Analysis of the effects of heat recovery ventilation in a laying hen house during the winter using computational fluid dynamics

Jung-Hoo Song; Ji-Woo Han; In-Bok Lee

doi:10.11109/JAES.2025.27.2.077

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Research article

Journal of Animal Environmental Science. 31 August 2025. 77-85
https://doi.org/10.11109/JAES.2025.27.2.077

Analysis of the effects of heat recovery ventilation in a laying hen house during the winter using computational fluid dynamics

전산유체역학을 이용한 동절기 산란계사의 열회수형 환기장치 도입 효과 분석

Jung-Hoo Song¹

Ji-Woo Han²

In-Bok Lee³^*

송 정후¹

한 지우²

이 인복³^*

¹M.S student, Department of Rural Systems Engineering, Research Institute for Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, Gwanakno 1, Gwanakgu, Seoul, 08826, Republic of Korea

²Undergraduated student, Department of Rural Systems Engineering, Research Institute for Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, Gwanakno 1, Gwanakgu, Seoul, 08826, Republic of Korea

³Professor, Department of Rural Systems Engineering, College of Agriculture and Life sciences, Seoul National University, Gwanak-ro 1, Gwanakgu, Seoul 08826, Republic of Korea

¹서울대학교 농업생명과학대학 생태조경 · 지역시스템공학부 지역시스템공학전공 석사과정

²서울대학교 농업생명과학대학 생태조경 · 지역시스템공학부 지역시스템공학전공 학사

³서울대학교 농업생명과학대학 생태조경 · 지역시스템공학부 교수

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

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ABSTRACT

This study investigated the impact of a heat recovery ventilation (HRV) system on the winter indoor thermal environment of a laying hen house using CFD simulations, based on Ministry of Agriculture design standards. HRV operation rates were varied from 100% to 10% to assess their effects on indoor temperature distribution and uniformity via a Uniformity Index (UI). An 80% HRV operation achieved the optimal target temperature of 20 °C for maximized laying rate, while rates above 50% maintained the recommended range of 18-24 °C. Temperature distribution exhibited greater vertical imbalance compared to horizontal, and average winter outdoor conditions indicated the target temperature could be reached without HRV. Nonetheless, HRV provided improved indoor air quality through enhanced ventilation, offering valuable insights for designing and optimizing HRV systems in laying hen houses.

Keywords

Laying hen house

Heat Recovery Ventilation

Computational Fluid Dynamics

Uniformity Index

MAIN

서 론
재료 및 방법
1. 실험 대상 시설 및 기상 조건
2. CFD (Computational Fluid Dyamics)
3. 시뮬레이션 설계
결과 및 고찰
1. 산란계사 평균 온도 결과 분석
2. 산란율 최적 온도 도달 조건 선정
3. 균일성 지수 분석
4. 동절기 평균 온도 적용에 따른 결과
결 론

서 론

우리나라 산란계의 사육 수는 2015년 71,876,611 마리에서 2024년 79,003,217 마리로 최근 10년간 꾸준히 증가하고 있으며 산란계 가구 수는 2015년 1,149 가구에서 2024년 953 가구로 감소하는 추세를 보인다(KOSIS, 2025). 이러한 통계는 산란계의 사육 형태가 대형화, 0업화 되고 있다는 것을 의미한다. 이에 따라 온도 및 습도의 상승, 유해가스 농도 증가 등 내부 환경이 열악해지기 쉬우므로 계사의 환경 조절을 위한 노력이 점점 더 중요해지고 있다.

한편, 기상청의 우리나라 109년 기후변화 분석 보고서에 따르면 우리나라의 평균 온도는 지난 109년간 꾸준히 상승하였으며, 최근 10년간 폭염이 가장 많이 발생했고 한파일수 또한 최근 10년간 증가했다(Korea Meteorological Administration, 2021). 이처럼 하절기와 동절기의 기온 편차가 증가함에 따라 계사의 환경 변화에 대응하는 일이 더욱 어려워지고 있다.

이에 따라 계사의 온도, 습도, 오염물질 농도 등을 개선하기 위한 연구가 진행되어 왔다. Kim et al.(2022)는 강제 환기식 육계사 내부에서 온도, 습도, 유속을 측정하여 열 환경의 균일성을 분석하였다. Kwon et al.(2023)은 산란계사의 표준설계모델에 대해 건물 에너지 시뮬레이션 기법을 사용하여 냉·난방 에너지 부하를 산정하고, 이를 예측하기 위한 회귀모형을 개발하였다.

계사에서 사용하는 환기 방식에는 측면배기식 환기(크로스 환기), 터널식 환기, 터널 + 크로스 혼합식 환기, 지붕배기 터널 혼합식 환기가 있다(National Institute of Animal Science, 2015). 측면배기식 환기는 양쪽 측벽에 설치된 입기 베플과 한쪽 측벽에 설치된 배기팬을 이용해 음압식으로 환기를 실시한다. 터널식 환기는 계사의 끝 벽에 환기팬을, 출입구 근처 측벽에 입기구를 설치하여 계사의 길이 방향에 따라 환기한다. 터널 + 크로스 혼합식 환기는 크로스와 터널식 환기의 장점을 각각 이용한다. 지붕배기와 터널 혼합식 환기는 입추 초기에는 지붕으로 배기를, 처마 밑의 파이프를 통해 입기를 하며 고온기에는 터널식 환기를 실시한다. 그러나 이렇게 팬을 이용해 공기를 강제로 유입 및 배출 하는 방식은 85%의 열손실을 발생시켜 에너지 효율 감소 및 난방 비용 증가를 유발한다. (Dyck et al, 2022). 반면에 열회수형 환기장치(Heat Recovery Ventilation, HRV)는 동절기의 차가운 외부 공기와 따뜻한 내부 공기를 급기 팬을 통해 유입시켜 장치 중앙에 설치된 열교환 소자를 통해 서로 섞이지 않도록 교차시킴으로써 열을 교환하는 역할을 한다(Kim et al., 2012). 그러므로 계사 외부와 내부의 온도 차가 큰 계절에는 열회수형 환기장치의 도입을 통해 강제 배기로 인한 열손실을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다.

이에 본 연구에서는 계사의 내부 환경 조절이 어려우며, 열회수형 환기장치를 도입하였을 때의 효과가 뚜렷한 동절기를 중심으로 열회수형 환기장치를 도입하였을 때의 효과에 대해 분석하고자 한다. 현장 실험을 통하여 계사 내부와 외부의 환경을 정밀하게 제어하는 데는 한계가 있으므로 유체의 흐름을 정확히 예측하고 분석할 수 있는 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 시뮬레이션을 연구에 사용하였다. 본 연구는 이를 통해 계사의 환경을 개선하고 난방 에너지 부하를 줄이기 위하여 열회수형 환기장치를 통한 산란계사 환기 시스템을 구축 및 기초 자료를 마련하는 것을 목표로 한다.

재료 및 방법

1. 실험 대상 시설 및 기상 조건

본 연구에서는 농림축산식품부의 ‘2016년 축사 표준설계도’의 산란계사를 대상 시설로 사용하였다. 해당 산란계사의 폭은 11.35 m, 길이는 최소 건축 범위가 30.3 m, 최대 건축 범위가 102.3 m이다. 정면과 배면의 입기구는 가로와 세로의 길이가 각각 0.7 m, 0.35 m이고, 3 m 간격으로 5.95 m 높이에 배치되어 있다. 우측면에 배치된 배기팬은 가로, 세로 길이 모두 1.44 m이다. 해당 산란계사의 최대 사육 가능 수는 총 82,080 마리이다. 해당 산란계사에서는 하절기에 터널식 환기를, 동절기에 크로스 환기를 모두 이용할 수 있다.

동절기의 기상 조건은 경북 의성군의 기상 관측자료를 사용하였다. 경북 의성군은 2,204,976 마리의 산란계를 사육하고 있고, 기상청에서 해당 지역의 기상자료를 얻을 수 있어 적합하다고 판단하였다. 기상자료는 2015년부터 2024년의 최저기온과 최고기온, 평균 상대습도 자료를 수집하였고, TAC (Technical Advisory Commitee) 2.5%를 적용하여 동절기의 외부 기온과 상대습도를 결정하였다.

Table 1.

TAC 2.5% in winter for Uiseong during 2015-2024.

Season	Temperature (°C)	Relative humidity
Winter	-13.5 (minimum)	39.8%

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Figure 1.

Standard design model for laying hens (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, 2016).

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Figure 2.

Cross-sectional architectural drawing of a standard laying hen house(Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, 2016).

2. CFD (Computational Fluid Dyamics)

(1)

\frac{\partial ρ}{\partial t} + \nabla \cdot (ρ \vec{v}) = S_{m}

(2)

\frac{\partial}{\partial t} (\vec{v}) + \nabla \cdot (\vec{ρ v v}) = - \nabla P + \nabla ∙ \vec{τ} + ρ \vec{g} + \vec{F}

(3)

\frac{\partial}{\partial t} (ρ E) + \nabla ∙ (\vec{v} (ρ E + P)) = \nabla ∙ (k_{e f f} \nabla T - \sum_{j} h_{j} \vec{J_{j}} + (\bar{τ} \vec{v})) + S_{h}

전산 유체 역학은 비선형 미분 방정식인 Navier-Stokes Equation을 수치 해석 기법의 알고리즘을 통해 풀어서 유체 현상을 예측한다. 분석 대상을 작은 격자로 나눈 후, 각 격자에 대한 수치해석을 통해 유체와 에너지의 흐름을 설계한다. 지배 방정식으로는 질량 보존을 나타내는 연속 방정식, 운동량 보존을 나타내는 Navier-Stokes Equation, 에너지 보존을 설명하는 에너지 방정식이 있다. 각 방정식은 다음과 같이 표현된다. 이에 대한 상세 설명은 Table 2와 같다(Kwon et al, 2010).

Table 2.

Elements of Navier Stokes Equation.

변수	의미	단위
𝜌	밀도	kg·m-3
$t$	시간	s
$v$	속도	m·s^-1
$S_{m}$	화학반응에 의해 생성되는 질량 소스	kg·m^-1·s^-2
$P$	정압	kg·m^-1·s^-2
𝜏	응력 텐서	kg·m^-1·s^-2
$\vec{g}$	중력 가속도	m·s^-2
$\vec{F}$	외력	kg·m^-1·s^-2
$E$	총 에너지	kg·m²·s^-2·kg^-1
$k_{e f f}$	유효 전도율	kg·m^-1·s^-3·K^-1
$T$	온도	K
$h_{j}$	j 종의 현열 엔탈피	kg·m^-2·s^-1
$\vec{J_{j}}$	j 종의 확산 플럭스	kg·m^-2·s^-1
$S_{k}$	화학반응이나 복사에 의한 엔탈피 증가	kg·m^-1·s^-3

본 연구에서는 수치해석 시뮬레이션 도구로 Fluent (ver. 25.1.0, Fluent Inc. N.H., USA)를 사용하였다. 난류 모델은 실내 유동해석에서 보편적으로 사용되는 난류모델인 Standard k-ε을 이용하였다(Jeong et al., 2021).

3. 시뮬레이션 설계

(1) 산란계사 설계

본 연구의 산란계사 모델은 농림축산식품부의 ‘2016년 축사 표준설계도’에서 제시하는 최대 설계 범위에 따라 설계하였다. 이때 산란계사는 좌우 대칭인 형태이므로 표준설계도의 종단면도를 기준으로 우측 절반의 형태만 설계하였고, 이후 Fluent의 Symmetry 기능을 사용하여 전체 산란계사에 대한 유동 해석을 진행할 수 있도록 하였다. 또한 단순화 및 케이지가 있는 산란계사 내부의 분석을 위해 경사진 지붕의 형태는 고려하지 않았으며 우측 절반 기준 폭 5.675 m, 길이 102.3 m, 높이 7 m의 직육면체 모양으로 단순화 하였다. 입기구와 배기팬은 표준설계도에서 제시하는 모양과 위치를 따라 설계하였다. 케이지는 형태가 복잡하기 때문에 표준설계도에서 제공하는 케이지 간의 간격과 케이지 높이를 참고하여 폭 1.52 m, 길이 96.3 m, 높이 5.64 m의 직육면체로 단순화하였다.

HRV (Heat Recovery Ventilation) 를 도입하는 경우의 산란계사의 모델은 위 Figure 3 모델의 외부 측벽의 우측 끝에 HRV를 배치시키고, HRV와 연결된 급기 덕트를 산란계사 내부에 설치한다. 해당 산란계사는 열회수형 환기장치를 양쪽에 2 대 설치로 가정하였으므로, 우측 절반만 구현한 현재 모델에서는 1 대만 배치하였다. 덕트의 단면은 가로, 세로 길이가 1 m인 정사각형 형태이다. 덕트의 배기구는 HRV로부터 먼 위치에 배치하였다. 이는 HRV 근처에서 외기가 유입될 경우 계사 내부에 공기가 충분히 확산되기 전에 HRV의 배기팬을 통해 빠져나가는 것을 방지하기 위함이다. HRV에는 덕트뿐만 아니라 계사 내부의 공기가 HRV로 이동하는 배기팬을 구현하였다.

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Figure 3.

Simplified CFD model of a laying hen house without HRV.

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Figure 4.

Simplified CFD model of a laying hen house with HRV.

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Figure 5.

Design of the HRV and connected supply duct .

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Figure 6.

Detailed view of air outlets along the duct for distributing heat-exchanged air.

(2) 산란계 케이지 모델 설계

산란계사의 표준설계도에서 제시하는 최대 가능 사육수는 82,080 마리이다. 따라서 본 연구에서는 총 80,000 마리의 산란계를 사육하는 것으로 설정하였다. 계사 내 케이지는 총 4개 배치하였으므로, 한 개의 케이지에 20,000 마리를 사육함을 알 수 있다. 그러나 닭 모형 20,000 개를 케이지 모형 내부에 배치하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 케이지를 다공성 매체 (Porous Media)로 설정하는 방법을 도입하였다.

Fluent에서 Porous Zone을 설정하기 위해 입력해야 하는 Viscous resistance coefficients (D_x, D_y, D_z)와 Inertial resistance coefficients (C_x, C_y, C_z)는 Cheng et al.(2018)에서 산란계의 무게 2.0 kg, 1.8 kg, 1.5 kg에 따라 제시하고 있다. 이중, 성 성숙이 완료되는 체중인 1.79 ± 0.75 kg에 가장 가까운 1.8 kg의 산란계에 해당하는 값을 사용하였고 그 값은 Table 2에 나타내었다.

산란계 마리 당 열 발생량은 아래 식 (4)를 통해 9.41 W로 계산하였다(Zhai et al, 2014). 산란계의 수분 발생량은 0.94 mg·s^-1·kg^-1이다(Du et al, 2019). Hong et al.(2024)에 따라 산란계사의 암모니아 배출계수를 구하면 여름철 0.27 kg·head^-1·year^-1. 겨울철 0.13 kg·head^-1·year^-1이다.

(4)

T H P (W / b i r d) = 6.20 M^{0.71}

(3)열회수형 환기장치 (Heat Recovery Ventilation, HRV)

HRV는 Big Dutchman International GmbH에서 제조한 Heat Exchanger Earny 2 XL를 사용하는 것으로 가정하였다. 해당 장치의 사양은 아래 Table 3와 같다. Big Dutchman International GmbH에서 제공하는 제품 성능 보고서에 따르면 적정 사육수가 40,000 ~ 50,000 마리이고, 본 연구의 산란계사는 산란계 80,000 마리를 사육하는 것으로 가정하였으므로 해당 HRV를 총 2 대 설치하는 것이 타당함을 알 수 있다.

Table 3.

Viscous resistance coefficients (D_x, D_y, D_z) and Inertial resistance coefficients (C_x, C_y, C_z) for 1.8 kg laying hen in x, y and z directions.

Direction	Viscous resistance coefficients (m^-2)	Inertial resistance coefficients (m^-1)
X	1,281.8	2.08
Y	9,458.6	0.70
Z	23,922.7	2.30

HRV에서 Temperature-transfer efficiency는 아래 식 (5)와 같이 계산할 수 있다.

(5)

Φ (%) = \frac{t_{return} - t_{out}}{t_{in} - t_{out}}

이때, $t_{return}$ 는 HRV에서 열교환을 통해 산란계사 내부에 유입되는 공기의 온도 (℃), $t_{out}$ 은 외기 온도 (℃), $t_{in}$ 은 산란계사 내부에서 HRV로 들어가는 공기의 온도 (℃)이다.

(4) 환기 방식 설계

동절기 환기는 정면의 입기구에서 외기가 유입되고 우측면의 배기팬으로 내부 공기가 빠져나가는 방식으로 진행된다. 배기팬의 속도는 필요 환기량을 배기팬 면적과 총 배기팬 개수로 나누어 계산하였다. 필요 환기량은 표준설계도에서 제시하는 정상 최소 환기량 0.0161 CMM·kg^-1을 고려하여 총 139,104 CMH로 설정하였고, HRV를 도입하지 않은 산란계사의 배기팬 속력을 구하면 1.04 m·s^-1이다.

HRV를 도입한 경우, 덕트의 유입구를 통해 환기장치를 지나 온도가 상승한 외기가 유입되고 열회수형 환기장치의 배기팬을 통해 산란계사 내부 공기가 빠져나간다. 산란계사의 내부 공기는 HRV에서 외기와 열교환을 한 후 외부로 완전히 배출된다. 이때, 열회수형 환기장치 2 대의 최대 환기량은 44,000 CMH이다. 이는 필요 환기량 139,104 CMH를 모두 만족시키지 못하므로 기존에 배치한 입기구와 배기팬을 통해 부족한 환기량을 보충한다.

HRV를 설치하지 않은 경우 (A1)과 HRV를 설치한 경우 (B)로 크게 case를 구분하였다. HRV를 설치한 경우 1대의 가동률을 100 ~ 10%로 줄여 case를 세분화했다. 각 case 별로 HRV의 환기량과 전체 필요 환기량에서 HRV를 통해 열 교환된 공기량의 비율을 아래 Table 4에 정리하였다.

Table 4.

Specifications of HRV(Big Dutchman International GmbH, 2014).

Parameter	Value
Recommended number of birds	40,000 ~ 50,000
Effective air flow rate (CMH)	22,000
Max. heat recovery (kW)	194
Fresh air fan	ZN80
Exhaust air fan	FN063
Dimensions (length × width × height)	5.20 m × 2.37 m × 2.49 m
Temperature-transfer efficiency (Φ)	57%

결과 및 고찰

1. 산란계사 평균 온도 결과 분석

각 case 별 cage 1, cage 2, laying hen house의 평균 온도 계산 결과를 아래 Table 5에 정리하였다. 이때, cage 1은 측벽 근처에 위치한 케이지의 평균 온도 (℃)를 의미하며, cage 2는 내부에 위치한 케이지의 평균 온도 (℃)이다. Laying hen house는 산란계사 전체의 평균 온도 (℃)를 의미한다. 평균 온도는 fluent 내에서 제공하는 Volume- weighted average 값을 사용하였다.

Table 5.

Computational conditions of CFD simulation model.

Parameter	Value
Viscous model	Standard k-ε
Numbeer of laying hens	80,000
Outdoor temperature	-13.5℃
Outdoor humidity	39.8%
Required ventilation rate	139,104 CMH
Heat production of laying hen	9.41 W
Moisture production of laying hen	1.69 mg·s^-1
Ammonia emission of laying hen	4.09 × 10^-9 kg·s^-1

Case A1, B7, B8, B9, B10의 경우 농촌진흥청(2021)에서 제시한 산란계의 적정 사육 온도인 18 ~ 24℃ 조건을 만족하지 않았다. Case B1, B2, B3, B4, B5, B6의 경우 적정 온도 범위를 만족하였다. HRV를 100% 가동한 경우 (case B1) 평균 내부 온도는 HRV 설치 전에 비해 약 7℃ 상승하였다. 산란계는 내부 온도에 매우 민감한 가축으로 산란율이 최대일 때는 내부 온도가 20℃일 때이다(Na, 2013). 따라서 해당 온도와 가장 유사한 case를 선정하고자 한다.

2. 산란율 최적 온도 도달 조건 선정

(1) 평균 제곱근 오차 분석

내부 온도 분포의 정량적 분석을 위해 산란계사를 수평 방향 (x축)으로 10 m 간격의 10개 구간으로 분할하여 각 구간의 평균 온도를 계산하고 (Table 6), 목표 온도 (산란율 최대인 온도)인 20℃에 대한 평균 제곱근 오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 산출하였다. RMSE는 예측값과 실제값 사이의 절대적인 거리 차이를 나타낸다. RMSE 값이 작을수록 시뮬레이션 결과가 목표 온도에 더 근접함을 의미한다. RMSE는 아래 식과 같이 계산한다.

Table 6.

Ventilation rate through the HRV and its proportion relative to the total required ventilation in each case.

Case number	Ventilation rate through HRV (CMH)	Proportion of heat exchanged air to total required ventilation (%)
A1 (no HRV)	0	0
B1 (100%)	44,000	31.63
B2 (90%)	36,900	28.47
B3 (80%)	35,200	25.30
B4 (70%)	30,800	22.14
B5 (60%)	26,400	18.98
B6 (50%)	22,000	15.82
B7 (40%)	17,600	12.65
B8 (30%)	13,200	9.49
B9 (20%)	8,800	6.33
B10 (10%)	4,400	3.16

(6)

RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} {(y - \hat{y_{i}})}^{2}}

이때, $n$ 은 관측점의 개수, $y$ 는 실제값 (목표 온도 20℃), $\hat{y_{i}}$ 는 예측값 (각 구간의 평균 온도)이다.

분석 결과는 Table 7에 나타내었으며, case B3 (HRV 80% 가동)의 RMSE가 가장 낮게 산출되었다. 이는 계사 내부 온도가 목표 온도 20℃에 가장 근접했음을 의미한다.

(2) 대칭 평균 절대 백분율 오차 분석

대칭 평균 절대 백분율 오차 (Symmetric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE) SMAPE는 예측값과 실제값 간의 상대적 오차를 백분율로 나타내는 지표로, 0에 가까울수록 두 값이 유사함을 의미한다. RMSE와 동일하게 산란계사를 수평 방향 (x축)으로 10 m 간격의 10개 구간으로 분할하여 SMAPE를 산출하였고, 계산식은 식 (7)과 같다.

(7)

SMAPE = (\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} \frac{|y_{i} - \hat{y}|}{(|y_{i}| + | \hat{y} |) / 2}}) \times 100

이때, $n$ 은 관측점의 개수, $y$ 는 실제값 (목표 온도 20℃), $\hat{y_{i}}$ 는 예측값 (각 구간의 평균 온도)이다.

분석 결과는 Table 7에 나타내었다. case B3 (HRV 80% 가동)에서 가장 낮은 SMAPE 값을 보였으며, 이는 산란계사 내 온도 분포가 20℃와 가장 유사함을 의미한다.

Table 7.

Mean temperatures (℃) of cage 1 (near wall), cage 2 (center) and laying hen house for each case.

Case number	Cage 1	Cage 2	Laying hen house
A1 (no HRV)	13.67	14.63	13.83
B1 (100%)	20.49	21.57	21.02
B2 (90%)	20.32	21.48	20.93
B3 (80%)	19.37	20.64	20.00
B4 (70%)	18.92	20.16	19.56
B5 (60%)	18.64	19.84	19.29
B6 (50%)	17.98	18.93	18.49
B7 (40%)	17.08	18.15	17.71
B8 (30%)	16.18	17.17	16.78
B9 (20%)	14.96	15.91	15.49
B10 (10%)	14.02	14.96	14.50

(3) 평균 오차 분석

평균 오차 (Mean Error, ME)를 분석하여 산란계사 내부 구간 별 평균 온도와 목표 온도 (20℃) 사이의 오차를 계산할 수 있다. ME가 양 (+)의 값을 가지면 해당 case의 평균 온도가 목표 온도보다 높음을, 음 (-)의 값을 가지면 목표 온도보다 낮음을 의미한다. 앞선 분석과 동일하게 산란계사를 수평 방향 (x축)으로 10 m 간격의 10개 구간으로 분할하여 ME를 산출하였고, 계산식은 아래와 같다.

(8)

ME = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} (y_{i} - \hat{y})

이때, $n$ 은 관측점의 개수, $y$ 는 실제값 (목표 온도 20℃), $\hat{y_{i}}$ 는 예측값 (각 구간의 평균 온도 (℃))이다.

분석 결과는 Table 7에 나타내었으며, case B3 (HRV 80% 가동)에서 ME 값이 -0.02로 가장 20℃에 가까우며 20℃보다 약간 낮은 것으로 나타났다.

RMSE, SMAPE, ME 값 모두 case B3 (HRV 80%)에서 산란계사 내부 온도가 산란율이 최대인 20℃에 가장 근접함을 나타내었다.

3. 균일성 지수 분석

앞서 선정한 최적 case인 B3 (HRV 80%)에 대해 산란계사 내부 온도 분포의 균일성을 평가하기 위해 균일성 지수 (Uniformity Index, UI)를 계산하였다. 수평 방향 (x축)과 연직 방향 (y축)으로 각각 10 m, 1 m 간격으로 구간을 나누어 UI를 계산하였다. UI 계산식은 아래 식 (9)와 같다.

(9)

U I = 1 - \frac{\sum_{i = 1}^{n} |y_{i} - \bar{y}|}{n \times \bar{y}}

이때, $n$ 은 관측점의 개수, $y_{i}$ 는 각 구간의 평균 온도 (℃), $\bar{y}$ 는 전체 평균 온도 (℃)이다. 수평 방향의 구간별 평균 온도와 UI 값은 Table 8에, 연직 방향의 구간별 평균 온도와 UI 값은 Table 9에 나타내었다.

Table 8.

Mean temperatures (℃) by section, RMSE, SMAPE and ME values for each case.

x (m)	A1	B1	B2	B3	B4	B5	B6	B7	B8	B9	B10
10	12.66	19.12	19.90	18.20	17.77	17.39	16.82	16.27	15.55	14.54	13.45
20	12.87	19.70	19.22	17.96	17.50	16.52	15.77	15.47	14.95	13.91	12.99
30	14.06	20.36	20.18	19.27	18.94	18.81	18.30	17.84	15.16	15.77	14.66
40	14.53	21.52	21.20	20.38	19.95	19.86	19.14	18.49	17.47	16.02	14.75
50	14.04	21.09	20.79	20.02	19.55	19.29	18.37	17.57	16.45	15.10	14.06
60	14.27	21.85	21.60	20.86	20.40	20.13	19.16	18.32	17.27	15.88	14.88
70	14.36	22.10	21.91	21.15	20.68	20.41	19.36	18.48	17.34	15.88	14.93
80	13.78	20.76	20.63	19.89	19.46	19.20	18.10	17.13	16.00	14.64	13.81
90	13.69	21.33	21.30	20.51	20.11	19.88	18.72	17.71	16.55	15.18	14.37
100	13.47	22.19	22.43	21.58	21.32	21.25	20.07	19.06	17.88	16.45	15.70
RMSE (℃)	6.25	1.40	1.30	1.14	1.23	1.53	2.02	2.58	3.67	4.72	5.69
SMAPE (%)	36.94	5.98	5.28	4.63	4.81	5.69	8.71	12.73	19.56	26.50	32.95
ME (℃)	-6.23	1.00	0.92	-0.02	-0.43	-0..73	-1.62	-2.37	-3.54	-4.66	-5.64

분석 결과, 수평 방향보다 연직 방향의 UI가 상대적으로 낮아, 계사 내부 상하부 간 온도 차이가 존재하는 것을 알 수 있다. 특히 y = 1 m와 y = 5 m 구간 간의 온도 차이는 4.13℃로, 이는 케이지 상하부 간의 온도 불균형의 정도를 알 수 있다. Figure 6과 Figure 7은 case B3의 수평 방향과 연직 방향의 온도 분포를 시각화한 결과이다. Figure 6에서는 배기팬이 위치한 좌측이 덕트의 배기구가 위치한 우측보다 내부 온도가 높게 형성된 것을 확인할 수 있다. 또한, Figure 7을 통해, 덕트에서 유입된 차가운 외부 공기가 산란계사의 하단부로 이동하고 있으며, 상단부의 온도가 상대적으로 높음을 확인할 수 있다. 이는 상하부 닭들의 생육 환경 차이를 야기할 수 있으며 산란계사 내부에 공기 순환용 팬 설치 등의 대책 마련의 필요성을 나타낸다.

4. 동절기 평균 온도 적용에 따른 결과

실제 산란계사는 외부 온도에 따라 환기량을 다르게 운영한다. 특히 외부 온도가 매우 낮을 대는 적정 최소 환기량보다 적게 환기하는 경우가 많다. 이러한 상황을 CFD의 steady state에서는 모의하기 어렵기 때문에, 외부 온도를 동절기 평균 온도로 설정하여 추가 시뮬레이션을 진행하였다.

앞서 수집한 기상자료와 동일하게 경북 의성군의 2015 ~ 2024년 기상자료를 대상으로 동절기 (12 ~ 1월)의 평균 온도를 -0.63℃로 계산하였다. HRV를 설치하지 않은 case A1과 동일한 조건에서 외부 온도를 동절기 평균 온도로 변경한 case를 C1으로, 최적 case로 선정했던 B3 (HRV 80% 가동)와 동일한 조건에서 외부 온도를 동절기 평균 온도로 변경한 case를 C2로 설정하였다. 각 case의 cage 1, cage 2, laying hen house의 평균 온도를 도출한 결과는 아래 Table 9와 같다.

Table 9.

Mean temperatures (℃) by section and UI value along the horizontal direction.

x (m)	Mean temperature (℃)
10	18.20
20	17.96
30	19.27
40	20.38
50	20.02
60	20.86
70	21.15
80	19.89
90	20.51

Table 10.

Mean temperatures (℃) by section and UI value along the vertical direction.

y (m)	Mean temperature (℃)
10	17.50
20	18.20
30	18.91
40	19.97
50	21.63
60	20.03
UI	0.93

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jaes/2025-027-02/N0360270203/images/jaes_27_02_03_F7.jpg

Figure 7.

Temperature distribution of Case B3 at the plane of y = 3.5 m.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jaes/2025-027-02/N0360270203/images/jaes_27_02_03_F8.jpg

Figure 8.

Temperature distribution of Case B3 at the plane of x = 10 m.

외부 온도를 동절기 평균 온도로 설정한 경우 HRV를 설치하지 않아도 (case C1) 산란계 사육 적정 온도인 18 ~ 24℃를 만족하는 것으로 나타났다. 또한, HRV를 설치하여 80% 가동한 경우 사육 적정 온도 이상으로 내부 온도가 상승하였다. 따라서 적정 온도를 맞추기 위해 환기량을 최소 환기량 이상으로 늘릴 수 있기 때문에 산란계사 내부 공기질 향상에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

결 론

본 연구에서는 산란계사에 열회수형 환기장치를 도입하고, 열회수형 환기장치 가동률 (10-100%, 10가지 케이스) 에 따라 내부 온도를 분석하였다. 외부 온도가 -13.5℃인 조건에서, HRV를 설치하지 않은 경우보다 HRV를 100% 가동한 경우 약 7℃의 내부 온도 상승이 확인되었다. 또한, HRV를 50% 이상 가동할 경우, 산란계의 적정 사육 온도인 18 ~ 24℃를 만족하였다. 산란계의 산란율이 최대가 되는 온도인 20℃를 목표 온도로 하여, RMSE, SMAPE, ME 분석을 진행한 결과 HRV를 80% 가동한 경우에 가장 근접한 결과를 보였다. 20℃를 목표 온도로 설정한 이유는 이 온도가 적정 사육 온도 및 최대 산란율을 동시에 만족하기 때문이다.

동절기 평균 온도를 외부 온도로 설정한 조건에서는 HRV를 설치하지 않아도 사육 적정 온도 도달이 가능했다. 그러나 HRV 80% 가동 시 내부 온도가 적정 온도보다 높아지지만, 이는 최소 환기량 이상으로 환기가 가능하기 때문에 산란계사 내부 공기 질 향상에 유리함이 확인되었다.

보완할 점은 UI 분석을 통해 연직 방향 온도 차 개선이 필요함을 알 수 있었다는 것이다. 또한 실제 산란계사에서는 환기량이 고정되어 있지 않으며, 외부 온도에 따라 다르게 조절되므로 이를 반영한 후속 연구가 필요하다.

결 론

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Preview

Analysis of the effects of heat recovery ventilation in a laying hen house during the winter using computational fluid dynamics

ABSTRACT

MAIN

Table 1.

TAC 2.5% in winter for Uiseong during 2015-2024.

Figure 1.

Standard design model for laying hens (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, 2016).

Figure 2.

Cross-sectional architectural drawing of a standard laying hen house(Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, 2016).

(1)

(2)

(3)

Table 2.

Elements of Navier Stokes Equation.

Figure 3.

Simplified CFD model of a laying hen house without HRV.

Figure 4.

Simplified CFD model of a laying hen house with HRV.

Figure 5.

Design of the HRV and connected supply duct .

Figure 6.

Detailed view of air outlets along the duct for distributing heat-exchanged air.

(4)

Table 3.

Viscous resistance coefficients (Dx, Dy, Dz) and Inertial resistance coefficients (Cx, Cy, Cz) for 1.8 kg laying hen in x, y and z directions.

(5)

Table 4.

Specifications of HRV(Big Dutchman International GmbH, 2014).

Table 5.

Computational conditions of CFD simulation model.

Table 6.

Ventilation rate through the HRV and its proportion relative to the total required ventilation in each case.

(6)

(7)

Table 7.

Mean temperatures (℃) of cage 1 (near wall), cage 2 (center) and laying hen house for each case.

(8)

(9)

Table 8.

Mean temperatures (℃) by section, RMSE, SMAPE and ME values for each case.

Table 9.

Mean temperatures (℃) by section and UI value along the horizontal direction.

Table 10.

Mean temperatures (℃) by section and UI value along the vertical direction.

Figure 7.

Temperature distribution of Case B3 at the plane of y = 3.5 m.

Figure 8.

Temperature distribution of Case B3 at the plane of x = 10 m.

결 론

References

Viscous resistance coefficients (D_x, D_y, D_z) and Inertial resistance coefficients (C_x, C_y, C_z) for 1.8 kg laying hen in x, y and z directions.