In nuclear power plants, reactor coolant leakage can occur due to various reasons. Early detection of leaks is crucial for maintaining the safety of nuclear power plants. Currently, a detection system is being developed in Korea to identify reactor coolant system (RCS) leakage of less than 0.5 gpm. Typically, RCS leaks are detected by monitoring temperature, humidity, and radioactivity in the containment, and a water level in the sump. However, detecting small leaks proves challenging because the resulting changes in the containment humidity and temperature, and the sump water level are minimal. To address these issues and improve leak detection speed, it is necessary to quantify the leaks and develop an artificial intelligence-based leak detection system. In this study, we employed bidirectional long short-term memory, which are types of neural networks used in artificial intelligence, to predict the relative humidity in the leakage area for leak quantification. Additionally, an optimization technique was implemented to reduce learning time and enhance prediction performance. Through evaluation of the developed artificial intelligence model's prediction accuracy, we expect it to be valuable for future leak detection systems by accurately predicting the relative humidity in a leakage area.
Aging water pipe networks hinder efficient management of important water service indices such as revenue water and leakage ratio due to pipe breakage and malfunctioning of pipe appurtenance. In order to control leakage in water pipe networks, various methods such as the minimum night flow analysis and sound waves method have been used. However, the accuracy and efficiency of detecting water leak by these methods need to be improved due to the increase of water consumption at night. In this study the Principal Component Analysis (PCA) technique was applied to the night water flow data of 426 days collected from a water distribution system in the interval of one hour. Based on the PCA technique, computational algorithms were developed to narrow the time windows for efficient execution of leak detection job. The algorithms were programmed on computer using the MATLAB. The presented techniques are expected to contribute to the efficient management of water pipe networks by providing more effective time windows for the detection of the anomaly of pipe network such as leak or abnormal demand.
A multi purpose environmental monitoring system has been developed as a commercially available standard using the techniques which are FBG(Fiber Bragg Grating), Hetero-core spliced fiber optic sensor and etc, for the purposes of monitoring large scaled structures and preserving natural environments. The monitoring system has been tested and evaluated in a possible outdoor condition in view of the full scaled operation at actual sites to be monitored. Additionally, the developed systems in the previous works conveniently provided us with various options of sensor modules intended for monitoring such physical quantities as displacement, distortion, pressure, binary states, and liquid adhesion. In this paper, we extend the previous results to a water leakage detection problem and develop a sensing system as a result. By the experimental study, it is verified that multi-point leakage detection is possible using single line optical fiber.
In this study, we developed full automation test system for pressure vessel. This pressure vessel containing oxygen, nitrogen and carbon is widely used in industrial field. The test items of pressure vessel are divided into three branches which is weight measurement, water-hydraulic, and leakage test. After leakage test is completed, cleaning and dry progress is carried out. And control system is consist of three controller which is PLC, monitoring system and database system. PLC is control all of system. Monitoring system measures weight, pressure, flow etc and display to all conditions. Database system stores tested data. we design system to control all test modules in communication by a second period with three control modules. Finally, we verified this system by field test.
수변 콘크리트 구조물의 누수 탐지를 위해 변형된 배열을 이용하여 전기비저항 탐사를 실시하였다. 전극을 수면에 설치하여 콘크리트 구조물에 대한 새로운 전기비저항 탐사 방식을 제안하였으며, 해석의 단순화를 위해 선형 전류 송신원을 전류전극으로 사용하였다. 마지막으로 전위차를 얻는 방법에 따라 변형된 3가지 전극 배열을 제안하였고, 동일열전위 배열(direct potential array), 평행열 전위 배열(parallel potential array), 횡단 전위 배열(cross potential array)로 명명하였다. 변형된 전기비저항 탐사법을 수치해석, 실내 모형실험, 현장탐사에 적용한 후 그 결과를 비교 분석하여 수변 콘크리트 구조물의 누수 탐지 기술로서의 적합성을 알아보았다. 비교 분석 결과 동일열 전위 배열, 평행열 전위 배열, 횡단전위 배열 모두 누수가 일어날 때, 누수지점에서 뚜렷한 전위차의 변화 양상을 보여 수변 콘크리트 구조물의 누수 탐지에 유용한 방법임을 확인하였다.
Temperature variation according to space and time on the inner parts of engineering constructions(e.g.: dam, slope) can be a basic information for diagnosing their safety problem. In general, as constructions become superannuated, structural deformation(e.g.: cracks, defects) could be occurred by various factors. Seepage or leakage of water through these cracks or defects in old dams will directly cause temperature anomaly. Groundwater level also can be easily observed by abrupt change of temperature on the level. This study shows that the position of seepage or leakage in dam body can be detected by multi-channel temperature monitoring using thermal line sensor. For this, diverse temperature monitoring experiments for a leakage physical model were performed in the laboratory. In field application of an old dam, temperature variations for water depth and for inner parts of boreholes located at downstream slope were measured. Temperature monitoring results for a long time at the bottom of downstream slope of the dam showed the possibility that temperature monitoring can provide the synthetic information about flowing path and quantity of seepage of leakage in dam body.
횡단 전위 배열(cross potential array)과 동일열 전위배열(direct potential array) 자료를 뒷받침하여 다양한 수변 구조물의 누수 경로 예측을 가능하게 하는 배열을 제시하고 이를 D-Lux array 라고 명명하였다. 또한 D-Lux array 자료를 색으로 가시화한 하나의 행렬로 정리하여 D-Lux view라고 제시하고 D-Lux view에서 관찰되는 저 전위차 이상대의 위치로 누수 구역의 위치를 해석하였다. D-Lux view의 보다 직관적인 해석을 위해서 D-Lux array 자료와 동일열 전위 배열 자료를 함께 사용하여 각 지점들 사이의 전위차 자료를 각 지점의 전위값으로 역산하고 이를 이용하여 등전위 분포도를 작성하였다. 등전위 분포도는 그래프나 D-Lux view에서 알 수 없었던 누수의 유입구, 유출구 뿐만 아니라 경로까지 예측 가능하게 하였다. 수조 실험과 수치 해석으로 예비 탐사를 실시한 후 현장 탐사로 콘크리트 보와 필 댐에 대한 적용이 이루어졌다. 그 결과, 콘크리트 보와 필 댐에 대해 누수 경로 탐지가 가능함을 확인하였다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
용광로는 외피 부분에 내부 내화물의 온도를 낮추기 위하여 냉각수를 공급하는 냉각판 또는 스테이브를 사용하고 있다. 주변 조업 조건의 열악으로 냉각수를 공급하는 배관의 부식으로 냉각수가 내화물에 침투하여 내화물의 수명을 떨어뜨리고, 노황을 악화시키는 원인이 되고 있다. 이에 본 연구는 용광로 냉각설비장치에 이상 현상이 발생하였을 때 위치를 정확히 확인함에 따라 신속하게 누수된 부위를 파악하여 대처할 수 있는 기능을 갖춘 냉각관 누수 자동감지장치를 개발하였다. 주된 연구는 전자제어 장치인 마이크로프로세서를 응용한 전자변 제어장치를 이용하여 냉각설비의 파손으로 발생되는 누수현상으로 인한 고열과 분진 일산화탄소 등의 산출로 작업환경의 재해를 자동방지 하고자 하였으며, 작업환경이 친환경적이며 작업의 가치를 재창출할 수 있는 방법들이 연구되고 있다. 용광로 분위기의 일산화탄소 자동 감지장치와 그에 따른 출력신호를 자동 전송하는 무선중계기 장치를 개발함으로 용광로 냉각설비 장치의 분위기 작업환경을 수동방식에서 무인자동화방식으로 개선하였다.
터널누수는 주변지반의 응력 및 간극수압을 변화시켜 터널 안정성 및 지반변형에 영향을 미칠 수 있는 결함요소이다. 장기간 또는 큰 규모의 누수발생은 터널 라이닝의 불안정성 및 지표침하와 같은 터널 구조물 및 주변지반 환경에 손상을 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 누수발생 시 터널의 구조 안정성 및 지반거동에 미치는 영향을 수치해석적으로 분석하였다. 고려된 터널은 내부로 주변 지하수의 유입을 허용하지 않는 비배수 조건으로 가정하였고 터널 완공 후 라이닝에서 누수가 발생하는 것으로 설정하였다. 누수로 인한 터널 구조물 및 지반의 거동을 모사하기 위해 수리역학 연계해석이 수행되었으며 파이썬으로 개발된 TOUGH-FLAC 시뮬레이터가 사용되었다. 누수 발생량과 누수위치를 변화시켜 수치모사가 수행되었으며 수리역학 해석을 위한 연계항들이 복합거동 결과에 미치는 영향을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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