소개
높은 압축 하중을 받는 시료에 대해 열유량계 테스트를 수행할 수 있는 새로운 옵션이 NETZSCH HFM 436 제품군(그림 1)에 추가되어 단열재 관련 R&D 프로그램의 가능성의 폭이 넓어졌습니다.
시료의 플레이트 압력을 변화시켜 다양한 수준의 압축을 달성함으로써 사용자는 밀도에 따른 열전도도 곡선을 생성하여 단열 제품의 다양한 열 전달 과정의 상대적 강도에 대한 정보를 파악할 수 있습니다.
이 애플리케이션 노트에서는 밀도에 대한 열전도도의 기능적 의존성에 대한 분석 식을 도출하기 위해 섬유 유리 단열재의 세 가지 주요 열전달 메커니즘에 대한 분석을 제공하며, 분석 모델의 예측을 업데이트된 HFM 436 Lambda 에서 다양한 하중 하에서 생성된 실제 HFM 테스트 데이터와 비교합니다. 최고 밀도부터 최저 밀도까지 19:1의 비율로 전체 밀도 범위에서 우수한 일치도가 관찰되었습니다.

단열재 내 다중 모드 열전달
에너지에 민감한 오늘날의 세계에서 에너지 절약 대책의 중요성은 끊임없이 상기되고 있으며, 그 중 핵심은 고품질 단열재로 건물의 열 성능을 향상시키는 것입니다. 고성능 단열재 개발을 목표로 하는 제조업체의 R&D 노력은 진행 상황을 평가하기 위한 보다 강력한 실험 및 분석 도구의 병행 개발로 큰 혜택을 받았습니다. 이 애플리케이션 노트에서 논의하는 새로운 테스트 기능은 이러한 방향의 또 다른 단계를 나타냅니다.
이번 연구에서는 건물 단열재로 흔히 사용되는 유리 섬유 블랭킷을 통한 열 전달을 분석합니다. 이러한 블랭킷은 공기가 갇혀 있는 매트릭스를 구성하는 긴 유리 섬유가 얽혀 있는 것입니다.
공기를 통한 전도:
적당한 온도에서 단열재를 가로지르는 열 전달의 상당 부분은 밀도와 무관하게 공기를 통한 전도에 의해 발생합니다. 이 열 전달 모드는 일정한 공기 전도도 λair를 갖는 푸리에 방정식의 지배를 받습니다.
유리 섬유를 통한 전도:
유리 섬유를 통한 열 전달도 푸리에 방정식의 지배를 받지만, 이 경우 해당 열 전도도 glass 는 밀도 ρ 의 함수입니다. 전도 경로는 밀도에 대략 비례하여 증가하므로 다음과 같습니다:
λglass = B∙ρ
여기서 B는 상수입니다.
복사:
복사 열 전달 모드의 경우 유리 섬유 블랭킷은 종종 파장에 독립적인 광학 특성을 가진 흡수, 방출, 참여 및 광학적으로 두꺼운 매체로 간주됩니다. 이러한 가정을 통해 복사 열 전달은 다음과 같이 도출됩니다:
q방사 = -λrad dT/dx
이 방정식은 푸리에 법칙과 유사하며, 이 때문에 λrad를 복사열전도율이라고 부르기도 합니다. 블랭킷의 밀도가 높을수록 단위 부피당 유리 섬유의 수가 많아져 산란이 많아지고 복사 전달이 낮아집니다.
따라서 복사 플럭스는 밀도에 반비례하는 속도로 감소합니다:
λrad = C/ρ
여기서 C는 상수입니다.
블랭킷을 통해 전달되는 총 열은 이 세 가지 모드의 합입니다. 그러면 유효 열전도율은 다음과 같이 도출됩니다:
λtotal = λair +B∙ρ + C/ρ
이 마지막 방정식은 총 전도도와 유리 섬유 블랑켓의 밀도 사이의 관계를 λair, B, C라는 세 가지 미지의 파라미터로 나타냅니다.
가변 하중 기능을 사용한 HFM 436 유리 섬유 블랭킷 측정
240mm 두께의 유리섬유 단열 블랭킷으로 시작하여 300mm x 300mm 정사각형 단면을 잘라 다양한 높이로 쌓아 올렸습니다. 판 압력을 통해 두께를 변화시켜 밀도가 다른 열전도도 측정을 수행했습니다. HFM 436/3의 최대 개구부를 100mm 초과하는 유리 섬유 스택의 경우, HFM에 설치하기 전에 단단한 판으로 사전 압축을 수행했습니다. 모든 측정은 실온에서 수행되었습니다. 기기는 25mm 두께의 NIST 1450d 유리섬유 보드 표준으로 보정되었으며, 플레이트 온도 차이는 20K였습니다.
결과 및 토론
측정 결과는 표 1과 그림 2에 나와 있습니다.
표 1: 상온에서 HFM 장치에서 다양한 압축 하중 설정을 적용한 유리 섬유 샘플의 열 전도도 대 밀도 비교
두께 (mm) | HFM 스택 압력 | 밀도 (kg/m³) | 전도도 (W/m*K) | |
---|---|---|---|---|
(PSI) | (kPa) | |||
100.0 | 0.00 | 0.03 | 8.6 | 0.0472 |
75.3 | 0.00 | 0.03 | 11.4 | 0.0418 |
50.1 | 0.00 | 0.03 | 12.6 | 0.0394 |
50.3 | 0.03 | 0.19 | 17.1 | 0.0369 |
50.4 | 0.05 | 0.35 | 30.2 | 0.0333 |
24.7 | 0.10 | 0.68 | 34.8 | 0.0325 |
17.3 | 0.22 | 1.51 | 49.6 | 0.0318 |
49.1 | 0.12 | 0.85 | 52.6 | 0.0317 |
50.0 | 0.67 | 4.63 | 87.1 | 0.0317 |
50.1 | 1.58 | 10.9 | 125 | 0.0325 |
38.2 | 3.09 | 21.3 | 164 | 0.0330 |

파란색 곡선은 최소제곱법을 통해 데이터 포인트를 총 전도도 모델에 맞춰서 얻은 것입니다. 위에 제시된 모델이 유리 섬유 블랭킷을 통한 열 흐름 과정을 적절하게 공식화했다는 결론을 내릴 수 있습니다. 점선 곡선은 예상되는 각 전달 모드를 나타냅니다. 결과는 유리 섬유로 인한 전도도가 복사 전도도와 같아지는 밀도 근처인 약 50~80Kg/m3의 밀도 범위에서 열 전도도의 광범위한 최소값을 보여줍니다. 이 정보는 제조업체가 유리 섬유 함량을 최소화하여 제품 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 최적의 밀도는 전도도 최소값의 저밀도 쪽에 있을 것입니다.
결론
가변 부하 기능을 사용하면 이러한 연구를 수행하는 것이 매우 편리합니다. 엄격한 통계 분석을 위해서는 확실히 더 많은 데이터 포인트가 필요하지만, HFM 436 Lambda 으로 쉽게 달성할 수 있습니다. 하나의 완전한 테스트를 다양한 하중과 온도로 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. 이 테스트는 암석(광물) 또는 슬래그 울과 같은 다른 다공성 단열재에도 적용할 수 있습니다.