(2020) Development of Ice Load Generation Module to Evaluate Station Keeping Performance for Arctic Floating Structures in Time Domain

Abstract

KRISO ice model basin에서 측정한 실험데이터를 바탕으로한 'ice load generation module' 을 제안함.

제안된 'ice load generation module'를 오카플랙스와 연동시켜 시뮬레이션을 돌림.

 

Introduction & Previous Works

빙수조에서의 테스트도 좋은 데이터를 생성할수있다는 논문:
- Jenssen, N.A., Muddesitti, S., Phillips, D., & Backstrom, K. (2009). DP in Ice. Proceedings of the Dynamic Positioning Conferenc e

빙수조 테스트경우 비용이 많이들고, 테스트조건을 실제 상황을 모사하는데 한계가 있다. 테스트가 이루어지는 대부분의 빙수조의 경우, 바람, 조류 또는 파도 등과 같은 환경하중을 반영하여 실험을 수행하는 장치가 없다.

평탄빙에 대한 기존 모델을 유빙으로 확대적용하는 방법 제시:
- Kim, H.S., Han, D., Lee, J.-B., & Jeong, S.-Y. (2018). An Estimation of Attainable Speed in Brash Ice using Empirical Formula. Journal of the Society of Naval Architects of Korea,

Discrete element method (DEM) 처음 제시:
- Cundall P.A., & Strack, O.D.L. (1979). A Discrete Numerical Model for Granular Assemblies, Géotechnique
- Walton, O.R. (1982) Explicit Particle Dynamics Model for Granular Materials, Proceedings of 4th International Conference on Numerical Methods in Geomechanics

DEM의 얼음 관련분야에서의 첫 적용:
- Løset, S. (1994). Discrete Element Modelling of a Broken Ice Field – Part I: Model Development. Cold Regions Science and Technology

NTNU의 SAMCoT를 기반으로하는 스핀오프회사 ArcISo가 SAMS (Simulator for Arctic Marine Structures)를 통해 빙-구조물 상호작용, 부유식 구조물의 위치 유지, 빙해역에서의 항해 시뮬레이션이 가능하도록 구성해옴:
- Lubbad, R., Løset, S., Lu, W., Tsarau, A., & van den Berg, M., (2018a). An Overview of the Oden Arctic Technology Research Cruise 2015 (OATRC2015) and Numerical Simulations Performed with SAMS driven by Data Collected during the Cruise.
- Lubbad, R., Løset, S., Lu, W., Tsarau, A., & van den Berg, M., (2018b). Simulator for Arctic Marine Structures. Proceedings of the ASME 2018 37thInternational Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering
- Raza, N., van der Berg, M., Lu, W., & Lubbad R. (2019). Analysis of Oden Icebreaker Performance in Level Ice Using Simulator for Arctic Marine Structures (SAMS). Proceedings of the 25th International Conference of Portland Ocean Engineering under Arctic Conditions,

GPU기반 ice condition 에대한 시뮬레이터 -> GPU-event mechanics (GEM):
- Daley, C.G., Alawneh, S., Peters, D., Quinton, B.W.T., & Colbourn e, B. (2012). GPU Modeling of Ship Operations in Pack Ice. Proceedings of the International Conference and Exhibition on Performance of Ships and Structures in Ice
- Daley, C.G., Alawneh, S., Peters, D., Blades, G., & Colbourne, B. (2014), Simulation of Managed Sea Ice Loads on a Floating Offshore Platform using GPU-event Mechanics. Proceedings of the International Conference and Exhibition on Performance of Ships and Structures in Ice

위의 소프트웨어 (SAMS, GEM)의 경우 ice condition에 대한 수치적 계산은 잘 되지만, 파도등의 기타 해양 환경하중은 고려하지못하는 한계점을 지님. CFD를 활용하는 방법도 제시되나, 해석시간을 고려하면 한계가 있음.

빙하중과 복합 환경하중을 모두를 고려하여 시뮬레이션돌리기 위한 방법 제시:
- Kim, Y.-S., Kim, J.-H., Kang, K.-J., Han, S., & Kim, J. (2018). Ice Load Generation in Time Domain Based on Ice Load Spectrum for Arctic Offshore Structures. Journal of Ocean Engineering and Technology

본 논문 또한 빙하중과 복합 환경하중을 모두를 고려하여 시뮬레이션돌리기 위한 방법 제시.

 

Methodology

1. 각각의 헤딩각마다 ice load timeseries를 실험으로 구함
2. 각각의 헤딩각에 해당하는 ice load timeseries의 통계특성을 구함: mean(ice-load-timeseries), std(ice-load-timeseries)
3. mean(ice-load-timeseries), std(ice-load-timeseries)에 대해 heading-angle-wise로 보간하는 n차 방정식 (보간식이라 칭함)을 구함
4. 시뮬레이션상에서 선박의 헤딩각도 실시간으로 받아 보간식에 넣어 mean, std값을 구하고, 이를 기반으로 gaussian distribution을 생성하여, ice load를 샘플링 한다. 샘플링된 ice load를 오카플랙스 시뮬레이션에 넣는다.

 

Results

FPSO선박 오카플랙스에 넣고, 제안한 모듈넣고 돌린것

 

Conclusion

빙하중을 포함한 복합적 환경조건에서 시뮬레이션이 가능하도록, 빙하중을 생성 모듈을 개발. 시뮬레이션 절차를 수립. 시뮬레이션을 실시.
한계점: 1) 실험데이터와 통계적 일치성이 떨어짐. 정규분포를 가정함 (실험데이터가 가정한 정규분포를 완벽히 따르지 않음).

My thoughts

빙하중을 포함한 복합적 환경조건에서 시뮬레이션이 가능하도록, 빙하중을 생성 모듈을 개발, 시뮬레이션 절차를 수립 한것은 좋음.

그런데 빙하중실험데이터 에 대해 gaussian distribution을 가정하였다는게 걸림. 왜냐하면 실험데이터가 gaussian distribution을 그리 잘 따르지않을것이기 때문. (현 논문에는 안나와있는데, ice load moment같은건 gaussian distribution잘 안따름)

그러므로, 실험데이터가 주는 데이터의 그대로 분포를 따르고, 헤딩각도에 대한 보간을 어떠한 함수 (e.g. 선형 / machine learning algorithm)을 통해 채우는 편이 나음.