- 최대 2,300°C의 용융 금속 및 용융 유리에 대한 초음파 탈기
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글리세린 내 초음파 탈기 현상의 물리 모델링
글리세린 내 초음파 탈기 현상의 물리 모델링
글리세린을 이용한 초음파 탈기 기술로, 향후 연구를 위한 시험대를 마련한다.
글리세린을 이용한 용융 유리 탈가스: 개념 검증 과정 시각화
글리세린은 용융 유리와 유사한 점도를 가지고 있어 탈기 용매로 선정되었다 . 실험이 실온에서 수행되므로 초음파 캐비테이션 과정을 모니터링하는 것이 훨씬 더 용이하다. 우리는 탈기 과정을 육안으로 관찰하고 기록할 수 있는 두 가지 실험 설비를 사용했다. 글리세린을 이용하여 용융 유리의 초음파 탈기 과정을 물리적으로 모형화함으로써, 향후 공정 최적화 과정을 간소화할 수 있다.
초음파 캐비테이션
초음파 캐비테이션은 액체에 초음파를 조사하여 미세 기포의 생성, 성장, 맥동 및 붕괴를 일으키는 현상입니다. 캐비테이션은 임계 에너지 수준에 도달하면 시작되는데, 글리세린의 경우 이 임계 에너지 수준은 약 0.15 MPa입니다. 이때 수천 개의 기포가 형성됩니다. 이 기포들은 팽창했다가 급속히 붕괴되며, 이로 인해 고속 충격파와 수 GPa에 달하는 고압이 발생합니다. 또한 국부적으로 고온 현상이 나타납니다.
기포는 캐비테이션 핵에서 형성되며, 글리세린에서 기포 내부로 확산되면서 성장합니다. 액체에 이미 기포가 존재하는 경우, 이 기포들은 확산에 의해 성장합니다. 개별 기포들은 서로 간의 인력(비에르크네스 힘과 베르누이 힘 )에 의해 합쳐집니다. 기포가 성장함에 따라 부력이 증가하여 수면으로 떠오르며, 기체를 대기로 방출합니다.
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마우스로 중앙의 화살표를 왼쪽에서 오른쪽으로, 또는 그 반대로 밀어서 초음파 탈기 전후의 전체 이미지를 확인해 보세요.
초음파 캐비테이션의 결과
전체 과정을 담은 동영상은 YouTube에서 확인할 수 있습니다 (시청을 위해서는 회원 가입이 필요합니다). 두 실험 설정 모두에서 기포의 성장과 음향 유동에 의한 기포 이동이 명확하게 관찰됩니다. 음향 유동으로 인해 두꺼운 기포 구름이 형성되며, 이 구름은 결국 액체 표면에 도달하여 흩어집니다. 실험 설정 1에서는 주로 소노트로드 표면에서 캐비테이션 현상이 발생했으며, 약 30초 후에 첫 번째 스트리머가 나타났습니다. 설정 2에서는 액체 전체에 걸쳐 스트리머가 형성되었으며, 용기의 형태 덕분에 고에너지 및 저에너지 영역의 정재파, 결절 및 반결절 영역의 효과가 관찰되었습니다. 두 영역 모두에서 기포들이 서로를 향해 이동하며 합쳐지는 현상이 관찰되었으며, 이는 유리 정제 공정 개선에 상당한 가능성을 보여줍니다.
시료에 초음파 에너지를 가하기 전, 두 시료 모두 수많은 미세 기포를 포함하고 있어 반투명 상태였다. 시간이 지남에 따라 기포가 제거되면서 글리세린 시료가 맑아졌다. 그림 1은 실험 설정 1에서 실험 전후의 글리세린 상태를 보여준다. 그림 2는 실험 장치 2에서 초음파를 조사하기 전과 후의 실험 시료와 대조군 시료를 보여줍니다. 실험 장치 1에서는 약 4.5리터의 글리세린이 10분 이내에 맑아졌습니다.
실험 장치
두 가지 실험 설정이 사용되었다. 첫 번째(설정 1)는 세라믹 소노트로드가 들어 있는 4.5리터 용량의 글리세린 그릇으로 구성되었다. 두 번째(설정 2)는 높이 63 × 너비 35 × 깊이 10 mm 크기의 글리세린이 채워진 석영 유리 관찰 셀로, 여기에 외부 초음파 에너지가 가해졌다. 두 번째 실험 장치에는 초음파 에너지가 가해지지 않은 동일한 대조군 시료도 포함되었다.
설정 1에 사용된 세라믹 소노트로드는 20 kHz에서 정재파를 제거하기 위해 특별히 개발되었습니다. 이를 통해 균열 발생 위험을 방지할 수 있습니다.
결론
두 실험 설정 모두에서 글리세린 내 초음파 캐비테이션 패턴이 선명하게 관찰되었으며, 이는 이 물리적 모델이 용융 유리와 같은 점성 매체에서의 탈기 현상을 연구하는 데 매우 효과적인 방법임을 입증한다.
용융 유리의 초음파 탈기 방식은 기존의 탈기 방식에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 예를 들어, 이 방식은 속도가 빠르고, 에너지 소비량이 상당히 적으며, 유독성 첨가제를 전혀 사용하지 않습니다. 또한, 글리세린을 이용한 공정의 물리적 모형화는 공정을 심층적으로 연구하고 최적화할 수 있는 이상적인 방법을 제공합니다.