Piping systems comprising pumps and valves are essential in the power plant, oil, and defense industry. Their purpose includes a stable supply of the working fluid or ensuring the target system's safe operation. However, piping system accidents due to leakage of toxic substances, explosions, and natural disasters are prevalent In addition, with the limited maintenance personnel, it becomes difficult to detect, isolate, and reconfigure the damage of the piping system and recover the unaffected area. An autonomous recovery piping system can play a vital role under such circumstances. The autonomous recovery algorithms for the piping system can be divided into low-pressure control algorithms, hydraulic resistance control algorithms, and flow inventory control algorithms. All three methods include autonomous opening/closing logic to isolate damaged areas and recovery the unaffected area of piping systems. However, because each algorithm has its strength and weakness, appropriate application considering the overall design, vital components, and operating conditions is crucial. In this regard, preliminary research on algorithm's working principle, its design procedures, and expected damage scenarios should be accomplished. This study examines the characteristics of algorithms, the design procedure, and working logic. Advantages and disadvantages are also analyzed through simulation results for a simplified piping system.
In this study, a probabilistic framework of the damage assessment of pipelines subjected to extreme hazard scenario was developed to mitigate the risk and enhance design reliability. Nonlinear 3D finite element models of T-joint systems were developed based on experimental tests with respect to leakage detection of black iron piping systems, and a damage assessment analysis of the vulnerability of their components according to nominal pipe size, coupling type, and wall thickness under seismic wave propagations was performed. The analysis results showed the 2-inch schedule 40 threaded T-joint system to be more fragile than the others with respect to the nominal pipe sizes. As for the coupling types, the data indicated that the probability of failure of the threaded T-joint coupling was significantly higher than that of the grooved type. Finally, the seismic capacity of the schedule 40 wall thickness was weaker than that of schedule 10 in the 4-inch grooved coupling, due to the difference in the prohibition of energy dissipation. Therefore, this assessment can contribute to the damage detection and financial losses due to failure of the joint piping system in a liquid pipeline, prior to the decision-making.
3D FEM modeling based on 3D CAD data has been performed to evaluate the efficiency of CP system in a real operating nuclear power plant. The results of it successfully produced sophisticated profiles of electrolytic potential and current distributions in the soil of an interested area. This technology is expected to be a breakthrough for detection technology of damages on buried pipes when it comes into combining with a brand of area potential earth current (APEC) and ground penetrated radar (GPR) technologies. 2D current distribution and 2D current vectors on the earth surface from the APEC survey will be used as boundary conditions with exact 3D geometry data resulting in visualization of locations and extents of corrosion damages on the buried pipes in nuclear power plants.
When a damage occurs in the nuclear fuel burning in the reactor, fission products that should be in the nuclear fuel rod are released into the reactor coolant. In this case, sipping test, a series of non-destructive inspection methods, are used to find leakage in nuclear fuel assemblies during the power plant overhaul period. In addition, the sipping test is also used to check the integrity of the spent fuel for moving to an intermediate dry storage, which is carried out as the first step of nuclear decommissioning, . In this paper, the principle and characteristics of the sipping test are described. The structure of the sipping inspection equipment is largely divided into a suction device that collects fissile material emitted from a damaged assembly and an analysis device that analyzes their nuclides. In order to make good use of the sipping technology, the radioactive level behavior of the primary system coolant and major damage mechanisms in the event of nuclear fuel damage are also introduced. This will be a reference for selecting an appropriate sipping method when dismantling a nuclear power plant in the future.
Piping in the Nuclear Power plants (NPP) are mostly consisted of carbon steel pipe. The wall thinning defect is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid which flows in carbon steel pipes. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of piping. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding partbut also on the whole field of pipe. Over the years, Infrared thermography (IRT) has been used as a non destructive testing methods of the various kinds of materials. This technique has many merits and applied to the industrial field but has limitation to the materials. Therefore, this method was combined with lock-in technique. So IRT detection resolution has been progressively improved using lock-in technique. In this paper, the quantitative analysis results of the location and the size of wall thinning defect that is artificially processed inside the carbon steel pipe by using IRT are obtained.
To reduce the secondary damage caused by leakage accidents in plant piping systems, a constant surveillance system is necessary. To ensure leaks are promptly addressed, the surveillance system should be able to detect not only the leak itself, but also the location of the leak. Recently, research to develop new methods has been conducted using cameras to detect leakage and to estimate the location of leakage. However, existing methods solely estimate whether a leak exists or not, or only provide two-dimensional coordinates of the leakage location. In this paper, a method using multiple cameras to detect leakage and estimate the three-dimensional coordinates of the leakage location is presented. Leakage is detected by each camera using MADI(Moving Average Differential Image) and histogram analysis. The two-dimensional leakage location is estimated using the detected leakage area. The three-dimensional leakage location is subsequently estimated based on the two-dimensional leakage location. To achieve this, the coordinates (x, z) for the leakage are calculated for a horizontal section (XZ plane) in the monitoring area. Then, the y-coordinate of leakage is calculated using a vertical section from each camera. The method proposed in this paper could accurately estimate the three-dimensional location of a leak using multiple cameras.
Since the sodium-cooled fast reactor is operated in a hostile environment due to the use of liquid sodium as its coolant, advanced techniques for in-service inspection are required to periodically verify the integrity of the reactor. This paper presents the development of in-service inspection techniques for Proto-type Generation IV Sodium-cooled Fast Reactor. First, the 10 m long plate-type ultrasonic waveguide sensor has been developed for in-service inspection of reactor internals, and its feasibility was verified through several under-water and under-sodium experiments. Second, the combined inspection system for in-service inspection of ferromagnetic steam generator tubes has been developed. The remote field eddy current testing and magnetic flux leakage testing can be conducted simultaneously by using the developed inspection system, and the detectability was demonstrated through several damage detection experiments. Finally, the electro-magnetic acoustic transducer which can withstand high temperature and be installable in the remote operated vehicle has been developed for in-service inspection of the reactor vessel, and its detectability was investigated through damage detection experiments.
단조프레스기의 유압실에서 배관의 연결부위의 손강으로 인한 누유는 인명피해와 기계 파손의 위험성이 있어 이를 조기에 발견하여 예방하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 원격지에서 회전형 카메라를 이용하여 유압유의 누유여부를 자동 인식하는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 라벨링 과정에서 객체영역을 나타내는 경계사각형을 구하고 경계사각형의 높이와 폭에 대한 비율, 누유형상의 원형도를 이용하여, 올바른 누유영역을 추출하였다. 또한 잡음제거와 영상의 이동과 회전에 대한 보정을 전처리 과정으로 수행한다. 실험을 통하여 제안한 시스템이 여러 가지 조명 환경에서도 누유영역을 정확하게 찾아내는 것을 확인하였다.
Austenitic stainless steels (ASS) are extensively employed in various sectors such as nuclear, power, petrochemical, oil and gas because of their excellent structural strength and resistance to corrosion. SS304 and SS316 are the predominant choices for piping, pressure vessels, heat exchangers, nuclear reactor core components and support structures, but they are susceptible to stress corrosion cracking (SCC) in chloride-rich environments. Over the course of several decades, extensive research efforts have been directed towards evaluating SCC using diverse methodologies and models, albeit some uncertainties persist regarding the precise progression of cracks. This review paper focuses on the application of Acoustic Emission Technique (AET) for assessing SCC damage mechanism by monitoring the dynamic acoustic emissions or inelastic stress waves generated during the initiation and propagation of cracks. AET serves as a valuable non-destructive technique (NDT) for in-service evaluation of the structural integrity within operational conditions and early detection of critical flaws. By leveraging the time domain and time-frequency domain techniques, various Acoustic Emission (AE) parameters can be characterized and correlated with the multi-stage crack damage phenomena. Further theories of the SCC mechanisms are elucidated, with a focus on both the dissolution-based and cleavage-based damage models. Through the comprehensive insights provided here, this review stands to contribute to an enhanced understanding of SCC damage in stainless steels and the potential AET application in nuclear industry.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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