This research carried out an analysis on input cost and leakage reduction effect by leakage reduction method, focusing on the project for establishing an optimal water pipe network management system in the Taebaek region, which has been executed annually since 2009. Based on the result, optimal cost-benefit analysis models for water distribution network rehabilitation project were developed using DEA(data envelopment analysis) and multiple regression analysis, which have been widely utilized for efficiency analysis in public and other projects. DEA and multiple regression analysis were carried out by applying 4 analytical methods involving different ratios and costs. The result showed that the models involving the analytical methods 2 and 4 were of low significance (which therefore were excluded), and only the models involving the analytical methods 1 and 3 were suitable. From the result it was judged that the leakage management method to be executed with the highest priority for the improvement of revenue water ratio was installation of pressure reduction valve, followed by replacement of water distribution pipe, replacement of water supply pipe, and then leakage detection and repair; and that the execution of leakage management methods in this order would be most economical. In addition, replacement of water meter was also shown to be necessary in case there were a large number of defective water meters.
발전소 건설 시에 설치된 지하매설 배관이 대부분 20년 이상 경과됨에 따라서 지하매설 배관의 누설탐지의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문의 목적은 발전소와 같이 매설배관 주변에 회전체 기계잡음이 존재하는 경우에 배관의 누설위치 추정성능을 개선하기 위한 방법을 연구하는 것이며, 이러한 목적을 달성하기 위하여 주파수영역에서 배관 주변의 회전체 기계잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 상호스펙트럼의 위상정보를 이용하여 배관의 누설위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위하여 실험을 수행하였으며, 실험결과 회전체에서 발생하는 주기적인 잡음성분을 제거함으로써, 배관 누설을 탐지하는 상호상관함수기법의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
최근 한국에서는 많은 지반 침하 사고가 발생하고 있는데, 이는 상하수의 누수 및 손상된 하수관에 기인한 것이다. 본 연구는 지반 침하에 대한 GPR 탐지 데이터의 실증적 자료를 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 목적으로 테스트 베드가 제작되었으며, 제작 변수는 주철관 및 EPS의 매입 깊이 및 수평 거리이다. 탐사결과, 1.5m의 깊이로 매립된 EPS는 검출하기 어려웠으며, 0.5m 거리 내에서 주철관에 밀접하게 매설 된 EPS는 매우 강한 주철관 신호로 탐지가 불가능했다. 또한 본 연구에서는 GPR 탐사 이미지 결과를 처리하기 위해 GPR 이미지 처리 프로그램 (GPRiPP)을 개발했다. 그 주요 기능은 위글파 신호를 증폭시키는 게인 기능이며, 기존 프로그램과 GPRiPP의 이미지 처리 기능은 매우 유사함을 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.
Two different types of algorithms were developed and applied to detect the partial faults of a multi-type air conditioning system. Partial faults include the compressor valve leakage, the refrigerant pipe partial blockage, the condenser fouling, and the evaporator fouling. The first algorithm was developed by using mathematical models and parity relations, and the second algorithm was developed by using mathematical models and a RBF neural network. Test results showed that the second algorithm was better than the first algorithm in detecting various partial faults of the system. Therefore, the algorithm developed by using mathematical models and a RBF neural network may be used for the detection of partial faults of an air-conditioning system.
In this study, the leak signal was measured by using an accelerometer to analyze the basic data and methodology for the development of the leak point estimation method in the water supply pipe. The measured results were analyzed by frequency analysis and cross-correlation analysis for leakage signals, and the error range was compared and analyzed with the actual leak point distance. As a result, it was confirmed that the vibration intensity due to leakage from the water leakage point was attenuated according to the distance. In the case of the ductile iron casting used in the experiment, the intensity of the signal at the 945 Hz, 1,500 Hz, 2,300 Hz band was increased with the change of the pressure in the pipe at 4mm of leakage hole. Also, it was confirmed that as the water pressure increases, the intensity of the leak signal increases but the similarity of the signal decreases. The results of this study confirm that the accelerometer sensor can be used efficiently for leak detection and it can be used as a basic data for the analysis for the development of leak point estimation method in the future.
수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 계측되는 유량자료를 이용하여 누수를 감시하는 모형을 적응 칼만필터 기법을 이용하여 제시하였다. 제안된 누수감시 알고리즘에서는 수돗물 사용량의 시간적 변화와 요일적 변동을 고려함으로써 예측의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하였다. 또한 기존의 칼만필터 기법에 혁신과정을 추가하여 잡음의 공분산에 대한 자동보정을 통하여 예측의 정확도를 개선하였다. 개발된 모형은 사인형태의 가상 유량자료에 대한 모의실험을 통하여 적응 칼만필터 기법의 예측정확도를 기존의 칼만필터 기법과 비교하였으며, JE시의 2개소 블록유량자료에 대한 현장 적용성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 관로의 파열에 의한 누수 및 비정상적인 용수사용량에 대한 감시를 통하여 상수관망의 효율적인 운영관리에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
강자성 배관의 대표적인 비파괴검사 방법으로 접촉방식인 초음파탐상(UT)과 비접촉식 검사인 누설자속탐상(MFL), 전자기초음파탐상(EMAT), 원격장 와전류탐상(RFECT) 기법 등이 있다. 특히 원격장 와전류(RFECT) 기법은 배관의 직경보다 작은 시스템 구축 등의 장점이 있다. 이런 장점에도 불구하고 array system을 구성할 경우 coil sensor 각각의 민감도 차이와 유지 보수 등의 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 크기가 작고 교체성이 우수하며 같은 민감도를 갖는 GMR sensor(giant magneto-resistance)를 적용하였다. 본 연구는 강자성 배관에 GMR sensor의 축 및 반경 방향의 원격장 및 깊이 변화를 가진 표준결함 실험을 통해 원격장 및 결함신호 특성을 확인하였고 강자성 배관에 원격장 와전류를 이용한 GMR sensor의 적용 가능성을 확인하였다.
고압 가스 배관망의 안전관리는 매우 중요한 문제로 배관의 외적 손상으로 구멍이 생길 경우 발생하는 누출은 폭발 및 환경오염을 포함한 막대한 경제적 손실을 야기할 수 있다. 누출 검지를 위한 PLDS(Pipeline leak detection system린 기술로 저압확장파 검지 기술이 적용되고 있으며 본 논문에서는 CFD++ 상용코드를 활용하여 배관 누출시 유동특성을 이론적으로 해석하여 저압확장파의 발생 메커니즘과 음속으로 확장되는 전파특성을 규명하였다. 또한 긴 배관망에 적용하기 위한 1차원 해석 방법을 제시하고 신뢰성을 CFD해석 결과로 검증하였다.
Gas transmission pipelines are often inspected and monitored using the magnetic flux leakage method. An inspection vehicle known as a "pig" is launched into the pipeline and conveyed along the pipe by the pressure of natural gas. The pig contains a magnetizer, an array of sensors and a microprocessor-based data acquisition system for logging data. This paper describes magnetic flux leakage (MFL) signal processing used for detecting mechanical damages during an in-line inspection. The overall approach employs noise removal and clustering technique. The proposed method is computationally efficient and can easily be implemented. Results are presented and verified by field tests from an application of the signal processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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