KR20210097728A - 가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크에서의 차단을 검출하기 위한 방법 - Google Patents

가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크에서의 차단을 검출하기 위한 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20210097728A
KR20210097728A KR1020217018622A KR20217018622A KR20210097728A KR 20210097728 A KR20210097728 A KR 20210097728A KR 1020217018622 A KR1020217018622 A KR 1020217018622A KR 20217018622 A KR20217018622 A KR 20217018622A KR 20210097728 A KR20210097728 A KR 20210097728A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensors
gas
gas network
network
group
Prior art date
Application number
KR1020217018622A
Other languages
English (en)
Inventor
필리페 제우엔스
에브라힘 로우아로우디
Original Assignee
아틀라스 캅코 에어파워, 남로체 벤누트삽
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아틀라스 캅코 에어파워, 남로체 벤누트삽 filed Critical 아틀라스 캅코 에어파워, 남로체 벤누트삽
Publication of KR20210097728A publication Critical patent/KR20210097728A/ko

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
    • F17D5/00—Protection or supervision of installations
    • F17D5/02—Preventing, monitoring, or locating loss
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
    • F17D5/00—Protection or supervision of installations
    • F17D5/005—Protection or supervision of installations of gas pipelines, e.g. alarm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
    • G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
    • G01M3/26—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors
    • G01M3/28—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors for pipes, cables or tubes; for pipe joints or seals; for valves ; for welds
    • G01M3/2807—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors for pipes, cables or tubes; for pipe joints or seals; for valves ; for welds for pipes
    • G01M3/2815—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors for pipes, cables or tubes; for pipe joints or seals; for valves ; for welds for pipes using pressure measurements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pipeline Systems (AREA)
  • Measuring Volume Flow (AREA)
  • Filling Or Discharging Of Gas Storage Vessels (AREA)
  • Control Of Fluid Pressure (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
  • Measuring Fluid Pressure (AREA)
  • Examining Or Testing Airtightness (AREA)

Abstract

가스의 물리적 파라미터를 결정하는 센서(9a, 9b, 9d)를 사용하여 가스 네트워크(1)에서 차단(obstruction)(13)을 감지하는 방법으로서, 가스 네트워크(1)는 제어 가능한 스로틀 밸브(10) 및 스로틀 밸브(10)의 상태를 등록할 수 있는 상태 센서(9c)를 포함하고, 방법은: 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이의 수학적 모델이 설정되고, 하나 또는 복수의 조절 가능한 스로틀 밸브(10)가 차단(13)을 생성하도록 제어되는 트레이닝 단계(16); 제1 그룹의 센서와 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이에 설정된 수학적 모델이 가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 검출하는 데 사용되는 연산 단계(17)를 포함하고; 연산 단계(17)는: - 수학적 모델을 이용하여 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 값에 반하여 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 판독값을 계산하는 단계; - 계산된 값과 판독된 값 사이의 차이를 결정하는 단계; - 앞서 언급한 차이에 기초하여 차단(13)의 존재를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크에서의 차단을 검출하기 위한 방법
가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크(gas network)에서의 차단을 검출하기 위한 방법에 관한 것이다.
더욱 구체적으로는, 본 발명은 가스 네트워크에서 발생하는 차단을 검출하고 정량화할 수 있도록 의도된다.
본 명세서에서 "가스(gas)"는 예를 들어 공기를 의미하지만 반드시 그런 것은 아니다.
본 명세서에서 "차단(obstruction)"은 가스 네트워크의 부분적 또는 전체적인 폐색(blockage) 또는 파이프라인의 저항에서의 증가를 의미한다.
압력을 받고 있는 가스 네트워크를 모니터링하거나 제어하기 위한 방법들은 이미 알려져 있으며, 이 방법들은 논의 대상의 가스의 압축성으로 인하여 들어오는 흐름이 나가는 흐름과 반드시 동일하지는 않은 긴 직선 파이프라인에 대해 설정된다.
이 방법은 매우 긴 파이프라인, 직선 파이프라인과 같은 여러 가정을 기반으로 하며, 이는 하나 이상의 압축기 플랜트가 복잡한 소비기 네트워크(consumer network)에 압력을 받고 있는 가스를 공급하는 압력을 받고 있는 복잡한 가스 네트워크에 적합하지 않다.
그러나 앞서 언급한 방법은 가스 네트워크에서의 누출 검출에 관련된다.
이러한 알려진 방법들의 단점은 이들이 소스와 소비기(consumer) 또는 소비기 영역(consumer area) 사이의 복잡한 파이프라인 네트워크에서의 차단의 검출을 고려하지 않는다는 것이다. 또한, 가스 또는 진공 네트워크의 분배 네트워크는 과소 평가되어서는 안 되는 차단의 원인이다.
가스 네트워크 내의 차단의 검출을 위하여, 어떠한 구체적인 방법도 아직 알려져 있지 않다.
본 발명의 목적은 이 문제에 대한 해결 방안을 제공하는 것이다.
본 발명은 가압된 가스 네트워크 또는 진공 가스 네트워크에서 차단을 검출하고, 위치 파악하고, 정량화하기 위한 방법으로서,
가스 네트워크는:
- 압축 가스 또는 진공의 하나 이상의 소스;
- 압축 가스 또는 진공 적용부(application)의 하나 이상의 소비기 또는 소비기 영역;
- 압축 가스 또는 진공을 소스로부터 소비기, 소비기 영역 또는 적용부로 수송하기 위한 파이프라인 또는 파이프라인의 네트워크; 및
- 가스 네트워크에서 상이한 시간 및 위치에서 가스의 하나 또는 복수의 물리적 파라미터를 결정하는 복수의 센서
를 포함하는 방법에 있어서,
가스 네트워크에는 앞서 언급한 파이프라인 내에 위치된 다수의 제어 가능하거나 조절 가능한 스로틀 밸브와, 하나 이상의 스로틀 밸브의 상태 또는 상황을 기록할 수 있는 하나 이상의 상태 센서가 더 제공되고,
방법은:
- 제1 그룹의 센서와 제2 그룹의 센서의 측정값 사이의 수학적 모델이 센서들의 상이한 측정값에 기초하여 만들어지는 트레이닝 단계로서, 하나 또는 복수의 조절 가능한 스로틀 밸브가 미리 결정된 순서로 잘 설계된 시나리오에 따라 제어되어 차단을 생성하는 것인 단계; 및
- 제1 그룹의 센서와 제2 그룹의 센서의 측정값 사이에 설정된 수학적 모델이 가스 네트워크에서 차단을 예측하는 데 사용되는 연산 단계
를 포함하고,
연산 단계는:
- 제1 그룹의 센서를 판독하는 단계;
- 센서의 판독 측정값으로부터, 수학적 모델을 이용하여 제2 그룹의 센서의 값을 계산하거나 결정하는 단계;
- 제2 그룹의 센서의 계산된 값 또는 특정 값을 제2 그룹의 센서의 판독값과 비교하고, 그 사이의 차이를 결정하는 단계;
- 앞서 언급한 차이 및 임의의 이의 파생물(derivative)에 기초하여 차단이 가스 네트워크에 있는지 결정하는 단계; 및
- 대응하는 차단 정도를 갖는 차단이 검출되면 경보를 생성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법에 관한 것이다.
조절 가능한 스로틀 밸브가 제어되는 '미리 결정된 순서(predetermined order)'는 2 이상의 스로틀 밸브가 있는 경우에 조절 가능한 스로틀 밸브가 개폐되는 순서를 의미한다.
'시나리오(scenario)'는, 예를 들어, [0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 1, 1,0], ...인, 상이한 조절 가능한 스로틀 밸브의 상이한 '개폐(open and closed)' 상태를 의미한다. 개방(1) 및 폐쇄(0)보다 더 많은 상태가 있을 수 있으며, 여기서 중간 상태(예를 들어, 1/2)는 차단 검출 및 정량화에 중요하다.
'차이의 파생물(derivative)'은, 예를 들어, 합계, 산술 평균, 최소 제곱합, ... 인, 차이로부터 추출될 수 있는 임의의 수학적 양을 의미한다.
'소비기 영역(consumer area)'은 개별 소비기의 그룹을 나타낸다. 가스 네트워크는 여러 소비기 그룹 또는 소비기 영역을 포함할 수 있다.
장점은 이러한 방법이 가스 네트워크 자체에서 차단을 학습하고, 검출하고, 위치 파악하고, 또한 정량화하는 것을 가능하게 한다는 것이다.
다른 말로 하면, 본 방법에 의해 검출된 차단은 압축 가스의 소스 또는 소비기에서의, 즉, 압축기 플랜트 및 공압 공구 또는 컴포넌트에서의 차단에 제한되지 않고, 가스 네트워크 자체의 파이프라인에서의 차단일 수 있다.
트레이닝 단계 동안, 다양한 센서의 측정값을 사용하여, 이 그룹의 센서들 사이에 관계가 설정된다.
다른 측정이 스로틀 밸브의 다른 설정에서 이루어진다. 다른 말로 하면, 스로틀 밸브를 부분적으로 폐쇄한 다음 센서로부터 측정값을 판독함으로써 다른 테스트 시나리오 하에서 상이한 정도의 차단이 특정 순서로 가스 네트워크에서 생성된다.
모든 데이터에 기초하여, 제1 그룹의 센서 또는 수학적 모델의 입력과, 제2 그룹의 센서 또는 수학적 모델의 출력 사이의 수학적 모델이 설정된다. 입력 또는 수학적 조작은 '특징(feature)'이라고도 하고, 출력은 '타겟(target)'이라고도 한다.
이러한 방식으로, 센서에 의해 측정된 상이한 파라미터들 사이의 관계를 보여주는 수학적 모델이 생성될 것이다. 이러한 파라미터 또는 계수는 '가중치(weight)'라고도 한다.
그 다음, 이 모델은 모델의 결과와 센서의 측정값을 비교함으로써 센서의 장래의 측정값에서 불규칙성을 즉시 검출하는 데 사용된다.
이러한 방식으로, 차단이 매우 빠르고 정확하게 검출되고, 위치 파악되고, 정량화될 것이고, 차단을 검출하는 경우에, 조치가 취해질 수 있고 차단이 수리될 수 있다.
바람직하게는, 연산 단계는 특정 시간에 일시적으로 중단되거나 중지되어야 하고, 그 후 연산 단계가 재개되기 전에 상이한 센서들의 측정값 사이의 수학적 모델 또는 관계를 재정의하기 위하여 트레이닝 단계가 재개되어야 한다.
프로세스, 즉 소스, 파이프라인 및 소비기를 갖는 가스 네트워크는 종료되지 않고 본 방법만 종료된다는 점이 주목되어야 한다. 다른 말로 하면, 연산 단계가 일시적으로 중단되거나 중지되어도, 소스는 가스 또는 진공을 소비기에 여전히 공급할 것이다.
연산 단계를 중단하고 트레이닝 단계를 재개하는 것은 수학적 모델 또는 관계가 업데이트된다는 이점을 가진다.
이것은, 예를 들어, 수리되고 있는 검출된 차단이나, 시간의 경과에 따라 이루어지고 있는 가스 네트워크에 대한 조정 또는 확장을 고려하는 것을 가능하게 할 것이다.
또한, 본 발명은 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크로서, 가스 네트워크에는, 적어도:
- 압축 가스 또는 진공의 하나 이상의 소스;
- 압축 가스 또는 진공 적용부의 하나 이상의 소비기 또는 소비기 영역;
- 가스 또는 진공을 소스로부터 소비기, 소비기 영역 또는 적용부로 수송하기 위한 파이프라인 또는 파이프라인의 네트워크;
- 가스 네트워크에서 상이한 시간 및 위치에서 가스의 하나 또는 복수의 물리적 파라미터를 결정하는 복수의 센서
가 제공되는 가스 네트워크에 있어서,
가스 네트워크에는,
- 다수의 제어 가능하거나 조절 가능한 스로틀 밸브;
- 하나 이상의 스로틀 밸브의 상태 또는 상황을 기록할 수 있는 하나 이상의 상태 센서;
- 센서로부터 데이터를 수집하고, 앞서 언급한 스로틀 밸브를 제어하거나 조절하기 위한 데이터 획득 제어 유닛; 및
- 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 유닛
이 더 제공되는 것을 특징으로 하는 가스 네트워크에 관한 것이다.
이러한 배치는 본 발명에 따른 방법을 적용하는데 사용될 수 있다.
본 발명의 특성들을 더욱 잘 나타내기 위하여, 본 발명에 따른 방법 및 가스 네트워크의 다수의 바람직한 변형예가 어떠한 제한적 성질 없이 다음과 같은 첨부된 도면을 참조하여 예로서 아래에서 설명되고, 도면에서:
도 1은 본 발명에 따른 배치를 개략적으로 도시하고;
도 2는 본 발명에 따른 방법의 개략적인 흐름도를 도시한다.
도 1의 가스 네트워크(1)는 주로 소스 측(2), 소비기(consumer) 측(3) 및 둘 사이의 파이프라인(5)의 네트워크(4)를 포함한다.
가스 네트워크(1)는 이 경우에 압력을 받고 있는 가스 네트워크(1)이다. 예를 들어, 가스는 공기, 산소 또는 질소일 수 있다.
소스 측(2)은 압축 공기를 생성하는 이 경우에는 3개인 다수의 압축기(6)를 포함한다. 소비기 측(3)은 압축 공기의 다수의 소비기(7)를 포함하며, 이 경우에 역시 3개이다.
또한, 압축기(6)가 압축 공기 건조기를 포함하는 것도 가능하다.
가스 네트워크(1)의 하류에 압축기(6)가 또한 있을 수 있다는 것이 배제되지 않는다. 이것은 "부스트 압축기(boost compressor)"라 한다.
압축 공기는 파이프라인(5)의 네트워크(4)를 통해 압축기(6)로부터 소비기(7)로 라우팅된다.
이 네트워크(4)는 대부분의 경우에 매우 복잡한 파이프라인(5)의 네트워크이다.
도 1은 이 네트워크(4)를 매우 개략적이고 단순화된 방식으로 도시한다. 대부분의 실제 상황에서, 파이프라인(5)의 네트워크(4)는 많은 수의 파이프라인(5)과, 소비기(7)를 서로 직렬 및 병렬로 연결하고 소비기(7)를 압축기(6)와 연결하는 커플링을 포함한다. 네트워크(4)의 일부가 링 구조를 채택하거나 포함하는 것이 배제되지 않는다.
이는 가스 네트워크(1)가 시간이 지남에 따라 추가 소비기(7) 또는 압축기(6)로 확장되어, 이에 의해 기존 파이프라인(5) 사이에 새로운 파이프라인(5)이 배치되어야 하여, 파이프라인(5)의 엉킴을 초래하기 때문이다.
또한, 가스 네트워크(1)에는 압력 용기(8)가 제공될 수 있으며, 이 압력 용기(8) 앞에 모든 압축기(6)가 있다.
가스 네트워크(1)의 하류에 하나 이상의 압력 용기(8)가 있을 수 있다는 것이 배제되지 않는다.
또한, 필터, 분리기(separator), 분무기(atomizer) 및/또는 조절기(regulator)와 같은 컴포넌트(18)도 가스 네트워크(1)에 제공될 수 있다. 이러한 컴포넌트(18)는 다양한 조합으로 마련될 수 있으며, 버퍼 탱크(8) 근처에서 그리고 개별 소비기(7) 가까이 마련될 수 있다.
또한, 네트워크(4)는 네트워크(4)에서 다른 위치에 위치되는 다수의 센서(9a, 9b, 9c)를 포함한다.
이 경우에, 2개의 유량 센서(9a)가 설치되었으며, 그 중 하나는 앞서 언급한 압력 용기(8) 바로 뒤에 있으며, 이는 모든 압축기(6)에 의해 제공되는 총 유량(q)을 측정할 것이다.
압축기(6)의 유량이 스스로 계산되거나 측정되는 것이 가능하다.
또한, 도면은 네트워크(4)에서의 다른 위치에서 압력을 측정하는 4개의 압력 센서(9b)를 도시한다.
또한, 압력 용기(8) 내의 압력을 측정하기 위한 압력 센서(9b)는 크고 농축된 부피에 대하여 "대략 입력 - 대량 출력(mass in - mass out)" 원리를 수정하기 위해 권장된다.
4개보다 많거나 적은 압력 센서(9b)가 또한 제공될 수 있다는 것이 분명하다. 또한, 유량 센서(9a)의 개수는 본 발명을 제한하지 않는다.
유량 센서(9a) 또는 압력 센서(9b)에 더하여, 추가적으로 또는 대안적으로, 센서(9a, 9b)는 가스의 다음의 물리적 파라미터 중 하나 이상을 결정하는데 사용될 수 있다: 차압(differential pressure), 온도, 습도, 가스 속도 등.
본 발명에 따르면, 가스 네트워크(1)에는 또한 다양한 위치에서 파이프라인(5)에 설치되는 다수의 스로틀 밸브(10)가 제공된다.
이러한 스로틀 밸브(10)는, 이를테면, 차단을 시뮬레이션하기 위해 파이프라인(5)을 부분적으로 폐쇄할 수 있다. 이들은 조절 가능하거나 제어 가능하며, 이는 관련된 파이프라인(5)을 폐쇄하는 정도가 설정되거나 제어될 수 있다는 것을 의미한다.
가스의 물리적 파라미터를 측정할 수 있는 앞서 언급한 센서(9a, 9b)에 더하여, 스로틀 밸브(10)에 위치되는 다수의 센서(9c) 또는 '상태 센서(9c)'도 있다. 이러한 상태 센서(9c)는 스로틀 밸브(10)의 상태 또는 상황, 개방, 즉 이에 따라 t생성된 차단의 상대적인 증가 또는 감소를 측정할 수 있다. 또한, 상태 센서(9c)는 스로틀 밸브(10)에 걸친 압력 강하를 결정하는 차압 센서(differential pressure sensor)(9d)로 대체될 수 있다.
도시된 예에서, 이 유형의 상태 센서(9c)는 각각의 스로틀 밸브(10)에 대하여 설치되었다.
바람직하게는, 센서(9c)는 스로틀 밸브(10)의 일부이다. 센서(9c)는 스로틀 밸브(10)와 함께 하나의 모듈로 통합된다.
다른 센서(9a 또는 9b)의 적어도 일부가 스로틀 밸브(10)와 함께 하나의 모듈에 통합되는 것은 배제되지 않는다. 이것은 또한 관련 스로틀 밸브(10)를 통해 유량을 측정하거나 결정하는 것을 가능하게 할 것이다.
또한, 이것은 센서(9a, 9b 및/또는 9c)와 스로틀 밸브(10)의 설치 또는 통합을 단순화하고 가속화할 것이다. 또한, 스로틀 밸브(10)를 위한 정확하고 적합한 센서(9a, 9b, 9c)가 하나의 모듈 내에 함께 배치되는 것이 보장될 수 있다.
도 1에 명시적으로 나타나지는 않지만, 가스 네트워크(1)에서 압축기(6) 및 소비기(7) 근처에 이 컴포넌트들의 온/오프 상태를 결정하는 추가 상태 센서(9c)가 있다는 것은 배제될 수 없다. 바람직하게는, 이러한 상태 센서는 소비기(7) 자체의 일부이다.
그러면, 추가 상태 센서(9c)(예를 들어, 압축기(6)의 온/오프)는 아래에서 설명되는 바와 같이, 트레이닝 단계(16) 및 연산 단계(17) 동안 모델의 교차 감도를 상당히 감소시키는 것을 목표로 한다.
앞서 언급한 차압 센서(9d)는 바람직하게는 필터, 분리기, 분무기 및/또는 조절기 컴포넌트(18)에 걸쳐 배치된다. 본 예에서, 4개의 차압 센서(9d)가 가스 네트워크(1)에 통합되어 있다. 또한, 차압 센서(9d)는 스로틀 밸브(10)에 걸쳐 배치되어 상태 센서(9c)의 역할을 대신할 수 있다.
앞서 언급한 습도 및 온도 센서는 바람직하게는 압축기 플랜트(6) 및 소비기(7)의 입구/출구에 장착되어야 한다. 도시된 예에서, 이러한 추가 센서가 모두 가스 네트워크(1)에 포함되지는 않지만, 이것도 또한 가능하다는 것은 말할 필요도 없다. 특히, 더욱 광범위하고 복잡한 가스 네트워크(1)에서 이러한 센서(9a, 9b)가 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 질량 유량 대신 체적 유량만 측정되는 네트워크에서도 사용될 수 있다.
본 발명에 따르면, 가스 네트워크(1)에는 앞서 언급한 센서(9a, 9b, 9c, 9d)로부터 데이터를 수집하고 또한 스로틀 밸브(10)를 제어하기 위한 데이터 획득 제어 유닛(11)이 더 제공된다.
다른 말로 하면, 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 가스의 물리적 파라미터를 결정 또는 측정하고 이 데이터를 데이터 획득 제어 유닛(11)으로 전송하며, 데이터 획득 제어 유닛(11)은 차단을 생성하거나 시뮬레이션하기 위하여 스로틀 밸브(10)가 폐쇄되는지 여부 또는 얼마나 많은 스로틀 밸브(10)가 폐쇄되는지를 제어하거나 확인할 것이다.
본 발명에 따르면, 가스 네트워크(1)에는 센서(9a, 9b, 9c, 9d)로부터의 데이터를 처리하기 위한 컴퓨팅 유닛(12)이 더 제공되며, 컴퓨팅 유닛(12)은, 아래에 설명되는 바와 같이, 본 발명에 따라 가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 검출하고 정량화하기 위한 방법을 수행할 수 있을 것이다.
앞서 언급한 컴퓨팅 유닛(12)은 가스 네트워크(1)의 물리적 부분인 물리적 모듈일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(12)이 물리적 모듈이 아니라 가스 네트워크(1)에 무선으로 연결될 수 있거나 무선으로 연결되지 않을 수 있는 이른바 클라우드 기반의 컴퓨팅 유닛(12)이라는 것이 배제될 수 없다. 이것은 컴퓨팅 유닛(12) 또는 컴퓨팅 유닛(12)의 소프트웨어가 '클라우드'에 위치된다는 것을 의미한다.
이 경우, 가스 네트워크(1)에는 본 방법을 사용하여 검출된 차단(13)을 디스플레이하거나 신호로 알리는 모니터(14)가 더 제공된다.
본 발명에 따른 가스 네트워크(1) 및 방법의 작동은 매우 간단하고 다음과 같다.
도 2는 도 1의 가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 검출하는 방법을 개략적으로 도시한다.
시작 단계(15)인 제1 단계(15)에서, 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는, 필요한 경우, 사용 전에 교정된다. 다른 센서들이 있는 경우에, 이들도 사용 전에 교정될 수 있다는 것은 말할 필요도 없다.
이것은 센서(9a, 9b, 9c)가 가스 네트워크(1) 내에 배치될 때 한 번 발생한다. 물론, 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 시간이 지남에 따라 다시 교정될 수 있다.
바람직하게는, 센서(9a, 9b, 9c, 9d) 중 적어도 일부는 작동 중에 또는 인시츄식(in-situ) 자체 교정에 의해 교정되어야 한다. 이것은 가스 네트워크(1) 내의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)가 설치 후 교정된다는 것을 의미한다. "작동 중(in operation)" 또는 "인시츄식"은 가스 네트워크(1)로부터 센서(9a, 9b, 9c, 9d)를 제거하지 않는 교정을 의미한다.
물론, 모든 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 자체 교정에 의해 작동 중 또는 인시츄식으로 교정될 수 있다.
센서(9a, 9b, 9c, 9d)를 배치한 후에만 교정을 수행하거나 특정 기간 동안 교정을 반복할 것이기 때문에, 이러한 방식으로, 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 배치 및/또는 가능한 오염이 이의 측정에 영향을 미치지 않는다는 것을 확신할 수 있다.
그런 다음, 제2 단계(16) 또는 트레이닝 단계(16)가 시작된다.
이 단계에서, 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 또는 '특징(feature)'과 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 또는 '타겟(target)' 사이의 수학적 모델이 만들어진다.
바람직하게는, 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 복수의 압력 센서(9b), 가능하게는 다수의 유량 센서(9a)와, 가능하게는 가스 네트워크(1) 내의 상이한 위치에서의 다수의 상태 센서(9c)를 포함하고, 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 가스 네트워크(1) 내의 상이한 위치에서의 복수의 상태 센서(9c)를 포함한다.
이 경우, 유량 센서(9a)와, 압력 센서(9b)와, 상태 센서(9c)의 일부는 제1 그룹의 센서를 형성하고, 나머지 상태 센서(9c)는 제2 그룹의 센서를 형성한다.
완전성을 위해, 본 발명은 이것으로 제한되지 않는다는 것이 여기서 언급된다. 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d) 및 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)에 대해 무작위 선택이 이루어질 수 있고, 제1 그룹으로부터의 센서가 제2 그룹에 있지 않을 수 있고, 제2 그룹으로부터의 센서가 제1 그룹에 있지 않을 수 있다는 제한만 있다.
앞서 언급한 수학적 모델은 조절 가능한 스로틀 밸브(10)가 차단(13)을 시뮬레이션하거나 생성하기 위해 데이터 획득 제어 유닛(11)에 의해 제어되는 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 다양한 측정에 기초한다.
다른 말로 하면, 데이터 획득 제어 유닛(11)은 센서(9a, 9b, 9c, 9d)로부터 데이터 또는 측정값을 수집하고, 여기서 데이터 획득 제어 유닛(11)은 가스 네트워크(1)에 차단이 생성되도록 스로틀 밸브(10)를 폐쇄하게 제어할 것이어서, 가스 네트워크(1)에서 차단(13)이 발생할 때 센서(9a, 9b, 9c, 9d)로부터 데이터가 수집될 수 있다.
이러한 방식으로, 스로틀 밸브(10)로부터의 정보, 즉 차단(13)의 위치 및 크기와 함께 전체 세트의 데이터 또는 측정값이 수집될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(12)은모든 이러한 정보에 기초하여 수학적 모델을 만들 것이다. 이 수학적 모델은 바람직하게는 블랙박스(black-box) 모델 또는 데이터 주도(data-driven) 모델이다. 통상적으로 모델은 추정되는 '가중치(weight)'라고도 하는 다수의 파라미터 또는 계수를 포함한다.
예를 들어, 블랙박스 모델은 행렬 또는 비선형 수학적 벡터 함수 등의 형태를 취한다.
수학적 모델은 다수의 가정에 기초한다. 이 경우, 가스 네트워크(1)에 누출이 없다고 가정된다.
트레이닝 단계(16)는 바람직하게는 가스 네트워크(1)의 작동 또는 연산 단계 중에 수행되어야 한다.
연산 단계(17)에서 수학적 모델은 가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 검출하고, 위치 파악하고, 정량화하는 데 사용된다. 일반적이지는 않지만, 연산 단계 동안 조절 가능한 스로틀 밸브(10)가 차단(13)의 위치를 파악하기 위하여 미리 결정된 순서로 제어된다는 것이 배제될 수 없다.
이 단계(17)에서, 다음의 단계들이 수행된다:
- 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)를 판독하는 단계;
- 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 판독 측정값에 기초하여, 수학적 모델을 사용하여 '예측된 타겟'이라고도 알려진 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 값을 계산하거나 결정하는 단계;
- 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 계산되거나 결정된 값을 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 판독값과 비교하고, 그 사이의 차이를 결정하는 단계;
- 앞서 언급한 차이 및 임의의 이의 파생물(derivative)에 기초하여 가스 네트워크(1)에 차단(13)이 존재하는지 여부를 결정하는 단계; 및
- 차단(13)이 검출되면, 경보를 생성하는 단계.
가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 결정하기 위하여, 끝에서 두 번째 단계에서, 앞서 언급한 차이가 특정 임계값을 초과하는지 여부가 검사될 것이다. 이것은 가스 네트워크(1) 내의 차단(13)을 나타낸다.
이 임계값은 미리 설정되거나 선택될 수 있다.
차단(13)이 검출될 때, 경보가 생성될 것이다. 이 경우, 이것은 경보를 디스플레이하는 모니터(14)를 이용하여 수행된다.
가스 네트워크(1)의 사용자는 이 경보를 인지하고 적절한 조치를 취할 수 있을 것이다.
연산 단계(17)의 이러한 단계들은 바람직하게는 특정 시간 간격으로 순차적으로 반복된다.
이는 가스 네트워크(1)의 전체 작동 기간 동안, 차단(13)이 검출될 수 있으며 가스 네트워크(1)의 시작 중 또는 시작 직후에 한 번만이 아니라는 것을 의미한다.
앞서 언급한 시간 간격은 가스 네트워크(1)에 따라 선택 및 설정될 수 있다. 시간 간격이 시간에 따라 변할 수 있다는 것이 배제될 수 없다.
본 발명의 바람직한 변형예에서, 특정 순간에, 연산 단계(17)가 일시적으로 중단되거나 중지되고, 그 후 트레이닝 단계(16)가 재개되어, 연산 단계(17)가 재개되기 전에, 서로 다른 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이의 수학적 모델을 재정의할 것이다.
여기서 '특정 순간'은, 예를 들어, 주 1회, 1달 마다 또는 1년에 마다 사전 설정될 수 있는 순간 또는 사용자에 의해 선택될 수 있는 순간으로서 해석되어야 한다.
이것은 시스템의 임의의 시변(time-varying) 거동을 고려하도록 수학적 모델이 업데이트할 것이다.
이것은, 예를 들어, 시간이 지남에 따라 더 커질 것이고 고려되어야 하는 기준선 상황에서 관련 부품 또는 밸브를 교체함으로, 기존의 작은 차단(13)으로 수리될 네트워크(4) 내의 차단(13)이나, 가스 네트워크(1)의 앞서 언급한 기준선 상황을 변경시킬 네트워크(4)의 조정이나 확장을 포함한다.
도 1의 예에서 압력을 받고 있는 가스 네트워크(1)이지만, 이는 진공을 받고 있는 가스 네트워크(1)일 수도 있다.
그 다음, 소스 측(2)은 다수의 진공 소스, 즉 진공 펌프 또는 이와 유사한 것을 포함한다.
이 경우에, 소비기(7)는 진공을 필요로 하는 적용부(application)로 대체되었다.
더욱이, 방법은 위에 개시된 것과 동일하다.
본 발명은 예로서의 도면들에 도시된 실시예들에 제한되지 않지만, 본 발명에서 청구된 이러한 방법 및 가스 네트워크는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 다른 변형예에서 수행될 수 있다.

Claims (17)

  1. 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크(1)에서 차단(obstruction)(13)을 검출하고, 위치 파악하고, 정량화하기 위한 방법으로서,
    상기 가스 네트워크(1)는,
    - 압축 가스 또는 진공의 하나 이상의 소스(6);
    - 압축 가스 또는 진공 적용부(application)의 하나 이상의 소비기(consumer)(7) 또는 소비기 영역;
    - 상기 압축 가스 또는 진공을 상기 소스(6)로부터 상기 소비기(7), 소비기 영역 또는 적용부로 수송하기 위한 파이프라인(5) 또는 파이프라인(5)의 네트워크; 및
    - 상기 가스 네트워크(1) 내에서 상이한 시간 및 위치에서 상기 가스의 하나 이상의 물리적 파라미터를 제공하는 복수의 센서(9a, 9b, 9d)
    를 포함하는 것인 방법에 있어서,
    상기 가스 네트워크(1)에는 상기 파이프라인(5) 내에 위치된 다수의 제어 가능하거나 조절 가능한 스로틀 밸브(10)와, 하나 이상의 스로틀 밸브(10)의 상태 또는 상황을 기록할 수 있는 하나 이상의 상태 센서(9c)가 더 제공되고,
    상기 방법은,
    - 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)이 측정값과 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이의 수학적 모델이 상기 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 상이한 측정값에 기초하여 만들어지는 트레이닝(traing) 단계(16)로서, 하나 또는 복수의 조절 가능한 스로틀 밸브(10)가 미리 결정된 순서로 잘 설계된 시나리오에 따라 제어되어 차단(13)을 생성하는 것인 트레이닝 단계; 및
    - 상기 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값과 상기 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이에 설정된 상기 수학적 모델이 상기 가스 네트워크(1)에서 차단(13)을 검출하고, 위치 파악하고, 정량화하는데 사용되는 연산 단계(17)
    를 포함하고,
    상기 연산 단계(17)는,
    - 상기 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)를 판독하는 단계;
    - 상기 센서(9a, 9b, 9c)의 판독된 상기 측정값으로부터, 상기 수학적 모델을 이용하여 상기 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 값을 계산하거나 결정하는 단계;
    - 상기 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 계산되거나 결정된 값을 상기 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 판독 값과 비교하고, 그 사이의 차이를 결정하는 단계;
    - 상기 차이 및 임의의 이의 파생물(derivative)에 기초하여 차단(13)이 상기 가스 네트워크(1)에 존재하는지 결정하는 단계; 및
    - 차단(13)이 검출되면 경보를 생성하고 그리고/또는 상기 차단(13)의 위치 및 차단(13)의 정도를 결정하고 그리고/또는 연관된 차단 비용을 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 상기 가스 네트워크(1) 내에서의 상이한 위치에 복수의 압력 센서(9b), 가능하게는 다수의 유량 센서(9a) 그리고 가능하게는 다수의 상태 센서(9c)를 포함하고, 상기 제2 그룹의 센서(9a, 9b, 9c, 9d)는 상기 가스 네트워크(1) 내에서의 상이한 위치에 복수의 상태 센서(9c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 방법이 상기 트레이닝 단계(16)를 위하여 상기 센서(9a, 9b, 9c 9d)가 사용 전 교정되는 시작 단계(15)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 센서(9a, 9b, 9c 9d)는 인시츄식(in-situ) 자체 교정에 의해 교정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서(9a, 9b, 9c 9d)는, 상기 가스의 물리적 파라미터인 압력, 차압(differential pressure), 온도, 유량, 가스 속도 및 습도 중 하나 이상을 측정할 수 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 연산 단계(17)가 특정 순간에 일시적으로 중단되거나 중지되고, 그 후 상기 연산 단계(17)가 재개되기 전에 상이한 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 측정값 사이의 상기 수학적 모델을 재정의하기 위하여 상기 트레이닝 단계(16)가 재개되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 연산 단계(17)의 단계들은 주어진 시간 간격으로 순차적으로 반복되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 적어도 일부는 스로틀 밸브(10)와 함께 하나의 모듈 내에 통합되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가스 네트워크(1) 내에서의 각각의 스로틀 밸브(10)의 근처에 센서(9a, 8b, 9c)가 제공되고 그리고/또는 그 반대인 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수학적 모델은 블랙박스(black-box) 모델인 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수학적 모델은 파라미터 또는 상수를 갖는 행렬 및/또는 비선형 벡터 함수의 형태를 취하고, 상기 수학적 모델의 출력 또는 '타겟(target)'의 변화는 상기 연산 단계(17) 동안 추적되는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가스는 공기, 산소 또는 질소 또는 다른 무독성 및/또는 유해 가스 또는 이들 가스의 혼합물인 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크로서,
    상기 가스 네트워크(1)에는, 적어도,
    - 압축 가스 또는 진공의 하나 이상의 소스(6);
    - 압축 가스 또는 진공 적용부의 하나 이상의 소비기(7) 또는 소비기 영역;
    - 상기 압축 가스 또는 진공을 상기 소스(6)로부터 상기 소비기(7), 소비기 영역 또는 적용부로 수송하기 위한 파이프라인(5) 또는 파이프라인(5)의 네트워크; 및
    - 상기 가스 네트워크(1)에서 상이한 시간 및 위치에서 상기 가스의 하나 이상의 물리적 파라미터를 제공하는 복수의 센서(9a, 9b, 9d)
    가 제공되는 것인 가스 네트워크에 있어서,
    상기 가스 네트워크(1)에는,
    - 다수의 제어 가능하거나 조절 가능한 스로틀 밸브(10);
    - 하나 이상의 스로틀 밸브(10)의 상태 또는 상황을 기록할 수 있는 하나 이상의 상태 센서(9c);
    - 상기 센서(9a, 9b, 9c, 9d)로부터 데이터를 수집하고, 상기 스로틀 밸브(10)를 제어하거나 조절하기 위한 데이터 획득 제어 유닛(11); 및
    - 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 유닛(12)
    이 더 제공되는 것을 특징으로 하는 가스 네트워크.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 센서(9a, 9b, 9c, 9d)의 적어도 일부는 스로틀 밸브(10)와 함께 하나의 모듈 내에 통합되는 것을 특징으로 하는 가스 네트워크.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 가스 네트워크(1)에는 차단(13)을 디스플레이하거나 신호로 알리는 모니터(14)가 더 제공되는 것을 특징으로 하는 가스 네트워크.
  16. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    소비기(7)의 상태 또는 상황을 등록할 수 있는 상기 센서(9c)는 상기 소비기(7) 자체의 일부인 것을 특징으로 하는 가스 네트워크.
  17. 제13항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 유닛(12)은 무선으로 또는 유선으로 상기 가스 네트워크(1)에 연결된 클라우드 기반의 컴퓨팅 유닛(12)인 것을 특징으로 하는 가스 네트워크.
KR1020217018622A 2018-12-07 2019-11-26 가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크에서의 차단을 검출하기 위한 방법 KR20210097728A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
BE2018/5860 2018-12-07
BE20185860A BE1026843B1 (nl) 2018-12-07 2018-12-07 Gasnetwerk en werkwijze voor het detecteren van obstructies in een gasnetwerk onder druk of onder vacuüm
PCT/IB2019/060164 WO2020115608A1 (en) 2018-12-07 2019-11-26 Gas network and method for detecting obstructions in a gas network under pressure or under vacuum

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210097728A true KR20210097728A (ko) 2021-08-09

Family

ID=64959035

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217018622A KR20210097728A (ko) 2018-12-07 2019-11-26 가스 네트워크 및 압력을 받고 있거나 진공을 받고 있는 가스 네트워크에서의 차단을 검출하기 위한 방법

Country Status (10)

Country Link
US (1) US11859772B2 (ko)
EP (2) EP3891432B1 (ko)
JP (1) JP7397080B2 (ko)
KR (1) KR20210097728A (ko)
CN (1) CN112912663B (ko)
BE (1) BE1026843B1 (ko)
ES (1) ES2934939T3 (ko)
FI (1) FI3891432T3 (ko)
PL (1) PL3891432T3 (ko)
WO (1) WO2020115608A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102526029B1 (ko) * 2020-10-12 2023-04-26 인투카오스 주식회사 IoT 기반의 가스 차단, 제어 장치 및 누출 검지 고도화를 위한 장치 및 이의 운용 제어 방법

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0128704D0 (en) * 2001-11-30 2002-01-23 Univ Manchester Remote pipeline inspection
CN102563362B (zh) 2011-12-31 2013-08-28 杭州哲达科技股份有限公司 压缩空气系统管网泄漏智能检测方法及系统
CN102588744B (zh) * 2012-03-12 2013-06-19 中冶南方工程技术有限公司 一种煤气切断系统的在线检测泄漏方法
CN104061445B (zh) 2014-07-09 2017-07-28 中国石油大学(华东) 一种基于神经网络的管道泄漏检测方法
CN104930355B (zh) * 2015-06-09 2017-10-13 段焕丰 适用于城市供水管道系统的在线无损检测方法及其装置
JP2017116382A (ja) * 2015-12-24 2017-06-29 三浦工業株式会社 ガス漏れ検出装置及びガス漏れ検出方法
CN105546360A (zh) * 2016-02-04 2016-05-04 江苏省特种设备安全监督检验研究院常州分院 城市输送管道泄漏检测模拟实验系统及实验方法
CN107917341B (zh) 2016-10-09 2020-01-07 中国石油天然气股份有限公司 一种输油管道泄漏检测方法及装置
CN107355684B (zh) 2017-07-19 2018-12-04 中国水利水电科学研究院 一种管网故障水力监测实验系统及其实现故障辨识的方法
CN107830412A (zh) * 2017-10-30 2018-03-23 重庆科技学院 管道不完全堵塞位置检测系统和检测方法
CN207394379U (zh) 2017-10-30 2018-05-22 重庆科技学院 城市供气管道堵塞和泄漏模拟检测系统
CN108332056A (zh) 2018-02-10 2018-07-27 谭汉卿 基于ai平台的油气管道计量泄漏报警系统
CN108730776B (zh) 2018-06-22 2020-07-14 大连理工大学 一种基于极限学习机信息融合的输油管道泄漏检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3891432B1 (en) 2022-10-05
US11859772B2 (en) 2024-01-02
WO2020115608A1 (en) 2020-06-11
EP4105544A1 (en) 2022-12-21
BE1026843A1 (nl) 2020-07-01
JP2022517504A (ja) 2022-03-09
BE1026843B1 (nl) 2020-07-07
EP3891432A1 (en) 2021-10-13
PL3891432T3 (pl) 2023-05-08
CN112912663B (zh) 2023-02-17
ES2934939T3 (es) 2023-02-28
CN112912663A (zh) 2021-06-04
JP7397080B2 (ja) 2023-12-12
FI3891432T3 (fi) 2023-01-13
US20210381655A1 (en) 2021-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020136475A1 (en) Method for detecting leaks in a gas network under pressure or under vacuum and gas network
JP7374191B2 (ja) 加圧下または真空下でガスネットワーク中の漏れおよび障害を同時検出するためのガスネットワークおよび方法
CN113227642B (zh) 一种用于检测在压力或真空下的气体网络中的泄漏的方法和气体网络
US11859772B2 (en) Gas network and method for detecting obstructions in a gas network under pressure or under vacuum
JP7374192B2 (ja) 加圧下または真空下でガスネットワーク中の漏れを検出するためのガスネットワークおよび方法
CN113412419B (zh) 气体网络和用于检测气体网络中的泄漏的方法
KR20210107732A (ko) 가압 하에 있는 또는 진공 하에 있는 가스 네트워크에서의 폐색을 검출하기 위한 방법 및 가스 네트워크
US20220056933A1 (en) Method for detecting obstructions in a gas network under pressure or under vacuum and gas network

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination