KR102539754B1 - 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템 - Google Patents

액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 유체 탱크 내 깊이 방향으로 수직하게 설치되어 상기 탱크 내 유체 변화에 따른 물리량을 계측하는 광섬유 센서와, 상기 광섬유 센서와 인접하여 나란히 탱크내 수직 하방으로 설치되어 압력을 측정하는 광섬유 압력센서를 포함하는 광 센서부; 및 상기 탱크 상단 외부에 센서 플랜지를 통해 상기 광 센서부와 연결되어, 상기 광 센서부로부터 수광된 광 신호를 바탕으로 상기 탱크 내 유체와 가스의 온도분포, 압력, 진동, 성층레벨, 성층 계면 간 밀도 및 성분분석 정보를 실시간으로 계측하고 계측된 자료를 통합 분석하여 상기 탱크 내에서 발생하는 액화가스 유체의 BOG 량과 롤-오버현상을 실시간 감지하고 예측하고, 실질 BOG(Boil off Gas)량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 실질통합재고(Inventory)량을 관리하는 것을 특징으로 한다.

Description

액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템{A system for predicting and integrated management of Rollover of liquefied gas storage tanks}
본 발명은 액화가스 저장탱크 통합관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 탱크의 온도분포, 유체레벨, 성층계면, 성층 간 밀도변화, 성분분석을 실시간으로 계측하고, 동시에 측정감지 된 액화가스 롤-오버를 감지하고 예측하는 액화가스유체 저장탱크 통합계측 및 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
액화 석유 가스 (liquefied petroleum gas; 프로판, 부탄, 에틸렌, 프로필렌) 나 액화 천연 가스(liquefied natural gas)를 운송하는 선박 또는 입/출하 터미널의 제품 저장 탱크들은 압축된 극저온 상태의 불안정한 액화 가스를 취급하기 때문에, 압축된 액화 가스 유체에서 발생하는 가스에 의해 상승되는 탱크 압력으로 생기는 가스누출 및 폭발성 위험은 신속하고 안전한 정밀 계측제어장치를 운영하는 것과 액화가스 저장 중에 예측 불허하게 발생되는 BOG 량 의 실시간측정이 액화가스 유체의 안전운전제어와 운반에 기여하며 최적의 물류재고 및 손실관리에 도움을 주며 특히 선박 간 또는 물류저장 터미널 간의 정확한 물량거래관리 및 재고 관리가 필수적으로 요구된다. 특히 정확한 거래물량 확인은, 탱크 유동 물량의 성분분석과 분석된 성분의 표준 물량 계산을 위해 탱크 내/외부 온도변화에 따라 변하는 유체의 체적변화 및 질량변화 와 BOG 발생량을 실시간으로 알아내는 것이 필요하다. 이를 감지하기 위한 수단으로 설치되는 액화가스계면 측정 장치(Level), 탱크 내 균분된 온도분포 측정 장치(Temperature profile), 온도변화에 의해 발생되는 유체의 밀도변화 측정 장치(density)및 유체밀도변화로 인한 탱크내부의 유체성층변화 측정 장치(Interface level) 와 측정된 유체 성분분석과 롤-오버 (유체전복) 현상을 실시간으로 정밀 측정하고 예측 하는 것이 매우 중요하다.
그러나, 종래의 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템은 액화가스 유체를 취급하기 위해 시공된 기존의 탱크계측장비가 각기 다른 기능을 갖는 유체 액위계 또는 온도계 또는 밀도계, 압력계 등을 설치하여 개별적인 계측기술들을 제시하고 있지만, 탱크 롤-오버의 원인이 되는 유체성층간의 비중차를 모니터링하기 위해 운영 중인 현재의 기계식(servo) 밀도계가 성층간의 계면레벨 과 밀도변화를 탱크 전 구역에 걸쳐 실시간 연속으로 동시에 측정하지 못하는 단점이 있다.
상술한 과제를 해결하고자 하는 본 발명의 과제는 다음과 같다.
첫째, 본 발명의 과제는 광섬유 센서와 압력센서를 이용하여 탱크의 온도분포, 유체레벨, 성층계면, 성층 간 밀도변화, 성분분석 을 실시간으로 계측하고, 동시에 측정감지 된 액화가스 롤-오버를 감지하고 예측하는 액화가스유체 저장탱크 통합계측 및 관리 시스템 및 방법을 제공하고자 함이다.
둘째, 본 발명의 과제는 하나의 광섬유 센서와 광섬유 압력센서로 액화가스 저장탱크에 저장된 유체의 온도분포(temperature profile), 밀도분포(density profile), 성층계면(interface level) 및 압력(pressure), 진동(v), 성분분석 등을 실시간으로 측정하여 롤-오버(roll-over)를 예측하고 BOG 발생량을 모니터링 하여 관리하는 액화가스 유체 저장 탱크의 롤-오버 예측 및 통합관리시스템과 그 방법을 제공하고자 함이다.
상술한 과제를 해결하는 본 발명의 제1 특징은, 유체 탱크 내 깊이 방향으로 수직하게 설치되어 상기 탱크 내 유체 변화에 따른 물리량을 계측하는 광섬유 센서와, 상기 광섬유 센서와 인접하여 나란히 탱크내 수직 하방으로 설치되어 압력을 측정하는 광섬유 압력센서를 포함하는 광 센서부; 및 상기 탱크 상단 외부에 센서 플랜지를 통해 상기 광 센서부와 연결되어, 상기 광 센서부로부터 수광된 광 신호를 바탕으로 상기 탱크 내 유체와 가스의 온도분포, 압력, 진동, 성층레벨, 성층 계면 간 밀도 및 성분분석 정보를 실시간으로 계측하고 계측된 자료를 통합 분석하여 상기 탱크 내에서 발생하는 액화가스 유체의 BOG 량과 롤-오버현상을 실시간 감지하고 예측하고, 실질 BOG(Boil off Gas)량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 실질통합재고(Inventory)량을 관리하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 통합계측부는, 레이저광을 조사하여 상기 광섬유에 입사시키는 광원; 상기 레이저광을 증폭, 분산, 순환 및 파장 필터링하여 제어하는 광 제어부; 거리별로 계측되는 복수의 광섬유 센서 각각에 대응하는 특정 파장의 광이 반사되는 상이한 파장을 갖는 합성된 반사광을 수광하는 수광부; 및 상기 수광한 합성 반사광으로부터 광섬유 센서 파장 정보에 근거하여 온도분포를 계측하고, 진동파장과 성분분석을 통하여 롤-오버를 감지 또는 예측하고, 상기 광섬유 센서간 간격 정보로부터 유체의 성층레벨을 계측하며, 상기 광원의 동작을 제어하는 시스템 관제부를 포함하는 것일 수 있다.
또한, 상기 롤-오버의 감지 또는 예측은, 상기 광섬유 센서에서 펄스광의 신호로부터 생성되는 산란광 신호 중 복수개의 데이터를 변환시켜 각 성층 위치의 물체간의 진동파수와 진동세기의 검출로부터 성층간의 진동파수와 성층발생 전후의 진동파수를 비교 및 분석하여 액체 전복현상의 롤-오버를 감지 또는 예측하는 것이 바람직하다.
바람직하게는, 상기 통합계측부가 상기 액화가스 유체의 온도 및 혼합성분 물질의 진동파수와 진동 세기를 감지하고, 상기 액화가스 유체의 함유량을 상기 광섬유 센서를 통하여 각 분자의 진동운동 유형에 나타나는 라만 시프트 (Raman shift)와 산란광의 강도(Intensive peak)의 분포를 통하여 상기 액화가스 유체에 함유되어 있는 성분종류와 성분함유량(%)을 계측하는 것일 수 있다.
또한, 상기 통합계측부가 실시간으로 계측되는 액화가스 유체의 온도분포(°C), 성층계면(mm), 성층밀도(kg/m3), 성층 진동수(v), 및 유체의 성분분석 및 성분량(%) 정보를 바탕으로 상기 탱크 내의 물질 전체의 실질체적(L), 실질무게(kg) 및 BOG 함량을 실시간으로 산출하여 통합관리 하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 통합계측부가 상기 탱크 내의 액화가스 유체 성층 간의 물리적 밀도 변화로 인해 발생되는 추가 BOG(Boil off Gas)량 정보와, 물리적 변화 이전의 BOG 량 정보를 바탕으로 딥러닝(Deep Learning) 모델을 적용하여 최적의 액화가스 탱크 내의 BOG(Boil off Gas) 량과 최적 물질재고(Inventory)량을 예측 또는 산출하여 실질 BOG(Boil off Gas) 량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 실질통합재고(Inventory)량을 관리하는 것이 바람직하다.
그리고, 본 발명의 제2 특징은, 상기 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리시스템을 이용하는 것으로, (a) 상기 통합계측부가 상기 광 센서부로부터 수광된 광을 광전변환하고, 변화된 광전신호로부터 상기 탱크 내 유체의 성분, 성층계면 및 압력 정보를 산출하는 단계; (b) 상기 통합계측부가 산출된 성층계면 정보 및 압력 정보로부터 성층밀도와 이상압력 발생 정보를 산출하고, 산출된 성분분석 정보, 성층밀도 정보 및 이상압력 발생 정보를 종합하여 이상 BOG 발생 여부를 판단하는 단계; (c) 상기 성층밀도 정보 및 이상압력 발생 정보로부터 딥러닝을 이용하여 롤-오버를 예측하는 단계; 및 (d) 상기 (b) 단계에서 BOG 발생으로 판단되고 상기 롤-오버가 예측되는 경우, 경보정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하는 본 발명의 효과는 다음과 같다.
첫째, 본 발명은, 하나의 광 섬유센서 와 압력센서를 이용하여 유류 및 액화 가스(LNG/LPG)를 운송하는 선박 또는 입/출하 터미널의 액화가스유체 탱크 내 유체와 가스의 온도분포, 압력, 진동, 성층계면(레벨) 및 성층 계면 간 밀도, 성분분석 을 실시간으로 정밀하게 계측하고 계측된 자료를 통합 분석하여 이를 바탕으로 저장 중 에 발생하는 액화가스유체의 BOG 량과, 롤-오버현상을 실시간 감지하며 예측할 수 있는 장점이 있다.
둘째, 탱크 내 유체의 성층면들과 성층면의 밀도분포 변화 및 혼합매질의 성분분석 이 실시간으로 계측되고 모니터링 되기 때문에 제품저장 탱크 내 유체의 물리적 변화로 발생되는 BOG(Boil of Gas)량과 롤-오버현상을 미리 예측할 수 있어서 롤-오버로 발생되는 BOG를 선제적 초치로 예방하고, BOG로 인한 탱크 내 급격한 압력상승이나 이로 인한 가스 누출 또는 탱크 폭발과 같은 안전사고를 피할 수 있다.
셋째, 각기 다른 여러 종류의 개별적인 탱크계기 기능 들을 통합 할 수 있는 광섬유 계측계기 하나로 대체함으로써, 종래의 저항식 온도계(RTD)와 함께 별도로 설치되던 기전식 유체레벨계측계기, 유체 밀도계측계기 등 여러 계측 계기의 기능을 안전한 광센서 계측계기로 대치할 수 있어서 탱크의 유체계측 설비체계가 간단하고 종래의 설비들 보다 정밀하고 안전하여 장비 운영이 용이하다.
넷째, 본 발명은 광섬유센서 케이블에 의한 종래의 온도, 음향, 진동 측정의 근본원리를 이용하여, 광섬유 센서에 연속적으로 조사되는 레이저 광에서 연속적으로 역 산란되는 레일리 신호와 동시에 스톡스, 안티스톡스 라만 역 산란광 의 검출대상으로 생성되는 펄스광을 제어하여 검출된 펄스광의 신호로부터 유체물질의 고유 진동주파수 와 진동세기를 검출하고 수광부 에서 검출되는 신호로부터 온도분포를 측정하는 시스템 관리제어부로 구성되기 때문에, 입사되는 레이저 광파의 지속시간이 광섬유 센서(100)의 최소 계측거리 간격이 되며, 측정하고자하는 임의의 온도 계측점 위치 와 온도분포 측정범위(거리/간격)가 필요에 따라 조절이 가능한 장점이 있다.
이러한 장점 때문에, 긴 거리에 걸쳐 일정 간격으로 (m, cm 또는 mm) 많은 지점에서 실시간으로 온도 값을 얻으려면 종래의 저항식 온도계측 방법은 수개 또는 수십개의 RTD 센서 가 요구되나, 광센서 계측은 한 개의 광 섬유센서 케이블로 RTD 센서 수십, 수백 개를 대체 할 수 있고, 기존의 기계식 유체 레벨 계측계기 및 밀도 계측계기의 기능 또한 대체 할 수 있어서 기계식 장비들이 사용하던 전/자기적 전원이 아닌 레이저 광원을 이용하는 광 섬유센서 한개에 통합되므로 인화성 액화가스 환경에서 운영되던 기계식 계측계기의 열원이 제거되어 안전성이 증대된다.
다섯째, 광케이블 센서는 비금속성 이므로 종래의 금속성 기전식 계측계기에 비해 부식으로 발생할 수 있는 문제점들이 없으며 제품수명이 반영구적이고, 특히 광섬유센서를 이용한 통합계측계기는 광섬유센서 케이블을 유체 탱크 전체 높이에 걸쳐 인-라인(in-line) 에 자동화된 현장(in-situ) 시스템으로 설치하기 때문에 기존의 기계식 계측 계기들이 불가능했던 탱크 전체 높이를 실시간으로 동시에 계측하는 연속액위 온도측정 및 연속액위 밀도 측정이 가능하여 액화가스 유체 성층간 온도분포와 밀도변화 추이가 모니터링 되고 유체 계면레벨 또한 실시간 계측될 수 있는 장점이 있다.
여섯째, 또한, 본 발명은 광섬유 센서 케이블은, 극저온에서 고온까지 사용이 가능하기 때문에 극저온의 LNG, LPG, 액화수소 및 유류 탱크 등, 향후 산업 현장에서 육상과 해상에 시공되어지는 대용량의 유류탱크와 지하암반에 건설되는 유류 또는 액화가스 비축용 LPG 캐번(동굴), 해상 부유식 LNG-FPSO (floating production storage and offloading), FSRU(floating storage regasification unit) , FLNG (floating liquified natural gas) 선박에도 유용하게 사용 되어 질수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템에 적용되는 광 센서부에서 계측하는 정보의 개념 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 온도분포를 측정하기 위해 광섬유 센서의 브래그 격자 구조를 나타낸 모식도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 롤-오버를 예측하기 위한 라만 분광 스펙트럼을 예시한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 통합계측부(200 및 광 센서부(100)의 세부 구성을 도시한 상세 블록 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 AI 데이터 관리부가 인공지능을 적용한 모식도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템 및 방법을 이용한 실시간 통합측정과 롤-오버 예측 및 관리 프로세스를 예시한 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명의 실시예에서는 종래의 기계식(servo) 밀도계가 성층간의 계면 레벨과 밀도변화를 탱크 전 구역에 걸쳐 실시간 연속으로 동시에 측정하지 못하는 단점을 해결하고자, 전 성층 레벨의 깊이에 걸쳐 수직으로 설치되는 광섬유 센서, 광섬유 압력센서를 포함하는 광 센서부와 이를 통합제어 및 계측하는 통합계측부를 구비하여 탱크의 온도분포, 유체레벨, 성층계면, 성층 간 밀도변화, 성분분석 정보 등을 실시간으로 계측하고, 계측된 정보를 바탕으로 인공지능 기술을 이용하여 액화가스 롤-오버를 감지하고 예측하여 실질 BOG(Boil off Gas)량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 실질통합재고(Inventory)량을 관리하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템을 제안한다.
물질 내부의 분자를 구성하는 모든 원자들이 그 성분(원소)과 성분의 배열구조 및 화학적 결합 강도에 따라 각 분자 내부에 고유한 진동 주파수를 가지고 진동하고 있는 물체의 표면에 레이저 광을 조사하면 그 레이저광의 반사광 또는 산란광의 주파수는 분자 고유진동수에 대응하여 변위(변화)된다. 따라서 반사광 또는 산란광의 변위량을 계측하면, 유체 물질의 진동변화를 측정할 수 있고 또한 광섬유 내에 입사한 광이 분자와 충돌하여 산란된 역 산란광의 강도로 유체내부의 온도분포를 알아 낼 수 있다.
따라서 온도에 의존하는 스톡스광으로부터 산란되는 라만시프트 변화와 진동 강도세기를 통하여 분자성분 과 분자성분량(%)을 알아내고 안티스톡스광의 강도비 를 분석하면 피 측정 광섬유 길이방향의 온도분포를 알 수 있게 된다.
일반적으로 물체의 고유 진동수는 보통 12 - 120 [THz]를 가지고 진동하며 파장으로 환산하면 2.5 - 25 [uM] 의 적외선 파장이 되고, 이에 해당하는 1cm 거리에서의 진동파수는 400 - 4000 [1/cm]가 된다.
이러한 유체물질의 고유한 분자 진동 주파수 의 스펙트럼 특성을 이용하면 서로 다른 분자를 구별할 수 있으므로 임의 물질의 분자진동 스펙트럼을 측정하면 대상물질을 구성하는 분자들의 성분을 알 수 있다. 이를 위해서는 가시광선 레이저의 파장천이를 측정하는 라만분광법이 사용되어진다.
특히 액화천연가스(LNG)는 각기 서로 다른 분자의 혼합매질로 구성되어있고 극저온으로 액화되어있는 유체는 성분별로 서로 다른 비중을 가지고 있으므로 액화가스 저장탱크 내부에서 물리적 변화를 일으키게 된다. 즉 탱크 내/외부의 온도변화와 유체의 밀도변화에 따라 형성되는 성층계면 등, 물리적 변화에 의해 서로 다른 비중의 유체들이 시간의 흐름에 따라 이동이 시작된다.
이 서로 다른 비중간의 유체 이동 현상을 롤-오버현상 (Roll-Over Phenomenon)이라 하고, 유체이동이 시작되면 BOG (Boil Off Gas)가 발생하게 되는데 액화가스유체는 사전에 탱크 롤-오버 현상이 모니터링 되고 관리되지 않으면 롤-오버로 인한 탱크 내부의 압력팽창으로 가스누출 또는 탱크폭발로 이어지는 결과를 초래한다.
따라서 산업현장에서 이용되고 있는 종래의 라만 분광법 기술을 적용하여 본 발명의 실시예에서는 액화가스 유체 저장탱크의 온도, 계면, 밀도, 진동, 압력, 성분분석을 실시간으로 측정하는 통합계측계기와 롤-오버 예측 장치 및 액화가스 통합관리 시스템을 제안한다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템에 적용되는 광 센서부에서 계측하는 정보의 개념 모식도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템은, 유체 탱크 내 깊이 방향으로 수직하게 설치되어 상기 탱크 내 유체 변화에 따른 물리량을 계측하는 광섬유 센서(110)와, 광섬유 센서(110)와 인접하여 나란히 탱크내 수직 하방으로 설치되어 압력을 측정하는 광섬유 압력센서(150)를 포함하는 광 센서부(100); 및 상기 탱크 상단 외부에 센서 플랜지(160)를 통해 상기 광 센서부(100)와 연결되어, 상기 광 센서부(100)로부터 수광된 광 신호를 바탕으로 상기 탱크 내 유체와 가스의 온도분포, 압력, 진동, 성층레벨, 성층 계면 간 밀도 및 성분분석 정보를 실시간으로 계측하고 계측된 자료를 통합 분석하여 상기 탱크 내에서 발생하는 액화가스 유체의 BOG 량과 롤-오버현상을 실시간 감지하고 예측하고, 실질 BOG(Boil off Gas)량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 실질통합재고(Inventory)량을 관리하는 것일 수 있다.
보다 구체적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 통합계측부(200)는 탱크 상단에서 센서 플랜지를 통해 광 센서부와 연결될 수 있고, 방폭형 구조로서 내압방폭구조 및 안전증방폭구조일 수 있다. 내압방폭구조는 전기기기 내부의 점화원과 침입한 인화성 물질이 폭발하여도 전기기기를 구성하는 용기가 그 폭발압력에 견디어야 함은 물론 이때 발생된 화염이 밖으로 저파되지 않도록 된 구조이고, 안전증방폭구조는 인화성 물질을 점화시킬 수 있는 점화원의 발생을 억제시키는 안전도를 증가시킨 구조일 수 있다.
그리고, 광 센서부(100)는 탱크 내 액위별 다양한 물리량을 측정하기 위해, 탱크 내 깊이 방향으로 전영역에 걸쳐 수직하게 설치될 수 있고, 탱크 내 유체 변화에 따른 물리량을 계측하는 광섬유 센서와, 상기 광섬유 센서와 인접하여 나란히 탱크내 수직 하방으로 설치되어 압력을 측정하는 광섬유 압력센서(150)와, 상기 광섬유 센서 및 광섬유 압력센서(150) 말단에서 입사된 광을 반사하는 광 반사부를 포함하여 구비될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 광섬유 센서는 탱크 내 액화가스에 침지되어 있는 상태에서 조사되는 레이저 광이 반사되어 수광되는 광신호를 통해, 탱크내 액화가스 유체의 온도분포 정보, 성층계면레벨 정보, 진동주파수 정보, 성층밀도 정보, 성분분석 정보 및 롤-오버 예측 정보를 계측할 수 있고, 광섬유 압력센서(150)는 탱크 내 액화가스 유체의 압력을 계측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템은, 방폭형 통합계측부(200)에서 센서 플랜지(160)를 통하여 탱크 내에 깊이방향 수직으로 배치되는 광섬유 센서(110)와 인접하여 수직으로 배치되는 광섬유 압력센서(150)가 탱크 하부 광 반사부(100)에 연결되어 상기 광센서에 입사시킨 광의 반사광과 광섬유 압력센서(150) 신호가 탱크 상부의 광섬유 통합계측부(200)로 전송되어 액화가스 유체 저장 탱크 내에 잔존하는 액화가스 유체의 온도분포(temperature profile)와 성층계면레벨(interface level), 압력(pressure), 진동(ν), 밀도(density), 성분분석 정보를 실시간으로 측정하고 동시에 롤-오버(roll-over)를 실시간으로 예측할 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 통합계측부(200)는 탱크 상부의 센서 플랜지(160)를 통과하여 광케이블의 광섬유 센서와 광케이블의 광섬유 압력센서(150)가 탱크 내부 하단까지 수직으로 광 반사부와 직접 연결될 수 있고, 필요에 따라서는 계측정확도를 높이고 센서 케이블을 보호하기 위한 목적으로 탱크 내 센서 케이블 보호용 케이싱(casing) 파이프를 수직으로 시공하여 탱크 내 유체와 기체가 케이싱 내부로 유도될 수 있도록 일정한 간격으로(약 200mm) 작은홀(약 25mm holes)들을 규정된 높이(Specified-elevation)까지 뚫고 케이싱 내부에 센서 케이블들을 설치하는 것도 가능하다.
이와 같은 케이싱(casing) 내 센서 케이블 시공은, 계측 시스템의 광섬유 케이블이 선박항해 중 롤링(Ralling)과 피칭(Pitching)의 영향을 받는 유체 운송 선박의 탱크, 지하 공동 (Cavern)에 시공되는 유체 저장 시설 또는 육/해상 터미널의 유체 저장 탱크에서 제품 입/출하 운전 시 유체와류 (Turbulence)가 발생하는 탱크에 시공될 때 적용되는 것이 바람직하다.
그리고, 광섬유 센서(110)에는 복수의 광센서(110)가 일정 간격으로 조정 배치될 수 있으며, 후술하는 도 3의 광원(230)에서 광섬유 센서(110) 내로 입사된 후, 복수의 광섬유 센서(110) 각각 에서, 해당 광섬유 센서(110)에 대응하는 특정 파장의 광이 반사되고, 나머지 광은 투과된다. 액화가스 유체 저장 탱크 내에 저장된 유체에 침지되는 광섬유 센서(110)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 액화가스 유체 상층의 가스층, 액화가스층, 액화가스 성층의 각 광섬유 센서(110)에서의 온도분포를 검출하는 데 이용될 수 있다. 광섬유 압력센서(150)는 수직으로 광섬유 센서(110)과 나란히 배치될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 온도분포를 측정하기 위해 광섬유 센서의 브래그 격자 구조를 나타낸 모식도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에서 롤-오버를 예측하기 위한 라만 분광 스펙트럼을 예시한 그래프이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 통합계측부(200 및 광 센서부(100)의 세부 구성을 도시한 상세 블록 구성도이다.
도 3에 도시되 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는, 광섬유 센서(110)는, FBG(Fiber Bragg Gratings) 센서를 포함하여 광섬유에 구성되는 다양한 형태의 광센서가 이용될 수 있다. 예를 들어 광섬유 브래그 격자는, 일반적으로 광섬유 코어에 적용되는 클래딩보다 굴절률을 높이기 위하여 보통 게르마늄(Ge) 물질이 첨가되는데, 이 물질이 실리카 유리에 안착하는 과정에서 구조 결함(defect)이 생길 수 있다. 이 경우 광섬유 코어에 강한 자외선을 조사하면, 게르마늄의 결합 구조가 변형되면서 광섬유의 굴절률이 변화되는 현상을 이용하여 각 격자의 반사 파장을 모두 다르게 함으로써, 반사된 광의 파장으로부터 각 광섬유 센서를 구분할 수 있고. 또한 광섬유 센서 주변의 온도에 따라, 반사광의 파장 진폭이 변경되므로 특정구역의 광섬유 센서 온도분포를 산출할 수 있다.
즉, 탱크 내에 수직으로 설치된 광섬유 센서(110)의 반사광 파장 분석을 통하여 얻어지는 탱크 내의 온도분포와 입사에서 수광 까지의 반사파장의 시간차로 검출되는 온도편차를 통해 계측되는 유체 레벨과 함께 유체 성층 간 서로 다른 물질의 비중차로 생기는 계면위치를 광 파장 분석으로(온도와 시간차) 측정할 수 있다
그리고, 도 4에 도시되 바와 같이, 물체의 표면에 레이저 광을 조사하면 그 레이저광의 반사광 또는 산란광의 주파수는 분자 고유진동수에 대응하여 변위(변화)되기 때문에, 반사광 또는 산란광의 변위량을 계측하면, 유체 물질의 진동변화를 측정할 수 있고 또한 광섬유 내에 입사한 광이 분자와 충돌하여 산란된 역 산란광의 강도로 유체내부의 온도분포를 알아 낼 수 있다. 따라서 온도에 의존하는 스톡스광(Stokes signal)으로부터 산란되는 라만시프트 변화와 진동 강도세기를 통하여 분자성분과 분자성분량(%)을 알아내고 안티스톡스광(anti-Stokes signal)의 강도비를 분석하면 피 측정 광섬유 길이방향의 온도분포를 알 수 있게 된다.
그러므로, 액화가스 저장탱크 내부 성층 간 서로 다른 성분(분자) 물질의 비중차로 발생하는 액체의 물리적 이동 현상, 즉 유체 전복 현상 (Roll-Over Phenomenon)을 라만 분광 센서의 진동파장을 분석하여 계측하고, 유체 롤-오버로 발생되는 BOG (Boil Off Gas)에 의해 탱크 내압이 극도로 상승하여 일어나는 가스누출 또는 탱크 폭발사고를 미연에 방지하고 경보(인지)할 수 있다.
특히, 도 5에 도시된 바와 같이, 통합계측부(200)는 복수채널의 광원과 자기진단기능의 광 검출기를 이용하여 독립적으로 자동 보정된 위치별 온도분포와 위치별 성층레벨과 성층 진동을 측정하고 분자 성분을 계측하고 분석하며 탱크 내부의 상대압력을 측정하여 실시간 압력변화와 실시간 밀도 변화 (D=P/L)를 측정함과 동시에 딥러닝 모델을 적용하는 인공지능 기술을 이용하여 롤-오버를 예측할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 4에 도시된 바와 같이, 통합계측부(200)는 상기 통합계측부(200)는, 레이저광을 조사하여 상기 광섬유에 입사시키는 광원; 상기 레이저광을 증폭, 분산, 순환 및 파장 필터링하여 제어하는 광 제어부; 거리별로 계측되는 복수의 광섬유 센서 각각에 대응하는 특정 파장의 광이 반사되는 상이한 파장을 갖는 합성된 반사광을 수광하는 수광부; 및 상기 수광한 합성 반사광으로부터 광섬유 센서 파장 정보에 근거하여 온도분포를 계측하고, 진동파장과 성분분석을 통하여 롤-오버를 감지 또는 예측하고, 상기 광섬유 센서간 간격 정보로부터 유체의 성층레벨을 계측하며, 상기 광원의 동작을 제어하는 시스템 관제부를 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 통합계측부(200)는 광원(230)과, 광증폭기(232), 광분산기(234), 광순환기(236), 펄스발생기(240), 파장필터(238)를 포함하는 광 제어부와, 광 검출 수광부1 (241), 수광부2 (242), 수광부3 (243)로 구성되는 수광부, 압력제어부(160)와, 시스템 관제부(220)와, AI 데이터관리부(250)와, 경보관리부(260)를 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 시스템 관제부(220)는 설정된 측정 시간 간격으로 측정 타이밍을 발생시켜 광원(230)에서 광섬유 (100)에 광을 입사하도록 광원(230)을 제어할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 통합 계측부(200)는 광 펄스 신호를 발생시키는 펄스 발생기(240)가 레이저 광원(230)에 연결되어 광 펄스 신호를 광 섬유 센서(110)에 입사시킬 수 있다. 그리고, 통합 계측부(200)는 피 측정 광 섬유 끝단 또는 말단에 구비되는 반사수단에 의해 반사된 반사광이 입사된 광 신호와는 다른 방향으로 분리 전송시키는 광 순환기(236)와, 광 순환기(236)에 연결되어 광 순환기(236)로부터 분리 전송된 광 신호들 중 스톡스(Stokes) 및 안티스톡스(anti-Stokes) 라만산란 광신호만을 분리하여 투과시키는 파장필터(238)와, 광 분산기(234)로부터 기준 광 신호를 수광 하는 광 검출 수광부1(241), 레일리 산란광(Rayleigh scattering)을 수광 하는 광검출 수광부2(242), 라만 산란광(Raman scattering)을 수광 하는 광 검출 수광부3(243)로 구비되는 수광부와, 수광부에 연결되어 레일리 역 산란된 광 펄스와 스톡스 산란광 펄스와 음향진동 및 세기로 측정된 진동 주파수(ν) 변화와 라만 산란광을 이용한 온도분포 데이터를 분석 출력하는 신호처리부의 역할을 하는 시스템 관제부(220)를 포함할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템은 전술한 통합계측부(200)와, 자기진단보정기능의 광섬유 센서(110)와 압력센서(150)를 포함하는 광 세서부(100)를 포함하여 구비될 수 있다.
그리고, 산출된 각 광섬유 센서(110)의 온도를 이웃하는 광섬유 센서(110) 간에 비교하여 온도와 밀도 차에 의한 유체 성층 레벨을 측정한다. 즉, 이웃하는 두 광섬유 센서(110)의 온도 차이가, 가스의 온도와 성층간 유체의 온도차에 근거하여 양자를 식별하도록 미리 설정된 온도분포 범위와 시스템 관제부(220)에 미리 저장된 센서 위치로부터 가스와 유체의 계면 위치, 유체와 유체의 성분이 다른 성층간의 계면 위치를 판정할 수 있다. 즉, 시스템 관제부(220)는 광섬유 센서(110)의 파장으로부터 광섬유 센서(110)를 식별 가능하게 하고, 식별된 광섬유 센서(110)의 위치와 각 광섬유 센서(110)의 배치 간격으로부터 각 광섬유 센서(110)로부터 얻어낸 유체의 레벨, 즉, 가스와 유체의 계면 위치, 성분이 다른 두 유체사이의 성층계면 위치를 판정할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는, 시스템 관제부(220)에 노이즈 제거의 로우패스 필터(248)를 통하여 교류성분을 제거하는 신호 처리 알고리즘이 내장될 수 있고, 산출한 각 광섬유 센서(110)의 온도분포 정보와, 가스와 유체의 계면 위치, 성분과 비중이 다른 성층 계면 위치에 대한 정보를 관리 및 제어할 수 있다.
여기서, 광분산기(234)는 광원(230)으로부터 광증폭기(232)로 증폭되어 광 섬유 센서(110)에 입사된 광이 광섬유 센서(110) 내에 일정 간격으로 배치된 복수의 광섬유 센서 각각에서 반사되어 돌아오는 반사광을 파장별로 분산시킨다. 예컨대, 파장에 따라 굴절이 다르게 이루어지는 프리즘과 같은 분광기를 이용하여, 반사광을 파장별로 분산시켜 분산된 스펙트럼을 생성한 후, 선형으로 배열된 광 감지기를 통해, 각 파장별로 분산된 광을 전기적 신호로 변환한 다음 그 전기적 신호를 시스템 관제부(220)에 송신한다.
즉, 다수 개의 광섬유 센서(110)에서 반사되어 돌아오는 반사광의 파장이 각각 f1, f2, …라 할 때, 이 반사광들이 합쳐진 반사광이 각 수광부에서 수광 되게 되며, 이 반사광을 프리즘과 같은 분광기를 통과시켜서, 각각의 파장 f1, f2, …에 따라 각각의 광섬유 센서(110)로부터 반사된 반사광의 굴절률이 다르기 때문에, 굴절률에 따라 선형으로 배열 광 감지기의 해당 위치에 각각 입사되게 된다. 따라서, 기준 온도에서 초기 상태에 입사 위치에서 전기 신호로 변환된 값이 해당 광섬유 센서(110)의 기준 반사광 정보이고, 측정 시 입사 위치에서 전기 신호로 변환된 값이 해당 광섬유 센서(110)의 측정 반사광 정보일 수 있다. 이때, 필요에 따라 콜리메이터(collimator)를 추가하여 반사광의 구경을 확대시켜 보다 용이하고 명확하게 반사광을 분리시킬 수도 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템의 AI 데이터 관리부가 인공지능을 적용한 모식도를 도시한다.
도 6에 도시된 바와 같이, AI 데이터 관리부(250)는 초기 상태의 반사광 센서부(110)로부터 반사되어 돌아나온 반사광의 파형과 진동파장 및 진폭에 대한 데이터가 저장되고, 저장된 데이터를 바탕으로 딥러닝 모델을 적용하여 학습시킨다.
한편, 반사광이 광섬유 센서(110)에 특정된 파장의 광이 해당 광섬유 센서(110)에서 반사된 후, 분광기를 거칠 때 해당 파장에 대응하는 굴절률로 굴절되면, 선형으로 배열된 광 감지기 중 특정 위치에 입사되게 되고, 그 위치에 입사된 광 신호가 변환된 전기 신호는 특정 파장과 진폭을 갖게 된다. 한편, 해당 광섬유 센서(110)에서 온도분포의 변화가 있는 경우 그 변화된 온도량 만큼, AI 데이터 관리부(250)에 미리 저장된 초기 반사광과는 파장 및 진폭이 변화하게 된다. 따라서, AI 데이터 관리부(250)에는 반사광의 변화량을 확인하기 위한 기준으로서, 초기 상태의 광섬유 센서(110)로부터 반사되어 돌아나온 반사광의 파장 및 진폭에 대한 데이터가 저장되고 분석된다.
이와 같은 초기 상태에서 반사광의 파장이나 진폭을 측정하는 것은, 공장 초기 상태에서의 제조자 또는 본 발명에 따른 유체 저장 탱크 통합 관리 장치의 관리자에 의해 미리 설정된 기준 온도에서 광섬유 센서(110)마다 측정되며, 이 광섬유 센서(110)의 기준 온도에서의 측정된 초기 반사광에 대한 정보인 기준 반사광 정보는 다수의 실험을 통해서 특정될 수 있기 때문이다. 그러므로, 광섬유 센서(110)는 빛을 반사하는 파장이 상이하므로, 이 기준 반사광 정보로부터 산란되는 반사광을 식별할 수 있다.
또한, AI 데이터 관리부(250)는 광센서(110)마다 기준 온도에서 일정 단위(예를 들어, 0.1℃～0.01℃씩)로 온도를 변화시켜 가며 각 수광부에서 반사광의 측정을 반복하여, 각 반사광의 변화(예컨대, 파장 및/또는 진폭)에 따른 온도 변화에 대한 정보를 저장한다. 이는 기준 반사광 정보를 근거로 측정된 광센서(110)의 온도를 산출하기 위한 기준 온도 변화 값이 된다. 또한, 광센서(110)에 대한 배치 간격에 대한 정보도 AI데이터 관리부(250)에 저장될 수 있다.
그리고, 통합계측부(200)는 도 6에 도시된 바와 같이, AI 데이터 관리부(250)에 실시간 계측되어 저장된 데이터를 포함하는 통합계측부(200)의 계측 데이터(Xn)를 바탕으로, 딥러닝 모델(Wn)을 적용하여, 최소 및 최적의 BOG 발생량 정보, 실시간 롤-오버 예측시간 정보, 롤-오버 예측 정보 및 방지경보 정보를 생성할 수 있다.
즉, 통합계측부(200)는 성층계면 레벨 정보, 예컨대 밀도 차에 의한 가스와 유체 사이의 계면레벨(가스층/상부성층유체 / 하부성층유체/ 사이의 계면)에 대한 상부 계면 레벨 계측정보와, 서로 비중이 다른 유체와 유체 사이의 계면에 대한 하부 계면 레벨 정보로부터 각 유체 높이를 산출하고, AI 데이터 관리부(250)에서 기저장된 유체 저장 탱크 총체면적과, 산출된 유체 높이와 압력/계면레벨로 검출된 각 성층별 밀도와 광센서의 진동파장으로 검출 분석된 진동 주파수로 유체분자성분과 성분 간의 분자량(%)을 산출하며, 성층간의 밀도분포와 롤-오버예측 값으로 유체 저장 탱크 내에 보유중인 BOG(Boil Off Gas)량과 저장 중 물리적 변화로 추가발생 하는 BOG 량을 계측분석 하여 가스를 포함한 액화가스의 실시간 통합재고량을 산출하고 관리한다.
여기서, 본 발명의 실시예에 따른 통합계측부(200)는 유체 저장 탱크와 원격에 위치하는 곳에 배치되며, 압력제어부(160), AI 데이터관리부(250)와, 경보 관리부(260)와 시스템 관제부(220)에 화면 출력장치를 포함하는 컴퓨팅 단말로서, 프로그램 연산, 데이터 저장 및 유선 또는 무선 통신이 가능한 PC 및 노트북 등의 컴퓨팅 장치일 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 상술한 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리시스템을 이용하는 것으로, (a) 상기 통합계측부(200)가 상기 광 센서부(100)로부터 수광된 광을 광전변환하고, 변화된 광전신호로부터 상기 탱크 내 유체의 성분, 성층계면 및 압력 정보를 산출하는 단계(S10~S80); (b) 상기 통합계측부(200)가 산출된 성층계면 정보 및 압력 정보로부터 성층밀도와 이상압력 발생 정보를 산출하고, 산출된 성분분석 정보, 성층밀도 정보 및 이상압력 발생 정보를 종합하여 이상 BOG 발생 여부를 판단하는 단계(S90~S110); (c) 상기 성층밀도 정보 및 이상압력 발생 정보로부터 딥러닝 모델을 적용하여 롤-오버를 예측하는 단계(S120); 및 (d) 상기 (b) 단계에서 BOG 발생으로 판단되고 상기 롤-오버가 예측되는 경우, 경보정보를 출력하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
먼저, 도 3에 도시된 바와 같이, 액화가스 유체 저장탱크 내에는 유체 성층 예컨대 유체제품의 비중 차에 의한 액화가스 유체성층(ρ1, ρ2, ρ3)이 있고, 그 위에는 유체로부터 증발된 순수 제품 가스 또는 제품 가스와 불활성 가스 및 공기 등이 혼재한 가스(ρ0, Vapor) 층이 있다. 또, LNG 같은 증기압이 높고 비점이 낮은 제품의 저장 공간(Tank) 에는 질소 등의 가스층이 있을 수 있다. 유체 저장 탱크의 크기, 깊이, 및 유조선의 구조, 유체 저장 탱크의 위치 등에 따라, 그 값은 가변 가능하다.
도 3 및 도 7에 도시된 바와 같이, 브래그 격자를 갖는 복수의 광섬유 센서(110)는 광섬유 내에 일정한 간격으로 배치되고, 광원(230)으로부터 입사된 입사광은 각 광 섬유 센서(110)에 대응하여 특정된 파장의 광만이 각 광섬유 센서(110)로부터 반사된다. 이 때, 기준 온도에서 초기 상태의 각 광섬유 센서(110)에서 반사되는 반사광에 비해, 온도 변화만큼 반사광의 파장 또는 진폭에 변화가 발생한다. 이상 진폭, 즉 광의 강도가 변화되는 것을 예를 들어 설명한다. 그러나 반사광은 진폭의 변화 외에도 파장의 변화, 도달 시간의 변화 등 여러 다양한 측정값으로 측정할 수 있다.
그와 같이 복수의 광섬유 센서(110) 각각에서 반사된 복수의 광, 즉 각기 광섬유 센서(110)마다 특정된 상이한 파장의 복수의 광은 모두 하나의 반사광으로 합성되어 각 수광부에서 수광 된다(S20, S30).
각 수광부(241, 242, 243)는 단계 S30에서 광섬유 센서(110)로부터 수광한 반사광을, 예컨대, 파장에 따라 굴절이 다르게 이루어지는 프리즘과 같은 분광기를 이용하여, 반사광을 파장별로 분산시켜 분산된 스펙트럼을 생성한 후, 선형으로 배열된 광 감지기를 통해, 각 파장별로 분산된 광을 전기적 신호로 변환한 다음 그 전기적 신호를 시스템 관제부(220)에 송신한다.
즉, 다수 개의 광센서(110)에서 반사되어 돌아오는 반사광의 파장이 각각 f1, f2, …라 할 때, 각기 상이한 파장의 반사광들이 합성된 반사광을, 프리즘과 같은 분광기를 통과시켜서, 굴절률에 따라 상이한 위치로 굴절되는 분리 반사광을 선형으로 배열된 복수의 광 감지기 각각에서 검출하여, 전기 신호로 변환한 후, 시스템 관제부(220)에 송신한다. 따라서 복수의 광센서 각각에 대응하는 파장별로 각기 다른 진폭을 갖는 전기적 신호가 시스템 관제부(220)로 인가된다.
시스템 관제부(220)는 각 수광부 로부터 수신한 각 파장별 진폭과 AI 데이터 관리부(250)에 저장 학습된 기준 진폭을 분석비교 하여 그 차이로부터 각 파장에 대응하는 광센서의 온도분포와 파장진동을 산출한다.(S40, S50)
시스템 관제부(220)는 각 수광부로부터 수신한 전기적 신호의 각 파장에서의 진폭과, AI 데이터 관리부(250)에 저장된 기준 반사광 정보에서의 각 파장의 진폭을 비교하여, 진폭차를 산출하고, 그 산출된 진폭 차에 대응하는 온도 변화 값을 AI 데이터 관리부(250)에 저장된 기준진동파수와 온도분포 변화 값으로부터 검색하여, 각 광섬유 센서(110)에서의 진동(S50)과 온도분포(S40)를 산출한다
시스템 관제부(220)는, S40 과 S50 단계에서 산출된 각 광섬유 센서(110)의 진동파수와 온도분포를 이웃하는 광섬유 센서(110)간에 비교하여, 온도차 분포 변이에 따라 광섬유 센서(110)의 위치로부터 유체의 성층계면레벨을 측정하고 밀도와 진동파 주파수를 통하여 롤-오버를 감지 예측한다. 즉, 시스템 관제부(220)는 각 광섬유 센서(110)의 파장으로부터 광섬유 센서(110)를 식별 가능하게 하고, 식별된 광섬유 센서(110)의 위치와 각 광섬유 센서(110)의 배치 간격으로부터 각 광섬유 센서(110)로부터 얻어낸 유체의 레벨, 즉, 액화가스 성층의 계면 위치를 산출한다(S70).
또한 압력 제어부(160)는 압력센서(150)로부터 실시간으로 검출된 탱크 내 압력을 전기적신호로 변환되어 시스템 관제부(220)로 연결된다.
이후, 시스템 관제부(220)는 산출된 성층계면레벨(S70)과 산출된 압력(S 80)정보를 융합하여 성층밀도를 산출하고(S100) 성층 간 밀도와 허용편차 범위를 벗어난 이상 압력 변화 를 감지하여(S110) 롤-오버예측(S 120)을 한다. 또한 물체의 음향진동과 세기로 측정된 진동파수 산출(S 60) 로부터 기저장된 롤-오버 발생전후의 물체진동과 BOG 량의 허용편차를 비교학습 시켜 이상BOG발생(S90)을 판정하여 경보관리부(260)를 통하여 화면경보표시와 경보(S130)를 빛과 소리, 음성 메시지 등을 통해 관리자에게 경보한다. 또한 분자의 진동유형에 나타나는 스톡스 라만 시프트 파형과 산란광 의 강도의세기 즉 피크 분포를 통하여 각분자의결정구성인 각각의 성분과 성분량을 측정한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템 및 방법을 이용한 실시간 통합측정과 롤-오버 예측 및 관리 프로세스를 예시한 도면이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템을 이용하여, 성층 레벨, 온도, 압력, 밀도 등의 유체가스 탱크 내의 물리량을 실시간으로 계측하고, 계측된 정보를 바탕으로 진동, 성분분석 및 롤-어보 예측 정보를 생성하여 관리하는 실시간 통합계측/롤-오버예측 및 관리 프로세스를 수행하고, 전술한 데이터를 바탕으로 재고비축관리 및 출하입하관리를 포함하는 저장탱크 통합보관 관리 프로세스를 수행하며, BOG 발생, 손실제 및 관리와, 롤-오버 예측을 통한 위험관리를 포함하는 에너지 안전의 시공간적 예측 경보 관리 프로세스를 수행할 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 광 센서부
110: 광섬유 센서
150: 광섬유 압력센서
200: 통합계측부

Claims (7)

  1. 유체 탱크 내 깊이 방향으로 수직하게 설치되어 상기 탱크 내 유체 변화에 따른 물리량을 계측하는 광섬유 센서와, 상기 광섬유 센서와 인접하여 나란히 탱크내 수직 하방으로 설치되어 압력을 측정하는 광섬유 압력센서를 포함하는 광 센서부; 및
    상기 탱크 상단 외부에 센서 플랜지를 통해 상기 광 센서부와 연결되어, 상기 광 센서부로부터 수광된 광 신호를 바탕으로 상기 탱크 내 유체와 가스의 온도분포, 압력, 진동, 성층계면레벨, 성층별 밀도 및 성분 종류와 성분 함유량을 실시간으로 계측하고 계측된 자료를 통합 분석하여 상기 탱크 내에서 발생하는 액화가스 유체의 BOG 량과 롤-오버현상을 실시간 감지하고 예측하고, BOG(Boil off Gas)량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 통합재고(Inventory)량을 관리하는 통합 계측부를 포함하되,
    상기 통합계측부는,
    상기 광섬유 센서에서 발생된 온도 분포를 비교한 온도차 분포 변이에 따라 상기 광섬유 센서의 위치 간격으로부터 상기 성층계면레벨을 계측하고,
    상기 계측된 성층계면레벨에 포함된 가스와 유체 사이의 계면에 대한 상부계면레벨과 서로 비중이 다른 유체와 유체 사이의 계면에 대한 하부 계면 레벨로부터 각 유체 높이를 산출하고, 기저장된 상기 탱크 내의 총체면적과, 상기 산출된 유체 높이와 상기 압력과 성층계면레벨를 이용하여 상기 성층별 밀도를 계측하며,
    상기 액화가스 유체의 온도 및 혼합성분 물질의 진동파수와 진동 세기를 감지하고, 상기 액화가스 유체에 포함된 혼합성분의 함유량을 상기 광섬유 센서를 통하여 각 분자의 진동운동 유형에 나타나는 라만 시프트 (Raman shift)와 산란광의 강도(Intensive peak)의 분포를 통하여 상기 액화가스 유체에 함유되어 있는 상기 성분 종류와 성분 함유량(%)을 계측하는 것을 특징으로 하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통합계측부는,
    레이저광을 조사하여 상기 광섬유에 입사시키는 광원;
    상기 레이저광을 증폭, 분산, 순환 및 파장 필터링하여 제어하는 광 제어부;
    거리별로 계측되는 복수의 광섬유 센서 각각에 대응하는 특정 파장의 광이 반사되는 상이한 파장을 갖는 합성된 반사광을 수광하는 수광부; 및
    상기 수광한 합성 반사광으로부터 광섬유 센서 파장 정보에 근거하여 온도분포를 계측하고, 진동파장과 성분분석을 통하여 롤-오버를 감지 또는 예측하고, 상기 광섬유 센서간 간격 정보로부터 유체의 성층레벨을 계측하며, 상기 광원의 동작을 제어하는 시스템 관제부를 포함하는 것을 특징으로 하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 롤-오버의 감지 또는 예측은,
    상기 광섬유 센서에서 펄스광의 신호로부터 생성되는 산란광 신호 중 복수개의 데이터를 변환시켜 각 성층 위치의 물체간의 진동파수와 진동세기의 검출로부터 성층간의 진동파수와 성층발생 전후의 진동파수를 비교 및 분석하여 액체 전복현상의 롤-오버를 감지 또는 예측하는 것을 특징으로 하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통합계측부가 실시간으로 계측되는 액화가스 유체의 온도분포(°C), 성층계면(mm), 성층밀도(kg/m3), 성층 진동수(v), 및 유체의 성분분석 및 성분량(%) 정보를 바탕으로 상기 탱크 내의 물질 전체의 체적(L), 무게(kg) 및 BOG 함량을 실시간으로 산출하여 통합관리 하는 것을 특징으로 하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 통합계측부가 상기 탱크 내의 액화가스 유체 성층 간의 물리적 밀도 변화로 인해 발생되는 추가 BOG(Boil off Gas)량 정보와, 물리적 변화 이전의 BOG 량 정보를 바탕으로 딥러닝(Deep Learning) 모델을 적용하여 액화가스 탱크 내의 BOG(Boil off Gas) 량과 물질재고(Inventory)량을 예측 또는 산출하여 BOG(Boil off Gas) 량 재고 및 가스(Vapour)를 포함하는 통합재고(Inventory)량을 관리하는 것을 특징으로 하는 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템.
  7. 삭제
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