Depreciation accounting has as its main objective, the recovery of the original cost of plant investment less net salvage, over the estimated useful life of that plant. Accuracy of the whole life technique in meeting this objective depends entirely on the original estimates of service life and net salvages for an account. Where the whole life technique has been used and original estimates prove inaccurate, excessive or deficient accumulations in the depreciation reserve frequently occur. To overcome this, the remaining life technique is suggested to better match the challenges of accelerated technology and competition within the regulated environment. The flexibility of the remaining life technique will allow an even chance to provide a complete recovery of the original cost.
Murthy, A. Ramachandra;Mathew, Rakhi Sara;Palani, G.S.;Gopinath, Smitha;Iyer, Nagesh R.
Structural Engineering and Mechanics
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제53권4호
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pp.681-702
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2015
Fracture analysis and remaining life prediction has been carried out for aluminium alloy (Al 2014A) plate panels with concentric stiffener by varying sizes and positions under fatigue loading. Tension coupon tests and compact tension tests on 2014A have been carried out to evaluate mechanical properties and crack growth constants. Domain integral technique has been used to compute the Stress intensity factor (SIF) for various cases. Generalized empirical expressions for SIF have been derived for various positions of stiffener and size. From the study, it can be concluded that the remaining life for stiffened panel for particular size and position can be estimated by knowing the remaining life of corresponding unstiffened panel.
This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.
This paper describes a probabilistic remaining life assessment program for the creep crack growth. The probabilistic life assessment program is developed to increase the reliability of life assessment. The probabilistic life assessment involves some uncertainties, such as, initial crack size, material properties, and loading condition, and a triangle distribution function is used for random variable generation. The resulting information provides the engineer with an assessment of the probability of structural failure as a function of operating time given the uncertainties in the input data. This study forms basis of the probabilistic life assessment technique and will be extended to other damage mechanisms.
Solenoid operated valves (SOV) play important roles in industrial process to control the flow of fluids. Solenoid valves can be found in so many industries as well as the nuclear plant. The ability to be able to detect the presence of faults and predicting the remaining useful life (RUL) of the SOV is important in maintenance planning and also prevent unexpected interruptions in the flow of process fluids. This paper proposes a fault diagnosis method for the alternating current (AC) powered SOV. Previous research work have been focused on direct current (DC) powered SOV where the current waveform or vibrations are monitored. There are many features hidden in the AC waveform that require further signal analysis. The analysis of the AC powered SOV waveform was done in the time and frequency domain. A total of sixteen features were obtained and these were used to classify the different operating modes of the SOV by applying a machine learning technique for classification. Also, a deep neural network (DNN) was developed for the prediction of RUL based on the failure modes of the SOV. The results of this paper can be used to improve on the condition based monitoring of the SOV.
Pipe Deterioration Prediction (PDP) and Pipe Failure Risk Prediction (PFRP) models were developed in an attempt to predict the deterioration and failure risk in water mains using fuzzy technique and the markov process. These two models were used to determine the priority in repair and replacement, by predicting the deterioration degree, deterioration rate, failure possibility and remaining life in a study sample comprising 32 water mains. From an analysis approach based on conservative risk with a medium policy risk, the remaining life for 30 of the 32 water mains was less than 5 years for 2 mains (7%), 5-10 years for 8 (27%), 10-15 years for 7 (23%), 15-20 years for 5 (17%), 20-25 years for 5 (17%), and 25 years or more for 2 (7%).
최근에 국내 화력발전설비도 사용 기간이 30년을 넘게 됨에 따라, 고온설비의 경년열화도 평가 및 수명예측 기술에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 l965년부터 사용되어 노 후된 영월화력발전소 2호기의 주증기 파이프를 대상으로 실시한 열화도 및 수명평가 결과를 보고하였다. 주증기관의 취약부인 맞대기 용접부, 지류 용접부, Y부 및 T부 등의 용접부에 대해 표면복제법, 경도측정법을 사용하여 수명평가를 실시하였으며, 비파괴 검사에 의해 균열이 탐지된 경우에는 수명평가 컴퓨터 코드를 사용하여 균열성장에 의한 잔여수명을 계산하였다. 또한 파이프 모재의 잔여 수명은 해석적 방법에 의해 정량적으로 잔여수명을 계산한 후, 외경 패출량 측정, 입계부식법 등에 의해 재질 열화도를 정성적으로 평가하였다. 본 논문에서 사용한 기법 이외의 방법을 사용하여 수명평가 정확도를 개선하는 방향에 대한 의견도 제시하였다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
The most effective means of evaluating remaining life is through the creep testing of samples removed from the component. But sampling of large specimen from in-service component is actually impossible. So, sampling device and small-specimen creep tester have been applied. Sampling device has been devised to extract mechanically small samples by hemispherical, diamond -coated cutter from the surface of turbine rotor bores and thick-walled pipes without subsequent weld repairs requiring post weld heat treatment. A method of manufacturing small creep specimen, 2min gage diameter and 10min gage length, using electron beam welding to attach grip section, has been proven. Small-specimen creep tester has been designed to control atmosphere to prevent stress increment by oxidation during experiment. To determine whether the small specimens successfully reproduce the behavior of large specimens, creep rupture tests for small and large specimens have been performed at identical conditions. Creep rupture times based on small specimens have closely agreed within 5% error compared with that of large specimen. The errors in rupture time have decreased at longer test period. This comparison validates the procedure for fabricating and testing on small specimen. This technique offers potential as an efficient method for remaining life assessment by direct sampling from in -service high temperature components.
In most case high temperature components in fossil power plant are damaged by fatigue, creep and degradation. Design of power plant components is based on ideal loading such as temperature, pressure and so on. But in many cases unexpected loadings are applied at components. A key ingredient in plant life extension is the preventive diagnosis technology and remaining-life-assessment technology. This paper describes diagnosis technology and life-assessment technology for power plant boiler. It helps in setting up proper inspection schedules, maintenance procedures, and operating procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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