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ISSN : 2288-9167(Print)
ISSN : 2288-923X(Online)
Journal of Odor and Indoor Environment Vol.22 No.4 pp.278-288
DOI : https://doi.org/10.15250/joie.2023.22.4.278

Computational analysis of fluid flow for indoor air quality control in a metro-public bus

Jae-uk Lee1, Chan-Woo Choi2, Young-Min Jo1*
1Department of Environmental Engineering, Kyung Hee University
2NER Ltd.
* Corresponding Author: Tel: +82-31-201-2485 E-mail: ymjo@khu.ac.kr
29/07/2023 25/09/2023 24/10/2023

Abstract


Passengers on public buses operating in the metropolitan area are exposed to the closed indoor air for minutes to hours. The indoor air quality of buses is mostly controlled through ceiling-mounted ventilation and filtration devices. A simulation study using a commercial code was conducted for fluid flow analysis to evaluate the potential effectiveness of an air purifier that can be inserted into bus windows to supply clean air from the outside to the inside. As a result of field measurements, the average CO2 concentration inside the bus during morning and evening rush hours ranged from 2,106±309 ppm to 3,308 ± 255 ppm depending on the number of passengers on board. This exceeded the Guideline for Public Transportation. The optimal installation position of an air purifier appeared to be the front side of the bus. In fact, even a low diffusing flow velocity of 0.5m/s was effective enough to maintain a low concentration of CO2 throughout the indoor space. Based on numerical analysis predictions with 45 passengers on board, the maximum CO2 concentration in the breathing zone was 2,203 ppm with the operation of an air purifier.



수도권 광역버스 실내공간 유동해석을 통한 공기질 관리방안 고찰

이재욱1, 최찬우2, 조영민1*
1경희대학교 환경공학과
2㈜엔이알

초록


    © Korean Society of Odor Research and Engineering & Korean Society for Indoor Environment. All rights reserved.

    1. 서 론

    수도권에서는 2019년 기준으로 일일 평균 약 730 만 명이 1,845만 건의 대중교통을 이용한 것으로 나타났 다(MOLIT, 2020). 이 가운데 버스를 이용하는 승객은 일일 평균 약 425만 명으로 꾸준히 증가하는 추세이 다. 따라서 한정된 내부 공간에서 일정 시간 머무는 버스의 실내공간에 대한 공기질 관리가 중요할 것으 로 판단된다. 따라서 현재 운행되는 광역버스는 이 산화탄소 – 혼잡 2500 ppm, 비 혼잡 2000 ppm, PM2.5 – 50 μg/m3 이하의 기준으로 관리되고 있다(ME, 2023). 그러나 실제로 운행하는 버스 실내공기질은 현행 실 내공기질 관리법 기준치를 넘어서는 상황이 빈번하 게 발생하는 것으로 관찰되고 있으며, 출입문이 닫힌 채 일정한 시간동안 운행하는 고속도로 구간에서의 이산화탄소 농도는 최대 4,500 ppm까지 상승하는 것 으로 나타났다(Yoo and Noh, 2009;Jin et al., 2022). 미 세먼지에 대한 장기간 모니터링에서는 PM10의 기준 초과율이 2.4%, PM2.5의 기준초과율이 10.2%, CO2의 기준 초과율이 11.9%로 나타나기도 하였다(Kim, 2022).

    수도권을 운행하는 광역버스는 승객들의 좌석에 개 별적으로 여닫을 수 있는 창문이 거의 없는 상태이고, 자동차 전용도로나 고속도로를 운행할 때는 장시간 출입문이 닫혀있는 상태이기 때문에 실내공간의 밀 폐도가 매우 높을 수 밖에 없다. 기계식 환기장치가 설치되어 있기는 하지만 소음으로 인한 불편함과 환 기율에 관한 의문으로 인해 실질적인 효용성이 낮고, 관리가 제대로 이루어지지 않으므로 사용하지 않는 경우가 많다. 그러나 최근의 공기질 문제에 대한 이 슈가 대두되면서 여과필터나 제균기 등을 설치하는 시범사업이 광역단체와 지방정부의 중점사업으로 활 발히 진행되고 있다(Lee and Jung, 2022). 버스 내부의 쾌적성을 향상시키고, 공기질을 일정한 수준으로 유 지하기 위한 공기질 지표를 개발하여 적용해보려는 시도도 있었다(Kim, 2022). 또한 천정에 설치한 환기 구의 위치와 면적이 실내공기질에 끼치는 변화에 대 한 이론적 고찰이 있기도 하였다(Yoo and Hwang, 2012). 제한된 실내공간에 대한 유체역학적 유동해석 에 관한 연구가 종종 있어왔으나, 주로 악취나 미세 먼지의 공간분포를 추적하는 연구에 집중되고 있다 (Chung et al., 2014;Park et al., 2019b)

    따라서 본 연구에서는 실제로 운행되고 있는 수도 권 광역버스의 구간별 CO2 농도를 측정하여 현장의 실태를 파악하였고, 이를 바탕으로 유동해석의 참고 농도로 적용하였다. 또한 최근에 개발되어 소규모 실 내공간 공기질 개선에 적용되고있는 창문형 환기여 과장치가 버스에 적용할 수 있을지에 대하여 전산유 체역학기법(CFD: Computer Fluid Dynamics)을 이용 하여 버스 내부에서의 혼합효과와 실제 CO2 농도분 포를 예측해보았다(Kim, 2019). 연구에 사용한 환기 여과장치는 외부의 신선한 공기를 여과하여 버스 내 부로 공급하는 형태인 바, 실내공기를 순환시키면서 오염물질을 여과하는 방식은 아니다. 동시에 버스의 천정에 주로 설치되어 있는 환기구 위치나 측면 창문 에 설치할 최적 위치를 제시해보고자 하였다. 무엇보 다 운행구간에 따라 출입문의 여닫힘 빈도가 다르고, 출입문의 틈새로 유입되는 공기의 유속이 다르기 때 문에 이에 대한 차별화된 실내공기의 흐름을 해석하 여 세분화된 공기질 변화량을 예측해보았다.

    2. 연구방법

    2.1 현장 측정

    공공버스의 실내공기질을 파악하기 위해 실제 수 도권에서 운행중인 버스에 탑승하여 시내구간과 고 속도로 구간으로 구분하여 이산화탄소의 농도변화량 을 측정하였다. 측정대상 버스는 수도권 광역버스로 서 오전 7시 부터 9시 까지의 출근 시간대(서울→경 기)와 오후 5시에서 7시까지의 퇴근 시간대(경기→서 울)에 연구진이 탑승하여 측정을 진행하였다. 측정대 상버스는 앞쪽 출입문과 밀폐형 창문으로 구성되어 있고, 운전석 창문의 경우 개방이 가능한 것으로 확 인되었다. 또한 버스의 공조장치는 공기순환기와 에 어컨 및 히터로 구성되어 있었으며, 공기청정기는 탑 재되어 있지 않은 것으로 확인되었다.

    본 측정은 왕복 운행구간의 회차 지점까지 실시간 으로 진행하였으며, 측정이 진행되는 동안 환기장치 의 가동은 없었고, 창문 또한 닫혀있는 상태였다. 히 터는 내부순환형으로서 불규칙하게 가동되고 있었다. 버스 내 이산화탄소를 측정하기 위해 환경부에서 제 공하는 운행차량 실내공기질 관리메뉴얼[버스] 에 준하여 측정을 진행하였다. 버스의 앞, 중간, 뒷 부 분의 좌석에 승차한 상태로 각각 실시간으로 측정하 였다. 측정에 사용한 기기는 Table 1 에 정리한 바와 같 이 비분산형 적외선(Non-Dispersive Infrared; NDIR) 방식의 직독식 센서이었고, 내장 카드에 데이터가 저 장되는 구조이다.

    2.2 전산유체역학기법을 이용한 유동해석

    2.2.1 경계조건

    버스 내부 공기질의 개선을 위해 본 연구에서는 CFD 를 이용하여 버스 공간 내부의 기류와 CO2 농도에 대 해 해석하였다. CFD 시뮬레이션은 상용 프로그램인 ANSYS Fluent 2022 R2 버전을 사용하였으며, Fig. 1은 대상 버스의 내외부 형상과 격자 독립성 테스트 결과 를 나타낸다. 대상 버스는 11.6 m * 2.49 m * 3.39 m의 45인승 모델로 대중적으로 운행되는 버스를 토대로 형상을 단순화하여 설계하였고, meshing에서 효율적 인 계산을 위해 Hex Dominant를 사용하여 격자의 수 를 최소화하였다. 유출구, 유입구, 중요구조물에 대해 더욱 조밀하게 격자를 생성하여 보다 정확한 결과를 도출하였다. 또한 Fig. 1(b)에 도시한 바와 같이 격자 독립성 테스트 결과에 따라 계산 시간을 줄이면서도 안정된 결과를 얻을 수 있도록 격자의 개수를 50,000 개에서 512,000 개까지 변화시켰으며, 격자 30 만개 이 상부터 실내 평균 기류 속도가 1.0% 이하의 오차율을 보여 격자를 총 42,6274 개의 Nodes로 구성하였다.

    2.2.2 기류해석 설정조건

    버스 공간 내에서의 기류해석은 Fluent 내부 난류 모델(SST, K-epsilon, K-omega 등) 중 Standard k-ε model을 사용하였으며, pressure-based solver를 이용 하여 정상상태를 기준으로 해석하였다. 해당 모델은 실내외 기류분석에 있어서 높은 정확도와 에러율이 낮다는 장점을 갖고 있다(Kim and Kim. 2018). 버스 후 단 천정 부근을 유출구(Pressure-Outlet)로 설정하고, 환기장치의 토출면(Inlet Air)을 유입구(Velocity-Inlet) 로 설정하여 위치와 각도에 따른 실내 기류형태를 해 석하였다. 기류해석을 진행한 후, ANSYS 내부의 CFDPOST 프로그램을 통해 후처리 작업을 진행하였다.

    본 연구에서 사용한 창문형 환기여과장치는 가로 50 cm, 세로 80 cm로서 일반적인 광역버스의 창문에 삽입할 수 있는 규격이고, 유입공기가 토출되는 면적 은 0.16 m2로 설정하였다. 창문형 환기여과장치는 버 스 좌석 옆 세 곳의 창문에 설치한 것으로 설정하였 다 : Case 1(앞좌석 부근), Case 2(중간좌석 부근), Case 3(뒷좌석 부근). 이때, 장치를 통하여 버스 내부로 유 입되는 공기는 창문과 평행하게 토출되어 승객에게 직접적인 영향을 최소화할 수 있는 0°와 입체적인 공 간혼합을 유도할 수 있는 30°의 두 가지 설계조건으 로 계산하였다. 45°나 90°와 같이 버스의 내부 공간 방 향으로 집중적으로 토출할 수 있는 구조는 승객들에 게 직접적으로 분사되는 부정적인 영향을 고려하여 제외하였다. 창문형 환기 여과장치의 설치 높이는 바 닥으로부터 1.6 m의 높이로 창문 중앙에 위치하도록 설정하였다. 환기여과장치의 토출 유속은 대중교 통차량 설계·제작시 고려사항의 ‘승객정원 수 × 20 m3/hr’를 고려하여 만석을 기준으로 총 920 m3/hr 이 하의 풍량으로 설정하였으며, 920 m3/hr를 만족하는 최대 풍속인 3.5 m/s를 기준으로 50%, 30%, 10%, 5%의 풍량을 분사풍속으로 설정하였다(즉, 0.5 m/s (200 m3/ hr), 1 m/s (403 m3/hr), 1.75 m/s (710 m3/hr), 3.5 m/s (920 m3/hr)). 이러한 설계조건을 대상으로 총 24 가지 의 기류형태에 대한 관찰과 CO2 농도분포를 토대로 기류형태를 검증하였다.

    CO2의 경우, Fluent 내의 Species Transport를 사용하 여 이산화탄소의 농도를 질량분율로 표현함으로써 비교하였으며, 각 좌석에 유입구(Mass-flow-Inlet)들을 만들어 승객으로부터 발생하는 CO2 배출을 모사하 였다. 승객으로부터 발생하는 CO2 배출량은 기존 연 구결과를 인용하여 1 인당 평균 15.1 L/h의 배출값을 대입하여 승객 45인과 운전기사 1인을 기준으로 679.5 L/ h의 총 호흡량에 대해 0.3576 kg/s의 값으로 환산하여 적용하였고(Park et al., 2019a), 해당 버스 공간이 밀폐 되어 있다고 가정하여 초당 8,601 ppm의 유량으로 CO2 가 연속 발생하는 것으로 계산하였다. 버스 내부 기 류와 CO2 해석의 경계조건은 Table 2에 정리한 바와 같다. 참고로 버스의 실내공간 부피는 실제 버스와 동 일한 65 m3로 설정하였다.

    3. 결과 및 고찰

    본 연구는 운행 중인 버스의 실내 이산화탄소 농도 변화량을 실시간으로 측정함으로써 공기질 실태를 간접적으로 파악하고, 실내공기질을 관리할 수 있는 기계적 환기설비에 해당하는 창문형 환기여과장치의 설치위치 및 운전변수에 대해서 CFD 시뮬레이션을 통해 해석해 보았다.

    3.1 운행버스의 실내 이산화탄소 농도 고찰

    시내 구간과 고속도로를 운행 중인 광역버스의 실 시간 CO2 측정결과를 Fig 2에 표시하였고, Fig 3은 구 간 별 평균농도를 나타내고 있다. 현장측정은 교통 혼 잡시간대인 아침 출근시간과 저녁 퇴근시간대를 선 택하여 실시하였다. 실제로 기존 연구에 따르면 버스 실내에서의 오염물질에 대한 노출계수와 인체위해도 가 이 시간대에 가장 높은 것으로 나타났다(Kim, 2022).

    Fig. 2(a)에 도시한 아침 출근시간에 운행 중인 버스 의 실시간 CO2 농도변화를 참고하였을 때, 시내 구간 에서의 잦은 출입문 개폐와 승객 움직임 등의 이유로 약 1,500 ppm 수준을 나타내던 CO2 농도가 외부공기 교환이 거의 없는 상대적으로 정온상태를 유지하는 고속도로 구간에 진입하면서부터 최대 3,427 ppm까 지 상승하고, 고속도로 구간을 지난 후에는 서서히 감 소하는 것으로 나타났다. 실제로 CO2와 동시에 측정 한 버스 실내의 온도는 전체 측정구간에 걸쳐 18°C에 서 21°C를 유지하면서 큰 변화가 없었다. 유사한 형태 의 변화량이 저녁 퇴근 시간대 측정결과(Fig. 2(b))에 서도 관찰할 수 있었다. 운행구간에 따라 농도의 차 이가 명확하게 나타났으며, 구간 별 농도를 비교하였 을 때 고속도로 구간이 시내구간 보다 최대 1,000 ppm 이상 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 고 속도로 구간을 지나 시내 구간에 진입한 후, 농도 저 감률이 낮아지면서 고속도로 구간에서 증가된 CO2 농도 값이 약 10분간 유지되는 것을 확인할 수 있었다.

    내부 공간의 위치별 농도분포를 비교해보면, 버스 의 앞 부분(Front)이 뒷 부분(Back) 보다 동일 시간에 최대 800 ppm까지 높게 나타났으며, 이러한 농도는 퇴 근 시간대에 보다 더 눈에 띄는 차이를 보여주었다. 퇴근 시간대에 운행중인 버스의 경우, 운전석 창문이 수시로 개폐됨으로써 앞 부분의 농도저감에 일정한 정도의 영향을 주었던 것으로 파악된다. 실내 CO2의 대부분이 승객들의 호흡으로부터 발생하는 것이므로 그 농도 값은 승객의 수와 거의 비례하는 것으로 나 타났다. 다만 승객들이 30 분 이상 승차해 있다가 하 차할 경우, CO2 농도는 즉시 감소하지 않고, 일정한 시 간이 경과하면서 서서히 감소하는 추세를 보였다. 결 국 운행버스의 실내오염도는 버스의 밀폐도와 승객 수와 밀접한 관계가 있는 바, 적절한 환기를 통한 신 선한 공기의 유입 필요성을 확인할 수 있다.

    Fig. 3에 정리한 바와 같이 겨울철 10 일간 측정한 전 체 구간에 대한 평균 CO2는 약 2,288 ppm으로 현행 ‘혼 잡 시 2,500 ppm 이하’ (대중교통차량의 실내공기질 권고기준)를 유지하고 있었다. 그러나 고속도로 구간 에서의 CO2 농도는 2,652 ppm 으로 기준치를 초과하 였으며, 고속도로 구간에 진입하기 전에 40명의 승객 이 탑승하여 최대 3,400 ppm 까지 증가하는 경우도 있 었다. 창문이나 출입문의 열림 조작이 없고, 승객들의 움직임이 적은 고속도로 구간을 운행하는 시간은 약 40분 정도였으며, 이 시간 동안은 실내공기를 희석시 킬 수 있는 외부 공기 유입량이 거의 없기 때문에 실 내 CO2 농도가 상승할 수 밖에 없는 실정이다. 약 30 분을 운행하였던 시내 구간에서는 잦은 출입문 개폐 와 승객들의 움직임으로 외기 유입과 실내에서의 혼 합 정도가 활발하여 CO2 농도를 저감시키고 있다. 고 속도로와 시내구간의 농도변화 형태는 유사하였지만 시내구간에서 출입문이 열려있는 시간이 상대적으로 길었고, 운전기사 측면의 창문이 개방되어 있던 날(1.02) 은 고속도로 구간에서의 농도와 크게 차이(1,280 ppm) 가 나는 것을 알 수 있다.

    3.2 버스 내부 공기유동해석

    Fig. 4에서 Fig. 9까지는 버스 내부에 창문형 환기여 과장치를 설치하였을 때 실내에서의 기류와 CO2 농 도변화를 정상상태를 기반으로 유동현상을 해석한 결과이다. 계산조건에 대하여 실내 평균 기류 속도, 공 간 CO2 농도, 호흡 역 부근 CO2 농도를 CFD-POST에 서 Stream line과 Contour를 활용하여 난류의 발생, 기 류의 형태, 균일한 공기질 등을 정성적으로 비교하였 고, 수치적인 데이터를 기반으로 결과값을 정량적으 로 고찰하였다.

    3.2.1 유동해석 결과(Case 1)

    출입문 반대쪽 버스의 앞 부분 창문에 환기여과장 치를 설치하였을 때, 공기 유동을 예측해보았다. Fig. 4는 기기를 버스의 앞좌석 부근에 설치한 Case 1의 경 우로서 창문형 환기여과장치로부터 공기가 창문을 따라 분사되는 설계구조(Fig. 4(a))와 30°의 각도(Fig. 4(b))로 실내로 분사되는 두 가지 구조에 대한 해석이 다. 0.5 m/s로 청정공기를 분사할 경우, 분사되는 공기 의 흐름이 일정한 유속을 유지하면서 버스 실내공간 으로 확산되는 것을 확인할 수 있었다. 분사속도가 증 가할수록 창문을 따라 흐르는 양이 더 많으며, 유속 감소량이 크게 나타나고 있다. 이때 승객들의 안면에 접하는 기류의 평균 속도는 0.17 m/s로 계산되었다.

    한편, 분사 각도를 30°로 지정한 Fig. 4(b)의 유체 흐 름을 살펴보면, 상대적으로 큰 난류 효과에 의하여 실 내공간에서의 혼합량이 증가하는 것으로 나타났다. 3.5 m/s의 분사 속도가 실내 후방의 유출구까지 다양 한 경로를 통하여 평균 공간속도, 0.32 m/s로 흐르면 서 청정공기를 공급하고 있지만 분사구에서의 강한 압력으로 인한 소음과 마찰이 승객들을 불편하게할 것으로 예상되므로 실제 현장에서의 가동은 제한적 으로 이루어질 것으로 예상된다. 또한 30° 이상의 분 사 각은 좌석과 승객에 의하여 차폐되는 공간이 많아 dead zone을 형성하거나 흐름속도가 불균일하여 공 간 전체에 고른 분포로 청정공기를 공급할 수 없을 것 으로 예상된다.

    외부공기를 여과한 청정공기를 실내공간에 공급할 때 실내공간의 지점별 CO2 농도에 끼치는 영향을 살 펴봄으로써 적절한 분사 형태 및 속도를 예측할 수 있 을 것으로 사료되었다. Fig. 5는 두 가지 분사각도에 따 른 분사속도별 CO2 농도분포이다. 운전기사 외에 45 인의 승객이 승차하고 있는 것을 가정하였을 때 호흡 으로 배출되어 실내에 확산되는 초기 CO2 농도는 3,031 ppm로 지정하였으며, 창문형 환기여과장치를 가동함 에 따라 400 ppm의 신선한 공기가 유입됨으로써 희 석되는 효과를 관찰할 수 있었다.

    분사각이 0°인 조건에서 창문형 환기여과장치의 유 입풍속에 따라 1,037 ppm에서 2,307 ppm의 공간 내 평 균 농도를 보여주었으며, 승객들의 호흡영역에서는 1,143~2,355 ppm를 나타냈다. 30°의 분사조건을 나타 내는 Fig. 5(b)를 보면, 유입풍속에 따라 994 ppm에서 2,165 ppm의 평균 농도분포를 나타냈다. 승객 45인과 운전기사 1명, 총 46명의 사람들로부터 이산화탄소가 8,601 ppm/sec의 유량으로 연속 발생하는 것으로 가 정하면, 호흡영역의 CO2 농도는 1,131 ppm에서 2,203 ppm 정도로 공간농도에 비해 상대적으로 높게 나타 났다. 이러한 조건에서 동일한 부피의 내부공간에서 환기장치가 가동되지 않는 상태에서 신선한 외부공 기가 공급되지 못할 경우, CO2는 지점에 따라 최대 약 20,000 ppm까지 상승할 수 있지만 본 연구의 설계조 건과 같이 적절한 환기가 이루어질 수 있다면 버스가 만석일 경우에도 2,500 ppm 이하로 유지할 수 있을 것 으로 예측된다. CO2 저감효과는 분사 각도가 0°일 때 보다는 난류혼합이 활발하게 발생하는 30°일 때가 다 소 우수할 것으로 판단된다.

    결과적으로 stream line에 의한 기류형태와 CO2의 농도분포를 확인하였을 때, 창문형 환기여과장치로 부터 유출구까지 형성되는 기류는 심한 난류를 형성 하지 않은 채 원활한 흐름을 유지하는 것을 보였다. 그러나 창문형 환기여과장치와 유출구 간의 거리가 멀기 때문에 앞좌석과 출입문 부근의 CO2 농도는 유 입풍속에 따라 변화가 있지만 약 1,000 ppm 이하의 농 도를 나타내고, 중간좌석 부근에서 약 1,500~2,000 ppm, 유출구가 위치한 뒷좌석 부근에서는 1,000~1,500 ppm 의 CO2 농도가 나타나 각 위치에 따라 CO2 농도에는 일정한 정도의 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 보다 더 균일한 농도분포는 0° 보다는 30°의 토 출 분사각에서 얻을 수 있었다.

    3.2.2 유동해석 결과(Case 2)

    Case 2는 창문형 환기여과장치를 버스의 중간부에 설치하여 전체적으로 고른 분포를 유도하였으나 Fig. 6(a)에서 볼 수 있듯이 특히 0°의 분사각으로 0.5 m/s 와 1.0 m/s의 속도로 분사할 경우, 토출된 공기가 유출 구가 있는 버스의 후방으로 집중되는 현상이 있었다. 상대적으로 강한 바람에 의한 승객들의 불편함을 최 소화할 수 있는 속도에서 버스의 앞부분까지 일정한 유속의 기류가 충분히 제공되지 못하는 상태일 수도 있다. 그러나 30°의 각도로 양옆 방향으로 분사시킬 경우는 0.5 m/s의 토출 속도에 대하여도 기류의 확산 범위가 현저히 증가할 수 있음을 보여준다 (Fig. 6(b) 참조). 버스 실내공간 전체 평균 유속은 Case 1에서보 다 약간 높은 정도인 0.17 m/s에서 0.35 m/s의 분포를 나타내고 있었다.

    Fig. 7은 실내 CO2의 공간분포를 나타내는 것으로 서 청정공기의 각 분사 속도별로 분명한 혼합효과에 대한 차이를 보여준다. 특히 버스의 앞부분에 충분한 양의 청정공기가 공급되지 못하는 상태를 두 가지 분 출 각에 대한 설계에서 볼 수 있었다. 유속이 빠른 1.75 m/s와 3.5 m/s로 공급될 때는 두 각도 모두 비교적 고 른 실내공간분포를 보이지만 유입된 공기의 주 흐름 은 버스의 후방 부에 설치한 유출구 쪽으로 조성되고 있다. 특히 0.5 m/s의 청정공기는 0°와 30° 모두 앞부 분과 뒷부분에서 2 배 이상의 CO2 농도 차가 있는 결 과를 나타냈다. 특히 앞부분은 2,400 ppm 이상이 평균 적으로 유지됨으로써 현행 혼잡한 상태의 기준인 2,500 ppm에 접근하고 있음을 알 수 있다.

    3.2.3 유동해석 결과(Case 3)

    Case 3은 일반적으로 버스의 미관을 유지하면서 상 대적으로 승객들에게 불편을 최소화할 수 있는 위치 이다. 그러나 Fig. 8에서 볼 수 있듯이 버스의 앞이나 중간 부분에 설치한 경우보다 유입되는 청정공기가 실내공간에서 혼합되는 양이 현저히 적은 것으로 판 단된다. 즉, 유입과 유출구의 간격이 1.15 m이므로 기 류가 충분히 확산되지 못하는 구조로 보인다. 다만, 3.5 m/s의 강한 유속에서는 버스의 앞 공간까지 빠르게 공급된 후, 낮은 속도로 후방의 유출구로 빠져나가는 기류를 확인할 수 있었다.

    CO2 농도의 공간분포 또한 유사한 결과를 나타내 주고 있다(Fig. 9). 분사각도가 0°인 경우, 유입풍속에 따라 1,256~2,711 ppm의 농도분포 범위를 구성하고 있 으며, 착석해있는 승객들의 호흡 영역에서는 1,333~2,739 ppm 수준이었다. 반면에 30°의 각도로 분사할 경우, 버스 실내공간에서는 분사 속도에 따라 평균 1,239 ppm 에서 2,693 ppm이고, 호흡 영역 부근에서는 1,292 ppm 에서 2,707 ppm으로 약간 높은 수치로 계산되었다. 이 러한 수준은 버스 승차 인원이 많을 때, 설계기준을 초과하는 것으로서 창문형 환기여과장치의 설치 위 치로서 적절치 않은 것으로 판단된다.

    3.3 수치해석 대비 현장농도 비교

    창문형 환기여과장치 가동에 따른 실제 운행버스 실내농도 변화를 비교해보았다. 즉, 위에서 검토한 설 계안 가운데 가장 양호한 실내공기 흐름을 유도할 수 있는 버스 중앙부 설치를 가정한 Case 2의 사례를 기 준으로 승객이 25명이 탑승한 버스 실내에서의 CO2 농도변화를 관찰하였다. 실제 아침과 저녁의 혼잡 시 간대의 승객은 20명~25명이었고, 실내공간에서의 평 균 농도는 2,652 ppm이었다. 대부분의 버스가 특별한 공조장치나 환기설비 가동을 하지 않은 상태였고, 운 전석의 창문 조작과 함께 출입문 등의 틈새로부터 버 스의 운행에 따른 자연적인 침기효과에 의존하는 실 정이었다. 반면에 Fig. 10에 요약한 본 유동해석에 의 한 실내 CO2 농도변화를 살펴보면 청정공기가 유입 됨으로써 공간 평균농도가 1,390 ppm에서 405 ppm까 지 낮아질 수 있음을 시사하였다. 지나치게 높은 분 사속도가 아닌 현실적으로 가능한 운전조건인 0.5 m/ s의 30° 분사 시, 공간에서는 1,390 ppm이고, 승객들의 호흡역에서는 1,430 ppm으로 감소할 것이라는 예측 값이 나왔다. 분사속도를 1 m/s로 증가시킬 경우, 965 ppm과 1,025 ppm까지 낮출 수 있음을 알 수 있다.

    4. 결 론

    최근 수도권 대중교통의 이용객 수가 점차 증가하 고 있지만, 차량의 에너지 효율 향상을 위해 기밀도 가 높아지면서 내부의 공기질 관리가 더욱 중요해지 고 있다. 이에따라 본 연구에서는 운행 중인 광역버 스의 실내 CO2 농도를 구간별로 실시간으로 측정하 여 현황을 파악하였으며, 최근 개발동향에 따라 창문 형 환기여과장치의 효용성을 전산유체역학 기법으로 평가해보았다. 현실적인 운영방안을 고려하여 창문 형 환기여과장치의 위치와 공기분사각도, 풍량을 설 정하였다.

    실제 운행버스를 조사한 결과, 승객들이 장시간 머 물게 되는 고속도로 구간에서 CO2의 농도가 기준치 (2,500 ppm)를 넘어 승객 수에 따라 최대 3,563 ppm까 지 증가하는 것을 확인하였다. 시내 구간에서는 출입 문의 빈번한 개폐와 승객들의 움직임으로 인하여 상 대적으로 낮은 농도범위(970 ± 235~2,684 ± 350)를 나 타냈다.

    최대 풍량이 1,400 m3/h인 창문형 환기여과장치를 창문 위치에 따라 세 곳을 선정하여 설치하고, 청정 공기를 각도에 따라 4개의 유속으로 분사하면서 실 내공간에서의 유체흐름과 CO2 농도분포를 전산유체 역학 기법으로 계산해보았다. 분사속도가 높을수록 전체 공간에서의 평균농도를 낮게 유지시킬 수 있음 음 알 수 있었다. 분사각도는 30°가 창문을 따라 기류 를 유출하는 0°보다는 다소 효과적이었지만, 청정기 의 설치위치에 따라 거의 유사한 정도의 청정공기 확 산 및 혼합효과를 보여주었다. 그럼에도 불구하고 버 스의 뒷 천정 부분에 유출구를 지정한 본 연구에서는 창문형 환기여과장치가 앞부분에 설치되어 있을 때 실내공간 전체에 대한 청정효과가 가장 우수한 것으 로 판단되었다. 따라서 청정공기의 유입부는 실내공 기를 유출시키는 환기구의 위치에 따라 적정한 위치 가 존재할 것으로 판단된다. 적절한 창문형 환기여과 장치의 설치는 실제 운행중인 버스에서 고찰된 내부 공간의 평균 CO2 농도를 분사량에 따라 47.5% (0.5 m/ s) 또는 63.6% (1 m/s)까지 낮출 수 있는 것으로 예측 하였다.

    감사의 글

    본 연구는 2022년도 경기녹색환경지원센터 산학연 구과제(22-05-04-70-72)의 지원에 의해 수행되었으며, 이에 감사드립니다.

    <저자정보>

    이재욱(대학원생), 최찬우(연구소장), 조영민(교수)

    Figure

    JOIE-22-4-278_F1.gif

    Bus configuration (a) and mesh independence test result (b).

    JOIE-22-4-278_F2.gif

    Variation of CO2 concentration with the number of passengers.

    JOIE-22-4-278_F3.gif

    Average concentration of indoor CO2 throughout the route.

    JOIE-22-4-278_F4.gif

    Velocity profiles of air flow for Case 1 with the injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5 m/s.

    JOIE-22-4-278_F5.gif

    Concentration profiles of CO2 for Case 1 with injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5m/s.

    JOIE-22-4-278_F6.gif

    Velocity profiles of air flow for Case 2 with injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5m/s.

    JOIE-22-4-278_F7.gif

    Concentration profiles of CO2 for Case 2 with injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5m/s.

    JOIE-22-4-278_F8.gif

    Velocity profiles of air flow for Case 3 with injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5m/s.

    JOIE-22-4-278_F9.gif

    Concentration profiles of CO2 for Case 3 with injection rate of (a) 0.5m/s, (b) 1m/s and (c) 1.75 m/s (d) 3.5m/s.

    JOIE-22-4-278_F10.gif

    CO2 concentration for Case 2 with 25 passengers.

    Table

    Sensor kit to measure the CO2 concentration of buses

    Simulation parameters for air flow and CO2

    Reference

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