KR20230133357A - 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 코킹 플랜트들의설비 검사용 항공기 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 항공기 및 이 항공기를 사용하여 코크스 플랜트의 장비를 검사하여 결함의 발생원들을 검출하는 방법에 관한 것이다. 항공기는 검사될 장비의 표면들과 검사될 표면들 중 하나로부터 이격된 에어 스페이스을 검사하기 위한 적어도 하나의 검사 장치와, 적어도 다른 항공기 또는 결함들의 발생원들 검출하기 위한 적어도 하나의 외부 분석 장치와의 데이터 통신을 위한 적어도 하나의 송신 및 수신 장치를 구비한다. 방법은 검출된 포토기술 및 광학 데이터, 특히 2D 데이터를 분석 장치의 변환 유닛에 의해, 특히 사진 측량에 의해, 적어도 정사 영상들 또는 표면 텍스처들 또는 3D 모델을 생성하기 위해, 3D 열 포인트 클라우드로 변환하는 단계, 편차 데이터를 결정하기 위해, 화학적 반응성, 물리적 반응성 및 열화상 장치들로부터 획득된 데이터를 분석 장치의 비교 유닛에서 처리하는 단계, 이미지 처리 알고리즘들 및/또는 기계 학습 알고리즘들에 의해 결함의 발생원들을 검출하기 위해, 상기 분석 장치의 평가 유닛에서 모든 변환된 데이터와 모든 편차 데이터 및 추가의 작동 데이터를 결합하는 단계를 포함한다.

Description

결함들의 발생원들을 검출하기 위한 코킹 플랜트들의 설비 검사용 항공기 및 방법

본 발명은 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 코킹 플랜트들의 설비검사용 항공기 및 이 항공기를 이용한 대응 방법에 관한 것이다.

선행 기술

코크스 오븐 배터리들은 길이 방향으로 서로 결합된 최대 90개의 코크스 오븐 챔버들로 구성되며, 이들 코크스 오븐 챔버들 각각은 가열 벽에 의해 양측에 프레임화되는 것으로 기본적으로 알려져 있다. 횡방향에서 보았을 때, 이 가열벽은 가열 연도들(flues)이라고도 하는 최대 44개의 개별 중공 채널들이 일렬로 늘어선 구조로 되어 있다. 이러한 가열벽들의 가열 연도들에서는 가열 가스의 연소에 의해 열이 발생되어 석탄이 충전된 인접하는 코크스 오븐 챔버들을 가열한다. 이것은 개별 연소 프로세스들로부터 단일 코크스 오븐 배터리의 가열이 최대 대략 3800개의 가열 연도들에서 보장된다는 것을 의미한다. 오븐 챔버와 가열 벽의 전술한 교대 배열은 각각의 길이가 최대 140 m이고 깊이가 최대 25 m이며 높이가 최대 20 m인 코크스 오븐 배터리들을 발생시킨다.

이러한 구조들의 시운전(commissioning)에 있어서, 오븐 챔버들 내의 석탄 베드들(coal beds)이 균일하게 가열되는 방식으로 배터리의 가열 연도들의 가열을 개별적으로 설정하여, 고품질의 코크스 최종 제품이 생산되도록 하는 것은 해당 전문 인력의 책임이다. 오븐 챔버들의 시스템 고유의 콘(cone) 에 기초하여, 코크스 오븐 배터리의 횡방향에서 볼 때, 각각의 가열 연도는 개별적인 가열설정이 필요하며, 동시에 가열은 이들 엄격한 배출 관련 요건들이 충족되는 방식으로 설정되어야 한다. 이는 공지된 바와 같이 온도 피크를 피하고 열 질소 산화물 형성을 최소화해야 함을 의미한다.

코크스 오븐 배터리의 횡방향에서 볼 때, 하나의 가열 벽의 모든 가열 연도들이 서로 유체적으로 연결된다는 사실에 기초하여, 하나의 가열 연도에서의 설정의 선택은 종종 다른 가열 연도들, 가능하게는 심지어 이미 조정된 가열 연도들에서 원치 않는 그리고 예측할 수 없는 변화들을 초래한다. 설정되는 높은 수의 연소 프로세스들은 결과적으로 몇 개월의 기간을 소요하는 코크스 오븐 배터리에 대한 반복적인 설정 작업을 초래한다. 또한, 뚜껑을 덮지 않은 채로 보관되는 석탄은 수분 함량 및 휘발성 성분들과 같이 프로세스 공학 측면에서 관련있는 물성들이 기상 조건들에 의해 오븐 작동 중에 거의 연속적으로 변화하기 때문에, 가열 설정을 매일 조정하는 것이 필요하다. 외부로부터, 즉 코크스 오븐 배터리 외부로부터, 가열 연도들 내의 결과적인 온도 조건들은 코크스 오븐 배터리의 수평 코크스 오븐 지붕의 개구들을 통해 고온계들에 사용하여 인력에 의해 시간 소모적인 수동 측정들에 의해서만 결정될 수 있다. 그 결과, 하루에 작업교대당 적은 수의 가열 연도들만이 평가될 수 있고, 따라서 모든 가열 연도들이 평가되고 결과적으로 코크스 오븐 배터리의 제1 전체 열 이미지가 이용가능하게 되는 데에는 수주가 걸릴 수 있다. 그러나, 전술된 바와 같이, 그 사이 다시 필요하게 된 동작 조정들로 인해, 이 전체 열 이미지는 그 후 이미 오래된 것으로 간주될 수 있고 따라서 유효하지 않을 수 있다. 그 결과, 코크스 오븐 배터리의 전체 평가는 일시적인 오판들로 이어지고, 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 든다. 코크스 오븐의 횡방향 및 코크스 오븐의 종방향으로의 가열의 비최적 조정은 코크스 오븐 배터리의 베이스 영역에 걸쳐 코크스 품질의 원치 않는 불균일한 분배를 초래하는 단점이 있다. 또한, 코크스 오븐 배터리 콘에 일치하지 않고 결과적으로 부정확한 코크스 오븐 배터리의 가열의 불균일한 열 설정은 높은 배출 부하와 관련된다. 현지 환경 당국에 의해 엄격한 한계값들과 항상 커플링되어 있는 온도에 따른 질소산화물 배출 부하는 여기서 큰 의미가 있다.

더욱이, 코크스 오븐 배터리의 시운전 동안 및 그 시운전 후에, 검사, 특히 코크스 오븐 배터리의 측면 구조들의 상태의 모니터링도 어렵고, 특히 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 것이 기본적으로 알려져 있다. 일차적인 고려사항으로서, 예를 들어, 접촉 압력 요소들의 정확한 조정을 보장하기 위해 횡방향 앵커리지(anchorage) 와 측방향 코크스 오븐 및 레벨러 도어들의 스프링들의 설정들을 모니터링할 필요가 있으며, 이는 측방향 코크스 오븐 커버 요소들의 최적의 밀봉을 위한 전제조건이다. 밀봉이 부적절하면, 코크스 오븐 챔버 내의 과도한 압력의 결과로서 도어 밀봉 스트립들과 접촉 압력 표면들 사이의 갭들을 통한 대기로의 원하지 않는 배출물들이 불리하게 발생한다. 따라서, 배터리의 조적부(masonry)에서 또는 앵커링 시스템의 접촉 압력 표면들에서 거의 지각할 수 없는 갭(gap)을 통한 사실상 보이지 않는 벤조[a]피렌 배출은 코크스 오븐 배터리 부근에서 작업하는 작업자의 건강에 대한 해로운 영향의 특히 위험한 발생원을 나타내기 때문에 일상적인 플랜트 운영에서 그 중요성이 커지고 있다.

코크스 오븐 배터리의 전체 높이가 크기 때문에, 전문 인력은 코크스 오븐 배터리의 두 작동 플랫폼들에서 승강식 플랫폼 트럭들을 사용하여, 코크스 오븐 배터리의 시운전 중에 측면 전면의 공간적으로 선택된 영역들에 대한 제한된 시간 평가들, 특히 육안 평가들만 수행할 수 있고, 따라서 일반적으로 코크스 오븐 배터리의 상부 섹션들은 큰 거리(10m 초과의 거리)에서만 검사할 수 있으므로 피상적으로만 검사할 수 있다. 앵커링 스프링들의 및 도어 스프링들의 잘못된 설정들 및 균열들로 인한 배출물들의 가능한 발생원들은 이 과정에서 어려움을 겪어야만 감지할 수 있다. 이는 특히 코크스 오븐 배터리의 상부 영역에서 상대적으로 작은 배출물들의 발생원들이 많이 발견되지 않아 코크스 오븐 배터리의 배출 부하가 현장 평가보다 현지 환경 당국의 공식 측정 위치들에서 일반적으로 더 커질 정도로 증가한다는 것을 의미한다.

코크스 오븐 배터리의 균열들, 손상, 누출들 등과 그에 따른 건강 위험 배출물들은 또한 코크스 오븐 배터리의 비효과적이고 비효율적인 사용을 초래한다. 특히, 예를 들어, 조적부에서의 균열들의 결과로서 또는 루프에서의 조준구 (sight hole) 의 변형들의 결과로서 발생할 수 있고 및 주로 코크스 오븐 챔버들의 충전 동안 발생할 수 있으며, 그 충전 동안, 특히 통상적으로 존재하는 초과 압력이 발생하지 않는, 새로운 공기의 유입은 코크스 오븐 배터리의 사용 동안 코크스 오븐 배터리 베이스 영역에 걸쳐 온도의 부정적인 불균일한 분포를 초래할 수 있다. 이는, 차례로, 코크스 품질의 감소, 차례로, 배출물들의 증가로 반영된다. 이는 코크스 오븐 배터리의 작동을 점점 비경제적이고 더 비싸며 에너지 집약적으로 만든다.

그러나, 오븐 도어들, 레벨러 도어들(leveler doors), 벽 보호판들, 버크스테이들(buckstays), 챔버 및 도어 프레임들, 크로스티이들(crossties) 및 종방향 타이들, 라이저 파이프들(riser pipes) 등과 같은 개별 컴포넌트들 또는 물체들과 관련하여 코크스 오븐 배터리의 큰 표면들 및 높은 레벨들에서 문제 구역들의 검출만이 아니고, 이는 현재의 지식 상태에 따라 시간 소모적이고 오류가 발생하기 쉽다. 코크스 오븐 배터리의 영역, 예컨대, 다양한 가스 라인들 상의 높은 주변 온도들로 인해 발생할 수 있는 코크스 오븐 배터리의 컴포넌트들 및 구성 장치들의 원하지 않는 변형들이 또한 빈번하게 검출되지 않는다. 이는 불리하게도 구조 또는 코크스 오븐 배터리의 전체 안정성을 감소시킬 수 있다.

이미 위에서 언급한 바와 같이, 코크스 오븐 배터리는 고온에 노출되어, 코크스 오븐 배터리, 특히 그 컴포넌트들 및 부착물들의 실질적으로 연속적인 변형을 초래한다. 이러한 변형은 또한 예를 들어 재료의 온도에 의한 팽창 프로세스의 결과로서 코크스 오븐 배터리의 내화 라이닝(refractory lining)의 증가에 의해 야기된다. 이 경우, 예를 들어 레일 영역들, 코크스 오븐 루프에 형성된 충전 구들, 크로스타이들 및 종방향 타이들, 및 코크스 및 기계 측면의 코크스 오븐 도어들 등에서 연간 수 센티미터의 변형이 발생할 수 있다. 이러한 변형으로 인해 다음과 같은 많은 결과적 손상들이 발생한다. 특히 석탄이 코크스 오븐으로 흘러 들어가는 충전 텔레스코프가 더 이상 코크스 오븐의 충전구 프레임들에 정확히 맞지 않아 결과적으로 2mm 이상의 바람직하지 않은 갭들을 형성하기 때문에 충전 기계들에 의한 충전구들의 충전이 더 이상 신뢰할 수 있는 프로세스에서 보장될 수 없게 된다는 것이다. 그 결과, 충전 프로세스 중 기밀성이 더 이상 보장되지 않아 환경과 전문 인력에게 유해한 배출물들이 발생하게 된다. 도어 개구들의 기능은 또한 악영향을 받는다. 내화물 조적부가 변형되면, 도어 및 도어 프레임도 변형되고, 따라서 이들의 누수성도 마찬가지로 더 이상 보장되지 않는다. 마찬가지로 변형은 코크스 오븐 배터리의 내화 라이닝(가열 벽)을 함께 고정하는 스프링들의 설정/조정 비용이 증가한다는 불리한 결과를 초래한다.

코크스 오븐 배터리의 특정 섹션들에 접근할 수 없기 때문에 무작위 샘플링을 통해서만 많은 유지보수 및 모니터링 작업들을 수행할 수 있기 때문에, 열 또는 팽창과 관련된 부정적인 변화들이 있는 영역들은 일반적으로 코크스 오븐 배터리 오퍼레이터가 전혀 인식하지 못하거나 매우 늦은 단계에서만 인식하게 된다. 일반적으로 오랜 시간이 걸리는 후속 수리 및 유지보수 작업은 코크스 오븐 배터리 또는 전체 코킹 플랜트의 정상적인 작동을 방해하여 플랜트 용량 감소와 그에 따른 코크스 생산량 감소로 수익 손실이 발생한다.

발명의 개시

따라서, 본 발명의 목적은 코크스 오븐 배터리, 특히 코킹 플랜트에서의 결함들의 발생원들의 검출에서 상술한 단점들을 적어도 부분적으로 제거하는 것이다. 특히, 본 발명은 신뢰할 수 있는 프로세스에서 간단하고 저비용으로 결함들의 발생원들을 검출하고, 필요한 유지보수를 예측할 수 있도록 하는, 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 코킹 플랜트들에서의 설비를 검사하는 항공기 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기 목적은 결함들의 발생원들을 검출하기 위해 코킹 플랜트들에서의 장비를 검사하기 위한 청구항 1의 특징을 갖는 항공기 및 결함들의 발생원들을 검출하기 위해 코킹 플랜트들에서의 장비를 검사하기 위한 청구항 9에 따른 특징을 갖는 방법 및 청구항 17에 따라 방법과 결합하여 항공기를 사용함으로써 달성된다. 본 발명의 추가적인 특징들 및 세부사항들은 종속항들, 설명 및 도면들로부터 명백해질 것이다. 여기서, 본 발명에 따른 항공기와 관련하여 설명되는 특징 및 세부 사항은 물론 본 발명에 따른 방법과 관련하여도 적용되며, 각각의 경우에 그 반대의 경우도 마찬가지이므로, 본 발명의 개별 양태들과 관련된 개시와 관련하여 상호 참조가 이루어지거나 항상 이루어질 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 방법은 본 발명에 따른 항공기를 사용하여 수행될 수 있다.

본 발명의 제1 양태에 따르면, 결함들의 발생원들을 검출하기 위해 코킹 플랜트들에서의 장비를 검사하기 위한 항공기가 청구된다. 항공기는 비행을 가능하게 하기 위한 적어도 하나의 전기 모터를 갖는 적어도 하나의 프로펠러(여기서, 2개 이상의 프로펠러들이 또한 배열될 수 있음), 전기 에너지를 제공하기 위한 적어도 하나의 충전식 배터리, 전기 모터를 제어하기 위한 비행 제어기, 적어도 비행 고도 또는 각속도 또는 비행 경로 상의 장애물들을 결정하기 위한 센서들, 및 위치를 결정하기 위한 GPS 또는 GPS-유사 모듈과 같은 위성 제어 위치 검출 모듈을 갖는다. 본 발명에 따르면, 항공기에 있어서, 피검사 장비의 표면들을 검사하고 피검사 표면들과 이격된 에어 스페이스를 검사하는 적어도 하나의 검사 장치와, 적어도 다른 항공기 또는 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 적어도 하나의 외부 분석 장치와 데이터 통신을 위한 적어도 하나의 송신 및 수신 장치를 추가로 포함한다. 바람직하게는, 본 발명에 따른 항공기는 플랜트에서 열, 변형 및 배출물-관련 변화들을 결정하기 위해 플랜트 또는 코킹 플랜트의 3차원 전체 이미지를 생성하는데 사용될 수 있다. 항공기의 연속적 또는 순차적 사용에 의해, 유리하게는 단시간 간격으로, 유리하게는 하루에 여러 번, 그리고 분석 장치를 사용하여, 결함들을 정정하고 유리하게는 또한 장래의 결함들을 회피하기 위한 동작에 대한 적합한 제안들을 공식화하기 위해, 결함들의 임의의 발생원들에 관하여 플랜트의 포괄적인 이미지를 생성하는 것이 유리하게 가능하다. 본 발명에 따른 항공기 덕분에, 예를 들어 코킹 플랜트의 코크스 오븐 배터리의 가열 설정 및 외부 배출 부하의 간단한 평가는 유리하게는 코킹 플랜트의 시운전 동안 또는 이후의 검사 동안 신뢰성 있게 수행될 수 있다. 따라서, 온도 피크들이 바람직하지 않게 높은 질소 산화물 형성을 초래하는 가열 연도들을 신속하게 식별하고 가열에 관하여 이들을 재조절함으로써, 결국 적절한 코크스 품질을 보장하는 것이 유리하게 가능하다. 여기서, 재조정은 예를 들어, (코크스 오븐) 특정 알고리즘들에 따라 계산된 한계값들을 초과하는 앵커들의 스프링들 또는 변형된 버크스테이들의 재조정을 의미하는 것으로 이해된다. 재조정 작업 자체는 정기적인 유지보수 작업의 일환으로 수행될 수 있다. 이를 통해 배출량을 최소화할 수 있을 뿐만 아니라 전문 인력의 사용과 소요 시간을 줄이고 플랜트 오퍼레이터의 유지보수 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 동시에, 코크스 오븐 배터리와 같은 플랜트의 진행 중인 작동은 거의 중단되지 않고, 플랜트 용량 및 생산된 플랜트 제품의 품질(여기서, 예를 들어, 코크스 품질)은 높은 공칭 레벨로 유지된다.

코크스 플랜트는 다운스트림 화학 2차 회수 장치와 함께 벌크 또는 스탬핑 모드로 작동하는 수평 챔버 플랜트들, 다운스트림 열적 연도 가스 열 회수를 구비한 수평 챔버 코크스 오븐 배터리들, 석탄 전처리 및 코크스 후처리 장치들을 각각 갖는 수직 챔버 플랜트들 등 석탄 또는 원료 바이오 물질들을 열분해하여 코크스를 형성하는 장비를 의미한다. 방향 조건은 코크스 제품이 오븐 챔버들에서 밀려 나오는 방향에 따라 결정된다. 코킹 플랜트의 추가 실시예에서, 석탄은 회전식 가마에서 코크스로 변환된다.

본 발명에 따른 항공기는 유리하게는 드론과 같은 공간에서 이동할 수 있는 항공기이다. 항공기는 예를 들어 코크스 오븐 배터리의 수평 외부 표면들 또는 측방향으로 인접한 수직 표면들과 같은 코킹 플랜트의 상이한 영역들의 측정들을 수행하고 이미지들을 기록하기 위해, 유리하게는 예를 들어 코크스 오븐 배터리와 같은 코킹 플랜트들의 미리 정의된 영역들로 또는 그들로부터 (완전히) 자동으로 비행할 수 있다. 본 발명의 맥락에서 항공기가 코킹 플랜트들에 사용하기에 유용할 뿐만 아니라, 다른 (화학) 플랜트들에도 사용될 수 있음은 물론이다. 이에 따라 이하에서는 '플랜트'라는 일반적인 용어를 사용한다. 본 발명에 따른 항공기는 또한 플랜트, 특히 코킹 플랜트의 통과불가 컨테이너들 및 파이프라인들을 검사할 수 있다는 장점이 있다. 특정 장점으로서, 본 발명에 따른 항공기는 또한 플랜트, 특히 코킹 플랜트, 예컨대 석탄 타워, 코크스 램프(coke ramp), 퀀칭 타워(quenching tower), 유출물 플랜트, 회수 부산물 (by-recovery) 플랜트, 냉각 타워, 타르 분리기, 클라우스 플랜트(Claus plant) 등의 컴포넌트 장치들의 검사를 위해 제공된다. 또한, 항공기를 사용하여 석탄 또는 코크스 저장 장소의 점유를 탐지하여 코크스 플랜트의 현재 원료 및 제품 저장 재고에 대한 추정치를 획득할 수 있어, 경제적 이점들과 함께 물류 구매에 대한 긍정적인 효과를 도출할 수 있다. 본 발명에 따른 항공기로 인해, 외부 표면으로부터 임의의 원하는 거리에서 플랜트를 통해 신속한 비행이 가능하고, 플랜트의 반복 가능한 측정 또는 플랜트 특정 데이터의 결정이 저비용 방식으로 가능하다.

충전식 배터리/배터리와 같은 전기 에너지 공급장치를 사용하여 항공기를 추진하므로써, 항공기의 추진(전기 모터에 전기 에너지를 공급)뿐만 아니라 검사 장치에 에너지를 공급할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 특히 항공기의 이동/비행을 가능하게 하기 위해, 항공기가 전기 에너지 공급장치에 추가하여 내연 엔진 및/또는 압축 공기 드라이브(compressed air drive)를 가질 수 있음은 물론이다.

목표화된 측정들을 수행하기 위해, 항공기가 측정들에 관련된 섹션들/영역들, 특히 플랜트의 물체들/구조물들에 접근할 수 있는 오퍼레이터에 의해 제어되는 것이 또한 고려될 수 있다. 따라서, 항공기가 미리 결정된, 특히 시간 간격 제어된, 유지보수 비행들에 따라 실질적으로 (완전) 자동 방식으로 측정들 및 이미지 생성을 수행하는 것이 또한 고려될 수 있으며, 또한 오퍼레이터가 이들 비행들에 언제든지 개입하여 항공기의 작동을 인계받는 것이 가능하다. 따라서, 항공기는 언제든지 완전 자동, 반자동 또는 수동 방식의 모드들 사이에서 전환될 수 있다. 본 발명의 맥락에서, 완전 자동 모드는 미리 결정된 측정 간격들 및 이미지 기록들을 갖는 항공기의 시간 제어 비행을 의미하는 것으로 이해되며, 여기서 어떠한 오퍼레이터도 개입하지 않고 또한 어떠한 오퍼레이터도 항공기의 활동 동안 존재할 필요가 없다. 본 발명의 맥락에서, 반자동 모드는 플랜트의 미리 정의된 영역들(물체들/구조물들)로의 그리고 그로부터의 자동 비행을 의미하는 것으로 이해되며, 여기서 오퍼레이터는 언제든지 측정들 또는 이미지 생성을 수정, 중단 또는 보완할 수 있다. 또는 여기서 오퍼레이터는 오퍼레이터와 관련된 플랜트의 관련 영역들로 비행하고 항공기는, 예를 들어 이전에 기록된 값들에 기초하여, 플랜트를 완전히 맵핑할 수 있기 위해 플랜트의 이 지점에서 추가적으로 어떤 측정들이 이루어져야 하는지(아직 이에 대한 충분한 데이터가 없을 수 있기 때문에) 또는 플랜트의 이 섹션으로부터 어떤 이미지 데이터가 생성되어야 하는지를 자동으로 결정한다. 본 발명의 맥락에서, 수동 모드는, 어떠한 영향을 미치는 항공기가 없이, 오퍼레이터가 독립적으로 어느 섹션에, 특히 점검되거나 관찰될 플랜트의 어떤 물체들/구조물들에 항공기로 접근하기를 원하는지, 그리고 그들이 어떠한 측정들 또는 어떤 이미지 생성을 그곳에서 수행하기를 원하는지를 결정하는 오퍼레이터 모드를 의미하는 것으로 이해된다.

검사 장치는 일체형(one-piece) 또는 멀티-피스형(multi-piece) 구성일 수 있음은 물론이다. 검사 장치는 적어도 하나의 측정 장치를 갖는 것이 유리하다. 검사 장치가 다수의 측정 장치들을 갖는 것이 또한 고려될 수 있으며, 이들 측정 장치들이 항공기의 상이한 위치들/섹션들 또는 영역들에 배열되는 것이 가능하다. 즉, 검사 장치 또는 검사 장치의 적어도 하나의 측정 장치는 항공기의 상측, 하측 또는 다른 측면에 배치될 수 있다. 적어도 하나의 측정 장치, 특히 복수의 측정 장치들의 위치설정은 그들의 기능 및 그와 연관된 요구되는 정렬에 의해 결정된다. 검사 장치, 및 특히 그의 적어도 하나의 측정 장치가 교환 가능한 경우가 유리하다. 이것은 유리하게는 요구들에 따라, 측정 디바이스들의 간단한 교체뿐만 아니라 측정 디바이스들의 맞춤형 조합을 가능하게 한다.

항공기는 적어도 검사 장치에 의해 획득된 데이터의 단기 저장을 위한 저장 유닛을 갖는 것이 또한 가능하다. 이들 획득된 데이터는 이어서 유리하게는 블루투스, 무선 신호, WLAN 또는 일부 다른 무선 형태의 전송을 통해 분석 디바이스로 전송되거나 또는 보내진다. 마찬가지로 항공기의 컴포넌트인 송신 및 수신 장치가 이러한 목적을 위해 유리하게 사용된다. 추가적으로 또는 대안으로서, 획득된 데이터가 또한 다른 항공기로 포워딩될 수 있음은 물론이다. 특히 여러 대의 항공기, 특히 두 대 이상의 항공기가 한 플랜트에 사용되는 경우 이 방법이 편리하다. 여기서 항공기의 각각이 동일한 측정 장치들(유형 및 개수)을 갖는 동일한 검사 장치를 갖거나 항공기의 각각이 상이한 개수의 측정 디바이스들 또는 상이한 유형의 측정 디바이스들을 갖는 상이한 검사 장치를 가질 수 있음은 물론이다. 항공기 사이에서 데이터를 교환함으로써, 추가 측정들 또는 보충 측정들이 요구되는 플랜트의 영역들 또는 섹션들을 정의하는 것이 가능하다. 또한 하나의 항공기가 측정 결과를 사용하여 다른 항공기에 비교 측정을 수행하도록 지시하여 정확한(검증된) 측정값을 생성할 수도 있다.

항공기가 코크스 오븐 배터리 또는 플랜트, 특히 코킹 플랜트의 영역에서 비이동식 측정 장치들로부터의 측정 데이터를 기록하고 이들을 평가 유닛에 공급하는 것이 또한 가능하다. 이러한 종류의 비이동식 측정 장치, 특히 고정식 측정 장치의 경우에는, 예를 들어 열 회수 코크스 오븐 배터리의 오븐 루프에 위치된 압력 측정 센서가 있다. 온도들, 가스 조성들 및 부피 흐름들은 또한 코킹 플랜트에 적어도 하나의 영구적으로 또는 일시적으로 설치된 측정 장치에 의해 검출 또는 측정될 수 있고, 항공기 또는 다수의 항공기로 전송될 수 있다. 다른 실시예에서, 액체 용기 또는 저장통(basin)의 충전 레벨이 측정되고 항공기로 보내질 수 있다.

일 실시예에 따르면, 검사 장치는, 비접촉으로, 특히 적어도 광학적으로 또는 열화상 방식으로, 검사될 표면 상의 온도 필드(temperature field)를 결정하는 온도 측정 장치를 갖는다. 본 발명의 맥락에서, 이 온도 측정 장치는 열화상 장치로 또한 이해될 수 있다. 온도 측정 장치는 예를 들어 적외선 온도 측정 장치, 특히 레이저 적외선 온도계 또는 열 카메라일 수 있다. 이에 의해, 항공기가 측정될 측정 포인트에 너무 가깝게 이동되어야 할 필요 없이, 고온에서도 비접촉식으로 그리고 신뢰성 있는 프로세스로 온도 데이터를 결정하는 장점이 있다.

일 실시예에 따르면, 검사 장치는 피검사면들로부터 이격된 에어 스페이스 중의 가스 농도들을 검출하는 가스 농도 측정 장치를 갖는다. 배출물 측정 장치로도 지칭될 수 있는 가스 농도 측정 장치는 바람직하게는 화학적 반응성 장치이다. 따라서, 측정 기술의 측면에서 가스 농도 측정 장치와 관련되고 항공기의 안전과 관련된 표면으로부터 정의된 최적 거리(최대 거리/최소 거리)에서 가스 농도, 예를 들어, 질소 산화물, 황 산화물, 분진 입자, 고급 탄화수소, 탄소 모노산화물, 벤조[a]피렌, 수소 황화물, 암모니아 등의 농도들을 측정할 수 있다. 가스 농도 측정 장치는 바람직하게는 센서들이나 프로브들뿐만 아니라 분석기들을 구비한다.

일 실시예에 따르면, 검사 장치는 진공 하에서 동작하고 흡입된 가스 샘플을 누출밀폐(leaktight), 특히 기체밀폐 또는 가스밀폐 또는 유체밀폐식으로 보존하여 가스 샘플을 추후 분석을 위해 평가 유닛, 특히 분석 유닛에 공급하는 가스 저장 장치를 갖는다. 또한, 가스 저장 디바이스에 추가하여, 항공기는 또한 그 위에, 점검되는 외부 표면 앞에서, 특히 점검될 외부 표면 앞의 에어 스페이스에서, 코크스 오븐 플랜트의 진공 작동 시 전문 인력이 접근할 수 없는 높이에서 임의의 원하는 배출물들 또는 가스들이 흡입되고 가스 저장 디바이스로 전달되는 흡입 장치를 배치하는 것을 생각할 수 있다. 가스 저장 장치는 또한, 흡입된 가스들/배출물들을 적어도 일시적으로 저장/보유하기 위한, 예를 들어, "가스 샘플링 벌브(gas sampling bulb)" 라고 하는 저장 보틀 또는 일부 다른 누출밀폐, 특히 유체밀폐 용기이다. 항공기가 착륙한 후, 가스 저장 장치는 항공기로부터 바람직하게 분리되고, 예를 들어 평가를 위해 외부 가스 분석 실험실에 공급된다. 이러한 목적으로, 일 실시예에 따른 항공기는 임의의 원하는 진공 및/또는 가스 저장 유닛을 갖는다.

마찬가지로, 검사 장치는 적어도 압축 공기에 의해 검사될 표면 상의 표면 오염을 제거하는 역할을 하는 압축 공기 랜스를 가질 수 있음은 물론이다. 이러한 압축 공기 랜스는 또한 바람직하게는 적절한 센서를 사용하여 이러한 균열들, 갭들, 함몰부들 등의 깊이를 결정하기 위해 압축 공기가 조적부, 도어, 클래딩 등의 기존의 균열들, 갭들, 함몰부들 등에 블로우되는 방식으로 사용될 수 있다. 압축 공기 랜스가 물리적으로 반응성인 장치이면 결과적으로 바람직하다. 압축 공기 랜스를 공급하기 위해, 항공기는 바람직하게는 또한 압축 공기 저장조를 가지며, 이로부터 압축 공기 랜스에 대한 압축 공기를 가져오게 된다. 압축 공기에 의한 오염물의 제거 후, 코크스 오븐 배터리의 원하지 않는 조적부 갭들의 실제 깊이는 유리하게는 처음으로 결정될 수 있어서, 후속 분석이 유리하게는 코크스 오븐 챔버로부터 대기로 원하지 않는 가스 유출들 또는 그 밖에 코크스 오븐 챔버로부터 가열 연도 내로의 미가공 가스 크로스오버들의 국부 위치를 찾도록 한다. 따라서 내부 또는 외부 표면들의 구조적 높이가 최대 70m에 달하는, 예를들어, 코크스 퀀칭 타워들(coke quenching towers) 또는 석탄 타워들 내부를 포함하여 원하는 높이에서 유사한 조적 및 구조 분석들을 수행할 수 있으며, 지금까지는 완전히 접근이 불가능했었다. 그 결과, 예를 들어 습식 퀀칭 타워의 상부 내부 영역에서 소용돌이치는 코크스 입자들을 통해 분리 라멜라의 오염 또는 막힘 상태를 처음으로 파악할 수 있게 되었다.

일 실시예에 따르면, 검사 장치는 레이저(레이저 스캐너) 또는 초음파에 의해, 검사될 표면들에 가깝거나 또는 그 위에 있는 플랜트의 컴포넌트들/물체들/구조물들과 같은 고체 요소들 사이의 거리들, 길이들, 거리들을 검출하는 거리 측정 장치를 갖는다. 거리 측정 장치가 물리적으로 반응성인 장치인 경우에도 마찬가지로 바람직하다. 이 경우, 검사될 표면들 상의 동일하거나 상이한 고체 요소들(컴포넌트들/물체들/구조물들) 사이의 거리들이 다차원 방식으로 유리하게 측정된다. 이러한 맥락에서, 고체요소들은 스프링 요소들, 압력 표면, 버크스테이들(buckstays), 라이저 파이프들, 벽 보호판들, 크로스타이 또는 종방향 타이 또는 타이, 레일들, 레일 베어링 지지체들, 도어들, 코크스 오븐 폐쇄부들, 프레임 등일 수 있다.

마찬가지로, 검사 장치가 검사될 표면에 가깝거나 그 위에 있는, 적어도 고체 요소들(컴포넌트들/물체들/구조물들), 특히 전술한 고체 요소들의 수직 및/또는 수평 정렬을 검출하는 레벨링 장치를 갖는 것도 생각할 수 있다. 이러한 경우에, 플랜트의 기능 장애에 기여할 수 있는 이들 고체 요소들의 원하지 않는 변형들을 검출하는 것도 유리하게 가능하다. 레벨링 장치가 물리적으로 반응성인 장치이면 마찬가지로 유리하다.

일 실시예에 따르면, 검사 장치는, 검사될 표면들에 대한 손상을 적어도 시각적으로 검출하는, 예를 들어 카메라, 특히 고해상도 사진 카메라와 같은 포토기술 디바이스(phototechnical device)를 갖는다. 또한, 포토기술 장치는 전체 플랜트 또는 이 플랜트의 적어도 영역들(컴포넌트들/물체들/구조물들)의 2차원 이미지들의 체계적으로 생성/기록하는 역할을 하며, 이후 분석 장치에서 사진측량 3차원 이미지로 변환된다. 포토기술 장치는 디지털 SLR 카메라일 수 있다. 포토기술 장치는 또한 유리하게는, 예를 들어 코크스 오븐 도어가 개방될 때 코크스 오븐 배터리의 코크스 오븐 챔버의 내화성 라이닝을 기록하는 것을 가능하게 한다. 또한 이 포토기술 장치를 사용하면 플랜트 가동 중에도 높은 곳, 특히 비교적 먼 거리들에서 플랜트들의 이미지들 뿐만 아니라 코크스 오븐 근처의 영역들과 같이 인력이 접근하기 어렵고 또한 인력의 안전을 위협할 수 있는 컴포넌트들/물체들/구조물들의 이미지들도 기록할 수 있다. 항공기의 위성 제어 위치 검출 모듈과 협력하여 이 포토기술 장치를 사용하면 특히 재현 가능한 전후 비교를 위해 지리 참조 이미지들을 생성할 수 있다.

이미 전술한 바와 같이, 항공기는 플랜트 특히 코크스 오븐 배터리 위 또는 인접한 정의된 공간 영역들/통로들에서 작동할 수 있고, 자동 위치 검출을 행한다. 또한, 항공기는 고온 저항성(내열성)을 갖는 커버링을 가지므로, 항공기가 코크스 오븐 배터리의 코크스 오븐 챔버를 통과하여 코크스 오븐 배터리 내부로 (적어도 일부 섹션 또는 섹션들에서) 침투하거나 플랜트의 다른 고온 영역들을 비행/검사할 수 있는 것이 유리한 것으로 간주된다. 이 경우에, 항공기의 커버링 또한 내산성일 수 있음은 물론이다. 검사 장치를 유해한 환경(고온 또는 유해한 유체들 또는 먼지)에서 보호하기 위해, 검사 장치 또는 검사 장치의 적어도 열 민감성 또는 산 민감성 측정 장치들이 유리하게는 커버링 내의 자동으로 폐쇄 가능한 개구(해치/플랩)를 통해 항공기의 내부로 후퇴될 수 있는 것이 고려될 수 있다. 마찬가지로, 예를 들어, 포토기술 장치가 포토기술 이미지들의 생성을 허용하지만 동시에 열 및 유해한 유체들에 대한 포토기술 장치의 적절한 보호를 허용하는 적어도 부분적으로 투명한 보호 케이싱을 가질 수 있음도 물론이다. 이 보호 케이싱은 항공기의 커버링 상에 배열될 수 있거나, 또는 항공기의 커버링의 컴포넌트일 수 있다.

본 발명의 제 2 양태에 따르면, 전술한 항공기를 이용하여 결함들의 발생원들을 검출하기 위하여, 코킹 플랜트들의 설비를 검사하는 방법에 있어서, 상기 항공기는, 검사 장치에 의해 데이터를 획득하고, 이들을 송신 및 수신 장치에 의해 상기 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 적어도 하나의 외부 분석 장치에 전송한다. 본 발명에 따른 방법은 적어도 다음의 단계들을 포함한다:

- 획득된 포토기술 및 광학 데이터, 특히 2D 데이터를 적어도 정사영상들(orthophotos) 또는 표면 질감들 또는 3D 모델들을 생성하기 위해, 분석 장치의 변환 유닛에 의해, 특히 사진 측량에 의해, 지오레퍼런싱된 3D 열 포인트 클라우드(georeferenced 3D thermal point cloud)로 변환하는 단계,

- 편차 데이터를 결정하기 위해, 화학적 반응성, 물리적 반응성 및 열화상 장치들로부터 획득된 데이터를 상기 분석 장치의 비교 유닛에서 처리하는 단계,

- 이미지 처리 알고리즘들 및/또는 기계 학습 알고리즘들에 의해 결함들의 발생원들을 검출하기 위해, 상기 분석 장치의 평가 유닛에서 모든 변환된 데이터와 모든 편차 데이터 및 추가의 작동 데이터를 결합하는 단계.

본 발명에 따른 방법에 의해, 예를 들어, 코킹 플랜트, 특히 코크스 오븐 배터리와 같은 플랜트의 컴포넌트들/물체들/구조물들에서의 변형들과 같은 결함들의 발생원들의 검출 및 예측이 유리하게 달성되어, 최적화된 수리 예후를 가능하게하고, 결과적으로 플랜트의 가동중단시간들을 감소, 특히 최소화한다. 전술된 방법은 유리하게는 컴포넌트들/물체들/구조물들의 자동 및 정기적인 모니터링을 가능하게 하고, 여기서, 이상들이 검출되면, 정확한 위치가 직접 출력될 수 있고, 상세한 점검이, 예를 들어, 본 발명의 제1 양태에서 언급된 항공기를 이용하여 개시될 수 있다.

분석 장치는 예를 들어 항공기에 의해 전송된 데이터를 평가, 비교 및/또는 분석하기 위한 복수의 프로그램들을 포함하는 컴퓨터 또는 서버이다. 이러한 목적을 위해, 분석 장치는 다수의 유닛들, 특히 플랜트 특이적 알고리즘들(plant-specific algorithms)을 갖는 독립식 프로그램들(self-contained programs)을 가지며, 이는 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 코킹 플랜트와 같은 플랜트 및 특히 코킹 플랜트의 코크스 오븐 배터리 내의 결함들의 발생원들을 검출하기 위해, 분석 장치는 또한 하나 초과의 항공기, 특히 2개 이상의 항공기(다수의 항공기)로부터의 데이터를 처리할 수 있다. 또한, 플랜트 및/또는 그의 환경에 관한 동작 및 프로세스 데이터가 또한 결함들의 발생원들의 검출을 위해 분석 디바이스에 이용가능하게 되거나 또는 분석 디바이스의 메모리 유닛에 이미 저장될 수 있음은 물론이다. 예를 들어, 작동 및 프로세스 데이터는 처리량, 재료 유동, 압력 또는 가스 조성들과 같은 플랜트의 작동 상태들에 관한 데이터, 또는 온도 센서 시스템, 오븐들 및 용기들의 충전 레벨들 또는 외부 온도, 습도 등과 같은 환경 조건들에 관한 데이터이다. 항공기에 의해 획득된 데이터 및 작동 및 프로세스 데이터는 유리하게는 분석 장치에 정기적으로 또는 연속적으로 이용 가능하게 된다.

플랜트의 상공비행(overflight) 동안 본 발명에 따른 항공기에 의해 생성된 데이터는 3D 열 포인트 클라우드를 제공하도록 유리하게 처리되며, 따라서 포인트 클라우드는 공지된 스티칭 알고리즘에 의해 플랜트의 일련의 지오레퍼런싱되고 중첩하는(공중) 이미지들로부터 계산된다. 이 계산된 포인트 클라우드로부터, 플랜트 또는 그의 구성 부분들(컴포넌트들/물체들/구조물들)의 3차원 형상(3D 형상)뿐만 아니라 공간 위치가 결정된다. 이를 통해 정사영상들, 표면 텍스처들 및/또는 3D 모델들과 같은 왜곡 없는 실제 스케일 이미지들을 얻을 수 있다.

이미지 처리 알고리즘들 및/또는 기계 학습 알고리즘들이 이용 가능한 모든 관련 및 획득된 데이터를 보다 정확하게 하기 위해, 2D 이미지 기록들, 3D 포인트 클라우드 데이터, 열 데이터, 작동 및 처리 데이터를 평가하는데 사용된다. 이러한 평가는 유리하게는 하기 기재된 단계들을 포함한다.

첫 번째 단계는 모니터링이 필요한 플랜트의 (알려진) 컴포넌트들 및 구조물들의 인식 및 위치이다. 이들은, 예를 들어 충전구들, (코크스) 오븐 도어들, 개방된 코크스 오븐 도어의 영역 내의 내화물 라이닝들(linings), 레일들, 버크스테이들(buckstays), 라이저 파이프들 또는 냉각 타워 등이다. 특히 정사영상들의 사용 및 그들의 원근 교정(perspective rectification)을 통해 정밀한 좌표들 및 거리들이 결정할 수 있기 때문에, 정사영상들은 플랜트 및 그의 섹션들 또는 컴포넌트들 및 구조물들의 위치를 파악하는 데 선호되는 데이터 기반이다.

본 발명에 따른 방법의 일 실시예에 따르면, 정사영상들 또는 표면 텍스처들(surface textures) 또는 3D 모델 데이터는 적어도 노이즈가 억제되고 콘트라스트(contrast) 및 밝기가 조정되는 방식으로 전처리되어 한편으로는 상이한 이미지들의 비교가능성(comparability)을 위한 표준화(standardization)가 가능하고, 다른 한편으로는, 독특하고 특징적인 컴포넌트들/물체들/구조물들의 강조표시(highlighting)가 가능하다. 여기서 특징적인 이미지 특징들은 예를 들어, 특정 컬러 값들, 에지들 또는 다른 텍스처들이다.

그 후, 다양한 이미지 분석 방법들이 정사영상들에서 관심 물체들/구조물들을 검출하고 이들을 배경 및 다른 관련없는 구조물들과 구별하기 위해 유리하게 사용된다.

따라서, 적어도 허프 변환 또는 템플릿 매칭 방법 또는 컨볼루션 신경망들에 기초한 딥 러닝 모델들은 특히 그들의 형상, 속성 및 빈도에 따라 관련 컴포넌트들/객체들/구조물들을 식별하는 데 유리하게 사용된다. 이 프로세스를 포인트 클라우드 분류라고도 한다. 이 경우 좌표와 색상이 있는 각 점은, 예를들어, 물체 분류 "석탄 충전구 커버"와 같은 물체 분류에 할당된다. 허프 변환을 적용함으로써, 선들 또는 원들과 같은 간단한 파라미터화 가능한 기하학적 도형들에 의해 추상화될 수 있는 컴포넌트들/물체들/구조물들을 식별할 수 있다. 이들은, 예를 들어, 레일들 또는 (석탄) 충전구들 등일 수 있다. 대조적으로, 예를 들어, 냉각 타워과 같이 파라미터화는 불가능하지만 공지되고 매우 재현 가능한 형상들을 갖는 컴포넌트들/물체들/구조물들은 유리하게는 템플릿 매칭 방법에 의해, 특히 미리 정의된 참조들에 의해 식별된다. 여기서, 검색된 컴포넌트/물체 또는 검색된 구조물의 이미지 섹션 또는 검색된 컴포넌트/물체의 구조물를 묘사하는 합성 이미지가 참조로서 사용된다. 컨볼루션 신경망(CNN)에 기초한 딥 러닝 모델들은, 예를 들어, 가스가 흐르는 구역들과 같은 복잡한 또는 심지어 가변적인 형상들 및 텍스처들을 갖는 컴포넌트들/물체들/구조물들을 식별하는 데 유리하게 사용된다. 뉴런 네트워크 모델들을 학습시킬 때, 특히 참조 이미지 또는 프로세스 다이아그램과 같은 플랜트별 전문지식의 형태로 선험적 지식이 사용된다. 알려진 형상들, 미세 구조들 또는 텍스처들은 딥 러닝 신경망의 전이 학습(transfer learning)에 의해 적응된다. 전술한 애플리케이션들/방법들을 결합함으로써, 이미지 기록들로부터 타겟팅된 방식으로 모든 공통 플랜트 및 기계 컴포넌트들을 자동으로 식별하는 것이 유리하게 가능하다.

일 실시예에 따르면, 컴포넌트들/물체들/구조물들을 정의하기 위해, 식별된 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터로부터 다양한 특징들이 추출될 수 있으며, 여기서 이들 특징들은 적어도 정기적인 비교를 위해 사용된다. 이러한 맥락에서, 이러한 특징들은, 예를 들어, 절대 조건에서 및 기준 구조에 대한 상대적인 측면 모두에서, 컴포넌트들/물체들/구조물들의 위치, 특히 배향 및 높이에 관련된다. 크기 및 형상, 특히 반경, 중심점 및/또는 에지 평활도는 또한 추출되어야 할 필수 특징들이다. 추가적인 특징들은, 예를 들어, 충진구들의 거리들 등과 같은, 서로로부터의 컴포넌트들/물체들/구조물들의 주기성 및 거리들이다. 이는, 이러한 특징들이 연속적으로 또는 주기적으로 검출되고 서로 중첩되면, 이에 의해, 예를 들어, 변위들, 왜곡들, 변형들 등과 같은 컴포넌트들/물체들/구조물들의 변화들을 검출하고 모니터링하는 것이 가능하다는 것을 의미한다.

식별된 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터가 나머지 데이터 세트 영역으로부터 세그먼트화되는 것이 또한 고려될 수 있다. 예를 들어, 플랜트의 열 모니터링과 관련하여, 열 핫스팟(thermal hotspot) 및 국부적인 온도 변동들은, 예를 들어, 라이닝(lining), 조적부, 도어들(doors) 또는 또한 개구과 같은 컴포넌트들의 내부 변형 또는 마모의 표시이다. 획득된 열 데이터는, 특히 이들 컴포넌트들/물체들/구조물들의 온도 분포를 점검하기 위해, 이전에 검출된 컴포넌트들/물체들/구조물들로 유리하게 세그먼트화된다. 이어서, 다음의 특징들은, 예를 들어, 각각의 (코크스) 오븐과 같은 각각의 컴포넌트/물체 또는 각각의 구조물에 대해 추출된다: 평균, 중간값, 최소, 최대, 표준 편차 및 온도 분포. 이들 특징부는 유리하게는 각각의 구조물 분류에 대해, 즉 예를 들면 모든 (코크스) 오븐들에 대해 부가적으로 집합된다. 이러한 정보로, 모든 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들은 유리하게는 임계 또는 비정상 영역들에 대해 자동으로 점검된다. 이 경우, 임계 또는 비정상 영역들은 다음과 같이 정의될 수 있다:

- 미리 결정된 기준 값들을 초과하거나 아래로 떨어짐,

- 동일한 유형의 모든 다른 구조물들로부터의 국부 구조물(컴포넌트/물체)의 편차,

- 국부 핫스팟들 또는 국부 온도 분포의 변화들로 인한 국부 구조물(컴포넌트/물체) 내의 편차 및/또는

- 이력 값들 및 분포들로부터의 구조물(컴포넌트/물체) 또는 구조물 분류의 편차.

본 발명의 맥락에서, 이력 값들(historical values)(데이터)은 동일한 구조물(컴포넌트/물체) 상에서 일부 이전 시간에 이미 결정되고 처리된 값들 또는 데이터를 의미하는 것으로 이해되고, 유리하게는 적어도 단기적으로 분석 장치에, 특히 분석 장치의 메모리 유닛에 저장된다.

이미 전술한 바와 같이, 적어도 열화상 장치들로부터의 데이터는, 온도 분포가 가시화되고 열 편차 데이터가 결정되는 방식으로 식별된 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터와 중첩된다.

그러나, 대안적으로 또는 추가적으로, 화학적 편차 데이터 및 물리적 편차 데이터가 결정되도록, 적어도 화학적 반응성 및 물리적 반응성 디바이스들로부터의 데이터가 식별된 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터와 중첩되는 것이 또한 고려될 수 있다.

상술한 데이터 기록 및 분석 단계들은 유리하게는 정기적으로, 특히 유리하게는 미리 결정된 간격 주기로 수행된다. 이로부터, 이미 언급된 거리들, 크기들, 위치들 등과 같은 국부 컴포넌트들/물체들/구조물들의 시간에 대한 변화 및 그들의 온도 특성들은 유리하게 시간이 지남에 따라 문서화되고 시각화될 수 있다.

이미 나타낸 바와 같이, 적어도 식별된 관련 컴포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터 및 화학적 반응성, 물리적 반응성 및 열화상 장치들로부터의 데이터, 획득되고 평가된 편차 데이터 및 작동 데이터는 분석 장치의 메모리 유닛에 이력 데이터 (값들)로서 저장되고, 모델, 특히 상관 모델은 이력 데이터를 사용하여 학습되고, 결함들의 발생원들을 예측하는데 사용될 수 있다. 보다 정확하게는, 학습된 모델을 사용하여 변형들, 변위들 및 온도 핫스팟들과 같은 변화들을 예측하는 것이 가능하다. 또한, 상관 모델은 현재 데이터 기록들로부터의 결정된 데이터를 이력 데이터, 특히 플랜트 자체의 이력 동작 및 프로세스 데이터와 조합함으로써 학습되는 것이 고려되며, 이 상관 모델은 플랜트의 작동 모드와 구조뿐만 아니라 중요한 컴포넌트들/물체들/구조물들의 구조적, 열적 또는 화학적 변화들 사이의 관계를 나타낸다. 이를 통해 열화상, 화학적 반응성 또는 물리적 반응성 (측정) 장치들로부터의 데이터/정보의 통합하여 과거 데이터 (이력 데이터)에 기초하여 플랜트에서의 변화들을 예측/예견 할 수 있다는 장점이 있다. 플랜트의 변화들의 예측/예견으로부터, 플랜트에 대한 치명적인 손상이 발생하기 전에 최적의 시기에 필요한 유지보수를 계획할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 정확한 위치와 변화 정도(변위)와 같은 유용하고 중요한 정보도 유지보수 팀과 수행해야 할 유지보수 작업에 사용할 수 있다. 또한 앞서 언급한 상관관계 모델은 데이터에 기반한 플랜트 예측 작동을 가능하게 하여, 열 핫스팟들이나 변위들 등과 같은 결함들의 발생원들이 발생하는 것을 최대한 피하거나 적어도 유지보수 없이 플랜트를 최대한 오래 운영할 수 있도록 결함들의 발생원들을 제때 연기할 수 있는 긍정적인 영향을 미치는 플랜트 작동 모드들을 추천할 수 있다는 장점이 있다.

설명된 방법에 따라, 본 발명의 제 1 양태에 따른 항공기와 관련하여 이미 설명된 모든 이점을 얻을 수 있다.

결함들의 발생원들을 검출하기 위해, 코킹 플랜트들 내의 장비를 검사하기 위한, 특히 코크스 오븐 배터리들을 검사하기 위한 본 발명의 제2 양태에 따른 방법과 조합된 본 발명의 제1 양태에 따른 항공기의 사용이 또한 청구된다(본 발명의 제3 양태로서).

이상에서 언급된 특징 및 이하에서 설명될 특징은 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 각각의 특정된 조합뿐만 아니라 다른 조합들로 또는 그 자체로 사용될 수 있다는 것은 자명하다.

본 발명에 따른 항공기 및 본 발명에 따른 방법에 따른 실시예들이 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다. 다음 도면들은 각각 개략도이며
도 1은 코크스 오븐의 장비의 검사 동안 본 발명에 따른 항공기의 실시예들뿐만 아니라 코킹 플랜트의 코크스 오븐의 일 실시예를 측면도로 도시한다.
도 2는 코크스 오븐의 장비의 검사 동안 본 발명에 따른 항공기의 추가 실시예들 및 코킹 플랜트의 코크스 오븐의 일 실시예를 측면도로 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 항공기의 실시예에 의한 코크스 오븐의 장비의 실시예들 및 이들의 검사를 측면도로 도시한다.
도 4는 본 발명에 따른 항공기의 실시예에 의한 코크스 오븐의 횡방향 앵커링 시스템 및 그 검사를 사시도로 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 항공기의 실시예들에 의한 코크스 오븐의 코크스 오븐 루프 상의 간격들의 검사를 도시한다.
도 6은 본 발명에 따른 항공기의 실시예에 의한 코크스 오븐의 코크스 오븐 루프 상의 가열 연도 폐쇄들의 검사를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 일 실시예에 관한 흐름도를 도시한다.
도 8은 코크스 오븐의 커버들에 대한 본 발명에 따른 항공기의 일 실시예에 의한 온도 측정치들과 비교하여 편차들/이상치들을 시각화하고 개별 가열 덕트들의 저부에서 수동으로 측정된 온도들을 예시하도록 의도된 선형 다이어그램을 도시한다.
동일한 기능 및 동작 모드를 갖는 요소들은 각각 도 1 내지 도 8에서 동일한 참조 부호들이 제공된다.

도 1은 코킹 플랜트(100)의 코크스 오븐(101)의 장비의 검사 동안 본 발명에 따른 항공기(1, 2, 3)의 실시예들뿐만 아니라 코킹 플랜트의 코크스 오븐(101)의 일 실시예를 측면도로 개략적으로 도시한다. 코크스 오븐(101)은 코크스 오븐(101) 내에서 수직 방향으로 연장되는 다수의 트윈 가열 연도들(102)을 갖는다. 코크스 오븐(101)은 대략 20m의 높이를 갖는다. 코크스 오븐(101)의 소성(firing)을 담당하는 오퍼레이터(50) 또는 전문 인력(50)은 결과적으로 적절한 코크스 오븐 작동 플랫폼들(105)을 사용하더라도 코크스 오븐(101)의 제한된 영역만을 검사할 수 있다. 특히, (측방향) 코크스 오븐 루프(111)는 오퍼레이터(50)가 접근하기 어렵거나 안전 위험이 증가된 상태에서만 점검할 수 있다. 항공기(1, 2, 3), 특히 유리하게 상이하게 설계된 검사 장치들을 갖는 다수의 항공기(1, 2, 3), 특히 3개의 항공기(1, 2, 3)는 이 경우에 대한 해결책을 제공한다. 그러나, 모든 항공기(1, 2, 3)는 비행 및 제어를 가능하게 하기 위해 요구되는 동일한 기본 구조를 갖는다. 따라서, 항공기(1, 2, 3)는 각각 대응하는 전기 모터를 갖는 프로펠러(20)뿐만 아니라 전기 모터 및 유리하게는 검사 장치(10)에 전기 에너지를 공급하기 위한 충전식 배터리/배터리(21), 비행 제어기(22), 비행 모니터링을 위한 센서(23) 및 위성 제어 위치 검출 모듈(24)을 갖는다. 송신 및 수신 장치(25)는 바람직하게는 적어도 획득된 데이터를 송신하기 위해 각각의 항공기(1, 2, 3)에 통합되고, 특히 바람직하게는 또한 적어도 획득된 데이터의 짧은 임시 저장을 위해 저장 장치(26)도 통합된다. 제1 항공기(1)는 온도 측정 디바이스(12), 거리 측정 디바이스(13) 및 가스 농도 측정 디바이스(11)(또한, 배출물 측정 디바이스로서 지칭됨)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 이에 대응하여, 제2 항공기(2)는 마찬가지로 온도 측정 장치(12), 가스 농도 측정 장치(11)(배출물 측정 장치로도 지칭됨) 및 거리 측정 장치(13)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 반면에, 제 3 항공기(3)는 이와 다르게 구성되고, 온도 측정 장치(12), 가스 농도 측정 장치(11)(배출물 측정 장치로도 지칭됨) 및 가스 저장 장치(17)뿐만 아니라 흡입 장치(18)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 따라서, 검사 장치들(10)은 그들의 측정 장치들 또는 측정 부착물들에 대해 개별적으로 적응될 수 있고, 결과적으로 항공기(1, 2, 3)는 개별적으로 장착될 수 있다. 이는 측정 부착물들이 언제든지 교환될 수 있음을 의미한다. 측정 부착물들 또는 측정 장치들의 개수는 항공기(1, 2, 3) 자체의 치수들에 의해서만 제한된다.

도 1에서 알 수 있는 바와 같이, 제 1 항공기(1)는 주로 코크스 오븐 루프(111), 특히 코크스 오븐(101)의 코크스 오븐 표면(111)(코크스 오븐 조적면(masonry surface)으로도 지칭됨)의 검사를 수행하는 역할을 한다. 이러한 목적을 위해, 제1 항공기(1)는 실질적으로 10 과 30 m 사이일 수 있는 코크스 오븐 루프(111)의 전체 길이뿐만 아니라 그 전체 폭을 비행한다. 검사 장치(10)의 구성에 기초하여, 열, 배출물-관련 및/또는 거리- 또는 간격-관련 결함들의 발생원들에 관하여 코크스 오븐 루프(111)를 검사할 수 있다. 가열 덕트 커버(107), 석탄 충전구 커버(106), 원료 가스 라이저 파이프 커버(108), 원료 가스 라이저 파이프(109), 원료 가스 라이저 파이프 허브(110), 이들 요소들 사이에 위치된 조적물 영역들 및 궁극적으로 전체 코크스 오븐 표면(111)이 검사되어 결함들의 발생원들의 존재에 대해 점검되는 코크스 오븐 표면 모니터링 작업이 유리하게 발생한다. 특히, 코크스 오븐 표면(111)의 열 이미지는 온도 측정 장치(12)의 도움으로 생성되며, 여기서 코크스 오븐 표면(111)의 특정 물체들/구조물들, 예컨대 석탄 충전구 커버(106)의 온도들은 또한 그들 온도 레벨에 대하여 테스트된다. 석탄 충전구 커버들(106), 특히 그것들의 프레임의 전형적인 온도들은 대략 100-350°C이다. 설정값으로부터 허용가능한 편차는 대략 +10K이다. 가열 덕트 커버들(106)(사이트 홀 커버들 이라고도 지칭됨)에서의 전형적인 온도들은 대략 50-300°C이다. 설정값으로부터 허용가능한 편차는 대략 +10K이다. 원료 가스 라이저 파이프(109), 특히 유리하게는 그의 금속 보호 재킷의 전형적인 온도는 대략 50-300°C이고, 설정값으로부터 허용가능한 편차는 대략 +10K이다. 가스 농도 측정 장치/배출물 측정 장치(11)를 이용하여, 코크스 오븐(101)의 표면 근처에서 의도치 않게 발생하는 가스들(배출물들)을 검출할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 예를 들어, 대응하는 가스들의 원하지 않는 유출이 발생할 수 있는 관련 물체들/구조물들, 특히 그들의 주변들(관련 물체의 바로 근처의 대기)이 점검된다. 그러한 물체들/구조물들은 예를 들어, 원료 가스 라이저 파이프 커버(108) 또는 석탄 충전구 커버(106) 또는 다른 원료 가스 라이저 파이프 허브(110)이다. 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 코크스 오븐(101)의 관련 물체들/구조물들 또는 다른 컴포넌트들 사이의 간격들, 예를 들어, 2개의 석탄 충전구 커버들(106) 사이의 거리(ΔL2) 또는 석탄 충전구 커버(106)와 코크스 오븐(101)의 벽 사이의 거리(ΔL1)를 결정할 수 있다. 이들 측정된 거리들(데이터/값들)은 그 후 항공기(1)의 메모리 장치(26)에 저장되고 송신 및 수신 장치(25)에 의해 외부 분석 장치(40)로 전송된다. 이 분석 장치(40)에서, 이들 데이터는 대응하는 저장 유닛(여기에 도시되지 않음)에 이력 데이터(historical data)로서 저장되고 비교 유닛(여기에 도시되지 않음)에서 입력 전류 데이터와 비교된다. 이에 의해, 거리들의 변화들을 결정하는 것이 가능하고, 이는 차례로 코크스 오븐(101)의 물체들/구조물들의 원하지 않는 변형들/변위들을 나타낸다.

도 1에 따르면, 제2 항공기(2)는 또한, 예를 들어, 코크스 오븐 도어(103)의 길이(및/또는 폭) 또는 추가로 편향이 측정되는 거리 측정 디바이스(13)를 갖는다. 특히, 측방향 간격 모니터링은 오퍼레이터들(50)이 접근할 수 없는 높이들에서 거리 측정 장치(13)를 이용하여 수행될 수 있으며, 예를 들어, 다음의 간격들/거리들이 결정된다: 코크스 오븐 도어(103) 상의 힘 조절 요소들(스프링들) , 버크스테이의 횡방향 앵커링 스프링들의 힘 조절 요소들(스프링들) 사이의 간격들, 코크스 오븐 도어 밀봉 스트립과 코크스 오븐 챔버 프레임 지지 표면 사이의 갭들 및/또는 레벨러 도어 밀봉 스트립들과 코크스 오븐 챔버 프레임 지지 표면 사이의 갭들. 또한, 제2 항공기(2)는 유리하게는 또한 압축 공기 랜스(15)를 포함하며, 이는 압축 공기를 이용하여, 한편으로는 코크스 오븐(101) 또는 이의 물체들/구조물들의 표면들 상의 먼지를 제거할 수 있고, 다른 한편으로는 코크스 오븐(101) 또는 그의 물체들/구조물들의 조적물에서의 균열들/함몰부들 내로 압축 공기를 불어넣음으로써 그의 균열 깊이들을 결정하는데 또한 유용하다. 결과적으로, 제2 항공기(2)는 또한 유리하게는, 예를 들어 압축 공기 랜스(15)에 대해 이용 가능한 압축 공기를 만드는 역할을 하는 압축 공기 저장소(27)를 갖는다.

한편, 도 1에 도시된 제3 항공기(3)는 오퍼레이터들(50)이 접근할 수 없는 공간(에어 스페이스 (L))에서 측방향 배출 모니터링을 수행한다. 보다 정확하게, 가스 농도 측정 장치(11)는 코크스 오븐(101)의 물체의 바로 근처, 특히 물체의 표면의 바로 근처에 코크스 오븐(101)의 외부에 형성된 에어 스페이스(대기 공간/대기 에어 스페이스(L))을 검사하기 위해 사용된다. 이 물체는, 예를 들어, 가스들(배출물들)이 (도어가 폐쇄될 때에도) 유출될 수 있는 레벨러 도어(104) 또는 코크스 오븐 도어(103)일 수 있다. 이러한 맥락에서, 예를 들어, 황화수소, 벤조[a]피렌, 질소 산화물, 일산화탄소 및 먼지 등의 가스들/배출물들이 결정된다. 항공기(1, 2, 3)가 서로 통신하고, 따라서 예를 들어, 플랜트(100)의 특정 물체들/구조물들에 대한 추가/보충 심사들 또는 검사들을 수행하기 위해 분석 장치(40)에 의해 시운전되거나 또는 서로 시운전하기 위해 분석 장치(40)를 통해 직접 또는 간접적으로 결정된 데이터/값들을 교환하는 것이 고려될 수 있다. 이는 특히, 사용 중인 모든 항공기(1, 2, 3)가 서로 상이하게 장착된 검사 장치(10)들을 갖고, 심사 동안, 항공기(1, 2, 3) 중 하나가 다른 항공기(1, 2, 3)의 측정들에 의해 검증되거나 심지어 보충될 필요가 있는 설정값(setpoint value)으로부터 편차를 검출하면, 또는 이러한 편차의 원인(결함의 발생원)이 무엇인지를 결정하기 위해 필요하다. 결과적으로, 제3 항공기(3)가 가스 농도 측정에 의해 가스의 증가되고 원하지 않는 누출을 검출하는 경우, 다른 항공기(1, 2) 중 하나가, 가스들의 누설의 원인일 수 있는 코크스 오븐(101)의 도어들에서의 변위들을 결정하기 위해, 예를 들어 레벨링 장치(16) 또는 거리 측정 장치(13)에 의한 측정에 의해 요청될 수 있다. 또한, 제3 항공기(3)는 또한 가스들/배출물들의 적어도 일시적인 저장 또는 유밀 유지를 위한 가스 저장 장치(17)를 갖는다. 따라서, 가스 농도 측정 장치(11)에 의한 배출물들의 직접 측정에 더하여 또는 대안적으로, 플랜트(100)로부터 유출하는 가스들이 예를 들어 흡입 장치(18)에 의해 대기 에어 스페이스(L)으로부터 흡입되어 가스 저장 장치(17)로 공급되는 것이 고려될 수 있다. 흡입 장치(18)는 검사 장치(10)의 컴포넌트일 수 있고, 결과적으로, 다른 측정 장치들 또는 또한 가스 저장 장치(17)와 같이, 항공기(3) 상에 교환 가능하게 장착될 수 있다. 흡입 장치(18)가 가스 저장 장치(17)에 직접(즉시) 작동가능하게 연결되고 결과적으로 항공기(3) 상의 가스 저장 장치(17) 상에 또는 적어도 그 옆에 배치되는 것도 고려할 수 있다. 대안적으로, 흡입 장치(18)가 가스 저장 장치(17)에 간접적으로(매개체를 통해) 작동식으로 연결되고, 결과적으로 항공기(3) 상의 임의의 원하는 위치에 배열되고 라인들(호스들)을 통해 가스 저장 장치(17)에 연결되는 것도 또한 고려할 수 있다.

항공기(1, 2, 3) 각각이 이미지들, 특히 2차원 이미지들을 생성하기 위한 포토기술 장치(14)를 포함하는 것을 고려할 수 있다.

도 2는 코크스 플랜트(100)의 코크스 오븐(101), 특히 도 1에 도시된 코크스 오븐(101)의 실시예, 뿐만 아니라 코크스 오븐(101)의 장치들(물체들/구조물들)의 검사 동안의 본 발명에 따른 항공기(1, 2)의 추가 실시예들의 측면도를 도시한다. 제1 항공기(1)는 온도 측정 장치(12), 가스 농도 측정 장치(11), 압축 공기 랜스(15) 및 거리 측정 장치(13)를 갖는 검사 장치(100)를 갖는다. 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 오퍼레이터들(50)이 접근할 수 없는 높이들에서의 코크스 오븐(101)의 측방향 간격 모니터링이 가능하다. 따라서, 횡방향 앵커링 스프링들(67)의 힘 조정 요소들(스프링들)은 버크스테이(60)의 수평 프리로딩에 대해 유리하게 검사된다. 횡방향 앵커리지의 버크스테이(60)는 측방향 코크스 오븐 작동 플랫폼들(105) 위에 그리고 이에 따라 재생기 위에 최대 10개의 수직으로 배열된 스프링 팩들(61)을 가지며, 이는 또한 도 2의 A에서 상세히 볼 수 있다. 이 경우, 항공기(1, 2)를 이용하여, 특히 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 항공기(1)를 이용하여 주기적으로 유지 보수 간격들로 횡단 앵커리지의 스프링 조립체(61)와 베이스 플레이트(63) 사이의 간격(ΔL)을 확인할 필요가 있으며, 따라서 코크스 오븐 측면 당 최대 14개의 스프링들, 코크스 오븐(101) 당 최대 28개의 스프링들 및 코크스 오븐 배터리 당 최대 2550개의 스프링들이 항공기(1)에 의해 주기적으로 확인되어야 한다. 전달되는 힘의 정도는 유리하게는 값 ΔL을 결정함으로써 결정된다.

도 2에 도시된 제2 항공기(2)는 기체 농도 측정 장치(11), 거리 측정 장치(13) 및 레벨링 장치(16)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 제2 항공기(2)는 유리하게는 코크스 오븐 표면(111), 특히 코크스 오븐 루프(111)를 모니터링하는데 사용된다. 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 플랜트(100)가 벌크 모드에 있을 때 개별 석탄 충전구 커버들(106) 사이의 간격들이 측정되거나 플랜트(100)가 스탬핑 모드에 있을 때 개별 가스 추출 개구 커버들(112) 사이의 간격들이 측정된다. 결정된 값들/데이터는 이어서 분석 장치(40)로 전송된다. 레벨링 디바이스(16)를 사용하여, 제2 항공기(2)는, 특히, 원료 가스 라이저 파이프(108)의 또는 코크스 오븐 도어(103)의 또는 버크스테이(여기에 도시되지 않음) 의 또는 코크스 오븐 챔버 프레임(114)의 기울기들의 형태에서의 임의의 편차들을 결정하기 위해, 원료 가스 라이저 파이프(108)의 또는 코크스 오븐 도어(103)의 또는 버크스테이(103)의 또는 코크스 오븐 챔버 프레임(114)의 종방향 정렬을 체크할 수 있다. 또한, 가스 농도 측정 장치(11)(이는 또한 배출물 측정 장치로 지칭될 수 있음)는 코크스 오븐 표면(111)의 영역에서, 특히 코크스 오븐 표면의 대기 에어 스페이스(L) 에서, 특히 코크스 오븐(101)의 개구들(석탄 충전구 커버(106) 또는 가스 추출 개구 커버(112)) 위에서, 유출하는 가스들을 검출하기 위해 사용된다.

각각의 항공기(1, 2)가 이미지들, 특히 2차원 이미지들을 생성하기 위한 포토기술 장치(14), 대응하는 전기 모터를 갖는 프로펠러(20), 뿐만 아니라 전기 모터 및 유리하게는 검사 장치(10)에 전기 에너지를 공급하기 위한 충전식 배터리/배터리(21), 비행 제어기(22), 비행 모니터링을 위한 센서들(23) 및 위성 제어 위치 검출 모듈(24)을 갖는 것이 고려될 수 있다. 송신 및 수신 장치(25)는 바람직하게는 적어도 획득된 데이터를 송신하기 위해 각각의 항공기(1, 2)에 통합되고, 특히 바람직하게는 또한 적어도 획득된 데이터의 짧은 임시 저장을 위해 저장 장치(26)도 통합된다.

도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 항공기의 실시예들과 관련하여, 항공기(1, 2, 3) 당 예시된 측정 장치들보다 많거나 적은 측정 장치들을 사용하는 것이 가능하다는 것이 관찰된다. 측정 장치들의 유형 및 수의 선택은 점검될 플랜트 및 사용되는 항공기(1, 2, 3)의 수에 실질적으로 의존한다.

도 3은 본 발명에 따른 항공기(1, 2)의 일 실시예에 의한 코크스 오븐(101)의 장비(물체들/구조물들) 및 그들의 검사의 실시예들을 측면도로 도시한다. 도 3에 따르면, 2개의 항공기(1, 2)가 도시된 물체들/구조물들을 모니터링하기 위해 사용된다. 검사 장치(10)를 제외하고, 이들 항공기(1, 2)는 도 1 및 도 2에 설명된 항공기(1, 2, 3)와 본질적으로 동일한 방식으로 구성되고, 따라서 여기서는 그 설명을 전적으로 참조한다. 제1 항공기(1)는 가스 농도 측정 장치(11) 및 온도 측정 장치(12)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 결과적으로, 이 제1 항공기(1)는 플랜트(100)의 물체들/구조물들에서의 원하지 않는 배출물들 및 개별 물체들/구조물들에 의한 열의 방출을 결정하는 데 사용된다. 제2 항공기(2)는 기체 농도 측정 장치(11) 및 온도 측정 장치(12)에 더하여 거리 측정 장치(13)를 포함하는 검사 장치(10)를 갖는다. 특히 이러한 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 오퍼레이터들이 접근할 수 없는 높이에서 측방향 간격의 모니터링을 가능하게 할 수 있다(여기에 도시되지 않음). 특히, 횡단 앵커링 스프링들(67)의 힘 조정 요소들(스프링들)은 버크스테이(60)의 수평 프리로딩(horizontal preloading)에 대해 체크되거나 측정된다. 이 경우에, 벽 보호판(117)의, 코크스 오븐 도어(103)의, 버크스테이(60)의 또는 코크스 오븐 챔버 프레임(114)의 수직 변형 및/또는 열에 의한 굽힘이 다양한 높이들에서 체크된다. 따라서, 예를 들어, 벽 보호판(117)와 코크스 오븐 챔버 프레임(114)의 하단부 사이(ΔL1) 및/또는 벽 보호판(117)과 버크스테이 내측 플랜지(64) 사이(ΔL2) 및/또는 코크스 오븐 챔버 프레임(114)의 하단부와 버크스테이 내측 플랜지(64) 사이(ΔL3) 및/또는 벽 보호판(117)와 버크스테이 내측 플랜지(64) 사이(ΔL4) 및/또는 코크스 오븐 도어 스프링 접촉 압력 요소(116)와 코크스 오븐 도어 프레임(113) 사이(ΔL5) 및/또는 횡방향 앵커링 스프링(67)의 원위 단부와 횡방향 앵커링 스프링 슬리브(66) 사이(ΔL6)의 간격들을 결정하는 것이 가능하다. 이들 세부사항은 항공기(1, 2), 특히 그의 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 예를 들어, 버크스테이의 외측 플랜지(65), 코크스 오븐 도어 단열 블록(115) 등과 같은 매우 다양한 물체들의 다수의 간격들이 결정될 수 있다는 것을 보여주기 위한 예시적일 뿐이다.

도 4는 본 발명에 따른 항공기(1)의 실시예에 의한 코크스 오븐(101)의 횡방향 앵커링 시스템 및 그 검사를 사시도로 도시한다. 이 경우, 항공기(1)는 예를 들어 플랜트(100)의 오퍼레이터들이 접근할 수 없는 높이들에서의 측방향 간격 모니터링을 위해 사용된다. 도 1 내지 도 3을 참조하여 이미 설명된 바와 같이, 도 4에 도시된 항공기(1)는 마찬가지로 대응하는 전기 모터를 갖는 적어도 하나의 프로펠러(20), 뿐만 아니라 전기 모터 및 유리하게는 검사 장치(10)에 전기 에너지를 공급하기 위한 충전식 배터리/배터리(21), 비행 제어기(22), 비행 모니터링을 위한 센서들(23), 위성 제어 위치 검출 모듈(24), 적어도 획득된 데이터를 송신하기 위한 송신 및 수신 장치(25), 및 유리하게는 또한 적어도 획득된 데이터의 짧은 임시 저장을 위한 저장 장치(26)를 갖는다. 또한, 항공기(1)는 카메라와 같은 포토기술 장치(14)를 갖는 것이 특히 유리하며, 이를 이용하여 플랜트(100)의 적어도 2차원 이미지 및/또는 플랜트(100)의 물체들/구조물들/컴포넌트들이 기록될 수 있다. 또한, 항공기(1)는 기체 농도 측정 장치(11), 온도 측정 장치(12) 및 거리 측정 장치(13)를 갖는 검사 장치(10)를 포함한다. 이들 측정 장치, 특히 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 수직 변형들, 특히 버크스테이(60)와 같은 물체들 및 구조물들의 열에 의한 굽힘을 체크할 수 있다. 여기서, 거리측정장치(13)는 몇 가지 예를 들자면, 코크스 오븐 루프 앵커(118), 벽 보호판(117)을 고정하기 위한 스프링 요소들 또는 스프링 팩(61), 재생기 커버판들을 고정하기 위한 스프링 요소들 또는 스프링 팩(61), 재생기 앵커(119), 상부 횡방향 앵커(120) 및/또는 하부 횡방향 앵커(121) 사이의 상이한 거리들을 검출/측정하지만, 이들이 모든 것을 예시한 것으로 간주되지 않아야 한다. 상세 B는 벽 보호판(117)를 도시하며, 그의 열에 의한 변형은 항공기(1), 특히 항공기(1)의 검사 장치(10)를 사용하여 검출된다.

도 5는 본 발명에 따른 항공기(1)의 실시예들에 의한 코크스 오븐(101)의 코크스 오븐 루프(111) 상의 간격들의 검사를 도시한다. 코크스 오븐 루프(111)는 열 팽창 변위들이 발생하므로, 검출되어야 한다. 항공기(1)는 도 4에서 언급된 항공기(1)와 실질적으로 동일한 구조를 가지므로, 도 4에 대해 제시된 설명들은 도 5의 항공기(1)에 대해서도 전체적으로 참조될 수 있다. 코크스 오븐 표면(111) 상에는 금속 프레임을 갖는 다수의 석탄 충전구 커버들(coal filling hole covers)(106)이 있다. 대략 4 내지 5개의 석탄 충전구 커버(106)들이 코크스 오븐 배터리의 코크스 오븐(101)마다 유리하게 형성된다. 항공기(1)는 거리측정장치(13)를 이용하여 개별 석탄 충전구 커버들(106)의 프레임들 사이(ΔL1)의 거리들, 및/또는 종방향 타이들(68) 사이 즉 ΔL2 의 간격들을 측정할 수 있다. 그 다음, 항공기(1)는 송신 및 수신 장치(25)에 의해 이러한 결정된 데이터/값들을 대응하는 분석 장치(40)(여기에 도시되지 않음)로 전송하며, 이 분석 장치는 수신된 데이터/값들을 편차들을 결정하기 위해 코크스 오븐 루프(111)의 이전 거리 측정치들로부터의 이미 저장된 이력 데이터/값들과 비교한다. 대안적으로, 예를 들어 거리 측정 장치(13)를 이용하여, 코크스 오븐 표면(111), 특히 석탄 충전구 커버(106) 및 그의 프레임의 레이저 측정, 레이더 측정 및/또는 사진 측량, 특히 광학 측정이 수행되는 것이 고려될 수 있다. 그런 다음 결정된/측정된 2차원 또는 3차원 데이터/값들은 분석 장치(40)의 포인트 클라우드의 형태로 제공(송신)되고, 이로부터 플랜트의 디지털의 정밀하게 지오레퍼런싱된 표현을 생성한다. 분석 장치(40)에 의한 3D 표현의 전송 또는 생성 후에, 거리 측정들은 오퍼레이터에 의해 추가 단계에서 수동으로 또는 분석 장치(40)의 대응하는 계산 프로그램을 이용하여 자동으로 수행될 수 있다.

도 5와 유사한 도6은 본 발명에 따른 항공기(1)의 실시예들에 의한 코크스 오븐(101)의 코크스 오븐 루프(111) 상의 가열 연도 폐쇄부들(123)의 검사를 도시한다. 항공기(1)는 도 4에서 언급된 항공기(1)와 실질적으로 동일한 구조를 가지므로, 도 4에서의 항공기(1)에 대해 제시된 설명들은 도 6에서의 항공기(1)에 대해서도 전체적으로 참조될 수 있다. 검사 장치(10)의 온도 측정 장치(12)를 이용하여, 코크스 오븐 루프(111) 상에서, 특히 가열 연도 폐쇄부(123) 상에서 온도 측정이 수행된다. 이는 특히 작동되는 코크스 오븐 배터리의 벌크 모드에서 온도들의 균일성이 요구되기 때문에 가열과 관련된 기술적 결론을 도출할 수 있는 이점이 있다. 코크스 오븐 루프(111)의, 특히 코크스 오븐 표면(111)의 열 모니터링에서, 온도 측정은 유리하게는 가열 벽의 적어도 20개 내지 많아야 44개의 가열 연도 폐쇄부들(123)에서 이루어진다. 명료함을 위해, 도 6은 4개의 가열 연도 폐쇄부들(123), 즉 제1 가열 연도 폐쇄부(123), 제19 가열 연도 폐쇄부(123), 제20 가열 연도 폐쇄부(123) 및 제44 가열 연도 폐쇄부(123)를 도시한다. 사이에 도시된 지점들은 나머지 가열 연도 폐쇄부들(123)을 상징하며, 이들은 여기서 상세히 도시되지 않는다. 바람직하게는, 가열 연도 폐쇄부들(123)의 열 모니터링 동안, 예를 들어 온도 측정 장치(13)로서 적외선 카메라의 작동 동안 조적부에서의 균열들이 눈에 띄는 온도 착색으로 또한 검출된다.

도 7은 본 발명에 따른 방법의 일 실시예에 관한 흐름도를 도시한다. 단계 S1에서, 데이터/값들은 항공기의 검사 장치에 의해, 특히 카메라와 같은 포토기술 장치에 의해, 검사될 플랜트, 특히 그의 물체들 및 구조물들로부터 수집되어, 분석 장치(40)로 보내지고, 분석 장치(40)에 의해 후속 단계 S2에서 정사영상들로 변환된다. 이들 정사영상들은 후속 단계(S3)에서 플랜트를 그의 개별 컴포넌트들들/물체들/구조물들과 식별하고 개별(관련) 컴포넌트소들/물체들/구조물들의 위치를 찾는 역할을 한다. 단계(S4)에서, 이러한 데이터는 개별 물체들/구조물들의 위치, 배향, 크기 등과 관련하여 더 정밀하게 개별 특징들을 결정할 수 있도록 적절한 방식으로 추가적으로 처리된다. 바람직하게는, 추가의 데이터/값들은 단계 S9에서 검사 장치에 의해, 특히 가스 농도 측정 장치, 거리 측정 장치, 압축 공기 랜스 및/또는 레벨링 장치에 의해 동시에 수집되고, 분석 장치(40)로 포워드(전송)된다. 그런 다음, 이들 데이터/값들로부터, 물체들/구조물들의 온도, 거리들, 간격들, 길이들 및/또는 편향 등에 관한 대응하는 특징들이 단계 S10에서 결정되고, 시간에 따른 이상들/변화들을 결정하기 위해 특정된 설정점들 또는 이력(오래된) 데이터/값들과 후속 단계 S11에서 비교된다. 이는 그 후, 특히, 후속하는 단계 S5에서 수행되며, 여기서, 점검될 플랜트에 관한 데이터/값들, 즉, 모든 관련 물체들/구조물들을 갖는 그의 3차원 형상은, 단계 S11에서 결정되었고 특정된 설정점들로부터 벗어나는 데이터/값들과 중첩된다. 단계 S12에서, 모니터링될 플랜트로부터의 작동 데이터/프로세스 데이터는 분석 장치(40)에 이용가능하게 되고 단계 S7에서 단계 S5로부터의 데이터/값들과 상관된다. 동시에, 단계 S6에서, 모니터링될 플랜트에서의 변화들에 관한 제 포괄적인 제 1 예측이 이루어진다. 그런 다음 단계 S6 및 단계 D7로부터의 이들 데이터는 단계 S8에서 조합되어, 플랜트에 대한 예측 유지보수 프로그램을 작성하는 것을 가능하게 한다.

도 8은 석탄 충전구 커버들 및/또는 가열 덕트 커버들과 같은, 코크스 오븐의 커버들 상에서, 본 발명에 따른 항공기의 일 실시예에 의해 수행된, 온도 측정들을 나타내도록 의도된 (제 2) 선형 다이어그램 D2와 비교하여 편차들/이상치들을 시각화하고, 개별 가열 덕트들의 저부에서 수동으로 측정된 온도를 나타내도록 의도된 (제 1) 선형 다이어그램 D1를 도시한다. 여기서, 온도의 수동 측정은 예를 들어 고온계(pyrometer)에 의해 관찰구 (viewing hole) 덮개들을 통해 가열 덕트의, 특히 가열 연도의 저부에서 안내 온도를 측정하는 오퍼레이터에 의해 수행된다. 그 다음, 측정된 온도는 분석 장치로 전송되며, 이 분석 장치는 선 다이아그램을 통해 이를 대응하게 플롯한다. 점선은 허용 가능한 공차 한계들을 나타내는데, 보다 정확하게는 상부 온도 공차 한계(OT) 및 하부 온도 공차 한계(UT)를 나타낸다. 측정된 온도는 이러한 온도 공차 한계(OT 및 UT) 내에 있어야 하며, 이는 평균된 실제 측정값에 대해 대략 + - 15K이다. 여기서 측정된 코크스 오븐은 코크스 측과 기계 측 사이에 34개의 가열 덕트들이 배치된 코크스 오븐 배터리를 갖고 있다. 덕트 번호 26 에서 측정된 온도가 상부 온도 공차 한계(OT)를 초과하고 결과적으로 예시적인 실제 값 공차 + -15K로부터 15K 를 초과하여 벗어나고 결과적으로 편차/이상치(A1)를 형성한다는 것을 제1 선형 다이어그램(D1)으로부터 알 수 있다. 일반적인 공차 한계들은 측정된 실제 값과 비교하여 5-30K 사이일 수도 있다. 제2 선 다이아그램(D2)에 따르면, 가열 덕트당 온도가 플롯되며, 여기서 온도 측정은 전술한 바와 같이 본 발명에 따른 항공기의 일 실시예에 의해 수행된다. 이 경우, 예를 들어, 도 1에서 알 수 있는 바와 같이, 항공기(여기서, 특히 제1 항공기(1))는, 코크스 오븐 루프(111)의, 특히 그의 개구들 또는 커버들, 예컨대 석탄 충전구 커버(106) 및/또는 가열 덕트 커버(107) 및/또는 그의 프레임에서의 온도를 대응하는 온도 측정 장치(12)에 의해 측정한다. 그 후 항공기(1)에 의해 획득된 측정 데이터는 마찬가지로 예를 들어 WLAN 또는 블루투스를 통해 분석 장치(40)에 전송된다. 분석 장치(40), 특히 분석 장치(40)의 평가 유닛 및/또는 비교 유닛은, 이어서 설정값들/데이터로부터 편차들/이상치들, 예컨대 특히 참조 기호(A2)로 나타낸 이상치를 검출하고 이를 예를 들어 전문 인력(오퍼레이터)에게 보고하기 위해, 획득된 데이터를 상부 온도 공차 한계(OT) 및 하부 온도 공차 한계(UT)에 관한 데이터와 비교한다. 선형 다이어그램들 D1, D2에 의해 도 8에 도시된 바와 같은 데이터의 시각화는 모니터/스크린과 같은 대응하는 그래픽 유닛에 의해 수행될 수 있고, 따라서 측정들의, 특히 온도 측정들의 결과들이 배출물들의 관점에서 안전한 위치에서 전문 인력에게 시각적으로 명확하게 될 수 있게 한다. 그 결과, 예를 들어, 측정된 실제 값이 미리 결정된 설정값으로부터 편차가 발생한 가열 덕트의 가열 단면을 점검하도록, 특히 대응하는 가열 단면 또는 매체 체적 흐름들을 재조정하도록 전문인력에게 지시가 주어진다.

1 (제 1) 항공기
2 (제 2) 항공기
3 (제 3) 항공기
10 검사 장치
11 가스 농도 측정 장치/배출물 측정 장치
12 온도 측정 장치
13 거리 측정 장치
14 포토기술(phototechnical) 장치/카메라
15 압축 공기 랜스
16 레벨링 장치
17 가스 저장 장치
18 흡입 장치
20 프로펠러
21 충전식 배터리/배터리
22 비행 제어기
23 센서들
24 위성 제어 위치 검출 모듈
25 송신 및 수신 장치
26 저장 장치
27 압축 공기 저장소
40 분석 장치
50 오퍼레이터/전문 인력
60 벅스테이
61 스프링 팩
62 너트
63 베이스 플레이트
64 벅스테이 내측 플랜지
65 벅스테이 외측 플랜지
66 횡방향 앵커링 스프링 슬리브
67 횡방향 앵커링 스프링
68 종방향 타이
100 플랜트/코킹 플랜트
101 코크스 오븐
102 트윈 가열 연도/가열 덕트
103 코크스 오븐 도어
104 레벨러 도어
105 코크스 오븐 작동 플랫폼
106 석탄(coal) 주입구 커버
107 가열 덕트 커버
108 원료 가스 라이저 파이프 커버
109 원료 가스 라이저 파이프
110 원료 가스 라이저 파이프 허브
111 코크스 오븐 루프/코크스 오븐 표면/코크스 오븐 조적면 (masonry surface)
112 가스 추출 개구 커버
113 코크스 오븐 도어 프레임
114 코크스 오븐 챔버 프레임
115 코크스 오븐 도어 내부 단열 블록
116 코크스 오븐 도어 스프링 접촉 압력 요소
117 벽면 보호판
118 코크스 오븐 루프 앵커
119 재생기 앵커
120 상부 크로스타이
121 하부 크로스타이
122 재생기 커버판
123 가열 연도 폐쇄부
A 벅스테이의 상세
A1 D1에서의 편차/이상치
A2 D2에서의 A1 편차/이상치
B 벽면 보호판의 상세
D1 (제 1) 선형 다이어그램
D2 (제 2) 선형 다이어그램
L 대기 에어 스페이스
OT 상부 온도 공차 한계
UT 하부 온도 공차 한계
ΔL1 - ΔL6 간격들/거리들

Claims (17)

1. 항공기(1, 2, 3)는 결함들의 발생원들을 검출하기 위해 코킹 플랜트들(100) 내의 장비를 검사하기 위한 항공기(1, 2, 3)에 있어서,
   상기 항공기(1, 2, 3)는
   비행을 가능하게 하기 위한 전기 모터를 갖는 적어도 하나의 프로펠러(20),
   전기 에너지를 제공하기 위한 적어도 하나의 충전식 배터리(21),
   상기 전기 모터를 제어하기 위한 비행 제어기(22),
   적어도, 비행 고도 또는 각속도 또는 상기 비행 경로 상의 장애물들을 결정하기 위한 센서들(23), 및
   위치를 결정하기 위한 위성 제어식 위치 검출 모듈(24)을 갖고,
   상기 항공기(1, 2, 3)는 검사될 상기 장비의 표면들을 검사하고, 검사될 상기 표면들로부터 이격된 에어 스페이스(L)를 검사하기 위한 적어도 하나의 검사 장치(10), 및
   적어도 다른 항공기(1, 2, 3)와의 또는 상기 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 적어도 하나의 외부 분석 장치(40)와의 데이터 통신을 위한 적어도 하나의 송신 및 수신 장치(25)를 추가로 갖는 것을 특징으로 하는 항공기.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 검사 장치(10)는, 비접촉식으로, 특히 적어도 광학적으로 또는 열화상적으로, 검사될 표면 상의 온도 필드를 결정하는 온도 측정 장치(12)를 갖는 것을 특징으로 하는 항공기.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 검사 장치(10)는 검사될 표면들로부터 이격된 에어 스페이스 (L)에서의 가스 농도를 검출하는 가스농도 측정기(11)를 구비하는 것을 특징으로 하는 항공기.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 검사장치(10)는 진공하에서 작동되며 흡입된 가스시료를 기밀하게 저장하는 가스저장장치(17)를 구비하는 것을 특징으로 하는 항공기.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 검사 장치(10)는 적어도 압축 공기에 의해 검사될 표면 상의 표면 먼지를 제거하는 역할을 하는 압축 공기 랜스(15)를 갖는 것을 특징으로 하는 항공기.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 검사장치(10)는 거리측정장치(13)를 구비하며, 상기 거리측정장치는, 레이저 또는 초음파를 이용하여, 검사될 상기 표면들에 근접하거나 검사될 상기 표면들 상의, 거리들, 길이들, 고체 요소들, 특히 물체들/구조물들 사이의 거리들을 검출하는 것을 특징으로 하는 항공기.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 검사 장치(10)는 검사될 상기 표면들에 근접하거나 검사될 상기 표면들 상의 고체 요소들 특히 물체들/구조물들의 적어도 수직 및/또는 수평 정렬을 검출하는 레벨링 장치(16)를 갖는 것을 특징으로 하는 항공기.
8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 검사 장치(10)는 검사될 상기 표면들의 손상을 적어도 시각적으로 검출하는 포토기술 장치(14)를 갖는 것을 특징으로 하는 항공기.
9. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 기재된 바와 같은 항공기(1, 2, 3)를 이용하여 결함들의 발생원들을 검출하기 위해 코킹 플랜트들(100)의 장비를 검사하는 방법에 있어서,
   상기 항공기(1, 2, 3)는 상기 검사 장치(10)에 의해 데이터를 획득하고, 상기 송신 및 수신 장치(25)에 의해 상기 결함들의 발생원들을 검출하기 위한 적어도 하나의 외부 분석 장치(40)에 이들을 전송하며,
   상기 방법은
   - 획득된 상기 포토기술 및 광학 데이터, 특히 2D 데이터를 적어도 정사영상들(orthophotos) 또는 표면 텍스처들 또는 3D 모델들을 생성하기 위해, 상기 분석 장치의 변환 유닛에 의해, 특히 사진 측량에 의해, 지오레퍼런싱된 3D 열 포인트 클라우드(georeferenced 3D thermal point cloud)로 변환하는 단계,
   - 편차 데이터를 결정하기 위해, 화학적 반응성, 물리적 반응성 및 열화상 장치들로부터 획득된 데이터를 상기 분석 장치의 비교 유닛에서 처리하는 단계,
   - 이미지 처리 알고리즘들 및/또는 기계 학습 알고리즘들에 의해 결함들의 발생원들을 검출하기 위해, 상기 분석 장치의 평가 유닛에서 모든 변환된 데이터와 모든 편차 데이터 및 추가의 작동 데이터를 결합하는 단계
   를 적어도 포함하는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 정사영상들은 적어도 잡음이 억제되고 콘트라스트 및 밝기가, 한편으로는, 상이한 이미지들의 비교가능성을 위한 정규화(normalization)와, 다른 한편으로는, 독특하고 특징적인, 특히 관련성이 있는 컨포넌트들/물체들/구조물들의 강조표시가 가능하게 되는 식으로 적응되는 방식으로 전처리되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    적어도 허프 변환 (Hough transformation) 또는 템플릿 매칭 방법 또는 컨볼루션 신경망들에 기초한 딥 러닝 모델들이 관련 컨포넌트들/물체들/구조물들을 식별하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 요소들/물체들을 정의하기 위해 상기 식별된 관련 컨포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터로부터 다양한 특징들이 추출되며, 이들 다양한 특징들은 적어도 정기적인 비교를 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
13. 제 12 항에 있어서,
    나머지 데이터 집합 영역으로부터 상기 식별된 관련 컨포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터를 분할하는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
14. 제 13 항에 있어서,
    적어도 열화상 장치들, 특히 온도 측정 장치(12)로부터의 데이터는 온도 분포가 가시화되고 열 편차 데이터가 결정되는 방식으로 상기 식별된 관련 컨포넌트들/물체들에 관한 데이터와 중첩되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
15. 제 13 항 또는 제 14 항에 있어서,
    적어도 화학적 반응성 및 물리적 반응성 장치들로부터의 데이터가 화학적 편차 데이터 및 물리적 편차 데이터가 결정되도록 상기 식별된 관련 컨포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터와 중첩되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
16. 제 15 항에 있어서,
    적어도 상기 식별된 관련 컨포넌트들/물체들/구조물들에 관한 데이터 및 화학적 반응성, 물리적 반응성 및 열화상 장치들로부터의 데이터 및 획득되고 평가된 상기 편차 데이터 및 상기 작동 데이터가 상기 분석 장치(40)의 메모리 유닛에 이력 데이터(historical data)로서 저장되고, 모델, 특히 상관 모델이 상기 이력 데이터를 이용하여 학습되고, 결함들의 발생원들을 예측하는데 사용되는 것을 특징으로 하는 코킹 플랜트들의 장비를 검사하는 방법.
17. 결함들의 발생원을 검출하기 위해 코킹 플랜트들(100) 내의 장비를 검사하기 위한 청구항 제 9 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 기재된 방법과 조합하여 청구항 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 기재된 항공기(1, 2, 3)의 사용.