8f98f63aa5
CCTV 실시간 영상: - CCTVPlayer 컴포넌트 (hls.js 기반 HLS/MJPEG/MP4 재생) - 백엔드 HLS 프록시 엔드포인트 (CORS 우회, m3u8 URL 재작성) - KHOA 15개 + KBS 6개 실제 해안 CCTV 연동 - Vite dev proxy, 스트림 타입 자동 감지 유틸리티 HNS 분석: - HNS 시나리오 저장/불러오기/재계산 기능 - 물질 DB 검색 및 상세 정보 연동 - 좌표/파라미터 입력 UI 개선 - Python 확산 모델 스크립트 (hns_dispersion.py) 공통: - 3D 지도 토글, 보고서 생성 개선 - useSubMenu 훅, mapUtils 확장 - ESLint set-state-in-effect 수정 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
566 lines
20 KiB
Python
566 lines
20 KiB
Python
"""
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WING HNS 대기확산 모델 알고리즘
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=====================================
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지원 모델:
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1. Gaussian Plume - 연속 누출 (Continuous Release)
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2. Gaussian Puff - 순간 누출 (Instantaneous Release)
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3. Dense Gas Model - 고밀도 가스 (ALOHA 방식, Britter-McQuaid)
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출력:
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- 시간별 농도장 2D 히트맵 애니메이션 (MP4 / GIF)
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의존 라이브러리:
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pip install numpy matplotlib scipy
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작성: WING 프로젝트 / HNS 대응 모듈
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"""
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import matplotlib.animation as animation
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from matplotlib.colors import LogNorm
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Literal, Optional
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import warnings
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warnings.filterwarnings("ignore")
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 1. 입력 파라미터 데이터 클래스
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# ──────────────────────────────────────────────
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@dataclass
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class MeteoParams:
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"""기상 조건"""
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wind_speed: float = 5.0 # 풍속 (m/s)
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wind_dir_deg: float = 270.0 # 풍향 (기상 기준, 0=북, 90=동, ...)
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||
stability: str = "D" # Pasquill-Gifford 안정도 (A~F)
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temperature: float = 293.15 # 기온 (K)
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pressure: float = 101325.0 # 기압 (Pa)
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mixing_height: float = 800.0 # 혼합층 높이 (m)
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@dataclass
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class SourceParams:
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"""누출원 정보"""
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Q: float = 10.0 # 배출률 (g/s) - Plume용
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Q_total: float = 5000.0 # 총 누출량 (g) - Puff용
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x0: float = 0.0 # 누출 위치 X (m)
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y0: float = 0.0 # 누출 위치 Y (m)
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z0: float = 0.5 # 누출 높이 (m) (해상 = 수면 근처)
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||
release_duration: float = 0.0 # 누출 지속시간 (s), 0=순간
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# Dense Gas 전용
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molecular_weight: float = 71.9 # 분자량 (g/mol) - 기본: Chlorine
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vapor_pressure: float = 670.0 # 증기압 (mmHg)
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||
density_gas: float = 3.2 # 가스 밀도 (kg/m³) at 누출 조건
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pool_radius: float = 5.0 # 액체풀 반경 (m)
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@dataclass
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class SimParams:
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"""시뮬레이션 격자 및 시간 설정"""
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x_range: tuple = (-50, 3000) # X 범위 (m)
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y_range: tuple = (-800, 800) # Y 범위 (m)
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nx: int = 200 # X 격자 수
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ny: int = 160 # Y 격자 수
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z_ref: float = 1.5 # 농도 계산 기준 높이 (m, 호흡선)
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t_start: float = 0.0 # 시작 시간 (s)
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t_end: float = 600.0 # 종료 시간 (s)
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dt: float = 30.0 # 시간 간격 (s)
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 2. 확산계수 (Pasquill-Gifford σy, σz)
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# ──────────────────────────────────────────────
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# Briggs (1973) open-country 파라미터
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_PG_PARAMS = {
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# stability: (ay, by, az, bz) → σy = ay*x/(1+by*x)^0.5, σz = az*x/(1+bz*x)^0.5
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||
"A": (0.22, 0.0001, 0.20, 0.000),
|
||
"B": (0.16, 0.0001, 0.12, 0.000),
|
||
"C": (0.11, 0.0001, 0.08, 0.0002),
|
||
"D": (0.08, 0.0001, 0.06, 0.0015),
|
||
"E": (0.06, 0.0001, 0.03, 0.0003),
|
||
"F": (0.04, 0.0001, 0.016, 0.0003),
|
||
}
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||
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def sigma_y(x: np.ndarray, stability: str) -> np.ndarray:
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||
"""수평 확산계수 σy (m)"""
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ay, by, _, _ = _PG_PARAMS[stability]
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||
x = np.maximum(x, 1.0)
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||
return ay * x / np.sqrt(1.0 + by * x)
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||
def sigma_z(x: np.ndarray, stability: str) -> np.ndarray:
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||
"""수직 확산계수 σz (m)"""
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_, _, az, bz = _PG_PARAMS[stability]
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||
x = np.maximum(x, 1.0)
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||
return az * x / np.sqrt(1.0 + bz * x)
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 3. 바람 방향 회전 유틸리티
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# ──────────────────────────────────────────────
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def wind_rotation(wind_dir_deg: float):
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"""
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기상 풍향 → 수학 좌표 회전각 변환
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Returns: (cos_theta, sin_theta)
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||
기상 풍향 270° (서풍) → 바람이 동쪽(+x)으로 진행
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"""
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math_angle = np.radians(270.0 - wind_dir_deg)
|
||
return np.cos(math_angle), np.sin(math_angle)
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||
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||
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||
def rotate_to_wind(X, Y, x0, y0, cos_t, sin_t):
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||
"""절대 좌표 → 바람 중심축 좌표 (x'=풍하, y'=횡풍)"""
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dx = X - x0
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dy = Y - y0
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xw = dx * cos_t + dy * sin_t # 풍하거리
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yw = -dx * sin_t + dy * cos_t # 횡풍거리
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return xw, yw
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 4. Model 1: Gaussian Plume (연속 누출)
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# ──────────────────────────────────────────────
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def gaussian_plume(
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X: np.ndarray, Y: np.ndarray,
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||
meteo: MeteoParams, src: SourceParams, sim: SimParams,
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||
t: float = None # Plume은 정상 상태; t 인수는 인터페이스 통일용
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||
) -> np.ndarray:
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||
"""
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정상 상태 가우시안 플룸 농도 (g/m³)
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- 지면 반사 포함 (image method)
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- 혼합층 상한 반사 포함 (선택적)
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C(x,y,z) = Q / (2π σy σz u)
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||
× exp(-y²/2σy²)
|
||
× [exp(-(z-H)²/2σz²) + exp(-(z+H)²/2σz²)]
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||
"""
|
||
cos_t, sin_t = wind_rotation(meteo.wind_dir_deg)
|
||
xw, yw = rotate_to_wind(X, Y, src.x0, src.y0, cos_t, sin_t)
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||
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||
# 풍하 양수 구역만 계산
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mask = xw > 0
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C = np.zeros_like(X)
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||
sy = sigma_y(xw[mask], meteo.stability)
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||
sz = sigma_z(xw[mask], meteo.stability)
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||
sz = np.minimum(sz, meteo.mixing_height) # 혼합층 상한 클리핑
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||
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u = max(meteo.wind_speed, 0.5)
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||
H = src.z0
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z = sim.z_ref
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||
# 지면 반사항
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term_y = np.exp(-0.5 * (yw[mask] / sy)**2)
|
||
term_z1 = np.exp(-0.5 * ((z - H) / sz)**2)
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||
term_z2 = np.exp(-0.5 * ((z + H) / sz)**2)
|
||
|
||
C[mask] = (src.Q / (2 * np.pi * sy * sz * u)) * term_y * (term_z1 + term_z2)
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||
return C
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 5. Model 2: Gaussian Puff (순간 누출)
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# ──────────────────────────────────────────────
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def gaussian_puff(
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||
X: np.ndarray, Y: np.ndarray,
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||
meteo: MeteoParams, src: SourceParams, sim: SimParams,
|
||
t: float
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||
) -> np.ndarray:
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||
"""
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||
이동하는 가우시안 퍼프 농도 (g/m³)
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C(x,y,z,t) = Q_total / [(2π)^(3/2) σx σy σz]
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||
× exp(-x_r²/2σx²)
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||
× exp(-y_r²/2σy²)
|
||
× [exp(-(z-H)²/2σz²) + exp(-(z+H)²/2σz²)]
|
||
여기서 퍼프 중심 = (u·t·cos, u·t·sin)
|
||
"""
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||
if t <= 0:
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||
return np.zeros_like(X)
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||
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||
u = max(meteo.wind_speed, 0.5)
|
||
cos_t, sin_t = wind_rotation(meteo.wind_dir_deg)
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||
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||
# 퍼프 중심 이동
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xc = src.x0 + u * t * cos_t
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yc = src.y0 + u * t * sin_t
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# 퍼프에서의 상대 거리
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dx = X - xc
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dy = Y - yc
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# 이동거리 기준으로 σ 계산
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travel_dist = u * t
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sy = sigma_y(np.array([travel_dist]), meteo.stability)[0]
|
||
sz = sigma_z(np.array([travel_dist]), meteo.stability)[0]
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||
sx = sy # 풍하 방향 확산 ≈ 횡풍 방향
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||
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||
sz = min(sz, meteo.mixing_height)
|
||
H = src.z0
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||
z = sim.z_ref
|
||
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||
norm = (2 * np.pi)**1.5 * sx * sy * sz
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||
term_x = np.exp(-0.5 * (dx / sx)**2)
|
||
term_y = np.exp(-0.5 * (dy / sy)**2)
|
||
term_z = (np.exp(-0.5 * ((z - H) / sz)**2) +
|
||
np.exp(-0.5 * ((z + H) / sz)**2))
|
||
|
||
C = (src.Q_total / norm) * term_x * term_y * term_z
|
||
return C
|
||
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||
|
||
# ──────────────────────────────────────────────
|
||
# 6. Model 3: Dense Gas (ALOHA 방식, Britter-McQuaid)
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# ──────────────────────────────────────────────
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||
def dense_gas_britter_mcquaid(
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||
X: np.ndarray, Y: np.ndarray,
|
||
meteo: MeteoParams, src: SourceParams, sim: SimParams,
|
||
t: float
|
||
) -> np.ndarray:
|
||
"""
|
||
Britter & McQuaid (1988) Dense Gas 모델
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- 무거운 가스의 중력 침강(gravity spreading) 효과 반영
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||
- ALOHA에서 채용하는 방식과 동일한 기본 구조
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적용 조건: ρ_gas / ρ_air > 1.1 이상
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출력 단위: g/m³ (ppm 변환은 convert_to_ppm 함수 사용)
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1) 부력 flux: g0' = g(ρg-ρa)/ρa × qv
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||
2) 연속 누출: plume width = f(g0', u, x)
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||
3) 순간 누출: cloud radius = f(g0, t)
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||
"""
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||
rho_air = meteo.pressure * 0.02897 / (8.314 * meteo.temperature) # kg/m³
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||
g = 9.81 # m/s²
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||
u = max(meteo.wind_speed, 0.5)
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||
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||
# 초기 농도 (부피 분율)
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||
rho_g = src.density_gas
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||
C0_vol = rho_g / (rho_g + rho_air) # 초기 부피 분율
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||
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||
# 단위 부력 flux (m²/s³)
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||
g_prime0 = g * (rho_g - rho_air) / rho_air
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||
|
||
cos_t, sin_t = wind_rotation(meteo.wind_dir_deg)
|
||
xw, yw = rotate_to_wind(X, Y, src.x0, src.y0, cos_t, sin_t)
|
||
mask = xw > 0
|
||
C = np.zeros_like(X)
|
||
|
||
if not np.any(mask):
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||
return C
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||
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||
xd = xw[mask]
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yd = yw[mask]
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||
if src.release_duration == 0:
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# ── 순간 누출 (Puff) ──
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# 이동 중심
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xc = u * t
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# 클라우드 반경: r(t) = r0 + α·(g_prime0·V0)^(1/4)·t^(1/2)
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V0 = np.pi * src.pool_radius**2 * 1.0 # 초기 체적 (1m 두께 가정)
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||
r0 = src.pool_radius
|
||
r_t = r0 + 1.1 * (g_prime0 * V0)**0.25 * max(t, 0.1)**0.5
|
||
|
||
# 클라우드 높이: h(t) = V0 / (π r²)
|
||
h_t = max(V0 / (np.pi * r_t**2), 0.1)
|
||
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||
# Gaussian 농도 분포 내 클라우드
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dist_xr = xd - xc
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||
sigma_cloud = r_t / 2.15 # r_t ≈ 2.15σ
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||
C_vol = C0_vol * np.exp(-0.5 * (dist_xr / sigma_cloud)**2) \
|
||
* np.exp(-0.5 * (yd / sigma_cloud)**2)
|
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else:
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# ── 연속 누출 (Plume) ──
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# 풍하거리별 플룸 폭: b(x) = b0 × [1 + α(g_prime_x / u³)^(1/3)]
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||
qv = src.Q / (rho_g * 1000) # 체적 유량 (m³/s)
|
||
g_prime_line = g_prime0 * qv / u # 단위 길이 부력
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||
|
||
b0 = src.pool_radius
|
||
# Britter-McQuaid: b ∝ x^0.6 for gravity-dominated
|
||
b_x = b0 + 2.5 * (g_prime_line / u**2)**0.333 * xd**0.6
|
||
b_x = np.maximum(b_x, b0)
|
||
|
||
# 플룸 높이 (중력 침강 → 낮게 유지)
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||
h_x = qv / (u * b_x)
|
||
h_x = np.maximum(h_x, 0.1)
|
||
|
||
# 횡풍 Gaussian × 풍하 top-hat 근사
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||
C_vol = C0_vol * (b0 / b_x) * np.exp(-0.5 * (yd / (b_x / 2))**2)
|
||
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||
# 부피 분율 → g/m³ 변환
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MW = src.molecular_weight
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||
C[mask] = C_vol * (MW * meteo.pressure) / (8.314 * meteo.temperature) # g/m³
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||
return C
|
||
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||
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# ──────────────────────────────────────────────
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||
# 7. 독성 임계값 (AEGL / IDLH)
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||
# ──────────────────────────────────────────────
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# 주요 HNS 물질 독성 기준 (ppm)
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||
TOXICITY_LEVELS = {
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||
"Chlorine": {"AEGL1": 0.5, "AEGL2": 2.8, "AEGL3": 50.0, "IDLH": 10.0, "MW": 71.0},
|
||
"Ammonia": {"AEGL1": 1.1, "AEGL2": 16.0, "AEGL3": 50.0, "IDLH": 300.0, "MW": 17.0},
|
||
"HCl": {"AEGL1": 1.8, "AEGL2": 22.0, "AEGL3": 100.0, "IDLH": 50.0, "MW": 36.5},
|
||
"Benzene": {"AEGL1": 52.0, "AEGL2": 800.0,"AEGL3": 4000.0,"IDLH": 500.0, "MW": 78.1},
|
||
"H2S": {"AEGL1": 0.51, "AEGL2": 17.0, "AEGL3": 50.0, "IDLH": 50.0, "MW": 34.1},
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def gm3_to_ppm(C_gm3: np.ndarray, MW: float, T_K: float = 293.15, P_Pa: float = 101325) -> np.ndarray:
|
||
"""g/m³ → ppm 변환"""
|
||
return C_gm3 * (8.314 * T_K) / (MW * P_Pa) * 1e6
|
||
|
||
|
||
# ──────────────────────────────────────────────
|
||
# 8. 애니메이션 생성
|
||
# ──────────────────────────────────────────────
|
||
|
||
def run_animation(
|
||
model: Literal["plume", "puff", "dense_gas"],
|
||
meteo: MeteoParams,
|
||
src: SourceParams,
|
||
sim: SimParams,
|
||
substance: str = "Chlorine",
|
||
save_path: Optional[str] = None,
|
||
show: bool = True
|
||
):
|
||
"""
|
||
시간별 대기확산 농도 애니메이션 생성
|
||
|
||
Parameters
|
||
----------
|
||
model : 사용할 모델 ("plume" | "puff" | "dense_gas")
|
||
save_path : 저장 경로 (.gif 또는 .mp4), None이면 저장 안 함
|
||
show : plt.show() 호출 여부
|
||
"""
|
||
MODEL_FUNC = {
|
||
"plume": gaussian_plume,
|
||
"puff": gaussian_puff,
|
||
"dense_gas": dense_gas_britter_mcquaid,
|
||
}
|
||
assert model in MODEL_FUNC, f"지원하지 않는 모델: {model}"
|
||
func = MODEL_FUNC[model]
|
||
|
||
# 격자 생성
|
||
x_lin = np.linspace(*sim.x_range, sim.nx)
|
||
y_lin = np.linspace(*sim.y_range, sim.ny)
|
||
X, Y = np.meshgrid(x_lin, y_lin)
|
||
|
||
# 시간 배열
|
||
times = np.arange(sim.t_start + sim.dt, sim.t_end + sim.dt, sim.dt)
|
||
|
||
# 독성 기준
|
||
tox = TOXICITY_LEVELS.get(substance, TOXICITY_LEVELS["Chlorine"])
|
||
MW = tox["MW"]
|
||
|
||
# 농도 프레임 사전 계산
|
||
print(f"[{model.upper()}] 농도 계산 중... ({len(times)} 프레임)")
|
||
frames_C = []
|
||
for t in times:
|
||
C_gm3 = func(X, Y, meteo, src, sim, t)
|
||
C_ppm = gm3_to_ppm(C_gm3, MW, meteo.temperature, meteo.pressure)
|
||
frames_C.append(C_ppm)
|
||
|
||
C_max_global = max(f.max() for f in frames_C)
|
||
C_min_plot = max(tox["AEGL1"] * 0.01, 1e-4)
|
||
C_max_plot = C_max_global * 1.0
|
||
|
||
# ── 그림 설정 ──
|
||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))
|
||
fig.patch.set_facecolor("#0a1628")
|
||
ax.set_facecolor("#0d1f3c")
|
||
|
||
cmap = plt.cm.get_cmap("RdYlGn_r")
|
||
cmap.set_under("#0d1f3c")
|
||
|
||
im = ax.pcolormesh(
|
||
X, Y, frames_C[0],
|
||
cmap=cmap,
|
||
norm=LogNorm(vmin=C_min_plot, vmax=C_max_plot),
|
||
shading="auto"
|
||
)
|
||
|
||
# 독성 등고선
|
||
AEGL_COLORS = {
|
||
"AEGL1": ("#00ff88", f'AEGL-1 ({tox["AEGL1"]} ppm)'),
|
||
"AEGL2": ("#ffcc00", f'AEGL-2 ({tox["AEGL2"]} ppm)'),
|
||
"AEGL3": ("#ff4444", f'AEGL-3 ({tox["AEGL3"]} ppm)'),
|
||
}
|
||
|
||
contour_handles = {}
|
||
for key, (color, label) in AEGL_COLORS.items():
|
||
level = tox[key]
|
||
if C_max_global >= level:
|
||
cs = ax.contour(X, Y, frames_C[0], levels=[level],
|
||
colors=[color], linewidths=1.5, linestyles="--")
|
||
contour_handles[key] = cs
|
||
|
||
# 누출원 마커
|
||
ax.plot(src.x0, src.y0, "w*", ms=14, zorder=10, label="누출원")
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# 컬러바
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cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, fraction=0.03, pad=0.02)
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cbar.set_label("농도 (ppm)", color="white", fontsize=11)
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cbar.ax.yaxis.set_tick_params(color="white")
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plt.setp(cbar.ax.yaxis.get_ticklabels(), color="white")
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# 범례 패치
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from matplotlib.lines import Line2D
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legend_elements = [
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Line2D([0],[0], color=c, ls="--", lw=1.5, label=l)
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||
for _, (c, l) in AEGL_COLORS.items()
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||
if C_max_global >= tox[k.replace(c,"")[-5:]] if False else True
|
||
] + [Line2D([0],[0], marker="*", color="white", ms=10, ls="none", label="누출원")]
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ax.legend(handles=legend_elements, loc="upper right",
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facecolor="#1a2a4a", edgecolor="#446688", labelcolor="white", fontsize=9)
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# 축 설정
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ax.set_xlabel("X (m) - 동서", color="white")
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ax.set_ylabel("Y (m) - 남북", color="white")
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ax.tick_params(colors="white")
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for spine in ax.spines.values():
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spine.set_edgecolor("#446688")
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model_labels = {
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"plume": "Gaussian Plume (연속누출)",
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"puff": "Gaussian Puff (순간누출)",
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"dense_gas": "Dense Gas / ALOHA 방식",
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}
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title = ax.set_title(
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f"[WING] HNS 대기확산 - {model_labels[model]} | {substance} | t=0s",
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color="white", fontsize=12, fontweight="bold"
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)
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# 풍향 화살표
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cos_t, sin_t = wind_rotation(meteo.wind_dir_deg)
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ax_w = fig.add_axes([0.01, 0.88, 0.08, 0.08])
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ax_w.set_xlim(-1.5, 1.5)
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||
ax_w.set_ylim(-1.5, 1.5)
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ax_w.set_aspect("equal")
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ax_w.axis("off")
|
||
ax_w.set_facecolor("#0a1628")
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||
ax_w.annotate("", xy=(cos_t, sin_t), xytext=(0, 0),
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||
arrowprops=dict(arrowstyle="->", color="cyan", lw=2))
|
||
ax_w.text(0, -1.4, f"{meteo.wind_speed}m/s\n{meteo.wind_dir_deg}°",
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color="cyan", fontsize=7, ha="center")
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||
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def _update(frame_idx):
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C_ppm = frames_C[frame_idx]
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t_now = times[frame_idx]
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im.set_array(C_ppm.ravel())
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# 등고선 업데이트 (이전 제거 후 재생성)
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for coll in ax.collections[1:]:
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||
coll.remove()
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for key, (color, _) in AEGL_COLORS.items():
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||
level = tox[key]
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||
if C_ppm.max() >= level:
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||
ax.contour(X, Y, C_ppm, levels=[level],
|
||
colors=[color], linewidths=1.5, linestyles="--")
|
||
|
||
title.set_text(
|
||
f"[WING] HNS 대기확산 - {model_labels[model]} | {substance} | t={t_now:.0f}s"
|
||
)
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||
return [im]
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||
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||
ani = animation.FuncAnimation(
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||
fig, _update, frames=len(times), interval=300, blit=False
|
||
)
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||
|
||
if save_path:
|
||
ext = save_path.split(".")[-1].lower()
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||
print(f"애니메이션 저장 중: {save_path}")
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if ext == "gif":
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||
ani.save(save_path, writer="pillow", fps=5, dpi=120)
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||
else:
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ani.save(save_path, writer="ffmpeg", fps=5, dpi=120)
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||
print("저장 완료!")
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||
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if show:
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||
plt.tight_layout()
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||
plt.show()
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||
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||
plt.close(fig)
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return ani
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||
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||
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# ──────────────────────────────────────────────
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# 9. 다중 모델 비교 실행
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# ──────────────────────────────────────────────
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def run_all_models(
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meteo: MeteoParams,
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src: SourceParams,
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sim: SimParams,
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substance: str = "Chlorine",
|
||
save_dir: str = "."
|
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):
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||
"""세 가지 모델 모두 GIF로 저장"""
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for model in ["plume", "puff", "dense_gas"]:
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||
path = f"{save_dir}/wing_hns_{model}_{substance.lower()}.gif"
|
||
run_animation(model, meteo, src, sim, substance,
|
||
save_path=path, show=False)
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||
print(f" ✓ {model} → {path}")
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||
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||
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||
# ──────────────────────────────────────────────
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# 10. 메인 실행 예시 (WING 기본값)
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# ──────────────────────────────────────────────
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if __name__ == "__main__":
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# ── 기상 조건 (서해 해상 기준)
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meteo = MeteoParams(
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wind_speed = 6.0, # m/s
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||
wind_dir_deg = 270.0, # 서풍 (동쪽으로 이동)
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||
stability = "D", # 중립 (해상 대부분)
|
||
temperature = 288.15, # 15°C
|
||
mixing_height= 600.0, # m
|
||
)
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||
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||
# ── 누출원 (선박 탱크 파손 시나리오)
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||
src = SourceParams(
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||
Q = 20.0, # g/s (연속 누출)
|
||
Q_total = 10000.0, # g (순간 누출)
|
||
z0 = 1.0, # m (갑판 높이)
|
||
release_duration = 300.0, # s
|
||
molecular_weight = 71.0, # Chlorine
|
||
density_gas = 3.17, # kg/m³
|
||
pool_radius = 3.0, # m
|
||
)
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||
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||
# ── 시뮬레이션 범위
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sim = SimParams(
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||
x_range = (-100, 4000),
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||
y_range = (-1000, 1000),
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||
nx=220, ny=160,
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||
t_end = 600.0,
|
||
dt = 30.0,
|
||
)
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||
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||
substance = "Chlorine"
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||
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print("=" * 55)
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||
print(" WING HNS 대기확산 시뮬레이터")
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||
print(f" 물질: {substance} | 안정도: {meteo.stability}")
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||
print(f" 풍속: {meteo.wind_speed}m/s | 풍향: {meteo.wind_dir_deg}°")
|
||
print("=" * 55)
|
||
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||
# 모델 선택 실행 (개별 실행 가능)
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# run_animation("plume", meteo, src, sim, substance, save_path="wing_plume.gif")
|
||
# run_animation("puff", meteo, src, sim, substance, save_path="wing_puff.gif")
|
||
# run_animation("dense_gas", meteo, src, sim, substance, save_path="wing_dense.gif")
|
||
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||
# 전체 모델 일괄 저장
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||
run_all_models(meteo, src, sim, substance, save_dir=".")
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