KR20230037159A - Scr 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 선박용 엔진(10)의 배기관(11)으로부터 SCR 설비(20)로 분기하는 제1배관(30)에 배치된 제1밸브(40)의 온도를 실시간 계측하는 제1온도센서(110), 배기관(11)으로부터 SCR 설비(20)를 우회하여 분기하는 제2배관(50)에 배치된 제2밸브(60)의 온도를 실시간 계측하는 제2온도센서(120), 제1온도센서(110) 또는 제2온도센서(120)로부터의 시계열 온도 데이터를 수집하는 수집부(130), 및 수집부(130)로부터의 시계열 온도 데이터를 분석하여 제2밸브(60)의 고장 예측 시점을 도출하는 고장 예측 모델부(150)를 포함하여, 장기적인 밸브 작동에 따른 마모에 의한 온도 변화를 감지하여 밸브의 잔여 수명을 정확하게 예측하는, SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템을 개시한다.
Description
본 발명은 SCR-HP 밸브에서 수집된 온도 데이터를 ARIMA 모델을 활용하여 유효 온도 데이터를 추출하고 장기 관측하여 밸브의 고장을 사전에 예측할 수 있는, SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템에 관한 것이다.
최근, 온실가스와 관련된 환경오염에 대한 관심이 높아지면서 가솔린, 디젤 엔진에서와 같은 내연기관에서 배출되는 배기가스 내의 질소산화물(NOx)을 저감시키고자 하는 연구 개발이 활발히 진행되고 있다.
특히, 디젤 엔진은 산소 과잉 상태에서 연소되기 때문에 가솔린 엔진에 비하여 NOx의 배출량이 상당히 많으나 산소 과잉 상태(린번, Lean Burn) 상태로 연소되므로 NOx의 배출량 제어가 쉽지 않아, NOx 제거 기술로, 요소가 포함된 요소수를 배기가스 내 질소산화물과 반응시켜 배기가스를 저감시키는 Urea(요소)-SCR(Selective Catalytic Reduction)을 적용한 후처리 기술이 적용되고 있다.
한편, 국제해사기구(IMO)는 선박 내 배기가스 저감설비 설치를 의무화하고 배출가스 통제구역(ECA)을 지정하면서 디젤엔진을 사용하는 선박들이 NOx 배출량 저감을 충족하기 위해 SCR 설비를 도입하고 있다.
예컨대, SCR 설비는 요소수를 저장할 탱크와 촉매 설비를 요구하며, 이로 인한 경제적 부담을 최소화하기 위해 배기가스가 배출되는 통로를 조절할 수 있는 밸브를 활용해 환경규제가 존재하는 해역 내에서만 일시적으로 작동하는 SCR 설비를 통해 환경규제에 대응하고 있다.
또한, SCR의 방식 중 하나인 SCR-HP 방식은 고온 고압의 배기가스가 터보차저에 진입하기 전에 NOx를 제거하는데, 이 과정에서 SCR-HP 밸브가 배기가스에 지속적으로 노출되며, 반복적인 작동으로 인해 밸브의 밀폐 성능이 저하되면 배기가스가 누출되어 SCR 설비의 비정상적인 작동을 야기하는 문제점이 있다.
이에, SCR-HP 밸브의 항해 중 고장을 방지하기 위해 SCR-HP 밸브의 고장을 사전에 예측하여 선박의 정비 스케줄을 조정할 수 있는 기술이 요구된다.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, SCR-HP 밸브에서 수집된 온도 데이터를 ARIMA 모델을 활용하여 유효 온도 데이터를 추출하고 장기 관측하여 밸브의 고장을 사전에 예측할 수 있는, SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템을 제공하는 데 있다.
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명의 실시예는, 선박용 엔진의 배기관으로부터 SCR 설비로 분기하는 제1배관에 배치된 제1밸브의 온도를 실시간 계측하는 제1온도센서; 상기 배기관으로부터 상기 SCR 설비를 우회하여 분기하는 제2배관에 배치된 제2밸브의 온도를 실시간 계측하는 제2온도센서; 상기 제1온도센서 또는 상기 제2온도센서로부터의 시계열 온도 데이터를 수집하는 수집부; 및 상기 수집부로부터의 시계열 온도 데이터를 분석하여 상기 제2밸브의 고장 예측 시점을 도출하는 고장 예측 모델부;를 포함하는, SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 제1배관 및 상기 제2배관은 터보차저로 연결될 수 있다.
또한, 상기 수집부로부터의 시계열 온도 데이터 중, 온도구간 분리 알고리즘에 의해 상기 제1밸브 및 상기 제2밸브의 개폐 조합에 따른 급격한 온도 변화에 의한 온도 구간을 구분하고 유효한 시계열 온도 데이터를 추출하는 유효 데이터 추출부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 유효 데이터 추출부는 상기 제2밸브의 폐쇄 후의 상기 제2온도센서에 의한 시계열 온도 데이터를 유효 데이터로 추출할 수 있다.
또한, 상기 온도구간 분리 알고리즘은 비유효 데이터는 0으로 컷오프시키고, 상기 유효 데이터 사이즈를 직선으로 보간시킬 수 있다.
또한, 상기 고장 예측 모델부는 ARIMA(2,1,2) 모델에 의해 상기 제2밸브의 고장 예측 시점을 예측할 수 있다.
또한, 상기 고장 예측 모델부는 예측 시점으로부터 과거 1년 전 과거까지의 온도 데이터를 활용하고, 특정 신뢰구간 범위가 상기 제2밸브의 고장 판단 기준 특정 온도에 도달할 때까지 걸리는 시간을 고장 예측 시점에 따른 예측 잔여 수명으로 예측할 수 있다.
또한, 상기 제1온도센서는 상기 제1배관과 상기 제2배관의 분기점에 위치하고, 상기 제2온도센서는 상기 제2배관 상에서 상기 제2밸브에 인접하여 후방에 위치할 수 있다.
본 발명에 의하면, 실제 SCR-HP 밸브 시스템을 모사한 온도 측정 실험 구성에 의한 실험 결과를 기반으로 SCR-HP 밸브의 고장을 예측하는 예측 모델을 생성하고, 온도구간 분리 알고리즘을 활용하여 온도 데이터에서 고장 예측에 유효한 시계열 온도를 실시간으로 분리하고, 고장 예측을 위하여 분할된 데이터를 보간하고, MAE와 RMSE를 통해 선정된 ARIMA 모델을 활용한 고장 예측 시스템을 통해 장기적인 밸브 작동에 따른 마모에 의한 온도 변화를 감지하여 밸브의 고장 발생 반년 이전부터 실제 고장과 오차가 1개월 미만의 고장 기간인 잔여 수명을 예측하도록 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템이 적용되는 밸브 시스템 및 실험 모델을 각각 예시한 것이다.
도 3은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터를 예시한 것이다.
도 4는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도구간 분리 알고리즘에 의한 온도 구간 구분을 예시한 것이다.
도 5는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터 보간을 예시한 것이다.
도 6은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템에 의한 예측 값과 실제 값의 오차 및 편차와, 잔여 수명을 표로 정리한 것이다.
도 2는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템이 적용되는 밸브 시스템 및 실험 모델을 각각 예시한 것이다.
도 3은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터를 예시한 것이다.
도 4는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도구간 분리 알고리즘에 의한 온도 구간 구분을 예시한 것이다.
도 5는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터 보간을 예시한 것이다.
도 6은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템에 의한 예측 값과 실제 값의 오차 및 편차와, 잔여 수명을 표로 정리한 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조로 전술한 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하고자 한다.
본 발명의 실시예에 의한 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템은, 선박용 엔진(10)의 배기관(11)으로부터 SCR 설비(20)로 분기하는 제1배관(30)에 배치된 제1밸브(40)의 온도를 실시간 계측하는 제1온도센서(110), 배기관(11)으로부터 SCR 설비(20)를 우회하여 분기하는 제2배관(50)에 배치된 제2밸브(60)의 온도를 실시간 계측하는 제2온도센서(120), 제1온도센서(110) 또는 제2온도센서(120)로부터의 시계열 온도 데이터를 수집하는 수집부(130), 및 수집부(130)로부터의 시계열 온도 데이터를 분석하여 제2밸브(60)의 고장 예측 시점을 도출하는 고장 예측 모델부(150)를 포함하여, 장기적인 밸브 작동에 따른 마모에 의한 온도 변화를 감지하여 밸브의 잔여 수명을 정확하게 예측하는 것을 요지로 한다.
이하, 도 1 내지 도 6을 참조하여, 전술한 구성의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.
우선, 제1온도센서(110)는, 도 1 및 도 2의 (a,b)에 도시된 바와 같이, 선박용 엔진(10)으로부터 배출되는 배기가스가 유동하는 배기관(11)으로부터 SCR(Selective Catalytic Reduction) 설비(20)로 분기하는 제1배관(30)에 배치된 SCR 밸브인 제1밸브(Valve 1)(40)의 온도를 실시간 계측하여, 수집부(130)로 제공한다.
다음, 제2온도센서(120)는, 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 배기관(11)으로부터 SCR 설비(20)를 우회하여 분기하는 제2배관(50)에 배치된 직배기 밸브인 제2밸브(Valve 2)(60)의 온도를 실시간 계측하여, 수집부(130)로 제공한다.
특히, 제1온도센서(110)는 제1배관(30)과 제2배관(50)의 분기점인 제2밸브(60)의 전방에 위치하고, 제2온도센서(120)는 제2배관(50) 상에서 제2밸브(60)에 인접하여 후방에 위치할 수 있다.
여기서, 제1밸브(40)와 제2밸브(60)는 병렬 구조로 연결되며, 엔진(10)은 디젤 등을 사용하는 주기 엔진 또는 발전용 엔진이고, SCR 설비(20)는 요소수를 저장하는 탱크와 촉매장치를 구비하여, 요소가 포함된 요소수를 배기가스 내 질소산화물(NOX)과 반응시켜 질소산화물 배출량을 저감시켜서, 국제해사기구(IMO; International Maritime Organization)에 규정한 배출가스 통제구역(ECA; Emission Control Area)에서의 배출량 규제를 충족하도록 한다.
또한, 배기가스가 배출되는 통로인 제1배관(30)을 단속하는 제1밸브(40) 및 제2배관(50)을 단속하는 제2밸브(60)를 활용하여서, 배출량 규제가 존재하는 해역 내에서 일시적으로 작동하는 SCR 설비(20)를 통해 배출량을 저감시키도록 한다.
또한, 본 실시예에서는 SCR의 방식 중 SCR-HP(High-Pressure) 방식이 적용되며, 제1배관(30) 및 제2배관(50)은 터보차저(turbo-charger)(70)로 연결되고, SCR 설비(20)는 고온 고압의 배기가스가 터보차저(70)로 진입하기 전에 질소산화물을 제거할 수 있고, 터보차저(70)를 우회하여 배기구(Exhaust)를 통해 빠져나가도록 구성될 수도 있다.
또한, 제1밸브(40)와 제2밸브(60)는 SCR-HP 버터플라이 밸브일 수 있고(도 2의 (a) 참조), 배출가스 통제구역 항해 중에는 제1밸브(40)가 개방되고 제2밸브(60)는 폐쇄되어 배기가스가 SCR 설비(20)를 통과하도록 하고, 이외의 해역에서는 제1밸브(40)가 폐쇄되고 제2밸브(60)는 개방되어 제2배관(50)을 통과하도록 한다.
한편, 도 2는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템이 적용되는 밸브 시스템 및 실험 모델을 각각 예시한 것으로서, 도 2의 (b)는 실제 SCR-HP 밸브 시스템을 예시한 것이고, 도 2의 (c)는 (b)의 실제 SCR-HP 밸브 시스템을 모사한 온도 측정 실험 구성(experimental set-up)을 예시한 것이며, 엔진(10)은 500℃의 가열된 공기를 5bar의 압력으로 주입하는 히터(heater)(12)에 대응하며, 제1온도센서(110)는 전방 센서(rear sensor)(111)에 대응하며, 제2온도센서(120)는 후방 센서(rear sensor)(121)에 대응하고, 제1온도센서(110)와 제2온도센서(120)는 가상 온도 데이터를 생성한다.
다음, 수집부(130)는 제1온도센서(110) 또는 제2온도센서(120)로부터의 시계열 온도 데이터를 실시간으로 수집하여, 고장 예측 모델부(150)로 제공한다.
한편, 수집부(130)로부터의 시계열 온도 데이터 중, 온도구간 분리 알고리즘에 의해 앞서 언급한 제1밸브(40) 및 제2밸브(60)의 개폐 조합에 따른 급격한 온도 변화에 의한 온도 구간(i,ⅱ,ⅲ,ⅳ)을 구분하고, 유효한 시계열 온도 데이터를 추출하는 유효 데이터 추출부(140)를 더 포함할 수 있다.
예컨대, 도 3은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터를 예시한 것으로서, 도 2의 (c)의 모사한 온도 측정 실험 구성에 의한 가상 온도 데이터 변화를 제시한다.
앞서 언급한 실제 SCR-HP 밸브 시스템을 모사한 온도 측정 실험 구성에 의한 가열 실험을 통해, 제1밸브(40)는 개방하고 제2밸브(60)는 폐쇄한 상태에서 히터(12)를 작동시켜서, 제1밸브(40)와 제2밸브(60)의 개폐에 따른 최대 온도 및 온도 수렴 속도를 파악하여 실제 SCR-HP 밸브 시스템의 온도 특성을 분석하도록 할 수 있다.
구체적으로, 히터(12)를 작동시키면 전방 센서(111)와 후방 센서(121)에서 측정되는 온도가 증가하기 시작한다(영역 i).
전방 센서(111)의 온도가 최대 온도 400℃에 근접하면, 제1밸브(40)를 폐쇄하고 제2밸브(60)가 개방하여 환경규제가 없는 해역을 항해하는 조건을 모사한다 (영역 ⅱ).
가열된 공기가 제2밸브(60)를 통과하면서 전방 센서(111)의 측정값은 385℃로 감소하며, 후방 센서(121)의 측정값은 318℃로 상승하고, 운항 중 배출가스 통제구역으로 항해할 경우, SCR 설비(20)를 통해 배기하도록 제2밸브(60)의 폐쇄 및 제1밸브(40)의 개방을 진행한다(영역 ⅲ). 여기서, 전방 센서(111)의 온도는 다시 400℃로 상승하고, 후방 센서(121)는 천천히 냉각되면서 140℃로 하강한다.
선박이 항구에 정박하는 경우를 모사하여, 가열 실험에서는 히터(12)의 작동을 정지시키면(영역ⅳ), 시간에 따라 전방 센서(111)와 후방 센서(121)는 상온으로 수렴한다.
한편, 가열 실험에서 주요 변수는 제1밸브(40)와 제2밸브(60)의 개폐에 따른 온도 및 수렴 시간으로서, 전방 센서(111)를 통해 얻은 (영역 ⅲ)의 평균온도는 400℃이며 수렴시 최고온도는 405.8℃이고, 최저온도는 393.3℃이고, 노이즈 신호의 표준편차는 1.2로 나타났다. 여기서, 측정센서인 전방 센서(111)와 후방 센서(121)에 나타나는 노이즈는 제1밸브(40) 또는 제2밸브(60)의 개방시 가열된 공기의 유동에 노출되어 국부적인 온도가 변화하는 것에 의해 나타난다.
제1밸브(40) 또는 제2밸브(60)의 밀폐는 전방 센서(111)와 후방 센서(121)의 최대 온도 및 온도 수렴 속도인 수렴 시간에 직접적으로 영향을 미치고, 제1밸브(40) 또는 제2밸브(60)의 개폐 시 후방 센서(121)에서 측정되는 온도 차이는 182℃로 전방 센서(111)에 비해 넓은 범위를 보이므로, 제2밸브(60)의 누출 여부를 판단하기 위해 후방 센서(121)의 데이터를 이용하는 것이 바람직할 수 있다.
또한, 도 3의 (B)는 기열 실험 결과를 토대로 작성된 가상 온도 데이터를 보여주는 것으로, 실제 운항 시간과 대비하면 가열 실험은 짧은 시간 동안 측정된 결과이므로, 예를 들면, 가상 온도 데이터는 한국 부산항에서 미국 로스앤젤레스항 사이의 22일 전후에 달하는 운항 간격에서 나타날 수 있는 제1밸브(40)와 제2밸브(60)의 개폐 간격을 구현하고, 엔진(10)의 누적 작동 시간 내 일어나는 변화만을 표현하기 위해서 엔진(10)의 시작시 및 종료시 나타나는 온도변화(영역 i, ⅳ)는 가상 온도 데이터 상에 구현하지 않았다.
참고로, 가상 온도 데이터의 총 길이는 52560개로 1시간 단위로 기록된 6년의 작동 기간을 가지며, 반복 작동으로 인한 제2밸브(60)의 마모에 따른 누수가 폐쇄시 온도를 점차 증가시켜서, 제2밸브(60)의 파손이 일어난 시점(6년)까지 자연로그 형태로 증가하여 180℃까지 도달하도록 생성하고, 가열 실험을 참고하여 가상 온도 데이터에도 동일한 크기의 랜덤함수 노이즈를 추가하였다.
또한, 도 4를 참고하여, 유효 데이터 추출부(140)의 온도구간 분리 알고리즘을 상술하면 다음과 같다.
도 4의 (A)는 ARIMA를 이용한 온도 데이터 분리 알고리즘을 예시한 것이고, 도 4의 (B)는 현재 피팅 슬로프(α)와, 상한 ARIMA 95% 피팅 슬로프(β)와, 하한 ARIMA 95% 피팅 슬로프(γ)와, 평균 현재 온도(x)와, 평균 상한 ARIMA 95% 온도(y)와, 평균 하한 ARIMA 95% 온도(z)의 변수를 설명하는 것이고, 도 4의 (C)는 작동 구간별 온도 슬로프와 평균 온도를 예시한 것이다.
즉, 도 4는 ARIMA를 활용해 가상 시계열 온도 데이터에서 제2밸브(60)의 고장 예측에 필요한 온도 구간을 분리해내는 온도구간 분리 알고리즘을 나타내고, 도 3에서 정의한 제1밸브(40)와 제2밸브(60)의 작동상태에 따른 영역을 나타낸다.
보라색 구간은 현재 시점(현재 - 50시간 전)의 온도 데이터 집합, 초록색 구간은 과거 시점(100 - 150시간 전)의 데이터의 집합을 나타내고, 이후 과거 온도 데이터를 고장 예측 모델부(150)의 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average; 자기회귀누적이동평균) 모델에 적용해 현재 시점에 대한 예측 값을 추정한다.
한편, ARIMA 모델은 다음의 [수학식 1]과 같이 표현하는데,
여기서, p는 자기회귀 부분의 차수이며, d는 데이터를 차분한 차수이고, q 이동 평균 부분의 차수이다.
본 실시예에서, 온도구간 분리 알고리즘을 위해 사용된 예측 모델은 ARIMA(0,1,0)로서, 예측 기간에 해당하는 50시간 동안 나타난 값이 1차 차분시 백색소음 형태로 표현되는 것을 고려하여 ARIMA 모델을 결정하였다.
또한, 유효 데이터 추출부(140)는 제2밸브(60)의 폐쇄 후의 제2온도센서(120)에 의한 시계열 온도 데이터를 유효 데이터로 추출할 수 있다.
예컨대, 회색 음영으로 표시된 구간은 제1밸브(40)와 제2밸브(60)의 개폐에 의해 나타나는 과도 구간 및 제2밸브(60)의 개방시 나타나는 고온 구간은 고장 예측에 불필요한 온도 데이터이며, 온도구간 분리 알고리즘에 의해 구분되어 이 구간의 데이터는 고장 예측을 위한 ARIMA 적용이 일시 중지된다.
도 4의 (B)에 도시된 바와 같이, 현재 시점 구간의 온도 데이터 평균을 파란색 마름모(x)로 나타내고, 과거 시점 데이터로 예측된 온도 데이터의 95% 신뢰 구간에서 현재 시점 구간에서 나타난 최대값 평균(y)과 최소값 평균(z)을 검은색 에러바로 나타내고, 현재 시점 구간 내의 실제 온도 데이터 집합을 1차 커브 피팅 하여 나타난 기울기(α)로 나타내고, 과거 시점 예측의 95% 신뢰 곡선(점선) 상단과 하단의 기울기 범위를 β, γ로 각각 표현하였다.
도 4의 (C)는 앞서 언급한 온도 구간에 따른 각 작동 시점에서 추출된 평균온도 및 피팅된 커브의 기울기를 나타내고, 제2밸브(60)가 폐쇄되어 수렴 온도를 인식하였을 때는 현재 시점을 기준으로 매시간마다 ARIMA 예측이 갱신되며, 이때 현재 온도 평균과 기울기가 예측 에러바 내에 존재하고(영역 ⅲ). 제2밸브(60)가 개방되어 온도가 급격히 상승하면 현재 온도 평균과 기울기가 예측 값 범위를 벗어나며, 온도구간 분리 알고리즘은 이를 인식하여 고장 예측을 일시 중단시키고 고장 예측에 불필요한 비유효 온도 데이터의 시작을 인식한다(영역 ⅲ-ⅱ).
제2밸브(60)의 개방 상태에서 온도가 수렴하면 기울기는 예측 값 내에 존재하나 현재 데이터의 평균이 제2밸브(60)가 폐쇄된 과거 시점의 예측 값 내에 존재하지 않아 온도구간 분리 알고리즘은 비유효 온도 데이터 구간으로 계속 인식하고(영역 ⅱ), 제2밸브(60)가 폐쇄되어 온도가 감소하기 시작하면 온도구간 분리 알고리즘은 온도가 충분히 수렴하여 현재 온도 평균과 기울기가 예측 값 내에 해당하기 전까지 비유효 온도 데이터 구간으로 인식한다(회색 영역).
이후, 온도가 충분히 수렴하여 현재 시점의 평균값과 기울기가 예측 범위 내로 복귀하면 고장 예측을 위한 ARIMA 모델이 재개된다.
도 5는 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 온도 데이터 보간을 예시한 것으로, 이를 참조하면, 온도구간 분리 알고리즘은 비유효 데이터는 0으로 컷오프시키고(cut-off), 유효 데이터 사이즈를 직선으로 보간시킬 수 있다.
예컨대, 앞서 언급한 바와 같이 온도구간 분리 알고리즘을 통해 제2밸브(60)가 폐쇄된 후 온도가 수렴했을 때 유효 온도 데이터 구간을 추출하고, 비유효 온도 데이터 구간이 0으로 덮어진 컷오프 데이터를 얻고, 고장 예측을 위해 비어있는 온도 데이터 사이를 직선으로 보간 시킨다.
여기서, 고장 예측 모델부(150)의 ARIMA 모델에 영향을 미치는 백색소음을 제거하기 위해 제2밸브(60)의 개폐시 온도가 충분히 안정화되는 단위(6시간)로 평균내어 노이즈를 감소시킬 수 있다.
다음, 고장 예측 모델부(150)는 수집부(130)로부터의 시계열 온도 데이터를 분석하여 제2밸브(60)의 고장 예측 시점을 도출한다.
도 6은 도 1의 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템에 의한 예측 값과 실제 값의 오차 및 편차와, 잔여 수명을 표로 정리한 것으로, 표 1은 5년이 경과한 시점에서 과거 1년간의 변화를 토대로 ARIMA 모델을 활용해 구해진 예측 값과 실제 값의 오차를 통해 계산된 평균절대오차(mean absolute error; MAE)와 평균제곱근편차(root mean square error; RMSE)를 나타낸다.
여기서, 자연함수 형태로 증가하는 온도 데이터의 경우 2차 차분이 유용하나, 경향이 거의 나타나지 않은 시점에서 2차 차분이 적용되면 노이즈를 경향으로 인식해 음의 방향으로 차분이 발생하는 문제가 발생하므로, ARIMA 모델 선정시 차분은 최대 1차로 한정하는 것이 바람직할 수 있고, ARIMA (2,1,2)모델이 가장 높은 정확도를 보임을 알 수 있다. 이에, 고장 예측 모델부(150)는 ARIMA(2,1,2) 모델에 의해 제2밸브(60)의 고장 예측 시점을 예측할 수 있다.
또한, 표 2는 제2밸브(60)의 고장이 발생하기 전 잔여 수명(Remaining life)과 동일한 시점에서 예측을 통해 얻은 예측 잔여 수명(Predicted remain life)을 나타낸다.
여기서, 예측 시점으로부터 1년 전 과거까지 온도 데이터를 예측에 활용하였으며, 신뢰구간 95%의 분포 범위가 고장 판단 기준인 180℃에 도달할 때까지 걸리는 시간을 예측 잔여 수명으로 나타내고, 고장 시점이 가까워질수록 예측 수명의 분포 값은 실제 고장 시점에 접근하나, 차분 값이 지속적으로 증가하는 자연함수 특성상 고장이 더 지연되어 일어난다고 판단하는 경향을 보임을 알 수 있다.
실제 선박 항해시, 가장 긴 항로도 2개월 이내의 항해 시간을 가진다는 것을 고려하면, 반년 시점(0.5년)에 예측된 수명 범위가 실제 고장 시점과 1개월 미만의 차이를 보이는 점을 활용해, 항해 중 제2밸브(60)의 고장을 방지하면서 정비 횟수를 최소화할 수 있는 정비 시점을 결정할 수 있다.
이에, 고장 예측 모델부(150)는 예측 시점으로부터 과거 1년 전 과거까지의 온도 데이터를 활용하고, 특정 신뢰구간 범위가 제2밸브(60)의 고장 판단 기준 특정 온도(예컨대, 180℃)에 도달할 때까지 걸리는 시간을 고장 예측 시점에 따른 예측 잔여 수명으로 예측할 수 있다.
한편, 본 실시예에서는, 온도 변화에 따라 밸브의 잔여 수명을 예측하였으나, 이외에 고압 배기가스로 인한 고장 영향 또는 밸브 주변의 탄소 등의 이물질의 축적으로 인한 고장 영향을 결합시켜서, 실제 밸브 잔여 수명에 영향을 미치는 다양한 영향을 고려하여 밸브 잔여 수명을 예측하도록 할 수도 있다.
또한, 제2밸브(60) 전후의 전방 센서(111)와 후방 센서(121)를 통해 감지된 온도 변화를 통해 제2밸브(20)의 마모 정도를 파악하여 잔여 수명을 예측하였으나, 이와 동일한 구성으로 제1밸브(40) 전후의 전방 센서와 후방 센서 및 예측 모델을 구성하여서, SCR 설비(20)와 연결되는 제1밸브(40)의 온도 변화를 통해 제1밸브(40)의 마모 정도를 파악하여 잔여 수명을 예측하도록 할 수도 있다.
따라서, 전술한 바와 같은 SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템의 구성에 의해서, 실제 SCR-HP 밸브 시스템을 모사한 온도 측정 실험 구성에 의한 실험 결과를 기반으로 SCR-HP 밸브의 고장을 예측하는 예측 모델을 생성하고, 온도구간 분리 알고리즘을 활용하여 온도 데이터에서 고장 예측에 유효한 시계열 온도를 실시간으로 분리하고, 고장 예측을 위하여 분할된 데이터를 보간하고, MAE와 RMSE를 통해 선정한 ARIMA 모델을 활용한 고장 예측 시스템을 통해 장기적인 밸브 작동에 따른 마모에 의한 온도 변화를 감지하여 밸브의 고장 발생 반년 이전부터 실제 고장과 오차가 1개월 미만의 고장 기간인 잔여 수명을 예측하도록 할 수 있다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
10 : 엔진
11 : 배기관
12 : 히터 20 : SCR 설비
30 : 제1배관 40 : 제1밸브
50 : 제2배관 60 : 제2밸브
70 : 터보차저 110 : 제1온도센서
111 : 전방 센서 120 : 제2온도센서
121 : 후방 센서 130 : 수집부
140 : 유효 데이터 추출부 150 : 고장 예측 모델부
12 : 히터 20 : SCR 설비
30 : 제1배관 40 : 제1밸브
50 : 제2배관 60 : 제2밸브
70 : 터보차저 110 : 제1온도센서
111 : 전방 센서 120 : 제2온도센서
121 : 후방 센서 130 : 수집부
140 : 유효 데이터 추출부 150 : 고장 예측 모델부
Claims (8)
- 선박용 엔진의 배기관으로부터 SCR 설비로 분기하는 제1배관에 배치된 제1밸브의 온도를 실시간 계측하는 제1온도센서;
상기 배기관으로부터 상기 SCR 설비를 우회하여 분기하는 제2배관에 배치된 제2밸브의 온도를 실시간 계측하는 제2온도센서;
상기 제1온도센서 또는 상기 제2온도센서로부터의 시계열 온도 데이터를 수집하는 수집부; 및
상기 수집부로부터의 시계열 온도 데이터를 분석하여 상기 제2밸브의 고장 예측 시점을 도출하는 고장 예측 모델부;를 포함하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제1배관 및 상기 제2배관은 터보차저로 연결되는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 수집부로부터의 시계열 온도 데이터 중, 온도구간 분리 알고리즘에 의해 상기 제1밸브 및 상기 제2밸브의 개폐 조합에 따른 급격한 온도 변화에 의한 온도 구간을 구분하고 유효한 시계열 온도 데이터를 추출하는 유효 데이터 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 유효 데이터 추출부는 상기 제2밸브의 폐쇄 후의 상기 제2온도센서에 의한 시계열 온도 데이터를 유효 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제4항에 있어서,
상기 온도구간 분리 알고리즘은 비유효 데이터는 0으로 컷오프시키고, 상기 유효 데이터 사이즈를 직선으로 보간시키는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 고장 예측 모델부는 ARIMA(2,1,2) 모델에 의해 상기 제2밸브의 고장 예측 시점을 예측하는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제6항에 있어서,
상기 고장 예측 모델부는 예측 시점으로부터 과거 1년 전 과거까지의 온도 데이터를 활용하고, 특정 신뢰구간 범위가 상기 제2밸브의 고장 판단 기준 특정 온도에 도달할 때까지 걸리는 시간을 고장 예측 시점에 따른 예측 잔여 수명으로 예측하는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제1온도센서는 상기 제1배관과 상기 제2배관의 분기점에 위치하고, 상기 제2온도센서는 상기 제2배관 상에서 상기 제2밸브에 인접하여 후방에 위치하는 것을 특징으로 하는,
SCR 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템.
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| KR1020210120117A KR102523774B1 (ko) | 2021-09-09 | 2021-09-09 | Scr 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템 |
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| KR1020210120117A KR102523774B1 (ko) | 2021-09-09 | 2021-09-09 | Scr 밸브 실시간 온도수집 및 고장예측 시스템 |
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Citations (3)
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| KR20170009233A (ko) * | 2015-07-16 | 2017-01-25 | 현대중공업 주식회사 | 고압 scr 시스템 |
| KR20180104569A (ko) | 2017-03-13 | 2018-09-21 | 로베르트 보쉬 게엠베하 | Scr 촉매 컨버터 시스템 및 그 진단 방법 |
| KR20200137252A (ko) * | 2019-05-29 | 2020-12-09 | 주식회사 케이브이엔텍 | 스마트센서 모듈을 이용한 빅데이터 기반 인공지능형 밸브 자동제어 방법 |
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2021
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Non-Patent Citations (1)
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|---|
| 한국 등록특허공보 제10-1780785호 (가변밸브가 장착된 Urea-SCR 시스템, 2017.09.15) |
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