A Prediction Method of the Gas Pipeline Failure Using In-line Inspection and Corrosion Defect Clustering

Corrosion has a significant influence upon the reliability assessment and the maintenance planning of gas pipeline. Corrosion defects occurred on the underground pipeline can be obtained by conducting periodic in-line inspection (ILI). However, little study has been done for practical use of ILI data. This paper deals with remaining lifetime prediction of the gas pipeline in the presence of corrosion defects. Because a pipeline parameter includes uncertainty in its operation, a probabilistic approach is adopted in this paper. A pipeline fails when its operating pressure is larger than the pipe failure pressure. In order to estimate the failure probability, this paper uses First Order Reliability Method (FORM) which is popular in the field of structural engineering. A well-known Battelle code is chosen as the computational model for the pipe failure pressure. This paper develops a Matlab GUI for illustrating failure probability predictions Our result indicates that clustering of corrosion defects is helpful for improving a prediction accuracy and preventing an unnecessary maintenance.

In-line Inspection과 부식결함 클러스터링을 이용한 가스배관의 고장예측

부식결함은 가스배관의 신뢰성평가 및 정비계획에 유의한 영향을 미친다. 부식결함은 정기적인 ILI를 통해 수집할 수 있지만 ILI 데이터의 효과적인 분석은 아직 미흡한 실정이다. 본 논문은 부식결함이 존재할 때 가스배관의 잔여수명을 예측하는 문제를 다룬다. 실제 운용 환경에서 배관 파라미터는 불확실성의 영향 하에 놓이게 되므로 확률적인 접근방법을 채택한다. 배관의 고장은 그 운용압력이 배관파열압력보다 클 때 발생하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 배관의 고장확률은 운용압력이 배관파열압력보다 클 확률로서 정의된다. 이를 계산하기 위해 본 논문에서는 구조공학 분야에서 널리 쓰이는 First Order Reliability Method (FORM) 알고리즘을 이용한다. 배관파열압력을 얻기 위한 모델은 잘 알려진 Battelle 코드를 채택한다. ILI 데이터가 주어질 때 고장확률을 계산하는 과정은 Matlab GUI를 통해 제시하고 특히 부식결함의 클러스터링이 계산결과에 미치는 영향을 논의한다. 본 논문의 결과는 고장확률 추정의 정밀도를 높이고 효율적인 정비정책을 수립하는데 적절한 클러스터링이 필요함을 시사한다.