본 논문에서는 누설전류 파고분석을 이용한 전력선비의 새로운 열화 진단법을 제안하였다. 현재까지 여러가지 열화 진단법이 제안되었으며, 평가요소로 누설전류의 크기만을 이용하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 피뢰기, 케이블 등의 전력설비들이 열화가 진전됨에 따라 누설전류의 파고분포도 크게 달라짐을 알 수 있었다. 따라서 전력설비의 열화진단에 누설전류의 파고분포를 이용하면 기존의 누설전류의 크기만을 이용하는 방법보다 더 정확한 평가가 가능하다. 피뢰기, 케이블을 이용한 여러 가지 적용실험으로부터 제안한 열화 진단법은 충분한 성능이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 강판 손상 진단을 위하여 누설자속 기법을 적용하고, 신호 기반으로 신호의 이미지화 기법에 대해 연구를 실시하였다. 누설자속 신호의 이미지화를 위해 다른 두께를 가지는 강판시편을 준비하였고, 각 시편에 똑같은 위치에 6가지 깊이의 손상을 인공적으로 가공하였다. 홀센서와 Yoke를 이용한 센서헤드를 제작하여 강판시편을 자화시킴과 동시에 누설자속 신호를 계측하였다. 센서로부터 수집된 자속신호의 노이즈 제거 및 이미지 해상도를 높이기 위하여 여러 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상부로부터 계측된 누설자속 신호의 분석을 위해 각 채널별로 P-P value를 분석하였다. 위의 신호처리 및 분석을 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환시켰다. 이를 통해 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화로 손상을 한눈에 파악하는 것이 가능하였다.
발전용 밸브 내부의 누설은 냉각 기능 상실 및 방사선물질 방출 동 안전계통의 성능 저하와 수많은 에너지 손실 등 발전소 운전에 막대한 손상 및 사고를 초래하게 된다. 본 논문은 신뢰성 높은 진단 방법 개발을 위하여 국내 원자력발전소 2차계통의 누설 발생 또는 내부 부품의 손상이 발생할 수 있는 밸브를 대상으로 현장시험 및 모의누설실험시의 적외선열화상 측정 실험을 수행함으로써 단일계측방식의 불확실성을 제거하고 향후 누설진단에 대한 확대 적용을 도모하고자 하였다. 발전소 현장시험 및 밸브 모의누설시험시의 밸브 누설 상태에 따른 적외선열화상 이미지 측정 실험을 통하여, 적외선열화상 측정 방법은 밸브 누설 상태의 과정을 신속하고 정밀하게 측정 가능하며 향후 많은 종류의 밸브 누설진단에 활용함으로써 누설에 따른 막대한 에너지 손실 및 사고 예방의 유용한 기법으로 확대 적용이 가능할 것으로 생각된다.
발전소 밸브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 밸브 시트(seat)면의 이물질 삽입, 시트의 균열, 스템(stem) 패킹(parking) 또는 용접부위 결함 및 피로균열 둥에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 밸브 내부누설 상태를 정밀하게 진단하고 평가하기 위해서는 음향방출기술의 적용이 필요하며, 본 논문은 현장적용이 가능한 연구를 수행하고 그 결과를 소개하고자 한다. 또한 실제 발전소에서 운전되는 다양한 밸브 조건을 토대로 실험실 실험에 의해 주변잡음, 밸브누설시의 음향레벨 및 스펙트럼 특성을 분석하고, 발전소 현장실험 결과와의 비교분석을 통하여, 밸브 누설상태에 따른 주변잡음, 음향신호 및 측정 가능한 최소 누설검출량 등의 평가방법에 대해 고찰하였다. 실험실 실험 및 현장적용 연구결과로부터 밸브누설 여부를 포함한 상태 평가와 최소 측정가능 누설검출량 평가가 가능하였으며, 향후 본 연구는 발전설비 안전운전과 밸브누설로 인한 에너지 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가공 배전선로에 사용되고 있는 피뢰기의 상태 진단을 위한 누설전류 분석기법에 대해 기술하였다. 현장에서 다양한 환경 스트레스를 받고 있는 피뢰기는 점차 열화가 진행되어 선로 고장의 원인이 되므로 이를 사전에 검출하여 고장을 예방하는 것이 중요하다. 피뢰기 이상을 효과적으로 검출하는 방법의 하나로 사용되고 있는 누설전류 측정방법에 대해 평가하였다. 피뢰기 누설전류는 측정 환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 현장 측정한 결과와 실험실에서 측정한 결과를 비교하여 분석하여 환경영향을 보정하여 판단하는 방법을 고려하였다. 또한 온도에 따른 누설전류 값의 변화를 분석하여 누설전류에 의한 피뢰기 상태 판단 근거를 마련하였다. 이를 위해 현장에서 설치 운용되고 있는 피뢰기를 지역별로 고르게 발취하여 측정 분석하였다.
발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
수냉각 발전기 고정자 권선에서의 냉각수 누수 및 흡습에 의한 절연파괴 손상사례가 국내 및 국외에서 자주 발생되고 있다. 이러한 사고는 막대한 경제적 피해뿐만 아니라 전력의 안정적 공급 측면에서 매우 심각한 계통 사고로 연결될 수 있다. 특히 국내 발전기는 15년 이상 운전되어 열화가 진행된 발전기가 50% 이상이며, 계획예방정비 기간 중에 권선에서의 누설 및 흡습 권선이 종종 발견되고 있다. 기존에는 누수 시험 전 과정인 권선 건조 과정을 무시한 채 누수 시험 결과만으로 권선 누설 여부를 진단하였으나 본 논문에서는 누수 시험을 위한 준비 단계인 진공 건조 시의 권선 내부의 진공도 패턴 분석을 통해 권선 누설 및 흡습 여부를 예측진단할 수 있는 방법을 실험적으로 증명하였다.
본 연구에서는 강판에 발생한 국부적인 손상의 진단을 위해 강자성의 연속체 구조물에 적합한 비파괴진단 기법인 누설자속 기법을 적용하였다. 강판시편의 두께 변화에 따른 누설자속 기반 진단 기법의 민감도를 분석하기 위해 각각 다른 두께를 가지는 몇 가지의 강판시편을 준비하였고, 각각의 시편에 3가지 깊이의 인공결함을 가공하였다. 홀센서와 자화요크를 이용하여 일정한 자화밀도를 가지는 누설자속 센서헤드를 제작하여 강판시편으로부터 누설자속 신호를 계측하였다. 센서헤드로부터 수집된 자속신호의 품질향상을 위해 일련의 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상지점으로부터 계측된 누설자속 신호의 확인을 통해 국부손상 감지의 가능성을 확인하였다. 강판두께에 따른 누설자속 기법의 손상감지 민감도의 분석을 위해 각각 다른 두께의 강판시편으로부터 검출된 MFL 신호에서 P-P value를 정량적으로 추출하였고 그 값을 비교 분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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