Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.21-27
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2019
In this paper, we propose a deep auto-encoder-based pipe leak detection (PLD) technique from time-series acoustic data collected by microphone sensor nodes. The key idea of the proposed technique is to learn representative features of the leak-free state using leak-free time-series acoustic data and the deep auto-encoder. The proposed technique can be used to create a PLD model that detects leaks in the pipeline in an unsupervised learning manner. This means that we only use leak-free data without labeling while training the deep auto-encoder. In addition, when compared to the previous supervised learning-based PLD method that uses image features, this technique does not require complex preprocessing of time-series acoustic data owing to the unsupervised feature extraction scheme. The experimental results show that the proposed PLD method using the deep auto-encoder can provide reliable PLD accuracy even considering unsupervised learning-based feature extraction.
In this paper the potential of the principal component analysis(PCA) technique for the application of detecting leaks in water pipe networks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study which were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the effective outlier detection rate was maximized. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The developed algorithm may be applied in determining further leak detection field work for water distribution blocks that have more than 70% of the effective outlier detection rate. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks by considering series of leak reports happening in a relatively short period.
PARK, JAI HAK;CHO, YOUNG KI;KIM, SUN HYE;LEE, JIN HO
Nuclear Engineering and Technology
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v.47
no.3
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pp.332-339
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2015
The leak before break (LBB) concept is widely used in designing pipe lines in nuclear power plants. According to the concept, the amount of leaking liquid from a pipe should be more than the minimum detectable leak rate of a leak detection system before catastrophic failure occurs. Therefore, accurate estimation of the leak rate is important to evaluate the validity of the LBB concept in pipe line design. In this paper, a program was developed to estimate the leak rate through circumferential cracks in pipes in nuclear power plants using the Henry-Fauske flow model and modified Henry-Fauske flow model. By using the developed program, the leak rate was calculated for a circumferential crack in a sample pipe, and the effect of the flow model on the leak rate was examined. Treating the crack morphology parameters as random variables, the statistical behavior of the leak rate was also examined. As a result, it was found that the crack morphology parameters have a strong effect on the leak rate and the statistical behavior of the leak rate can be simulated using normally distributed crack morphology parameters.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.276-276
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2018
In this paper the potential of the Principle Component Analysis(PCA) technique that can be used to detect leaks in water pipe network blocks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study. The algorithms were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the variability of the flows in the determined partial data set are minimal. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The results showed that the effectiveness of detecting leaks may improve by applying the developed algorithm. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks in real-world water pipe networks.
The safe operation of high pressure pipe line systems is of significant importance. Leaks due to faulty operation from the pipelines can lead to considerable product losses and to exposure of community to dangerous gases. There are several leak detection methods of pipeline network which have recently been suggested. The negative pressure wave detection technology, which has advantages of short time detection availability, accurate leaking location estimate capability and cost effective, is concentrated in this study. Theoretical analysis of the flow characteristics for leaking through a hole on the pipe wall has been performed by using Fluent 6.3, commercial CFD package. The results of 3-dimensional analysis near leaking hole confirm the occurrence of negative pressure wave, and the results of 2-dimensional analysis verify the characteristics of propagation of the wave which travels with speed equal to the speed of sound in the pipeline contents. Characteristics of leakage and pressure in a pipe with a hole have been analyzed for the various pipe and hole sizes.
Water leak is one of topics with great concern in Korea and many other countries, because of decreasing water supplies and the deterioration of old pipeworks. Correlation techniques have been widely used in leak detection of water pipes, which allow to locate a leak point based on the correlation of leak noise at two sites along water pipes. In this study, both the cross-correlation method and the conventional arrival time difference method are applied in order to analyze and to locate a leak point of a water pipe. In experiment, a 150 m of whole length waterwork pipeline system was constructed in a ground, and several types of leak noise were installed on the pipeline in order to control leak condition. Both the cross-correlation technique and the arrival time difference method showed favorable results at leak detection with the experimental pipeline system.
The importance of the leak detection of a buried pipe in a power plant of Korea is being emphasized as the buried pipes of a power plant are more than 20 years old. The objective of this work is to enhance the capability of the leak detection technique in a noisy environment. For this purpose, a modified cross-correlation method that can effectively remove the rotating machinery noise component is suggested. In addition, a method for leak point detection using phase information of cross-spectrum is suggested. The validity of the proposed method is verified by performing an experiment. The experimental result demonstrates that the performance of the cross-correlation method can be enhanced by reducing the periodic noise components due to mechanical equipment.
Ha, Tae-Woong;Ha, Jong-Man;Kim, Dong-Hyuk;Kim, Young-Nam
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.11
no.4
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pp.47-53
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2007
The safe operation of high pressure pipe line systems is of significant importance. Leaks due to faulty operation from the pipelines can lead to considerable product losses and to exposure of community to dangerous gases. There are several leak detection methods, which have been recently suggested on pipeline network. The negative pressure wave detection technology, which has advantages of short time detection availability, accurate leaking location estimate capability and cost effective, is concentrated in this study. Theoretical analysis of the flow characteristics for leaking through a hole on the pipe wall has been performed by using CFD++, commercial CFD package. The results of 3-dimensional analysis near leaking hole confirm the occurrence of negative pressure wave and verify the characteristics of propagation of the wave which travels with speed equal to the speed of sound in the pipeline contents. For the application of long pipe line system. The method of 1-dimensional analysis has been suggested and verified with results of CFD++.
Kim, Heetae;Chang, Yong Sik;Kim, Wookang;Jo, Yong Woo;Kim, Hyung Jin
Applied Science and Convergence Technology
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v.24
no.4
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pp.77-83
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2015
Many welding processes are performed to construct cryogenic system. Leak-tight for the cryogenic system is required at low temperature environment. Helium leak detection techniques are commonly used to find leak for the cryogenic system. The helium leak detection techniques for spraying, sniffing and pressurizing techniques are introduced. High vacuum is also necessary to use helium leak detector. So, types of fluid flow, effective temperature, conductance and pumping speed are introduced for vacuum pumping. Leak test procedure is shown for pipe welding, cryomodule and low temperature test. Cryogenic seals which include copper gasket, helicoflex gasket and indium are investigated.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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