에너지 절감 장치(ESD)
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정보요약
01. WHAT IS ESD?
버려지는 에너지를 다시 추진력으로
선박의 프로펠러는 물을 밀어내며 필연적으로 회전 방향의 흐름(swil)을 만들고, 이 회전에너지는 그대로 손실됩니다.
에너지 절감 장치(Energy Saving Device, ESD)는 프로펠러 주변의 유동을 정돈해 이 손실을 회수하는 장치입니다. 선체·프로펠러를 크게 바꾸지 않고 부착할 수 있어, 강화되는 탄소 규제(IM0 EEXI·CII) 속에서 현존선에도 적용 가능한 실용적 해법으로 주목받습니다.
저항 감소
연료 절감
현존선 개조 가능
프로펠러 회정유동
ESD 개념도
이미지
01
흐름을 정돈
프로펠러로 들어가는 불균일한 유입류를
고르게 만들어 손실을 줄입니다.
02
회전을 상쇄
프로펠러와 반대 방향의 흐름(pre-swil)으로 회전에너지 손실을 되돌립니다.
03
저항을 절감
선미 유동 박리를 늦춰 저항을 줄이고,
그만큼 연로를 아낍니다.
02. TYPES OF ESD
설치 위치로 나뉘는 세 갈래
ESD는 프로펠러를 기준으로 설치 위치에 따라 크게 세 종류로 나뉩니다. 각 장치는 서로 다른 방식으로 유동을 제어해 효율을 높입니다.
PRE-SWIRL
프로펠러 상류
유입류에 미리 회전을 부여해 프로펠러 회전손실을 회수.
IN-PLANE
프로펠러 평면
프로펠러 면 내에서 추력·유동을 직접 개선.
POST-SWIRL
프로펠러 상류
프로펠러 뒤로 빠져나가는 회전에너지를 다시 추진력으로 회수.
하나의 정답은 없습니다.
선박마다 선형과 운항 조건이 다르기 때문에, 같은 장치라도 부착 위치와 형상에 따라 크게 달라집니다.
최적의 조합을 찾는 일은 수많은 경우의 수를 검토해야 하는 어려운 설계 문제입니다.
바로 이 지점에서 인공지능이 강력한 도구가 됩니다.
대표 ESD 절감장치 사진
03. AI-driven Optimization
인공지능으로 찾는 최적의 위치와 형상
모든 후보를 유체 시뮬레이션(CFD)으로 일일이 검증하려면 막대한 시간과 비용이 듭니다. 우리는 AI로 이 과정을 가속해, 최적의 ESD 설계를 빠르게 탐색합니다.
01
데이터 축적
다양한 위치·형상 조합에 대한 CFD 해석 결과를 데이터로 모읍니다.
02
AI 예측모델
인공지능 모델이 설계 변수와 성능(반류·저항)의 관계를 학습합니다.
03
최적화 탐색
학습된 모델로 수많은 조합을 빠르게 평가해 최적 위치·형상을 찾습니다.
04
검증
도출된 설계를 CFD·모형시험으로 최종 확인합니다.
무엇을 최적화하나요?
부착 위치 - 선미의 어느 지점, 어느 높이에 설치할 때 유동 제어 효과가 가장 큰지.
형상 - 핀의 각도·길이·단면 등 기하학적 형태를 어떻게 잡을지.
AI 기반 ESD 최적화 파이프라인 도식
04. EVIDENCE
연구로 증명합니다
위와 같은 접근은 우리 연구실의 실제 논문과 프로젝트로 뒷받침됩니다.
ESD 설계·해석·AI 최적화에 관한 연구 성과를 아래에서 확인하세요.