서 론
지중 열교환기 설계 프로세스
건물 냉난방 부하 산정 조건
대상건물
침기율 입력 조건
건물 냉난방 부하 산정 결과
지중 열교환기 설계 관련 주요 입력값
지중 열교환기 설계 결과 및 고찰
결 론
서 론
정부의 탄소중립 2050 목표 달성을 위해 전 산업 분야에서 온실 가스 배출 저감이라는 공통의 목표를 달성하기 위하여 노력을 다하고 있다. 건축 분야에서의 탄소 배출 저감을 획기적으로 줄이기 위한 방안으로 2020년부터 연면적 1,000㎡ 이상의 신축 공공 건축물을 대상으로 제로 에너지 빌딩 인증을 의무화하고 있으며 2025년부터는 연면적 1,000㎡ 이상의 민간 건축물과 30세대 이상 규모의 공동주택 또한 인증 제도의 대상이 될 예정이다. 건물에서 에너지 사용을 줄이는 것만큼이나 신재생 에너지 시스템을 통한 에너지 생산의 중요성도 높아졌다고 볼 수 있다.
지중열을 건물의 냉난방에 활용하는 지열 에너지 시스템은 일반적으로 적용되고 있는 신재생 에너지 시스템이다. 특히, 히트펌프 시스템의 열원으로 지중열을 활용하는 지열 히트펌프 시스템이 지열원 활용의 대부분을 차지하고 있는데 지열 히트펌프 시스템의 안정적인 운영을 위해서는 지중 열교환기의 적정 용량 산정이 매우 중요하다. 즉, 지중 열교환기에서 열매체와 지중간의 열교환을 통해 지열 히트펌프 가동에 충분한 온도의 열매체를 지속적으로 공급할 수 있도록 지중 열교환기의 총 길이와 배치를 결정해야 한다.
지중 열교환기 설계의 첫 번째 단계는 건물 냉난방 부하의 산정이다. 산정된 건물 냉난방 부하를 기준으로 히트펌프의 용량을 결정하고 히트펌프의 1차측 열매체 온도 조건을 만족할 수 있도록 지중 열교환기의 총 길이를 결정하는 것이 지중 열교환기 용량 산정의 주요한 과정이다. 이 과정에서 지열 히트펌프의 운영에 따른 지중 온도의 변화를 예측하는 것이 지중 열교환기 설계에서 가장 중요하면서도 어려운 부분으로 여겨진다. 이에 기존의 연구에서는 지중 온도 산정을 위한 해석적, 수치해석적 방법의 개발에 집중해왔다.
하지만, 기존 연구에서 지중 열교환기 설계에서 가장 기본이 되는 건물 냉난방 부하 산정의 중요성에 대한 언급은 전무한 편이다. 시뮬레이션 기술의 발전으로 건물 냉난방 부하의 산정은 시뮬레이션 툴에 의존하게 되었다. 시뮬레이션 모델링 과정에서 건물 외피, 재실자 관련 정보 등의 다양한 입력값이 요구되는데 이러한 입력값에 불확실성이 존재하여 냉난방 부하 산정 결과에도 불확실성이 존재한다. 즉, 불확실한 냉난방 부하값에 근거하여 지중 열교환기를 설계한다면 지중 열교환기 설계에도 역시 불확실성이 존재한다고 유추할 수 있다.
본 연구에서는 건물 냉난방 부하 산정의 불확실성이 지중 열교환기 용량 산정에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하고자 하며, 건물 냉난방 부하 산정에서 요구되는 다양한 입력값 중 건물의 침기율 모델링이 지중 열교환기 설계에 미치는 영향에 대해서 중점적으로 다루고자 한다. 이를 위하여 U.S. DOE에서 제공하는 다양한 reference buildings 중 중층 규모의 공동주택을 대상으로 침기율 모델링에 따른 냉난방 부하를 산정하였다. 산정된 냉난방 부하 결과를 이용하여 지중 열교환기 길이를 계산하여 침기율 모델링이 지중 열교환기 길이 산정에 미치는 영향에 대해서 분석을 수행하였다.
지중 열교환기 설계 프로세스
앞서 언급하였듯, 지열 히트펌프 시스템의 안정적인 운영을 위해서 지중 열교환기의 적정 설계가 매우 중요하다. 기존 연구에서도 이러한 중요성을 인지하여 다양한 지중 열교환기 설계 방안을 제시해왔다. 지열 히트펌프 시스템의 계획에 관련된 기준으로 독일에서 제안된 VDI 4640 의 Blatt 2 (VDI, 2015)에서는 연간 난방 운전 가동 시간과 토양의 종류(토양의 열전도율)에 따른 지중 열교환기의 채열량 데이터를 제시하고 있다. VDI 4640 가이드라인은 간단하게 활용할 수 있다는 측면에서 지중 열교환기의 정밀 설계에 앞서 예비 설계 단계에서 유용하다고 볼 수 있다.
VDI 4640 가이드라인 외에도 간략하게 지중 열교환기의 채열량을 산정할 수 있는 방안으로 Curtis et al. (2013)의 연구에서 제안한 설계 방법도 존재한다. Curtis의 연구에서는 GLHEpro 설계 툴을 이용하여 얻은 성능 데이터를 바탕으로 지중의 초기 온도와 토양의 열전도율에 따른 지중 채열량 설계 데이터를 제안하였다. 최근에는 초기 설계 단계에서 지중 열회복에 따른 지중 열교환기 설계 방안까지도 제안되고 있다(Baek et al., 2021).
이러한 기존 연구의 성과에도 불구하고 지중 열교환기 실무 단계에서 일반적으로 활용되고 있는 설계 방법은 ASHRAE handbook의 HVAC Application (ASHRAE, 2011)에 수록된 ASHRAE 설계 방법과 GLHEpro (Spitler, 2000) 등의 툴을 활용한 툴 기반의 설계 방법이 대표적이다. 두 방법 모두 앞서 살펴본 기존 연구와 달리 지열 히트펌프에 적정 온도의 열매체를 공급하기 위해 필요한 지중 열교환기의 길이를 산정하는 데에 초점이 맞추어져 있다.
ASHRAE 설계 방법은 Kavanaugh and Rafferty (1997)에 의해서 제안된 방법으로 계산식의 형태로 제시되어 있다. 건물 부하 및 지중 등 지중 열교환기의 설계와 관련된 데이터가 주어지면 설계자가 계산식을 이용하여 필요한 지중 열교환기의 길이를 산정할 수 있는 방법이다. ASHRAE 설계 방법의 계산식에서는 필요 지중 열교환기 길이 산정을 위해 건물 냉난방 부하를 3개의 heat pulse 형태, 즉, 연간, 월간, 4시간에서 6시간 간격의 피크 부하 형태로 가정하여 활용하고 있다. 이 때, 장기간의 운영에 따라서 지중 온도의 변화가 나타나는데 이를 반영하기 위하여 penalty temperature를 도입하였다.
ASHRAE 설계 방법이 컴퓨터의 사용 없이 설계자의 수작업 만으로도 설계가 가능하도록 구성이 되었다면, GLHEpro로 대표되는 지중 열교환기 설계 툴은 컴퓨터 연산을 통해 더 정밀하게 지중 열교환기의 길이를 산정할 수 있도록 구성되어 있다. 지중 열교환기의 채열량과 열저항에 근거하여 지중 열교환기의 길이를 산정하는 근본적인 이론은 동일하나 GLHEpro에서는 월간, 피크 건물 냉난방 부하를 이용하여 지중 열교환기를 산정한다. 장기간의 운영에 걸친 지중의 온도 변화를 예측하기 위하여 g-function에 근거한 방법을 적용하였고 입력받은 부하값을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 히트 펌프의 1차측 열원 공급 온도를 만족시킬 수 있는 지중 열교환기의 길이를 산정한다.
ASHRAE 설계 방법과 GLHEpro에서 적용된 가정 및 이론이 다르므로 지중 열교환기 산정 결과도 차이가 발생하게 된다. Cullin et al. (2015)에서는 동일한 조건에서 두 방법을 이용하여 지중 열교환기 길이를 산정하고 그 결과를 실측 데이터와 비교하였다. 모든 설계 케이스에 대하여 GLHEpro를 이용한 설계치가 실제와 6%이내의 차이가 나타나는데 반하여, ASHRAE 설계 방법에 의한 결과는 실제에 비하여 두배 가까이 지중 열교환기 길이가 과다 설계 되는 경우도 확인된다.
Cullin et al. (2015)의 연구에서는 이러한 오차가 나타나는 원인으로 두 설계 방법에서 건물 부하를 입력하는 방식의 차이를 주요하게 지적하고 있으며 건물 냉난방 부하 산정의 중요성에 관하여서는 언급을 하지 않았다. 건물 냉난방 부하는 지열 히트펌프 뿐만 아니라 기존의 설비 시스템의 용량 산정에서 핵심이 되는 요인이므로 HVAC 전반의 연구 분야에서 그 중요성이 강조되어 왔다. 특히, 재실자, 건물 외피 관련 정보 등의 다양한 입력값의 냉난방 부하 산정에 관한 불확실성에 관한 논의가 과거로부터 활발하게 진행되었다. 특히, 계획 단계에서 외피의 기밀 정도를 졍확하기 파악하기 어려워 침기율 모델링에 따른 냉난방 부하 산정에 큰 불확실성이 존재한다고 볼 수 있다. 냉난방 부하 산정 결과의 중요성은 일반적인 설비 시스템의 설계보다 지중 열교환기의 설계에서 더 크다고 볼 수 있다. 냉난방 기기의 경우 일반적으로 용량이 정해져있는 기성품을 선정하는데 반하여 지중 열교환기는 필요한 길이만큼 천공을 하게 된다. 즉, 건물 냉난방 부하 산정의 불확실성이 지중 열교환기 용량 산정에 즉각적인 영향을 미친다고 볼 수 있다.
건물 냉난방 부하 산정 조건
대상건물
지중 열교환기 설계에 앞서 건물 냉난방 부하의 산정이 필요하고 이를 위하여 대상 건물이 선정되어야 한다. 본 연구에서는 U.S. DOE에서 제공하는 reference buildings를 대상으로 건물 냉난방 부하 분석과 지중 열교환기 설계를 수행하였다. Reference buildings에는 다양한 유형의 건물이 포함되어 있는데 그 중에서 중층 공동주택(Mid-rise apartment)을 선정하였다(Deru et al., 2011). 대상 건물은 아래 Figure 1에서 보듯이 총 4개층, 연면적 3,222.84 m2 규모이다. 대상 건물은 동서축 방향으로 복도가 계획되어 있고 복도의 남측과 북측에 각각 4개의 실이 위치한다. 1층의 남측 실 중 우측 측 벽 실은 사무실 공간이며 나머지 31개의 실은 모두 거주 공간이다.
미국의 다양한 기후 존 중에서 시카고를 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 외피의 단열 정도는 아래 Table 1과 같고 냉난방 부하 산정을 위해 ideal load system을 EnergyPlus 9.4에서 모델링하였다.
Table 1.
Mean U-values of envelope components and detailed design information about windows
| Components | Parameters | Values | Units |
| Exterior wall | U-value | 0.363 | W/m2·K |
| Roof | U-value | 0.358 | W/m2·K |
| Exterior slab | U-value | 2.193 | W/m2·K |
| Window | U-value | 3.809 | W/m2·K |
| Total gross WWR | 14.97 | % | |
| SHGC | 0.393 | - |
또한, 각 공간에 대한 내부 발열 입력 조건은 아래 Table 2와 같다.
Table 2.
Inputs for internal load density
| Space | Lighting [W/m2] | People [m2/person] | Plug [W/m2] |
| Apartment | 3.88 | 35.3 | 5.38 |
| Office | 10.76 | 44.12 | 12.9 |
| Corridor (1st floor) | 5.38 | 0 | 206.7379 |
| Corridor (2nd, 3rd and 4th floors) | 5.38 | 0 | 0 |
침기율 입력 조건
본 연구에서는 빌딩 시뮬레이션에서 대표적인 불확실 인자인 침기율에 따른 건물 냉난방 부하 및 지중 열교환기 설계의 불확실성에 관하여 분석하고자 한다. Energyplus에서 대상 건물에 대한 침기율 모델링은 외피 면적에 대한 누기량을 입력하는 Flow/ExteriorArea 조건을 활용하였으며 reference building의 해당 입력값은 1.0872 ㎥/h·㎡이다.
침기율 모델링에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 reference building의 입력값을 기준으로 누기량이 절반인 경우와 두배인 경우를 각각 모델링 하였다. 즉, reference building은 base model building으로, Flow/ExteriorArea가 절반인 경우는 tight building으로 두배인 경우는 leaky building으로 각각 정의하였고 각 경우에 대한 Flow/ExteriorArea는 아래 Table 3과 같다.
Table 3.
Input values for infiltration rates modeling
| Building type by airtightness level | Flow per exterior surface area [m3/h·m2] |
| Tight building | 0.5436 |
| Base model building (reference building) | 1.0872 |
| Leaky building | 2.1744 |
침기율 입력값의 타당성을 평가하기 위해서 Table 3에서 입력한 값을 바탕으로 각 존 별 환기 횟수(ACH)를 계산하여 Figure 2에 표기하였다. Figure 2에 따르면, tight building의 경우 환기 횟수가 0.071ACH에서 0.297ACH 사이의 값을 가지며 base building은 0.143ACH에서 0.593ACH, 마지막으로 leaky building의 경우 0.285ACH에서 1.187ACH사이의 값을 가진다. 미국의 신축 주택 312세대에 대한 침기율 측정 데이터에 따르면, 신축 주택의 침기율 중간값은 0.5ACH이며 대부분이 주택이 0.25ACH에서 1ACH사이의 값을 가진다(ASHRAE 2013). 본 연구의 모델링 결과와 ASHRAE에서 제공하는 측정 데이터를 비교하여 보면, 침기율 모델링이 측정 데이터의 주요 분포에 포함되어 침기율 모델링이 타당한 것으로 판단된다.
건물 냉난방 부하 산정 결과
EnergyPlus 9.4를 이용하여 앞서 모델링한 tight, base, leaky buildings에 대한 시뮬레이션을 수행하여 매 시간 간격 별로 냉난방 부하를 산출하였다. 세 건물 모델의 모든 존에 대하여서 냉난방 피크 부하와 연간 부하를 각각 도출하여 아래의 Table 4에 정리하였다. 부하 산정 결과를 토대로 냉난방 부하 패턴에 따라서 조닝을 수행하였다. 1층에는 7개의 주거 공간과 1개의 사무실 공간이 계획되어 있는데 사무실 공간을 별도의 존(Zone B)로 설정하고 주거 공간은 Zone A로 설정하였다. 나머지 세대에 대해서는 각 층 별로 존을 설정하여 2층, 3층, 4층의 세대를 각각 Zone C, D, E로 정하였다.
Table 4.
Results of peak and yearly building heating and cooling loads
냉난방 부하 산정 결과를 살펴보면, 피크부하의 경우 모든 존에 대하여 침기량이 증가함에 따라서 그 결과값이 증가하는 경향이 나타난다. 특히, 피크 냉방 부하에 비해서 피크 난방 부하의 편차가 더 크게 나타난다. 상대적으로 실내외 온도차가 냉방기에 비하여 난방기가 더 크기 때문에 침기율의 증가로 부하의 편차가 더 크게 나타나는 것으로 보인다.
연간 난방 부하의 경우 피크 부하와 같이 모든 존에 대해서 침기량의 증가에 따라서 부하가 증가하는 경향이 나타난다. 하지만, 연간 냉방 부하의 경우에는 일부 존에서 base building의 부하가 tight building의 부하보다 더 작게 나타나기도 한다. 또한, 침기율에 따른 연간 부하의 변화를 비교하면, 냉방 부하에 비하여 난방 부하의 변화가 더 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 난방 부하의 경우 tight building과 leaky building의 결과가 두 배 가까이 차이가 나는데, 냉방 부하는 10% 내외의 편차가 나타난다.
지중 열교환기 설계 관련 주요 입력값
본 연구에서는 GLHEpro 5.0를 이용하여 지중 열교환기 설계를 수행하였다. GLHEpro 모델링에서 요구되는 입력값은 크게 건물의 냉난방 부하, 토양에 관한 정보, 지중 열교환기에 관한 정보, 히트펌프 시스템에 관한 정보로 구분된다. 우선 건물의 냉난방 부하와 관련하여 GLHEpro에서는 시간 별 부하 산정 결과가 아닌 월 별 기간 부하와 피크 부하를 필요로 하며 피크 부하가 지속되는 시간(Duration of peak loads) 또한 필요로 한다. EnergyPlus에서 도출된 결과를 GLHEpro에서 필요로 하는 형태로 입력하기 위하여 GLHEpro에서 제공하는 Peak Load Analysis Tool을 이용하였다.
토양 및 지중 열교환기와 관련하여서는 다양한 지중 열교환기 유형 중 국내에서 일반적으로 시공되는 형태인 single U-tube 유형을 대상으로 하였으며 보어홀의 배치는 일자형, 보어홀간 간격은 6 m로 설정하였다. 보어홀의 지름은 150 mm로 가정하였고, 보어홀 내 배관 중심 사이의 간격은 80 mm로 설정하였다. 이를 포함한 지중 열교환기 설계 과정에서 필요한 주요 입력값을 정리하면 아래 Table 5와 같다.
Table 5.
Major input values for ground heat exchanger design
GLHEpro에서 장기간의 지중 온도 변화를 산정하기 위해 g-funciton 이론이 적용되어 있다. g-function은 시간과 보어홀 배치, 보어홀 간격에 관한 함수로써 지중 열교환기의 길이 산정에 앞서서 g-function의 결정이 필요하다. 침기율 모델링의 방식과 각 존에 따라서 설계 결과의 차이가 발생하게 되므로 각 케이스에 대하여 매번 g-function을 결정하여 설계에 적용하였다. 히트펌프와 관련하여서는 각 존의 냉난방 피크 부하를 참고로 하여 GLHEpro 히트펌프 라이브러리에 수록된 제품을 선정하였다.
이러한 필요 변수들의 입력이 완료되면 GLHEpro에서 시뮬레이션을 수행하여 시간에 따른 히트펌프 1차측 열매체 공급 온도를 계산한다. 계산 결과와 사용자가 GLHEpro에 미리 입력한 설정 온도와의 비교를 하여 설정 온도를 만족할 수 있는 지중 열교환기의 길이를 결정하는 것으로 프로그램에서의 설계가 완료된다.
지중 열교환기 설계 결과 및 고찰
Tight, base, leaky buildings에 대하여 각 존 별 지중 열교환기 설계 결과 즉, 필요 총 길이를 정리하면 아래 Table 6과 같다. 모든 존에 대하여 침기율이 증가할수록 필요한 지중 열교환기의 길이 또한 증가하는 것을 확인할 수 있다. 하지만, 모델링 변화에 따른 설계 편차는 각 존 별로 다르게 나타난다. 우선, 사무실 공간 단독으로 구성된 Zone B와 중간층 세대에 해당하는 Zone C(D)의 침기율 모델링에 따른 설계 편차가 1층 세대로 구성된 Zone A와 최상층 세대로 구성된 Zone E에 비하여 상대적으로 작게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히, Zone B의 tight building과 base building을 비교하면 설계 결과의 편차가 2%로 차이가 미미한 것을 알 수 있다. 반면에 Zone A와 Zone E의 경우 침기율의 모델링에 따라서 지중 열교환기의 설계 결과의 편차가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. Zone A의 경우, base building과 tight building 간의 지중 열교환기 산정 결과의 차이는 7.2%인 데 반하여 base building과 leaky building 간의 산정 결과의 차이는 34.1%로 모델링에 따라서 편차의 차이도 크게 나타난다. Zone E의 경우 침기율 모델링에 따른 설계 편차가 가장 크게 나타나는데 base building과 tight building은 26.1%, base building과 leaky building은 58.3%의 차이가 나타나는 것을 알 수 있다.
Table 6.
Calculated total length of ground heat exchangers by building models and zones
지중 열교환기 설계에 미치는 지중 열교환기, 토양 관련 인자는 모두 동일하고 입력되는 부하값의 차이만 존재하므로 이러한 산정 결과의 편차는 침기율의 변화에 따른 냉난방 부하의 차이에 의한 것이라고 판단할 수 있다. 냉난방 부하와 지중 열교환기 설계 결과간의 관계를 살펴보기 위해서 각 존에대하여 모델 별 지중 열교환기 설계 결과와 피크 냉난방 부하를 아래 Figure 3에 함께 나타내었다. Figure 3에 기입된 피크 부하의 수치는 존 별 피크 부하로 각 존에 속하는 모든 실의 부하를 합산하여 해당 존의 면적으로 나눈 값이다.
Zone A와 Zone E의 경우 tight building과 base building, base building과 leaky building간의 피크 난방 부하 산정 결과의 편차와 지중 열교환기 산정 결과 편차간의 상관 관계가 강한 것으로 보인다. 즉, 침기율 변화에 따른 피크 냉난방 부하의 차이 만큼 지중 열교환기 설계의 차이도 유사하게 나타난다. 반면에, Zone B와 Zone C(D)는 지중 열교환기 산정 결과 오차와 피크 냉난방 부하 오차간의 상관 관계가 강하지 않은 것으로 보인다. 특히, Zone C의 경우에 base building 대비 tight building 의 피크 냉난방 부하의 편차가 각각 29.3%와 12.2%, leaky building의 피크 냉난방 부하의 편차는 52.8%, 18.9%로 피크 부하의 차이가 발생하는 만큼 지중 열교환기 설계에도 큰 차이가 나타나지는 않는 것으로 보인다.
다음으로 또 다른 입력값인 연간 부하에 대한 분석을 수행하였다. 연간 부하는 지중 열교환기에서 열의 취출에 따른 지중 온도의 변화를 산정하기 위한 목적으로 입력된다. 이러한 산정 목적을 고려하여 볼 때, 건물의 연간 부하 수치보다는 연간 부하를 기준으로 산정된 지중 부하, 즉 지중 열교환기에서의 채열량이 더 중요하다고 볼 수 있다. 이에, 지중 열교환기의 채열량을 아래 Table 7에 정리하였다. Table 7에서 채열량의 부호가 음수인 경우는 지중으로의 열 방출, 즉 냉방에 더 많은 열이 사용되었다는 것을 의미하며 부호가 양수인 경우는 지중에서부터의 채열이 주로 일어나 난방에 더 많은 열이 사용되었다는 것을 의미한다.
Table 7.
Amounts of extracted heat from ground by building models and zones
| Zone | Amounts of extracted heat from ground [MWh] | ||
| Tight | Base | Leaky | |
| A | -4,703 | -580 | 7,844 |
| B | -2,459 | -2,323 | -1,981 |
| C (D) | -33,050 | -26,900 | -14,138 |
| E | -5,302 | 10,422 | 39,733 |
위 Table 7에 따르면, 침기율이 증가할수록 연간 지중 부하의 수치가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 지중 열교환기 설계 결과의 편차가 상대적으로 작게 나타나는 Zone B와 C는 지중으로의 열 방출이 주로 발생하는 것을 확인할 수 있고, Zone A와 E의 경우 침기율의 증가에 따라서 지중으로의 열 방출에서 지중에서부터의 채열이 더 주도적으로 나타나는 것을 알 수 있다. 즉, 침기율 모델링에 따라서 연간 지중 부하의 양상이 변화하는 구간이 나타나는 존에서는 피크 부하의 변화만큼 지중 열교환기 설계의 편차도 나타나는 것을 알 수 있고, 그렇지 않은 존에서는 설계의 편차도 크지 않은 것으로 보인다.
앞선 결과들을 종합하면 건물 침기율 모델링에 따라서 지중 열교환기 설계의 결과 또한 유의미하게 달라지는 것을 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 변화가 모든 조건에 대해서 동일하게 나타나는 것은 아니며, 각 존의 피크 부하와 기간 부하 결과 수치에 따라서 지중 열교환기 설계의 편차 또한 다르게 나타나는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 중층 규모의 공동주택을 대상으로 분석을 수행하였는데, 상업 시설, 사무실 등 부하 패턴이 다르게 나타나는 다양한 건물 유형에 대해서도 분석을 수행하여 부하 모델링의 불확실성이 지중 열교환기 설계에 미치는 영향을 좀 더 명확하게 규명할 필요가 있다.
결 론
본 연구에서는 건물의 냉난방 부하 산정 과정에서 침기율 모델링의 불확실성이 지중 열교환기 설계에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였으며, 이를 위해 미국의 시카고 지역에 위치하는 중층 규모의 공동 주택을 대상으로 연구를 수행하였다. 건물의 냉난방 부하 산정을 위해서 EnergyPlus 9.4를 이용하였고 지중 열교환기 설계를 위해서 GLHEpro 5.0을 이용하였다. 대상 건물의 부하 분석 결과를 바탕으로 조닝을 수행하였고 각 존의 월간 냉난방 피크 부하와 기간 부하를 바탕으로 필요 지중 열교환기 길이를 산정하였다.
분석 결과 건물의 최하층과 최상층에 해당하는 Zone A와 Zone E의 경우 base building 대비 leaky building에서 최대 58.3%의 설계 편차가 나타나는 것을 확인하였다. 반면에 사무실과 중간층에 해당하는 Zone B와 Zone C(D)의 경우에는 설계 편차가 10%이내로 상대적으로 침기율 모델링에 따른 설계 편차가 작게 나타나는 것을 확인하였다. 지중 열교환기 설계 편차가 크게 나타나는 Zone A와 Zone E의 경우, 침기율 모델링에 따른 피크 난방 부하 산정의 편차와 지중 열교환기 산정 간의 편차 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였지만, 이러한 상관관계가 Zone B와 Zone C(D)에서도 나타나지는 않는 것으로 확인되었다. 이러한 경향은 침기율 모델링에 따른 각 존의 연간 부하 변화와도 관계가 있을 것으로 판단이 된다. 하지만, 이러한 경향성을 명확하게 파악하기 위해서는 다양한 건물 유형과 기후대에 대한 침기율 모델링에 따른 냉난방 부하 산정 결과와 지중 열교환기 설계 결과 간의 분석이 필요할 것으로 판단된다. 또한 침기율 뿐만 아니라 재실 정보 등의 다양한 시뮬레이션 입력값의 불확실성에 대한 논의도 필요할 것으로 보인다. 향후 지중 열교환기 설계 시 고정된 부하 값을 바탕으로 설계를 수행하기 보다는 입력값의 불확실성을 고려한 설계 또한 요구된다.
본 연구에서는 부하 모델링의 지중 열교환기 설계에 미치는 영향에 관한 분석을 수행하였으나 추후에는 운영에 대한 평가 또한 필요할 것으로 판단된다. 지중 열교환기 길이의 변화는 단순히 천공 비용에도 영향을 미칠수도 있지만, 히트 펌프의 성능에도 영향을 미친다고 볼 수 있다. 지중 열교환기 길이의 변화에 따라서 지중 열교환기 출구 열매체의 온도 또한 달라지게 되고 이로 인하여 히트 펌프의 효율도 변화하게 된다.
