지역난방 열배관망 운영데이터 기반의 파손확률 모델 개발 Development of a Failure Probability Model based on Operation Data of Thermal Piping Network in District Heating System원문보기
지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
District heating was first introduced in Korea in 1985. As the service life of the underground thermal piping network has increased for more than 30 years, the maintenance of the underground thermal pipe has become an important issue. A variety of complex technologies are required for periodic inspe...
District heating was first introduced in Korea in 1985. As the service life of the underground thermal piping network has increased for more than 30 years, the maintenance of the underground thermal pipe has become an important issue. A variety of complex technologies are required for periodic inspection and operation management for the maintenance of the aged thermal piping network. Especially, it is required to develop a model that can be used for decision making in order to derive optimal maintenance and replacement point from the economic viewpoint in the field. In this study, the analysis was carried out based on the repair history and accident data at the operation of the thermal pipe network of five districts in the Korea District Heating Corporation. A failure probability model was developed by introducing statistical techniques of qualitative analysis and binomial logistic regression analysis. As a result of qualitative analysis of maintenance history and accident data, the most important cause of pipeline damage was construction erosion, corrosion of pipe and bad material accounted for about 82%. In the statistical model analysis, by setting the separation point of the classification to 0.25, the accuracy of the thermal pipe breakage and non-breakage classification improved to 73.5%. In order to establish the failure probability model, the fitness of the model was verified through the Hosmer and Lemeshow test, the independent test of the independent variables, and the Chi-Square test of the model. According to the results of analysis of the risk of thermal pipe network damage, the highest probability of failure was analyzed as the thermal pipeline constructed by the F construction company in the reducer pipe of less than 250mm, which is more than 10 years on the Seoul area motorway in winter. The results of this study can be used to prioritize maintenance, preventive inspection, and replacement of thermal piping systems. In addition, it will be possible to reduce the frequency of thermal pipeline damage and to use it more aggressively to manage thermal piping network by establishing and coping with accident prevention plan in advance such as inspection and maintenance.
District heating was first introduced in Korea in 1985. As the service life of the underground thermal piping network has increased for more than 30 years, the maintenance of the underground thermal pipe has become an important issue. A variety of complex technologies are required for periodic inspection and operation management for the maintenance of the aged thermal piping network. Especially, it is required to develop a model that can be used for decision making in order to derive optimal maintenance and replacement point from the economic viewpoint in the field. In this study, the analysis was carried out based on the repair history and accident data at the operation of the thermal pipe network of five districts in the Korea District Heating Corporation. A failure probability model was developed by introducing statistical techniques of qualitative analysis and binomial logistic regression analysis. As a result of qualitative analysis of maintenance history and accident data, the most important cause of pipeline damage was construction erosion, corrosion of pipe and bad material accounted for about 82%. In the statistical model analysis, by setting the separation point of the classification to 0.25, the accuracy of the thermal pipe breakage and non-breakage classification improved to 73.5%. In order to establish the failure probability model, the fitness of the model was verified through the Hosmer and Lemeshow test, the independent test of the independent variables, and the Chi-Square test of the model. According to the results of analysis of the risk of thermal pipe network damage, the highest probability of failure was analyzed as the thermal pipeline constructed by the F construction company in the reducer pipe of less than 250mm, which is more than 10 years on the Seoul area motorway in winter. The results of this study can be used to prioritize maintenance, preventive inspection, and replacement of thermal piping systems. In addition, it will be possible to reduce the frequency of thermal pipeline damage and to use it more aggressively to manage thermal piping network by establishing and coping with accident prevention plan in advance such as inspection and maintenance.
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문제 정의
본 연구에서는 지역난방공사 열배관망 대상지역 시설의 지열 및 누수 사고의 보수 이력자료를 이용하여 관 파손에 영향이 큰 인자를 추출하고 관의 파손과 비파손 유형별로 분석하여 통계적인 확률 모형을 개발하고자 한다. 이를 통해 열배관망 파손확률 모델을 수립하고, 파손의 위험순위를 분석하여 관 파손에 영향을 주는 주요 변수를 추출함으로써, 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발 하고자 한다.
본 연구에서는 지역난방공사 열배관망 대상지역 시설의 지열 및 누수 사고의 보수 이력자료를 이용하여 관 파손에 영향이 큰 인자를 추출하고 관의 파손과 비파손 유형별로 분석하여 통계적인 확률 모형을 개발하고자 한다. 이를 통해 열배관망 파손확률 모델을 수립하고, 파손의 위험순위를 분석하여 관 파손에 영향을 주는 주요 변수를 추출함으로써, 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발 하고자 한다.
가설 설정
③ X3 ( j) : 관할시의 수도권 5개 지역은 “용인 < 고양 < 남부 < 성남 < 서울” 순으로 파손확률이 높고 고양시를 기준으로 서울의 파손확률은 3.97배 더 높다.
제안 방법
연구절차는 ①관로의 파손 및 누수보수 이력조사, ②사고 유형별 자료 분석, ③파손확률모형의 적합성 검토, ④파손확률 독립변수 결정, ⑤로지스틱 회귀 분석, ⑥로지스틱 회귀 계수의 결정, ⑦관 파손 확률의 모델 결정 순으로 연구를 진행하였다.
국내 연구로는 주로 상수도관의 파손확률모델 개발 연구가 진행되었다[6,7]. 이 연구에서는 로지스틱 회귀분석이라는 표준통계 분석을 통해 상수도관의 파손확률을 분석하였고, 관종, 구경, 관연장, 매설연수, 평균수압, 매설환경의 7가지 독립변수를 통해 회귀모형을 개발하였다. 이 논문에서는 외국의 대표적 회귀모델을 미국 Iowa주 Des Moies 수도국 모델과 USEPA모델, 그리고 MIT모델이 있다고 소개하고 있다[6,7].
기본 자료는 보수이력 자료와 환경적 특성자료 등 다양한 수집 자료를 한국지역난방공사에서 공급하는 수도권에서 자료를 수집하였다. 이를 파손 관의 특성과 주변 환경적 특성을 유형별로 분석하였다. 이때 관의 특성에는 관경, 매설년도(사용년수), 매설깊이, 파손부위 등이 있고, 환경적 특성에는 매설 환경(포장, 비포장, 녹지, 하천, 농지, 보도)이 있는데, 각 환경에서의 열배관 파손확률 함수를 구하기 위해 각 영향요인을 독립변수로 하고 파손 유무를 종속변수로 하는 이항 로지스틱 회귀 모형을 사용하였다.
자료는 열배관망을 직접 유지관리 하면서 작성된 관의 파손 및 누수복구 이력자료와 시설현황, 매설환경, 지형 등 GIS (Geographic Information System) 자료를 조사 분석하였다. 기초 자료의 수집 대상은 한국지역난방공사 5개 지역으로 관로 연장은 총 1,118 km를대상으로 하였다.
과거보다 관의 자재 성능과 시공 방법 등 기술의 발달로 매설연수와 관 파손과의 명확한 관계 규명은 쉽지 않고 다양한 원인 즉 외부적 환경적 요인도 관에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 정확한 파손확률을 구하기 위하여 매설한 후 사고가 발생한 경과 년수를 파악하여 파손빈도를 분석하였다. 분석결과를 보면 관경별 연장대비 경과 년수가 오래 될수록 관 파손이 높게 나타났으며, 노후의 정도가 경과 년수에 비례한다고 단정적으로 볼 수는 없지만 여러 인자와 복합적인 상호작용에 의해 비례한다고 볼 수 있다.
매설 현황의 경우 포장구간은 2차선 이하와 이상으로 구분 하여 빈도분석을 하였고, 확률분석에서는 2개의 구분에 통계적 유의성이 없어 차도로 합쳐 분석하였다. 조사 항목으로는 주변 환경, 관 특성, 토양환경, 누수원인, 누수부위 등에 관련된 영향인자를 조사함으로써 관 파손 확률 모델을 개발할 수 있다.
대상 데이터
파손 가능성을 평가·검증하기 위해서는 데이터를 그룹화 해야 한다. 관경, 매설년수, 매설환경 등은 조사된 자료를 데이터로 활용하였다. 열배관은 외압에 의한 관 파손 영향이 비교적 적은 편이나 선행연구에 따르면 교통하중이나 토양 특성이 관 파손에 영향을 미친다[10].
한국지역난방공사 수도권 공급지역(고양, 남부, 서울, 성남, 용인)의 배관시설 현황 자료와 2004년도부터 2009년도까지 6년간 2,125개의 보수이력과 사고성 데이터를 분석하였다. 기본 자료는 보수이력 자료와 환경적 특성자료 등 다양한 수집 자료를 한국지역난방공사에서 공급하는 수도권에서 자료를 수집하였다. 이를 파손 관의 특성과 주변 환경적 특성을 유형별로 분석하였다.
자료는 열배관망을 직접 유지관리 하면서 작성된 관의 파손 및 누수복구 이력자료와 시설현황, 매설환경, 지형 등 GIS (Geographic Information System) 자료를 조사 분석하였다. 기초 자료의 수집 대상은 한국지역난방공사 5개 지역으로 관로 연장은 총 1,118 km를대상으로 하였다.
수도권 5개 지사의 열배관 보수이력 2,125개 데이터 중 1,291개 사고성 데이터만을 분석대상으로 선정하였다. 793개의 자료는 분석대상에서 제외하였고, 제외 조건은 다음과 같다.
열배관망의 유지관리 및 개선, 교체할 때 우선순위를 정하기 위해 과거의 관 파손 및 누수사고의 유형을 분석하였고, 8개의 독립변수를 선정하여 통계적 파손확률을 분석하였다. 연구 대상 관로인 수도권 5개 지사 열배관의 보수이력 2,125개 데이터 중 1,291개(파손사고 343개, 비파손 948개) 사고성 데이터만을 분석대상으로 선정하여 분석하였다. 통계적 기법은 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 파손확률모델을 구하였다.
한국지역난방공사 수도권 공급지역(고양, 남부, 서울, 성남, 용인)의 배관시설 현황 자료와 2004년도부터 2009년도까지 6년간 2,125개의 보수이력과 사고성 데이터를 분석하였다. 기본 자료는 보수이력 자료와 환경적 특성자료 등 다양한 수집 자료를 한국지역난방공사에서 공급하는 수도권에서 자료를 수집하였다.
데이터처리
열배관은 외압에 의한 관 파손 영향이 비교적 적은 편이나 선행연구에 따르면 교통하중이나 토양 특성이 관 파손에 영향을 미친다[10]. 매설 현황의 경우 포장구간은 2차선 이하와 이상으로 구분 하여 빈도분석을 하였고, 확률분석에서는 2개의 구분에 통계적 유의성이 없어 차도로 합쳐 분석하였다. 조사 항목으로는 주변 환경, 관 특성, 토양환경, 누수원인, 누수부위 등에 관련된 영향인자를 조사함으로써 관 파손 확률 모델을 개발할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 종속변수가 셋 이상의 범주를 가질 때 이항회귀모형을 확장시킨 다항로지스틱 회귀모형을 사용할 수 있고, 종속변수가 순서척도로 측정되면 순서형 로지스틱 회귀모형을 사용할 수 있다. 본 연구 대상인 열배관의 파손확률 예측은 파손과 비파손의 확률모형을 개발하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 사용 하였다. 이항 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 연속형 혹은 범주형 자료 모두 분석할 수 있다.
열배관망 보수이력 비정형데이터를 정리하여 각 독립변수를 범주형 데이터로 변환 후 이항 로지스틱 회귀분석을 하였다. 식 1과 같이 교차비(odds ratio = (#Latex 수식 구현 필요) , p: 파손 혹은 비파손 이벤트가 발생할 확률)를 통해 확률을 구할 수 있다.
열배관망의 유지관리 및 개선, 교체할 때 우선순위를 정하기 위해 과거의 관 파손 및 누수사고의 유형을 분석하였고, 8개의 독립변수를 선정하여 통계적 파손확률을 분석하였다. 연구 대상 관로인 수도권 5개 지사 열배관의 보수이력 2,125개 데이터 중 1,291개(파손사고 343개, 비파손 948개) 사고성 데이터만을 분석대상으로 선정하여 분석하였다.
이를 파손 관의 특성과 주변 환경적 특성을 유형별로 분석하였다. 이때 관의 특성에는 관경, 매설년도(사용년수), 매설깊이, 파손부위 등이 있고, 환경적 특성에는 매설 환경(포장, 비포장, 녹지, 하천, 농지, 보도)이 있는데, 각 환경에서의 열배관 파손확률 함수를 구하기 위해 각 영향요인을 독립변수로 하고 파손 유무를 종속변수로 하는 이항 로지스틱 회귀 모형을 사용하였다. 파손확률모형의 통계적 모델 검정을 검토하여 유의한 모형으로 판단되었다.
연구 대상 관로인 수도권 5개 지사 열배관의 보수이력 2,125개 데이터 중 1,291개(파손사고 343개, 비파손 948개) 사고성 데이터만을 분석대상으로 선정하여 분석하였다. 통계적 기법은 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 파손확률모델을 구하였다.
통계적 모델 검증을 위해 상수항에 대한 검정, 최종모형 검정, Hosmer and Lemeshow 검정을 실시하였고, 검정결과 귀무가설 (H0:모형은 유용하지 않다)은 기각된다. 따라서 모형에 포함된 상수와 독립변수들의 영향력이 0이라고 할 수 없으며 모형은 유용하다.
5% 로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 “겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250 mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망”으로 분석되었다.
이론/모형
모형의 최적화를 위해 단계적(stepwise) 로지스틱 회귀분석 방법의 전진선택법을 사용하였다. 이 분석법은 하나의 종속변수를 설명할 수 있는 많은 독립변수 중에서 회귀모형에 사용할 변수를 축차적으로 하나씩 선택하거나 제거하여 가장 좋은 회귀모형을 선택하는 방법이다.
성능/효과
관경이 커질수록관의 두께도 증가하므로 내·외력에 견디는 능력이 높아지기 때문이다. 관경별 파손특성을 살펴보면, 전체적으로 관경이 작을수록 파손율이 크고 관경이 커질수록 파손율이 감소하는 경향을 보이고 있다. 250A이하의 경우 340건으로 전체 사고건의 70%이상을 차지하고 있다.
또한 포장 2차선 이하 구간에서 km 당 43%이상 높게 나타났으며 하천, 농지의 경우 매설된 배관 길이가 짧아 사고건수도 낮게 나타나고 있다. 매설환경에 따른 파손율은 대체적으로 포장2차선 및 포장 4차선에서 크게 나타났으며, 차량하중 등 외부적 영향이 많이 미치는 것으로 분석된다.
보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.
3과 같다. 본 논문에서는 분류의 분리점을 0.25하는 것이 가장 최적의 분류 방법으로 분석되었다.
정확한 파손확률을 구하기 위하여 매설한 후 사고가 발생한 경과 년수를 파악하여 파손빈도를 분석하였다. 분석결과를 보면 관경별 연장대비 경과 년수가 오래 될수록 관 파손이 높게 나타났으며, 노후의 정도가 경과 년수에 비례한다고 단정적으로 볼 수는 없지만 여러 인자와 복합적인 상호작용에 의해 비례한다고 볼 수 있다.
: 시공사는 특히 파손확률의 큰 차이를 보이고 있다. 시공사별로 파손확률에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 회사명을생략하고 A사~J사, 기타로 명칭을 붙여 분석해 보면 “I < G < H < A < D < E < B < C < 기타 < J < F사” 순으로 파손확률이 높다.
열배관망 파손의 위험순위 분석결과에따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 “겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250 mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망”으로 분석되었다.
조사된 자료의 특성을 분류한 결과 사고 발생건수가 관경이 작을수록 파손이 일어날 확률이 큰 것으로 나타났다. 관경이 커질수록관의 두께도 증가하므로 내·외력에 견디는 능력이 높아지기 때문이다.
보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5% 로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다.
특히, 파주에서 화성으로 이어지는 99 km (supply pipe·return pipe, 2열)의 연계라인을 기본으로 하는 수도권 지역 간 연계 열배 관망 확충으로 열공급 효율과 안정성을 확보하였다.
이때 관의 특성에는 관경, 매설년도(사용년수), 매설깊이, 파손부위 등이 있고, 환경적 특성에는 매설 환경(포장, 비포장, 녹지, 하천, 농지, 보도)이 있는데, 각 환경에서의 열배관 파손확률 함수를 구하기 위해 각 영향요인을 독립변수로 하고 파손 유무를 종속변수로 하는 이항 로지스틱 회귀 모형을 사용하였다. 파손확률모형의 통계적 모델 검정을 검토하여 유의한 모형으로 판단되었다.
후속연구
식 (2) 모델식을 통해 열배관망의 중점 점검구역 설정, 위험관리 사업의 투자 우선순위 선정, 지리정보시스템을 활용한 관 파손 확률의 위험지도 작성 등에 활용할 수 있다. 본 모델의 파손 예측 분류의 정확도는 73.5%이지만 몇 가지의 변수 발굴과 더 많은 빅데이터를 수집하여 지속적으로 본 모델을 개선해 나간다면 향후 파손의 정확도는 좀 더 높일 수 있으리라 기대한다.
주요 점검내용은 중점관리구간을 선정하여 필요시 점검하고 있다. 본 연구결과를 통해 중점관리구간의 명확한 설정을 통해 관 파손 예방관리에 활용될 수 있으리라 판단된다.
향후 열배관 파손 예측의 정확도를 높이기 위해 배관 검사데이터, 체계적인 관 파손 사고조사 데이터 수립, 토양환경 등 다양한 인자들을 사용하여 예측의 정확도를 높일 필요가 있다. 본 연구의 결과는 한정된 자원으로 효과적인 열배관망의 유지관리 및 개선, 교체사업 수행 시 우선순위를 정하는데 참고자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 관 파손에 대한 사전적 예방관리 계획 수립으로 관 파손사고를미연에 방지하여 효율적인 배관망 관리에 활용될 것으로 보인다.
향후 열배관 파손 예측의 정확도를 높이기 위해 배관 검사데이터, 체계적인 관 파손 사고조사 데이터 수립, 토양환경 등 다양한 인자들을 사용하여 예측의 정확도를 높일 필요가 있다. 본 연구의 결과는 한정된 자원으로 효과적인 열배관망의 유지관리 및 개선, 교체사업 수행 시 우선순위를 정하는데 참고자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 관 파손에 대한 사전적 예방관리 계획 수립으로 관 파손사고를미연에 방지하여 효율적인 배관망 관리에 활용될 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
집단에너지 생산시설이 이용효율과 온실가스 배출량 감소에 효과가 큰 이유는 무엇입니까?
집단에너지 생산시설은 다른 에너지 생산시설에 비해 에너지절 감과 연료사용량아 낮아 이용효율과 온실가스 배출량 감소에도 효과가 매우 크다고 볼 수 있다. 2008년 1월 실시된 한국지역난방공사 화성 열병합 발전소 시험결과 일반 화력발전의 전력 생산 효율이 49.
집단에너지는 어떻게 나뉘어질 수 있습니까?
집단에너지란 1개소 이상의 집중된 에너지 생산시설(열병합발전 설비, 열전용보일러, 자원회수시설 등)과 생산된 에너지(열 또는 열과 전기)를 주거, 상업지역 또는 산업단지 내의 다수 사용자에게 일괄적으로 공급하는 열수송시설로 나눌 수 있다[1]. 집단에너지 시설에서 생산된 열을 대규모로 공급하기 시작된 시점은 1985년 서울시에서 목동신시가지에 최초 공급을 시작하였다.
관경이 작을수록 파손이 일어날 확률이 큰 이유는 무엇입니까?
조사된 자료의 특성을 분류한 결과 사고 발생건수가 관경이 작을수록 파손이 일어날 확률이 큰 것으로 나타났다. 관경이 커질수록관의 두께도 증가하므로 내·외력에 견디는 능력이 높아지기 때문이다. 관경별 파손특성을 살펴보면, 전체적으로 관경이 작을수록 파손율이 크고 관경이 커질수록 파손율이 감소하는 경향을 보이고 있다. 250A이하의 경우 340건으로 전체 사고건의 70%이상을 차지하고 있다.
참고문헌 (13)
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