도시가스 사용시설 중 은폐배관에 점검구를 대신하여 누출점검용 가스계량기를 사용하는 사례가 증가하고 있다. 이 계량기가 설치되어 있는 일부 세대 중 실제 가스누출이 없는 환경에서 보일러의 특수한 사용 패턴에 따라 누출 알람 경보가 지속적으로 발생되었다. 실제 가스 누출을 감지하는 본연의 기능을 발휘하지 못하는 실정이다. 이러한 문제점에 착안하여 본 연구에서는 보일러의 특수한 가스 사용 패턴에 따라 누출점검용 가스 계량기가 누출 알람을 발생시키는 조건을 분석하고, 실제 가스 누출이 있는 경우에만 계량기에서 알람을 발생 할 수 있는 설정값을 모색해 보았다. 이를 통해 알람의 오작동으로 인한 시민의 가스 사용에 대한 불안감을 해소함과 동시에 누출되고 있는 가스를 포착할 수 있는 계량기 본연의 기능을 수행할 수 있도록 하고자 한다.
In this paper, a study on a portable hydrogen alarm system based on the palladium coated single mode fiber sensor has been reported. The fabricated hydrogen sensor exhibited 0.14 dB, 0.41 dB and 0.54 dB optical intensity variation when it was exposed by the nitrogen and hydrogen mixed gas containing 0.5 %, 1 % and 4 % of the hydrogen concentration, respectively. The fabricated sensor exhibited 20 second of response time and 120 second of recovery time for 4 % hydrogen containing gas. The fiber optics layout and software algorithm for detection of hydrogen leakage have been presented. The implanted portable hydrogen alarm system successfully generated an alarm signal when a 4 % hydrogen containing gas was leaked out.
The automatic firewall block and fire alarm system was embodied by using gas circuit and wireless communication equipment, using a smoke sensor (ST-QA1A) and RF Module. OR-CAD was also used for testing circuit system and experiment circuit after assembling circuit. As a result in experiment, the gas sensor detected well an imaginary smoke and worked reliably for driving action of firewall block motor and wireless warning alarm. Through the smoke sensitive perception from the fire, the warning alarm and the preventing fire propagation from the specific closed region were verified reliably. The gas sensor and RF module for firewall and fire alarm system were actually available.
본 논문에서는 주택 내의 단독 화재경보기들이 무선통신을 통해 상호 화재 정보를 공유함으로서 심야 시간대의 화재 인지력 저하 문제, 방 간 격벽으로 인한 경보 신호 감쇄 문제를 해소할 수 있는 무선 감응식 주택 단독 화재경보기를 개발하였다. 무선 감응식 화재경보기는 온도 센서와 가스 센서를 기반으로 온도와 $CO_2$ 농도를 감시, 주택의 화재를 감지하고 무선 송수신 모듈 등을 이용하여 다른 방의 단독 무선 경보기들에게 화재 경보를 전송함으로서 신속하고 정확한 화재인지가 가능하도록 설계되었다. 아두이노를 주제어장치로 하는 3개의 무선 감응식 단독화재 경보기의 시작품들이 제작되었으며, 온도 및 가스 시험에서 정확하게 동작함으로서 그 유용성을 확인하였다.
최근 5년간 국내 가스사고 중 CO중독사고는 사망 36명, 부상 79명이 발생하였으며, 전체 가스 사고에 비해 인명피해율이 8배나 높게 나타나고 있다. 이러한 CO중독사고의 대부분이 노후 가스보일러 및 다중 가스 사용시설의 배기통 불량에 의한 가스누출사고로 조사되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해 건축물 내 보일러실의 배기통 불량에 의한 CO가스의 누출확산 메커니즘을 해석하였다. 배기통에서 누출된 CO 가스는 건축물 내부의 천정부근에서 가장 높은 농도분포를 보인다. 또한 CO경보기 설치 실험을 통해서 천정부근의 CO경보기가 가장먼저 작동하고, $30{\sim}40$분 경과한 후에 바닥 및 중간에 설치된 경보기가 작동하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 CO경보기의 적정 설치위치를 확인하였으며, 이 결과를 토대로 건출물내 CO경보기 설치위치를 제안하였다.
대도시 내에 밀집하여 증가하고 있는 대형 복합 건축물은 그 규모와 복잡성으로 인해 유해가스 관련 사고발생시 대형 재난으로의 확대 가능성이 상존한다. 이에 대한 대응책으로, 다종의 유해가스를 감지하는 복합 가스 센서와 이로부터 수집한 정보를 활용한 조기 경보 시스템이 연구되고 있다. 이와 같은 센서 기반 재난 전조 감시 시스템의 효과적인 적용과 운영을 위해서는 적합한 기준이 먼저 마련되어야 한다. 본 연구에서는 유해가스의 감지와 조기 경보 발령을 위한 경보 기준 농도를 제시하고, 각 경보 단계별로 대응 활동과 정보 전파 등 재난 대응 체계를 제안하였다. 재난 감시 기준을 통해 유해가스 관련사고 발생 시 조기에 위험을 감지하여 사고의 경과에 따라 효과적인 대응을 이끌어 낼 수 있다.
본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 알람밸브의 응력 및 변형거동에 대한 해석적 연구를 수행하였다. 알람밸브의 강도안전성에 대한 연구는 최대시험압력이 2.0MPa인 경우에 대하여 계산하였다. 유한요소법으로 계산한 알람밸브의 최대응력은 항복강도 370MPa의 6.1%에 해당하고, 인장강도 485MPa의 4.6%에 해당하는 결과로 제시되었고, 이것은 커버 플랜지와 밸브몸체 사이의 모퉁이 부근에서 발생하는 것으로 나타났다. 그리고 밸브에서 발생한 최대변형 $12{\mu}m$는 알람밸브 몸체의 중간부근에서 형성되는 것으로 예측되었다. 이러한 연구결과는 대부분의 알람밸브에서 지나치게 높은 강도안전성을 갖도록 설계하는 것으로 지적할 수 있고, 이것은 알람밸브의 중량이나 크기가 증가되는 요소로 작용하고 있음을 알 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권1호
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pp.18-22
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2006
A small-sized gas identification system has been fabricated and characterized using an integrated gas sensor array and artificial neural-network. The sensor array consists of four thick-film oxide semiconductor gas sensors whose sensing layers are $In_{2}O_{3}-Sb_{2}O_{5}-Pd-doped\;SnO_2$ + Pd-coated layer, $La_{2}O_{5}-PdCl_{2}-doped\;SnO_2,\;WO_{3}-doped\;SnO_{2}$ + Pt-coated layer and $ThO_{2}-V_{2}O_{5}-PdCl_{2}\;doped\;SnO_{2}$. The small-sized gas identification instrument is composed of a GMS 81504 containing an internal ROM (4k bytes), a RAM (128 bytes) and four-channel AD converter as MPU, LEDs for displaying alarm conditions for three gases (liquefied petroleum gas: LPG, liquefied natural gas: LNG and carbon monoxide: CO) and interface circuits for them. The instrument has been used to identify alarm conditions for three gases among the real circumstances and the identification has been successfully demonstrated.
The CANDU 6 reactor assembly consists of an array of 380 pressure tubes, which are installed horizontally in a large cylindrical vessel, the Calandria, containing the low pressure heavy water moderator. The pressure tube is located inside the calandria tube and the annulus between these tubes, which forms a closed loop with $CO_2$ gas recirculating, is called the Annulus Gas System(AGS). It is designed to give an alarm to the operator even for a small pressure tube leak by a very sensitive dew point meter so that he can take a preventive action for the pressure tube rupture incident. To judge whether the operator action time is enough or not in the design of Wolsong 2,3 & 4, the Leak Before Break(LBB) assessment is required for the analysis of the pressure tube failure accident. In order to provide the required data for the LBB assessment of Wolsong Units 2, 3, 4, a series of leak detection capability tests was performed by injecting controlled rates of heavy water vapour. The data of increased dew point and rates of rise were measured to determine the alarm set point for the dew point rate of rise of Wolsong Unit 2. It was found that the response of the dew point depends on the moisture injection rate, $CO_2$ gas flow rate and the leak location. The test showed that CANDU 6 AGS can detect the very small leaks less than few g/hr and dew point rate of rise alarm can be the most reliable alarm signal to warn the operator. Considering the present results, the first response time of dew point to the AGS $CO_2$ flow rate is approximated.
In this paper, we present a real-time system to detect abnormal events on gas pipes, based on the signals which are observed through the audio sensors attached on them. First, features are extracted from these signals so that they are robust to noise and invariant to the distance between a sensor and a spot at which an abnormal event like an attack on the gas pipes occurs. Then, a classifier is constructed to detect abnormal events using neural networks. It is a combination of two neural network models, a Gaussian mixture model and a multi-layer perceptron, for the reduction of miss and false alarms. The former works for miss alarm prevention and the latter for false alarm prevention. The experimental result with real data from the actual gas system shows that the proposed system is effective in detecting the dangerous events in real-time with an accuracy of 92.9%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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