KR102526736B1

KR102526736B1 - Lng 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102526736B1
Application number: KR1020220063584A
Authority: KR
Inventors: 정진홍; 문정현
Original assignee: 가온이엔에스 주식회사
Priority date: 2022-05-24
Filing date: 2022-05-24
Publication date: 2023-04-28

Abstract

실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템은 배관을 포함하는 설비의 간섭확인을 위해 LNG 실증설비를 모델링하는 3D 모델링 모듈; LNG 거래를 위한 액면 높이, 온도, 압력, 유량을 포함하는 계측정보를 계측하여 LNG 양을 산출하는 계량 모듈; 모델링 된 LNG 실증설비구조를 통해 실증설비 상세 설계 및 구조 해석을 수행하여 실증설비의 구조적 문제점을 확인하는 설비 분석 모듈; 및 LNG 실증설비 시험을 수행하고, 운전모드 별 시험절차 정보를 수집하는 실증설비 테스트 모듈; 을 포함한다.

Description

LNG 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법{MEASUREMENT SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING LNG CARGO}

본 개시는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법에 관한 것으로 구체적으로, LNG 화물측정 계측기기의 통합 실증과정, 평가과정 및 시험설비를 제공하는 LNG 화물측정 계측 시스템 및 방법에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

LNG 선박이 터미널에 접안하여 상역, 하역작업을 수행 시, LNG 탱크 내 설치되어 있는 화물량 계측장치와 터미널에 설치된 화물량 계측장치를 통해 전달된 정보로 정확한 화물량을 계산한다. 화물량 계산 결과는 곧 화물 비용과 연결되므로, LNG 화물측정 계측기기는 LNG 선박 건조 시 구매되는 필수 장비이다. 현재 모두 에머슨, 콩스버그 등 해외 선진사 제품을 사용하고 있다. 늘어나는 LNG 수요에 따라 LNG 건조선박의 수요 또한 증가하고 있으며 최근 LNG 연료를 사용하는 친환경 LNG 추진선박의 시장도 확대되고 있다. 이에 따라, LNG 탱크 내 설치되는 LNG 화물량 측정 장치 시스템의 국산화에 대한 요구가 증가하고 있으며 시장 진입을 위한 측정 장치의 신뢰성과 정확성 확보가 필요한 상황이다. 또한, LNG 선박 및 LNG 연료추진 선박의 수요 증가에 따라 관련 기자재의 시장 또한 확대될 것으로 예상되므로 전량 해외 수입에 의존하고 있는 기자재의 국산화 연구개발을 통해 관련 시장의 진입을 준비해야 한다.

현재까지 국내에 LNG 화물량 계측기기의 성능을 테스트할 수 있는 설비는 부재한 상황으로, 국내 업체의 개발 이후 신뢰성과 정확성을 확인할 수 있는 방법이 전무하다. 이에 따라 실증 설비를 구축하고 해외 선진사의 제품과 성능 비교시험을 통해 성능과 신뢰성을 확보할 필요가 있다.

1. 한국 특허공개 제10-2015-0013399호 (2015.02.05) 2. 한국 특허공개 제10-2018-0054147호 (2018.05.24)

실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법은 수입 의존성이 높은 LNG 화물량 계측장치의 핵심 부품 국산화 및 제품 성능 신뢰성 확보를 위한 실증기술을 제공한다. 또한, 실선 탑재를 위해서는 지속적인 성능시험 과정을 제공한다.

또한, 실시예를 통해 LNG 거래를 위한 액면 높이, 온도, 압력, 유량 등을 계측하여 LNG의 정확한 양을 산출해 주는 계량 시스템을 제공한다.

실시예에서는 LNG 화물창 내에서 측정된 액위(레벨), LNG 화물창 볼륨 데이터, LNG 화물창 내 온도와 압력, LNG 구성 정보, 선박의 트림 리스트(Trim List) 정보를 바탕으로 LNG 볼륨을 산정한다. 또한, 배관에서 온도, 압력, 유량, LNG 구성 정보를 바탕으로 유량 컴퓨터(Flow computer)에서 LNG 전송량을 산정한다. 또한, 실시예에서는 친환경 항만 추세에 따라 엔진, 발전기, 보일러를 포함하는 소비 장치(Consumer)에서 소비되는 양을 계측하여 LNG공급량을 정산할 수 있도록 한다.

실시예를 통해, LNG 실증 설비 실증 환경을 고려한 실증 설비를 상세 설계하고, LNG 화물측정 계측기기와 연관된 국내 표준 분석을 수행한다. 또한, LNG 실증 설비 시스템의 실 선박에 적용되는 것과 유사한 환경 구성을 위한 기술검토를 통한 성능 검증 유효성 여부 확인할 수 있도록 한다.

또한, 실증설비 상세 설계 및 구조 해석을 통해 실증설비의 구조적 문제점을 확인하고 취약 구조 보강 및 실증 설비 변경을 가능하게 한다.

실시예에서 실증설비 테스트 모듈; 은 LNG 실증탱크의 압력 빌드업 유닛(Pressure Build-up Unit)을 이용하여 온도, 압력을 포함하는 실선 환경 조건에서 LNG 실증보조 탱크와 LNG 전송 펌프를 활용하여 LNG 레벨 변화 조건을 구현하고, LNG 실증설비 시스템 시험 절차 정보를 수집한다.

실시예에서 계량 모듈; 은 LNG 화물창 내에서 측정된 액위(레벨), LNG 화물창 볼륨 데이터, LNG 화물창 내 온도와 압력, LNG 구성 정보, 선박의 트림 리스트(Trim List) 정보를 기반으로 LNG 볼륨을 산정한다.

실시예에서 계량 모듈; 은 배관에서 온도, 압력, 유량 및 LNG 구성 정보를 바탕으로 유량 컴퓨터(Flow computer)를 통해 LNG 전송량을 산정한다. 계량 모듈; 은 엔진, 발전기, 보일러를 포함하는 소비 장치(Consumer)에서 소비되는 LNG 양을 계측하여 LNG공급량을 정산한다.

실시예에서 실증설비 테스트 모듈; 은 정밀계측장치인 CTS의 비교성능 시험을 수행한다. 또한, 동일 환경조건에서 국내외 납품제품의 LNG 실증시험 수행하고, 시험 시험과정을 모니터링하여 납품 제품 별 실증 시험 결과 데이터의 비교 분석한다. 실시예에서 설비 분석 모듈; 은 모델링 된 LNG 실증설비구조의 취약 구조 보강을 위한 실증 설비 변경을 수행할 수 있다.

이상에서와 같은 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법은 CTS(Custody Transfer System) 및 유량계 실증 시험을 통한 국내 제품의 취약점 확인 및 기술 고도화를 통해 과학적 발전을 도모하고, 국내 LNG 화물측정 계측기기 기술 데이터 확보할 수 있도록 한다. 또한, 국내 기자재 기업의 개발된 제품을 본 실증 설비의 검증을 통해 세계시장에서 기술적 우위 선점 가능하게 하고, 국내 LNG 산업 활성화를 통한 연관 산업 기술 수준 향상시킨다.

또한, LNG 화물량 계측 실증 설비의 구축으로 LNG선에 장착되는 화물 측정 기기, 유량계의 실증을 통한 국산화 및 기술력 확대로 세계시장 점유율 확대하고, LNG 화물측정 계측기기 국산화를 통한 LNG 산업 진출 및 수출 활성화한다. 또한, 해외에 의존중인 CTS의 개발 및 실증을 통해 기기 성능 시험 비용을 절감할 수 있다. LNG 화물량 계측 실증 설비의 구축을 통해 기자재 기업의 성장 및 세계시장 확대 시 인력 및 인프라 확대가 예상되며 지역 경제가 활성화될 수 있다.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템의 데이터 처리 구성을 나타낸 도면
도 3은 배관 등 간섭체크를 위한 실시예에 따른 LNG 실증설비 3D 모델링 결과를 나타낸 도면
도 4는 LNG 실증탱크 구조물 및 스키드 구조해석 검토 예를 나타낸 도면
도 5는 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템의 핵심장비 성능 검증 과정을 나타낸 도면

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템은 CTS(Custody Transfer System), CTM시스템 및 유량 측정 시스템을 제공한다. 실시예에서는 CTS를 통해 레벨, 압력, 온도, 트림리스트를 기반으로 볼륨을 산정하고, 유량 측정 시스템은 온도와 압력 정보를 기반으로 유량을 측정한다. 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템 및 방법은 수입 의존성이 높은 LNG 화물량 계측장치의 핵심 부품 국산화 및 제품 성능 신뢰성 확보를 위한 실증기술을 제공한다. 또한, 실선 탑재를 위해서는 지속적인 성능시험 과정을 제공한다. 또한, 실시예를 통해 LNG 거래를 위한 액면 높이, 온도, 압력, 유량 등을 계측하여 LNG의 정확한 양을 산출해 주는 계량 시스템을 제공한다.

실시예에서는 LNG 화물창 내에서 측정된 액위(레벨), LNG 화물창 볼륨 데이터, LNG 화물창 내 온도와 압력, LNG 구성 정보, 선박의 트림 리스트(Trim List) 정보를 바탕으로 LNG 볼륨을 산정한다. 또한, 배관에서 온도, 압력, 유량, LNG 구성 정보를 바탕으로 유량 컴퓨터(Flow computer)에서 LNG 전송량을 산정한다. 또한, 실시예에서는 친환경 항만 추세에 따라 엔진, 발전기, 보일러를 포함하는 소비 장치(Consumer)에서 소비되는 양을 계측하여 LNG 공급량을 정산할 수 있도록 한다. 또한, 실시예를 통해 LNG 실증 설비 실증 환경을 고려한 실증 설비를 상세 설계하고, LNG 화물측정 계측기기와 연관된 국내 표준 분석을 수행한다. 또한, LNG 실증 설비 시스템의 실 선박에 적용되는 것과 유사한 환경 구성을 위한 기술검토를 통한 성능 검증 유효성 여부 확인할 수 있도록 한다. 또한, 실증설비 상세 설계 및 구조 해석을 통해 실증설비의 구조적 문제점을 확인하고 취약 구조 보강 및 실증 설비 변경을 가능하게 한다.

도 2는 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템의 데이터 처리 구성을 나타낸 도면이다. 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템(100)은 3D 모델링 모듈(110), 계량 모듈(120), 설비 분석 모듈(130), 실증설비 테스트 모듈(140)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.

3D 모델링 모듈(110)은 배관을 포함하는 설비의 간섭확인을 위해 LNG 실증설비를 모델링한다. 실시예에 따른 3D 모델링 모듈(110)은 도 3에 도시된 바와 같이, LNG 실증 설비 시스템의 실 선박에 적용되는 것과 동일한 환경을 3차원으로 모델링 한다. 실시예에서는 3차원 모델링을 통해 LNG 실증 설비 실증 환경을 고려한 실증 설비 상세 설계를 가능하게 한다.

실시예에 따른 3D 모델링 모듈(110)은 인공지능을 이용한 데이터 학습과정을 통해 실증설비를 모델링 할 수 있다. 실시예에서는 카메라로부터 2차원 데이터인 선실 내부의 영상정보를 획득하고, 3D 센서로부터 3차원 선실 내부 정보를 획득하여 획득된 2차원 데이터와 3차원 데이터를 후 가공하여 3D 모델링을 수행할 수 있다. 실시예에서는 다중 패치로 획득된 데이터를 비슷한 점의 위치를 찾아 이들 사이의 대응관계로 정합을 하고, 최종 정합이 완성된 결과물에서 획득 과정에서 사라진 부분을 채우거나(홀 채움), 뒤집힌 법선 벡터 방향을 정렬한다. 이후, 특정한 요구사항이 있을 경우 외형의 리메쉬(remesh) 작업을 통해 토폴로지를 정규화하거나 해상도를 변경하는 등의 다양한 후처리를 수행한다. 또한, 실시예에서는 3D 모델링을 위해, 다양한 공개된 학습 데이터를 참고할 수 있다.

또한, 실시예에서 3D 모델링 모듈(110)은 노이즈 대응 외 학습하지 못한 패턴 처리를 위해 학습 외 분포 데이터 탐지(out of distribution detection)과정을 수행한다. 학습 외 분포 데이터 탐지는 인공지능에 입력된 이미지가 학습된 확률분포 데이터 인지 아닌지 식별하는 것이다. 실시예에서는 학습 외 분포 데이터 탐지를 통해 인공 신경망이 판단하기 어려운 이미지를 걸러내거나 예외 처리하여 안정성과 신뢰성을 높일 수 있도록 한다. 실시예에서는 학습 외 분포 데이터 탐지를 위해서 딥러닝 판정에 대해 얼마나 확신(confidence)하는지를 나타내는 확률 값을 보정(calibration)하거나 학습 외 분포 데이터를 생성적 대립 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)으로 생성하고 학습하여 탐지 정확도를 향상시킬 수 있도록 한다.

또한, 실시예에서는 영상 데이터 인식 정확도를 유지하면서 모델의 크기를 줄이기 위해, 연산을 간소화하는 경량 딥러닝 기술을 이용하여 3D 모델링을 확정할 수 있도록 한다. 실시예에서는 이미지 인식을 위해 콘볼루션 신경망(CNN, Convolution Neural Network)에서 콘볼루션 필터를 변형하여 연산 차원을 축소(Reduction)하거나 큰 영향이 없는 신경망의 가중치(weight)를 삭제하는 가지치기, 가중치 값의 부동 소수점을 줄여 연산을 간소화하는 양자화 과정을 수행하여 데이터 경량화를 가능하도록 한다. 또한, 실시예에서는 미리 학습시킨 큰 신경망의 출력을 작은 신경망에서 모방 학습하도록 하여 연산을 간소화하며 정확도를 유지할 수 있도록 한다.

또한, 실시예에 따른 3D 모델링 모듈(110)은 모델링 된 실증설비 결과물을 다양한 3차원 데이터로 표시할 수 있다. 실시예에서 제공하는 3차원 데이터는 유클리디언 구조와 넌 유클리디언 구조를 포함한다. 실시예에서 유클리디언 구조는 격자구조와 같이 정형화된 2차원 표현 방식으로 표현될 수 있고, 넌 유클리디언의 경우는 정형화되지 않은 표현에 의해 정의된다.

또한, 실시예에서는 프리미티브, 프로젝션, RGB-D, 볼륨, 다시점, 포인트 클라우드, 그래프, 메쉬를 포함하는 3차원 데이터로 실정설비를 모델링 할 수 있다. 실시예에서 프리미티브는 수학적인 선, 면 등의 조합으로 데이터 생성, 각 프리미티브 데이터를 수학적으로 변형하는 컨트롤 포인트로 제어하여 생성하는 모델링 데이터이다. 프로젝션은 3D 데이터를 구 좌표계 혹은 실린더 좌표계로 맵핑하여 표현하는 것이고, RGB-D는 3D 데이터를 컬러영상과 깊이 정보로 분리하여 표현한 것이다. RGB-D는 전방향을 표현하기보다는 특정한 시점의 표현을 가능하게 한다. 볼륨은 부피를 가지는 픽셀인 복셀을 정의하여, 복셀 값으로 3D 표현하는 데이터이다. 다시점은 3D 데이터를 다시점으로 프로젝션하여 각 시점에서의 컬러 정보로 3차원 표현을 수행한 것이다. 포인트 클라우드는 공간 위치 및 색상 정보를 포함하는 포인트 정보이다. 그래프는 메쉬의 다른 형태의 표현으로, 그래프의 노드는 메쉬의 정점과 대응하고, 그래프의 에지는 메쉬의 연결정보에 대응하여 표현하는 것이다. 메쉬는 가장 일반적으로 산업계에서 사용되는 표현으로 3D 정점(Vertex), 다각형 면(삼각 혹은 사각형의 면) 등으로 구성된 3D 데이터이다.

계량 모듈(120)은 LNG 거래를 위한 액면 높이, 온도, 압력, 유량을 포함하는 계측정보를 계측하여 LNG 양을 산출한다. 실시예에서 계량 모듈(120)은 LNG 화물창 내에서 측정된 액위(레벨), LNG 화물창 볼륨 데이터, LNG 화물창 내 온도와 압력, LNG 구성 정보, 선박의 트림 리스트(Trim List) 정보를 기반으로 LNG 볼륨을 산정할 수 있다. 또한, 계량 모듈(120)은 배관에서 온도, 압력, 유량 및 LNG 구성 정보를 바탕으로 유량 컴퓨터(Flow computer)를 통해 LNG 전송량을 산정할 수 있다. 또한, 엔진, 발전기, 보일러를 포함하는 소비 장치(Consumer)에서 소비되는 LNG 양을 계측하여 LNG공급량을 정산한다. 실시예에서 계량 모듈(120)은 주력 및 보조 상거래용 운송을 위한 단일 스틸 파이프를 갖춘 이중 측정 시스템을 제공하여 정확한 데이터 및 중단 없는 시스템 가동으로 수익성 극대화할 수 있도록 한다.

설비 분석 모듈(130)은 모델링 된 LNG 실증설비구조를 통해 실증설비 상세 설계 및 구조 해석을 수행하여 실증설비의 구조적 문제점을 확인한다. 실시예에서 설비 분석 모듈(130)은 모델링 된 LNG 실증설비구조의 취약 구조 보강을 위한 실증 설비 변경을 수행한다. 실시예에서 설비 분석 모듈(130)은 도 4에 도시된 바와 같이, 스키드 구조해석 검토를 수행하여 실증설비 구조 해석을 수행할 수 있다. 구조해석(Structural analysis)은 강도, 변형, 진동, 소음, 온도 분포 등을 포함하는 구조물의 특성을 해석하는 방법으로, 설계 단계에서 구조물에 외력이 가해졌을 때 구조물에 발생하는 변형이나 손상을 예측한다. 실시예에 따른 설비 분석 모듈(130)은 초기 설계 형상에서 구조물의 구조 성능을 파악하고 최적 형상을 도출할 수 있다. 실시예에서는 구조해석을 통해 설비가 안전한지를 미리 확인하여 개발 과정에서의 시행착오를 줄이고 제품 개발 비용도 절감할 수 있도록 한다. 실시예에서는 유한요소법(FEM)을 통해 구조해석을 수행할 수 있다. 설비 분석 모듈(130)은 설계 데이터를 획득하면 구조해석을 진행하고, 구조해석을 하기 위해서는 설계 데이터를 FEM 모델로 변환할 수 있다.

실증설비 테스트 모듈(140)은 LNG 실증설비 시험을 수행하고, 운전모드 별 시험절차 정보를 수집한다. 실시예에서 실증설비 테스트 모듈(140)은 LNG 실증탱크의 압력 빌드업 유닛(Pressure Build-up Unit)을 이용하여 온도, 압력을 포함하는 실선 환경 조건에서 LNG 실증보조 탱크와 LNG 전송 펌프를 활용하여 LNG 레벨 변화 조건을 구현하고, LNG 실증설비 시스템 시험 절차 정보를 수집한다. 실시예에서 실증설비 테스트 모듈(140)은 정밀계측장치인 CTS의 비교성능 시험을 수행한다. 또한, 실증설비 테스트 모듈(140)은 동일 환경조건에서 국내외 납품제품의 LNG 실증시험 수행하고, 시험 시험과정을 모니터링하여 납품 제품 별 실증 시험 결과 데이터를 비교 분석한다.

또한, 실시예에서 실증설비 테스트 모듈(140)은 ICT기술을 접목하여 실시간으로 발생하는 공정 데이터, 이벤트를 관리하고, 중요한 실시간 데이터에 즉각적인 접근이 가능하도록 한다. 또한, 시설 유지보수 업무 및 기자재 관리를 자동화하고, 지능정보기술을 연계함으로써 일정 및 비용의 사전 확인, 실시간 데이터를 이용한 빠른 의사결정 및 변경, 통합 설계 및 사전 시뮬레이션을 통해 재작업 비용 최소화, 지식 재활용을 가능하게 하여 기간 단축 및 비용 절감을 가능하게 한다. 또한, IoT, 빅데이터 공정 최적화 및 예지 진단 기능을 제공한다. 실시예에서는 공정설비 영역을 중심으로 초고속 통신 단말기 및 사물인터넷(IoT)을 이용하여 설비 내 모든 상황을 한 눈에 모니터링하고 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 한다. 또한, 공정설비의 이상징후 및 고장의 횟수 등 설비의 수명을 조건 별 빅데이터를 생성하고 이를 알고리즘화여 인공지능 기반 예측을 가능하게 한다.

도 5는 실시예에 따른 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템의 핵심장비 성능 검증 과정을 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, 실시예에서는 시설설비 3차원 모델링 데이터(a)에서 성능 검증이 필요한 기관을 선택하면 선택된 기관에 대한 2차원 변환 데이터(b) 및 장비 검증 데이터(C)를 표와 그래프 등의 시각적 자료로 제공할 수 있다. 실시예를 통해 LNG 실증설비 핵심 장비의 공정별 제작 상태 확인 및 개별 성능 확인할 수 있다.

개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.

Claims

LNG 화물측정을 위한 계측 시스템에 있어서,
배관을 포함하는 설비의 간섭확인을 위해 LNG 실증설비를 모델링하는 3D 모델링 모듈;
LNG 거래를 위한 액면 높이, 온도, 압력, 유량을 포함하는 계측정보를 계측하여 LNG 양을 산출하는 계량 모듈;
모델링 된 LNG 실증설비구조를 통해 실증설비 상세 설계 및 구조 해석을 수행하여 실증설비의 구조적 문제점을 확인하는 설비 분석 모듈; 및
LNG 실증설비 시험을 수행하고, 운전모드 별 시험절차 정보를 수집하는 실증설비 테스트 모듈; 을 포함하고
상기 실증설비 테스트 모듈; 은
LNG 실증탱크의 압력 빌드업 유닛(Pressure Build-up Unit)을 이용하여 온도, 압력을 포함하는 실선 환경 조건에서 LNG 실증보조 탱크와 LNG 전송 펌프를 활용하여 LNG 레벨 변화 조건을 구현하고, LNG 실증설비 시스템 시험 절차 정보를 수집하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
삭제
제1항에 있어서, 상기 계량 모듈; 은
LNG 화물창 내에서 측정된 액위(레벨), LNG 화물창 볼륨 데이터, LNG 화물창 내 온도와 압력, LNG 구성 정보, 선박의 트림 리스트(Trim List) 정보를 기반으로 LNG 볼륨을 산정하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 계량 모듈; 은
배관에서 온도, 압력, 유량 및 LNG 구성 정보를 바탕으로 유량 컴퓨터(Flow computer)를 통해 LNG 전송량을 산정하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 계량 모듈; 은
엔진, 발전기, 보일러를 포함하는 소비 장치(Consumer)에서 소비되는 LNG 양을 계측하여 LNG공급량을 정산하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 실증설비 테스트 모듈; 은
정밀계측장치인 CTS의 비교성능 시험을 수행하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 실증설비 테스트 모듈; 은
동일 환경조건에서 국내외 납품제품의 LNG 실증시험 수행하고, 시험 시험과정을 모니터링하여 납품 제품 별 실증 시험 결과 데이터의 비교 분석하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.
제1항에 있어서, 상기 설비 분석 모듈; 은
모델링 된 LNG 실증설비구조의 취약 구조 보강을 위한 실증 설비 변경을 수행하는 것을 특징으로 하는 LNG 화물측정을 위한 계측 시스템.