RTO care

Fick의 확산방정식

분산 모델의 가장 기초가 됨

  1. 풍향, 풍속, 온도, 시간에 따른 변화가 없는 정상상태의 분포를 가정한다.
  2. 바람에 의한 오염물의 주이동 방향은 x축이며, U는 일정하다.
  3. 부람이 부는 방향(x축)의 확산은 이류에 의한 이동량에 비하여 무시할 수 있을 정도로 작다.
  4. 풍하측의 대기안정도 확산계수는 변하지 않는다.
  5. 오염물질은 점배출원으로부터 연속적으로 방출된다.
  6. 오염물질은 플럼(plume) 내에서 소멸되거나 생성되지 않는다.
  7. 배출오염물질은 기체(입경이 미세한 에어로졸 포함)이다.

   

상자 모델 box model의 가정 조건

  1. 상자 내의 농도는 균일하며, 배출원은 지면 전역에 균일하게 분포되어 있다.
  2. 배출된 오염물질은 즉시 공간 내에 균일하게 혼합된다.
  3. 바람은 상자의 측면에서 불며 그 속도는 일정하다.
  4. 상자 내의 풍향, 풍속 분포도는 균일하다.
  5. 오염물질의 분해가 있는 경우는 1차 반응으로 취급한다.
  6. 배출된 오염물질은 다른 물질로 변환되지 않는다.

       

가우시안 Gaussian model 모델의 가정 조건

  1. 바람에 의한 오염물의 주이동 방향은 x축이며, 풍속 U는 일정하다.
  2. 풍하측의 대기안정도와 확산계수는 변하지 않는다. Kx, Ky, Kz는 상수
  3. X축의 확산은 이류이동이 지배적이다. Kx=0
  4. 오염물질은 점배출원으로부터 연속적으로 방출된다.
  5. 오염물질은 플럼 plume 내에서 소멸되거나 생성되지 않느다.
  6. 배출오염물질은 기체(입경이 미세한 에어로졸 포함)이다.

       

       

수용모델 receptor model과 분산모델의 비교

  

분산모델

수용모델

장점

미래의 대기질을 예측할 수 있다.

대기오염의 정책입안에 도움을 준다.

2차 오염원의 확인이 가능하다.

오염원의 운영 및 설계요인의 효과를 예측할 수 있다.

점, 선, 변 오염원의 영향을 평가 할 수 있다.

지형, 기상 정보가 없이도 사용이 가능하다.

오염원의 조업 및 운영상태에 대한 정보가 옶이도 사용이 가능하다.

새로운 오염원과 불확실한 오염원, 불법 배출 오염원에 대한 정량적인 확인 평가가 가능하다.

수용체 입장에서 영향평가가 현실적으로 이루어 질 수 있다.

입자상, 가스상 물질, 가시도 문제 등 환경전반에 응용할 수 있다.

단점

기상의 불확실성과 오염원이 미확인 될 때 많은 문제점을 갖는다.

오염원의 단기간 분석시 문제가 된다.

지형, 오염원의 조업조건에 따라 영향을 받느다.

새로운 오염원이 있을 때마다 재평가 할 필요가 있다.

현재나 과거에 일어났던 일을 추정, 미래를 위한 전략을 세울 수 있으나 미래 예측은 어렵다.

특정 자료를 입력자료로 사용하므로 시나리오 작성이 곤란하다.

 

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