원자력발전소의 안전성 확보를 위해서, 설비의 유지 관리 기법은 고장이 발생했을 때 조치하는 고장정비에서부터 고장을 미연에 방지하기 위한 예방정비, 예측정비 그리고 상태기반정비로 진행되어 가고 있다. 국내 원자력발전소에서는 고장정비와 예방 정비가 적용되고 있으며, 예측정비와 상태기반정비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 모터구동밸브, 공기구동밸브, 역지밸브 그리고 펌프에 대한 예방정비 현황과 기술 개발 동향에 대해 살펴보았다.
예방정비기준은 기기의 높은 신뢰성을 유지하기 위해 정비방법을 문서화한 것으로 기기별 최적화된 예방정비 항목과 주기를 명시하고 기기의 성능저하 메커니즘을 설명하는 지침서이다. 기존의 기기 또는 설비에 대한 정비전략은 상태감시 정비보다는 일정한 주기가 되면 정비를 수행하는 주기정비가 주된 전략이었다. 본 논문은 원전 정지형 여자기에 대하여 기존의 주기정비 형태가 아닌 상태기반 정비 기법을 강화하고 정비 프로그램을 표준화하여 최적화된 정비전략을 구축하기 위한 예방정비 기준을 개발한 내용으로 기기 신뢰성, 발전소 이용률을 향상시킬 수 있는 기반이 될 것으로 판단된다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
The existing maintenance program is focused on time-based maintenance to inspect and repair components according to maintenance period, rather than condition-based maintenance or predictive maintenance. The preventive maintenance template of the steam turbine has been developed for optimizing maintenance procedure and improving reliability and availability of the steam turbine of nuclear power plants based on EPRI PM template methodology and EPRI technical reports about preventive maintenance.
1991년 7월, 미국원자력규제위원회(USNRC)에서 발표한 미국 정비규정1은 5년간의 준비 기간을 거쳐 1996년 7월에 모든 미국 원자력발전소 (이하 "원전"이라 칭함)에 적용되기 시 작하였다. 정비규정의 일부 내용을 간추려 보면 다음과 같다. "모든 원전은 산업체 경험을 고려하여 주요 구조물, 계통, 그리고 기기(Structure, System, Component: SSC)에 대한 성능목표(Performance goal)를 수립해야하고 수립된 목표에 대해 SSC의 상태 또는 성능을 감시(monitoring)해야만 한다. SSC의 성능 또는 상태가 목표와 다를 때는 적절한 보완 조치 가 취해져야 한다". (중략)
발전소를 비롯한 각종 플랜트 설비는 많은 기계설비들로 구성되어 고장이 발생할 경우, 고장이 발생된 설비와 시간을 명확하게 파악하기가 쉽지 않다, 또한 고장발생시 정비비용 증가와 함께 설비의 이용률이 감소하여 막대한 경제적 손실이 발생한다. 발전소는 각종 계측센서를 설치하여 설비를 상시 감시하고 있으며, 경고발생 이전 지시치의 변화를 관찰하여 설비의 이상상태를 자동 감지하는 신호기반 고장 조기경보 시스템도 설치된 발전소도 있다. 그러나 고장경보 시스템은 이상신호 발생을 인지하여 설비의 이상상태 여부는 알려주지만 고장원인과 중요도에 대한 정보는 제공하지 않는다. 본 연구에서는 고장분석 기능을 가지고 있는 RCM(Reliability Centered Maintenance) 분석 시스템과 고장경보시스템을 연계하여 설비의 이상신호로부터 고장원인과 정비방법에 대한 정보를 제공하는 고장예측시스템을 개발하고자 한다.
최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.
화력발전소와 같은 대규모 플랜트 설비는 복잡하여 고장이 발생할 경우 고장발생 설비, 시기 및 원인을 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않기 때문에 무엇보다 고장을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 최근 들어 정비업무에 대한 관점과 중요성이 점차 변화해 가고 있고 주기정비 방식에서 벗어나 상태기반 정비방식으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 상태정비에 주안점을 두고 신뢰도중심정비 방법을 화력발전소, 특히 석탄취급설비에 적용하여 정비주기를 선정하고자 하였다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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