A development of on-line SHM(Structural Health Monitoring) technology for AI based remaining life management for nuclear containment liner plate(CLP)
- 연구책임자 : □ 연구개발 목표 1. 유도초음파 최적 모드 선정 기술 가. 최적 유도초음파 모드 선정 기법 연구 나. 콘크리트 시공 상태에서의 유도초음파 전파 특성 분석 2. 실시간 검사 시스템 구현을 위한 트랜스듀서 연구 가. Comb type 트랜스듀서의 성능 평가 나. Angle beam type 트랜스듀서의 성능 평가 다. Omni-direction 트랜스듀서의 성능 평가 3. 영상화 기법 연구 가. 영상화 알고리즘 최적화 가. SHM (Structural Health Monitoring) 구현을 위한 실시간 영상화 최적화 4. 자동화 기반 CLP 실시간 건전성 연구 다. 신호처리 및 하드웨어 구성 최적화 마. 네트워크 기반 실시간 데이터 공유 시스템 → Big data / deep learning을 이용한 건전성 평가 추가 5. 건전성 평가를 위한 결함의 정량화 연구 가. 감육 깊이에 따른 결함 검출 가능성 연구 나. 감육 분포 및 형상에 대한 결함 위치 및 크기 영상화 연구 6. 원전 CLP 대상 건전성 평가 기법 및 시스템 최적화 가. 기존 결함을 대상으로 한 정량적 및 효용성 평가 나. 일정 시간 가동 및 운용을 통한 시스템 안정성 평가 □ 연구개발 내용 ○ 1차년도 : 1) CLP 대상 Lamb wave 모드 분석 및 주파수 선정 2) 대상 체 dispersion 선도 3) FEM simulation을 통한 최적 모드 선정 4) 콘크리트 bonding state에 따른 전파 양상 ○ 2차년도 : 1) 선정된 유도초음파 모드의 감육 및 결함 평가 검토 2) 최적 토모그래피 이론 선정 3) 감육 깊이에 따른 토모그래피 구현(3D, 정량화) 4) 해당 기법의 영상화 기법의 검출 가능 영역 및 깊이 규명 5) 최소 두께 및 영역을 고려한 센서 배치 선정 ○ 3차년도(단) : 1) 원격 제어용 단일 센서 Unit 개발 2) 센서 재질, 커플링 method 3) 구동 시스템, 내구도 고려 4) 해당 센서를 통한 유도초음파 전파 양상 검증 5) 원격 제어용 모듈 개발 ○ 4차년도 : 1) 국부 정밀 진단 기능 모듈 탑재 2) 오토스캐닝 프로토 타입 툴 3) IOT 기반의 탐상기 컨트롤링 모듈 개발 4) 현장 CLP 동일 구조물 대상의 실증 검사 ○ 5차년도(최종) : 1) LTE 기반의 검사 결과의 실시간 공유 및 평가 2) 빅데이터를 활용한 영상화 최적화 3) 시스템 자동화 모듈 탑재 4) 시스템 최종 점검 및 운용성 평가 □ 활용계획 및 기대효과 ○ 정량적 성과 - 1년차 1) 특허 1건 : 원자력 CLP 유도초음파 실시간 검사 기법 2) SCI 급 논문 1건 - 2~4년차 1) 매년 SCI 급 논문 1건 이상 - 5년차 1) 특허 1건 : 원전 CLP 실시간 자동 비파괴 검사 및 데이터 공유 시스템 2) SCI급 논문 1건 이상 ○ 정성적 성과 - CLP 검사 검증을 위한 유도초음파 모드 선정 기법 - CLP 실시간 검사를 위한 유도초음파 구조 진단 시스템 - CLP 평판 구조 건전성 영상화를 위한 알고리즘 구성 - CLP 대상 유도초음 구조 진단 시스템 DEMO TEST 결과 현 시스템에서 주기적 검사로 이루어지는 CLP 비파괴 검사 누락기간 및 검사자에의 영향과 난접근(상부 돔 구조물) 영역 검사에를 고려한 한계점을 극복한다. 실시간 Robotics 기반의 CLP 검사 기법 구현을 통하여, CLP 내부 의 지속적인 건전성 정보를 공유한다. 해당 정보 공유를 통하여, 격납 건물 내부의 안전관리에 대한 검사 시스템을 완성하고, 장비 개발 및 기술 수출에 대해 이바지 한다. (출처 : 요약문 3p)
- 주관연구기관 : 부산대학교
- 발행년도 : 20211200
- Keyword : http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIFullTextView?keyValue=05787966&dbt=TRKO&cn=TRKO202200012509