[논문]가속도계를 이용한 탄성파 기반 누수탐지 기술 분석

최광묵; 이호현; 신강욱; 홍성택

doi:10.6109/jkiice.2020.24.9.1231

가속도계를 이용한 탄성파 기반 누수탐지 기술 분석
Analysis of Elastic Wave Based Leakage Detection Technology Using Accelerometers 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.9, 2020년, pp.1231 - 1240

최광묵 (K-water Research Institute, K-water) , 이호현 (K-water Research Institute, K-water) , 신강욱 (K-water Research Institute, K-water) , 홍성택 (K-water Research Institute, K-water)

초록
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상수도 배관은 땅속에 매설되어 있어서 배관의 노후화에 따른 누수를 맨눈으로 탐지하기가 불가능하며, 누수음을 감지함으로써 배관의 누수를 탐지하는 기술이 주로 사용된다. 본 논문에서는 상수도 배관의 양단에 두 개의 가속도계를 부착·취득한 데이터 간의 도달 시간 차이를 계산하여 누수 지점을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 배관의 누수 시험은 17.2m의 배관에 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Water pipes are laid on the ground, making it impossible to visually detect leaks due to aging of pipes, and technology to detect leaks in pipes is mainly used to detect leaks in pipes by detecting leaks. In this paper, two accelerometers were attached to both ends of the constant water piping to calculate the time difference between the acquired data to detect leakage points. The leak test of piping was performed by installing valves at 4.3m, 8.6m, and 12.9m points on piping 17.2m, and changing the development rate of valves to 30% and 70%. Leakage can be detected for pressure drop in piping, which is 30% and 70% open valve. It is very important to detect leakage in the early stage, and it is judged that detection of the initial leak point from the algorithm applied in this paper will be possible.

주제어

표/그림 (21)

그림 Fig. 1 Leakage by year(Ministry of Environment)
그림 Fig. 2 Fluid-Piping Ductility Mode in Pipe
그림 Fig. 3 Quasi-longitudinal wave propagation radio wave pattern
그림 Fig. 4 Variation of sound velocity by frequency in pipes containing water
그림 Fig. 5 Time difference technique
표 Table. 1 Major Characteristics of Pipeline for Sound Wave Speed
그림 Fig. 6 Leakage detection algorithm Flowchart
그림 Fig. 7 PE piping Pilot Plant
그림 Fig. 8 Valve installed in PE piping
그림 Fig. 9 Accelerometers sensor
그림 Fig. 10 Valve and acceleration sensor location for water leak test
그림 Fig. 11 normal state
그림 Fig. 12 4.3m point, valve 70% open
그림 Fig. 13 8.6m point, valve 70% open
그림 Fig. 14 12.9m point, valve 70% open
표 Table. 2 4.3m point, valve 70% open
표 Table. 3 8.6m point, valve 70% open
표 Table. 4 12.9m point, valve 70% open
표 Table. 5 4.3m point, valve 70% open
표 Table. 6 8.6m point, valve 70% open
표 Table. 7 12.9m point, valve 70% open

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

가설 설정

여기서, 는 누수에 의한 신호로 평균이 ‘0’이고 시간에 따라 통계학적 특성값이 변하지 않는 랜덤 신호로써 백색 잡음이라 가정한다. 는 두 센서 신호의 상대적 진폭 계수이며, _ 및 _는 각각 두 센서에서 계측된 잡음 신호이다.

제안 방법

(1) 누수음은 광대역 주파수 범위를 가지고 있으며, 땅속에 매립된 배관의 탄성파를 측정하여야 하므로 주파수 대역이 넓으며, 미세 진동의 계측이 가능한 가속도계를 배관의 양 단에 부착하여 신호 와  를 계측한다.
(2) 신호  및 의 오토스펙트럼 _ 및 _ 및 상호스펙트럼 _를 계산하여 코히어런스 함수를 계산한다.
9m에 밸브를 설치하였으며, 누수 지점의 탐지 성능을 평가하기 위해 3개의 지점에서 각각 누수가 발생하는 조건(밸브를 30, 70, 100% open)으로 시험을 수행하였다. 누수 지점 계산을 위한 탄성파의 속도는 직경 100mm의 고밀도 PE관에 해당하는 370m/s로 지정하여 누수 지점을 계산하였다[10-12].
3m 지점의 밸브 70% 개방 경우의 결과를 바탕으로 500~1,000Hz 구간으로 설정하였으며, 이 구간에서는 코히어런스 함수가 비교적 1에 가까운 값을 나타내고 있다. 따라서 잡음 제거를 위한 필터링 주파수는 500~1, 000Hz로 설정하였으며, 이 주파수 대역에 해당하는 대역 통과 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 정상 상태의 경우 누수음에 의한 탄성파가 측정되지 않고 주변 잡음에 의한 상시 진동 신호만 계측되어 상호 상관 함수가 도출되지 않아 누수탐지 알고리즘에 따라 정상 상태로 판별할 수 있다.
본 논문에서는 누수음 탐지 알고리즘을 개발 및 시험하기 위해 17.2m의 PE 배관에서 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.
나타내었다. 우선, 누수탐지 알고리즘 적용성 여부를 살펴보기 위해 각각 4, 3m, 8.6m, 12.9m에 대해 밸브를 70% 개방하였을 때의 데이터를 분석하여 누수 지점을 추정하였으며, 각 경우에 대해 10초간 10회 측정한 데이터를 분석하였다.
이 데이터의 주파수 영역 분석을 통해 주변 잡음 제거를 위한 필터링 주파수를 산정하며, 필터링 데이터로부터 누수 지점 탐지 알고리즘을 수행하였다. 각 그림에서 (a) 가속도 데이터 비교 그림에서는 두 개의 가속도 센서에서 취득한 데이터를 비교한 그림으로써 누수가 발생하지 않은 정상 상태에서는 주변 잡음에 의한 가속도 데이터만 취득되었다.
그림 10과 같다. 전체 배관 길이(17.2m)를 4등분한 지점인 4.3m, 8.6m, 12.9m에 밸브를 설치하였으며, 누수 지점의 탐지 성능을 평가하기 위해 3개의 지점에서 각각 누수가 발생하는 조건(밸브를 30, 70, 100% open)으로 시험을 수행하였다. 누수 지점 계산을 위한 탄성파의 속도는 직경 100mm의 고밀도 PE관에 해당하는 370m/s로 지정하여 누수 지점을 계산하였다[10-12].

대상 데이터

배관 내의 물은 만관 상태로 흐르고 있으며, 밸브의 열림 정도에 따라 그림 8과 같이 누수 정도를 시험하였다. 누수음 측정을 위한 가속도 센서는 그림 9와 같이 Meggit사의 Endevco 7703A-1000 모델을 사용하였으며, 배관의 양단에 부착하여 두 센서 간의 거리는 17.2m이다. 이 가속도계는 1000 pC/g의 민감도를 가지고 있어 진동의 크기가 상대적으로 매우 작은 누수 음에 의한 탄성파를 계측하기에 적합하다.
본 연구에서 누수음 탐지 알고리즘을 개발하기 위해 그림 7의 PE관망 파일롯 플랜트 중 직선 구간 17.2m의 PE 배관에서 3개의 지점에 누수 현상을 시험하기 위한 밸브를 설치하였다. 배관 내의 물은 만관 상태로 흐르고 있으며, 밸브의 열림 정도에 따라 그림 8과 같이 누수 정도를 시험하였다.

이론/모형

하지만 초기의 음향 상관 해석법은 1m 이내의 거리 내에서만 적용할 수 있어 실용성이 낮았다. 이후 계측된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform) 하여 주파수 범위를 선택하여 해석함으로써 정확도 높은 누수 지점 탐지가 가능해져 누수음 상관 기법이 상용화되어 보편적으로 사용되었다. 이와 같은 상관 기법은 배관에 부착된 센서에서 계측된 신호간의 시간 지연을 이용하여 누수 지점을 찾는데, 배관 내 유체의 음속을 정확히 알고 있어야 한다.

성능/효과

(3) 코히어런스 함수는 _ 의 구간을 갖는데‘0’에 가까울수록 잡음을 의미한다. 따라서 코히어런스 함수값이 크면서도 스펙트럼의 신호 크기가 큰 구간의 주파수 영역을 찾는다.
이 데이터의 주파수 영역 분석을 통해 주변 잡음 제거를 위한 필터링 주파수를 산정하며, 필터링 데이터로부터 누수 지점 탐지 알고리즘을 수행하였다. 각 그림에서 (a) 가속도 데이터 비교 그림에서는 두 개의 가속도 센서에서 취득한 데이터를 비교한 그림으로써 누수가 발생하지 않은 정상 상태에서는 주변 잡음에 의한 가속도 데이터만 취득되었다. 각각의 가속도 데이터로부터 도출된 상호 스펙트럼은 각 그림의 (b), (c), (d)에 나타내었으며, 이로부터 취득한 코히어런스 함수를 각 그림의 (e)에 나타내었다.
4.3m 지점에서의 누수 지점 추정 결과는 32cm 이내로 추정되어 평균 오차율 약 7.4% 정도로 정확도가 매우 높게 누수 지점이 검출되었고, 8.6m 지점에서는 25cm 이내로 평균 오차율 약 3% 정도, 12.9m 지점에서는 약 -31cm 이내로 평균 오차율 약 –2.4% 정도를 나타내었다.
각 스펙트럼의 첨두값 크기가 크게 나타나는 구간은 약 0~500Hz 구간이었으나, 코히어런스 함수에서 0~500Hz 구간은 편차가 매우 크며, 1보다 매우 작은 값을 나타내고 있어, 이 주파수 영역에서는 누수음에 의한 탄성파가 아닌 주변 잡음에 의한 영향이 계측된 것으로 볼 수 있다. 따라서 누수 지점 탐지를 위한 주파수 영역은 4.3m 지점의 밸브 70% 개방 경우의 결과를 바탕으로 500~1,000Hz 구간으로 설정하였으며, 이 구간에서는 코히어런스 함수가 비교적 1에 가까운 값을 나타내고 있다. 따라서 잡음 제거를 위한 필터링 주파수는 500~1, 000Hz로 설정하였으며, 이 주파수 대역에 해당하는 대역 통과 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다.
이와 같은 상관 기법은 배관에 부착된 센서에서 계측된 신호간의 시간 지연을 이용하여 누수 지점을 찾는데, 배관 내 유체의 음속을 정확히 알고 있어야 한다. 따라서 누수에 의한 배관의 진동모드와 배관 내 유체의 음파 전달 특성을 해석하는 연구도 진행됨으로써 누수 지점 탐지의 정확도가 향상되었다. 이 기법을 이용하여 배관의 누수를 탐지하는 기법은 다시 크게 초음파기법과 가속도 기법으로 나뉠 수 있다.

후속연구

9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.

참고문헌 (13)

Ministry of Environment, 2017 Constant water statistics, pp. 17-18, 2017.
Ministry of Environment, Description of the 2018 Water Supply Standards revised research, Jan. 2019.
R. S. McKenzie, H. Mostert and T. Jager, "Leakage reduction through pressure management in Khayelitsha : Two years down the line," Water SA, vol. 30, no. 5, pp. 13-17, 2001.
J. Thornton, and A. Lambert, "Progress in practical prediction of pressure: leakage, pressure: burst frequency and pressure: consumption relationships," Proceeding of IWA Special Conference 'Leakage 2005', Halifax, Canada, 2005.
K. H. Kim, Hydrology, Hantimedia, 2010.
Korea Water and Wastewater Works Association, Water Supply Facility Criteria, A book-printed construction book, 2010.
WIKA, Selection, installation, handing and operation elastic element pressure gauge, pp. 1-4, 2009.
Korea Occupational Safety & Health Agency, Technical specification for the installation of pressure measuring devices, pp. 1-6, Dec. 2017.
Korea Occupational Safety & Health Agency, Technical specification for application of pressure system, pp. 1-9, Jun. 2017.
K-water, Criteria for installing and managing flow meters, pp. 1-35, 2015.
K-water, Standard for installation of valves and instrumentation facilities on a conduit, pp. 1-8, 2018.
Korea Association of Standards & Testing Organizations, Pressure precision Measurement Technology, pp. 39-96, 2017
S. T. Hong, B. D. Park, J. L. Kim, and H. K. Jung, "Performance tests and uncertainty analysis of precipitation types," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 17, no. 2, pp. 399-406, Mar. 2018.

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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