Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.05a
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pp.821-826
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2003
Leaks in underground pipelines can cause social, environmental and economical problems. One of a good contermeasures of leaks Is to find and repair of leak points of pipes. Leak noise is a good source to identify the location of leak points of pipelines. Although there have been several methods to detect the leak location with leak noise, such as listening rods, hydrophones or ground microphones, they were not so efficient tools beca. In this paper, two accelermeters are used to detect leak locations which could provide an easier and efficient method. The filtering, signal processing and algorithm is described for the detection of leak location. A 120m-long pipeline system for experiment is installed and the results with the system show that the algorithm with the two accelerometers gives very accurate pinpointing of leaks. Theoretical analysis of sound wave propagation speed in underground pipes is also described.
Nowadays, in our country, large vacuum chambers for huge experimental facilities such as the tokamak fusion device, high power neural beam test stand, and space simulator have been constructed. In such a vacuum chamber of very large size, it is quite complicate to check on leakage quantitatively, while the probability of a leak is relatively high. To investigate the feasibility of applying reliably a helium leak detection to the huge vacuum chambers, and to find a reasonable methodology of choosing an optimum set-up for leak detection, several virtual constructions of the leak detection system have been analyzed by calculating the pressure distribution in the system and the helium level in the sensor part.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.603-604
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2022
The configuration and function of an AIoT-based leak detection system are proposed. In addition, we propose a smart metering gateway with machine learning function and broadband communication function in the leak detection system.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.16
no.2
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pp.25-34
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2020
As leakage in nuclear power plants could cause a variety of problems, it is very critical to monitor leakage from the safety point of view. Accordingly, a new type of leak detection system is currently being developed and flow characteristics of the sampling and transportation system are investigated by using numerical analysis as a part of the development process in this study. The results showed that the steam mass fraction varied according to the effect of the gap between the insulation and piping component, transportation velocity, and material properties of porous media during the sampling and transportation process. The results of this study should be useful for understanding flow characteristics of the sampling and transportation system and its design and application.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.1
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pp.45-51
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2004
Boiler tubes in power plants are often leaked due to various material degradations including creep and thermal fatigue damage under severe operating conditions such as high temperature and high pressure over an extended period of time. To monitor and diagnose the tubes on site and in real time, the acoustic emission (AE) technology was applied. We developed an AE leak detection system, and used it to study the variation of AE signal from the on-site tubes in response to the changes in the boiler operation condition and to detect the locations of leakage based on it. Detection of leak was performed by acquiring and evaluating the signals in separate regimes of high and low frequency signal. As a result of these studies, we found that on-line monitoring and detection of leak location for boiler tubes is possible using the developed system. Thus, the system is expected to contribute to the safe operation of power plants, and prevent economic losses due to potential leak.
In nuclear power plants, reactor coolant leakage can occur due to various reasons. Early detection of leaks is crucial for maintaining the safety of nuclear power plants. Currently, a detection system is being developed in Korea to identify reactor coolant system (RCS) leakage of less than 0.5 gpm. Typically, RCS leaks are detected by monitoring temperature, humidity, and radioactivity in the containment, and a water level in the sump. However, detecting small leaks proves challenging because the resulting changes in the containment humidity and temperature, and the sump water level are minimal. To address these issues and improve leak detection speed, it is necessary to quantify the leaks and develop an artificial intelligence-based leak detection system. In this study, we employed bidirectional long short-term memory, which are types of neural networks used in artificial intelligence, to predict the relative humidity in the leakage area for leak quantification. Additionally, an optimization technique was implemented to reduce learning time and enhance prediction performance. Through evaluation of the developed artificial intelligence model's prediction accuracy, we expect it to be valuable for future leak detection systems by accurately predicting the relative humidity in a leakage area.
Early detection and precise location of leakage is of great importance for life-cycle maintenance and management of municipal pipeline system. In the past few years, acoustic emission (AE) techniques have demonstrated to be an excellent tool for on-line leakage detection. Regarding the multi-mode and frequency dispersion characteristics of AE signals propagating along a pipeline, the direct cross-correlation technique that assumes the constant AE propagation velocity does not perform well in practice for acoustic leak location. This paper presents an improved cross-correlation method based on wavelet transform, with due consideration of the frequency dispersion characteristics of AE wave and the contribution of different mode. Laboratory experiments conducted to simulate pipeline gas leakage and investigate the frequency spectrum signatures of AE leak signals. By comparing with the other methods for leak location identification, the feasibility and superiority of the proposed method are verified.
In this paper, acoustic omission technique(AE) has been applied to detect leak for heat exchanger by analyzing the characteristics of signal obtained from leak. It was confirmed that the characteristics of the signal generated by the turbulence of gas in the heat exchanger is narrow band signal having between 130-250KHz. Generally, the amplitude of leak signal is increased as the leak size increasing, but showed no significant change at frequency characteristic. Leak source location can be found by searching for the point of highest signal amplitude by comparing wi th several fired sensors.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.1
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pp.51-57
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2013
Leak detection, the system is controlled by humanity's precious water resources, prepare for natural disasters and prevent damage to buildings and various industrial facilities. Especially because it causes serious environmental pollution, chemicals or oil spills, leak detection of various liquid(oil, water), the point at which the liquid leak is detected early on, and minimize environmental pollution, prevent damage of the equipment due to the leak, and the country's precious water resources to be used safely. In this paper, we solve these problems by using specialized film sensor, any person who is not a skilled technician, equipment or walls anywhere can be easily installed. also reduce unnecessary circuit, If film sensor is connected to operate, have a big competitive price, the detection of liquid and the surrounding environment according to, the sensor film that can set the sensitivity control, and monitoring system was implemented.
Park, Chul;Kim, Young-seok;Jung, Hae-Wook;Choi, Sang-sik;Lee, Yong-Beom
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.1
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pp.144-154
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2020
Purpose: This paper is a fundamental study on the applicability of the smart bolt developed for monitoring system to detect the leakage of water supply valve. Method: A leak detection experiments were conducted using the smart bolt having embedded strain sensors and accelerometer. The smart bolt used in study meets the allowable criteria of torque and tensile stress for water supply system, and it can be applied to a joint of the water supply valve by behaving well within the allowable limits. Result: As a result of the simulated leak tests, a leak signal at the valve leak point was detected in a band of 60Hz, and the main pipe leaking point was observed to produce a leak signal having much higher frequency than that of the valve leak point. This seems to result in a total coupled vibration under unconfined conditions of the pipes. Conclusion: The smart bolts appeared applicable to detecting a leaking signal from the water supply valve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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