을 포함하도록 구성하였다. 외부 유동 영역은 송풍기 입·출구 단면을 기준으로 축 방향으로 연장하여 모델링하였으며, 내부 유동장과 연계된 전체 유동 영역을 포함하도록 구성하였다. 이를 바탕으로 송풍기 내부 및 외부 유동 특성을 고려한 CFD 해석 모델을 구축하였다.

Fig. 2.

Computational domains of the external and internal flow fields of the axial fan.

Fig. 3은 축류형 송풍기 내부 표면에 생성된 격자 구조이다. 전산유체역학 해석을 위한 격자 생성은 ANSYS Meshing을 이용하여 수행되었으며, 전체 격자는 테트라 형상과 프리즘형상을 혼합한 형태로 구성하였다. 전체 격자 수는 약 8,900,000개 수준으로 설정하여 해석 정확도와 계산 효율성 간의 균형을 고려하였다. 또한 회전 유동이 발생하는 송풍기 특성을 반영하기 위해, 블레이드 주변과 회전 영역에 대해 국부적으로 격자를 세밀하게 구성하였다. Fig. 4는 회전하는 로터와 정지하고 있는 스테이터 주변의 격자를 보여준다. 블레이드 근처의 유동 변화와 와류 구조를 예측하기 위해서 로터 및 스테이터 주변에 국부적으로 격자를 집중 배치하였다.

Fig. 3.

Surface mesh of the internal region of the axial fan.

Fig. 4.

Computational mesh of the rotor and stator regions in the axial fan.

본 연구에서는 테스트베드 실증시험을 위한 VFD 기반 축류형 광산용 송풍기의 성능을 검증하기 위해 전산유체역학 해석을 수행하였다. 해석에 사용된 송풍기 형상은 실제 제작에 적용된 설계 도면을 기반으로 모델링하였으며, 제작 송풍기의 설계 사양을 반영하여 CFD 해석 모델을 구축하였다. 해당 송풍기의 주요 성능 사양은 풍량 46 m³/s, 회전수 1,185 rpm, 동력 37 kW, 주파수 60 Hz로 설정되었다.

수치해석은 ANSYS CFX version 2020를 이용하여 수행하였으며, 해석은 정상상태(steady state) 조건에서 진행되었다. 작동 유체는 공기(air)로 설정하였으며, 실제 운전 조건을 반영하여 송풍기 회전수는 1,185 rpm으로 적용하였다. 난류 모델은 회전 유동 해석에 적합한 SST(Shear Stress Transport) 모델을 사용하여 경계층 유동과 분리 현상을 보다 정확하게 예측하고자 하였다. 본 해석에서는 회전 영역과 비회전 영역 간의 상호작용을 고려하기 위해 Frame Change Model로 Frozen Rotor 기법을 적용하였다. Frozen Rotor 방법은 회전 영역과 정지 영역 사이의 상대적인 위치를 고정한 상태에서 유동장을 해석하는 방식으로, 비교적 적은 계산 비용으로 안정적인 결과를 도출할 수 있는 장점을 가진다. 이 방법은 시간에 따른 비정상 해석을 수행하지 않고도 회전 유동의 주요 특성을 효과적으로 반영할 수 있어, 정상상태 해석에 널리 사용된다. 특히 축류형 송풍기와 같이 회전 유동이 지배적인 장치의 경우, Frozen Rotor 기법은 로터와 스테이터 간의 유동 상호작용을 합리적으로 모사할 수 있으며, 전체 유동 특성을 파악하는 데 적합하다. 따라서 본 연구에서는 해석 효율성과 정확도를 동시에 고려하여 해당 기법을 적용하였다. 본 송풍기는 VFD 시스템을 적용하여 운전 주파수를 가변적으로 제어할 수 있는 특징을 가지며, 이를 통해 광산 환기시스템에서 에너지 소비를 절감할 수 있도록 설계되었다. 따라서 본 연구에서는 다양한 회전수 조건에 따른 송풍기 성능 변화를 분석하고, 전산유체역학 해석 결과를 기반으로 설계 성능의 타당성을 검증하였다.

경계조건

본 해석에서는 송풍기의 실제 운전 조건을 반영하기 위하여 입구와 출구에 모두 압력 경계조건을 적용하였다. 입구는 전압력(Total Pressure) 조건으로 설정하였으며, 출구는 정압(Static Pressure) 조건으로 설정하였다. 이는 송풍기 전·후단의 압력 조건을 기준으로 로터 회전에 의해 형성되는 유동장을 자연스럽게 모사하기 위한 것으로, 강제 유량 조건을 부여하지 않고 송풍기 자체의 성능에 의해 발생하는 유량 및 압력 특성을 예측할 수 있도록 하였다. 벽면 조건은 모든 고체 경계면에 대해 No-slip 조건을 적용하였다. 이에 따라 케이싱, 허브, 로터 및 스테이터 블레이드 표면에서의 점성 효과와 경계층 유동이 반영되도록 하였다. 본 연구의 목적은 VFD를 적용한 축류형 송풍기의 회전수 변화에 따른 성능 특성을 분석하는 데 있다. 회전수 변화를 반영하여 각각의 운전 조건에 대한 해석을 수행하였으며, 회전수 증가에 따른 유동장 변화, 토출 속도 변화 및 압력 분포 특성을 비교·분석하였다. 이를 통해 스마트 광산 환기시스템에서 요구되는 다양한 운전 조건에 대한 송풍기 성능을 평가하였다. 수치해석의 수렴성은 각 지배방정식의 잔차값(residual)과 주요 성능 변수의 안정성을 기준으로 판단하였다. 해석은 운동량 방정식의 잔차값이 10^-5 이하로 감소할 때까지 수행하였으며, 질량유량 및 토출 속도가 반복 계산 과정에서 일정하게 유지되는 것을 확인한 후 최종 해석 결과로 채택하였다.

수치해석 결과

입구와 출구 경계조건을 기반으로 송풍기 내부의 속도 분포, 압력 분포 및 유선(streamline) 구조를 계산하였다. Fig. 5는 축류형 송풍기 내부 및 외부 유동장에서의 로터와 스테이터 위치 및 유선 분포를 나타낸 것이다. 앞쪽에 위치한 부분이 회전하는 로터(rotor) 블레이드이며, 뒤에 고정된 부분은 정지된 스테이터(stator) 블레이드를 나타낸다. 로터에서 유체에 에너지가 전달된 이후 스테이터를 거치면서 유동이 정렬되는 특성을 확인할 수 있다.

Fig. 5.

Rotor and stator positions and streamline distributions in the internal and external flow fields of the axial fan.

Fig. 6은 송풍기내 벡터장을 표시한 것이다. 공기 유동은 로터를 지나 스테이터에서 비교적 평탄화 되고 로터의 회전 및 스테이터의 유동 변화를 확인할 수 있다. Fig. 7은 송풍기 내부의 전압력 분포를 나타내며, Fig. 8은 속도분포를 보여준다. 송풍기 날개를 지나면서 전체적으로 압력과 속도가 상승함을 확인할 수 있다.

Fig. 6.

Vectors distribution around this axial fan.

Fig. 7.

Total pressure distribution around this axial fan.

Fig. 8.

Velocity distribution around this axial fan.

Fig. 9는 주유동에 직각인 세 계산 평면에서 속도 분포를 나타낸 것이다. 세 평면은 각각 원점에서의 거리가 Z = 0.5, –0.5, –3 m인 곳에서 위치해 있다. 좌표계 원점은 로터 시작부 이전에 위치한 소음기 지지대를 포함한 Z평면의 중심점으로 정의하였다. X축과 Y축은 송풍기의 반경 방향으로 정의하였으며, Z축은 유동이 진행하는 축 방향으로 정의하였다. 첫번째 계산 평면은 로터의 전단부에 위치하며 중간 계산 평면은 스테이터에 위치한다. 마지막 평면은 송풍기를 지나 후단에 위치한다. 회전속도가 1,185 rpm일때, 각 속도벡터 결과를 보면 전단부에서는 약 40 m/s으로 공기가 유동하며, 스테이터에서는 로터에서 온 유동이 국부적으로 약 50 m/s으로 까지 속도가 올라간다. 이 속도들은 송풍기 후류에서 소음기의 영향으로 중앙부에서 5 m/s으로 떨어지며 거기서부터 약 0–40 m/s으로 까지 분포를 보이게 된다.

Fig. 9.

Air velocity distributions on three selected computational planes.

Fig. 10은 전산유체역학 해석 결과의 신뢰성을 평가하기 위하여, 실제 제작된 송풍기의 출구 속도 측정 값과 수치해석 값을 비교한 결과를 보여준다. 비교에 사용된 실험 데이터는 송풍기를 제작한 참여기관의 송풍기 시험동에서 측정된 결과를 활용하였으며, 각 회전수 조건에서 송풍기 토출구의 유속을 기준으로 정리하였다. 전산유체역학 해석은 동일한 운전 조건을 반영하여 수행되었으며, 회전수를 20–100%로 변화시키면서 각각의 조건에 대한 유동 특성과 성능을 예측하였다. 비교 결과, 전산유체역학 해석값과 실험값은 회전수 증가에 따라 유속이 증가하는 동일한 경향을 보였으며, 전반적으로 양호한 일치성을 나타냈다. 특히 저회전수 영역부터 고회전수 영역까지 전 구간에서 일관된 증가 추세를 유지하고 있어, 전산유체역학 모델이 실제 송풍기의 운전 특성을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있다.

Fig. 10.

Comparison between experimental data and numerical results of the axial fan.

정량적인 비교를 수행한 결과, Fig. 11에서 보인 바와 같이 전산유체역학(CFD) 해석값은 실험값에 비해 다소 높은 값을 예측하는 경향을 보였으며, 전체 운전 조건에서 오차는 약 10–17% 이내로 나타났다. 회전수가 증가할수록 송풍기의 토출 유속은 증가하며, 고회전수 운전 조건에서는 블레이드 팁 간극 손실, 난류 증가, 유동 박리 및 회전 유동에 의한 와류 손실 등이 상대적으로 크게 발생할 수 있다. 또한 실제 실험에서는 케이싱 내부 손실, 흡·토출부 스크린 및 소음기 손실, 설치 조건에 따른 유동 불균일성, 측정 위치 및 계측 오차 등이 함께 반영된다. 반면 CFD 해석에서는 형상 단순화, 이상화된 경계조건, 정상상태 해석 및 난류모델의 한계로 인해 이러한 실제 손실 요인이 충분히 반영되지 않을 수 있다. 따라서 회전수가 높아질수록 CFD 결과가 실험값보다 다소 크게 예측되는 경향이 나타난 것으로 판단된다.

Fig. 11.

Numerical prediction error relative to experimental data.

CFD 해석 결과와 실험 결과 간의 차이는 난류모델, 격자 구성, 경계조건 및 회전 유동 처리 방법 등에 영향을 받을 수 있다. Versteeg and Malalasekera(2007)는 CFD 해석 결과가 난류모델, 격자 품질 및 경계조건 설정에 민감하며, 해석 결과의 신뢰성 확보를 위해 실험 결과와의 비교 검증이 필요함을 제시하였다. 또한 Kim et al.(2010)은 모터 특성을 고려한 축류팬 CFD 해석 연구에서 회전수를 고정한 기존 해석 방법에서는 실험값과 평균 약 25%의 차이가 발생할 수 있음을 보고하였다.

본 연구에서는 최대 회전수 조건인 1,185 rpm에서도 오차가 약 17% 이내로 나타났으며, 모든 회전수 조건에서 CFD 결과와 실험 결과가 동일한 증가 경향을 보였다. 따라서 본 CFD 모델은 VFD 축류형 송풍기의 회전수 변화에 따른 성능 경향을 적절히 예측할 수 있는 것으로 판단된다. 다만 본 연구의 성능시험은 시험동 조건에서 수행되었으므로, 실제 광산 현장에서는 갱도 길이, 벽면 거칠기, 굴곡 및 분기 구조 등에 의한 추가적인 압력 손실로 인해 오차가 증가할 가능성이 있다. 따라서 향후에는 실제 광산 환기 조건을 반영한 현장 검증 및 환기 네트워크 연계 해석을 통해 CFD 모델의 적용성을 추가적으로 평가할 필요가 있다.

결과적으로 본 연구에서 구축한 CFD 해석 모델은 설계 단계에서 송풍기 성능을 검토하고, 운전 조건 변화에 따른 성능 특성을 예측하는 데 활용 가능할 것으로 판단된다. 또한 향후 VFD 축류형 송풍기의 설계 최적화 및 광산 스마트 환기시스템 적용성 평가를 위한 기초 해석 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

이 VFD 축류형 송풍기는 설계대로 제작되어 Fig. 12처럼 테스트베드 광산에 설치되었다. 설치된 송풍기는, 광산 스마트 환기시스템에 적용하여, 운전 회전수 변화에 따른 기류 이송 능력 및 환기 성능을 검증하였다.

Fig. 12.

VFD axial fan installed at a mine site.

결 론

본 연구에서는 광산 갱도 내 국부 환기용으로 적용되는 VFD 기반 축류형 송풍기를 대상으로 전산유체역학(CFD) 해석을 수행하여 성능을 예측하고, 실제 시험 결과와의 비교를 통해 해석 결과의 신뢰성을 검증하였다. 송풍기 형상 및 설계 사양을 기반으로 유동 영역을 구성하고, 격자 생성, 경계조건 설정 및 난류 모델 적용을 통해 수치해석을 수행하였다. 해석 결과, 송풍기 내부에서는 로터를 통과하면서 유체의 압력과 속도가 증가하고, 스테이터를 거치면서 유동이 안정화되는 특성을 확인하였다. 또한 외부 유동 영역을 포함한 해석을 통해 보다 현실적인 유동 조건을 반영할 수 있었으며, 해석의 수렴성과 안정성을 확보할 수 있었다. 회전수에 따른 전산유체역학 해석 결과와 실험 결과를 비교한 결과, 두 결과는 전반적으로 유사한 경향을 보였으며, 회전수 증가에 따라 유속이 증가하는 특성이 일관되게 나타났다.

따라서 본 연구에서 수행된 전산유체역학 해석은 실제 송풍기의 성능을 비교적 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였으며, 설계 단계에서의 성능 검증 및 운전 조건 변화에 따른 특성 분석에 효과적으로 활용될 수 있다. 향후에는 비정상 해석 및 형상 최적화 연구를 통해 보다 정밀한 성능 예측이 가능할 것으로 기대된다.