KR101613396B1 - 유체 누출 감지 장치 - Google Patents

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KR101613396B1
KR101613396B1 KR1020150075267A KR20150075267A KR101613396B1 KR 101613396 B1 KR101613396 B1 KR 101613396B1 KR 1020150075267 A KR1020150075267 A KR 1020150075267A KR 20150075267 A KR20150075267 A KR 20150075267A KR 101613396 B1 KR101613396 B1 KR 101613396B1
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이종민
김연수
박태균
이신제
서정철
차헌주
이기백
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주식회사 삼천리
서울대학교산학협력단
한국교통대학교산학협력단
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Abstract

유체 누출 감지 장치가 제공된다. 상기 유체 누출 감지 장치는 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득하는 시간 데이터 획득부, 상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드 s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산하는 시간 연산부, 및 상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단하는 누출 노드 판단부를 포함한다.

Description

유체 누출 감지 장치{APPARATUS FOR DETECTING FLUID LEAKAGE}
본 발명은 유체 누출 감지 장치에 관한 것이다.
도시가 복잡해지고 인구가 늘어감에 따라 인간의 생활에 필수적인 라이프라인의 규모도 증가하고 있다. 도시의 라이프라인 중에서도 파이프라인은 물, 석유, 및 가스 등 대부분의 유체를 수송할 수 있기 때문에, 오래전부터 활발히 이용되었다. 또한 산업화가 가속화되면서, 지하에 설치된 거대한 파이프 망 뿐만 아니라, 다양한 산업체에 공급되기 위해 건물에 설치된 크고 작은 파이프도 증설되고 있는 추세이다.
이처럼 파이프는 수많은 영역에서 오랫동안 쓰여졌기 때문에 노후화된 사례가 많고, 외부 환경에 쉽게 노출되어 있기 때문에 환경변화, 및 사고 등에 따른 파이프 누출이 많이 발생하고 있다. 특히 상하수도관 및 송유관과 같이 인간 생활에 중요한 유체를 수송하는 파이프에 누출이 발생할 경우, 막대한 경제적 손실을 입을 뿐만 아니라 지하의 환경이 오염될 수도 있다.
이러한 유체 누출을 감지하기 위해서 CUSUM 혹은 MWA 방법이 사용되어 왔다. 상기의 방법은 유체 누출의 규모가 큰 경우에는 비교적 쉽게 누출 여부와 누출 위치를 감지할 수 있다. 그러나, 유체 누출의 규모가 작은 경우에는 감지하기 힘들다는 단점이 있다. 이는 누출로 인한 압력의 변화가 발생해도, 그 변화가 사용자의 사용에 의한 압력 감소인지, 누출로 인한 압력 감소인지 판별하기 어렵기 때문이다. 따라서 기존의 방법으로는 유체 누출을 민감하게 감지하기 어렵다는 문제점이 존재한다.
또한 기존에는 누출이 발생한 위치를 점으로만 감지할 수 있었다. 하지만 이는 신뢰도가 0에 가까우며, 실제 누출 위치와 차이가 많이 날 수 있다. 이러한 문제 때문에 어느 위치에서 누출이 발생했는지 알기 위하여 굴착하는 길이가 길어지게 되어, 비용이 많이 소모된다는 문제점이 존재하였다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 유체 누출을 감지하는 장치를 제공한다. 본 발명은 유체 누출이 발생한 위치를 감지하는 장치를 제공한다.
본 발명의 다른 목적들은 다음의 상세한 설명과 첨부한 도면으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예들에 따른 유체 누출 감지 장치는, 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득하는 시간 데이터 획득부, 상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드 s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산하는 시간 연산부, 및 상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단하는 누출 노드 판단부를 포함할 수 있다.
상기 tocc는 곡률 반경 함수를 이용하여 도출될 수 있다.
상기 s'을 포함하는 누출 구간 U를 도출하는 누출 구간 판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 누출 구간 판단부는, 굴착거리 L을 설정하는 굴착거리 설정부, 상기 L이하이며, 상기 s'을 포함하는 구간 U0를 설정하는 구간 설정부, 및 상기 U0에 포함된 상기 s'을 S(i)(i=1,2,…,I)라 하고, 상기 U0의 끝점 중 하나를 원점으로 설정하여, 상기 S(i) 및 상기 원점 사이의 거리 d'을 구하는 거리 연산부, 및 상기 d'을 이용한 신뢰구간 추정 방법으로 상기 누출 구간 U를 도출하는 누출 구간 연산부를 포함하며, 상기 신뢰구간 추정 방법은 다음의 식
Figure 112015051616920-pat00001
(mu=d'의 평균, Z=표준 정규 확률 변수, σ'U=d'의 분산)을 이용할 수 있다.
상기 L은 다음의 식
Figure 112015051616920-pat00002
(k=환산 계수, Lelement=파이프 길이)에 의해 도출될 수 있다.
상기 유체 누출 감지 장치는, 유체의 압력 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 누적 적분 함수를 이용하여 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭시켜 누적 데이터를 형성하는 데이터 증폭부, 및 상기 누적 데이터로 누출 여부를 판단하는 누출 판단부를 더 포함할 수 있다.
칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 더 포함할 수 있다.
곡률 반경 함수를 이용하여 상기 누출의 발생 시간을 확인하는 누출 시간 확인부를 더 포함할 수 있다.
상기 누출 판단부는, 상기 누적 데이터에 계단 함수(Step function), 바닥 함수(Floor function), 천정 함수(Ceiling function), 단위 계단 함수(Unit step function), 및 구형 함수(Rectangular function) 중에서 선택된 하나 이상을 이용하여 변형 데이터를 형성할 수 있다.
상기 누출 판단부는, 상기 변형 데이터로 부터, 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 Φ, 및 압력 감소가 발생한 횟수 N을 포함하는 누출 변수를 산출하는 누출 변수 연산부를 포함할 수 있다.
상기 누출 판단부는, 상기 Φ가 상기 Φ의 기준 값인 Φ0 이하인 경우, 및 상기 N이 상기 N의 기준 값인 N0 이상인 경우를 판단하여 누출을 감지하는 변수 판별부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 유체 누출 감지 장치는 유체 누출의 경향을 바탕으로 누출 여부를 판단하여, 작은 규모의 누출도 높은 확률로 감지할 수 있다. 상기 유체 누출 감지 장치는 많은 노이즈가 존재하는 상황 속에서도 유체 누출 규모에 상관없이 유체 누출을 감지할 수 있다. 또한 상기 유체 누출 감지 장치는 통계적 방법을 이용하여, 유체 누출의 위치를 구간으로 판단할 수 있다. 상기 유체 누출 감지 장치는 현실 상황에 맞게 유체 누출의 위치를 도출할 수 있다. 상기 유체 누출 감지 장치는 유체 누출이 발생할 수 있는 시스템에 바로 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 감지 장치이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 여부 감지 장치이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 판단부이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 위치 감지 장치이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 구간 판단부이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 감지 방법이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 여부 감지 방법이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 판단 방법이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 구간 감지 방법이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 구간 판단 방법이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 상하수도 파이프의 지도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 초기 압력 데이터이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 누출 압력 데이터이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈를 제거한 압력 데이터이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 적분 함수를 적용한 데이터이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 함수를 적용한 데이터이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 곡률 반경 함수를 적용한 데이터이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 위치를 나타낸 것이다.
이하 실시예들을 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 발명의 목적, 특징, 장점은 이하의 실시예들을 통해 쉽게 이해될 것이다. 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 이하의 실시예들에 의하여 본 발명이 제한되어서는 안 된다.
본 발명의 실시예들에 따른 누출 감지 장치 및 방법은 누출된 유체의 규모에 상관없이 유체 누출을 효과적으로 감지할 수 있다. 특히 작은 규모의 유체 누출도 효과적으로 감지할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 누출 감지 장치 및 방법은 유체의 압력이 상승하여 발생한 이상 상태를 감지할 수 있다. 또, 다른 실시예에서, 상기 누출 감지 장치 및 방법은 유체 누출이 발생한 위치를 점 및/또는 구간으로 감지할 수 있다.
상기 유체는 액상의 유체 또는 기체상의 유체일 수 있다. 일 실시예에서 상기 유체를 수송하는 파이프는 상하수도관, 송유관, 또는 가스관 일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 감지 장치(10)이다.
도 1을 참조하면, 유체 누출 감지 장치(10)는, 유체 누출 여부 감지 장치(100) 및/또는 유체 누출 위치 감지 장치(200)를 포함할 수 있다. 유체 누출 여부 감지 장치(100)는 유체(Fluid)가 흐르는 파이프에 누출이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 파이프에서 유체 누출이 감지되면, 유체 누출 위치 감지 장치(200)는 상기 누출이 발생한 위치를 판단할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 여부 감지 장치(100)이다.
도 2를 참조하면, 유체 누출 여부 감지 장치(100)는 데이터 획득부(110), 노이즈 제거부(120), 데이터 증폭부(130), 누출 판단부(140), 및/또는 시간 확인부(150)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(110)는 유체의 압력 데이터를 획득한다. 상기 압력 데이터는 상기 파이프 또는 탱크의 압력 센서에서 측정된 값일 수도 있고, 외부에서 입력된 값일 수도 있다. 상기 파이프는 상수도관, 하수도관, 송유관, 가스관 등일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 압력 데이터는 상하수도 파이프에 존재하는 압력 센서에서 획득될 수 있다.
노이즈 제거부(120)는 칼만 필터(kalman filter)를 이용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거한다. 유체 누출 여부 감지 장치(100)가 노이즈 제거부(120)를 더 포함하면, 상기 압력 센서에서 획득된 상기 압력 데이터에 포함된 측정 오차 등의 노이즈를 제거할 수 있다. 상기 칼만 필터는 원하는 신호나 정보를 골라낼 수 있는 알고리즘으로, 확률에 기반한 예측시스템이다. 상기 칼만 필터는 식(1)을 포함할 수 있다.
식(1):
P[k+1]=P[k]+w[k], z[k]=P[k]+v[k]
w~N(0,Q), v~N(0,R), P[0]=C0
(P[k]=k 지점의 압력, w[k]=노이즈, z[k]=측정 압력, v[k]=측정 노이즈, Q=w[k]의 공분산, R=v[k]의 공분산, C0=칼만 필터 초기 값의 공분산)
데이터 증폭부(130)는 누적 적분 함수를 이용하여 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭시켜 누적 데이터를 형성한다. 상기 압력 데이터는 상기 누출이 발생했을 때, 압력 변화의 경향을 나타낼 수 있다. 상기 압력 변화의 경향을 통해서 상기 유체 누출 발생 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 상기 압력 변화의 경향을 분석하려면 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭할 필요가 있다. 상기 누적 적분 함수는 상기 변화 정도를 증폭할 수 있다. 상기 누적 적분 함수를 이용하기 전, 상기 압력 데이터에 식(2) 및/또는 식(3)를 적용할 수 있다.
식(2):
Figure 112015051616920-pat00003
(Pm=압력의 평균, Pleak,e=압력 데이터)
식(3):
Figure 112015051616920-pat00004
(Pshift=상기 압력 데이터의 변환된 값)
상기 Pshift는 상기 압력 데이터의 변환된 값으로, 상기 압력 데이터의 변화 정도를 나타낼 수 있다. 상기 Pshift에 상기 누적 적분 함수를 적용하면, 상기 변화 정도가 증폭된 상기 누적 데이터를 얻을 수 있다. 상기 누적 적분 함수는 식(4)일 수 있다.
식(4):
Figure 112015051616920-pat00005
(PCI=누적 데이터, T=시간)
누출 판단부(140)는 상기 누적 데이터로 누출 여부를 판단한다. 상기 유체 누출이 발생했을 때, 상기 누적 데이터는 상기 압력 변화의 경향을 포함할 수 있다. 상기 경향은 상기 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 및/도는 압력 감소가 발생한 횟수 등을 통해서 나타날 수 있으며, 이로 인해 상기 누출 여부가 판단될 수 있다. 상기 누적 데이터에 계단 함수(Step function), 바닥 함수(Floor function), 천정 함수(Ceiling function), 단위 계단 함수(Unit step function), 및 구형 함수(Rectangular function) 중에서 선택된 하나 이상을 이용하여 변형 데이터를 형성할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 누적 데이터에 상기 바닥 함수가 적용될 수 있으며, 상기 바닥 함수는 식(5)일 수 있다.
식(5):
Figure 112015051616920-pat00006
(Pfloor=바닥 함수)
상기 변형 데이터는 상기 누적 데이터의 노이즈를 무시한 것일 수 있다. 상기 변형 데이터를 이용하면, 효율적으로 상기 누출 여부를 판단할 수 있다.
시간 확인부(150)는 곡률 반경 함수를 이용하여 상기 누출의 발생 시간을 확인할 수 있다. 시간 확인부(150)는 상기 누출 여부를 판단하기 전 또는 후에 상기 압력 변화가 시작된 시간 및/또는 종료된 시간 등을 확인할 수 있다. 상기 곡률 반경 함수는 식(6)일 수 있다.
식(6):
Figure 112015051616920-pat00007
(k[k]=곡률 반경 함수, R[k]=PCI의 인접한 세 값에서 도출된 곡률 반경 데이터)
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 판단부(140)이다.
도 3을 참조하면, 누출 판단부(140)는 누출 변수 연산부(141), 및/또는 변수 판별부(142)를 포함할 수 있다.
누출 변수 연산부(141)는 상기 변형 데이터로 부터, 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 Φ, 및 압력 감소가 발생한 횟수 N을 포함하는 누출 변수를 산출할 수 있다. 상기 누출 변수는 식(7)을 이용하여 산출할 수 있다.
식(7):
Figure 112015051616920-pat00008
변수 판별부(142)는 상기 누출 변수를 통해서 상기 유체 누출을 감지할 수 있다. 변수 판별부(142)는 상기 Φ가 상기 Φ의 기준 값인 Φ0 이하인 경우, 및 상기 N이 상기 N의 기준 값인 N0 이상인 경우를 판단하여 누출을 감지할 수 있다. 상기 Φ0 및 N0 는 발생하는 상기 유체 누출의 규모를 고려하여 설정될 수 있다. 상기 Φ0 및 N0 는 유체 누출 감지 장치(10)의 민감도와 연관이 있을 수 있다. 상기Φ0는 5~40초 일 수 있다. 상기 N0는 5 내지 100일 수 있다. 일 실시예에서, 상기Φ0는 20초, 상기 N0는 10 일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 위치 감지 장치(200)이다.
도 4를 참조하면, 유체 누출 위치 감지 장치(200)는 시간 데이터 획득부(210), 시간 연산부(220), 누출 노드 연산부(230), 및/또는 누출 구간 판단부(240)를 포함할 수 있다.
시간 데이터 획득부(210)는 상기 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득한다. 상기 tocc는 사용자의 입력 및/또는 설정에 따라 획득될 수 있다. 바람직하게는, 상기 tocc는 상기 곡률 반경 함수를 이용하여 도출 될 수 있다. 상기 곡률 반경 함수는 식 (6)일 수 있다.
식(6):
Figure 112015051616920-pat00009
(k[k]=곡률 반경 함수, R[k]=PCI의 인접한 세 값에서 도출된 곡률 반경 데이터)
상기 곡률 반경 함수를 이용하면, 상기 누출이 측정된 시각을 정확하게 도출할 수 있다. 상기 tocc는 상기 누출이 감지된 상기 압력 센서 당 하나 이상일 수 있다.
시간 연산부(220)는 상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산한다. 상기 기준 센서는 nC2 개의 경우의 수로 설정될 수 있다. 상기 s는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm), 플로이드 알고리즘(Floyd's Algorithm), 및 프림 알고리즘(Prim's Algorithm) 중 선택된 하나 이상으로 설정될 수 있다. 상기 s는 상기 기준 센서와 최단 거리에 존재하는 노드일 수 있다. 상기 s는 상기 기준 센서의 상기 경우의 수 마다 설정될 수 있다. 상기 노드에서 상기 유체 누출이 발생하였다고 했을 때, 상기 압력 센서에 상기 유체 누출로 인한 상기 압력의 변화가 도달하는 시간은 상기 노드와 상기 압력 센서의 거리와 비례할 수 있다. 상기 기준 센서와 상기 s의 거리와 상기 기준 센서에서의 상기 tocc를 이용하여 상기 s에서의 상기 누출의 발생 시간 tocc,s를 계산할 수 있다. 상기 tocc,s는 식(8)을 이용하여 도출될 수 있다.
식(8):
Figure 112015051616920-pat00010
(dis=기준 센서 i와 노드s의 거리, djs=기준 센서 j와 노드 s의 거리, ti,basis=기준 센서 i의 tocc, tj,basis=기준 센서 j의 tocc, tocc,s=노드 s에서의 누출 발생 시간)
상기 tocc,s를 이용하면, 상기 유체 누출로 인한 상기 압력의 변화가 상기 기준 센서를 제외한 상기 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 도출할 수 있다. 상기 나머지 센서를 l이라하면, 상기 l에 누출이 감지된 시간은 t'l이라 할 수 있다. 상기 t'을 계산하기 위해 식(9)를 이용할 수 있다.
식(9):
Figure 112015051616920-pat00011
(dls=압력 센서 l과 노드s의 거리, t'l=압력 센서 l에서의 t')
상기 t'l은 상기 기준 센서의 경우의 수마다 n-2 개가 도출될 수 있다.
누출 노드 연산부(230)는 상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단한다. 바람직하게는, 상기 t'l과 상기 l에서의 tocc의 차이를 오차로 하여, 상기 오차 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 상기 s'으로 판단할 수 있다. 상기 s'은 식(10)으로 도출될 수 있다.
식(10):
Figure 112015051616920-pat00012
(J(s)=오차 제곱의 합, tl,obs=압력 센서 l에서의 tocc)
상기 J(s)는 하나 이상일 수 있다. 상기 s'은 nC2 개 이상일 수 있다. 상기 s'은 GIS(Geographic Information System)와 같은 지도 인터페이스에 표기되어 사용자에게 제공될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 구간 판단부(240)이다.
도 5를 참조하면, 누출 구간 판단부(240)는 굴착거리 설정부(241), 구간 설정부(242), 거리 연산부(243), 및/또는 누출 구간 연산부(244)를 포함할 수 있다. 누출 구간 판단부(240)는 상기 유체 누출의 위치를 점(노드)이 아닌 구간으로 판단할 수 있어, 신뢰도가 높다.
굴착거리 설정부(241)는 굴착거리 L을 설정한다. 상기 L은 상기 유체 누출이 발생한 상기 파이프의 위치를 확인 할 수 있는 최대 길이 일 수 있다. 상기 L은 굴착 장비의 특성, 비용적으로 굴착 가능한 거리, 및/또는설치된 상기 파이프의 길이에 따라 달라질 수 있다. 상기 L은 식(11)을 이용하여 도출될 수 있다.
식(11):
Figure 112015051616920-pat00013
(k=환산 계수, Lelement=파이프 길이)
상기 k는 환산 계수로, 바람직하게는 1이상 일 수 있다.
구간 설정부(242)는 상기 L이하이며, 상기 s'을 포함하는 구간 U0를 설정한다. 상기 U0는 상기 s'를 가장 많이 포함하는 구간일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 U0가 여러 개 도출된 경우, 가장 짧은 U0를 선택할 수 있다.
거리 연산부(243)는 상기 U0에 포함된 상기 s'을 S(i)(i=1,2,…,I)라 하고, 상기 U0의 끝점 중 하나를 원점으로 설정하여, 상기 S(i) 및 상기 원점 사이의 거리 d'을 구한다. 상기 I는 상기 U0에 포함된 상기 s'의 개수이다.
누출 구간 연산부(244)는 상기 d'을 이용한 신뢰구간 추정 방법으로 상기 누출 구간 U를 도출한다. 누출 구간 연산부(244)는 상기 신뢰구간 추정 방법으로 상기 U0보다 신뢰성이 더 높은 상기 유체 누출 구간 U를 도출할 수 있다. 상기 신뢰구간 추정 방법은 식(12)일 수 있다.
식(12):
Figure 112015051616920-pat00014
(mu=d'의 평균, Z=표준 정규 확률 변수, σ'U=d'의 분산)
상기 U는 GIS(Geographic Information System)와 같은 지도 인터페이스에 표기되어 사용자에게 제공될 수 있다.
상기 U에 포함되지 않은 상기 s'를 s'0라 했을 때, 상기 s'0는 상기 유체 누출이 발생할 확률이 높을 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 상기 s'0에 대하여 상기 유체 누출의 발생을 예방하기 위한 추가적인 조치를 취할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 감지 방법(S10)이다.
도 6을 참조하면, 유체 누출 감지 방법(S10)은 유체 누출 여부 감지 방법(S100), 및/또는 유체 누출 위치 감지 방법(S200)을 포함할 수 있다. 유체 누출 여부 감지 방법(S100)으로, 유체(Fluid)가 흐르는 파이프에 누출이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 파이프에서 유체 누출이 감지되면, 유체 누출 위치 감지 방법(S200)으로 상기 누출이 발생한 위치를 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 여부 감지 방법(S100)이다.
도 7을 참조하면, 유체 누출 여부 감지 방법(S100)은 유체의 압력 데이터를 획득하는 단계(S110), 칼만 필터를 이용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거하는 단계(S120), 누적 적분 함수를 이용하여 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭시켜 누적 데이터를 형성하는 단계(S130), 상기 누적 데이터로 상기 유체의 누출 여부를 판단하는 누출 판단 단계(S140), 및/또는 누출 시간 확인 단계(S150)를 포함할 수 있다.
유체의 압력 데이터를 획득한다(S110). 상기 압력 데이터는 상기 파이프 또는 탱크의 압력 센서에서 측정된 값일 수도 있고, 외부에서 입력된 값일 수도 있다. 상기 파이프는 상수도관, 하수도관, 송유관, 가스관 등일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 압력 데이터는 상하수도 파이프에 존재하는 압력 센서에서 획득될 수 있다.
칼만 필터(kalman filter)를 이용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거한다(S120). 유체 누출 여부 감지 방법(S100)에서 노이즈를 제거하는 단계(S120)를 더 포함하면, 상기 압력 센서에서 획득된 상기 압력 데이터에 포함된 측정 오차 등의 노이즈를 제거할 수 있다. 상기 칼만 필터는 원하는 신호나 정보를 골라낼 수 있는 알고리즘으로, 확률에 기반한 예측시스템이다. 상기 칼만 필터는 식(1)을 포함할 수 있다.
식(1):
P[k+1]=P[k]+w[k], z[k]=P[k]+v[k]
w~N(0,Q), v~N(0,R), P[0]=C0
(P[k]=k 지점의 압력, w[k]=노이즈, z[k]=측정 압력, v[k]=측정 노이즈, Q=w[k]의 공분산, R=v[k]의 공분산, C0=칼만 필터 초기 값의 공분산)
누적 데이터를 형성하는 단계(S130)에서 누적 적분 함수를 이용하여 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭시켜 누적 데이터를 형성한다. 상기 압력 데이터는 상기 누출이 발생했을 때, 압력 변화의 경향을 나타낼 수 있다. 상기 압력 변화의 경향을 통해서 상기 유체 누출 발생 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 상기 압력 변화의 경향을 분석하려면 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭할 필요가 있다. 상기 누적 적분 함수는 상기 변화 정도를 증폭할 수 있다. 상기 누적 적분 함수를 이용하기 전, 상기 압력 데이터에 식(2) 및 식(3)를 적용할 수 있다.
식(2):
Figure 112015051616920-pat00015
(Pm=압력의 평균, Pleak,e=압력 데이터)
식(3):
Figure 112015051616920-pat00016
(Pshift=상기 압력 데이터의 변환된 값)
상기 Pshift는 상기 압력 데이터의 변환된 값으로, 상기 압력 데이터의 변화 정도를 나타낼 수 있다. 상기 Pshift에 상기 누적 적분 함수를 적용하면, 상기 변화 정도가 증폭된 상기 누적 데이터를 얻을 수 있다. 상기 누적 적분 함수는 식(4)일 수 있다.
식(4):
Figure 112015051616920-pat00017
(PCI=누적 데이터, T=시간)
누출 판단 단계(S140)에서 상기 누적 데이터를 이용하여 누출 여부를 판단한다. 상기 유체 누출이 발생했을 때, 상기 누적 데이터는 상기 압력 변화의 경향을 포함할 수 있다. 상기 경향은 상기 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 및/도는 압력 감소가 발생한 횟수 등을 통해서 나타날 수 있으며, 이로 인해 상기 누출 여부가 판단될 수 있다. 상기 누적 데이터에 계단 함수(Step function), 바닥 함수(Floor function), 천정 함수(Ceiling function), 단위 계단 함수(Unit step function), 및 구형 함수(Rectangular function) 중에서 선택된 하나 이상을 이용하여 변형 데이터를 형성할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 누적 데이터에 상기 바닥 함수가 적용될 수 있으며, 상기 바닥 함수는 식(5)일 수 있다.
식(5):
Figure 112015051616920-pat00018
(Pfloor=바닥 함수)
상기 변형 데이터는 상기 누적 데이터의 노이즈를 무시한 것일 수 있다. 상기 변형 데이터를 이용하면, 효율적으로 상기 누출 여부를 판단할 수 있다.
누출 시간 확인 단계(S150)는 곡률 반경 함수를 이용하여 상기 누출의 발생 시간을 확인할 수 있다. 누출 시간 확인 단계(S150)는 상기 누출 여부를 판단하기 전 또는 후에 수행될 수 있으며, 상기 압력 변화가 시작된 시간 및/또는 종료된 시간 등을 확인할 수 있다. 상기 곡률 반경 함수는 식 (6)일 수 있다.
식(6):
Figure 112015051616920-pat00019
(k[k]=곡률 반경 함수, R[k]=PCI의 인접한 세 값에서 도출된 곡률 반경 데이터)
상기 곡률 반경 함수를 이용하면, 상기 누출 시간을 정교하게 도출할 수 있다. 상기 누출 시간은 상기 누출이 감지된 상기 압력 센서 당 하나 이상일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 판단 방법(S140)이다.
도 8을 참조하면, 누출 판단 방법(S140)은 Φ 및 N을 포함하는 누출 변수 연산 단계(S141), 및/또는 상기 누출 변수를 기준에 따라 판단하여 누출을 감지하는 변수 판별 단계(S142)를 포함할 수 있다.
누출 변수 연산 단계(S141)에서, 상기 변형 데이터로 부터 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 Φ, 및 압력 감소가 발생한 횟수 N을 포함하는 누출 변수를 산출할 수 있다. 상기 누출 변수는 식(7)을 이용하여 산출할 수 있다.
식(7):
Figure 112015051616920-pat00020
변수 판별 단계(S142)에서, 상기 누출 변수를 이용하여 상기 유체 누출을 감지할 수 있다. 변수 판별 단계(S142)에서, 상기 Φ가 상기 Φ의 기준 값인 Φ0 이하인 경우, 및 상기 N이 상기 N의 기준 값인 N0 이상인 경우를 판단하여 누출을 감지할 수 있다. 상기 Φ0 및 N0 는 발생하는 상기 유체 누출의 규모를 고려하여 설정될 수 있다. 상기 Φ0 및 N0 는 유체 누출 감지 방법(S10)의 민감도와 연관이 있을 수 있다. 상기Φ0는 5~40초 일 수 있다. 상기 N0는 5 내지 100일 수 있다. 일 실시예에서, 상기Φ0는 20초, 상기 N0는 10 일 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 유체 누출 위치 감지 방법(S200)이다.
도 9를 참조하면, 유체 누출 위치 감지 방법(S200)은 시간 데이터 획득 단계210), 시간 연산 단계(S220), 누출 노드 판단 단계(S230), 및/또는 누출 구간 판단 단계(S240)를 포함할 수 있다.
시간 데이터 획득 단계(S210)에서, 상기 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득한다. 상기 tocc는 곡률 반경 함수를 이용하여 도출 될 수 있다. 상기 곡률 반경 함수는 식 (6)일 수 있다.
식(6):
Figure 112015051616920-pat00021
(k[k]=곡률 반경 함수, R[k]=PCI의 인접한 세 값에서 도출된 곡률 반경 데이터)
시간 연산 단계(S220)에서, 상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산한다. 상기 기준 센서는 nC2 개의 경우의 수로 설정될 수 있다. 상기 s는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm), 플로이드 알고리즘(Floyd's Algorithm), 및 프림 알고리즘(Prim's Algorithm) 중 선택된 하나 이상으로 설정될 수 있다. 상기 s는 상기 기준 센서와 최단 거리에 존재하는 노드일 수 있다. 상기 s는 상기 기준 센서의 상기 경우의 수 마다 설정될 수 있다. 상기 노드에서 상기 유체 누출이 발생하였다고 했을 때, 상기 압력 센서에 상기 유체 누출로 인한 상기 압력의 변화가 도달하는 시간은 상기 노드와 상기 압력 센서의 거리와 비례할 수 있다. 상기 기준 센서와 상기 s의 거리와 상기 기준 센서에서의 상기 tocc를 이용하여 상기 s에서의 상기 누출의 발생 시간 tocc,s를 계산할 수 있다. 상기 tocc,s는 식(8)을 이용하여 도출될 수 있다.
식(8):
Figure 112015051616920-pat00022
(dis=기준 센서 i와 노드s의 거리, djs=기준 센서 j와 노드 s의 거리, ti,basis=기준 센서 i의 tocc, tj,basis=기준 센서 j의 tocc, tocc,s=노드 s에서의 누출 발생 시간)
상기 tocc,s를 이용하면, 상기 유체 누출로 인한 상기 압력의 변화가 상기 기준 센서를 제외한 상기 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 도출할 수 있다. 상기 나머지 센서를 l이라하면, 상기 l에 누출이 감지된 시간은 t'l이라 할 수 있다. 상기 t'을 계산하기 위해 식(9)를 이용할 수 있다.
식(9):
Figure 112015051616920-pat00023
(dls=압력 센서 l과 노드s의 거리, t'l=압력 센서 l에서의 t')
상기 t'l은 상기 기준 센서의 경우의 수마다 n-2 개가 도출될 수 있다.
누출 노드 판단 단계(S230)에서, 상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단한다. 바람직하게는, 상기 t'l과 상기 l에서의 tocc의 차이를 오차로 하여, 상기 오차 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 상기 s'으로 판단할 수 있다. 상기 s'은 식(10)으로 도출될 수 있다.
식(10):
Figure 112015051616920-pat00024
(J(s)=오차 제곱의 합, tl,obs=압력 센서 l에서의 tocc)
상기 J(s)는 하나 이상일 수 있다. 상기 s'은 nC2 개 이상일 수 있다. 상기 s'은 GIS(Geographic Information System)와 같은 지도 인터페이스에 표기되어 사용자에게 제공될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 구간 판단 방법(S240)이다.
도 10을 참조하면, 누출 구간 판단 방법(S240)은 굴착거리 설정 단계(S241), 구간 설정 단계(S242), 거리 연산 단계(S243), 및/또는 누출 구간 연산 단계(S244)를 포함할 수 있다. 누출 구간 판단 방법(S240)을 이용하면, 상기 유체 누출의 위치를 점(노드)이 아닌 구간으로 판단할 수 있어, 신뢰도가 높다.
굴착거리 설정 단계(S241)에서, 굴착거리 L을 설정한다. 상기 L은 상기 유체 누출이 발생한 상기 파이프의 위치를 확인 할 수 있는 최대 길이 일 수 있다. 상기 L은 굴착 장비의 특성, 비용적으로 굴착 가능한 거리, 및/또는설치된 상기 파이프의 길이에 따라 달라질 수 있다. 상기 L은 식(11)을 이용하여 도출될 수 있다.
식(11):
Figure 112015051616920-pat00025
(k=환산 계수, Lelement=파이프 길이)
상기 k는 환산 계수로, 바람직하게는 1이상 일 수 있다.
구간 설정 단계(S242)에서, 상기 L이하이며, 상기 s'을 포함하는 구간 U0를 설정한다. 상기 U0는 상기 s'를 가장 많이 포함하는 구간일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 U0가 여러 개 도출된 경우, 가장 짧은 U0를 선택할 수 있다.
거리 연산 단계(S243)에서, 상기 U0에 포함된 상기 s'을 S(i)(i=1,2,…,I)라 하고, 상기 U0의 끝점 중 하나를 원점으로 설정하여, 상기 S(i) 및 상기 원점 사이의 거리 d'을 구한다. 상기 I는 상기 U0에 포함된 상기 s'의 개수이다.
누출 구간 연산 단계(S244)에서, 상기 d'을 이용한 신뢰구간 추정 방법으로 상기 누출 구간 U를 도출한다. 누출 구간 연산 단계(S244)에서, 상기 신뢰구간 추정 방법으로 상기 U0보다 신뢰성이 더 높은 상기 유체 누출 구간 U를 도출할 수 있다. 상기 신뢰구간 추정 방법은 식(12)일 수 있다.
식(12):
Figure 112015051616920-pat00026
(mu=d'의 평균, Z=표준 정규 확률 변수, σ'U=d'의 분산)
상기 U는 GIS(Geographic Information System)와 같은 지도 인터페이스에 표기되어 사용자에게 제공될 수 있다.
상기 U에 포함되지 않은 상기 s'를 s'0라 했을 때, 상기 s'0는 상기 유체 누출이 발생할 확률이 높을 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 상기 s'0에 대하여 상기 유체 누출의 발생을 예방하기 위한 추가적인 조치를 취할 수 있다.
[실시예]
본 실험의 목적은 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 감지 장치 및 방법이 작은 규모의 누출도 효과적으로 감지할 수 있는지 판단하는 것이며, 이외 추가적인 기능 및 효과 또한 서술될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 상하수도 파이프의 지도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예를 적용한 대한민국 강원도 영월의 상하수도의 파이프는 총 7266.4356m의 길이이며, 861개의 노드(Node)를 가지고 있다. 상기 압력 센서의 위치(Sensor Location)는 6개이다.
실험을 위하여, 상기 상하수도에 소화전을 이용하여 인위적인 상기 유체 누출을 발생시켰으며, 상기 유체 누출 위치(Leakage Location)는 도 12에 표시되어 있다.
유체 누출 여부 감지
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 초기 압력 데이터이다. 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 영월의 누출 압력 데이터이다.
도 12를 참조하면, 가로 축인 시간(Time[s])에 따른 압력(Pressure[kPa]) 데이터가 상기 6개의 압력 센서 별로 나타나 있다. 도 12의 상기 초기 압력 데이터는 상기 소화전을 이용하여 발생시킨 누출로, 초기 압력 데이터에 해당할 수 있다.
도 13을 참조하면, 상기 작은 규모의 누출을 실현하기 위하여, 도 12의 데이터의 스케일(Scale)을 축소하여 나타내었다. 도 13의 압력 데이터는 작은 규모의 누출을 나타낼 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈를 제거한 압력 데이터이다.
도 14를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 칼만 필터를 적용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거한 결과가 나타나있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 적분 함수를 적용한 데이터이다.
도 15를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 누적 적분 함수를 적용하여 상기 압력 데이터의 지속적인 변화가 증폭된 상기 누적 데이터가 나타나있다. 상기 누적 적분 함수를 적용하기 전, 상기 압력 데이터에 상기 식(2) 및 (3)을 적용할 수 있다.
식(2):
Figure 112015051616920-pat00027
(Pm=압력의 평균, Pleak,e=압력 데이터)
식(3):
Figure 112015051616920-pat00028
(Pshift=상기 압력 데이터의 변환된 값)
상기 식 (2) 및 (3)에서 도출된 데이터를 상기 식 (4)에 적용할 수 있다.
식(4):
Figure 112015051616920-pat00029
(PCI=누적 데이터, T=시간)
상기 누적 데이터로 상기 유체 누출로 인한 지속적인 압력 감소 경향을 알 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 함수를 적용한 데이터이다.
도 16을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 함수를 적용하여, 상기 누적 데이터의 불필요한 노이즈가 제거된 상기 변형 데이터가 나타나있다. 상기 변형 데이터는 상기 식(5)를 상기 누적 데이터에 적용하여 도출할 수 있다.
식(5):
Figure 112015051616920-pat00030
(Pfloor=바닥 함수)
상기 변형 데이터를 이용하면, 상기 유체 누출의 원인을 추측할 수 있다. 본 실시예에서, 센서1, 센서2, 센서3, 센서5, 및 센서6의 상기 압력 감소 경향과 센서4의 상기 압력 감소 경향이 다름을 확인 할 수 있다. 상기 센서4의 상기 압력 감소의 원인은 상기 다른 센서와 다를 수 있다.
상기 변형 데이터의 첨점 포인트(Cusp point)는 상기 압력 감소 경향을 분석하는데 이용될 수 있다. 상기 변형 데이터에서, 상기 첨점 포인트는 급격한 압력 감소가 발견되는 점일 수 있다. 상기 변형 데이터로부터, 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 Φ, 및 압력 감소가 발생한 횟수 N을 포함하는 누출 변수를 산출할 수 있다. 상기 누출 변수는 식(7)을 이용하여 산출할 수 있다.
식(7):
Figure 112015051616920-pat00031
상기 센서마다 상기 Φ 및 상기 N을 도출하면, 기준 값과 비교하여 상기 유체 누출을 판단할 수 있다. 상기 Φ가 상기 Φ의 기준 값인 Φ0 이하인 경우, 및 상기 N이 상기 N의 기준 값인 N0 이상인 경우, 누출로 판단할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 Φ0는 20초, 상기 N0는 10으로 설정하였다. 본 실시예에서, 상기 누출 변수로 상기 누출 여부를 판별한 결과, 상기 센서4를 제외한 상기 나머지 센서는 상기 Φ이 20초 이하, 및 상기 N이 10 이상이었고, 상기 유체 누출로 인하여 상기 압력 감소가 발생한 것으로 나타났다.
상기 유체 누출이 발생한 시간을 정교하게 확인하기 위하여, 상기 곡률 반경 함수가 이용될 수 있다.
센서1 센서2 센서3 센서4 센서5 센서6
시간(초) 207.68 201.00 202.44 - 204.44 204.08
센서1 센서2 센서3 센서4 센서5 센서6
시간(초) 197.80 197.32 196.68 - 197.60 196.60
표 1은 상기 변형 데이터의 상기 압력 감소 시작 시간을 나타낸 것이다. 도 17 및 표 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 곡률 반경 함수를 적용한 데이터이다.
표 1, 표 2, 및 도 17을 참조하면, 도 17의 상기 곡률 반경 함수가 적용된 표 2의 데이터가 표 1에 비하여 상대적으로 정확한 상기 누출 시간을 나타낸다는 것을 알 수 있다.
유체 누출 위치 감지
상기 유체 누출 위치를 감지하기 위해, 상기 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득하였다. 본 실시예에서 상기 tocc는 곡률 반경 함수를 이용하여 도출되었다. 상기 곡률 반경 함수는 식 (6)일 수 있다.
식(6):
Figure 112015051616920-pat00032
(k[k]=곡률 반경 함수, R[k]=PCI의 인접한 세 값에서 도출된 곡률 반경 데이터)
상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산한다. 상기 기준 센서는 nC2 개의 경우의 수로 설정될 수 있다. 본 실시예에서, 상기 다섯 개의 센서에 상기 유체 누출이 감지되었으므로, 상기 기준 센서는 6C2 가지가 아닌 5C2 가지(10 가지)의 경우의 수로 생성되었다. 본 실시예에서, 상기 s는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)으로 설정되었다. 본 실시예에서, 상기 s는 10 개가 도출되었다.
상기 기준 센서와 상기 s의 거리와 상기 기준 센서에서의 상기 tocc를 이용하여 상기 s에서의 상기 누출의 발생 시간 tocc,s를 계산할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 tocc,s는 다음의 식(8)을 이용하여 도출되었다.
식(8):
Figure 112015051616920-pat00033
(dis=기준 센서 i와 노드s의 거리, djs=기준 센서 j와 노드 s의 거리, ti,basis=기준 센서 i의 tocc, tj,basis=기준 센서 j의 tocc, tocc,s=노드 s에서의 누출 발생 시간)
상기 tocc,s를 이용하면, 상기 유체 누출로 인한 상기 압력의 변화가 상기 기준 센서를 제외한 상기 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 도출할 수 있다. 상기 나머지 센서를 l이라하면, 상기 l에 누출이 감지된 시간은 t'l이라 할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 t'을 계산하기 위해 식(9)를 이용하였다.
식(9):
Figure 112015051616920-pat00034
(dls=압력 센서 l과 노드s의 거리, t'l=압력 센서 l에서의 t')
상기 t'l은 상기 기준 센서의 경우의 수마다 n-2 개가 도출될 수 있다. 본 실시예에서, 상기 t'l은 상기 기준 센서 당 3개가 도출되었다.
상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단한다. 본 실시예에서, 상기 t'l과 상기 l에서의 tocc의 차이를 오차로 하여, 상기 오차 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 상기 s'으로 판단하였다. 본 실시예에서, 상기 s'은 식(10)으로 도출되었다.
식(10):
Figure 112015051616920-pat00035
(J(s)=오차 제곱의 합, tl,obs=압력 센서 l에서의 tocc)
본 실시예에서, 상기 s'은 10개 도출되었다. 다른 실시예에서, 상기 최소값이 여러개 도출될 수 있어, 상기 s'은 nC2 개 이상일 수 있다.
도 18는 본 발명의 일 실시예에 따른 누출 위치를 나타낸 것이다.
도 18을 참조하면, 상기 s'은 빨간색 점으로 표현되었으며, 상기 U는 90%의 신뢰도로 추정되어 파란색 띠(Interval Estimation with confidence level 90%)로 표현되었다.
상기 누출 구간 U를 도출하기 위하여, 상기 굴착거리 L을 설정하였다. 상기 L은 상기 유체 누출이 발생한 상기 파이프의 위치를 확인 할 수 있는 최대 길이 일 수 있다. 상기 L은 굴착 장비의 특성, 비용적으로 굴착 가능한 거리, 및/또는설치된 상기 파이프의 길이에 따라 달라질 수 있다. 본 실시예에서, 상기 L은 다음의 식(11)을 이용하여 도출되었다.
식(11):
Figure 112015051616920-pat00036
(k=환산 계수, Lelement=파이프 길이)
상기 k는 환산 계수로, 바람직하게는 1이상 일 수 있다.
본 실시예에서, k는 1, Lelement는 400m 였으며, 상기 L은 400m로 설정되었다.
상기 L이하이며, 상기 s'을 포함하는 구간 U0를 설정하였다. 상기 U0는 상기 s'를 가장 많이 포함하는 구간일 수 있다. 본 실시예에서, 상기 U0는 도 18의 우측에 나타난 상기 s'이 7개 포함된 구간이 설정되었다.
상기 U0에 포함된 상기 s'을 S(i)(i=1,2,…,I)라 하고, 상기 U0의 끝점 중 하나를 원점으로 설정하여, 상기 S(i) 및 상기 원점 사이의 거리 d'을 구한다. 상기 I는 상기 U0에 포함된 상기 s'의 개수이다. 본 실시예에서, 상기 I는 7이다.
상기 d'을 이용한 신뢰구간 추정 방법으로 상기 누출 구간 U를 도출한다. 본 실시예에서, 상기 신뢰구간 추정 방법은 다음의 식(12)을 이용하였다.
식(12):
Figure 112015051616920-pat00037
(mu=d'의 평균, Z=표준 정규 확률 변수, σ'U=d'의 분산)
본 실시예에서, 상기 신뢰도는 90%로 구하였을 때, 상기 Z는 1.65로 설정하였다. 다른 실시예에서, 상기 신뢰도가 95%일 때, 상기 Z는 1.96일 수 있다. 또다른 실시예에서, 상기 신뢰도가 99%일 때, 상기 Z는 2.58일 수 있다.
상기 신뢰구간 추정 방법으로 도출된 길이를 이용하여 상기 U를 도출할 수 있다. 본 실시예에서, 상기 U는 도 18의 파란색 띠로 표현되어 있다. 사용자는 상기 유체 누출 확률이 가장 높은 상기 U 구간을 굴착하여, 상기 굴착에 소모되는 비용을 절감할 수 있다.
상기 U에 포함되지 않은 상기 s'를 s'0라 했을 때, 상기 s'0는 상기 유체 누출이 발생할 확률이 높을 수 있다. 본 실시예에서, 사용자는 상기 s'0에 해당하는 도 18의 좌측 5, 7, 10 위치 및 우측 1, 6, 4, 9 위치에 대하여 상기 유체 누출의 발생을 예방하기 위한 조치를 취할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대한 구체적인 실시예들을 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 유체 누출 감지 장치 100: 유체 누출 여부 감지 장치
110: 데이터 획득부 120: 노이즈 제거부
130: 데이터 증폭부 140: 누출 판단부
141: 누출 변수 연산부 142: 변수 판별부
150: 누출 시간 확인부 200: 유체 누출 위치 감지 장치
210: 시간 데이터 획득부 220: 시간 연산부
230: 누출 노드 연산부 240: 누출 구간 판단부
241: 굴착거리 설정부 242: 구간 설정부
243: 거리 연산부 244: 누출 구간 연산부
S10: 유체 누출 감지 방법 S100: 유체 누출여부 감지 방법
S110: 압력 데이터 획득 단계 S120: 노이즈 제거 단계
S130: 누적 데이터 형성 단계 S140: 누출 판단 단계
S141: 누출 변수 연산 단계 S142: 변수 판별 단계
S150: 누출 시간 확인 단계 S200: 유체 누출위치 감지 방법
S210: 시간 데이터 획득 단계 S220: 시간 연산 단계
S230: 누출 노드 판단 단계 S240: 누출 구간 판단 단계
S241: 굴착거리 설정 단계 S242: 구간 설정 단계
S243: 거리 연산 단계 244: 누출 구간 연산 단계

Claims (11)

  1. 유체를 수송하는 파이프의 압력 센서에서 누출이 측정된 센서 시간 tocc를 획득하는 시간 데이터 획득부;
    상기 압력 센서 중 2개를 기준 센서로 설정하고, 상기 기준 센서와 가까운 상기 파이프의 노드 s를 설정하여, 상기 기준 센서를 제외한 나머지 센서에서 상기 누출이 감지된 시간 t'을 계산하는 시간 연산부; 및
    상기 t'과 상기 tocc를 비교하여 그 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 상기 s를 누출 예상 노드 s'으로 판단하는 누출 노드 판단부를 포함하는 유체 누출 감지 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 tocc는 곡률 반경 함수를 이용하여 도출되는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 s'을 포함하는 누출 구간 U를 도출하는 누출 구간 판단부를 더 포함하는 유체 누출 감지 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 누출 구간 판단부는,
    굴착거리 L을 설정하는 굴착거리 설정부;
    상기 L이하이며, 상기 s'을 포함하는 구간 U0를 설정하는 구간 설정부; 및
    상기 U0에 포함된 상기 s'을 S(i)(i=1,2,…,I)라 하고, 상기 U0의 끝점 중 하나를 원점으로 설정하여, 상기 S(i) 및 상기 원점 사이의 거리 d'을 구하는 거리 연산부; 및
    상기 d'을 이용한 신뢰구간 추정 방법으로 상기 누출 구간 U를 도출하는 누출 구간 연산부를 포함하며,
    상기 신뢰구간 추정 방법은 다음의 식
    Figure 112015051616920-pat00038
    (mu=d'의 평균, Z=표준 정규 확률 변수, σ'U=d'의 분산)을 이용하는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 L은 다음의 식
    Figure 112015051616920-pat00039
    (k=환산 계수, Lelement=파이프 길이)에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    유체의 압력 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
    누적 적분 함수를 이용하여 상기 압력 데이터의 변화 정도를 증폭시켜 누적 데이터를 형성하는 데이터 증폭부; 및
    상기 누적 데이터로 누출 여부를 판단하는 누출 판단부를 더 포함하는 유체 누출 감지 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 상기 압력 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 더 포함하는 유체 누출 감지 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    곡률 반경 함수를 이용하여 상기 누출의 발생 시간을 확인하는 누출 시간 확인부를 더 포함하는 유체 누출 감지 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 누출 판단부는,
    상기 누적 데이터에 계단 함수(Step function), 바닥 함수(Floor function), 천정 함수(Ceiling function), 단위 계단 함수(Unit step function), 및 구형 함수(Rectangular function) 중에서 선택된 하나 이상을 이용하여 변형 데이터를 형성하는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 누출 판단부는,
    상기 변형 데이터로 부터, 유체의 압력이 지속적으로 감소되는 시간 Φ, 및 압력 감소가 발생한 횟수 N을 포함하는 누출 변수를 산출하는 누출 변수 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 누출 판단부는,
    상기 Φ가 상기 Φ의 기준 값인 Φ0 이하인 경우, 및 상기 N이 상기 N의 기준 값인 N0 이상인 경우를 판단하여 누출을 감지하는 변수 판별부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유체 누출 감지 장치.
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