중수로 원자로는 한 개의 원자로용기로 구성된 경수로와는 달리 약 380여개의 연료채널(fuel channel)로 구성되어 있다. 연료채널을 구성하는 압력유지 기기인 압력관(pressure tube)은 지르코니움 합금(Zr-2.5wt% Nb) 재질로서 치수는 내경이 103.4 mm, 두께가 약 4.19 mm, 길이가 6.36 m인 튜브 형태의 관이다. 압력관은 내부에 핵연료 다발과 냉각재가 내장되며 압력관의 기능은 연료를 지지하고 열수송 유체인 중수($D_2O$)를 이송한다. 압력관의 단순한 기하학적인 형상으로 인하여 자동화 비파괴검사가 가능하고 접근성이 우수하다. 연료채널은 경수로형 원전과 동일하게 설치전과 운전중에 원자력안전위원회 법령 요건에 따라 주기적으로 엄격한 비파괴검사를 수행하여 건전성을 확인한다. 연료채널의 주기적 비파괴검사에는 초음파탐상 및 와전류탐상검사 기법을 적용한 체적 비파괴검사 기술이 적용된다. 이중에서 와전류탐상검사 기법은 초음파탐상검사에서 검출된 결함의 확인을 위한 보충검사기술로 적용되고 있지만 표면결함에 대한 검출능이 초음파탐상검사 기법보다 우수한 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 압력관 내부 표면 비파괴검사에 적용되고 있는 와전류탐상검사 기술의 압력관 내면에 발생할 수 있는 결함의 검출 및 깊이 측정 특성에 대한 연구결과를 기술하였다. 즉, 와전류검사 기술은 압력관 내면에 발생할 수 있는 아주 미세한 결함을 매우 우수한 분해능으로 검출할 수 있으므로 초음파탐상검사 결과 확인을 위한 보충기술로서 매우 유용하지만, 결함의 깊이 측정은 오차가 매우 크게 발생하므로 결함 깊이 측정에는 적합하지 않고 오직 표면결함 검출에만 적용하는 것이 바람직하다.
The development of new material systems like Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) places ever higher demands on the techniques for non-destructive material characterisation. Image-producing eddy current methods also need to satisfy these demands. Eddy-current imaging of FRP is based on the anisotropic electrical properties of the material investigated. Significant differences in conductivity between carbon fibres, polymer matrix and integrated functional components can be found. The availability of high-resolution sensors enables access to the local distribution of the electromagnetic properties. The static and dynamic procedures for isolating influential characteristics, already in use in eddy-current technology, can now be supplemented by topographical images. The precondition for a successful implementation of the eddy-current procedure is a deeper understanding of the image-generating process which allows correct interpretation of the images obtained.
다양한 기계가공 결함을 유기한 공칭 외경 100mm의 덕타일 주철관을 대상으로 원거리장 와전류 검사를 수행하였다. 상수도 배수관으로 사용되는 주철관은 제조 단계의 큰 허용 오차 때문에 두께가 일정하지 않고 단면이 비대칭적인 특징을 지니므로, 원거리장 와전류 탐상 신호에는 배관 축방향에 걸친 장범위 잡음이 존재하게 된다. 본 논문에서는 장범위에 걸친 배경잡음을 효과적으로 제거하기 위하여 이동구간 평균법을 응용하였고, 결함의 깊이와 원주방향 정도를 정량적으로 평가하기 위하여 voltage plane 극좌표 (VPPP) 방법을 활용하였다. 이동구간 평균처리로서 신호비를 일차적으로 향상시킨 다음 VPPP 기법을 이용하여 결함신호를 얻은 결과, 결함신호가 VPPP상의 기준점에서 x 축과 이루는 각이 결함 깊이와 직선적인 상관 관계가 있음을 확인하였다. 따라서 배관과 동축으로 놓인 탐촉코일을 이용한 원거리장 와전류 검사로서 매설 상수도 배관 내 외부에 존재하는 부식결함을 비파괴 정량평가할 수 있는 기반을 구축하였다.
본 연구는 와전류 형상인식 기법을 증기발생기 세관의 보다 실제적인 결함 평가 문제에 적용하기 위한 목적으로 시도되었다. 이를 위해 증기발생기 세관에 발생하는 실제적인 결함을 보다 사실적으로 모사하는 다섯 가지 형태의 외벽 결함을 선택하고, 이들 결함의 크기 인자와 시험주파수를 변화시켜 가면서, 유한요소 수치해석 프로그램을 이용하여 이론적인 결함신호를 생성하였다. 그리고, 이들 결함신호의 분석을 효율적으로 수행하기 위한 도구로서, '와전류 특징추출 프로그램', '와전류 특징분석 프로그램', 그리고 'PNN 결함분류 프로그램'을 자체적으로 개발하였다. 비대칭 단면을 갖는 결함의 신호는 교점이 원점으로부터 이격되는 현상이 관찰되었는데, 이러한 특성을 반영하는 특징을 추가하여 총 18개의 특징을 시험주파수 별로 정의하였다. 이 특징들을 이용하여 결함을 분류하는 확률신경회로망을 구성하고 결함 분류를 수행한 결과, 결함단면의 대칭성 여부를 결정하는 문제에서는 비교적 높은 정확도를 얻었으나, 결함선단의 첨도를 판단하는 문제에서는 낮은 정확도를 얻었다.
전자기를 이용하여 배관의 비파괴검사를 적용하는 방법 중 하나인 Remote Field Eddy Current Testing (RFECT)는 큰 마찰력이 발생하고 잔류자화성분이 남는 Magnetic Flux Leakage (MFL) 방식과 외벽의 결함을 측정하는데 곤란한 일반 Eddy Current Testing (ECT) 방식의 단점들을 보완할 수 있는 기법으로 50여 년 전부터 다양한 기관에서 연구되어왔다. 그러나 배관 내에서 발생하는 와전류와 자기장에 대한 연구와 RFECT Exciter Coil의 설계에 대한 논의가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 유한요소법을 이용한 전자기 해석을 통해 배관 내에서 발생하는 와전류와 자기장의 분포를 확인하고 변수 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 Exciter Coil에 대한 최적 설계 알고리즘을 제시하고, 결함 형상과 기타 변수 변화가 결함신호에 미치는 영향을 확인하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 깊이와 폭을 예측하는 연구를 수행한다. 결함 크기 추정을 위하여 우선, I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태의 4가지 결함형상에 대한 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성한다. 특히, 유한요소법에 기반한 수치해석 기법을 이용하여 여러 가지 폭과 깊이를 갖는 결함 400개의 ECT 신호를 생성한다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터, 결함 크기와 폭을 예측하기 위한 새로운 특징벡터를 추출하는데, 이 특징벡터에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각이 포함된다. 추출된 특징벡터를 이용하여 결함의 크기를 예측하기 위해서 하나의 은닉층을 갖는 다층퍼셉트론을 이용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 우수한 예측성능을 갖는다는 것을 보였다.
원전 발전소 터빈계통을 구성하는 열교환기 튜브는 일반적으로 구리합금, 스테인리스강, 탄소강, 티타늄합금 등의 재질로 제작된다. 이들 재질중에서 페라이트계 type-439 스테인리스강은 자성 재질로서 오스테나이트계보다 더 높은 열전달율 가지며, 부식에 의해 유발되는 결함에 대해 더 높은 저항성을 가진다. 페라이트계 스테인리스강은 보통 발전소 열교환기의 저압급수가열기와 습분분리재열기에 사용된다. 저압급수가열기는 일반적으로 두께가 얇은 type-439 스테인리스강을 이용하는 반면에 습분분리재열기는 더 두꺼운 핀튜브를 사용한다. 이와 같이 터빈 습분분리재열기 튜브로 사용되는 type-439 스테인리스강 핀튜브는 터빈계통의 운전으로 인하여 손상이 발생할 수 있다. 손상에 의한 가장 대표적인 결함은 진동에 의해 발생할 수 있는 마모, 피로균열 등이며 마모성 결함은 일반적으로 튜브-튜브지지판에서 발생되는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 type-439 스테인리스강 자성체 튜브에 발생할 수 있는 결함을 검출하고 크기를 측정할 수 있는 자기포화 와전류탐상검사 기법의 능력을 평가하였다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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