본 논문에서는 3차원 형태의 결함을 가진 지하매설 가스관에서 누설자속(magnetic flux leakage, MFL) 탐상 법을 사용한 결함 검출에 관하여 연구하였다. 영구자석과 요크로 구성된 자기 시스템을 유한요소법을 사용하여 해석하고 동작점을 설정하였다. 가스관이 충분히 포화되지 않은 경우에는 측정이 곤란하며, 과대포화 된 경우에는 결함에 의한 누설자속의 변화량이 적어서 측정이 곤란하므로 적정한 값을 설정하여야 하므로 자기 시스템의 동작점은 결함이 있을 때 누설자속 증가율이 최대가 되도록 설정하여야 한다. 본 논문에서는 3차원 비선형 유한요소법을 사용하여, 가스관에 결함이 있는 경우 결합의 크기, 깊이에 따른 결함신호를 예측하여 그 결과 가스관 포화상태의 적절여부, 홀 센서 range 및 resolution의 적정도 등을 연구하였다. 또한 홀 센서의 민감도 형장을 위하여 back-yoke를 사용하여 측정신호를 향상시키는 방법을 제안하였다.
배관용 비파괴 검사에서 자기누설방식을 이용하여 배관의 결함을 검출하도록 개발된 탐상 시스템 장비를 MFL PIG(Magnetic Flux Leakage Pipeline Inspection Gauge)라 한다. 이 장비는 투자율이 큰 금속 배관의 길이 방향인 축방향으로 자기장을 형성하고, 결함이 있는 부분에 발생하는 누설 자속 신호를 홀센서를 이용하여 검출한다. 하지만 MFL PIG는 배관에 축방향으로 발생한 미소결함에 대해서는 누설 자속의 발생량이 미세하여 결함 유무를 판별하기 어렵다. 본 논문에서는 배관에 발생한 축방향 미소결함을 검출하기위해 CMFL(Circumferential MFL) PIG를 적용하였고, 결함 주위에 발생한 누설 자속 신호의 크기 및 분포를 3차원 정자계 유한요소법을 이용하여 검출 및 분석하였다. 이러한 검출 신호로부터 길이, 폭, 깊이와 같은 결함의 형상을 판정하는 기법을 제안하였고 이를 CMFL PIG 모의 성능 실험을 통하여 비교 및 검증하였다.
자기누설(MFL) 데이터는 파이프 라인을 통해 이동하는 자기누설 피그에 의해서 얻어지는 데이터이다. 자기 누설 데이터 뿐만 아니라, 이들을 각종 기법으로 분석한 데이터 역시 분석가가 직접적으로 접근하기에는 너무 복잡하며, 원시 데이터를 가지고 파이프 라인의 결함을 빠른 시간 내에 찾아내고 그 원인을 유추하기란 매우 힘든 작업이다. 이러한 불편함을 해결해 주기 위한 소프트웨어의 개발은 사용자가 가상의 파이프 라인을 따라 항해하면서, 개개의 결함이나 두드러진 특징들이 파이프 라인의 어디에 위치하는지에 관한 정보를 보다 쉽고 직관적으로 인지할 수 있게 해준다. 비단 자기누설(MFL) 데이터뿐만 아니라 이와 같은 방대한 양의 데이터를 분석하는데 있어서 가시화 시스템의 역할은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 데이터를 가시화하는데 있어서 필요한 여러 고려 사항들을 소개하고 각 고려 사항에 대한 해결 방안을 제시한다.
본 논문에서는 비파괴검사법 중 하나인 자기누설탐상검사법을 이용하여 지하에 매설된 가스 배관의 결함 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 자기 누설 탐상 시스템을 통해 얻은 자기 누설 신호는 일반적으로 비선형성을 띄며 다양한 외부 요인으로 인한 신호의 왜곡이 심하다. 본 논문에서는 신호의 비선형성과 신호의 왜곡을 보정하는 신호 처리 기법 중 SQI(self quotient image)를 이용하여 배관 결함의 위치를 검출하였다. 실제로 제작된 모의시험 배관에 제작된 다양한 인공 결함에 대해 알고리즘을 적용한 결과 기존 DCT(discrete cosine transform) 계수 기반 방법에 비해 결함 검출 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 형태의 결함을 가진 지하매설 가스관에서 누설자속(magnetic flux leakage, MFL) 탐상법을 사용한 결함 검출에 관하여 연구하였다. 영구자석과 요크로 구성된 자기 시스템을 유한요소법을 사용하여 해석하고 동작점을 설정하였다. 가스관이 충분히 포화되지 않은 경우에는 측정이 곤란하며, 과대포화된 경우에는 결함에 의한 누설자속의 변화량이 적어서 측정이 곤란하므로 적정한 값을 설정하여야 하므로 자기 시스템의 동작점은 결합이 있을 때 누설자속 증가율이 최대가 되도록 설정하여야 한다. 본 논문에서는 3차원 비선형 유한요소법을 사용하여, 가스관에 결함이 있는 경우 결함의 크기, 깊이에 따른 결함신호를 예측하여 그 결과 가스관 포화상태의 적절여부, 홀 센서 range 및 resolution의 적정도 등을 연구하였다. 또한 홀 센서의 민감도 향상을 위하여 back-yoke를 사용하여 측정신호를 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 강판에 발생한 국부적인 손상의 진단을 위해 강자성의 연속체 구조물에 적합한 비파괴진단 기법인 누설자속 기법을 적용하였다. 강판시편의 두께 변화에 따른 누설자속 기반 진단 기법의 민감도를 분석하기 위해 각각 다른 두께를 가지는 몇 가지의 강판시편을 준비하였고, 각각의 시편에 3가지 깊이의 인공결함을 가공하였다. 홀센서와 자화요크를 이용하여 일정한 자화밀도를 가지는 누설자속 센서헤드를 제작하여 강판시편으로부터 누설자속 신호를 계측하였다. 센서헤드로부터 수집된 자속신호의 품질향상을 위해 일련의 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상지점으로부터 계측된 누설자속 신호의 확인을 통해 국부손상 감지의 가능성을 확인하였다. 강판두께에 따른 누설자속 기법의 손상감지 민감도의 분석을 위해 각각 다른 두께의 강판시편으로부터 검출된 MFL 신호에서 P-P value를 정량적으로 추출하였고 그 값을 비교 분석 하였다.
본 논문에서는 자기 누설 탐상법을 이용하여 획득한 자기 누설 신호에 SQI(self quotient image)를 적용하여 지하에 매설된 가스 배관에 발생한 결함의 길이를 추정하는 방법을 소개한다. 자기 누설 탐상 시스템(MFL)이 지나간 가스 배관은 탐상 시스템의 영구 자석에 의해 착자(magnetization) 된다. 착자된 가스 배관에 결함이나 부식 등의 손상이 있을 경우 손상 부위에서는 누설 자속이 증가한다. 본 논문에서는 자기 누설 탐상 시스템의 홀센서를 이용하여 누설 자속을 계측한 후 SQI를 적용하여 결함의 길이를 추정한다. 한국가스공사(KOGAS)의 모의 시험 배관(KPSF)에 설치된 74개의 인공결함에 대해 제안한 알고리즘과 기존의 결함 길이 추정 알고리즘들의 성능을 비교하였다.
Material defects in the Steam Generator Tubes (SGT) of sodium cooled fast breeder reactor (PFBR) can lead to leakage of water into sodium. The water and sodium reaction will lead to major accidents. Therefore, the examination of steam generator tubes for the early detection of defects is an important requirement for safety and economic considerations. In this work, the Magnetic Flux Leakage (MFL) based Non Destructive Testing (NDT) technique is used to perform the defect detection process. The rectangular notch defects on the outer surface of steam generator tubes are modeled using COMSOL multiphysics 4.3a software. The obtained MFL images are de-noised to improve the integrity of flaw related information. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features are extracted from MFL images and taken as input parameter to train the neural network. A comparative study on characterization have been carried out using feed-forward back propagation (FFBP) and cascade-forward back propagation (CFBP) algorithms. The results of both algorithms are evaluated with Mean Square Error (MSE) as a prediction performance measure. The average percentage error for length, depth and width are also computed. The result shows that the feed-forward back propagation network model performs better in characterizing the defects.
In this research, MFL inspection system has been studied for the inspection of storage tank floor. The reference specimens having 20%, 40%, 60% and 80% slot's are fabricated using the carbon steel plates of a 6mm and 10mm thick. Powerful permanent magnets and Hall effect sensors are used to this application. Also, this paper presents a newly developed MFL scanning system. Conclusively, it is shown that our system is able to detect metal loss like a slot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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