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.
Aging water pipe networks hinder efficient management of important water service indices such as revenue water and leakage ratio due to pipe breakage and malfunctioning of pipe appurtenance. In order to control leakage in water pipe networks, various methods such as the minimum night flow analysis and sound waves method have been used. However, the accuracy and efficiency of detecting water leak by these methods need to be improved due to the increase of water consumption at night. In this study the Principal Component Analysis (PCA) technique was applied to the night water flow data of 426 days collected from a water distribution system in the interval of one hour. Based on the PCA technique, computational algorithms were developed to narrow the time windows for efficient execution of leak detection job. The algorithms were programmed on computer using the MATLAB. The presented techniques are expected to contribute to the efficient management of water pipe networks by providing more effective time windows for the detection of the anomaly of pipe network such as leak or abnormal demand.
A multi purpose environmental monitoring system has been developed as a commercially available standard using the techniques which are FBG(Fiber Bragg Grating), Hetero-core spliced fiber optic sensor and etc, for the purposes of monitoring large scaled structures and preserving natural environments. The monitoring system has been tested and evaluated in a possible outdoor condition in view of the full scaled operation at actual sites to be monitored. Additionally, the developed systems in the previous works conveniently provided us with various options of sensor modules intended for monitoring such physical quantities as displacement, distortion, pressure, binary states, and liquid adhesion. In this paper, we extend the previous results to a water leakage detection problem and develop a sensing system as a result. By the experimental study, it is verified that multi-point leakage detection is possible using single line optical fiber.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1672-1675
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2003
In this study, we developed full automation test system for pressure vessel. This pressure vessel containing oxygen, nitrogen and carbon is widely used in industrial field. The test items of pressure vessel are divided into three branches which is weight measurement, water-hydraulic, and leakage test. After leakage test is completed, cleaning and dry progress is carried out. And control system is consist of three controller which is PLC, monitoring system and database system. PLC is control all of system. Monitoring system measures weight, pressure, flow etc and display to all conditions. Database system stores tested data. we design system to control all test modules in communication by a second period with three control modules. Finally, we verified this system by field test.
A modified electrical resistivity survey has been suggested and applied to a leakage detection problem of concrete barrage. We suggest the modified electrical resistivity methods using electrodes floating on the water and apply line current sources instead of conventional point current sources in order to facilitate simple analysis. In addition, the study introduced the following three variations of modified electrode array: Direct potential array, Parallel potential array and Cross potential array. These arrays were tested and investigated through numerical experiment, physical model experiment and geophysical field exploration in order to verify their applicability to the water leakage detection of a concrete barrage. When water leakage occurred, all kind of array operations demonstrated distinct changes of aspects of potential difference in graphs obtained by not only the numerical and physical model experiments but also geophysical field exploration. Therefore, this modified electrode arrays of electrical resistivity survey, which has been adapted to the concrete barrage, has been found to be a useful method to detect water leakage.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.1211-1218
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2005
Temperature variation according to space and time on the inner parts of engineering constructions(e.g.: dam, slope) can be a basic information for diagnosing their safety problem. In general, as constructions become superannuated, structural deformation(e.g.: cracks, defects) could be occurred by various factors. Seepage or leakage of water through these cracks or defects in old dams will directly cause temperature anomaly. Groundwater level also can be easily observed by abrupt change of temperature on the level. This study shows that the position of seepage or leakage in dam body can be detected by multi-channel temperature monitoring using thermal line sensor. For this, diverse temperature monitoring experiments for a leakage physical model were performed in the laboratory. In field application of an old dam, temperature variations for water depth and for inner parts of boreholes located at downstream slope were measured. Temperature monitoring results for a long time at the bottom of downstream slope of the dam showed the possibility that temperature monitoring can provide the synthetic information about flowing path and quantity of seepage of leakage in dam body.
To support cross potential array and direct potential array, the array for leakage detection of all kinds of water facilities is proposed and it is named as the D-Lux array. The D-Lux array data are arranged to a coloured matrix and it is called the D-Lux view. Low potential difference of anomalous zone shown in D-Lux view implies the indication of leakage zone. Furthermore, for an intuitive interpretation of D-Lux array, equipotential distribution map is made by using D-Lux and direct potential array data. Equipotential distribution map makes us possible to predict import point, export point and the path of water leakage that we could have not anticipated in D-Lux view and the graphs. The water tank experiment and numerical analysis were carried out as preparatory experiment and the field explorations were conducted at a concrete weir and a fill dam. As a result, effective and specific detection of leakage path was possible for the concrete weir and the fill dam.
Losses in domestic water supply due to leaks are very large, such as fractures and defects in pipelines. Therefore, preventive measures to prevent water leakage are necessary. We propose the development of a leakage detection sensor utilizing vibration sensors and present an optimal leakage detection algorithm leveraging artificial intelligence. Vibrational sound data acquired from water pipelines undergo a preprocessing stage using FFT (Fast Fourier Transform), followed by leakage classification using an optimized tree-based boosting algorithm. Applying this method to approximately 260,000 experimental data points from various real-world scenarios resulted in a 97% accuracy, a 4% improvement over existing SVM(Support Vector Machine) methods. The processing speed also increased approximately 80 times, confirming its suitability for edge device applications.
The cooling water circulation pipes had been used to drop the temperature of refractory outside shell of blast furnace by cooling plate or stave type. They were attacked by surrounding CO gas and it was the cause that they were corroded and the water inflow in the refractory due to leakage of water. So, the life of refractory material was shorten and changed for the worse the conditions of blast furnace. The automatic sensing device for water leakage of cooling pipe was developed to check the position of trouble by use the micro-process system when cooling water leak and then CO gas will be inflowed into the cooling pipe at the leakage position. The inflowed CO gas will be detected in the micro-process system and delivered the detected position of cooling plate or stave to main control room through the wireless-radio relay station. This system can be possible to detect the position of cooling plate or stave the water leakage part immediately and then deliver the signal to main control room by use the micro-process system and wireless-radio relay station. This system will develop the working condition from manual system to unmanned auto alarm system.
Water leakage in tunnels is a defect that can affect tunnel stability and the ground movement by changing the stress and pore water pressure of the surrounding ground. Long-term or large-scale water leaks may lead to damage of tunnel structure and the surrounding environment, such as tunnel lining instability and ground surface settlement. The present study numerically investigated the effects of water leakage on the structural stability of a tunnel and the ground behavior. The tunnel was assumed to be under undrained conditions for preventing the inflow of the surrounding water and leaks occurred in the concrete lining after completion of the tunnel construction. A coupled hydro-mechanical analysis using a TOUGH-FLAC simulator developed in Python was conducted for assessing the leakage induced-behavior of the tunnel structure and ground under different conditions of the amount and location of water leak. Additionally, the effect of hydro-mechanical coupling terms on the results of coupled response was investigated and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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