KR20180078854A - 수변전 설비의 사고 예방 시스템 및 예방 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일면은 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 시스템에 관한 것으로 그 구성의 특징으로서, 역대 수변전 설비별 사고유형이 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보가 기록되는 수집모듈; 상기 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석모듈; 상기 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가모듈; 및 상기 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리모듈;을 포함하여 이루어진다.
이에 따라 본 발명은, 사고 예방과 함께 위험성이 높은 소수의 부품만을 점검해줌으로서 예방에 소모되는 공수를 최소화 할 수가 있는 효과가 있다.
이에 따라 본 발명은, 사고 예방과 함께 위험성이 높은 소수의 부품만을 점검해줌으로서 예방에 소모되는 공수를 최소화 할 수가 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 수변전 설비의 각종 사고를 예방하는 시스템과 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 수변전 설비를 이루는 부품들을 진단 및 평가하여 잠재고장을 예측해 줌으로서 수변전 설비를 상시 최적의 상태로 유지시켜 각종 사고를 방지하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템 및 예방 방법에 관한 것이다.
오늘날 고도 정보화 사회로의 변화, 산업지역의 확대 및 냉·온방 부하의 증가로 국내의 전력수요는 계속해서 증가하고 있으며 고도의 정보화 기기 및 산업제어시스템 사용으로 전기설비의 신뢰성의 요구 확대에 따라 순간의 정전도 허용되지 않고 있다. 즉, 1970~80년대 산업화 시대에 설치된 전력설비의 노후화와 신·증설에 따라 대형 복잡화되어 가고 있고 현실적인 문제는 안전성의 확보와 유지관리이다.
따라서 전력설의 설계, 시공도 중요하지만 운전, 유지관리 및 위험성의 예지가 중요하다. 현재 국내에서는 현장에서 중대사고 또는 설비의 이상 징후가 발생했을 때, 이를 경험한 선임자 또는 실질적 전문가에게 문답을 통해 해답을 얻는 경우가 많아 시간적, 경제적 손실을 초래하고 있으며, 복구를 서두르는 나머지 판단 처치를 잘못하여 사고를 확대시켜 2차 재해를 야기하는 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위한 일환으로, 한국 등록특허공보 제10-0169808호 "고장 진단용 전문가 시스템 및 고장진단방법"과 이를 기초로 한 한국 등록특허공보 제10-1683262호 "전력 설비 관리 시스템 및 방법"을 제안하고 있다. 제안된 문헌에 따르면, 동일한 사양, 설계, 제작, 자재, 생산 적용 등으로 설비를 구분하여 위험도를 평가함에 따라 보다 정확하게 전력 설비에 대한 위험도를 평가할 수 있다. 더구나 유지보수 시나리오에 따라 전력 설비에 대한 유지보수를 실행한 후, 그 결과를 개별 기기 및 모집단 그룹에 피드백 하여 위험도를 재평가하고 지속적인 업데이트를 반영해줌으로서 보다 정확하고 효율적인 전력 설비 관리가 가능하다는 효과가 있다.
그러나 전체 설비에 대한 유지보수 스케줄링과 교체 계획 및 고장만을 예측하는 것이므로 결국, 한계 기점에서 해당 설비를 교체해야 됨에 따라 비용절감이라는 효과를 실질적으로 기대하기가 곤란하다.
더욱이 설비를 구성하는 수전, 변전, 배전과 같은 유닛으로 평가함에 따라 실질적으로 유닛을 이루는 개별 부품들까지 모두 관리대상에 해당되므로 결국, 설비 전체를 평가하기 위해 소모하는 공수를 낭비하게 되는 비효율적인 시스템과 방법이라 할 수가 있다.
이에 따라 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 근본적으로 해결하기 위한 것으로서, 수변전 설비를 전체적으로 평가하지 않고 설비를 구성하는 부품들을 개별적으로 진단 및 평가하여 각종 사고를 미연에 방지하면서도 예방에 소모되는 공수는 절감하고 설비의 수명은 증가시켜줄 수 있는 수변전 설비의 사고 예방 시스템 및 예방 방법을 제공하려는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일면은 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 시스템에 있어서: 역대 수변전 설비별 사고유형이 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보가 기록되는 수집모듈; 상기 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석모듈; 상기 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가모듈; 및 상기 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리모듈;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이때, 본 발명에 의한 상기 수집모듈의 정량데이터는 수변전 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 사고유형의 따라 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 기록된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 수집모듈의 작동정보는 수변전 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 검출되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 분석모듈은 사고 이전에 고장횟수가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 평가모듈은 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보에 부적합 하는 부품을 선정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 관리모듈은 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일면은 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 방법에 있어서: 역대 수변전 설비별 사고유형에 따라 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보를 기록하는 수집단계; 상기 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석단계; 상기 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가단계; 및 상기 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이때, 본 발명에 의한 상기 수집단계의 정량데이터는 수변전 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 사고유형의 따라 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 기록된 것을 특징으로 하는 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 수집단계의 작동정보는 수변전 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 검출된 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 분석단계는 사고 이전에 고장횟수가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 평가단계는 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보 이하인 부품을 선정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 의한 상기 관리단계는 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지하는 것을 특징으로 한다.
한편, 이에 앞서 본 명세서 및 특허청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이상의 구성 및 작용에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 수변전 설비를 구성하는 부품들 중에 중요부품을 산출하고 중요부품들 중 위험부품만을 선정하여 잠재고장을 예측함으로서 각종 사고를 미연에 방지할 수 있는 것은 물론, 설비의 수명을 현저히 늘려 전반적인 교체비용을 절감할 수가 있으며 특히, 위험성이 높은 소수의 부품만을 점검해줌으로서 예방에 소모되는 공수를 최소화 할 수가 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 사고 예방 시스템을 전체적으로 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 사고 예방 방법을 나타내는 흐름도.
도 2는 본 발명에 따른 사고 예방 방법을 나타내는 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
본 발명의 일면은 수변전 설비의 각종 사고를 예방하는 시스템에 관련되며, 도 1처럼 수집모듈(10), 분석모듈(20), 평가모듈(30), 관리모듈(40)을 주요 구성으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템이다. 본 발명에서 언급되는 사고란, 화재나 감전에 이어 단선, 단락, 쇼트, 수명 등에 의한 기능 고장을 포괄적으로 의미한다.
즉, 수변전 설비는 발전소로부터 공급된 전력을 사용처로 변환해서 재공급하는 것이므로 단순 기능 고장이라 하더라도 발생한 고장의 여파로 인명이나 산업재산에 대해서 피해가 발생한 것을 모두 포함한다.
본 발명에 따른 수집모듈(10)은 기록매체에 수변전 설비와 관련한 정량데이터와 작동정보가 기록되어진다. 정량데이터는 역대 설비별 사고유형이 분류되는데, 사고유형으로는 단순 기능정지나 오작동 및 과열, 폭발, 화재, 감전으로 나눌 수가 있다. 그리고 작동정보는 관리대상 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 기록된다.
여기서 정량데이터는 수변전 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 상세하게 기록된다.
즉, 설비 내에 급작스런 화재가 발생된 경우, 화재 발생 시초 부품을 파악할 수가 있고, 해당 부품에 관한 3 내지 6개월간의 외·내적요인을 추적하여 사고원인을 분석할 수가 있다.
한편, 점검이력에는 점검대상 부품에 대한 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 기록된다. 이러한 정량데이터는 후술하는 분석모듈(20)과 관리모듈(40)에서 중요한 기초자료로 사용된다.
그리고 본 발명에 따른 분석모듈(20)은 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출한다. 즉, 사고 이전에 고장빈도가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품을 산출한다. 영향도는 설비를 구성하는 부품들 중에서 어느 하나 이상의 고장으로 야기되는 피해결과로부터 추정할 수가 있다.
예컨대, 고장빈도가 적고 영향도가 낮은 부품에 대해서는 그다지 주의를 기우일 필요가 없다. 그리고 고장빈도가 많고 영향도가 낮은 부품에 대해서도 사소한 고장에 해당되므로 주의를 기울일 필요가 없다.
물론, 고장빈도가 많으면 주의를 기울일 필요가 있으나 제한된 공수로 완벽한 예방을 한다는 것은 사실상 불가능하다. 즉, 고장빈도가 적더라도 한 번의 고장으로 파급되는 영향도가 높은 부품에 대해서는 상당한 주의가 필요하다.
이어서 본 발명에 따른 평가모듈(30)은 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정한다. 즉, 평가모듈(30)은 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보에 부적합 하는 부품을 선정한다. 여기서 정상적인 작동정보는 부품의 제조사로부터 획득한 제원에 따른 이론수치이고, 기준정보는 이론수치와 정량데이터에 따른 실제수치를 비교 분석한 가장 안정된 수치를 의미한다.
예컨대, 작동정보가 기준정보에 적합한 부품에 대해서는 고장률이 없거나 낮으므로 선정될 필요가 없다. 그러나 기준정보에 부적합한 부품에 대해서는 고장률이 높기 때문에 즉각적인 조치가 필요하다. 물론, 분석모듈(20)에서도 언급한 것처럼 적합한 부품에 대해서도 점검이 필요하나 제한된 공수로 효율적인 예방을 위해 부적합한 부품만을 선정한다.
마지막으로 본 발명에 따른 관리모듈(40)은 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지한다. 즉, 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지한다.
예컨대, 평가모듈(30)에서 누전차단기(ELB)가 선정되었다면, 정량데이터 상에서 누전차단기로 인한 사고와 동일 내지 유사한 유형을 색인하고, 색인된 사고유형에 기록된 사고원인을 분석한다. 즉, 사고원인에서 '부식성 가스, 먼지가 많은 환경적 요인에 의해 기능이 상실되어 화재가 발생' 라고 기록 되었다면, '3개월 마다 기능 점검 및 12개월 이내 신품교체 그리고 교체 후에 별도의 밀폐커버 장착권고' 라고 고지할 수가 있다.
본 발명의 다른 일면은 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 방법에 관한 것으로, 도 2처럼 수집단계(S10), 분석단계(S20), 평가단계(S30), 관리단계(S40)를 실시한다. 본 발명의 방법은 전술한 수집모듈(10)과 분석모듈(20) 및 평가모듈(30)과 관리모듈(40)을 순차적으로 운영하는 것이므로, 각 단계에서 처리하는 상세한 과정에 대해서의 설명은 전자의 기술로 대체한다.
먼저, 역대 수변전 설비별 사고유형에 따라 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보를 기록하는 수집단계(S10)를 거친다. 여기서 정량데이터는 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 사고유형의 따라 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 기록된다. 그리고 작동정보는 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 기록된다.
이어서 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석단계(S20)를 거친다. 즉, 중요부품은 사고 이전에 고장빈도가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품으로 산출된다. 따라서 고장횟수가 적더라도 한 번의 고장으로 파급되는 영향도가 높은 부품이 중요부품으로 산출된다.
이어서 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가단계(S30)를 거친다. 즉, 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보 이하인 부품이 선정된다. 여기서 기준정보는 이론수치와 정량데이터에 따른 실제수치를 비교 분석한 가장 안정된 수치이다.
마지막으로 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리단계(S40)를 거친다. 즉, 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지한다.
이처럼 본 발명은 사고 예방은 물론, 위험성이 높은 소수의 부품만을 점검해줌으로서 예방에 소모되는 공수를 최소화 할 수가 있다.
본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것은 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 변형예 또는 수정예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 해야 할 것이다.
10: 수집모듈
20: 분석모듈
30: 평가모듈 40: 관리모듈
S10: 수집단계 S20: 분석단계
S30: 평가단계 S40: 관리단계
30: 평가모듈 40: 관리모듈
S10: 수집단계 S20: 분석단계
S30: 평가단계 S40: 관리단계
Claims (12)
- 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 시스템에 있어서:
역대 수변전 설비별 사고유형이 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보가 기록되는 수집모듈;
상기 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석모듈;
상기 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가모듈; 및
상기 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리모듈;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 수집모듈의 정량데이터는 수변전 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 사고유형의 따라 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 기록된 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 수집모듈의 작동정보는 수변전 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 검출되는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 사고 이전에 고장횟수가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품을 산출하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 평가모듈은 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보에 부적합 하는 부품을 선정하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 관리모듈은 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 시스템. - 수변전 설비에 대한 각종 사고를 예방하는 방법에 있어서:
역대 수변전 설비별 사고유형에 따라 분류된 정량데이터와, 관리대상 설비로부터 검출된 작동정보를 기록하는 수집단계;
상기 정량데이터를 기반으로 부품별 고장빈도와 고장에 미치는 영향도로 중요부품을 산출하는 분석단계;
상기 산출된 부품에 해당하는 작동정보를 기반으로 위험부품을 선정하는 평가단계; 및
상기 선정된 부품에 해당하는 정량데이터를 기반으로 잠재고장을 예측하여 고지하는 관리단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법. - 제7항에 있어서,
상기 수집단계의 정량데이터는 수변전 설비가 설치된 지역의 기후와 함께 내부 온·습도와 부하 량에 의한 외적요인과 부품의 제조사와 품질상태 및 점검횟수와 점검이력에 의한 내적요인에 따라 범주별로 분류되고, 사고유형의 따라 외·내적요인에 대한 인과관계를 토대로 사고원인이 기록된 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법. - 제7항에 있어서,
상기 수집단계의 작동정보는 수변전 설비를 구성하는 전체 부품에 대해서 작동전원과, 외관상태 및 주변 온·습도가 검출된 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법. - 제7항에 있어서,
상기 분석단계는 사고 이전에 고장횟수가 잦은 부품과 고장 시에 전반적으로 파급되는 심각성을 두루 만족하는 부품을 산출하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법. - 제7항에 있어서,
상기 평가단계는 산출된 부품의 정상적인 작동정보와, 해당하는 부품의 작동정보를 비교분석하여 기준정보 이하인 부품을 선정하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법. - 제7항에 있어서,
상기 관리단계는 선정된 부품과 함께 부품의 작동정보와 일치하는 사고유형에 따라 잠재고장을 예측하고, 기록된 사고원인을 기초로 해당부품의 점검시기, 점검요령, 교체시기를 고지하는 것을 특징으로 하는 수변전 설비의 사고 예방 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020160184077A KR20180078854A (ko) | 2016-12-30 | 2016-12-30 | 수변전 설비의 사고 예방 시스템 및 예방 방법 |
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| KR20180078854A true KR20180078854A (ko) | 2018-07-10 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109389323A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-26 | 广东电网有限责任公司 | 事故事件等级判断方法、装置及智能终端 |
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| JP2010161913A (ja) * | 2009-01-09 | 2010-07-22 | Toshiba Corp | 受変電設備システムの設計評価支援システム及びその設計評価支援方法 |
| JP2010273481A (ja) * | 2009-05-22 | 2010-12-02 | Toshiba Corp | 電力品質評価システム |
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2016
- 2016-12-30 KR KR1020160184077A patent/KR20180078854A/ko not_active Application Discontinuation
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