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일전에 약식으로 람다하우스 수분발생량 추정 포스팅을 올린 적이 있다.
http://m.blog.naver.com/lamdahouse/220963410886
근데, 이 포스트가 의외로 많은 조회수를 기록하는 것을 보고 이거이 대충 때려 맞추면 않되겠다는 생각이 들어 좀더 상세히 디다 보는 기회를 갖고자 한다.
개인적인 호기심으로 한번 돌려본 것인데 사람들이 왜 이 정보를 궁금해하는지 도통 모르겠다.
당시 실내 수분량 추정은 알고리즘 자체에는 큰 흠결이 없었지만 계산에 사용한 기초 데이타가 부실하여 오차가 많이 발생할 수 밖에 없었다.
무슨 소린고 하니 계산 알고리즘 자체는 큰 문제가 없다고 봤지만 온도와 상대습도를 전체 기간에 대하여 산술 평균한 값을 사용했던 것이다.
이렇게 산술평균하게 되면 오차가 많이 발생한다.
눈이 오거나 비가오면 온습도 거동이 많이 달라지기도 하고 하루 중 일교차가 적게는 10℃ 많게는 20℃까지 나는 환경에서 온도에 따라 급격하게 변하는 상대습도값을 단순 산술평균하는 것은 시쳇말로 그냥 '퉁'치는 수준 이상 아니다.
당시 바쁘기도 해서 대~~충 배가 산으로 가는지 바다로 가는지 정도를 가늠해 보자는 배짱으로 한번 때려맞춰 본 것이다.
해서, 오늘은 축적하고 있는 온습도 기초자료를 이용하여 각각의 데이타별로 해석해서 실내 습환경 변화를 지대로 한번 디다 보고자 한다.
오늘 첨 보는 사람도 있을 것이기에 지루할 수도 있지만 앞써 거론한 계산 알고리즘을 한번 더 재론한다.
■ 전제 조건
1) 모든 환기는 열회수환기장치에 의한 계획환기만을 한 것으로 가정한다.
2) 열회수환기장치의 가동 조건은
- 환기율 0.35회/h
- 현열회수효율 ; 0.84
- 엔탈피회수효율 ; 0.63
3) 실내 용적 ; 431㎥
4) 실내외 온습도는 아래표와 같다면,
| 온습도 조건 |
대기평균기온 | 0.0 ℃ |
대기평균상대습도 | 69% |
실내평균온도 | 18.5 ℃ |
실내평균상대습도 | 50% |
■ 대기 중 절대습도(0℃일 때)
0℃ 포화수증기압 ; 610Pa
대기 수증기압 ; 610 × 0.69 = 421Pa
여기서 절대습도를 구하는 식은 이상기체방정식에서 이상기체상수를 수증기의 개별기체상수로 치환하여 유도한다.
PV = RT에서 R값을 개별기체 상수인 461.51 (j/kg.K)로 치환하게 되면
ρD = P / (Rd×T) 식이 유도된다.
정리하면,
421 Pa / (461.51 j/kg.K × 273K) × 1j/㎥/1Pa × 1,000g/kg (단위정리) = 3.34 g/㎥
■ 실내 공기 절대습도(18.5℃ 일 경우)
같은 방식으로 계산하면
1,064 / (461.51 × 291.5) × 1,000 = 7.91 g/㎥
■ SA측 절대습도
열회수환기장치의 엔탈피효율 유도 공식에서 대기 절대습도와 실내 절대습도값을 이용하여 SA 절대습도를 계산한다.
nlt = (X2 - X1) / (X3 - X1)
nlt × (X3-X1) + X1 = X2
0.63 × (7.91 - 3.34) + 3.34 = 6.22 g/㎥
nlt ; 0.63(Eff. Enthalpy)
X1 ; Fresh outsideStabil
X2 ; Supply
X3 ; Extract
X4 ; Exhaust
■ EA측 절대습도
마찬가지로 열회수환기장치의 엔탈피효율 유도 공식에서 EA측 절대습도를 계산한다.
(X3 - nit × (X3 - X1) = X4
7.91 - 0,63 × (7.91 - 3.34) = 5.04 g/㎥
이제 정리해보면, 3.34 g/㎥ 의 수분을 가진 OA가 시간당 0.35회/h의 속도로 7.91 g/㎥의 수분을 가진 RA와 전열교환기에서 만나서 6.22 g/㎥ 의 수준을 가진 SA를 실내로 되돌리고 5.04 g/㎥의 수분을 가진 EA를 외부로 배출한 것이다.
따라서 계내 수분발생량의 발란스는 (X4 - X1) × 환기율(/h) = 실내수분발생량 (g/㎥.h)가 된다.
간단히 말해서 전열교환기에서의 Feed Back시스템이 어떻게 작동했던지 간에 람다하우스의 계내 수분발생량은 OA와 EA를 경계로 추적할 수가 있고 OA(X1)에서 들어온 수분보다 더 많은 수분이 EA(X4)로 빠져 나갔다면 실내에서 수분이 발생한 것이고 줄었다면 제습(조습)이 된 것이다.
(5.04 g/㎥ - 3.34 g/㎥) × 0.35/h = 0.595 g/㎥.h 인데
바로 이 값이 원인이 인체이건 조리이건 골조의 건조이건 이유를 불문하고 실내에서 발생하고 있는 시간당 수분량이 된다.
이를 24시간으로 환산하고 실내 용적에 대입하면
0.595 g/㎥.h × 24h/day × 431 ㎥ = 6,155 g/day = 6.2 kg/day 이 된다.
이와같은 알고리즘을 이용하여 그간 기록해왔던 람다하우의 온도 및 습도 및 실시간 횐기율 데이타를 이용하여 각각의 데이타에 대하여 계산을 한 결과는 아래 그림과 같다.
맨 아래 파란색 데이타는 단위수분증감량(g/㎥.h) 자료인데, 이게 표현이 좀 까리하기는 하다. 바쁘니까 좀더 엣지가 있는 명칭은 천천히 고민해 보기로 한다.
정확하게는 [단위용적당&단위시간당 실내 수분 증감량]이라고 칭하는 것이 맞을 것인데, 간단히 줄여본 것이다.
이 값이 마이너스가 되었다는 것은 제습(조습)으로 실내 공기 중 수분을 제거했다는 의미로 이해하면 된다.
일수분증감량(kg/day) 자료도 같은 맥락으로 이해하면 되겠다.
변이폭을 보면 단위수분증감량은 +1.0(g/㎥.h) ~ -1.0(g/㎥.h) 수준에서 오르락 내리락 하고 있다. 계절별로 한시간당 1㎥ 당 그 정도의 수분이 실내 공기 중으로 배출되기도 하였고 제거되기도 했다는 뜻이다.
이 수분증감량은 최대폭을 대충보면 +12(kg/day) ~ -12(kg/day) 폭으로 움직인다.
하루중 최대 12 kg의 수분이 실내 공기로 배출되기도 했고 제거되기도 했다는 얘기다.
주로 동절기에는 배출이 되고 하절기에는 제거가 된 것으로 나타난다.
실내 수분 발생원인은 다양하다.
인체에 의하여나, 조리, 빨래, 내부 가구나 특히 RC조 골조의 건조가 주요 원인이 된다.
눈 나쁜 분들을 위해서 같은 구조로 최근 90일간의 상세 데이타를 보여준다.
그림이란게 전체의 구조를 이해하는데 뭐랄까 확 다가오는 것은 있지만 정작 뭔 소린지 자세히 디다 보자면 피곤해지기도 하고 정확할 수는 없다.
해서 필자가 친절하게 특정 기간별로 나눠서 위 데이타를 정량적으로 표시한 표를 도시해 보겠다.
이거 말이 쉽지 손 많이 가는 일이다.
■ 난방기 수분 변동량
총 3번의 난방 기간 동안 실내 온습도 자료다.
| 2014.12~2015.2. | 2015.12~2016.2. | 2016.12~2017.2. | 비고 |
대기평균기온 | -0.7 ℃ | 0.0 ℃ | 0.0 ℃ |
|
대기평균상대습도 | 71% | 70% | 69% | |
대기평균절대습도 | 3.32 g/㎥ | 3.59 g/㎥ | 3.34 g/㎥ | |
실내평균온도 | 18.9 ℃ | 18.5 ℃ | 18.5 ℃ | |
실내평균상대습도 | 57% | 53% | 50% | |
실내평균절대습도 | 9.25 g/㎥ | 8.37 g/㎥ | 7.94 g/㎥ |
같은기간 실내 수분 발생량 계산 추정치는 아래 표와 같다.
즉, 2016.12~2017.2. 동절기 난방기간동안 람다하우스에서 어떤 이유에 근거했건 실내에서 하루에 6.13 kg 의 내부 수분이 방출되는 것으로 추정 가능하다.
만약, 이 수분 모두가 액체상의 수분이라고 가정하면, 이 액체상의 수분이 기체로 상전이되는데 필요한 에너지는
9.41 kg/day × 0.63kWh/kg(물의 액체-기체 상전이에너지) ≒ 5.93 kWh/day에 달한다.
| 실내발생수분량(kg/day) | 상전이에너지(kWh/day) | 상전이에너지(kWh,114일) | 비고 |
2014 | 7.89 | 4.97 | 567 |
|
2015 | 6.36 | 4.01 | 457 | △0.96kWh/day, 110kWh |
2016 | 6.13 | 3.86 | 440 | △0.15 kWh/day , 17kWh |
물론 위 수분량을 모두 액체상으로 가정하는 것은 상당한 무리가 있다.
PHPP9.4의 IHG 로직에서는 실내 습부하 계산을 100g/(p*h)로 산정하는데 이렇게 산정한 습부하 중 잠열손실을 일으키는 비율은 35%로 잡고 있는 것으로 추정하고 있다.
따라서, 위 표에 산출된 습부하 전체가 잠열 손실로 이어진다고 가정하는 것은 무리가 있는 것이다.
그렇다고 추정된 수분발생량의 35%만이 잠열 손실로 이어진다고 추정하기에도 애매한 점이 있다.
왜냐하면 람다하우스가 준공 초기라서 아직 콘크리트 건조에 따른 잠열 손실이 상당량 발생하는 시기이기 때문에 산술적으로 IHG기준을 따라 35%만 산정하는 것에도 무리가 있다고 본다.
동절기 수분 발생은 난방에너지의 소비와 밀접하게 관련이 있다.
즉, 실내 공기가 건조하면 수분의 상전이에 따른 에너지 소비를 줄일 수는 있을 것이다.
그러나, 그 수분이 줄어든 원인에 따르서는 전체 난방에너지 소비량에는 유불리가 있을 수 있다.
수분의 감소 원인이 골조의 건조에 기인한 것이라면 골조의 건조에 따른 열전도율이 낮아지는 단열 효과 증가와 더불어 상전이에 따른 잠열 에너지 소모를 줄이는 플러스 효과가 있을 것이다.
조리나 빨래 등 생활 패턴의 변화에 따른 수분 발생량의 감소도 플러스 요인으로 작용할 것이다.
그러나, 수분 발생량의 감소가 거주 인원이 줄어서 나타난 결과라면 이는 달리 보아야 한다.
왜냐하면 거주인원이 줄었을 경우에는 내부 발열에서 더 많은 에너지 감소가 있게 되므로 이 경우에는 오히려 난방에너지 소비량이 증가할 수가 있다.
■ RC골조 건조 수분량 추정
이제 좀더 과감한 추정을 해 보겠다.
과감한 만큼 오차 요인도 당연히 증가할테지만 우리가 평소 막연하게 감을 잡고 있거나 또는 관념적으로만 느끼고 있는 RC골조의 건조에 따른 수분발생량이 과연 얼마인가? 라는 것에 대해 과감한 추론을 해봄으로써 그 대강을 파악하고자 한다.
이는 분석 기간동안의 거주인원에 대한 매우 디테일한 데이타에 근거해야 할 것이지만 데이타 기록을 할 당시 이런 분석을 할 줄 생각지 못하였기 때문에 기초 데이타가 없는 관계로 대충 때려 잡아볼 수 밖에 없다.
PHPP나 에너지#를 들여다 본 자라면 습부하 해석시 건물의 기초 습발생 데이타란 걸 보았을 것이다.
거주자 1명당 1시간에 발생하는 수분량이란 개념이다.
PHPP9.4에서는 100g/(person*h)를 표준으로 사용한다.에너지# 개발자인 배성호는 PHPP이전 기준인 2.0g/㎡.h에 맞춰서 80g/(person*h)가 타당하는 견해를 가지고 있다.
요거는 한사람이 그 자체로만 뿜어내는 수분량이라는 개념이 아니고 그 한사람이 먹고 자고 씻고 쏟고 뿜고 하는 거주 환경 전체를 포함하는 개념으로 이해된다.
위 두가지 기준 중 어느 것이 더 타당한지는 필자로서는 모르겠고 사실 더 중요한 것은 실제 분석 기간 중 실제 거주한 인원에 대한 레알 데이타가 없다는 것이다.
해서 람다하우스에는 통상 2명이 상주하였고 때로는 3명이나 4명이 거주하는 다양한 형태의 거주가 이루어 졌기 때문에 그냥 대충의 기억에 의존하여 가정하고 추정을 해 보겠다.
즉, 상주인원에 따른 표준 발생 수분량에 초과되는 수분은 콘크리트 건조 수분이라고 가정하는 방식이다.
(단위 : kg/day)
| 2014.12~2015.2 | 2015.12~2016.2. | 2016.12~2017.2. |
|
A : 100g/(person*h) | 6.0 | 4.8 | 4.8 |
|
B : 80g/(person*h) | 4.8 | 3.8 | 3.8 |
|
실제수분발생량 | 7.89 | 6.36 | 6.13 |
|
△A | 1.89 | 1.56 | 1.33 |
|
△B | 3.09 | 2.56 | 2.33 |
|
2016년 2015년 겨울에는 주로 2명이 거주한 것이 맞는 것 같고 2014년은 2.5명정도 아니었나 싶어서 대충 계산해 본 것이다.
이거는 거의 소설에 가까운 추정이기는 하지만 이 계산을 통해서 대강 159.4㎡ 실내바닥난방면적을 가지는 RC조 패시브하우스의 건조 수분량이 준공년도에 1.89kg/day 정도 건조 수분이 배출되다가 3년쯤 지나면 1.33kg/day 정도로 준다는 추정을 할 수는 있다.
크게보면 관측 기간내 수분 증발량이란게 1.5~2 kg/day 범위의 한자리수 값이란 것을 확정할 수가 있다.
단위용적당으로 환산하면 3.5~ 4.6 g/㎥.day 가 된다.
엔지니어링에서는 실제 나타날 수 있는 이런 범위값을 아는 것이 중요하다. 이런 값에 대한 지식이 풍부하면 할 수록 단순한 계산 수치에 매달려 빚어지는 황당한 실수를 하지 않게 된다.
알고 있으면 누군가 한 20kg/day 정도를 가정하고 뭔 의견을 냈다고 하면 가볍게 웃고 지나갈 수 있다.
재밋는 가정을 하나 더 보태자면 만약 람다하우스의 어느시기에 실내 습도가 위 4.8kg/day 수준으로 떨어지는 시기가 온다고 가정하면, 난방요구량이 지금보다 약 0.6kWh/㎡.a 감소하게 된다는 의미가 된다.
이것이 아주 요원한 이야기는 아닌 것이 이 가정을 다른말로 풀어보면 현재의 람다하우스 동절기 상대습도는 50%이지만 점차 떨어질 것으로 추정할 수 있고 만약, 40% 아래에서 균형을 잡게되면 그 의미가 하루 수분 발생량이 4.8kg/day가 된다는 것인데 준공한지 오래된 주변 집들의 정황으로 보면 겨울철에 이런 정도의 상대습도를 유지하는 것이 아주 비 현실적인 것도 아닌 것으로 관찰되므로 충분히 예상은 해볼 수 있는 것이다.
■ 냉방기간 중 제습량
고만할까 하다가 기왕에 만든 데이타니까 람다하우스가 지낸 2번의 냉방기간 중 제습량 자료를 적시한다.
| 단위수분증감량평균(g/㎥.h) | 제습량(kg) |
2015. 7. 20. ~ 2015. 8. 25. | -0.14 | 90.06 |
2016. 7. 20. ~ 2016. 8. 25. | -0.57 | 225 |
평균값이란게 참 위험한 것이다.
이게 물건값 계산하고 할 때는 큰 문제가 없지만 에너지나 메스 발란스 해석할 때는 이 평균의 오류에 빠지면 배가 산으로 가버린다.
년간 비교를 위해 해석 기간을 7월 20일에서 8월25일로 통일했지만 해당 기간에 습도가 낮아서 제습을 않한 경우가 다수 있기 때문에 이 평균값을 놓고 부하 해석을 하면 않된다.
설명하자면 길어지니까 이정도 하고,
암튼 2016년 여름에 제습량이 2015년 보다 많았음을 알 수 있다.
2015년 여름에는 하루 평균 2.5 L의 수분을 제습했지만 2016년 여름에는 6.43 L제거했다.
2015년에 비해 3배 정도 많이 한 것이다.
2016년 여름이 고온 다습하기도 했지만 필자가 제습 실험을 하기 위해 실험 조건을 미리 상정해 놓고 24시간 연속으로 에어컨을 돌리면서 부분적으로 제습기를 같이 돌린 결과다.
당시 경험으로 추정하기로는 실내 습도를 60% 미만으로 관리하려면 하루 20 ~ 25L의 수분은 제거해야 한다고 봤다.
그러나, 이정도의 수분을 제거하기 위해서는 에어컨을 더욱 빵빵하게 돌려야 하는데 당췌 추워서....
ps)
냉방기간 제습량에 대한 판단에는 추가적으로 고려하여야할 점이 있다.
계를 경계로 하는 물질 발란스 자체는 논리적으로 흠결이 없다고 할 수 있으나, 이 결과값을 '제습 절대량'으로 볼 수는 없다.
좀더 논리적으로 판단을 하자면 원래는 실내 습발생량 자체는 여름이라고 겨울보다 적을 수는 없다.
그러므로 건물의 조습이던 냉방기에 의한 제습이던 실제 제습된 절대량은
습제거 절대량 = 물질 발란스 + 동절기 내부습발량
에 가까울 것이다.
즉, 2016년 여름을 기준으로 한다면 6.43L + 6.13L = 12.56L가 실제로 실내에서 제습된 습기량이라고 보아야 한다.
이런 심혈을 기울인 고급 포스팅에는 1,000포인트 정도는 줘야 하는 것 아닙니까^^
덧붙이자면 2.0 버전에서는 수분공급량에 대해서는 저도 PHPP 9.4에서 제시한 1인당 실내 수분 공급량을 입력할 수 있도록 옵션을 추가했습니다. 아무래도 최신 PHPP의 레퍼런스를 참고하는 게 의미가 있을 것 같아서요.. 기본값은 PHPP에서 제시한 바와 같이 주거인 경우 100 g/(Person*hour), 비주거일 경우는 10 g/(Person*hour)입니다. 물론 2 g/㎡h와 같이 단위면적당 실내 수분 공급량을 입력할 수 있는 옵션도 남겨 두었습니다.
실내습도 60%, 실내수분공급량 100 g/(Person*hour)로 설정하고 계산해보면 7월 749 kg, 8월 584 kg의 제습이 필요한 것으로 나오는데요.. 이것을 이것을 하루 제습량으로 환산하면 7월 24 kg/day, 8월 19 kg/day이 됩니다. 이는 다행히도 건축주의 다음 추정치와도 몹시! 유사하네요. ^^
"당시 경험으로 추정하기로는 실내 습도를 60% 미만으로 관리하려면 하루 20 ~ 25L의 수분은 제거해야 한다고 봤다."
이런 방식의 습추적이 오차는 좀 있지만 최소한의 데이타로도 계량해볼 수 있다는 장점이 있다고 봤습니다.
뭐 다른 대안도 없었고요.
우리가 배운대로 하는 것은 잘하는데 아주 단순한 것도 자기 논리를 세우는 것에는 많이 약하다고 느끼면서 살았습니다.
천상 1등은 못하는 만년 우등생이랄까요?
요즘 자라는 애들은 많이 다르겠죠.
이런점에서 배서기관이 세운 에너지#은 기성 세대의 타성을 깬 빛나는 성과입니다.
왜? 신이 내가 아니고 배가에게만 저런 능력을 허락했는가? 장탄식도 했고요^^
이 알고리즘을 이용해서 건축 구조나 재료별 구분해서 장기 데이타를 분석한 결과들을 보면 재미있을 것 같습니다.
각 가정별로 비교해보면 습부하 경향 분석을 통해 생활패턴도 추정가능 하겠죠.
첨에 이 계산을 해보기 전에는 어떤 결과가 나올지 전혀 예측하지 못했지만 그림을 보는 순간
아!
했습니다.
엔터키를 치고 모니터를 보는 순간 계산된 결과들이 만들어 내는 궤적이 너무 아름다와서 그림속으로 빨려들어가는 줄 알았습니다.
습 발생 경향이 사계절 일정하지 않고 뚜렷하게 계절별 패턴이 있더군요.
그렇구나! 싶었습니다.
더불어 외부 조건을 배제한 실내 습 발생 경향이 계절별 패턴을 가지게 되는 근본 이유가 무엇인지?
또 그 원인과 관련된 값들을 어떻게 하면 싸게 계랑할 수 있을지?
생각해 봤습니다.
계절별 경향과 더불어 일단위 진폭이 가지는 의미는 뭘까?
하는 생각도 해봤고 혹 이게 조습과 관련은 없을까?
그런 생각도 해봤습니다.
가정하여 내벽을 유리로 코팅하여 조습을 제거했다면 저 진폭이 달라질까?
뭐 그런 생각을 해봤습니다.
여러 구조의 주택에 대한 데이타가 있다면 좋을텐데 싶었습니다.
배서기관 포스팅 기대하겠습니다.
그저 오타쿠 기질이 있어 하나만 찍어 파다보니
어쩌다 얻어걸린 거라고 보시면 됩니다.
분석하신 내용중에 실내수분 공급량을 9.4 kg/day로 도출하셨는데요.
이를 다른 단위로 환산해보면 재미있는 결과가 나오네요..
9.4 kg/day = 9,400 g/day * day/24h / 159.4 ㎡ = 2.46 g/㎡h
또는,
9.4 kg/day = 9,400 g/day * day/24h / 4 Person = 97.9 g/(Person*hour)
Energy#에서는 4인 가족으로 가정하고
수분공급량으로 100 g/(Person*hour) = 2.5 g/㎡h을 입력했는데요..
위에서 설명드린 Energy# 제습필요량 계산결과가 실제치와
부합하는 것도 이 때문이 아닌가 생각해봅니다.
추정치와 가정치, 그리고 실측치가 톱니바퀴처럼
맞물려 돌아가는 것도 재미있네요!
저도 당연히 그럴거라고 봅니다.
암요.
그렇고 말고요.
그렇게라도 위로해야 제가 밥이 넘어갈 것 같습니다.^^