CFD 기반 캐비테이션 분석으로 펌프 수명 연장

캐비테이션 문제 해결과 펌프 내구성 강화의 핵심 기술

CFD(전산유체역학) 기반 캐비테이션 분석은 펌프 내에서 발생하는 증기 기포의 생성과 붕괴를 정밀하게 예측하여 고장 원인을 사전에 파악하고 수명을 연장하는 혁신적 방법입니다.

 

AI와 클라우드 HPC가 결합된 고충실도 시뮬레이션은 설계 최적화와 예지보전 분야에서 뛰어난 경제성과 안전성을 제공합니다.

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캐비테이션 현상과 펌프의 취약성 이해

산업용 원심 펌프와 용적형 펌프는 압력 저하 구간에서 발생하는 캐비테이션으로 인해 임펠러 블레이드의 침식, 진동, 성능 저하가 일어나기 쉽습니다.

 

이는 펌프의 조기 고장과 운영 중단으로 직결되므로 정확한 진단과 예방이 필수적입니다.

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CFD 시뮬레이션으로 캐비테이션 영역과 영향 분석

Ansys Fluent 등의 CFD 소프트웨어를 활용하여 다상 유동과 캐비테이션 모델(Schnerr-Sauer)을 적용,
펌프 내 저압 영역과 기포 형성 위치를 시각화합니다.

 

이를 통해 캐비테이션 발생 위치와 강도를 상세히 파악할 수 있습니다.

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FEA 연동으로 구조적 응력 및 피로 예측

CFD로부터 도출된 압력 및 전단 응력 데이터를 FEA 모델에 전달하여 임펠러와 밸브 등의 부품에 작용하는 변형과 응력 집중을 계산합니다.

 

이 과정은 캐비테이션 기포 붕괴로 인한 침식 및 피로 손상을 정확히 예측하고 고장 위험 부위를 식별하는 데 활용됩니다.

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설계 최적화와 유지보수 전략에의 적용

시뮬레이션 결과를 바탕으로 와류 저감용 배플 플레이트 추가, 밸브 형상 수정 등 설계 변경을 통해 캐비테이션 강도를 7~9% 개선하며, 고장 예측 정확도를 높여 목표 지향적 점검과 조기 대응이 가능해집니다.

분석 단계 주요 역할 및 효과

CFD 캐비테이션 분석	저압 영역, 기포 생성 위치 파악
FEA 구조 해석	응력 집중, 변형 및 피로 파손 위치 예측
설계 최적화	캐비테이션 저감 설계 반영, 수명 및 성능 개선
예지보전 연계	고장 위험 신속 식별 및 유지보수 계획 수립

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경제적 가치와 산업 안전성 향상

캐비테이션 문제 조기 진단과 설계 개선은 예기치 않은 펌프 고장과 가동 중단 시간을 크게 줄이며, 유지보수 비용 절감과 재고 관리 효율화를 가능하게 합니다. 더불어 작업자의 안전 위험도 감소시키는 효과가 있습니다.

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미래 방향: AI, 클라우드 HPC와 통합한 디지털 트윈 구현

방대한 시뮬레이션 데이터를 AI 기반 차수 축소 모델(ROM)로 경량화하여 실시간 IoT 센서 데이터와 연동하는 디지털 트윈 시스템은 펌프 상태를 상시 모니터링하고 고장을 사전에 예측,지능형 유지보수를 지원하는 차세대 혁신을 예고합니다.