유증기 처리 설비에서 발생하는 황화합물의 황산화 현상에 따른 부식손상은 설비의 안전운영 및 유지보수 공정에 영향을 미치는 주요 원인이며, 이에 대한 대책이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 실제 유증기 가스 및 설비공정 상에서 발생되는 침출수를 채취하여 각각의 성상을 분석하고 부식을 일으킬 수 있는 황산화 현상에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 발생 유증기의 액화에 따른 침출수의 배관부식 영향성을 확인하기 위하여 배관용 강관재료에 대한 무게감량시험 및 전기화학시험을 통해 침출수 pH 조건에 따른 부식경향성을 평가함으로써 유증기 처리설비의 부식방지 대안을 제시하고자 한다.
다이아몬드 마이크로 블레이드의 절삭 효율을 향상시키고 소결 공정 중 윤활제의 유동성과 젖음성이 다이아몬드 마이크로 블레이드의 물성에 미치는 영향을 연구하기 위해 Cu/Sn 금속 결합재에 표면을 부식시킨 $WS_2$와 부식을 시키지 않은 $WS_2$ 윤활제를 각각 동일한 체적 분율로 첨가하였다. 윤활제의 표면 개질에 따른 마이크로 블레이드 결합재의 내마모성과 굽힘 강도 시험을 행하였고, 실착 절삭 시험을 위한 마이크로 블레이드 시편을 제작하여 수명 및 효율을 평가하였다. Cu/Sn 금속 결합재 파면에서의 $WS_2$ 입자 방향 분석을 통해 표면 개질 과정을 거친 $WS_2$가 압축소결 공정 중 압축 방향에 수직하게 위치하려는 경향이 크게 나타났으며, 이는 소결체의 강도와 경도를 향상시켰다. 마이크로 블레이드의 절삭 효율 및 수명을 평가하기 위한 실착 절삭 시험 결과, 윤활제 표면 부식처리는 처리하지 않은 경우에 비하여 절삭성능은 비슷하게 관찰되었으나 결합재와의 계면 결함을 줄이므로써 블레이드의 수명을 연장시킬 수 있었다.
위험물인 염산을 취급하는 사업장에서 발생할 수 있는 사고를 알아내고 사고시 인근에 미치는 영향을 평가하여 어느 정도 위험이 있는지 알아보며 이에 대한 대비책을 적용하고자 하였다. 취급 화학물질 정보와 공정정보로부터 사고 시나리오를 선정하고 염산 누출시 사업장외로 영향을 미치는 사고 시나리오를 선정하여 환경부의 지침에 따라서 ALOHA를 활용하여서 평가하였다. 최악의 사고 시나리오를 비롯한 사고 시나리오를 평가하였으며 이들의 사고시 피해완화대책도 살펴보았다. 평가결과 염산생산시설은 현재의 안전조치가 충분하여서 추가의 개선대책이 필요하지 않은 것으로 판명되었다.
대부분의 금속 재료는 제조 공정 중에 인장, 압축, 압연, 압출, 인발 등 소성 변형을 수반하는 가공의 단계를 거치게 된다. 가공 단계에서 가해준 변형률 및 이에 따라 형성된 전위구조 등은 생산재의 기계적 성질에 많은 영향을 미친다. 그리고 소성 변형이 수반되는 또 하나의 과정은 피로, 크리프 손상 등의 소성 변형을 수반하게 되는 기계적 손상이다 이러한 기계적 손상에 의해서도 전위가 도입되며, 전위의 집적부위에서 균열이 생성되기도 한다. 따라서 기계적 손상을 비파괴적으로 평가하는데 있어서도 소성 변형의 영향을 파악하는 것이 하나의 중요한 문제가 된다.(중략)
본 연구는 기계·화학적 에너지를 활용하는 메카노케미칼 공정기술을 자기치유 혼화재에 적용하기 위한 목적으로 진행되었다. 기계·화학적 공정기술을 자기치유 혼화재 제조 공정에 적용하여 치유 소재의 활성화 에너지를 증가시켜 치유성능에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 자기치유 모르타르에 사용한 자기치유 소재는 팽창/팽윤제를 주요 구성물로 선정하고 탄산염 촉진제와 무기염 첨가제를 기타 첨가제로 혼입하였으며, 기계·화학 처리공정 적용에 의한 치유 소재의 활성화도 및 개질화 반응이 가능한 재료로 선택하였다. 기계·화학 처리공정에 대한 자기치유 혼화재의 기초평가는 XRD, FT-IR 분석으로 확인하였으며, 자기치유 모르타르의 치유 성능평가는 정수위 투수시험을 이용하여 치유율을 확인하였다. 치유성능 확인결과 기계·화학 처리 공정을 적용한 WM3 시료(MC360min)가 공정처리 하지 않은 WM1 시료에 대비 치유성능이 4.1% 증가하였으며, 자기치유율은 평균 94.3%로 확인되었다.
최근 생산성 향상을 위해 용접 자동화가 실용 분야, 특히 GMAW 공정에서 활발히 진행되고있다. 그러 나, 현 수준의 용접 자동화는 완전 자동화에는 이르지 못하고 단지 주어진 용접 조건과 용접 경로로 용 접을 실행하는 로보트 시스템의 채용으로 인간의 작업을 대체하는 정도이다. 이와 같은 로보트 시스템 을 이용한 자동화에 있어서는 예기치못한 공정의 변동에 대처하기 위한 공정 중 용접질 모니터링이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이 목적으로 표면의 다점 온도를 측정하여 이 중 한점의 온도와 이점 이점 부근의 온도 구배로써 용융지 크기 추정 지수를 구성하였다. 이 지수는 온도 변수들과 대응 용융지 크기 간에 다중 회귀 방법을 이용하여 최소 추정 오차가 발생하도록 설정된 수학적 모델이다. 제안된 지 수의 추정 성능을 평가하기 위해 용접 열전도 모델로 부터 얻은 용융지 크기와 표면 온도분포 data를 이용 하여 일련의 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 이 과정에서 지수 구성 온도 변수들의 차수가 추정 성능에 미치는 영향과 온도 측정 위치에 따른 추정 성능의 민감도를 추정 오차와 오차 분산을 통해 분석하고, 지수를 사용하였을 때의 추정성능을 한점 온도를 이용하는 경우와 비교 평가하였다.
본 논문에서는 충주시 설치 예정인 수소충전소를 대상으로 하여 공정별 위험요소를 분석하여 위험도를 낮출 수 있는 방향을 제시하였다. 위험요소를 분석하기 위해 수소 가스의 정량적 위험성 평가 도구 중 하나인 HyRAM을 이용하였다. 공정별로 사고 빈도와 사고 영향을 평가하여 가장 위험한 공정과 사고 요소를 제시하였으며, 이를 종합한 위험 감쇄 요인을 도출하였다. 수소충전소는 현재 세계적으로 인프라 확충 시기이기 때문에 사고 데이터가 부족해 이러한 위험성 평가가 대안이 될 수 있으며 향후 늘어나게 될 수소충전소 건립에 참고자료로 쓰일 수 있을 것으로 예상된다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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