[표지] 1
제출문 3
요약문 4
Executive Summary 8
목차 13
제1장 서론 27
1. 연구배경 및 추진전략 27
1.1. 연구배경 27
1.2. 연구 필요성 28
2. 연구목표 및 주요 연구내용 30
2.1. 연구목표 30
2.2. 당해연도 연구목표 및 주요 연구내용 32
3. 추진체계 및 전략 33
3.1. 추진체계 33
3.2. 추진전략 34
제2장 열수송관 소음/진동 기반 이상구간 탐지 시스템 제작 및 평가 35
1. 연구개요 35
2. 당해연도 연구개발 내용 35
2.1. 실험 환경 및 신호 정보 35
2.2. 실험 결과 분석 43
2.3. 실험 결과 요약 56
2.4. 이상 신호 분류 57
제3장 탄성파-열화상 데이터 융합 탐상장치 설계 68
1. 연구개요 68
2. 당해연도 연구개발 내용 70
2.1. 지반요소를 고려한 지중 열해석 70
2.2. 열화상 영상자료로부터 지반 하부 누수 추정방안 75
2.3. GPR 현장평가를 통한 누수지점 판정 77
2.4. 비파괴 융합탐상 구성체 최적화 설계 136
제4장 지하 매설관 실시간 피로파손 예측 기술 개발 142
1. 연구개요 142
2. 당해연도 연구개발 내용 142
2.1. 개발부문 142
2.2. 프로그램 구성 169
제5장 열수송관 AI 진단기법 설계 175
1. 연구개요 175
2. 당해연도 연구개발 내용 175
2.1. 기본 딥러닝 모델 파악 및 분석 175
2.2. 진동데이터 기반 열수송관 이상 탐지 인공지능 모델 188
2.3. 열화상 이미지 데이터 기반 열수송관 이상 탐지 인공지능모델 198
2.4. 다중 데이터 기반 열수송관 이상 탐지 인공지능 모델 206
2.5. 열수송관 건전성 점검 추천 시스템 프로토타입 설계 211
2.6. 결론 212
제6장 열수송관 품질관리제도 및 기준 개선 방향 214
1. 연구개요 214
2. 당해연도 연구개발 내용 214
2.1. 국내·외 건설공사 품질관리 제도 현황 및 분석 214
2.2. 열수송관 공사 용접 및 비파괴검사제도 현황 및 분석 250
2.3. 열수송관 공사 용접 및 비파괴검사 분야 건설기준 개정(안) 257
2.4. 결론 272
제7장 건전성 진단 플랫폼 연산모듈 제작 273
1. 연구개요 273
2. 당해연도 연구개발 내용 274
2.1. XML 기반의 BIM 및 GIS 디지털 트윈 환경 구축 274
2.2. 열수송관로 BIM, GIS 정보 및 자산관리 연동 데이터베이스 구축 281
2.3. 실시간 센서 데이터 수집·저장을 통한 열수송관로 상태 분석 기능 개발 294
2.4. AI 진단 모듈 프로그램화 탑재를 통한 열수송관로 모니터링 기능 개발 302
참고문헌 311
서지자료(Bibliographic Data) 318
부록[내용없음] 14
A 열수송관로 실시간 이상진단 무선 시스템 매뉴얼 14
B 열수송관 건전성 진단 관리 기술 실증 및 실용화 전략 도출 14
판권기 320
표 2-1. 실험 수행 조건 38
표 2-2. Pilot scale 실험 일정 42
표 2-3. 실험 장비 현황 43
표 2-4. 특징 공식 60
표 2-5. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지상관 63
표 2-6. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지상관(곡관, 축관, 분기관을 분류하지 않음) 64
표 2-7. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지상관(곡관, 축관, 분기관을 분류하지 않음,... 64
표 2-8. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지상관(곡관, 축관, 분기관을 분류하지 않음,... 65
표 2-9. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지하 매립관 65
표 2-10. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지하 매립관(밸브를 내관으로 취급함) 66
표 2-11. SVM을 사용한 분류 성능 평가 결과 - 지하 매립관(밸브를 내관으로 취급함, 이상... 66
표 3-1. 해석 조건 72
표 3-2. 영향인자(지반 내 열수 누출 파악)(Tan and Fwa 1992) 75
표 3-3. 매질의 비유전율(ASTM D6432) 80
표 3-4. 작동주파수와 최대 투과심도 92
표 3-5. 이득값의 위치와 값 94
표 3-6. 실험영역 기본정보 108
표 3-7. 장비사양 108
표 3-8. 45m 지점에서의 심도 별 비유전율 121
표 3-9. 90m 지점에서의 심도 별 비유전율 122
표 3-10. 135m 지점에서의 심도 별 비유전율 123
표 3-11. 지점 별 평균 비유전율 123
표 3-12. 이상 신호가 발견된 측선, 기준으로부터의 거리, 도달 시간(270 MHz) 127
표 3-13. 이상 신호가 발견된 측선, 기준으로부터의 거리, 도달 시간(350 MHz) 131
표 3-14. 상대유전율 및 전자기파의 속도 134
표 3-15. 탐지장치 효율화를 위한 설계 고려요건 137
표 3-16. 측정 파라메터 140
표 4-1. 자산 관리를 위한 실행 단계 수립 148
표 4-2. 잔존 수명 수준 149
표 4-3. 파손확률 등급표 149
표 4-4. 열응력 해석 대상 배관 리스트 153
표 4-5. 오픈소스 및 상용 구조해석 소프트웨어 피로해석 결과 비교 159
표 4-6. 오픈소스 및 상용 구조해석 소프트웨어 열응력해석 결과 비교 161
표 5-1. 정상 및 누출 데이터 스펙트로그램 예시 191
표 5-2. 진동데이터 모델 classification report 196
표 5-3. 다양한 상태의 열수송관 197
표 5-4. 다양한 상태의 열수송관에 대한 classification report 197
표 5-5. RGB이미지 및 라벨링 이미지 예시 198
표 5-6. 열화상 이미지 및 라벨링 이미지 예시 199
표 5-7. 열화상데이터 기반 모델 비교 결과 204
표 5-8. 다중 데이터 구축 예시 208
표 5-9. 각 모델의 classification report 211
표 6-1. 품질관리계획 및 품질시험계획 대상 공사 구분 215
표 6-2. 건설기술진흥법령의 품질관리 요구사항 218
표 6-3. 건설공사 품질관리 업무지침(고시)의 품질관리 요구사항 224
표 6-4. ISO 9001 전면개정에 따른 품질관리계획 작성기준 비교표 243
표 6-5. 카타르 건설표준에 따른 품질관리계획 작성기준 244
표 6-6. 규격별 용접사 기량시험 방법 요약 252
표 6-7. 품질검사 건설엔지니어링업 등록 요건 일부[특수분야(용접)] 254
표 6-8. 용접분야 국제표준 비교표 257
표 6-9. 용접분야 KS B ISO 9606-1 및 KS B 0885 주요 내용 비교표 258
표 6-10. 용접분야 건설기준 개정(안) 259
표 7-1. 디지털 트윈 정보 변경 내용 276
표 7-2. 기능 별 API 290
표 7-3. 기능 별 API 292
표 7-4. 센서 데이터 검색 페이지 접속 298
표 7-5. 설치 프로그램 304
표 7-6. 설치 Python 모듈 304
표 7-7. 딥러닝 모듈 구동 API 304
그림 1-1. 노후화 현(30년 이상) 27
그림 1-2. 핵심요소기술 구조도 30
그림 2-1. Pilot scale 실험장치 설계도 36
그림 2-2. 실험 장치 설비 36
그림 2-3. 밸브가 설치된 센서 측정 위치(지상관, 매설관) 36
그림 2-4. 실험 배관 종류별 현장 설치 모습 37
그림 2-5. 지상관 배관 교체 및 매설관 배관 교체 37
그림 2-6. 지상관 난방수 방향 38
그림 2-7. 매설관 난방수 방향 38
그림 2-8. Pilot-test 실험 장치 구성도 39
그림 2-9. Pilot 실험 조건별 분류 39
그림 2-10. 지상 정상관 실험 구성도 39
그림 2-11. 분기관 실험 장치 구성도 40
그림 2-12. 곡관 실험 장치 구성도 40
그림 2-13. 지상 축소관 실험 구성도 41
그림 2-14. 유량(유속)계와 곡관, 분기관에 가속도계 부착위치 41
그림 2-15. 배관 교체 및 실험 순서 42
그림 2-16. 실험 장비 사진 43
그림 2-17. 지하 매설 정상관 1축 가속도계 비교_80℃, 8bar 44
그림 2-18. 지하 매설 정상관 1축 가속도계 비교_80℃, 12bar 44
그림 2-19. 지하 매설 정상관 1축 가속도계 비교_120℃, 8bar 45
그림 2-20. 지하 매설 정상관 1축 가속도계 비교 120℃, 12bar 45
그림 2-21. 지하 매설 정상관 1축 가속도의 8bar 결과(80℃ vs 120℃) 46
그림 2-22. 지하 매설 정상관 1축 가속도의 12bar 결과(80℃ vs 120℃) 47
그림 2-23. 지상 정상관 1축 가속도의 80℃, 8bar 48
그림 2-24. 지상 축균열관 1축 가속도의 80℃, 8bar 48
그림 2-25. 지상 부식관 1축 가속도의 80℃, 8bar 49
그림 2-26. 지상 누수관 1축 가속도계 80℃, 8bar 49
그림 2-27. 지상 축소 정상관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 50
그림 2-28. 지상 축소 축균열관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 51
그림 2-29. 지상 축소 부식관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 51
그림 2-30. 지상 축소 누수관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 52
그림 2-31. 지상 곡관 정상관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 52
그림 2-32. 지상 곡관 축균열관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 53
그림 2-33. 지상 곡관 부식관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 53
그림 2-34. 지상 곡관 누수관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 54
그림 2-35. 지상 분기, 정상관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 55
그림 2-36. 지상 분기, 축균열관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 55
그림 2-37. 지상 분기, 부식관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 56
그림 2-38. 지상 분기, 정상관 1축 가속도계_80 ℃, 8bar 56
그림 2-39. 신호 분석 방법 58
그림 2-40. 1축 가속도 센서로부터 취득한 원신호와 스펙트럼 59
그림 2-41. AE 센서로부터 취득한 원신호와 스펙트럼 60
그림 2-42. SVM 적용 예 62
그림 2-43. SVM 적용 예 62
그림 2-44. 혼동행렬 사용 예 63
그림 2-45. 파이프 엘보우, 밸브, 내관의 가속도 신호의 FFT에 의한 스펙트럼 67
그림 3-1. 매설관 누수 감지 기존 유지기술 현황 68
그림 3-2. 고양시 열수송관 파손 사고(2018.12) 69
그림 3-3. 지반 열평형 고려 지중 열변화 예측 개요 71
그림 3-4. 울산지역 기상청 관측자료 73
그림 3-5. 지하수위 영향분석 74
그림 3-6. 포장조건 및 증발량 비교 74
그림 3-7. 지하수위 및 포장층에 따른 증발량 영향 75
그림 3-8. 열적탐사 - GPR 복합탐사에 의한 열수 누출 탐지 프로세스 76
그림 3-9. 누수발생 판정을 위한 영향인자 수치시뮬레이션 해석(안) 76
그림 3-10. "위험발생 지수"와 "복구비 지수"를 결합한 누수판정지표 예시 77
그림 3-11. 전기장과 자기장의 변화 77
그림 3-12. 전자기파의 손실 79
그림 3-13. 경계면에서의 반사 및 투과 80
그림 3-14. 차폐식 안테나의 구조 81
그림 3-15. 안테나의 방사 패턴 83
그림 3-16. 필터링 기법 적용의 예시(작동주파수 : 400 MHz) 84
그림 3-17. 이득 함수 기법 적용의 예시(작동주파수 : 400 MHz) 85
그림 3-18. 이득 함수 결정 과정(1) 86
그림 3-19. 이득 함수 결정 과정(2) 87
그림 3-20. 타임 제로 기법 적용의 예시(작동주파수 : 400 MHz) 88
그림 3-21. 배경 제거 기법 적용의 예시(작동주파수 : 400 MHz) 89
그림 3-22. 디콘볼루션 기법 적용의 예시(작동주파수 : 400 MHz) 90
그림 3-23. 이득값의 설정 전과 후의 모습 93
그림 3-24. 진폭의 상한 및 하한에 도달 98
그림 3-25. 진폭의 상한 및 하한에 도달 99
그림 3-26. 신호의 처짐 99
그림 3-27. Electrical characteristics due to capillary rise 101
그림 3-28. Results of the GPR exploration numerical model experiment 101
그림 3-29. 비유전율의 대소관계에 따른 위상 변화 103
그림 3-30. 포물선 형상이 측정되는 근거 104
그림 3-31. 매설물의 길이에 따른 형상 105
그림 3-32. 매설물의 두께에 따른 형상 106
그림 3-33. 실제 심도 분석 107
그림 3-34. 조사지점 단면 108
그림 3-35. 현장모습 109
그림 3-36. 현장 표층 정리(잡풀제거) 109
그림 3-37. 현장 부지 정리 109
그림 3-38. 원지반 탐사 110
그림 3-39. 누수 확인을 위한 지반 굴착 110
그림 3-40. 매설관 내 누수 확인 110
그림 3-41. 지반 되메울 111
그림 3-42. 누수 상태 확인 GPR 탐사 111
그림 3-43. 전체 측정 위치 개요 112
그림 3-44. 270 MHz 안테나 측정 GPR 결과 115
그림 3-45. 350 MHz 안테나 측정 GPR 결과 118
그림 3-46. 전자기적 펄스의 발신 및 반사구간 119
그림 3-47. TDR 신호에서의 겉보기 길이 산정 120
그림 3-48. 45m 지점에서의 TDR 결과 121
그림 3-49. 90m 지점에서의 TDR 결과 122
그림 3-50. 135 m 지점에서의 TDR 측정 신호 123
그림 3-51. GPR 신호로부터 예측한 이상 신호(누수) 예상 위치(270 MHz) 127
그림 3-52. GPR 신호로부터 예측한 이상신호 예상 위치(350 MHz) 131
그림 3-53. GPR 신호로부터 도출한 누수지점 판정결과 135
그림 3-54. 탐상 장치의 동일 탐지 심도에 미치는 영향에 관한 모식도 137
그림 3-55. 안테나 설계 139
그림 3-56. 3D 안테나 장치 설계 139
그림 3-57. 취득 정보 최적화를 위한 장비 설계 140
그림 3-58. 취득 데이터 누수 형태에 따른 분류 개요 141
그림 4-1. 피로해석 모듈 143
그림 4-2. 열수송관로 열피로 해석 모듈 탑재 144
그림 4-3. 열 피로 해석 보고서 Insert 기능 프로세스 144
그림 4-4. 열 피로 해석 결과 관리 145
그림 4-5. 파열 압력 인터페이스 146
그림 4-6. 잔존수명 기반 파손 위험도 산정 단계 147
그림 4-7. 종합상황 시각화 인터페이스 구성 151
그림 4-8. 실시간 계측 데이터를 열피로 해석 형식으로 변환 152
그림 4-9. 열응력 해석을 위한 CAD 모델 154
그림 4-10. 이상화된 상당 온도 사이클 하중 154
그림 4-11. 직관 구속조건 155
그림 4-12. 곡관 구속조건 155
그림 4-13. 레듀서 구속조건 155
그림 4-14. Tee배관 구속조건 155
그림 4-15. 곡관(D200)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 156
그림 4-16. 곡관(D300)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 156
그림 4-17. 곡관(D700)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 157
그림 4-18. 곡관(D1100)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 157
그림 4-19. 레듀서(D300-200)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 157
그림 4-20. 레듀서(D1100-700)에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 157
그림 4-21. Tee(D700-300)관에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 158
그림 4-22. Tee(D1100-300)관에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 158
그림 4-23. Tee(D1100-700)관에 대한 열응력 해석 결과(온도변화량 100, 60, 20℃) 158
그림 4-24. 온도에 따른 열응력 관계 158
그림 4-25. 상용 구조해석 솔버 Abaqus 열응력 해석 결과 159
그림 4-26. S-N Curve 160
그림 4-27. 곡관 D1100 피로해석 결과 비교 160
그림 4-28. Tee관 D700-D300 피로해석 결과 비교 161
그림 4-29. 레듀서관 D300-D200 피로해석 결과 비교 161
그림 4-30. 그래픽적 선택을 이용한 피로해석 162
그림 4-31. 추가된 피로해석 옵션 162
그림 4-32. 피로해석 절차 163
그림 4-33. 피로수명 평가 절차 163
그림 4-34. 피로해석 결과를 반영한 BIM 가시화 164
그림 4-35. 열피로 해석결과 데이터 관리 164
그림 4-36. 대형 차량 운행으로 인한 진동 165
그림 4-37. 진동해석에 사용된 재료물성 167
그림 4-38. 진동해석에 사용된 S-N curve 167
그림 4-39. 진동해석 프로그램 168
그림 4-40. 열배관 정보 설정 169
그림 4-41. 온도데이터 열기 다이알로그 169
그림 4-42. 온도데이터 및 필터링된 온도 데이터 그래프 출력 170
그림 4-43. 낙수계수법 결과 출력 170
그림 4-44. 열응력해석 결과 테이블 출력 170
그림 4-45. 보고서 출력 171
그림 4-46. DEM Map를 이용한 파열 압력 해석 기능 172
그림 4-47. 열수송관로 피로수명 계산 프로그램 인터페이스 구성 173
그림 4-48. 계산 과정 Log로 출력 174
그림 5-1. 단층 퍼셉트론 176
그림 5-2. 다층 퍼셉트론 176
그림 5-3. 신경망 구조 176
그림 5-4. 합성곱 연산과정 179
그림 5-5. 풀링 레이어 예시 180
그림 5-6. ResNet 구조 181
그림 5-7. EfficientNet 구조 182
그림 5-8. RNN 구조 184
그림 5-9. LSTM 구조 185
그림 5-10. MFCC의 framework 187
그림 5-11. 데이터 센서 부착 모습 190
그림 5-12. 진동 센서 기반 모델 구성도 190
그림 5-13. 정상 열수송관 가속도 센서데이터 예시 190
그림 5-14. 누출 열수송관 가속도 센서데이터 예시 191
그림 5-15. 진동데이터 기반 모델 구조 193
그림 5-16. 진동데이터 기반 모델 성능 196
그림 5-17. 열화상 데이터 예시 198
그림 5-18. 열화상 데이터 기반 모델 구성도 199
그림 5-19. 열화상 데이터 기반 모델 구조 200
그림 5-20. Depthwise separable convolution 201
그림 5-21. squeeze and excitation block 201
그림 5-21. 열화상 데이터 기반 모델 결과 시각화 204
그림 5-23. 발열 탐지 모델 성능 비교 205
그림 5-24. 누수 탐지 모델 성능 비교 206
그림 5-25. 다중 데이터 기반 멀티 모달 인공지능 모델 구성도 209
그림 5-26. 멀티모달 인공지능 모델 구조 209
그림 6-1. 열수송시설공사의 품질관리 근거 216
그림 6-2. 건설공사 품질관리규정 체계 218
그림 6-3. 품질관리계획서 작성기준 주요 개정내용 흐름도 242
그림 6-4. 일반적인 WPS 및 PQR 작성 순서 253
그림 6-5. 건설엔지니어링업 등록평가 업무흐름도 255
그림 6-6. 용접사 자격인정 절차 258
그림 7-1. 열수송관로 종합 건전성 진단 및 관리 플랫폼 273
그림 7-2. BIM 데이터 구조 275
그림 7-3. BIM 데이터 구조를 반영한 XML 파일 275
그림 7-4. NURBS 커브와 Catmull-Rom 커브 비교 276
그림 7-5. 열수송관로 디지털 트윈 277
그림 7-6. 자산 라이브러리 STL 파일 목록 278
그림 7-7. 자산 BIM 라이브러리 가시화 278
그림 7-8. 마우스 컨텍스트 메뉴 279
그림 7-9. 사용자 정의 열배관 BIM 생성 프로세스 280
그림 7-10. 사용자 정의 열배관 및 자산 BIM 생성 인터페이스 280
그림 7-11. 지역 ERD 282
그림 7-12. 열배관 ERD 282
그림 7-13. 부속 자산 ERD 283
그림 7-14. 열화상 이미지 데이터 진단 결과 ERD 283
그림 7-15. 진동 데이터 진단 결과 ERD 284
그림 7-16. 멀티 모델 데이터 진단 결과 ERD 284
그림 7-17. 진단 데이터 파일 관리 테이블 285
그림 7-18. 지역 테이블 생성 285
그림 7-19. 열배관 테이블 생성 286
그림 7-20. 열배관 위치 테이블 생성 286
그림 7-21. 부속 자산 테이블 생성 286
그림 7-22. 열화상 이미지 데이터 진단 결과 테이블 생성 287
그림 7-23. 진동 데이터 진단 결과 테이블 생성 287
그림 7-24. 멀티 모델 데이터 진단 결과 테이블 생성 287
그림 7-25. DBMS 프로세스 288
그림 7-26. ORM 모듈 프로세스 288
그림 7-27. BIM 데이터 구조 추가 289
그림 7-28. BIM 데이터 관리 290
그림 7-29. JSON 데이터 구조 291
그림 7-30. JSON 데이터 생성 291
그림 7-31. 자산의 위치 설정 인터페이스 292
그림 7-32. 자산 데이터 관리를 위한 ID 연동 293
그림 7-33. OpenLayer를 이용한 자산 위치 표시 294
그림 7-34. TCP(Socket) 서버 추가 295
그림 7-35. 소켓 생성 및 통신 296
그림 7-36. 센서 데이터의 파일 저장을 설정 정보 296
그림 7-37. 센서 데이터 저장을 위한 디렉토리 구조 297
그림 7-38. 센서 데이터 파일 구조 297
그림 7-39. 센서 데이터 검색 프로세스 298
그림 7-40. 센서 데이터 검색 페이지 299
그림 7-41. 센서 데이터 다운로드 299
그림 7-42. 실시간 센서 데이터 검색 프로세스 300
그림 7-43. 센서 정보 테이블 컬럼 추가 301
그림 7-44. 센서 데이터 실시간 모니터링 인터페이스 301
그림 7-45. 센서 통계 데이터 인터페이스 302
그림 7-46. 딥러닝 모듈 탑재 서버 환경 구성 303
그림 7-47. 딥러닝 모듈 실행 프로세스 305
그림 7-48. 학습 모델 탑재 306
그림 7-49. 열화상 이미지 데이터 진단 인터페이스 306
그림 7-50. 진동 데이터 진단 인터페이스 307
그림 7-51. 멀티 모델 데이터 진단 인터페이스 307
그림 7-52. 열화상 이미지 진단 결과 308
그림 7-53. 소음 데이터 진단 결과 308
그림 7-54. 멀티 모델 진단 결과 309
그림 7-55. SMTP를 이용한 메일 전송 프로세스 310
그림 7-56. HTML을 이용한 메일 포맷 310