[논문]주파수 대역 변화를 이용한 배관의 누수지점 추정 개선 연구

이영섭; 윤동진

doi:10.7779/jksnt.2014.34.1.44

[국내논문] 주파수 대역 변화를 이용한 배관의 누수지점 추정 개선 연구
Improved Estimation of Leak Location of Pipelines Using Frequency Band Variation 원문보기

비파괴검사학회지 = Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, v.34 no.1 = no.141, 2014년, pp.44 - 52

이영섭 (인천대학교 임베디드시스템공학과) , 윤동진 (한국표준과학연구원 안전측정센터)

초록
AI-Helper

스마트워터그리드 시스템의 지하 상수도 배관 관리에 있어서 누수는 중요한 요소인데, 특히 그 배관이 낡았고 인구가 많은 도시의 포장도로나 다양한 건축물의 아래에 매설된 경우이다. 이러한 누수지점의 정확한 탐지는 이들 배관의 효율적인 운용을 위해 필수적이기 때문에, 주파수 대역 변화, 창 필터 그리고 확률에 바탕한 새로운 누수지점 탐지 방법론을 본 논문을 통해 제안한다. 정확한 누수지점의 추정은 누수음에 의한 센서 신호간의 시간 지연 추정의 정확성에 따라 결정된다는 것이 알려져 있기 때문에 중요한 주파수에 가중치를 부여하는 몇 가지의 창 함수들이 개선된 상호상관함수를 계산하기 위해 적용되었다. 실제 주철로 제작된 길이 253.9 m의 지하매설 상수도 배관에 대해 새로운 방법론을 적용한 실험결과는 향상된 누수지점 탐지 성능을 보여 주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Leakage is an important factor to be considered for the management of underground water supply pipelines in a smart water grid system, especially if the pipelines are aged and buried under the pavement or various structures of a highly populated city. Because the exact detection of the location of such leaks in pipelines is essential for their efficient operation, a new methodology for leak location detection based on frequency band variation, windowing filters, and probability is proposed in this paper. Because the exact detection of the leak location depends on the precision of estimation of time delay between sensor signals due to leak noise, some window functions that offer weightings at significant frequencies are applied for calculating the improved cross-correlation function. Experimental results obtained by applying this methodology to an actual buried water supply pipeline, ~ 253.9 m long and made of cast iron, revealed that the approach of frequency band variation with those windows and probability offers better performance for leak location detection.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 누수에 의해 발생하는 신호의 특성에 대한 간단한 고찰과 함께 이를 탐지하기 위한 주파수 대역별 특성에 의한 누수지점 탐지 알고리듬의 개선 기법에 대해 실험결과와 함께 분석하여 그 유용성을 제시하고자 한다. 2장에서는 지하매설 배관의 누수탐지의 대한 개략적 이론 및 주파수 대역 변화 기법과 다양한 창 함수 적용 기법을 전개하고, 3장에서는 실험 대상 및 실험 방법에 대한 언급을 하고, 4장에서는 실제지하매설 배관의 누수 탐지 실험 결과에 대해 분석한다.
5 m에 매설된 상수도 배관에 대해 볼밸브를 설치하고 이를 개방하여 강제로 누수를 시킨 후 가속도계(accelerometer)를 이용하여 누수신호를 측정하였다. 본 실험에서는 이러한 볼밸브의 개방을 통하여 실제 누수와 근사 상황을 모사할 수 있는 하나의 방법이라 판단하였다. 왜냐하면 누수가 발생하기 위한 천공의 형태는 매우 다양할 수 있는데, 볼밸브의 동작도 천공의 한 가지 형태와 유사하기 때문이다.

제안 방법

본 알고리듬은 측정된 신호들이 우선 미리 설정되어 다양한 밴드 폭을 가지는 대역통과필터(band pass filter, BPF)를 통과시킨후 상호스펙트럼(cross-spectrum) Sxy(f)와 상호상관 함수(cross-correlation function) Rxy(τ)를 계산한다.
그리고 Fig. 3에서 보는 것과 같이 이들 누수 신호로부터 대역폭 별로 누수 위치를 히스토그램 (histogram)을 그려서 어떤 주파수 대역에서 가장 집중적으로 누적되는지를 분석하여 최적의 주파수 밴드를 결정한다.
이를 통해 주파수 대역별로 확률적으로 누수 추정 위치를 구해보고 최적의 주파수 대역을 선정한다. 이때 코히어런스 함수와 확률적 최적 대역폭은 상호 매우 의존적인 관계를 일반적으로 보이게 된다.
그리고 나서, 이 최적 대역폭을 통과한 신호를 처리하여 상호상관함수로부터 도달시간차를 추정하도록 한다.
그리고 측정된 누수신호는 B&K Nexus 신호증폭기와 1,800 Hz이내의 범위에서 저역통과를 시켜 B&K Pulse 시스템에서 측정되었다.
본 논문에서 제안된 Fig. 3의 누수지점 탐지 알고리듬의 실험 및 분석을 위해서 지하 1.5 m에 매설된 상수도 배관에 대해 볼밸브를 설치하고 이를 개방하여 강제로 누수를 시킨 후 가속도계(accelerometer)를 이용하여 누수신호를 측정하였다. 본 실험에서는 이러한 볼밸브의 개방을 통하여 실제 누수와 근사 상황을 모사할 수 있는 하나의 방법이라 판단하였다.
Fig. 4와 같이 200 Hz의 통과대역폭을 가지도록 5개의 필터뱅크 Type 1(0-200 Hz, 200-400 Hz, 400-600 Hz, 600-800 Hz, 800-1,000 Hz)를 Matlab을 통해 설계하였다.
이와 함께 좀 더 세밀한 분석을 위해 50 Hz의 통과대역폭을 가지도록 20개의 필터뱅크 Type 2(0-50 Hz, 50-100 Hz, 100-150 Hz,... 950-1,000 Hz)를 가지도록 추가로 설계하였다.
3 m인 4회의 시험(Test 1 - 4)을 통해 측정된 센서의 누수신호들로부터 누수지점에 대한 추정을 시도하였다. 대역통과필터를 적용시키지 않는 경우(No BPF)와 필터뱅크 Type 1의 5가지 BPF를 포함해서 6종류의 대역통과필터에 측정된 누수 신호들을 통과시킨 후 어떤 창 함수도 적용시키지 않은 사각창 함수(basic rectangular window)와 필터링 시켰다. 그 이후 누수지점의 오차를 추정한 결과를 Fig.
이상에서 보는 바와 같이, 높은 코히어런스 함수값을 가지는 대역통과필터는 잡음에 노출이 심한 누수신호의 특성을 안정적으로 순수한 누수 신호를 추출하는데 역할을 한다. 이렇게 BPF 600-800으로 필터링된 누수신호에 대해 가장 정확한 추정을 보이는 SCOT, PHAT, ML창 함수 3개를 채택하여 평균적인 누수지점을 추정해 보았다. Fig.
지하매설 상수도 배관의 누수지점 탐지의 정확도 개선을 위하여 실험을 통해 확보한 누수신호에 대한 주파수 대역 변화와 창 함수의 적용에 따른 효과를 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

대상 데이터

실험에 사용된 배관은 직선관으로서 호칭경 100 A의 주철관(cast iron pipe)이었다. Fig.
D=253.9 m, d₁=159.3 m인 4회의 시험(Test 1 - 4)을 통해 측정된 센서의 누수신호들로부터 누수지점에 대한 추정을 시도하였다. 대역통과필터를 적용시키지 않는 경우(No BPF)와 필터뱅크 Type 1의 5가지 BPF를 포함해서 6종류의 대역통과필터에 측정된 누수 신호들을 통과시킨 후 어떤 창 함수도 적용시키지 않은 사각창 함수(basic rectangular window)와 필터링 시켰다.

성능/효과

700 m) 가 된다. 즉, 코히어런스 평균값이 높은 적당한 주파수 대역을 적용하면 누수 위치 추정 오차가줄어드는 것이 확인된다.
그리고 SCOT창, PHAT창 및 M창은 대역통과 필터를 적용시키지 않아도 우수한 누수지점 추정 결과를 보여 주었다. 아울러 대역통과필터를 적용하여도 Test 1과 Test 2의 두 경우 모두 적용시키지 않은 경우와 거의 유사한 오차율 e/D = 1.
그리고 SCOT창, PHAT창 및 M창은 대역통과 필터를 적용시키지 않아도 우수한 누수지점 추정 결과를 보여 주었다. 아울러 대역통과필터를 적용하여도 Test 1과 Test 2의 두 경우 모두 적용시키지 않은 경우와 거의 유사한 오차율 e/D = 1.1 / 253.9 = 0.4 (%)을 보였다.
8은 4회의 실험 결과에 3개의 창 함수를 적용시켜 모두 12번의 누수지점 추정한 결과를 히스토그램으로 나타낸 것이다. 즉, 평균 추정 누수지점 d_1e = 159.27 m로서 오차 e = -0.03 m를 보여 주었다.
(2) 누수신호는 주파수에 따라 그 전파 속도가 변하는 분산적 특징을 가지므로 주파수에 매우 의존적이다.
(6) 실제 실험에서 측정된 신호에 통계적 기법으로 적용한 결과 이러한 접근법이 매우 효과 적임이 확인되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지하매설배관에서 얻어진 신호 속에 포함되어 있는 순수한 누수신호만을 필터링하는 신호처리기법이 필수적인 이유는 무엇인가	지하매설 상수도 배관에서 누수가 발생하는 경우 센서에 의해 측정된 누수신호는 일반적으로 상당한 수준의 잡음을 가지게 된다. 누수로 인해 센서에 들어오는 연속적이고 랜덤한 신호는 단순히 그 파형을 시간영역(time domain)에 두고 비교해서는 알기가 매우 어렵다. 이것은 누수로 인한 파동의 전달이 복잡한 물리적 과정과 여러 가지의 잡음에 노출된 채로 배관과 그 내부의 물을 전달 매개체로 전파되는 관계로 그리고, 배관의 곳곳에 위치한 불연속점(밸브, 분기관 등등)을 거쳐 오기 때문이다. 아울러 누수로 인한 관내부의 압력 변화의 전파는 배관의 구조와 연성된(coupled) 거동을 가지게 되므로 분산적인(dispersive) 한 특성으로 인해 더욱 복잡해지게 된다. 또한 계측시의 각종 주변 소음 및 진동에 의해 추가의 불확실한 인자들이 개입될 수도 있다.
	청음에 기초하여 기술자의 경험적 판단으로 지하매설 배관의 누수 위치를 찾는 방법의 문제점은 무엇인가?	지하매설 배관의 누수는 육안에 의한 위치판독이 어려워 청음에 기초하여 숙련된 기술자의 경험적 판단에 의해 그 위치를 찾아 왔으나 그 정밀도가 매우 떨어졌었다. 이후 정밀한 탐지기법의 필요성의 의해 음향상관해석법(acoustical correlation analysis)이 제안된 이후 상호상관함수를 계산하여 누수지점을 정밀하게 추정할 수 있게 되었고 누수음 상관기(leak noise correlator)가 상용화되어 널리 사용하게 되었다[3-7].
	누수음 상관기를 사용하여 누수 위치를 찾는 방법의 특징은 무엇인가?	이후 정밀한 탐지기법의 필요성의 의해 음향상관해석법(acoustical correlation analysis)이 제안된 이후 상호상관함수를 계산하여 누수지점을 정밀하게 추정할 수 있게 되었고 누수음 상관기(leak noise correlator)가 상용화되어 널리 사용하게 되었다[3-7]. 이 기법은 도달시간차법에 의해 누수 위치를 찾게 되는데, 누수신호의 전파 속도와 측정된 누수신호 간의 시간지연(time delay)을 추정해 내는 것이 누수탐지의 정밀도를 결정한다[5-7].

참고문헌 (7)

D. A. Liston and J. D. Liston, "Leak detection techniques," Journal of New England Water Works Association, 1206(2), pp. 103-108 (1992)
O. Hunaidi and P. Giamou, "Ground-penetrating radar for detection of leaks in buried plastic water distribution pipes," 7th Int'l Conf. on Ground-Penetrating Radar, Kansas, USA, pp. 783-786 (1998)
E. Shaw Cole, "Methods of leak detection: Overview," Journal of American Water Works Association, pp. 73-75 (1979)
H. V. Fuchs and R. Riehle, "Ten years of experience with leak detection by acoustic signal analysis," Applied Acoustics, Vol. 33, pp. 1-19 (1991)

상세보기
O. Hunaidi and W. T. Chu, "Acoustical characteristics of leak signals in plastic water distribution pipes," Applied Acoustics, Vol. 58, pp. 235-254 (1999)

상세보기
C. H. Knapp and G. C. Carter, "The generalized correlation method for the estimation of time-delay," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 24(4), pp. 320-327 (1976)

상세보기
Y.-S. Lee, D.-J. Yoon and J.-C. Jeong, "Leak Location Detection of Underground Water Pipes using Acoustic Emission and Acceleration Signals," Journal of the KSNT, Vol. 23, No. 3, pp. 89-98 (2003)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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