인공신경망 기법을 이용한 소화 노즐의 유동 소음 저감 연구

• 영문명: A Study on Flow Noise Reduction of Fire Extinguishing Nozzle Using Artificial Neural Network
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 저자명: 진성욱(Sungwook Jin) 김윤제(Youn-Jea Kim)
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회 학술대회논문집』2020년도 춘계학술대회 논문집, 6~6쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.07.02

국문 초록

시설의 보호 대상과 방화의 목적에 따라 수계, 폼계, 가스계 소화 장치를 사용한다. 서버룸, 데이터 센터와 같이 컴퓨터와 전자장비가 밀집해 있는 공간에서는 침수에 의한 피해를 막기 위해 가스계 소화설비를 이용한다. 가스계 소화설비는 소화약제로 액체계가 아닌 질소, 아르곤, 이산화탄소 등의 가스계를 사용하기 때문에 화재로 인한 소화 설비 작동 시 전자장비의 2차 피해를 최소화 할 수 있다. 그러나 가스계 소화설비는 가스 방출 시 큰 소음이 발생하게 되는데 이 소음으로 인한 진동에너지에 의해 전자장비들이 손상을 입게 되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 T자 형태 소화노즐의 유동을 수치적으로 계산하였고, 유동해석 정보를 기반으로 전산공력음향해석을 수행하여 가스 방출소음을 최소화 하고 가스를 효율적으로 분사시킬 수 있는 소화노즐의 형상에 대한 연구를 진행하였다. 다양한 노즐 형상에 대한 유동 및 소음을 비교하기 위해 소화노즐의 방출구 직경 및 격벽 구멍의 직경을 변화시켜가며 분석하였다. 소음을 저감시키기 위한 방법으로 총기 소음기와 자동차 머플러에 사용되는 격벽을 이용하여 소화노즐 내부를 다중격벽 구조로 설계하였다. 가스가 격벽의 구멍을 지날 때 마다 달라지는 유동의 에너지를 고르게 분포시키기 위해 첫 번째 격벽의 구멍(x1)으로부터 마지막 격벽의 구멍(x10) 까지 격벽 구멍 크기의 증가 비율을 달리하였다. 격벽 구멍의 비율(x10/x1)은 0.7-1.3의 비율이 고려되었으며, 첫 번째 구멍(x1)을 기준으로 선형적으로 변화를 주었다. 헬리시티 분포와 와동 점도분포를 통하여 소화노즐 내부 및 외부의 유동특성을 비교하였고, 가스 방출구의 세 지점에서 압력맥동 측정한 후 FW-H 음향상사식으로 Sound Pressure Level[dB]을 계산하여 소음도를 분석하였다. 또한 가스 방출 소음을 최소화 하는 설계점을 찾기 위해 실험계획법과 인공신경망기법을 이용하여 최적설계 연구를 진행하였다. 소음감소를 위한 목적함수를 소화약제의 압력차로 설정하였으며, 실험계획법을 구상하여 설계영역을 최소화 하고, 인공신경망기법을 이용하여 방출 소음을 최소화 하는 설계점을 도출하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 방출소음을 최소화 하는 가스 소화노즐 디자인을 제시하였다.

키워드

Extinguishing nozzle Gaseous extinguishing systems Discharge noise Computational Fluid Dynamics Computational Aero Acoustics Artificial Neural Network