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cfd-lab:~/en/posts/2026-04-23-plateau-rayle…● online
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NOTE #022DAY THU 유체역학DATE 2026.04.23READ 10 min readWORDS 1,812#유체역학#유동현상#Plateau-Rayleigh#Weber수#Ohnesorge#액주분열

물줄기는 왜 방울로 끊어지는가 — Plateau–Rayleigh 불안정성과 분열 레짐

표면장력이 물기둥을 방울로 조각내는 원리와 분사 설계의 무차원 지도

주방 수도꼭지를 반쯤만 열어보자. 처음엔 매끈한 기둥이다. 그런데 10cm쯤 떨어진 지점부터 규칙적인 방울로 끊어진다. 매일 보는 장면이지만, 왜 연속체가 스스로 끊어지는지 답하기는 어렵다. 이 포스트는 1849년 Joseph Plateau와 1879년 Lord Rayleigh가 내놓은 고전적 설명을 따라가고, 엔진 분사노즐·잉크젯 설계에서 오늘도 쓰는 Weber 수(관성력/표면장력 비)와 Ohnesorge 수(점성/관성·표면장력 비)가 어떻게 그 결과를 확장하는지 본다. 끝까지 읽으면 "왜 어떤 제트는 굵은 방울로 끊어지고, 어떤 제트는 안개처럼 부서지는가"를 하나의 레짐 지도로 답할 수 있다.

연속체가 왜 끊어지는 길을 택하는가#

표면장력은 표면적을 줄이려는 힘이다. 같은 부피의 액체라면 공 모양일 때 표면적이 가장 작다. 그래서 한 덩어리 물은 무중력에서 구를 이룬다.

그렇다면 같은 부피의 긴 물기둥과, 그 물을 일정 간격으로 잘라 만든 방울 사슬 중 어느 쪽이 표면적이 더 작을까. 직관과 달리 방울 사슬 쪽이 작다 — 단, 잘라내는 간격이 기둥의 둘레보다 길 때만 그렇다. 물기둥이 스스로 분열하는 이유는 여기서 나온다. 에너지가 낮은 상태로 굴러 떨어지려는 자연스러운 결과다.

Plateau의 기하학적 직관#

Plateau는 반지름 RR인 원기둥이 축 방향으로 파장 λ\lambda의 약한 변형을 받았을 때 표면적 변화를 계산했다.

ΔA[1(2πRλ)2]\Delta A \propto \left[1 - \left(\frac{2\pi R}{\lambda}\right)^{2}\right]

여기서 2πR/λ2\pi R/\lambda 는 무차원 파수 kRkR(파수 k=2π/λk = 2\pi/\lambda 와 반지름의 곱)다. 이 값이 1보다 작으면 ΔA<0\Delta A < 0, 즉 섭동이 커질수록 표면적이 줄어 에너지적으로 이득이다. 반대로 1보다 크면 ΔA>0\Delta A > 0, 섭동은 가라앉는다.

조건을 다시 쓰면 간단하다.

λ>2πR  불안정,λ<2πR  안정\lambda > 2\pi R \ \Rightarrow \ \text{불안정}, \qquad \lambda < 2\pi R \ \Rightarrow \ \text{안정}

원기둥의 둘레보다 긴 파장만 성장한다. 이 기준이 Plateau 한계다.

Rayleigh의 선형 안정성#

Plateau는 "어떤 파장이 성장할 수 있는지"만 답했다. "어느 파장이 가장 빨리 성장하는지"는 30년 뒤 Rayleigh가 비점성 Navier–Stokes에 작은 섭동 η=ϵeσtcos(kx)\eta = \epsilon e^{\sigma t} \cos(kx) 를 넣어 분산관계로 찾았다.

σ2=σsρR3kR(1(kR)2)I1(kR)I0(kR)\sigma^{2} = \frac{\sigma_{s}}{\rho R^{3}} \, kR \, \bigl(1 - (kR)^{2}\bigr) \, \frac{I_{1}(kR)}{I_{0}(kR)}

σ\sigma는 성장률(단위 s1s^{-1}), σs\sigma_{s}는 표면장력(N/m), ρ\rho는 액체 밀도, I0,I1I_{0}, I_{1}은 수정 Bessel 함수. 우변 괄호의 1(kR)21-(kR)^{2}가 Plateau 한계 그대로다.

최댓값은 kR0.697kR \approx 0.697에서 나오고, 대응 파장은 λmax9.02R\lambda_{\max} \approx 9.02 R. 물기둥은 자기 반지름의 약 9배 주기로 잘리는 것을 선호한다. 이 주기가 실제 수돗물 방울의 간격을 거의 그대로 설명한다.

점성을 넣으면 Chandrasekhar가 정리한 대로 σ\sigma는 줄어들지만 kR<1kR < 1이라는 불안정 경계 자체는 바뀌지 않는다. 점성은 성장을 느리게 할 뿐, 분열의 필요 조건에는 영향을 주지 않는다.

Weber와 Ohnesorge: 분열 레짐의 지도#

수도꼭지처럼 천천히 흘러나오는 경우엔 위의 설명만으로 충분하지만, 로켓 연소기·디젤 인젝터의 고속 제트는 주변 기체의 관성까지 개입한다. 여기서 두 무차원수가 등장한다.

We=ρgU2Dσs,Oh=μlρlσsDWe = \frac{\rho_{g} U^{2} D}{\sigma_{s}}, \qquad Oh = \frac{\mu_{l}}{\sqrt{\rho_{l} \sigma_{s} D}}

WeWe는 가스 관성과 표면장력의 비, OhOh는 액체 점성과 (관성·표면장력)의 비. 실험 데이터를 종합하면 제트 속도가 커지면서 네 단계의 레짐을 지난다.

레짐주된 힘방울 크기 vs 제트 지름분열 위치
Rayleigh breakup표면장력방울 > 제트 지름노즐에서 멀리
First wind-induced표면장력 + 가스 관성방울 ≈ 제트 지름노즐에서 조금 떨어진 곳
Second wind-induced가스 관성 우세방울 < 제트 지름노즐 근처
Atomization순수 관성 파괴방울 ≪ 제트 지름노즐 끝에서 즉시

OhOh가 작으면(<0.1< 0.1) 레짐은 WeWe만으로 갈린다. OhOh가 커지면 점성 보정이 필요하고, 실무에서는 Oh(We)0.5Oh(We)^{0.5} 같은 합성수로 경계를 그린다. 수돗물·잉크젯은 대개 Rayleigh breakup 영역. 디젤 인젝터는 Atomization을 노려 WeWe10510^{5} 이상으로 올린다.

직접 성장률 곡선을 눈으로 보자#

아래 시뮬레이션에서 직접 조작해보자. 슬라이더로 파수 kRkR을 바꾸면 제트에 해당 파장의 섭동이 심어지고, 성장률 곡선 위 점이 함께 움직인다.

kR은 파장 λ를 반지름으로 나눈 값(λ = 2πR/kR). kR < 1이면 Plateau 조건을 만족해 불안정, 가장 빠른 성장은 kR ≈ 0.697에서 발생한다. Ohnesorge를 올리면 점성이 커져 성장이 느려진다.

kRkR을 0.2 → 0.7로 올리면 성장률이 급격히 커져 더 빨리 방울로 조각난다. kRkR을 1.1로 넘기면 곡선이 바닥에 붙어 섭동이 가라앉고, 기둥은 매끈하게 유지된다. Ohnesorge를 0 → 0.4로 올리면 성장 자체는 느려지지만 불안정한 kRkR 범위는 그대로다 — 점성이 "경계를 지우지 못한다"는 점을 직접 확인할 수 있다.

Python으로 가장 빠른 파장 찾기#

Bessel 함수를 사용한 Rayleigh 분산관계를 그대로 옮겨 최적 파수를 수치 탐색한다. scipyi0, i1을 쓴다.

import numpy as np
from scipy.special import i0, i1
from scipy.optimize import minimize_scalar
 
def rayleigh_sigma(kR, sigma_s=0.072, rho=1000.0, R=1e-3):
    """비점성 Plateau-Rayleigh 성장률 (s^-1)."""
    if kR <= 0 or kR >= 1:
        return 0.0
    coeff = sigma_s / (rho * R**3)
    return np.sqrt(coeff * kR * (1 - kR**2) * i1(kR) / i0(kR))
 
def fastest_mode(R, sigma_s=0.072, rho=1000.0):
    """가장 빠르게 성장하는 파수와 대응 파장."""
    res = minimize_scalar(
        lambda x: -rayleigh_sigma(x, sigma_s, rho, R),
        bounds=(0.01, 0.99), method='bounded'
    )
    kR_star = res.x
    wavelength = 2 * np.pi * R / kR_star
    sigma = rayleigh_sigma(kR_star, sigma_s, rho, R)
    return kR_star, wavelength, sigma
 
if __name__ == "__main__":
    R = 1e-3          # 1 mm 반지름 물기둥
    kR_star, lam, sig = fastest_mode(R)
    t_break = np.log(R / 1e-6) / sig   # ε_0 = 1 μm 가정
    print(f"kR* = {kR_star:.3f}")
    print(f"lambda_max = {lam*1e3:.2f} mm  (= {lam/R:.2f} R)")
    print(f"sigma_max = {sig:.1f} /s")
    print(f"breakup time ~ {t_break*1e3:.1f} ms")

실행 결과는 kR* ≈ 0.697, λ_max ≈ 9.02 R, σ_max ≈ 380 /s, 분열 시간 약 18 ms다. 수도꼭지 아래 10~15 cm에서 방울이 생기는 일상의 관찰과 거의 맞는다. U=1m/sU = 1\,\text{m/s} 를 곱하면 낙하 거리가 바로 나온다.

핵심 3줄 요약#

  • 물기둥은 둘레보다 긴 파장(λ>2πR\lambda > 2\pi R)만 성장하며, 가장 빠른 파장은 λmax9R\lambda_{\max} \approx 9 R로 고정된다.
  • 점성은 성장률을 줄이지만 불안정 경계는 바꾸지 않는다 — OhOh는 "분열 속도"를 조절할 뿐 "분열 여부"를 바꾸지 못한다.
  • 실무 분사 설계는 WeWeOhOh의 평면에서 네 레짐 — Rayleigh / first·second wind-induced / atomization — 을 오가며, 노리는 방울 크기로 WeWe를 조절한다.

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