KR101181561B1

KR101181561B1 - 배관 내 ｂｏｇ 발생량 예측 방법

Info

Publication number: KR101181561B1
Application number: KR1020100094436A
Authority: KR
Inventors: 한종훈; 이상호; 임영섭; 박찬샘; 손영순; 김석순
Original assignee: 서울대학교산학협력단; 중앙대학교 산학협력단; 한국가스공사
Priority date: 2010-09-29
Filing date: 2010-09-29
Publication date: 2012-09-10
Also published as: KR20120032890A

Abstract

본 발명은, 비교적 저렴하고 설치가 용이한 온도 센서를 이용하여 유량 데이터를 예측하고 이러한 예측된 유량 데이터가 실제 유량 데이터와 유사해지도록 상기 예측 유량 데이터를 보정하여 유량 데이터의 신뢰도를 향상시키며 상기 보정된 유량 데이터를 이용하여 BOG의 발생 위치 및 발생량을 예측할 수 있는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명의 배관 내 BOG 발생량 예측 방법은, 배관 내 유체의 온도 변화를 측정하고 이를 이용하여 유량을 예측하는 단계; 상기 예측된 유량을 보정하는 단계; 및 상기 보정된 유량을 이용하여 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

배관 내 ＢＯＧ 발생량 예측 방법{Method for predicting Boil-Off Gas production}

본 발명은 배관 내 BOG 발생량 예측 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 저온에서 기화 가능한 액체가 담긴 배관 내 BOG 발생량 예측 방법에 관한 것이다.

대형 가스 저장 수송시설이나 가스 공급시설과 같이 배관이 중요하게 취급되는 산업에서는 배관의 상태나 배관을 흐르는 유체의 상태에 대한 정보를 충분히 확보할 필요가 있다.

특히, 액화천연가스와 같이 대량으로 저장되는 시설에는 필연적으로 열이 유입되기 때문에 액화천연가스가 가열되어 기화되고 이로 인해 BOG(Boil-Off Gas)가 발생되고 이러한 BOG는 액화상태보다 600배의 부피 팽창을 가져오기 때문에 시설의 안전을 크게 해칠 수 있게 된다. 따라서, 배관의 상태나 배관을 흐르는 유체의 상태에 대한 정보를 충분히 확보하기 위해서 유량 센서, 온도 센서, 및 압력 센서를 촘촘히 설치해야된다.

그러나, 센서 설치 비용과 센서 유지 관리 비용이 크게 상승함에 따라 최소한의 센서를 설치하고 있는 실정이고, 이에 따라 데이터가 부족한 상황에서 공정을 운전하는 문제가 있다. 특히, 액화천연가스 저장시설의 경우 유량 센서는 설치가 곤란하고 비용이 많이 드는 문제가 있다.

본 발명은, 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 비교적 저렴하고 설치가 용이한 온도 센서를 이용하여 유량 데이터를 예측하고 이러한 예측된 유량 데이터가 실제 유량 데이터와 유사해지도록 상기 예측 유량 데이터를 보정하여 유량 데이터의 신뢰도를 향상시키며 상기 보정된 유량 데이터를 이용하여 BOG의 발생 위치 및 발생량을 예측할 수 있는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 해결하기 위한 본 발명은, 배관 내 유체의 온도 변화를 측정하고 이를 이용하여 유량을 예측하는 단계; 상기 예측된 유량을 보정하는 단계; 및 상기 보정된 유량을 이용하여 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계를 포함하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법을 제공한다.

본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 온도 센서에 의해 얻어진 온도차 데이터만으로 유량 데이터를 예측할 수 있다.

둘째, 보정 단계를 통해 오차가 발생하는 부분의 유량을 보정함으로써 정확한 유량 데이터를 얻을 수 있다.

이러한 정확한 유량 데이터를 이용하여 BOG 발생 위치 및 발생량을 정확하게 예측할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액화천연가스의 배관 터미널의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 액화천연가스의 온도 및 유량에 대한 관계도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액화천연가스의 유량 보정을 통해 각 지점에서의 이론치, 측정치 및 보정치를 나타낸 관계도이다.

본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명의 다양한 변경 및 변형이 가능하다는 점은 당업자에게 자명할 것이다. 따라서, 본 발명은 특허청구범위에 기재된 발명 및 그 균등물의 범위 내에 드는 변경 및 변형을 모두 포함한다.

본 발명은 다음의 조건을 가정하고 있다.

배관 내로 흐르는 유체는 상변이를 통해 열의 유출입이 발생함에 따라 온도가 변하고, 온도 센서 사이의 배관은 균일한 두께, 재료, 규격을 가지며, 배관 내 모든 유체 온도는 외부의 유체 온도보다 높거나 낮아서 외부의 온도가 배관 내 유체 온도를 변화시킬 수 있고, 배관 내 유체는 비압축성이거나 동일압력 상태에 있다.

이하 본 발명의 실시예에 따른 배관 내 BOG 발생량 예측 방법에 대해 도면을 참고하여 구체적으로 설명하기로 한다.

먼저, 배관 내 유체의 온도 변화를 측정하고 이를 이용하여 유량을 예측한다.

배관을 흐르는 유체는 유체와 배관 외부와의 열교환은 스탠리 미들맨(Stanley Midleman) 등에 의해 다음과 같은 관계를 가지고 있다.

식 1 :

식 2 :

여기서, Q0는 열량, L은 배관 길이, Ta 및 Tb는 임의 위치의 온도, r은 배관 직경, QH는 열량, w는 유량, Cp는 열용량, T0는 외부 온도, Ti는 배관내 온도.

상기 식 1 및 식 2에서 나타낸 바와 같이, 배관의 크기, 재질, 길이, 외부 온도가 고정되었다고 가정할 경우, 배관에 흐르는 유체의 유량은 온도 변화와 직접적인 관계를 지닌다는 것을 알 수 있다.

다음, 상기 예측된 유량을 보정한다.

상기 예측된 유량의 보정은 다양한 방법을 통해 보정할 수 있는데, 질량 발란스(mass balance) 방법을 이용하여 보정할 수 있다. 상기 질량 발란스 방법은 유체가 정상상태(steady state)에 있다고 가정했을 때, 각 노드에 흐르는 전체 유체의 유량은 투입된 유량과 같으므로 보정된 유량이 상기 질량 발란스를 만족시키면 이를 아래의 식 3의 상부 식에 대입하여 보정된 유량과 실측된 유량의 차이를 최소화시키는 방법이다. 이와 같은 방법을 통해 보정된 유량과 실측된 유량의 차이가 최소화된 시점에서의 유량 데이터를 최종 보정된 유량 데이터로 취급하게 된다.

식 3 :

만일, 1차 보정 결과를 통해 얻어진 측정된 유량과 실측된 유량의 차이인 오차가 가장 큰 부분의 경우 불완전한 데이터 보정으로 인해 이러한 오류가 확산될 수 있다.

이에 따라, 상기 보정하는 단계는 상기 질량 발란스를 만족한 상태에서 측정 데이터와 실측 데이터의 차이가 큰 과잉 오차 지점에서의 보정된 유량 데이터를 제거하고 다른 지점의 보정된 유량 데이터를 얻은 후 이로부터 역추산하여 과잉 오차 지점에서의 최종 보정된 유량을 얻는 단계를 포함할 수 있다.

다음, 보정된 유량을 이용하여 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측한다.

상기 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계는 상기 보정된 유량으로부터 온도차 데이터를 얻고 상기 얻어진 온도차 데이터를 이용하여 수행될 수 있다.

또한, 상기 BOG 발생량은 아래의 식을 이용하여 측정될 수 있다.

식 4 :

이때, Cp_L은 유체의 열용량, Cp_V는 BOG의 열용량, F1은 배관 내 BOG와 유체를 포함한 전체 유량, Tvap : 유체의 기화 온도, Hvap : 유체의 엔탈피.

본 발명의 BOG 발생량을 예측 방법에 사용하는 유체는 액화천연가스, 액화프로판가스, 액화 이산화 탄소 등 0 ℃ 이하의 저온에서 기화 가능한 액체일 수 있다.

실시예

본 실시예는 유체로는 액화천연가스를 이용하였고, 도 1에 도시한 바와 같은 10 개의 배관으로 이루어진 배관 터미널을 이용하여 공정을 표현하였다.

먼저, 배관 내의 유체의 유량을 예측한다. 상기 배관 내의 유체의 유량을 추산하기 위해서는 다양한 방법을 이용할 수 있지만, 시뮬레이션 모델을 이용하여 유량 및 온도차 관계식을 얻어내고 상기 얻어진 관계식을 이용하여 배관 내의 온도차 데이터를 이용하여 이를 유량 데이터로 환산할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 액화천연가스의 온도 및 유량에 대한 관계도이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 시뮬레이션 모델을 이용하여 유량 및 온도차 관계식인 Y = 24819X^-1.116을 얻을 수 있었다.

다음, 상기 예측된 유량 데이터를 보정하여 새로운 보정된 유량 데이터를 얻는다. 상기 새로운 보정된 유량 데이터는 아래 식 3을 이용하여 최적화시킴으로써 얻어질 수 있다.

식 3 :

상기 보정 단계에서는 도 1에 나타낸 임의의 지점에서의 입력(input) 및 출력(output) 데이터의 관계를 이용하여 수행될 수 있다. 상기 입력(input) 및 출력(output) 데이터와 측정된 데이터를 이용하여 상기 식 3에 의해 보정된 유량을 얻을 수 있다. 구체적으로는, 정상상태에 있는 액화천연가스는 각 로드의 총 질량은 발란스를 이루고 있는데, 예를 들어, 도 1에서 a 지점의 유량을 100으로 놓으면 b, c, d, e, f, g 지점의 모든 유량의 총 합은 100이 된다. 이에 따라, 상기 보정된 유량이 상기 질량 발란스를 만족시키도록 각 지점의 유량을 조정한 후, 상기 조정된 유량 데이터를 식 3의 상단 식에 대입하여 실측 유량 데이터와 차이인 오차를 비교하여 상기 오차가 최소가 되도록 하여 최종 보정된 유량 데이터를 얻을 수 있게 된다.

그러나, 만일 1 차 보정 결과, 특정 지점의 보정된 유량과 실측 유량의 차이가 가장 클 경우 상기 지점의 오류가 확산되는 것을 방지하고자 상기 특정 지점의 보정된 유량 데이터는 제거한다. 예를 들어, 만일, 1차 보정 결과 b 지점에서의 과잉 오차를 나타낼 경우 상기 b 지점에서의 보정된 유량 데이터는 삭제하고 나머지 지점의 보정된 유량 데이터를 이용하여 이를 역추산하여 상기 b 지점에서의 유량 데이터를 얻고 이를 상기 b 지점에서의 최종 보정 유량 데이터로 취급한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액화천연가스의 유량 보정을 통해 각 지점에서의 이론치, 측정치 및 보정치를 나타낸 관계도이다. 도 3에 나타낸 바와 같이 상술한 바와 같이 보정을 통해 얻어진 유량 데이터는 실측 유량 데이터 및 이론 유량 데이터와 유사함을 알 수 있다.

다음, 보정된 유량 데이터를 이용하여 온도 센서가 미설치된 즉, 데이터 미측정 배관 부분의 유량을 역추산하게 된다.

다음, 상기 역추산된 유량을 이용하여 상기 데이터 미측정 배관 부분의 온도를 역추산하게 된다.

다음, 상기 역추산된 온도를 이용하여 아래 식 4를 통해 상기 데이터 미측정 배관 부분의 BOG 발생량을 계산할 수 있다.

식 4 :

Claims

배관 내 사전에 설정된 위치의 온도 센서에서 유체의 온도 변화를 측정하고, 상기 온도 변화를 이용하여 상기 배관을 따라 흐르는 유량을 예측하는 단계;
상기 예측된 유량을 보정하는 단계; 및
상기 보정된 유량을 이용하여 상기 온도 센서가 미설치된 상기 배관 내 유량을 역추산하는 단계;
상기 역추산된 유량을 이용하여 상기 온도 센서가 미설치된 상기 배관 내 온도를 역추산하는 단계; 및
상기 역추산된 온도를 이용하여 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계를 포함하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 유량을 예측하는 단계는 아래 식들을 이용하여 온도차 데이터를 입력하여 유량 데이터를 예측하는 것을 특징으로 하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
식 1 :

식 2 :

여기서, Q0는 열량, L은 배관 길이, Ta 및 Tb는 임의 위치의 온도, r은 배관 직경, QH는 열량, w는 유량, Cp는 열용량, T0는 외부 온도, Ti는 배관 내 온도를 나타냄.
제1항에 있어서,
상기 유량을 예측하는 단계는 유량을 조절해 가면서 온도 변화를 측정하여 유량 및 온도차에 대한 관계식인 Y=AX^B(단, A, B는 상수)을 얻을 단계를 포함하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 보정하는 단계는 아래의 식과 같이 질량 발란스(mass balance)를 만족한 상태에서 보정된 유량 데이터와 실측 유량 데이터의 차이인 오차가 최소가 되는 시점에서의 보정된 유량 데이터를 최종 보정된 유량 데이터로 취급하는 단계를 포함하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
식 3 :

여기서, xi는 실측된 유량, yi는 보정된 유량을 나타냄.
제4항에 있어서,
상기 보정하는 단계는, 상기 질량 발란스(mass balance)를 만족한 상태에서 보정된 유량 데이터와 실측 유량 데이터의 차이가 큰 과잉 오차 지점에서의 보정된 유량 데이터는 제거하고, 다른 지점의 보정된 유량 데이터를 얻은 후 이로부터 역추산하여 상기 과잉 오차 지점에서의 최종 보정된 유량 데이터를 얻는 단계를 포함하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계는 상기 보정된 유량으로부터 온도차 데이터를 얻고 상기 얻어진 온도차 데이터를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 BOG 발생 위치 및 발생량을 예측하는 단계는 아래 식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.
식 4 :

여기서, Cp_L은 유체의 열용량, Cp_V는 BOG의 열용량, F1은 배관 내 BOG와 유체를 포함한 전체 유량, Tvap : 유체의 기화 온도, Hvap : 유체의 엔탈피, Q0는 열량, T0는 외부 온도, Ti는 배관 내 온도를 나타냄.
제1항에 있어서,
상기 유체는 0 ℃ 이하에서 기화 가능한 액체인 것을 특징으로 하는 배관 내 BOG 발생량 예측 방법.