Magnetic flux leakage(MFL) 신호를 이용하여 비파괴 검사 신호를 획득하는데 주로 사용하는 감지기 또는 금속 덩어리를 의미하는 pig 이용 기술은 일반적으로 천연 가스 전송에 사용되는 강철 파이프라인 상의 대량 부식 흔적을 감지하는데 널리 이용 되어지고 있다. 이를 대체할 수 있는 비파괴 검사 기술의 양상에 대하여 소개 하자면, 지하에 매설된 가스 파이프라인의 바깥 면에 가로축을 따라 난, 부식에 의한 결함에 일반적으로 동반하는 '압력에 의한 부식 흠집(Stress Corrosion Crack : SCC)'을 탐지하는 기술이 있다. 본 논문은 가스 파이프라인 상의 가능성 있는 SCC 검출 장치로서 탐촉자의 원거리에 형성된 다상 회전 전자장 활용 기술에 대하여 논하고 있다. Pig 원형에 대한 묘사와 비파괴 신호 검사용 탐촉자에 대한 설명이 덧붙여져 있으며 결함 검지장치의 유한 요소 모델링과 연관한 부분에 관하여도 발전적으로 논하였다. 테스트 용 pig를 이용한 초기 실험 결과는 본 논문에서 보이고 있는 비파괴 검사 양식이 가스 파이프 라인의 가로축을 따라 발생한 결함에 매우 민감하게 반응하고 있음을 보이고 있다.
노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
This paper describes on the development of power detection system with one-chip microcontroller. The designed system is composed of power detection circuits and analyzing software. The system detects, 3-phases voltage, 3-phases current, external temperature, leakage current and stores in flash memory. AT89C52 was used as CPU and AM29F040B was used as memory to store the data. The analysis saftware was developed to detect the cause of the electrical fire incidents. With a data-compression technology, the data can be stored for the 43.5 days in a normal state, four hours and fifteen minutes in emergency state.
소형루프 전자탐사는 지하매질의 전기비저항 분포를 비파괴적으로 영상화하는 효과적인 탐사방법이다. 하지만, 측정자료에 대한 정량적인 해석과 심도별 단면을 획득하기 위해서는 측정자료의 품질이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소형루프 전자탐사 자료 획득 시 주변 배경잡음을 함께 측정하여 정량적 해석을 어렵게 하는 Bias noise를 제거하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 잡음의 영향이 크게 감소한 신뢰성 있는 자료를 획득할 수 있었다. 이와 함께 측정자료로부터 전기비저항 영상을 간단하게 산출할 수 있는 겉보기 비저항 산출기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 서로 다른 지하수위 조건을 가진 인공 모의지반 실험 사이트에 적용하였으며, 이를 통해 소형루프 전자탐사가 누수와 같이 지하수위 조건이 다른 지역을 탐지하는데 효과적인 방법임을 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.
Typical trouble patterns in solar thermal systems include working fluid leakage and freezing other than breakdown of pump. A fluid sensor for measuring electric resistance of fluid was developed and installed at the top of the collector piping in order to check the fault of solar system. Working fluid level in the pipe was determined by measuring electric resistance from a fluid sensor. On the base of this, it was confirmed that the fluid sensor diagnoses leakage of fluid. Electric resistance of propylene glycol aqueous solution was measured in the range of $0{\sim}70^{\circ}C$ and 0~40% of concentration. The response surface analysis was performed by using a central composite design, and the regression equation was derived from the relationship between electric resistance, temperature, and concentration. Through the experiment in a real solar system, we can estimate a concentration of working fluid when a pump is not operating and predict a possibility of freezing. Finally, an effective algorithm for trouble shooting was proposed to operate and maintain the solar system.
Jewhan Lee;Da-Young Gam;Ki Ean Nam;Seong J. Cho;Hyungmo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권7호
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pp.2373-2379
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2023
In sodium systems, leakage is one of the safety concerns; it can cause chemical reactions, which may result in fires. There are contact and non-contact types of leak detectors, and the conventional method of non-contact type detection is by gas sampling. Because of the complexity of this method, there has always been a need for a simple gas sensor, and the resistive-type nanostructure ZnO sensor is a promising option with various advantages. In this study, a ZnO sensor was fabricated, and the concept was tested as a leak detector using a dedicated experiment facility. The experiment results showed distinctive changes in resistance with the presence of sodium aerosol under various conditions. Replacing the conventional gas sampling with the ZnO sensors is expected to enable identification of the leakage location if used as a point-wise instrumentation and to greatly reduce the total cost, making the system simple, light, and effective. For further study, more tests will be performed to evaluate the sensitivity of key parameters under various conditions.
Steam generator tubes play an important role in safety because they constitute one of the primary barriers between the radioactive and non-radioactive sides of the nuclear power plant. For this reason, the integrity of the tubes is essential in minimizing the leakage possibility of radioactive water. The integrity of the tubes is evaluated based on NDE (non-destructive evaluation) inspection results. Especially ECT (eddy current test) method is usually used for detecting the flaws in steam generator tubes. However, detection capacity of the NDE is not perfect and all of the "real flaws" which actually existing in steam generator tunes is not known by NDE results. Therefore reliability of NDE system is one of the essential parts in assessing the integrity of steam generators. In this study POD (probability of detection) of ECT system for ODSCC in steam generator tubes is evaluated using multivariate logistic regression. The cracked tube specimens are made using the withdrawn steam generator tubes. Therefore the cracks are not artificial but real. Using the multivariate logistic regression method, continuous POD surfaces are evaluated from hit (detection) and miss (no detection) binary data obtained from destructive and non-destructive evaluation of the cracked tubes. Length and depth of cracks are considered in multivariate logistic regression and their effects on detection capacity are evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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