지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤종헌
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2023
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
지역난방시스템은 아파트나 공공기관의 건물들에 따로 개별적인 열 생산 시설을 설치하지 않고 대규모의 열 생산시설에서 경제적으로 생산된 중온수를 일괄적으로 공급하는 도시기반의 선진난방 시스템이다. 우리나라는 전국에 걸쳐 8,000km 이상의 열수송관이 매설되어 있으며, 1980년대 후반에 처음 도입이 되었기 때문에 5년 이내에 20년 이상의 노후화된 열수송관의 비율이 45% 이상으로 급증할 것으로 예상된다. 최근 들어 미처 예상하지 못한 열수송관의 파손으로 인해 열 공급 중단, 인명피해 등의 사고 사례가 증가하고 있으므로 열수송관의 잔여수명을 평가하여 교체 또는 수리시기를 예측하는 것이 중요한 시점에 놓여있다. 열수송관을 교체하는데 천문학적인 비용이 발생하기 때문에 수명 종료시점이 임박한 열수송관을 선별하고 예측하여 교체하는 것이 매우 중요하다. 하지만, 열수송관은 매설되어 있는 지역의 상황에 따라 노화조건이 다양해지기 때문에 잔여수명을 한 가지 변수로 예측하는 것이 불가능하다. 우선, 운영 조건에 따른 차이를 예로 들면, 공공기관은 주말 및 공휴일과 저녁시간에 온수를 사용하지 않고, 일반거주지는 상시 온수를 사용한다. 공공기관은 중온수의 공급과 차단이 반복되기 때문에 온도 편차가 발생하여 이로 인한 열 수축 및 팽창 효과가 커지고, 일반거주지는 상시 온수를 사용해야 하므로 평균 온도가 높아진다. 두 번째로 공급관과 회수관의 온도 차이가 있으며, 세 번째로 매설 위치에 따른 토사의 습도와 지질학적 이동에 따른 변화와 함께 기후 조건에 대한 영향이 있다. 이러한 운영 조건이 열수송관의 노화에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위해 열 수축 및 팽창과 평균 온도를 고려한 가속노화시험 조건을 선정하고 열수송관의 설계수명 30년에 상응하는 기간 동안 가속노화시험을 수행했다. 하지만, 가속노화시험으로 얻은 시험 결과는 열수송관의 제작 단계에서 발생하는 품질의 불 균일로 인해 높은 편차를 가지고 있기 때문에 경향성을 파악하기 어려운 문제가 있다. 필자는 이러한 문제를 해결하기 위해 폴리우레탄폼의 밀도와 소재 물성의 상관관계를 이용하여 편차를 줄임과 동시에 신뢰성을 확보하여 가속노화시험 결과의 경향성을 확보하는 방안을 제안했다. 이를 기반으로 하여 열수송관이 노화가 진행됨에 따라 두 번의 급격한 노화구간을 갖는다는 사실을 규명했으며, 두 번째 노화 구간에서 전단강도의 감소율이 가장 큰 시점을 수명 종료 시점으로 선정하는 것을 제안한다. 본 학위논문에서는 가속노화시험 결과에서 얻은 셀 격벽 두께, 주요 작용기 변화, 전단강도, 밀도 등을 이용하여 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 머신러닝을 이용한 열수송관의 잔여수명 평가 방안을 제시한다. 제안하는 방법의 가능성을 뒷받침하기 위해 8년, 25년 동안 실제로 사용한 열수송관을 채굴하여 잔여수명을 평가한 뒤 이를 검증하기 위해 추가 가속노화시험으로 수명이 종료되는지 확인한다.
목차
제1장 서론 11.1 연구배경 11.2 문헌조사 41.2.1 열수송관의 노화 관련 연구 동향 41.2.2 기존의 열수송관 잔여수명 예측 기술 8제2장 지역난방시스템이 열수송관의 노화에 미치는 영향 분석 102.1 연구배경 및 필요성 102.2 열수송관의 기본 물성 평가 122.3 실사용 배관의 온도 이력에 따른 노화 경향 파악 182.3.1 일반 거주지의 열수송관 노화 경향 182.3.2 관공서의 열수송관 노화 경향 202.3.3 노화 경향 파악을 위한 열, 기계적 시험 212.4 결론 29제3장 열수송관의 노화 경향 파악을 위한 가속노화시험 313.1 연구배경 및 필요성 313.2 열수송관의 가속노화시험법 개발 353.2.1 자연노화 환경을 모사한 가속노화시험법 353.2.1.1 화학적 노화 반영 방안 363.2.1.2 기계적 노화 반영 방안 383.2.2 가속노화시험기 구축 413.3 DN32/110 규격 열수송관의 가속노화시험 결과 443.3.1 열수송관의 밀도와 전단강도 관계 규명 483.3.2 열수송관의 초기전단강도 예측 방안 503.3.3 수명종료 시점 파악을 위한 피팅 식 제안 553.3.4 열수송관의 수명종료 시점 제안 593.4 DN125/225 규격 열수송관의 가속노화시험 결과 613.4.1 초기전단강도 예측 방안의 효과 검증 633.4.2 수명종료 시점 파악을 위한 피팅 식 검증 653.5 결론 67제4장 머신러닝 기반 인공신경망을 이용한 열수송관의 잔여수명 예측 시스템 개발 694.1 연구배경 및 필요성 694.2 열수송관 노화에 영향을 미치는 인자 714.2.1 열수송관의 노화 관련 영향인자 선정 714.2.2 영향인자의 데이터베이스 구축 방법 744.3 인공신경망 기반 열수송관의 잔여수명 예측 모델 개발 774.3.1 인공신경망 기반 예측모델 구축 774.3.2 데이터증강 기술의 효과 분석 794.3.3 제안 인자별 효과 분석 814.3.4 잔여수명 예측 시스템 검증 844.5 결론 87제5장 결 론 89
최근 본 자료
댓글(0)
0