We constructed and tested an airborne peroxyacetyl nitrate (PAN) monitoring system based on luminol chemiluminescence detection with fast gas chromatography. This system allowed for simultaneous measurement of PAN and nitrogen dioxide ($NO_2$) with a time resolution of <2 min. Actual sample masses within the fixed volume sample loop at various altitudes and temperatures were adjusted to standard atmosphere, using measured pressures and temperatures. The airborne PAN measurement system was evaluated during two field studies above the southern Korean Peninsula in August and October 2009. The detection limit based on the ISO approach was 0.035 ppbv PAN, well below the observed concentrations of 0.185-1.49 ppbv during these studies. Under these conditions, the PAN mixing ratios were positively correlated with $O_x$ ($O_x=O_3+NO_2$), with slopes varying between 0.014 and 0.033 and intercepts between 22.6 and 55.1 ppbv $O_x$. The intercepts corresponded roughly to background $O_x$ mixing ratios in central Europe; however, the slopes were above the range of slopes reported in other studies. We also enhanced the durability, safety, and ease of maintenance of the PAN monitoring system by redesigning the structure of the conventional luminol cell.
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.
화학공장들을 비롯한 수많은 가스 이용 시설들에서는 방대한 양의 운전 변수들을 감시하면서 운전 상태 및 부하에 따라 설비를 제어하고 있다. 이러한 공정에서 운전자가 인식할 수 있는 공정의 이상(fault)은 물리적인 고장(physical failure)이나 외부 교란, 운전자의 오류(human error) 등과 같은 원인으로 인하여 공정의 운전 조건이 정해진 상태를 벗어난 비정상(abnormal) 상태가 지속적으로 누적되면서 발생한다 이러한 공정의 이상이 발생하기 전부터 비정상 상태가 지속됐다는 것에 기초하여, 운전 변수들을 실시간으로 감시하여 공정 상태의 판단을 도와주고, 공정의 이상이 발생하기 전에 조기 경보를 해주는 조기 경보 시스템에 대해 연구하였다.
최근 산업 현장에서 발생하는 사고의 증가를 막기 위해 4차 산업 시대의 다양한 혁신 기술을 건축 행정에 접목하여 산업 현장 안전 관리의 효율성을 높이는 안전 관리 고도화 작업을 추진하고 있다. 이에 따라 산업 현장에서 발생하는 위험을 선제적으로 예방하고 실시간으로 관리하는 지능형 모니터링을 이용한 스마트 안전 관리 시스템이 주목받고 있다. 스마트 안전 관리 시스템은 곳곳에 위치된 센서를 통해 현장의 소음, 가스 농도, 미세먼지 농도, 건축 자재의 품질, 건축물의 기울기 그리고 RFID를 활용한 근무자의 출입 여부와 같은 요소를 실시간으로 원격 모니터링할 수 있는 시스템을 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 이용하여 스마트 안전 관리 시스템을 위한 다양한 데이터를 지그비 통신으로 수집 및 모니터링하는 방법을 제시한다.
The regulation of Material safety data sheets(MSDS) was required for the chemicals in use in the workplace from July 1976. Under the provisions of the workplace hazardous materials information system, employers in Korea must be provided with accurate and comprehensive MSDS. To examine the reliability of MSDS for organic solvents, 63 organic solvents and MSDS were collected from the workplace of 39 companies located in Kyonggi province. Manufacture\`s MSDS were compared with the actual composition of the collected samples, and further examined the reliability by checking whether the chemicals analyzed were included in the MSDS correctly. 38 solvents were able to analyze their composition by gas chromatography-mass selective detector(GC-MSD). Among them, 28 solvents were incorrect in their composition and contents. In some case, health hazardous or carcinogenic chemicals which were not included in the MSDS were detected from samples. As a result of evaluating whether the MSDS correspond to the regulation required by Industrial Safety and Health Act (ISHA), the information in the MSDS including hazard classification, occupational exposure level, toxicity, regulatory information were incorrectly provided, and some MSDS did not disclose carcinogenic in their MSDS, and some MSDS were not written in the standard format. From this survey, continuous monitoring and promoting correct MSDS, and analyzing the components of the solvents were required to endure the reliability of MSDS for organic solvents.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
The integrity of the gas insulated switchgear (GIS) is vital to the safety of an entire power grid. However, there are some limitations on the techniques of detecting and diagnosing partial discharge (PD) induced by insulation defects in GIS. This paper proposes a joint electro-chemical detection method to resolve the problems of incomplete PD data source and also investigates a new unique fault diagnosis method to enhance the reliability of data processing. By employing ultra-high frequency method for online monitoring and the chemical method for detecting SF6 decomposition offline, the acquired data can form a more complete interpretation of PD signals. By utilizing DS evidence theory, the diagnostic results with tests on the four typical defects show the validity of the new fault diagnosis system. With higher accuracy and lower computation cost, the present research provides a promising way to make a more accurate decision in practical application.
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
The advancement of electronics and telecommunication technologies has forced the risk management system for underground metallic structures to evolve into the remote monitoring and control system. Especially, facilities such as gas pipelines, oil pipelines and water distribution lines might make hazardous effect on human safety without continuous monitoring and control. As a result, pipeline engineers have applied cathodic protection system to prevent the degradation of their facilities by corrosion and carried out a periodic monitoring of the pipe-to-soil (P/S) potentials at numberous test boxes along their pipelines. The latter action on a road in downtowns, however, is so much dangerous that the inspectors should be ready to suffer the threatening of their lives and maintenance. In order to minimize these social costs and hazards, a stand-alone type corrosion monitoring equipment which can be installed in test box, store the P/S data for given Belied and send the data by wired/wireless telecommunications is under development. In order to obtain the exact P/S data, however, a reference electrode should be located as close to the pipeline as possible. Actually, the measured potential by a conventional portable reference electrode contain inevitably an IR drop portion caused by the current flow from the cathodic protection rectifier or the subway railroad. To minimize this error, it is recommended that the reference electrode should be buried within 10 cm from the pipeline. In this paper, we describe the design parameters for fabricating the permanent type reference electrode and the characteristics of the developed reference electrode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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