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선박의 오염물질 및 온실가스 배출에 대한 규제가 점차 강화되면서, 친환경 연료로 추진하는 선박에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에 하나인 LNG 추진선박은 다양한 방법으로 연료 공급, 즉 벙커링을 수행하게 되는데, 최근에는 시간 및 비용의 문제로 화물 하역과 벙커링을 동시에 수행하는 SIMOPS (Simultaneous Operations)에 대한 작업이 진행되고 있다. LNG 연료는 특성상 가연성 물질로, 가스 누출 시 화재 및 폭발사고에 대한 높은 위험을 가지고 있으므로, SIMOPS 작업 시의 사고는 인명 및 재산에 대한 큰 피해가 예상된다. 이를 대비하고자, 사고를 사전에 방지하기 위해 지속적인 ...

선박의 오염물질 및 온실가스 배출에 대한 규제가 점차 강화되면서, 친환경 연료로 추진하는 선박에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에 하나인 LNG 추진선박은 다양한 방법으로 연료 공급, 즉 벙커링을 수행하게 되는데, 최근에는 시간 및 비용의 문제로 화물 하역과 벙커링을 동시에 수행하는 SIMOPS (Simultaneous Operations)에 대한 작업이 진행되고 있다. LNG 연료는 특성상 가연성 물질로, 가스 누출 시 화재 및 폭발사고에 대한 높은 위험을 가지고 있으므로, SIMOPS 작업 시의 사고는 인명 및 재산에 대한 큰 피해가 예상된다. 이를 대비하고자, 사고를 사전에 방지하기 위해 지속적인 모니터링을 통한 위험 파악과 사고 발생 시 빠르게 대처할 수 있는 방안이 필요하다. 이러한 방안 중 하나로 사고에 대한 위험을 산출하는 위험 평가가 선행되고 있으며, 사고확률과 사고 심각성을 지속적으로 관찰하여 위험도를 업데이트 하는 방식의 동적 위험 평가에 대한 여러 방안이 제시되고 있다. 본 연구에서는 LNG 벙커링 시스템의 동적 위험 평가 방안과 위험도를 실시간으로 추정하여 사고 시 의사결정을 지원하는 방안을 제안하였다. 액화천연가스(LNG) 추진 선박에서 LNG 벙커링 시의 화재사고 시나리오를 바탕으로 사고확률과 사고 심각성을 실시간 화재 위험도로 추정하였다. 사고 확률의 데이터는 Ansys CFX를 이용하여 LNG 벙커링 시 배관의 파공으로 인해 발생하는 데이터 (LNG Mass flow rate, velocity, loss pressure)를 확보하여 공변량 모델에 적용하였다. 사고확률은 LNG 벙커링 운송 조건의 변화에 따른 파공크기 데이터와 고장시간 데이터를 이용하여 물리적 신뢰성 모델로 모델링하였다. 여기서, 고장시간은 기존 데이터에서의 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 데이터화 하였다. 사고 심각성은 CFX를 이용한 파공크기 데이터와 DNV Phast를 이용한 화재 복사열량과 피해거리에 대한결과 데이터로 딥러닝 모델을 이용하여 추정하였다. Bow-tie 기법을 이용하여 고장확률에 대한 시간에 따른 사고확률 변화를 나타내었고, LNG 벙커링 시스템의 화재 사고에 대해 업데이트를 통한 위험을 지속적으로 확인할 수 있다. 본 동적 위험 평가 방안을 LNG 벙커링 시스템에 적용한다면, LNG 벙커링 운용 시의 위험도를 실시간으로 확인할 수 있으며, 사고 초기에 잠재적인 화재 규모를 파악하여 LNG 벙커링 중 화재 사고 시 신속한 의사결정을 지원할 수 있을 것이다. 또한 LNG 벙커링 완료 시 정량적 위험 평가 결과를 이용하여 해당 시스템의 조치 여부를 확인할 수 있을 것이다.

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