본 연구를 통해 superlite라 불리는 단열 파우더를 채용한 NO96 멤브레인 타입 LNG선 단열 화물창의 만선항해 시 LNG의 BOR(Boil-Off Rate) 예측모델을 제시하였다. LNGCC(LNG Cargo Containment)의 비정상상태 열전달 FEM모델은 만선항해 시 대기 및 해수 조건을 반영하고 복잡한 화물창 단열구조에 균질화 기법을 적용하여 구축하였다. BOR은 만선항해중 LNGCC 내부로 침입하는 총 열량을 이용하여 평가되었으며, 주요 변수에 따른 BOR의 변화는 파라메트릭 열전달해석을 통하여 분석하였다. 그리고 파라메트릭 BOR 특성해석 결과를 토대로 LNG선의 탱크 크기, 단열층의 두께 그리고 superlite의 열전도율을 함수로 하는 BOR 예측모델을 유도하였다. 비선형 과도 열전달해석을 통해 직접 구한 BOR과의 비교를 통해 유도한 예측모델은 최대 1% 이내의 상대오차를 나타내었다.
A BOR(Boil-Off Rate) prediction model for the NO96 membrane-type LNG insulation containment filled with superlite powders during laden voyage is presented in this paper. Finite element model for the unsteady-state heat transfer analysis is constructed by considering the air and water conditions and by employing the homogenization method to simplify the complex insulation material composition. BOR is evaluated in terms of the total amount of heat invaded into LNGCC and its variation to the major variables is investigated by the parametric heat transfer analysis. Based upon the parametric results, a BOR prediction model which is in function of the LNG tank size, the insulation layer thickness and the powder thermal conductivity is derived. Through the verification experiment, the accuracy of the derived prediction model is justified such that the maximum relative difference is less than 1% when compared with the direct numerical estimation using the FEM analysis.
