Estimation of Thermal Conductivity of Weathered Granite Soils

지 반 공 학

제32권 제2C호·2012년 3월 pp. 69~77

화강풍화토의 열전도도 산정에 대한 연구

Estimation of Thermal Conductivity of Weathered Granite Soils

박현구*·박한솔**·이승래***·고규현****

Park, Hyunku·Park, Hansol·Lee, Seung-Rae·Go, Gyu-Hyun

···

Abstract

In general, geothermal energy pile and horizontal ground heat exchangers are installed in shallower depths than conventional vertical ground coupled heat pumps. Consequently their heat exchange performance is strongly governed by thermal con- ductivity of soil layer. Previous studies have shown that the thermal conductivity of soil above ground water table significantly affects the heat exchange rate because of partially saturated condition in soil and consequent variation of soil thermal con- ductivity. This paper presents a study result on the prediction of thermal conductivity of weathered granite soils. For weathered granite soils sampled from 5 locations, thermal conductivity tests were conducted with varying porosity and degree of sat- uration. The existing thermal conductivity models in literatures appeared inappropriate to the weathered granite soils. Hence, an empirical equation was proposed in this paper and its validity was examined by applying it to thermal conductivity test results obtained for weathered granite soils in this study and from literatures.

Keywords : soil thermal conductivity, Korean weathered granite soil, Kersten’s number, empirical equation, degree of saturation

···

요 지

일반적으로 지열 에너지파일 및 수평형 지열교환기는 기존의 연직형 지열히트펌프에 비하여 지표면에서 가까운 깊이에 설 치되며, 이 경우 지열교환기의 열 교환 거동은 토사층에서의 열전도도에 많은 영향을 받게 된다. 기존의 연구에 따르면 지 하수위 상부에 놓인 흙의 열전도도는 에너지파일의 열 교환 성능에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 이는 부분적 으로 포화된 흙의 열전도도는 함수비에 큰 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 국내에 널리 분포하고 있는 화강풍화토의 열전도도 예측에 대한 연구를 수행하였다. 5개 지역에서 채취한 화강풍화토 시료의 간극율과 포화도를 바꾸어가며 탐침법 기반 열전도도 측정시험을 수행하였고, 기존의 열전도도 추정 모델들의 적합성을 평가하였다. 마지막으로 국내 화강풍화토에 적합한 경험적 예측식을 제안하고 이를 토대로 실험자료를 분석해 보았으며 기존 문헌에 실린 실험결과에 적용하여 그 적절 성을 살펴보았다.

핵심용어 : 흙의 열전도도, 화강풍화토, Kersten 수, 경험식, 포화도

···

1. 서 론

저탄소 녹색 냉난방을 위한 재생에너지원으로써 지열히트 펌프 시스템을 이용한 지열에너지 활용이 확대되고 있다. 지 열히트펌프 시스템은 지열교환기를 이용한 지열의 회수 및 방출을 통하여 히트펌프의 성능계수(Coefficient of Perfor- mance) 를 증가시키는 시스템으로써 크게 연직형 및 수평형 시스템으로 구분될 수 있다. 일반적으로 연직 밀폐형 시스템 은 수 십에서 수백 미터에 달하는 시추공을 설치해야 되는 이유로 과다한 초기 시공비 문제가 야기될 수 있다. 이에 따라 최근에는 지표면 근방에 코일 또는 루프 형태의 열 교 환기로 간단하게 설치되는 수평형 시스템과 더불어 중대형

구조물의 말뚝기초를 활용하는 에너지파일(energy pile)이 적 용되고 있다(Brandl, 2009). 이 중 에너지파일은 주로 현장 타설말뚝에 적용되며 그 설치 심도는 국내의 경우 풍화암 등 의 기반암이 놓인 깊이 10~20m 이내로 고려될 수 있다(백성 권 등, 2007).

Choi et al.(2011) 에 따르면 지표면에 가까이 설치되는 에 너지파일의 경우 지하수위의 위치에 따른 열교환 성능 차이 가 큰 것으로 알려져 있으며, 이는 지반의 열전도도(thermal conductivity, λ)가 지반의 포화도(degree of saturation, S) 에 크게 영향을 받기 때문이다. 이는 지열히트펌프 시스템의 설계에 있어서 합리적인 지반의 열전도도 산정이 중요함을 의미하며, 특히 수평형과 같이 되메우기 및 다짐을 수행하는

*정회원·카이스트 건설 및 환경공학과 박사후 연수연구원 (E-mail : [email protected])

**삼성물산 건설부문 사원 (E-mail : [email protected])

***정회원·교신저자·카이스트 건설 및 환경공학과 교수 (E-mail : [email protected])

****카이스트 건설 및 환경공학과 박사과정 (E-mail : [email protected])

경우 흙의 간극비에 의한 열전도도 변화 또한 반드시 고려 되어야 한다(손병후과 최항석, 2011).

기존 문헌에 따르면 흙의 열전도도는 흙 입자의 광물 특 성(종류, 형태, 입자 크기, 파쇄 정도 및 구성비), 흙의 건조 단위중량, 함수비(또는 포화도), 동결상태 여부, 하중조건, 그 리고 입도분포에 영향을 받는 것으로 알려져 있다(Kersten, 1949; De Vries, 1963; Johansen, 1975; Farouki, 1981;

Mitchell, 1993; Esch, 2004; 이정훈 등, 2011). 이에 다양 한 열전도도 예측 모델이 제안되어 왔으며 입경이 상대적으 로 균일한 모래, 실트, 또는 점토에 대해서 양호한 예측을 수행하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 지열히트펌프 시스템 이 주로 설치되거나 되메움재로 활용되는 화강풍화토와 같 은 풍화토의 열전도도 예측에 대한 연구는 그리 많이 수행 되지 않았다. 국내 화강풍화토의 열전도도에 대한 기존의 연 구에서는 기존 열전도도 예측 모델의 검증 또는 경험 모델 의 부분적 수정이 주로 이루어져 왔다. 대표적으로 차장환 등(2008)은 국내 16개 지역 토양시료에 대한 시험결과에 대 한 통계분석을 바탕으로 간극율(또는 간극비)과 함수비(또는 포화도)를 고려한 경험식을 제안하였고, 이강자(2010)는 화 강풍화토 시료에 대한 실험결과 분석을 통하여 기존 경험식 (Kersten) 모델의 수정 계수를 제안하였으며, 차장환 등 (2010) 은 흙의 구조모델에 기반한 열전도도 예측 모델들의 적용성에 대해 평가하였다.

본 연구에서는 국내 화강풍화토의 열전도도의 예측에 대한 연구를 수행하였다. 강원(인제, 평창, 태백) 부산(금정), 세종 시(연기군)에서 채취된 5개 시료의 광물 특성을 분석한 후, 간극율과 포화도를 바꾸어 가며 열전도도를 측정하였고 기 존에 제안된 예측 모델의 적용성을 검증해 보았다. 시험결과 를 바탕으로 합리적인 열전도도 예측을 위한 경험식을 제안 하였으며, 본 연구에서 수행한 실험 및 기존 문헌자료에 적 용하여 그 적절성을 살펴보았다.

2. 시험 원리 및 대상 흙 재료

2.1 열전도도 측정 실험

본 연구에서는 Hukseflux Thermal Sensors사의 비정상 탐침(non-steady state probe method) 장비인 TP 08 probe 와 container TP08을 이용하여 흙의 간극비와 함수비를 변화시켜가며 열전도도를 측정하였다. 비정상 상태법은 선 형 열원 이론에 기반하여 매우 가는 금속선에 전류를 흘려 시간에 따른 금속선의 온도 상승 경향으로부터 열전도도를

측정하는 방법으로써, 시험방법이 간편하고 측정시간이 짧 은 장점이 있다. 장비는 그림 1과 같이 베이스(a), needle (b), temperature sensor(c), heating wire(d), thermocouple junction( 열전대, e) 및 container(f)로 구성되어 있다. 실험방 법은 ASTM D 5334-95, D 5930-95 및 IEEE 442-1981 에 따라 수행되었으며, 실내 온도 20~25를 유지하며 실험을 수행하였다.

2.2 대상 시료

본 연구에서는 대상 화강풍화토 시료에 대해 건조단위중량 ( 또는 간극율) 변화와 두 가지 간극율에 대한 포화도를 변화 시켜가며 열전도도를 측정하였다. 각 화강풍화토 시료의 기 본물성 및 입도분포는 각각 표 1과 그림 2와 같다. 전반적 으로 좋은 입도(well-graded) 기준에 거의 가까운 입도분포 를 나타냄을 알 수 있으며, 세립토(입경<0.074 mm)의 비율 이 3% 이하로 상대적으로 낮은 비소성(non-plastic) 흙으로 확인되었다. 또한, 화강풍화토에 비하여 입경이 균일한 주문 진 표준사에 대한 열전도도 측정시험이 수행되었으며 해당 시료의 기본물성 및 입도분포 또한 표 1과 그림 2에 함께 나타내었다.

표 2는 각 화강풍화토 시료에 대한 광물 정량분석(XRD) 결과를 나타낸 것으로 석영(quartz), 조장석(albeit), 고령토 표 1. 대상 시료의 기본물성

Soil Sampling location Specific

Gravity G

Coefficient of Uniformity C

Coefficient of

Curvature C

USCS*

Sand Joomoonjin 2.65 2.06 1.05 SP

W1 Gangwon (Inje) 2.59 6.22 0.96 SP

W2 Gangwon (Pyeongchang) 2.66 4.89 1.51 SP

W3 Gangwon (Taebaek) 2.55 11.67 1.08 SW

W4 Pusan (Geumjeong) 2.54 8.53 1.58 SW

W5 Sejong (Yeongi) 2.58 6.55 0.97 SP

*Unified Soil Classification System

그림 1. 열전도도 측정 장비(비정상 탐침 TP08, Hukseflux

Thermal Sensor Inc.)

(kaolin minerals), 미사장석(microcline)이 화강풍화토의 주요 구성광물로 나타났으며, 특이한 경우로 W4 시료의 경우 정 장석(orthoclase)이 주요 조성광물로 확인되었다. 한편, 주문 진 표준사의 경우 일반적으로 석영(quartz)의 함량이 90%

이상으로 나타났다. 화강풍화토 시료 및 주문진 표준사의 각 구성광물의 열전도도(Horai, 1971)와 광물 조성비에 대해 일 반화된 geometric mean method(식 (1))를 적용하여 산정한 각 화강풍화토 시료의 흙 입자의 열전도도 λ

는 표 2에 나 타낸 바와 같다. 화강풍화토의 경우 약 3.5~4.2Wm

K

의 λ

가, 주문진 표준사의 경우 약 7.0Wm

K

의 λ

값이 추정 되었다.

, with (1)

여기서, λ

는 j번째 광물의 열전도도(Wm

K

), x

는 j번째 광물의 구성비를 의미한다.

3. 시험 결과 및 분석

3.1 시험 결과

3.1.1 건조단위중량 변화에 따른 열전도도 변화

노건조 상태의 주문진 표준사와 화강풍화토 시료의 건조단 위중량을 변화시켜가며 열전도도 측정실험을 수행하였고, 실 험결과는 그림 3과 같다. 건조단위중량을 증가시킴에 따라 열전도도가 증가함을 확인할 수 있으며, 대체적으로 주문진 표준사가 동일한 건조단위중량 수준에서 화강풍화토 시료의

평균적인 열전도도 값을 나타내었다. 한편, 화강풍화토 시료 간 실험결과를 비교해 볼 경우 시료 종류에 따라 열전도도 의 차이가 크게 나타났다. Geometric mean method를 이용 하여 산정한 W1~W5 시료의 λ

가 3.5~4.2Wm

K

범위의 유사한 흙입자의 열전도도를 갖고 있음을 고려해 볼 때, 위 의 결과는 입자크기, 입자형상 또는 입도분포의 영향으로 사 료될 수 있다. 그림 2에서 확인할 수 있듯이 화강풍화토 시 료의 입자크기는 유사한 범위에 분포하고 있으며, 풍화작용 에 의해 형성된 입자의 형상은 유사할 것으로 가정할 수 있 다. 이에 본 연구에서는 그림 3의 결과를 주로 입도분포의 영향에 의한 것이라는 관점에서 살펴보고자 하였다.

일반적으로 입도분포가 좋은 흙 재료 일수록 입자간의 접 촉점 및 면적이 증가함에 따라 열전도가 잘 이루어진다 (Esch, 2004). 시료별 균등계수 C

와 열전도도 시험결과를 비교해 보면, 균등계수가 큰 흙일수록 같은 건조단위중량 수 준에서 더 큰 열전도도가 측정되었음을 알 수 있다. 이러한 경향은 가장 큰 열전도도를 나타낸 W3 시료(C

= 11.67) 와 가장 작은 열전도도를 나타낸 W2 시료(C

= 4.89) 를 비교해 보면 가장 명확히 드러난다. 특히, 주문진 표준사는 흙 입자 의 열전도도가 매우 크지만 그림 3과 같이 W3 시료에 비 해 낮은 열전도도-건조단위중량 기울기를 나타내고 있는데 이는 낮은 균등계수에 기인하는 것으로 판단될 수 있다.

3.1.2 함수비(포화도) 변화에 따른 열전도도 변화

각 시료에 대해 2가지 간극율(또는 건조단위중량) 값에서 함수비(포화도)를 변화시켜가며 열전도도를 측정하였다. 각 λ

λ

∏

= x

∑

^{= 1}

표 2. 대상 시료의 구성광물 특성

Soil

Mineral portion (%)

λ

(Wm

K

) Quartz

(7.69)

Microcline (2.49)

Albeit (1.96)

Kaolin (3.0)

Orthoclase (2.32)

Muscovite (3.48)

Illite (3.0)

Chlorite (5.15)

Sand 92.0 5.0 - - 3.0 - - - 7.012

W1 38.3 17.0 12.9 13.9 - 12.2 7.5 1.1 4.216

W2 28.6 19.0 28.5 9.0 - 6.8 - 1.1 3.491

W3 32.9 19.3 5.0 26.2 - 4.9 5.5 3.0 4.036

W4 38.5 - 23.5 17.9 19.2 - - 0.6 3.875

W5 28.2 21.8 24.6 13.8 - 5.9 4.2 0.8 3.504

*Provided by KIGAM,

Assumed following Johansen (1975)

그림 2. 대상 시료의 입도분포곡선 그림 3. 대상 시료의 건조단위중량에 따른 열전도도 측정 결과

시료의 입도분포, 광물구성 및 간극율이 상이하므로 이의 영 향을 배제하기 위하여 시험 결과를 건조상태의 열전도도 λ

로 정규화하였으며 그 결과는 그림 4와 같다. 주문진 표 준사의 경우 간극율 값에 큰 상관없이 초기 포화도 수준에 서 열전도도가 급격하게 증가하다가 10% 근방의 포화도 이 후 증가 추세가 완만해지는 것으로 나타났다. 그 이상의 포 화도에서는 그림 4(a)와 같이 간극율이 클수록 열전도도가 더 크게 증가되는 것으로 측정되었다. 반면, 화강풍화토의 경 우(그림 4(b) 및 4(c))에는 두 개의 변곡점을 갖는 곡선형태 의 열전도도-포화도 관계가 측정되었다. 대부분의 시료에서 10~20% 정도의 포화도까지 매우 완만한 열전도도 증가를 나타내다가 초기 변곡점 이후 30~40% 포화도까지 보다 급 격하게 증가하였으며, 이후 다소 완만한 열전도도 증가구간 으로 변곡이 되는 것으로 나타났다. 이를 정량적으로 살펴보 면 20% 포화도 시 λ

의 1.5~3배, 50%의 포화도에서 λ

의 3~8 배 정도의 열전도도가 측정되었다. 그림 4(b)와 4(c) 를 비교해 보면, 간극율이 클수록 포화도 변화에 따른 열전도도 증가가 크게 나타났으며 이는 간극율이 증가함에 따라 동일한 포화도에서 시료 내 절대 수분량이 많아지기 때문으로 판단된다. 또한, 유사한 간극율 범위에서 균등계수 가 작을수록 건조상태 열전도도 대비 열전도도 증가가 더 크게 유발되었다. 이러한 경향은 균등계수가 가장 작은 W2 시료와 가장 큰 균등계수를 갖는 W3 시료의 결과를 비교해 보았을 경우 명확하게 확인되며, 6~8 정도의 균등계수를 갖 는 W1, W4 및 W5의 경우 유사한 열전도도-포화도 관계가 나타났음을 알 수 있다.

한편, Tarnawski and Leong(2000)에 따르면 흙 속에

포함된 점토입자는 20% 미만의 낮은 포화도 수준에서 물 분자를 흡착하여 입자 접촉점 및 면적의 감소를 야기하며 이는 곧 포화도 증가에 의한 열전도도 증가를 지연시키는 것으로 알려져 있다. 그림 4(b)의 경우 20% 미만의 낮은 포화도 수준에서, 점토 구성비가 비교적 큰 W2-1, W3-1 이 초기 열전도도 증가가 가장 느리게 유발된 반면 점토 구성비가 작은 W4-1 및 W5-1이 상대적으로 가파르게 열 전도도가 증가하였다. 마찬가지로, 그림 4(c)에서는 점토 구성비가 가장 작은 W2-2가 열전도도 증가가 가장 급하 게 그리고 점토 구성비가 가장 큰 W3-2가 가장 완만하게 열전도도가 증가하였다. 이러한 결과는 낮은 함수비에서의 화강풍화토의 열전도도가 점토입자의 구성비에 영향을 받 는 것으로 판단될 수 있다. 그러나, 위의 시료의 경우 광 물구성과 입도분포 등이 각기 다른 상태에 대한 비교이므 로 일반화된 결론을 얻기 위해서는 동일한 시료에 대하여 점토 함량만을 변화시켜가며 시험한 자료가 필요할 것으로 사료된다.

3.2 기존 열전도도 예측 모델의 적용

본 연구에서 수행한 열전도도 시험결과를 분석하기 위하여 Johansen(1975), Kersten(1949), Côté and Konrad(2005), Lu et al.(2007), 화강풍화토에 대한 이강자(2010)의 경험식, 그 리고 이론적인 모델인 geometric mean model을 적용하였 다. 각 경험식과 특성은 표 3에 요약된 바와 같다.

그림 5는 건조시료의 열전도도 측정결과와 Johansen(1975) 의 추정식을 이용한 결과를 비교하여 나타낸 것이다. 본 연 구에서 고려한 화강풍화토의 건조단위중량 수준에 대해 추

그림 4. 포화도에 따른 열전도도 변화 측정 시험결과 표 3. 열전도도 시험 분석에 적용된 열전도도 예측 모델들

Model Prediction Formula

Remark

Kersten (1949) λ = 0.1442(0.7log w + 0.4) ·10

ρ

in g/cm

Johansen (1975)

where , ρ

in kg/m

Côté and Konrad (2005) where k = empirical parameter, λ

= χ10

χ = 0.75 for soil, η = particle shape parameter, n = porosity 조립-세립토에 대함 Lu et al. (2007)

where α = 0.96 for coarse soil, λ

= -0.56n + 0.51, n = porosity 조립토에 대함

Lee (2010) 화강풍화토

Geometric mean model , n = volume fraction, i = soil grain, pore water, and pore air 이론 모델

*

w: water content, S

: degree of saturation, λ

: thermal conductivity of soil particle, λ

: thermal conductivity of water (= 0.57Wm

K

)

λ_sat=λ_s^{1 n–} λ_wⁿ λ_dry=(0.137ρ_d+64.7) 2700 0.947ρ⁄( – _d) 20%± λ=(λ_sat–λ_dry) kS⋅[ _r⁄(1+(k 1– )S_r)]

λ=(λ_sat–λ_dry) exp α 1 S⋅( { [ – _r^{α 1.33–} ]})

λ = ( 0.42 ρ

– 0.62 ) w ⋅ + 0.2633

λ ⁼ ∏ λ

정식이 합리적으로 예측하고 있음을 알 수 있으며, 주문진 표준사의 경우 거의 일치하였다. 그림 6은 포화도(또는 함수 비) 변화에 따른 열전도도 변화에 대해 표 3의 예측식과 실 험결과를 비교한 것이다. 화강풍화토의 경우 Johansen(1975), Kersten(1949), Côté and Konrad(2005) 그리고 Lu et al.

(2007) 의 모델이 실험결과에 비해 열전도도를 과다하게 평가 하는 것으로 나타났다. 한편, geometric mean model은 실 험에서 고려한 포화도 영역에서 유사한 경향성을 나타내었 으나 W3-1(n = 0.48) 시료를 제외한 모든 시료에서 낮은 함 수비에서는 과다, 높은 함수비에서는 다소 과소한 열전도도 를 예측하는 것으로 확인되었다. 또한, 이강자(2010)의 모델 은 건조단위중량 15kN/m

이상의 단위 중량을 갖는 다짐된 화강풍화토에 대해 제안되었기 때문에 본 연구에서 고려한 시료에는 적합하지 않는 것으로 판단된다.

그림 5. 건조시료의 열전도도 시험결과와 Johansen 모델과의 비교

그림 6. 포화도에 따른 열전도도 측정결과와 기존 경험식 및 이론 모델과의 비교

4. 열전도도 예측 모델의 제안 및 적용

4.1 제안된 열전도도 예측 모델

앞서 그림 4(b) 및 4(c)의 시험결과로부터 화강풍화토의 열전도도-포화도 관계는 S자 곡선형태임을 확인할 수 있었으 며, 이는 그림 7과 같이 단순화시킬 수 있다. 이에 본 연구 에서는 식 (2)와 같은 열전도도-함수비 관계를 가정하였다. 식 (2) 의 K

(Kersten number) 는 식 (3)과 같이 Mualem(1977)이 제안한 함수특성 곡선의 보상 함수(complementary function) 형태로 가정되었으며, 여기서 S는 포화도, a와 m은 곡선 맞 춤 계수이다. 본 연구에서 포화도 100%까지 고려한 열전도도 시험이 수행되지 못하였으므로 λ

은 식 (1)의 geometric mean model 에서 예측된 값을 적용하였다.

그림 6. 계속

그림 7. 본 연구에서 가정된 열전도도-포화도 관계

(2)

,

(3) 4.2 제안된 열전도도 예측 모델의 적용

그림 8은 본 연구에서 수행한 열전도도 시험결과에 대한 곡선 맞춤 결과를 나타낸 것으로 앞서 그림 6에서 geometric mean model 에 대해 다른 모든 시료와 반대 경향을 나타낸 W3-1 시료(n = 0.48)에 대해서는 곡선 맞춤을 수행하지 않았 다. 대체적으로 제안된 곡선이 실험결과를 잘 표현하고 있음 을 알 수 있으며 전반적으로 간극율이 클수록 열전도도-포화 도 관계가 S 곡선 형태로 변화하고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서 고려한 시료 조건에 대하여 맞춤 변수 a는 0.009

~0.0363 의 범위에, 그리고 m은 1.1589~3.1095 범위에 분포 하는 것으로 나타났다.

한편, 간극율 및 점토 함량과 곡선 맞춤 변수 간 상관성 을 살펴보면, W2 및 W4 시료를 제외하고는 전반적으로 맞 춤 변수 a와 m이 간극율이 감소함에 따라 감소하는 것으로 나타났다(간극율 감소에 따라 W2의 경우 a와 m이 모두 증 가, W4의 경우의 경우 a값이 다소 증가). 본 연구에서 적 용한 Mualem(1977)의 곡선에서 1/a은 초기 기울기와, 그리 고 m은 곡선의 기울기와 관련됨을 고려해 볼 때, 위의 결 과는 간극율이 감소함에 따라 a와 m이 감소되면서 S 곡선 이 선형에 가까운 형태로 변화되는 것으로 이해될 수 있다.

한편, 그림 9는 이강자(2010)의 다짐 화강풍화토 열전도도 시험결과에 대한 곡선 맞춤 결과이다. 간극율이 큰 경우 (0.36) 에는 완벽한 S 곡선 형태의 열전도도-포화도 관계가 나타난 반면 간극율이 감소함에 따라 선형적인 형태로 변화 λ λ =

+ ( λ

– λ

) ⋅ K

K

1 1

1 + ( ) aS

( )

[ ]

---

⎩ – ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫

1 1

1 + ( a 100 ⋅ )

( )

[ ]

---

⎩ – ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫

⁄

=

0 S 100 ≤ ≤

그림 8. 열전도도 시험 결과에 대한 곡선 맞춤 결과

됨을 확인할 수 있다. 또한, 간극율 증가에 따른 a와 m 값 의 변화는 각각 (0.02189, 3.1449), (0.00735, 1.2620), 그 리고 (0.0001, 1.2099)로써 앞서 본 시험결과에 대한 분석에 서 확인된 경향과 일관됨을 알 수 있다.

5. 결 론

본 연구에서는 강원, 부산 및 세종시에서 채취한 국내 화 강풍화토 대하여 간극율과 포화도를 바꾸어가며 열전도도를 측정하였고 기존에 제안된 예측모델의 적용성을 검토해 보 았다. 그리고 합리적인 예측을 위한 경험식을 제안하였으며, 본 연구에서 수행한 실험 및 기존 문헌자료에 적용하여 그 적절성을 살펴보았다. 이로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

1. Geometric mean method 에 의해 광물 구성을 고려하여 추정된 시험 대상 화강풍화토의 흙 입자 열전도도는

3.5~4.2 Wm

K

범위에 분포하는 것으로 나타났다.

2. 본 연구에서 고려한 건조 화강풍화토 시료의 경우 균등계 수가 클수록 열전도도가 크게 측정되었으며, 이는 Esch(2004) 가 언급한 바와 같이 입도분포가 좋을수록 열 전도가 잘 이루어지기 때문으로 판단된다.

3. 화강풍화토의 열전도도-포화도 관계는 S 곡선 형태로 나 타났으며, 간극율이 클수록 포화도 증가에 따른 열전도도 가 크게 나타났다. 또한, 점토 입자의 함량과 균등계수는 각각 낮은 포화도 및 중간 포화도에서의 열전도도 증가 기울기와 관련이 있는 것으로 나타났다.

4. 기존의 문헌에서 제시된 경험식 및 이론적 모델을 본 연 구에서 수행한 시험결과에 대하여 적용해 보았으며 대부 분의 경우 열전도도를 실제에 비해 과다하게 평가하는 것 으로 나타났다. 이론 모델인 geometric mean model의 경우 경향성은 유사하였으나 낮은 포화도에서는 과다, 높 은 포화도에서는 과소평가 하는 것으로 나타났다.

그림 8. 계속

그림 9. 제안된 열전도도 추정식을 이용하여 이강자(2010)의 시험결과를 곡선 맞춤한 결과

5. 국내 화강풍화토의 포화도에 따른 열전도도를 추정하기 위 한 S 곡선 형태의 열전도도 예측식을 제안하였으며, 이를 본 연구 및 문헌에 제공된 시험결과에 적용하여 합리적인 곡선 맞춤 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 경험식의 계수 에 대해 점토 입자 함량 및 간극율의 영향을 살펴보았으 며 그 결과 간극율이 열전도도 곡선의 형태에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

감사의 글

본 연구는 교육과학기술부 한국연구재단의 기초과학연구사 업(2011-00180541)과 한국건설교통기술평가원 건설기술혁신 사업(11기술혁신E04)의 연구비 지원으로 수행되었으며, 이에 깊은 감사를 드립니다.

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( 접수일: 2012.1.10/심사일: 2012.2.13/심사완료일: 2012.3.5)