일반적으로 배관에서 발생하는 진동은 배관을 파손시키는 문제를 넘어 배관 파손으로 유발되는 다른 위험한 문제의 원인이 된다. 배관 진동의 원인 분석과 이를 줄이기 위한 수많은 연구들이 존재하는데, 그 중 마찰 지지대를 이용한 배관 진동저감에 대한 연구가 소수 진행되고 있다. 하지만 마찰 지지대에 관한 연구들은 마찰 지지대 성능 예측과 평가에만 집중하였고, 지지대 설치 위치에 따라 달라지는 마찰 지지대의 효과는 고려하지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 마찰 지지대의 설치 위치에 따른 배관 진동 저감 효과를 입증하고 전체 시스템의 진동을 줄이기 위한 마찰 지지대 위치 선정 방법을 제시한다. 설계단계에서 최적화 방법을 효과적으로 적용하기 위해 선형 해석으로만 마찰 지지대의 최적 위치를 예측하고, 설계된 마찰 지지대를 시간 영역 해석을 통해 방법론의 타당성을 입증하였다. 또한, 배관 시스템에서 마찰 지지대의 우수한 진동 저감 효과를 정량적으로 해석하여, 지지대 설치 위치를 예측하는 방법의 효용성을 증명하였다.
본 연구에서 배관계의 구조 건전성을 보장할 수 있는 배관 지지대 설계 절차를 ASME 코드에 따라 수행하였다. 본 설계 절차는 단순화된 설계식 및 여러 하중에 대한 보수적인 허용 값을 제공한다. 배관 스트랩 지지대를 구성하는 바닥판, 바닥 지지판 및 앵커 볼트에 대한 응력해석을 수행하여 ASME 코드 상호작용 설계식을 사용하여 구조 건전성을 평가하였다. 여러 하중에 대한 하중 및 하중 조합에 대한 응력 수준이 허용 값 이내에 분포하므로 구조적 건전성을 유지한다고 평가할 수 있다.
도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.
공정플랜트에는 다양한 배관이 고압, 고온의 인화성, 폭발성 물질을 이송하고 있다. 잦은 설계 변경 및 증설 등으로 복잡한 형상으로 배관이 형성되어 있는 경우가 많으나 배관의 구조가 단순하여 실제 위험성에 비해 안전 관리가 부족한 경우가 많다. 본 연구에서는 국내 한 업체에서 부생가스를 연료로 사용하던 배관을 설계 변경하여 천연가스와 혼합하여 사용하도록 사례를 활용하여, 배관의 안전성을 평가 하는 방법을 예시하였다. 배관의 설계 변경 후 안전성을 ASME 기준에 따라 재평가하고, 배관의 주요 관리부위를 결정하는 방법을 제시하였다. 배관의 분기 및 루프 등이 다수 복잡하게 연결되어있는 가스혼합용 믹싱드럼 배관 시스템을 대상으로 해석하였다. 배관의 주요부위 응력 민감도를 이해하기 위해 배관의 지지대 구속조건 및 외부 온도를 변화시켜 가면서 이들의 영향을 연구하였다. 또한 부생가스가 포함하고 있는 수소가스에 의한 손상 가능성에 대해서도 논의하였다.
도시가스 배관의 안전을 위해 다양한 시스템이 가동되고 있지만 대부분 현장점검에 의존하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 실시간 배관운영 데이터를 분석해 배관의 위험을 예측한다. 배관의 압력, 출력전압, 출력전류, 방식전위, 전위값 데이터와 기타 도시가스 관련요인 데이터를 통합해 상관분석을 진행한다. 그리고 특정 공급권역의 실시간 배관 압력 데이터를 분석해 압력 수치를 예측한다. Random forest regression과 support vector regression(SVR) 알고리즘을 사용해 모델을 구성한 결과 배관 데이터의 시계열 정보를 추가한 데이터 셋과 random forest regression을 사용한 모델에서 가장 우수한 예측 성능을 보인다.
배관을 구속시키기 위한 원통형 배관 지지대(Trunnion Pipe Support)가 부착된 배관의 응력해석을 위하여 유한요소해석을 사용하였다. 해석결과로 부터 얻어진 응력은 두께에 대한 평균(막응력) 및 선형 응력(굽힘응력)으로 분류되었으며, 분류된 응력값은 압력에 에 의한 일차응력계수(B/sub 1/)와 이차응력계수(C/sub 1/), 모멘트에 의한 일차응력계수(B/sub 28/, B/sub 2T/)와 이차응력계수(C/sub 28/, C/sub 2T/)를 추정하기 위하여 ASME Code에 정의된것과 일치하게 해석되었다. 무차원의 함수로써 응력계수에 대한 경험식을 개발하기 위하여 여러 모델의 해석을 수행하였다.
본 논문은 원자력발전소의 배관설계에 파단전 누설(leak-before-break : LBB) 개념이 적용됨에 따라 새롭게 해석대상이 된 분기관파단에 의한 노심지지배럴의 쉘응답을 계산한 것이다. 앞으로 직경 10인치 이상의 고에너지 배관에 대해 LBB 개념이 적용될 것으로 예상되는 바, 이 경우 LBB 적용대상에서 제외되는 유일한 1차측 배관인 3인치 가압기 분무관의 파단을 가정하였고 이때 노심 지지배럴에 가해지는 쉘응답을 구하였다. 이들 응답을 직경 10인치 이상인 배관파단시의 응답과 비교한 결과 앞으로 직경 10인치 이상의 배관에 대해 LBB 개념이 적용될 경우 배관파단에 대한 노심지지배럴의 쉘응답은 무시할 수 있음을 보였다.
한국형발사체 및 시험발사체에 대한 지상 운용을 위해서는 우주센터 종합조립동 내에 여러 가지 지상지원장비가 필요하다. 여러 가지 지상지원장비 중 발사체 접속장치와 고압유연배관은 지상의 고압가스 공급장비와 발사체 사이에 고압배관 연결을 위해 필수적인 장비이다. 본 논문에서는 고압가스 연결을 위해 필요한 발사체 접속장치와 고압유연배관에 대한 개요와 개발 진행 상황에 대해 소개하고자 한다.
노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
Floating, production, storage and offloading (FPSO) is a production facility that refines and saves the drilled crude oil from a drilling facility in the ocean. The flare system in the FPSO is a major part of the pressure relieving system for hydrocarbon processing plants. The flare system consists of a number of pipes and complicated connection systems. Decision of pipe support types is important since the load on the support and the stress in the pipe are influenced by the pipe support type. In this study, we optimally determined the pipe support types that minimized the support cost while satisfying the design constraints on maximum support load, maximum nozzle load and maximum pipe stress ratio. Performance indices included in the design constraints for a specified design were evaluated by pipe structural analysis using CAESAR II. Since pipe support types were all discrete design variables, an evolutionary algorithm (EA) was used as an optimizer. We successfully obtained the optimal solution that reduced the support cost by 27.2% compared to the initial support cost while all the design requirements were satisfied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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