GRAM 모델 기반의 광산배수 리바운드 분석 프로그램 개발
최요순1)* · 백환조2)· 신승한3)
Development of a GRAM Model-based Program for Analyzing Groundwater Rebound in Abandoned Mines
Yosoon Choi*, Hwanjo Baek and Seung-Han Shin
(Received 18 December 2013; Final version Received 3 February 2014; Accepted 10 April 2014)
Abstract : In this study, a GRAM(Groundwater Rebound in Abandoned Mineworkings) model-based program, named GRAM for Windows, was developed for analyzing groundwater rebound in abandoned mines. The program is comprised of the graphic user interface and the simulation engine modules. Visual Studio.NET 2010 and Intel Parallel Studio XE 2013 were utilized as development tools to effectively implement the graphic user interface and the simulation engine modules, respectively. Input and output files of the program were designed by considering the characteristics of GRAM model. A case study was performed to analyze groundwater rebound at the Dongwon coal mine, Korea. The results showed that the developed program can be applied to abandoned mines in Korea to analyze groundwater rebound.
Key words : Abandoned mines, Groundwater rebound, Dongwon coal mine, GRAM model
요 약 : 본 연구에서는 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상을 분석하기 위한 GRAM(Groundwater Rebound in Abandoned Mineworkings) 모델 기반의 Windows용 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(GRAM for Windows) 을 개발하였다. 프로그램을 그래픽 사용자 인터페이스 모듈과 시뮬레이션 엔진 모듈로 구조화하여 각각 Visual Studio.NET 2010과 Intel Parallel Studio XE 2013를 이용해 구현 작업을 수행하였다. 프로그램 구조를 이와 같이 모듈화한 결과 효과적으로 프로그램을 개발할 수 있었다. 또한, GRAM 모델의 특성을 고려하여 프로그램의 입·출력 파일을 설계하였다. 사례연구로서 개발된 프로그램을 이용하여 강원도 동원탄광 수갱의 지하수 리바운 드 현상을 분석하였다. 그 결과 개발된 프로그램이 국내 폐광산 지역 지하수 리바운드 현상의 분석을 위해 적용 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
주요어 : 폐광산, 지하수 리바운드, 동원탄광, GRAM 모델
1) 부경대학교 에너지자원공학과 2) 강원대학교 에너지자원공학과 3) 한국광해관리공단 기술연구소
*Corresponding Author(최요순)
E-mail; [email protected]; [email protected] Address; Dept. of Energy Resources Engineering, Pukyong
National University, Busan, Korea
ISSN 2288-2790(online) Vol. 51, No. 2 (2014) pp. 271-284, http://dx.doi.org/10.12972/ksmer.2014.51.2.271
서 론
광산이 폐광된 이후 갱내 채광장의 지하수위가 다시 상승하는 현상을 지하수 리바운드(groundwater rebound) 라고 한다. 지하수 리바운드 현상이 발생하면 채광활동 으로 인해 생성된 지하공동으로 지하수가 점진적으로 유 입되며, 그 결과 갱내 채광장의 지하수위가 지하수 유출 지점(discharge point)의 높이까지 상승한다. 지하수 유
출지점은 갱내 채광장에 유입된 지하수가 지표면이나 주 변 대수층으로 빠져나가는 지점이며, 일반적으로 수갱이 나 수평갱과 같이 채광활동을 위해 만들어진 인공 구조 물에 형성된다(Choi et al., 2012).
폐광지역의 지하수 리바운드 현상을 예측하는 것은 산 성광산배수(Acid Mine Drainage, AMD)의 유출로 인해 주변 수질 및 토양 환경이 오염되는 것을 방지하기 위해 매우 중요하다. 산성광산배수의 발생이 예상되는 갱내 채광장에서 지하수 리바운드로 인해 갱내수가 지표 수계 나 주변 대수층으로 유출되는 지점, 시기, 유출량 등을 분석할 수 있다면 산성광산배수가 확산되기 이전에 적절 한 광해방지 대책을 수립할 수 있기 때문이다(Adams and Younger, 2001).
폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상을 예측하기 위해 기술보고
서는 갱내 채광장의 공간적 규모와 분석 기간의 시간적 규모에 따라 적합한 지하수 유동 모델을 사용해야 한다.
갱내 채광장의 규모는 작게는 수백 m2(소규모 채광장)에 서 크게는 수천 km2(지역적으로 연결된 광산지대)까지 매우 다양하며, 지하수 리바운드 현상을 고려하기 위한 시간적 규모도 수개월에서 수십년에 이르기까지 다양하 기 때문이다. Adams와 Younger(2001)는 광산 지하수 리바운드 현상의 분석을 위해 사용될 수 있는 지하수 유 동 모델들을 크게 세 가지 유형으로 분류하였다.
첫 번째 유형은 100 km2 이하의 공간적 규모에서 수 년 이내의 시뮬레이션 기간에 대해 지하수 리바운드 현 상을 분석할 때 효과적인 물리적 3차원 지하수 유동 모델 (physical 3D model for detailed analyses)이다. Younger 와 Adams(1999)가 개발한 VSS-NET 지하수 유동 모델 이 이 유형에 해당한다. Younger와 Adams(1999)는 VSS-NET 모델을 이용하여 영국 Whittle과 Shilbottle 폐탄광 지역들의 지하수 리바운드 현상을 분석하여 2시 간 간격으로 갱내 채광장의 지하수위와 갱내수의 지표 유출량의 변화를 예측하였다. 또한, VSS-NET 모델은 영국 South Crofty 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상 의 분석에도 활용되었다(Adams and Younger, 2002).
VSS-NET 모델은 소규모 지역에 대한 정밀한 분석이 가 능하지만 다수의 입력 자료들을 요구하기 때문에 폐광산 지역의 공간적 규모가 클 경우에는 활용하기 어려운 단 점이 있다(Adams and Younger, 2001).
두 번째 유형은 1,000 km2 이하의 공간적 규모에서 수 십 년 이내의 시뮬레이션 기간에 대해 지하수 리바운드 현상을 분석할 때 효과적인 반분산형 지하수 유동 모델 (semi-distributed model for large systems)이다. Sherwood (1997)가 개발한 GRAM(Groundwater Rebound in Aba- ndoned Mineworkings) 모델이 두 번째 유형에 해당한 다. GRAM 모델은 폐광산 지역을 불투수층으로 둘러 쌓 여있는 채광장을 나타내는 폰드(pond)와 채광장 간의 연 결 갱도를 나타내는 파이프(pipe)로 추상화하여 지하수 유동을 분석하는 집중매개변수(lumped parameter) 모델 이다. Kortas와 Younger(2007)는 GRAM 모델을 이용하 여 영국 Durham 폐탄광 지역의 지하수 리바운드 현상을 예측하였고, 예측 정확도에 영향을 미치는 중요 인자들 에 관하여 분석하였다. 그 외에도 GRAM 모델은 영국 South Yorkshire 폐탄광 지역의 지하수 리바운드 현상을 분석하기 위해 활용되었다(Burke and Younger, 2000;
Gandy and Younger, 2007).
세 번째 유형은 전통적인 Darcian 지하수 유동 방정식 에 근거한 모델(convectional Darcian groundwater model for large systems)이다. 대표적으로 McDonald와 Harbaugh
(1988)가 개발한 MODFLOW 모델이 세 번째 유형에 해당 한다. 광역적인 공간 규모에서는 물수지(water balance) 평형 조건이 전체 모델링 영역을 지배하기 때문에, MODFLOW 모델을 이용하더라도 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현 상을 근사적으로 분석할 수 있다(Adams and Younger, 2001). 실제로 Toran과 Bradbury(1988)는 MODFLOW 모델을 이용하여 미국 위스콘신 주 Shullsburg 연아연 폐광 산 지역의 지하수 리바운드 현상을 분석하였다. 또한, Sherwood(1997)는 영국의 대규모 탄전 지대의 지하수 리바운드 현상을 분석하기 위해 MODFLOW 모델을 활 용하였다. 그러나 갱내 채광장의 지하수 유동 시스템에 는 층류(laminar flow)와 난류(turbulent flow)의 지하수 흐름이 혼재되어 있기 때문에, 층류의 흐름을 가정하는 세 번째 유형의 지하수 유동 모델을 이용해 중·소규모 폐 광산 지역에서의 지하수 리바운드 현상을 분석하는 것은 많은 문제점들을 내포한다(Henton, 1981; Adams and Younger, 2001).
해외에서는 폐광산 지역의 지하수 리바운드 분석을 위 한 다양한 모델들이 개발되었고, 현장적용 사례들이 다 수 보고되었다. 그러나 국내의 경우에는 이와 관련한 연 구가 매우 미흡한 실정이다. 국내에서도 대규모 노천광 산에서의 지하수 유동 체계 분석(Ryu et al., 2009)이나 지하 갱도 주변 암반에서의 지하수 유동 평가(Yoon, 2011) 등과 같은 연구들이 수행되었으나 폐광산 지역 갱 내 채광장의 지하수 리바운드 현상을 분석하는 연구는 거의 수행되지 않았다. 최근 들어 Choi 등(2012)이 GRAM 모델을 상세하게 분석하여 국내에 소개하였으며, 포트란 프로그래밍 언어로 Windows 콘솔(console) 형식의 단순 한 프로그램을 개발하여 국내 폐광산 지역을 대상으로 GRAM 모델을 테스트하였다. 그러나 이 프로그램은 그 래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface, GUI) 를 통해 GRAM 모델에 필요한 자료를 입력하거나, 지하 수 리바운드 분석 결과를 차트나 테이블 형태로 가시화 하여 확인할 수 있는 기능을 제공하지 않는다. 따라서 광 해방지사업 등과 같은 실무 작업에서 쉽게 활용하기 어 려운 한계가 있다.
본 연구의 목적은 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현 상의 분석을 위해 활용될 수 있는 GRAM 모델 기반의 Windows용 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(GRAM for Windows)을 개발하는 것이다. 프로그램을 그래픽 사용자 인터페이스 모듈과 시뮬레이션 엔진 모듈로 구조 화하고, 입·출력 파일을 설계하며, Visual Studio.NET 2010과 Intel Parallel Studio XE 2013을 이용하여 구현 하고자 한다. 또한, 동원 폐탄광 수갱의 지하수위 리바운 드 현상 분석(사례연구)을 수행하여 개발된 프로그램 적
Fig. 1. Program structure of GRAM for Windows.
용성을 확인하고자 한다.
GRAM 모델의 원리
폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상을 분석하기 위해 GRAM 모델은 세 단계의 절차에 따라 계산을 수행한다.
첫 번째 단계에서는 갱내 채광장을 추상화하는 폰드로 재충전(recharge)되는 빗물의 양과 폰드로부터의 갱내수 유출량을 고려하여 폰드에 존재하는 지하수의 양을 계산 한다. 이때 폰드로 재충전되는 빗물의 양은 관심기간 동 안에 폰드의 집수구역에 도달하는 전체 강우의 양에서 증발량과 하천 유출량을 뺀 값으로 결정된다.
두 번째 단계에서는 파이프(갱도)로 연결되어 있는 폰 드 간의 지하수 이동양을 계산한 후, 각 폰드의 지하수위 를 결정한다. GRAM 모델은 폰드의 수리 전도도가 충분 히 큰 것으로 가정하므로 폰드 내에서의 동수구배 (hydraulic gradient)는 무시한다. 폰드 간의 지하수 이동 을 모델링하기 위하여 파이프 유동 방정식(Eq. 1)을 이 용하여 파이프로 연결된 각각의 폰드에 대한 수두 손실 (head loss)을 계산한다.
∆
(1)
여기서 ∆는 폰드의 전체 수두 손실, V는 파이프에서 지하수의 유속(m/sec), 는 파이프의 표면 거칠기와 직 경에 의해 결정되는 마찰손실계수, L은 파이프의 길이 (m), D는 파이프의 직경(m)을 의미한다. 각 항별로는
는 폰드의 지하수가 파이프로 유입될 때 발생하 는 수두 손실(입구손실), 는 파이프에서 지하수가 유출될 때 발생하는 수두 손실(출구손실), 는 파이프에서 발생하는 마찰 수두 손실을 나타낸다. 마찰 수두 손실의 경우 Darcy-Weisbach 방정식을 이용하여 계산한다(Chadwick and Morfett, 2004).
파이프의 마찰손실계수는 유체의 흐름을 거친 난류로
가정하는 Prandtl-Nikuradse 방정식(Eq. 2)이나 거친 난 류와 부드러운 난류를 모두 고려하는 Colebrook-White 방정식(Eq. 3)을 이용하여 산정할 수 있다(Chadwick and Morfett, 2004).
log
(2)
log
(3)
여기서 k는 파이프 표면의 조도계수(m), 는 지하수의 동점성도(kinematic viscosity, m2/sec)를 의미한다. Freeze 와 Cherry(1979)는 15.5도의 온도, 1,000 kg/m3의 밀도, 1.146×10－4 kgf・s/m2의 점성도 조건에서 지하수의 동 점성도를 1.124×10－6(m2/sec)로 산정하였다.
세 번째 단계에서는 폰드의 지하수위와 갱내수 유출지 점의 고도를 비교하여 지하수위가 더 높을 경우 지표면 으로 유출되는 지하수의 양을 계산하다. 이때에도 Eq.
(1)과 같은 파이프 유동 방정식이 사용된다. GRAM 모 델은 정해진 시뮬레이션 기간 동안 각각의 폰드에 대하 여 첫 번째 단계부터 세 번째 단계까지의 계산을 반복적 으로 수행하며. 각 루프에서 계산된 결과를 출력 자료로 저장한다. GRAM 모델에 관한 보다 자세한 설명은 Choi 등(2012)을 참조할 수 있다.
프로그램 개발
프로그램 구조 설계
본 연구에서는 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상의 분석을 위해 활용될 수 있는 GRAM 모델 기반의 Windows 프로그램을 개발하기 위하여 기능적 측면을 고려하여 프 로그램의 구조를 Fig. 1과 같이 설계하였다. 프로그램은 크게 그래픽 사용자 인터페이스 모듈과 시뮬레이션 엔진
Table 1. Design of the ‘Scenario’ input file
Line Item Data type
1 Number of ponds Integer
2 Number of pond connections Integer
3 Number of rainfall data Integer
4 Number of loops for simulations Integer
5 Simulation period (days) Integer
6 ID of the pipe flow equation Integer
7 Whether storage data are being used Boolean
8 Whether iron data are being used Boolean
9 Whether pump data are being used Boolean
10 Whether outputs are generated at specific day Boolean
Fig. 2. An example of the ‘Scenario’ input file.
모듈로 세분된다. 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 GRAM 모델의 입력 인자 값들을 설정할 수 있으 며, 지하수 리바운드 현상의 분석을 위한 시뮬레이션 엔 진을 호출할 수 있다. 분석이 완료되면 폰드별 지하수위 예측 결과가 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 차트나 테이블의 형태로 출력된다.
본 연구에서는 그래픽 사용자 인터페이스 모듈은 Visual Studio.NET 2010을 이용하여 구현하였으며, 시뮬레이 션 엔진의 구현시에는 Intel Parallel Studio XE 2013을 사용하였다. Visual Studio.NET 2010은 Windows 기반 의 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 쉽고 빠르게 구현할 수 있는 장점이 있으며, Intel Parallel Studio XE 2013은 포트란 프로그래밍 언어를 이용하여 과학기술 계산 프로그램을 개발할 때 효과적이기 때문이다. 이와 같이 프로그램의 구조를 모듈화하고 적합한 개발도구를 사용함으로써 보다 효과적으로 프로그램을 개발할 수 있 었다.
입출력 파일 설계
개발된 프로그램의 입･출력 파일들은 프로젝트 파일 을 포함하는 별도의 폴더로 관리된다(Fig. 1). 본 연구에 서는 일반적인 워드프로세서나 스프레드시트 프로그램 에서도 입･출력 파일의 편집이 용이하도록 표준 ASCII 파일 포맷을 채택하여 프로그램의 입･출력 파일들을 설 계하였다. 설계된 입･출력 파일의 종류는 다음과 같다.
프로젝트 파일
프로젝트 파일은 프로그램에서 사용되는 입･출력 파 일들의 위치(경로)정보를 저장하기 위해 사용된다.
시나리오 입력 파일
시나리오 입력 파일은 지하수 리바운드 모델링 시뮬레 이션의 인자 값들을 저장하기 위해 사용된다. Table 1은 시나리오 입력 파일의 설계 결과이며, Fig. 2는 시나리오 입력 파일의 예시이다.
강우량 입력 파일
강우량 입력 파일은 모델링 대상 지역의 일간 강우량 (mm/day) 값들을 저장하기 위해 사용된다. 시나리오 입 력 파일에서 정의한 시뮬레이션 기간(일)과 동일한 기간 에 대한 일간 강우량 값들이 파일에 입력되어야 한다.
즉, 파일의 첫 줄에는 시뮬레이션 기간 중 제 1일의 강우 량, 둘째 줄에는 제 2일의 강우량, 마지막 줄에는 시뮬레 이션 종료일의 강우량이 입력된다.
폰드(채광장) 입력 파일
폰드 입력 파일은 모델링 대상 지역 채광장의 특성 값 들을 저장하기 위해 사용된다. 시나리오 입력 파일에서 정의한 폰드의 수와 동일한 수의 특성 값 집합(set)들이 폰드 입력 파일에 제공되어야 한다. Table 2는 폰드 입 력 파일의 설계 결과이며, Fig. 3은 폰드 입력 파일의 예 를 보여준다.
Fig. 3. An example of the ‘Pond’ input file.
Fig. 4. An example of the ‘Specific Days’ input file.
Table 2. Design of the ‘Pond’ input file
Line Set Item Data type
1 - Annual evaporation (mm) Integer
2
1
Area of Pond 1 (m2) Integer
3 Watershed area of Pond 1 (m2) Integer
4 Specific storativity of Pond 1 Real
5 Groundwater level of Pond 1 (ML) Real
6 Percent of direct runoff to river in the watershed of Pond 1 (%) Real
7 Amount of water pumped from Pond 1 (m3/day) Real
8 Amount of seepage flowing to Pond 1 (m3/day) Real
9 Amount of other water flowing to Pond 1 (m3/day) Real
10
2
Area of Pond 2 (m2) Integer
11 Watershed area of Pond 2 (m2) Integer
12 Specific storativity of Pond 2 Real
13 Groundwater level of Pond 2 (ML) Real
14 Percent of direct runoff to river in the watershed of Pond 2 (%) Real
15 Amount of water pumped from Pond 2 (m3/day) Real
16 Amount of seepage flowing to Pond 2 (m3/day) Real
17 Amount of other water flowing to Pond 2 (m3/day) Real
... ... ... ...
시뮬레이션 결과 출력일 입력 파일
시뮬레이션 결과 출력일 입력 파일은 시나리오 입력 파일에서 시뮬레이션 결과의 특정 출력일들을 지정하는 옵션을 선택했을 경우 필요한 파일이다. 총 시뮬레이션 기간 중에 분석 결과를 파일로 저장하고자 하는 특정 날 짜들을 시뮬레이션 결과 출력일 입력 파일에서 지정할 수 있다. 파일의 첫 줄에는 입력한 특정 출력일들의 총 수가 기록되며, 두 번째 줄부터 출력을 원하는 특정 날짜 들이 순차적으로 기록된다. Fig. 4는 시뮬레이션 결과 출 력일 입력 파일의 예를 보여준다.
폰드 연결 갱도의 특성 입력 파일
폰드 연결 갱도의 특성 입력 파일을 설계한 결과는 Table 3과 같다. 시나리오 입력 파일에서 정의한 연결 갱도의 수와 동일한 수만큼의 연결 갱도 특성 값 집합 (set)들이 폰드 연결 갱도의 특성 입력 파일에 제공되어 야 한다. Fig. 5는 폰드 연결 갱도 특성 입력 파일의 예시 이다.
폰드별 지표 유출지점의 특성 입력 파일
폰드별 지표 유출지점의 특성 입력 파일을 설계한 결 과는 Table 4과 같다. 폰드별로 갱내수 지표 유출지점이
Table 3. Design of the ‘Pond Connections’ input file
Line Set Item Data type
1
1
IDs of ponds associated with Connection 1 Integer
2 ID of Connection 1 Integer
3 Elevation(ML), roughness coefficient, diameter, length and kinematic viscosity
of Connection 1 Real
4
2
IDs of ponds associated with Connection 2 Integer
5 ID of Connection 2 Integer
6 Elevation(ML), roughness coefficient, diameter, length and kinematic viscosity
of Connection 2 Real
... ... ... ...
Table 4. Design of the ‘Pond Discharges’ input file
Line Set Item Data type
1
1
ID of Pond 1 Integer
2 Elevation(ML), roughness coefficient, diameter, length and kinematic viscosity
of the lowest outlet in Pond 1 Real
3
2
ID of Pond 2 Integer
4 Elevation(ML), roughness coefficient, diameter, length and kinematic viscosity
of the lowest outlet in Pond 2 Real
... ... ... ...
Fig. 5. An example of the ‘Pond Connections’ input file.
Fig. 6. An example of the ‘Pond Water Level’ output file. Fig. 7. An example of the ‘Surface Discharge’ output file.
존재하는 경우에 한해 고도가 가장 낮은 유출지점에 관 한 자료를 입력한다.
지하수위 예측 결과 출력 파일
시뮬레이션 엔진이 생성하는 폰드별 지하수위 예측 결 과 출력 파일의 예는 Fig. 6과 같다. Fig. 6에서는 두 개 의 폰드의 지하수위 분석 결과(탭으로 구분)가 시뮬레이 션 결과 출력일 입력 파일에 기록된 날짜에 대응하여 함 께 출력되었다.
갱내수 지표 유출 시점 출력 파일
폰드별로 갱내수가 지표로 유출되는 최초의 날짜가 파 일로 기록되어 저장된다.
Fig. 8. Graphic user interface of GRAM for Windows.
Table 5. Design of the manu bar and toolbar of GRAM for Windows
Menu Sub-menu button Toolbar icon
File
New Project Open Project Save Project
Exit -
Parameter
Load Parameters Save Parameters Clear Parameters
Analysis Run
Tools
View Chart View Table
Help About -
갱내수 지표 유출량 출력 파일
시뮬레이션 결과 출력일 입력 파일에 기록된 날짜에 대응하여 폰드별 갱내수의 지표 유출량이 출력된다(Fig.
7). 이 파일은 시나리오 입력 파일에서 설정된 폰드의 수 만큼 생성된다(파일명은 폰드 ID로 구분됨).
프로그램 기능 구현
Fig. 8은 개발된 프로그램의 초기 실행화면을 보여준
다. 프로그램은 단일 대화상자 그래픽 사용자 인터페이 스로 설계되었다. 인터페이스 상부에는 File, Parameters, Analysis, Tools, Help의 5가지 메뉴로 구성된 메뉴바가 설치되어 있으며, 각 메뉴를 선택하면 Table 5와 같은 세부 메뉴가 나타난다. 메뉴바 하단에는 툴바가 설치되 어 있다. 툴바에 포함되어 있는 각 버튼의 기능들은 메뉴 바 버튼의 기능들과 동일하지만 사용자의 편의를 위해 제공하였다.
New Project 기능
File 메뉴의 New Project 메뉴 버튼을 클릭하면 프로 그램이 초기화된다. 프로그램이 초기화되면 메인 화면에 서는 GRAM 모델의 원리를 설명하는 개념도가 나타난 다(Fig. 8). 프로그램 좌측의 버튼들은 모두 비활성화 상 태로 변경된다.
Open Project 기능
File 메뉴의 Open Project 메뉴 버튼을 클릭하면 프로 그램은 프로젝트 파일을 선택할 수 있는 대화상자를 호 출한다. 사용자는 원하는 프로젝트 폴더에서 프로젝트 파일을 선택할 수 있다. 프로젝트가 시작되면 프로그램 좌측의 버튼들이 모두 활성화 상태로 변경된다.
Save Project 기능
File 메뉴의 Save Project 메뉴 버튼을 클릭하면 프로 그램은 프로젝트 파일을 저장할 수 있는 대화상자를 호 출한다. 사용자는 원하는 프로젝트 폴더에 프로젝트 파 일을 저장할 수 있다.
Exit 기능
File 메뉴의 Exit 메뉴 버튼을 클릭하면 프로그램이 종 료된다.
Load Parameters 기능
Parameter 메뉴의 Load Parameters 메뉴 버튼을 클릭 하면 프로그램은 프로젝트 폴더에서 기존에 저장되어 있 던 시뮬레이션 인자 설정 값들을 불러와 사용자 인터페 이스 메인 화면에 표시한다. 사용자는 불러온 인자 값들 을 그대로 사용하거나 수정하여 사용할 수 있다.
Save Parameters 기능
Parameter 메뉴의 Save Parameters 메뉴 버튼을 클릭 하면 프로그램은 사용자 인터페이스에 설정된 시뮬레이 션 인자 설정 값들을 프로젝트 폴더에 저장한다.
Clear Parameters 기능
Parameter 메뉴의 Clear Parameters 메뉴 버튼을 클릭 하면 프로그램은 시뮬레이션 인자 설정과 관련된 사용자 인터페이스를 모두 초기화한다. 사용자는 초기화된 인터 페이스에 시뮬레이션 인자 값들을 새로 입력할 수 있다.
Run 기능
Analysis 메뉴의 Run 메뉴 버튼을 클릭하면 프로그램 은 사용자 인터페이스의 시뮬레이션 인자 설정 값들을
시뮬레이션 엔진 모듈에 전달하여 시뮬레이션이 시작될 수 있도록 한다. Run 기능이 수행되면 시뮬레이션 엔진 모듈로부터 그래픽 사용자 인터페이스 모듈로 시뮬레이 션 결과가 자동 전송되며, 초기에 비활성화 되어 있었던 Charts 버튼과 Table 버튼이 활성화된다.
View Chart 기능
Tools 메뉴의 View Chart 메뉴 버튼을 클릭하면 폰드 (채광장)별 시간에 따른 지하수위의 모델링 결과가 차트 형식으로 사용자 인터페이스 메인 화면에 표시된다. 사 용자는 콤보박스를 이용하여 차트로 표시하자하는 폰드 의 ID를 선택할 수 있다.
View Table 기능
Tools 메뉴의 View Table 메뉴 버튼을 클릭하면 폰드 (채광장)별 지하수위의 모델링 결과를 테이블 형식으로 사용자 인터페이스 메인 화면에 표시할 수 있다. 사용자 는 우측 하단의 Export 버튼을 클릭하여 테이블로 표시 된 지하수위의 모델링 결과를 엑셀 등과 같은 스프레드시 트 프로그램에서 사용이 가능한 형태로 저장할 수 있다.
About 기능
Help 메뉴의 About 메뉴 버튼을 클릭하면 개발된 프 로그램의 정보를 확인할 수 있는 대화상자가 나타난다.
프로그램의 버전 정보, 개발자 정보 등을 확인할 수 있다.
시뮬레이션 인자 설정
프로그램 좌측 패널에는 Scenario, Ponds, Connections, Discharges, Specific Days, Charts, Table 버튼들이 설계 되어 있다. 각 버튼은 프로그램의 메인 화면에 시뮬레이 션 인자 설정 인터페이스와 시뮬레이션 결과 보기 인터 페이스들을 활성화하기 위해 사용된다. Fig. 9는 하나의 예로서 사용자가 프로그램 좌측 패널의 Scenario 버튼을 클릭할 때 메인 화면에 나타나는 시뮬레이션 인자 설정 용 그래픽 사용자 인터페이스를 보여준다.
프로그램 좌측 패널의 Scenario, Ponds, Connections, Discharges, Specific Days 버튼으로 활성화되는 인터페 이스를 통해 사용자는 다음과 같은 시뮬레이션 인자들을 설정해야 한다.
(a) 폰드(채광장)의 수 (b) 폰드 연결 갱도의 수 (c) 시뮬레이션 시간(일) (d) 연간 증발량(mm/year) (e) 폰드 ID <폰드별로 입력>
(f) 폰드의 면적(m2) <폰드별로 각각 입력>
Fig. 9. Graphic user interface activated by the Scenario button in GRAM for Windows.
(g) 폰드의 집수구역 면적(m2) <폰드별로 각각 입력>
(h) 폰드의 저류계수 <폰드별로 각각 입력>
(i) 최초의 폰드 수위(ML) <폰드별로 각각 입력>
(j) 폰드 연결 갱도 ID <연결 갱도별로 각각 입력>
(k) 폰드 연결 갱도의 고도(ML) <연결 갱도별로 각각 입력>
(l) 폰드 연결 갱도의 거칠기 계수 <연결 갱도별로 각 각 입력>
(n) 폰드 연결 갱도의 직경(m) <연결 갱도별로 각각 입력>
(m) 폰드 연결 갱도의 길이(m) <연결 갱도별로 각각 입력>
(o) 폰드 연결 갱도의 동점성도(m2/sec) <연결 갱도별 로 각각 입력>
(p) 지표 유출지점의 ID <지표 유출지점별로 각각 입력>
(q) 지표 유출지점의 고도(ML) <지표 유출지점별로 각각 입력>
(R) 지표 유출지점의 거칠기 계수 <지표 유출지점별 로 각각 입력>
(s) 지표 유출지점의 직경(m) <지표 유출지점별로 각 각 입력>
(t) 지표 유출지점의 길이(m) <지표 유출지점별로 각 각 입력>
(u) 지표 유출지점의 동점성도(m2/sec) <지표 유출지 점별로 각각 입력>
폰드별, 연결갱도별, 지표 유출지점별로 각각 입력해 야 하는 인자들의 값들은 드롭다운 박스에서 폰드(연결 갱도, 지표 유출지점) ID를 선택하면, 해당 ID에 대한 인 자 값들을 입력하거나 수정할 수 있다.
프로그램 적용
연구지역
본 연구에서는 개발된 광산배수 리바운드 예측 프로그 램을 테스트하기 위하여 강원도 고한・사북지역에 위치 한 동원, 삼탄, 세원, 정동, 함태 탄광 지역을 연구지역으 로 설정하고 동원탄광 수갱의 지하수 리바운드 현상을 분석하였다(Fig. 10). 동원탄광은 1963년 12월 동원탄좌 개발주식회사로 개광한 이래 2004년까지 약 2백만 톤의 석탄을 생산하였다. 채광작업은 50 m의 편간 수직 간격 으로 지표면(0편)인 650 ML에서 13편인 50 ML까지 진 행되었다(Choi et al., 2012). 가행 당시에는 평균 5,250 m3/day의 갱내수를 펌프를 이용하여 배수하였으며, 폐 광 이후에는 펌핑 작업을 중단하여 채광장의 지하수 리 바운드 현상이 발생하였다. 또한, 2005년부터 동원탄광 수갱의 갱내 지하수의 수위 변화와 수질에 대한 계측이 수행되었다(Cheong et al., 2012). 동원탄광 주변에는 삼 탄, 함태, 어룡, 동해, 정동, 장원, 경일, 세원 등의 탄광이 가행되었으나 모두 동원 탄광보다 앞서 폐광되었다 (Choi et al., 2012).
Fig. 10. Mine drift map of the study area.
Table 6. Input values of the GRAM model for predicting groundwater rebound in the Dongwon mine (after Choi et al., 2012)
Entity Input values
Pond 1
Area of each pond: 36 km2
Area of surface catchment of each pond: 50 km2 Storage coefficient: 0.45
Original water level: 221.5 ML
Level of surface discharge point: 639 ML (fractures)
Pond 2
Area of each pond: 150 km2
Area of surface catchment of each pond: 200 km2 Storage coefficient: 0.45
Original water level: 750 ML
Pipe
Height: 570 ML
Roughness coefficient: 20 mm Diameter: 2 m
Length: 50 m
Kinematic viscosity: 1.124×10－6 m2/sec 시뮬레이션 인자 설정
개발된 프로그램을 적용하여 동원광산 수갱의 지하수 리바운드 현상을 분석하기 위해 GRAM 모델의 시뮬레 이션 인자들은 Choi 등(2012)의 연구와 동일하게 설정 하였다(Table 6). Choi 등(2012)은 동원탄광을 폰드 1로 설정하고, 삼탄-세원－정동-함태 탄광을 폰드 2로 설정 하였으며, 동원탄광과 삼탄탄광의 연결 갱도를 파이프로 설정하였다. 폰드 1에 입력된 최초 수위는 2005년 7월 2일 현장 관층 값인 221.5 ML을 기준으로 하였으며, 폰 드 2에는 동원탄광의 폐광 당시의 삼탄 정암광업소의 지 하수 수위인 750 ML을 기준으로 입력하였다. 연결 갱도 와 관련한 인자들은 Coal Industry Promotion Board(2004) 가 고한･사북지역 탄광들의 갱도 및 갱도 간의 연결성을
분석한 결과를 참조하여 설정하였다.
일강수량(mm/day) 자료와 연간 증발량(mm/year) 자 료는 기상청(www.kma.go.kr)에서 제공받아 프로그램에 입력하였으며, 펌핑 작업을 통한 지하수의 배수나 인근 대수층으로부터의 지하수 유입은 없는 것으로 가정하였 다. 또한, 연구지역의 지하수 함양률은 10%로 설정하였 다. 시뮬레이션은 하루 간격으로 2005년 7월 2일(Day 0) 부터 2008년 1월 31일(Day 943)까지 수행하였으며, 파 이프 유동 방정식에 입력되는 값은 Prandtl-Nikuradse 방정식(Eq. 2)을 이용하여 계산하였다. Fig. 11은 개발된 프로그램의 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 시뮬레이 션 인자 값들을 설정한 결과를 보여준다.
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
Fig. 11. Parameter settings for analyzing the groundwater rebound in the study area using GRAM for Windows. (a) Scenario.
(b) Pond 1. (c) Pond 2. (d) Pond connection. (e) Discharge at Pond 1. (f) Specific days for analysis.
프로그램 적용 결과
개발된 프로그램을 이용하여 연구지역 두 개의 폰드의 지하수위 변화를 시뮬레이션 한 결과는 Fig. 12와 같다.
폰드 1의 분석 결과는 동원탄광 수갱의 지하수 리바운드 현상을 잘 설명하고 있다. 폰드 1에 대한 지하수위 분석 결과를 Cheong 등(2012)이 제시한 동원탄광 수갱의 지
하수위 계측 결과와 비교하였다(Fig. 13). 그 결과 프로 그램의 분석 결과가 2005년 11월부터 2006년 1월까지 는 실측치보다 8.4－12.4 m 정도 낮게 나타났으며, 2006 년 7월부터 2007년 11월까지는 실측치보다 0.3－34.8 m 정도 높게 나타났다. 그러나 전체적인 지하수위 상승 패턴에는 큰 차이가 없었다.
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 12. Groundwater levels simulated in the study area using GRAM for Windows. (a) Chart for Pond 1 representing the shaft of Dongwon mine. (b) Chart for Pond 2. (c) Table for Ponds 1 and 2. (d) View of the exported file of table.
Fig. 13. Comparison of simulated and observed groundwater levels at the shaft of Dongwon mine.
2007년 11월 지하수위가 639 ML에 도달한 이후에는 지하수위 상승폭이 작아진 것은 동원탄광 수갱 639 ML 지점에서 지층 균열을 통해 지표면으로 지하수가 유출되 고 있기 때문이다. 사례연구를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램이 국내 폐탄광 지역의 지하수 리바운드 예측을 위해 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
결 론
본 연구에서는 폐광산 지역의 지하수 리바운드 현상의 분석을 위해 활용될 수 있는 GRAM 모델 기반의 Windows 용 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(GRAM for Windows)을 개발하였다. 프로그램을 효과적으로 개발 하기 위하여 그래픽 사용자 인터페이스 모듈과 시뮬레이 션 엔진 모듈로 프로그램을 구조화하고, 모듈별로 각각 Visual Studio.NET 2010과 Intel Parallel Studio XE 2013개발도구를 이용하여 프로그램을 구현하였다. 또한, GRAM 모델의 특성을 고려하여 프로그램의 입·출력 파 일을 설계하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 동원탄광 수갱의 지하수 리바운드 현상을 분석하는 사례연구를 수 행하였다. 그 결과 개발된 프로그램이 국내 폐탄광 지역 지하수 리바운드 현상의 분석을 위해 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서 개발된 프로그램은 폐광산 지역의 갱내 채광장에서 지하수 리바운드로 인해 갱내수가 지표 수계 나 주변 대수층으로 유출되는 지점, 시기, 유출량 등을 분석할 수 있는 기능을 제공한다. 그러나 폐광산 지역에 서 산성광산배수 유출로 인해 주변 수질 및 토양 환경이 오염되는 것을 방지하기 위한 적절한 대책을 수립하기 위해서는 본 연구에서 개발된 프로그램에 광산배수의 지 구화학적 수질 변화 모델링 기능이 추가되어야 할 것으 로 판단된다. 이를 위한 지속적인 연구가 필요할 것이다.
사 사
본 연구는 한국광해관리공단의 “광산배수 제어를 위 한 채굴적 산화 억제 기술개발” 사업의 지원으로 수행되 었다.
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최 요 순
현재 부경대학교 환경해양대학 에너지자원공학과 조교수 (本 學會誌 第50券 第5号 參照)
신 승 한
2009년 조선대학교 공과대학 에너지･자 원공학과 공학사
2011년 조선대학교 대학원 에너지･자원 공학과 공학석사
현재 한국광해관리공단 광해기술연구소 수질환경연구팀 연구원 (E-mail; [email protected])
백 환 조
1984년 서울대학교 공과대학 자원공학 과 공학사
1986년 서울대학교 대학원 자원공학과 공학석사
1994년 University of Texas at Austin, 토목공학과 공학박사
현재 강원대학교 공과대학 에너지･자원공학과 교수 (E-mail; [email protected])
of Newcastle, UK, p. 241.
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