KR102521624B1 - 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템 및 그 관리방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템 및 그 관리방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지하에 매설된 시설물의 방식전위를 측정하여 인공지능에 의해 전기방식 부적합의 원인과 위치를 예측하는 전기방식 관제시스템 및 그 관리방법에 관한 것이다.
본 발명은 통신이 가능한 센서와 인공지능을 이용하여 지하매설 시설물의 전기방식 상태의 확인, 정류기의 전압 및 전류 제어, 전기방식 부적합 발생 위치 예측, 위험성 예측, 관리 순위 선정 등을 수행하는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 통신이 가능한 센서와 인공지능을 이용하여 지하매설 시설물의 전기방식 상태의 확인, 정류기의 전압 및 전류 제어, 전기방식 부적합 발생 위치 예측, 위험성 예측, 관리 순위 선정 등을 수행하는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
Description
본 발명은 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템 및 그 관리방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지하에 매설된 시설물의 방식전위를 측정하여 인공지능에 의해 전기방식 부적합의 원인과 위치를 예측하는 전기방식 관제시스템 및 그 관리방법에 관한 것이다.
일반적으로 도시가스 배관으로는 PLP 강관(폴리에틸렌 피복강관)이 사용되는데, 강관의 부식을 방지하기 위해 전기방식을 실시한다. 전기방식(電氣防蝕)이란, 지중 및 수중에 설치하는 강재배관 및 저장탱크 외면에 전류를 유입시켜 양극반응을 저지함으로써 배관의 전기적 부식을 방지하는 것을 말한다.
전기방식에는 음극방식과 양극방식이 있는데, 금속에 전자를 유입시켜서 전극전위를 기준치 이하로 내려 부식을 막는 것이 음극방식이며, 외부전원을 양극에 접속하여 표면에 내식성의 산화막을 형성시켜 부식을 막는 것이 양극방식이다. 가스배관이나 송유관 등의 지중 매설물과 항만시설 및 해양구조물 등에는 음극방식이 사용되고 있고, 화학공업에서 무기산을 사용하는 장치에는 양극방식이 사용되고 있다.
음극방식은 방식전류의 공급방식에 따라 희생양극법과 외부전원법이 있다. 희생양극법은 토양 중의 방식 배관보다 전위가 낮은 금속을 양극으로 사용하여 방식 배관과 전선으로 연결하고 양극과 배관 사이의 이종 금속 전지 작용을 유도하는 방식 배관으로 전류를 유입시켜 부식을 방지하는 방법이다. 이 방법은 유효 전압차가 작기 때문에 토양 비저항이 높은 장소에서는 많은 수의 양극을 필요로 하지만, 다른 시설물에 간섭의 영향을 미치지 않는 안전한 방법이다. 철(Fe)을 보호하고자 할 때의 양극재료로는 철과 전위차가 큰 마그네슘(Mg), 아연(Zn), 알루미늄(Al) 등이 사용된다. 희생양극법은 시공 후 관리가 간편하고 저렴한 전기방식 방법으로 많이 사용되나, 전철 또는 대규모 구조물과의 누설전류 영향이 있는 환경에서는 충분한 방식 효과를 얻을 수 없는 경우가 발생한다.
외부전원법은 장거리 배관이나 대용량의 전류를 필요로 하는 시설을 방식할 때 사용하는 방법으로, 가스배관을 음극으로 만들기 위해서 외부에서 전류를 넣어주는 정류기가 필요하다. 이 방법은 대전류를 넣을 수 있으며 최고 60V까지 전압을 높일 수 있기 때문에 대규모의 매설관 방식에 적용하고 있다. 양극 전극으로는 주로 고규소철(HSCI, High, Silicon Cast Iron)을 사용하는데, 고규소철은 염소이온 농도가 2,000 ppm 미만이고 38℃ 이하에서 주로 사용한다. 외부전원법의 장점으로는 전압 또는 전류를 자유롭게 조절할 수 있으며, 부식 조건이 변화할 경우 대응이 쉽다는 점이다. 또한, 양극의 불용성이 충분하다면 반영구적으로 사용할 수 있어서 유지관리비가 적게 들 수 있다.
도시가스 지하매설 시설물은 전기방식으로 시설물의 부식을 방지하고 있으며, 상기의 외부전원법이 사용되고 있다. 도시가스 지하매설 시설물의 방식전위를 측정하기 위해서는 일정 거리마다 테스트 박스(Test Box)를 설치하여 관리자가 주기적으로 방식전위를 측정하여 지하관로의 피복손상이나 메탈터치 여부를 검사한다. 이러한 종래의 검사 방법에 사물인터넷과 인공지능을 접목시켜, 전기방식 부적합 발생 지역의 예측, 전기방식 위험 요소에 대한 선제적 관리 방법에 대해서는 더욱 연구가 필요한 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, 통신이 가능한 센서와 인공지능을 이용하여 지하매설 시설물의 전기방식 상태의 확인, 정류기의 전압 및 전류 제어, 전기방식 부적합 발생 위치 예측, 위험성 예측, 관리 순위 선정 등을 수행하는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 지하에 매설된 시설물에 설치되어 시설물의 관대지전위를 측정하여 서버 모듈로 전송하는 전위측정 모듈; 상기 전위측정 모듈로부터 관대지전위 데이터를 전송받아 분석하고 정류 모듈을 제어하는 신호를 전송하는 서버 모듈; 및 상기 서버 모듈로부터 제어신호를 전송받아 지하에 매설된 시설물에 직류전류을 흘려주는 정류 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 서버 모듈은, 상기 전위측정 모듈에서 관대지전위 데이터를 수신하여 데이터베이스부로 전달하며, 제어부에서 전달받은 제어신호를 상기 정류 모듈로 전송하는 서버 통신부; 상기 서버 통신부에서 전달받은 관대지전위 데이터를 저장하고 보관하는 데이터베이스부; 상기 데이터베이스부에 저장된 데이터로 인공지능에 의해 전기방식 부적합의 원인을 알아내고, 또한 전기방식 부적합 장소를 미리 예측하며, 전기방식 부적합 상황의 빈도와 장소를 분석하여 전기방식 부적합이 다시 발생할 확률을 구하고 이를 통해 전기방식 부적합의 위험성을 예측하는 인공지능 분석부; 및 상기 인공지능 분석부에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 상기 정류 모듈의 제어신호를 생성하여 상기 서버 통신부로 전달하는 제어부;를 포함하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 정류 모듈은, 상기 서버 통신부로부터 제어신호를 수신하여 정류부로 전달하는 정류 통신부; 상기 정류 통신부로부터 전달받은 제어신호를 기반으로 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 정류부; 및 상기 정류부에 전력을 공급하는 전원부;를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법은 상기 전위측정 모듈에 의해 관대지전위가 측정되고 측정 데이터가 상기 서버 모듈로 전송되는 제1 단계; 상기 측정 데이터가 상기 데이터베이스부에 저장되고, 상기 인공지능 분석부에 의해 분석되어 전기방식 부적합의 원인과 장소가 예측되는 제2 단계; 상기 인공지능 분석부에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 정류 모듈을 제어하는 제어신호를 생성하는 제3 단계; 상기 정류 모듈에서 제어신호를 전송받아 상기 제어신호에 의해 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 제4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명은 인공지능에 의해 전기방식 부적합 발생 위치를 예측하여 전기방식 위험 요소에 대해 선제적 관리를 가능하게 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템의 개략도이다
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 모듈의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 정류 모듈의 개략도이다.
도 4 (a)는 방식전류의 적합 시의 예시도이고, 도 4 (b)는 전기방식의 부적합 시의 방식전류의 예시도이며, 도 4 (c)는 분기관에서 방식전류의 예시도이다.
도 5는 전기방식 부적합 발생 시의 방식전위를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 의한 전위측정 모듈과 정류 모듈의 개략도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 모듈의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 정류 모듈의 개략도이다.
도 4 (a)는 방식전류의 적합 시의 예시도이고, 도 4 (b)는 전기방식의 부적합 시의 방식전류의 예시도이며, 도 4 (c)는 분기관에서 방식전류의 예시도이다.
도 5는 전기방식 부적합 발생 시의 방식전위를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 의한 전위측정 모듈과 정류 모듈의 개략도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법의 순서도이다.
하기에 나타난 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면상에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의상 과장되어 있을 수 있다. 한편, 이하에 설명되는 실시예는 단지 예시적인 것에 불과하며, 이러한 실시예로부터 다양한 변형이 가능하다. 이하에서, 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미한다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템의 구성에 대해 도면을 참조하여 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예의 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템의 개략도이다. 도 1을 참조하면, 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템은 전위측정 모듈(100), 서버 모듈(200) 및 정류 모듈(300)을 포함하여 구성될 수 있다.
전위측정 모듈(100)은 지하에 매설된 시설물 및 관로에 설치되어 시설물 및 관로의 관대지전위를 측정하여 서버 모듈(200)로 전송한다. 관대지전위란, 관로의 전위와 토양의 전위차를 말하는데, 기준이 되는 방식전위와 비교하여 전기방식이 배관의 피복손상이나 타시설물과 도체로 연결되어 방식전류가 빠져나가는 메탈터치 없이 진행되고 있는지 확인할 수 있다. 일반적으로 관대지전위는 기준전극을 배관에서 가까운 토양에 설치하여 전위를 측정한다. 본 발명의 일 실시예에 의한 전위측정 모듈(100)은 지하에 매설된 관로에 부착하거나 이격되게 설치되어 관대지전위를 실시간으로 측정할 수 있고, 측정된 관대지전위값이 전위측정 모듈(100)의 통신부를 통해 서버 모듈(200)로 전송되게 된다. 본 발명의 전위측정 모듈(100)은 측정 전극과 무선통신 장비를 구비한 IoT 센서를 사용할 수 있다. 측정전극의 음극은 지하매설 시설물에 연결되고 양극은 기준전극에 연결된다. PLP 강관의 피복손상이나 메탈터치 등 전기방식 부적합 발생 지역을 실시간으로 확인하기 위해서는 많은 수의 전위측정 모듈(100)이 지하매설 시설물에 설치되어야 한다.
서버 모듈(200)은 전위측정 모듈(100)로부터 관대지전위 데이터를 전송받아 분석하고 정류 모듈(300)을 제어하는 신호를 전송한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 모듈(200)의 개략도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 서버 모듈(200)은 서버 통신부(210), 데이터베이스부(220), 인공지능 분석부(230) 및 제어부(240)로 구성될 수 있다.
서버 통신부(210) 전위측정 모듈(100)에서 측정한 관대지전위 데이터를 수신하여 데이터베이스부(220)로 전달하며, 제어부(240)에서 생성한 제어신호를 전달받아 정류 모듈(300)로 전송한다. 서버 통신부(210)는 유무선 네트워크를 구비한다. 상기 네트워크는 복수 개의 단말기 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하며, 이러한 네트워크의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있다.
데이터베이스부(220)는 서버 통신부(210)에서 전달받은 관대지전위 데이터를 저장하고 보관한다. 이 관대지전위 데이터는 정류 모듈(300)의 시간 경과에 따른 출력전압 및 출력전류의 변동 데이터를 포함한다. 전위측정 모듈(100)로부터 실시간으로 전송되는 정류 모듈(300)의 출력전압 및 출력전류와 연동된 관대지전위 데이터는 인공지능이 전기방식 부적합의 원인과 장소를 예측하는데 필요한 데이터이기 때문에 이 데이터들은 데이터베이스화하여 보관하게 된다. 데이터베이스를 만듦으로써 데이터 파일의 중복성을 피하여 정보의 일원화하여 처리를 효율적으로 할 수 있다. 관리자는 이 데이터베이스부(220)에 저장된 데이터를 수시로 조회할 수 있다.
인공지능 분석부(230)는 데이터베이스부(220)에 저장된 데이터를 인공지능에 의해 분석하여 전기방식 부적합의 원인을 알아내고, 전기방식 부적합 장소를 미리 예측하며, 전기방식 부적합 상황의 빈도와 장소를 분석하여 전기방식 부적합이 다시 발생할 확률을 구하고 이를 통해 전기방식 부적합의 위험성을 예측한다. 전기방식 부적합이란, 메탈터치, 피복손상과 같은 원인으로 방식전류가 전기방식 대상으로부터 빠져나가는 현상이다. 여기서, 메탈터치(Metal Touch)는 전기방식 시설물과 타시설물이 금속과 같은 도체로 연결되어 방식전류가 타시설물로 빠져나가는 현상이며, 피복손상은 강재 배관에 코팅된 부도체인 폴리에틸렌 피복에 손상이 발생해 강재 배관과 토양이 직접 닿게 되어 방식전류가 토양으로 빠져나가는 현상이다. 일반적으로 방식전류가 흐르는 상태에서 토양 중에 있는 배관의 방식전위 상한값은 포화황산동 기준전극으로 -850 mV/CSE이어야 하고, 방식전위 하한값은 포화황산동 기준전극으로 -2,500 mV/CSE이어야 한다. 따라서, 전위측정 모듈(100)에서 측정한 관대지전위가 -2,500 ~ -850 mV/CSE 범위가 있어야 하며, 측정값이 예를 들어 -700 mV/CSE로 -850 mV/CSE 초과하면 배관에 부식 상태가 있는 것으로 판단이 되며, 측정값이 예를 들어 -3,000 mV/CSE로 -2,500 mV/CSE 미만이면 배관이 과방식 상태에 있는 것으로 판단이 된다. 과방식은 보호피복을 손상시키고 배관의 용접연결부에 수소취화 현상이 나타날 수 있어서 좋지 않다.
인공지능 분석부(230)에서 분석과 예측을 하기 위해서는 데이터가 충분히 축적되어야 하는데, 상기의 관대지전위뿐만 아니라 지하매설 시설물의 정확한 위치, 주위의 요주의 시설물의 정보, 정류 모듈(300)의 출력전압, 출력전류 정보 등을 분석하여 인공지능 분석부(230)는 전기방식 부적합의 원인을 알아내고, 전기방식 부적합 장소를 미리 예측할 수 있다. 인공지능 분석부(230)는 실시간으로 수신되는 관대지전위를 검사하고 전위가 -2,500 ~ -850 mV/CSE 범위 내에 있는 것은 정상으로 판단하지만, 관대지전위에 변화가 생겨 기준 범위 내에 위치하고 있지만 기준 범위를 벗어날 경향을 보인다면 전기방식 부적합 예측지역으로 정의하고 관리자에게 통지하여 예방조치를 취하게 할 수 있다. 또한, 인공지능 분석부(230)는 관대지전위가 기준 범위 내를 벗어났을 때는 전기방식 부적합 지역으로 정의하고 전기방식 부적합 원인과 장소를 관리자에게 통지하여 긴급조치를 취하게 할 수 있다. 인공지능 분석부(230)는 전기방식 부적합 원인이 피복손상인지 메탈터치인지 데이터베이스부(220)의 자료를 분석하여 확정할 수 있다.
또한, 인공지능 분석부(230)는 데이터 분석을 통해 정류 모듈(300)의 제어신호에 따른 지하매설 시설물의 관대지전위를 예측할 수 있으며, 지하매설 시설물의 적정 관대지전위를 설정하여 관리할 수 있다. 인공지능분석부(230)는 관대지전위가 기준 범위를 벗어난 장소의 빈도와 위치를 저장하고 분석하여 그 구간이 관대지전위를 다시 벗어날 확률을 구하여 이를 통해 위험성을 예측할 수 있다.
본 발명의 인공지능 분석부(230)는 전기방식 부적합 위치 예측부, 관대지전위 변화 예측부 및 모니터링부를 포함할 수 있다.
본 발명의 관대지전위의 제1 범위는 -2,500 mV/CSE 내지 -850 mV/CSE이며, 관대지전위의 제2 범위는 -1,800 mV/CSE 내지 -1,000 mV/CSE일 수 있다. 여기서, 관대지전위의 제1 범위와 제2 범위의 사이의 범위, 예를 들어 -2,500 mV/CSE 내지 -1,800 mV/CSE 및 -1,000 mV/CSE 내지 -850 mV/CSE의 범위인 경우에 부식 및 과방식을 관리할 수 있으며, 인공지능 분석부(230)의 관대지전위 변화 예측부에 의하여 관대지전위의 제1 범위 및 제2 범위의 사이의 예측 정확도를 높일 수 있다.
상기 전기방식 부적합 위치 예측부는 복수의 전위측정 모듈(100) 사이에 발생한 전기방식 부적합 영역에서 관대지 전위값, 제1 범위를 벗어난 빈도 등의 데이터를 저장하여 특정 전위측정 모듈(100) 사이에 발생할 수 있는 전기방식 부적합 확률을 계산한다.
상기 관대지전위 변화 예측부는 복수의 전위측정 모듈(100) 사이에 측정된 관대지전위를 실시간으로 저장하고, 메탈터치나 피복손상이 발생한 경우, 각각의 관대지전위 중에서 관대지전위의 제2 범위에서 관대지전위의 제1 범위에 도달하는 시간을 저장한다. 또한, 관대지전위의 제2 범위에서 관대지전위의 제1 범위에 도달하는 관대지전위 변화값/시간을 측정하여 관대지전위 변화 속도를 계산한다. 복수의 전위측정 모듈(100)의 전체 구간 및 각각의 전위측정 모듈(100) 사이의 구간에서의 관대지전위의 변화 속도의 추세를 분석하여 전기방식 부적합에 대한 예측을 할 수 있다.
상기 모니터링부는 상기 전기방식 부적합 위치 예측부에서 송신된 전기방식 부적합 확률의 데이터 및 상기 관대지전위 변화 예측부에서 송신된 관대지전위의 변화 속도에 대한 확률 데이터를 저장 및 소팅하여 관리자의 무선단말기에 저장 및 소팅된 데이터를 전송한다.
상기와 같은 방법으로, 전기방식 부적합 발생 위치나 관대지전위 변화시간을 보다 정확하게 예측하고 관리할 수 있다.
도 4 (a)는 방식전류의 적합 시의 예시도이고, 도 4 (b)는 전기방식의 부적합 시의 방식전류의 예시도이며, 도 4 (c)는 분기관에서 방식전류의 예시도이다. 도4 (a)와 같이 방식전류는 정류기로부터 멀어질수록 전위가 떨어짐을 알 수 있다. 관로에 피복손상이 있게되면 도 4 (b)와 같이 방식전류가 급격히 떨어짐을 알 수 있다. 또한, 도 4 (c)와 같이 분기관이 존재하는 경우 방식전류는 분기관으로 유출되어 전위가 떨어지는 것을 알 수 있다. 도 5는 전기방식 부적합 발생 시의 방식전위를 나타내는 예시도인데, 피복손상이나 메탈터치가 있게되면 도 5와 같이 전기방식 부적합이 발생하게 된다.
제어부(240)는 인공지능 분석부(230)에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 정류 모듈(300)을 제어하는 제어신호를 생성하여 서버 통신부(210)를 통해 정류 모듈(300)로 전송한다. 즉, 제어부(240)는 정류 모듈(300)의 제어에 필요한 출력전압과 출력전류 제어신호를 생성한다. 예를 들어, 관대지전위가 -850 mV/CSE에 접근한다면 배관에 부식 위험이 있기 때문에 전위가 -850 mV/CSE 이하가 되도록 출력전압과 출력전류를 조정하는 신호를 생성하여 정류 모듈(300)에 전송한다. 반대로, 관대지전위가 -2,500 mV/CSE에 접근한다면 과방식 위험이 있기 때문에 전위가 -2,500 mV/CSE 이상이 되도록 출력전압과 출력전류를 조정하는 신호를 생성하여 정류 모듈(300)에 전송한다.
인공지능 분석부(230)는 부식 및 과방식 위험의 판단과 예측에 대해서 기준을 세울 수 있는데, 예를 들면 다음과 같다.
인공지능 분석부(230)는 측정 관대지전위가 -1,000 mV/CSE 이상 -900 mV/CSE 미만일 경우는 부식 경고 영역으로 판단하며, 측정 관대지전위가 -900 mV/CSE 이상 -850 mV/CSE 미만일 경우는 부식 위험 영역으로 판단하며, 측정 관대지전위가 -2,000 mV/CSE 이상 -1,900 mV/CSE 미만일 경우는 과방식 경고 영역으로 판단하며, 측정 관대지전위가 -2,500 mV/CSE 이상 -2,000 mV/CSE 미만일 경우는 과방식 위험영역으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 제어부(240)는 인공지능 분석부(230)는 상기 부식 경고 영역에 대해서는 출력전압 및 출력전류의 가중치를 5%이상 10%미만을 증가시켜 주고, 인공지능 분석부(230)는 상기 부식 위험 영역에 대해서는 출력전압 및 출력전류의 가중치를 10%이상 내지 15%미만으로 증가시켜 주며, 인공지능 분석부는 상기 과방식 경고 영역에서 출력전압 및 출력전류의 가중치를 5%이상 내지 10%미만을 감소시켜 주고, 인공지능 분석부(230)는 상기 과방식 위험 영역에 대해서는 출력전압 및 출력전류의 가중치를 10%이상 내지 15%미만 감소시켜 줄 수 있다. 또한, 제어부(240)는 가중치 조절부를 구비하여 관리자 단말기의 설정에 따라 상기 가중치의 값을 조절할 수 있다.
나아가, 인공지능 분석부(230)는 스코어 생성부를 포함하고, 상기 스코어 생성부는 부식 위험 영역 및 과방식 위험 영역에 대해서는 각각 5점을 부여하고, 부식 경고 영역 및 과방식 경고 영역에 대해서는 각각 3점을 부여하여 총점이 20점 이상이 되면 위험성 경고 데이터를 생성하고, 필요에 따라 관리자의 단말기에 송신할 수 있다. 총점이 20점 이상인 장소는 1순위 영역으로 지정하여 분류하며, 15점 이상 20만 미만인 곳은 2순위 영역으로 지정하여 분류하며, 총점이 10점 이상 15점 미만인 곳은 3순위 영역으로 지정하여 분류할 수 있다. 필요에 따라 상기 1순위 영역 내지 3순위 영역에 관한 데이터를 관리자의 단말기에 송신하여 관라자는 부식 도는 방식에 대한 데이터를 관리할 수 있다.
정류 모듈(300)은 서버 모듈(200)로부터 제어신호를 전송받아 지하에 매설된 시설물에 직류전류를 흘려준다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 정류 모듈의 개략도이다. 도 3을 참조하면, 정류 모듈(300)은 정류 통신부(310), 정류부(320) 및 전원부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.
정류 통신부(310)는 서버 통신부(210)로부터 제어신호를 수신하여 정류부(320)로 전달한다. 정류 통신부는 서버 통신부(210)와 같이 유무선 네트워크를 구비한다.
정류부(320)는 정류 통신부(310)로부터 전달받은 제어신호를 기반으로 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려준다. 본 발명의 정류부(320)에 사용되는 정류기는 배관방식용 직류전원을 공급하기 위하여 교류를 직류로 변환시키는 장치이다. 정류부(320)은 3상의 교류전압을 직류전압으로 변환하며, 그리고 입력전력이 220V이면 출력전력을 60V가 되게 낮춰줄 수 있다. 정류부(320)는 제어부(240)에서 생성한 제어신호를 기반으로 전압과 전류를 변경하여 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려줄 수 있다.
전원부(330)는 정류부(320)에 전력을 공급한다. 일반적으로 220V, 60Hz 교류를 공급할 수 있고, 전원부(330)는 외부 전원과 연결되어 정류부(320)에 전력을 공급할 수 있다.
본 발명의 전기방식 관제시스템은 피복손상 또는 메탈터치가 발생한 위치(T)를 보다 특정가능하다. 도 6에 나타난 것처럼, 측정전극용 전선(110)의 일단은 전위측정 모듈(100)에 연결되고 측정전극용 전선(110)의 다른 일단은 전위측정 모듈(100)의 하부에 위치한 지하매설 시설물(P)에 연결된다. 또한, 복수의 보조측정전극용 전선(120)의 일단은 전위측정 모듈(100)에 각각 연결되고 복수의 보조측정전극용 전선(120)의 다른 일단은 전위측정 모듈(100) 및 정류 모듈(300) 사이에 일정 간격으로 지하매설 시설물(P)과 각각 연결되게 설치될 수 있다.
예를 들어, 전위측정 모듈(100)에서 측정한 관대지전위가 -2,500 mV/CSE 내지 -850 mV/CSE를 벗어난 경우, 측정전극용 전선(110)을 사용하면 전위측정 모듈(100)과 정류 모듈(300) 사이에 어느 위치에 피복손상 또는 메탈터치된 위치(T)를 구체적으로 특정할 수 없으나, 제1 보조측정전극용 전선(120A)에서 측정한 관대지전위와 제2 보조측정전극용 전선(120B)에서 측정한 관대지전위를 비교하여 제1 보조측정전극용 전선(120A) 또는 제2 보조측정전극용 전선(120B)이 지하매설 시설물(P)과 연결된 부분 사이에 피복손상 또는 메탈터치가 발생한 위치(T)를 확인하여 복수의 전위측정 모듈(100)을 사용하지 않아도 구체적인 전기방식 부적합 위치의 추적 범위를 줄일 수 있다.
여기서, 복수의 보조측정전극용 전선(120)은 전위측정 모듈(100)의 하부에 수직으로 연장되고, 매몰된 상태로 지면에 수평으로 연장되어 있다. 또는, 복수의 보조측정전극용 전선(120)은 전위측정 모듈(100)로부터 수평으로 지면상에 연장되고, 복수의 보조측정전극용 전선(120)의 일단은 각각 지하매설 시설물(P)과 연결되는 위치에서 수직으로 지면 아래로 연장될 수 있다. 이와 같이 하여 지하매설 시설물(P)의 매립후에도 복수의 보조측정전극용 전선(120)을 추가로 간단하게 공사로 연결할 수 있다.
상술한 바는, 전위측정 모듈(100) 및 정류 모듈(300) 사이에 위치한 보조측정전극용 전선을 설명하였으나, 인접하는 전위측정 모듈(100) 사이에 복수의 보조측정전극용 전선을 일정 간격으로 설치하여 전기방식 부적합 위치를 특정할 수 있다. 예를 들어, 측정전극용 전선의 일단은 제1 전위측정 모듈에 연결되고 측정전극용 전선의 다른 일단은 제1 전위측정 모듈의 하부에 위치한 지하매설 시설물(P)에 연결된다. 또한, 복수의 보조측정전극용 전선의 일단은 제1 전위측정 모듈에 각각 연결되고 복수의 보조측정전극용 전선의 다른 일단은 제1 전위측정 모듈 및 제2 전위측정 모듈 사이에 일정 간격으로 지하매설 시설물(P)과 각각 연결되게 설치될 수 있다. 복수의 전위측정 모듈을 매우 근접하게 사용하지 않아도 구체적인 전기방식 부적합 위치를 쉽게 파악할 수 있다.
이하에서는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법에 대해 도면을 참조하여 설명한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법의 순서도를 나타낸다.
제1 단계(S10) : 전위측정 모듈(100)에 의해 관대지전위가 측정되고 측정 데이터가 서버 모듈(200)로 전송되는 단계
제2 단계(S20) : 측정 데이터가 데이터베이스부(220)에 저장되고, 인공지능 분석부(230)에 의해 분석되어 전기방식 부적합의 원인과 장소가 예측되는 단계
제3 단계(S30) : 인공지능 분석부(230)에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 정류 모듈(300)을 제어하는 제어신호를 생성하는 단계
제4 단계(S40) : 정류 모듈(300)에서 제어신호를 전송받아 제어신호에 의해 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 단계
제1 단계(S10)는 지하매설 시설물에 설치된 전위측정 모듈(100)에 의해 관대지전위가 실시간으로 측정되어 측정 데이터가 서버 모듈(200)의 서버 통신부(210)로 전송되는 단계이다. 복수 개의 전위측정 모듈(100)에서 실시간으로 측정되는 관대지전위 측정 데이터는 전기방식 부적합 장소를 예측하는데 중요한 자료로 서버 모듈(200)로 전송되게 된다.
제2 단계(S20)는 전위측정 모듈(100)에서 측정된 관대지전위 측정 데이터가 데이터베이스부(220)에 저장되고, 인공지능 분석부(230)에 의해 분석되어 전기방식 부적합의 원인과 장소가 예측되는 단계이다. 인공지능 분석부(230)는 기준이 되는 방식전위를 벗어날 것으로 예상되는 장소를 예측하여 관리자에서 통지하여 예방조치를 취할 수 있다.
제3 단계(S30)는 인공지능 분석부(230)에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 제어부(240)에서 정류 모듈(300)을 제어하는 제어신호를 생성하는 단계이다. 제어부(240)는 기준이 되는 방식전위를 벗어날 것으로 예상되거나 이미 벗어나 구간에 대해 정류 모듈(300)에서 이를 보정하는 출력전압과 출력전류를 가진 직류전류를 흘려보낼 수 있도록 제어신호를 생성한다.
제4 단계(S40)는 정류 모듈(300)에서 제어신호를 전송받아 제어신호에 의해 출력전압과 출력전력을 보정하여 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 단계이다. 기준이 되는 방식전위를 벗어날 것으로 예상되는 구간에 제어신호에 의한 직류전류를 흘려주었을 때 관대지전위가 정상으로 회복하지 않는다면 관리자에게 통보하여 그 구간에 대한 정밀조사를 실시할 수 있다.
본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 전위측정 모듈
110 : 측정전극용 전선
120 : 보조측정전극용 전선
120A : 제1 보조측정전극용 전선
120B : 제2 보조측정전극용 전선
200 : 서버 모듈
210 : 서버 통신부
220 : 데이터베이스부
230 : 인공지능 분석부
240 : 제어부
300 : 정류 모듈
310 : 정류 통신부
320 : 정류부
330 : 전원부
P : 지하매설 시설물
110 : 측정전극용 전선
120 : 보조측정전극용 전선
120A : 제1 보조측정전극용 전선
120B : 제2 보조측정전극용 전선
200 : 서버 모듈
210 : 서버 통신부
220 : 데이터베이스부
230 : 인공지능 분석부
240 : 제어부
300 : 정류 모듈
310 : 정류 통신부
320 : 정류부
330 : 전원부
P : 지하매설 시설물
Claims (4)
- 지하에 매설된 시설물에 설치되어 시설물의 관대지전위를 측정하여 서버 모듈로 전송하는 전위측정 모듈;
상기 전위측정 모듈로부터 관대지전위 데이터를 전송받아 분석하고 정류 모듈을 제어하는 신호를 전송하는 서버 모듈; 및
상기 서버 모듈로부터 제어신호를 전송받아 지하에 매설된 시설물에 직류전류을 흘려주는 정류 모듈;을 포함하며,
상기 서버 모듈은, 상기 전위측정 모듈에서 관대지전위 데이터를 수신하여 데이터베이스부로 전달하며, 제어부에서 전달받은 제어신호를 상기 정류 모듈로 전송하는 서버 통신부, 상기 서버 통신부에서 전달받은 관대지전위 데이터를 저장하고 보관하는 데이터베이스부, 상기 데이터베이스부에 저장된 데이터로 인공지능에 의해 전기방식 부적합의 원인을 알아내고, 또한 전기방식 부적합 장소를 미리 예측하며, 전기방식 부적합 상황의 빈도와 장소를 분석하여 전기방식 부적합이 다시 발생할 확률을 구하고 이를 통해 전기방식 부적합의 위험성을 예측하는 인공지능 분석부 및 상기 인공지능 분석부에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 상기 정류 모듈의 제어신호를 생성하여 상기 서버 통신부로 전달하는 제어부를 포함하며,
상기 정류 모듈은, 상기 서버 통신부로부터 제어신호를 수신하여 정류부로 전달하는 정류 통신부, 상기 정류 통신부로부터 전달받은 제어신호를 기반으로 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 정류부 및 상기 정류부에 전력을 공급하는 전원부를 포함하며,
관대지전위의 제1 범위는 -2,500 mV/CSE 내지 -850 mV/CSE이며, 관대지전위의 제2 범위는 -1,800 mV/CSE 내지 -1,000 mV/CSE이며, 상기 인공지능 분석부는 복수의 전위측정 모듈 사이에 발생한 전기방식 부적합 영역에서 관대지 전위값, 관대지전위의 제1 범위를 벗어난 빈도의 데이터를 저장하여 특정 전위측정 모듈 사이에 발생할 수 있는 전기방식 부적합 확률을 계산하는 전기방식 부적합 위치 예측부, 복수의 전위측정 모듈 사이에 측정된 관대지전위를 실시간으로 저장하고, 메탈터치나 피복손상이 발생한 경우, 각각의 관대지전위 중에서 관대지전위의 제2 범위에서 관대지전위의 제1 범위에 도달하는 시간을 저장하는 관대지전위 변화 예측부 및 상기 전기방식 부적합 위치 예측부에서 송신된 전기방식 부적합 확률의 데이터 및 상기 관대지전위 변화 예측부에서 송신된 관대지전위의 변화 속도에 대한 확률 데이터를 저장 및 소팅하여 관리자의 무선단말기에 저장 및 소팅된 데이터를 전송하는 모니터링부를 포함하는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법으로서,
상기 전위측정 모듈에 의해 관대지전위가 측정되고 측정 데이터가 상기 서버 모듈로 전송되는 제1 단계;
상기 측정 데이터가 상기 데이터베이스부에 저장되고, 상기 인공지능 분석부에 의해 분석되어 전기방식 부적합의 원인과 장소가 예측되는 제2 단계;
상기 인공지능 분석부에서 분석된 예측 데이터를 기반으로 정류 모듈을 제어하는 제어신호를 생성하는 제3 단계; 및
상기 정류 모듈에서 제어신호를 전송받아 상기 제어신호에 의해 지하매설 시설물에 직류전류를 흘려주는 제4 단계;를 포함하는 지하매설 시설물을 관리하는 인공지능 기반의 전기방식 관제시스템을 이용하여 지하매설 시설물을 관리하는 방법. - 삭제
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| KR100311631B1 (ko) * | 1998-11-23 | 2001-12-17 | 윤문수 | 원격부식감시및방식제어시스템 |
| KR200368788Y1 (ko) | 2004-08-23 | 2004-12-03 | 동양방식 주식회사 | 지중매설물의 원격 부식감지 및 전기방식 제어 시스템 |
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