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다목적 유전자 알고리즘을 이용한 상수관망에서 스프링 서지 완화 밸브의 최적화
Optimum design of direct spring loaded pressure relief valve in water distribution system using multi-objective genetic algorithm 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.32 no.2, 2018년, pp.115 - 122  

김현준 (부산대학교 환경공학과) ,  백다원 (부산대학교 환경공학과) ,  김상현 (부산대학교 환경공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Direct spring loaded pressure relief valve(DSLPRV) is a safety valve to relax surge pressure of the pipeline system. DSLPRV is one of widely used safety valves for its simplicity and efficiency. However, instability of the DSLPRV can caused by various reasons such as insufficient valve volume, natur...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 고려 가능한 모든 종류의 스프링 서지 완화 밸브의 설계 요소를 고려하여 최적화를 진행하였다. 하지만 이중에서 실제 사용자가 반영 가능한 운전 요소는 제한적이다.
  • 본 연구에서는 상수관망 시스템에서 스프링 서지 완화 밸브의 설계 요소를 최적화 하는 방법론을 제안하였다. 스프링 서지 완화 밸브의 첫 번째 목적인 1)서지 완화 성능의 최대화와 서지 완화 기능이 동작하는 동안 발생할수 있는 2)불안정 동작의 최소화를 설계 목표로 하였다.
  • 본 연구에서는 스프링 서지 완화 밸브의 설계 요소 최적화를 위해 다목적 최적화를 수행해 보았다. 이를 스프링 서지 완화 밸브의 수치적 계산을 위한 동적 응답 해석법을 제안하였고 이를 기존의 1차원 서지 해석 방법에 적용 하였다.
  • 은 밸브의 성능을 나타내는 식으로, 관망의 최대 압력값(Max(Head))과 최소 압력값(min(Head))의 차이로 나타낸다. 수격현상이 발생하였을 때 이들의 차이가 가장 작게 되는 것을 목적함수로 하여 서지 완화 밸브의 성능이 최대화 되게 하는 것이다. f2는 불안정 동작의 횟수를 최소화하는 것이다.
  • 스프링 서지 완화 밸브의 첫 번째 목적인 1)서지 완화 성능의 최대화와 서지 완화 기능이 동작하는 동안 발생할수 있는 2)불안정 동작의 최소화를 설계 목표로 하였다.

가설 설정

  • c = Wave speed.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
서지 완화 밸브의 일반적은 구조는 무엇으로 나눌 수 있나? 이들 서지압 완화 장치들 중 서지 릴리프 밸브는 관망 내부에 설치되어 평소에 닫혀 있다가 밸브에 서지압력이 감지되면 열려서 관망 내부의 압력을 해소시키는 종류의 자동 조절 밸브이다. 서지 완화 밸브의 일반적은 구조는 서지 압력을 감지하는 감지부, 이를 작동하게 하는 구동부, 밸브 몸체로 나눌 수 있다. 시스템의 요구에 따라 다양한 종류의 서지 완화 밸브를 적용할 수 있는데, 이중스프링 서지 완화 밸브(Direct spring loaded pressure relief valve)는 스프링의 탄성을 이용하여 밸브를 닫아 두고 있다가 스프링의 탄성 이상의 압력이 관망 내부에 발생하면 열리는 원리로 작동된다.
서지압(Surge pressure)은 왜 발생되는가? 상수관망에서 펌프의 중단이나 수리적 구조물의 조작에 의해 발생하는 관내 유속의 급격한 변화는 서지압(Surge pressure)이라고 하는 과도 압력 현상을 발생시킨다 (Wylie and Streeter, 1993). 이렇게 발생한 서지 압력은 관망 자체의 파괴뿐만 아니라 관내 부속물들을 노후화 시켜서 상수관망 유수율에 영향을 미치고 안전사고로 이어질 수 있어 이에 대한 주요한 관리가 요구된다.
이중스프링 서지 완화 밸브의 장점은 무엇인가? 시스템의 요구에 따라 다양한 종류의 서지 완화 밸브를 적용할 수 있는데, 이중스프링 서지 완화 밸브(Direct spring loaded pressure relief valve)는 스프링의 탄성을 이용하여 밸브를 닫아 두고 있다가 스프링의 탄성 이상의 압력이 관망 내부에 발생하면 열리는 원리로 작동된다. 서지 릴리프 밸브의 감지부와 구동부가 합쳐진 형태로 압력 센서, 압력 챔버, 유압기 등의 추가적 구조물이 없어 설치가 용이하고 공간을 적게 차지한다는 장점이 있다. 하지만, 다양한 불안정 동작이 발생한다는 단점이 있다 (API Standard, 2015).
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참고문헌 (11)

  1. American Petroleum Institute. (2015). Sizing, Selection, and Installation of Pressure-relieving Devices Part II-Installation, API Standard 520 (6th ed.). 

  2. Creaco, E. and Franchini, M. (2012). Fast network multi-objective design algorithm combined with an a posteriori procedure for reliability evaluation under various operational scenarios, Urban Water J., 9, 385-399. 

  3. Deb, K., Agrawal, S., Pratap, A. and Meyarivan, T. (2000). "A fast elitist non- dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II." In. Proceedings of sixth international conference on parallel problem solving from nature, 18-20 September, 2000. Paris, France, Springer. 

  4. Farmani, R., Savic, D. and Walters, G. (2004). "The simultaneous multi-objective optimi- zation of anytown pipe rehabilitation, tank sizing, tank siting, and pump operation schedules", World Water and Environmental Resources Congress, Salt Lake City, Utah, United States. 

  5. Jang, S.C. and Kang, J.H. (2017). Orifice Design of a Pilot-Operated Pressure Relief Valve, J. Press. Vessel. Technol., 139, 031601-1-10. 

  6. Jung, B.S. and Karney, B.W. (2006). Hydraulic Optimization of Transient Protection Devices Using GA and PSO Approaches, J. Water Resour. Plann. Manage., 132, 44-52. 

  7. Karney, B.W. and Simpson, A.R. (2007). In-line Check Valves for Water Hammer Control, J. Hydraul. Res., IAHR, 45:4:547. 

  8. Konak, A., Coit, D.W. and Smith, A.E. (2006). Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial, Reliab, Eng. Syst. Safe., 91(9), 992-1007. 

  9. Prasad, T.D., Hong, S.H., and Park, N. (2003). Reliability based design of water distribution networks using multi-objective genetic algorithms, KSCE J. Civ. Eng., 7, 351-362. 

  10. Savic, D. (2002). Single-objective vs. multiobjective optimisation for integrated decision support. In: Integr. Asseess. Decis. Support, 7-12. 

  11. Wylie, E.B., Streeter V.L. and Suo, L. (1993). Fluid Transients in Systems, Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J. 

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