단열재를 사용하는 파이프 배관의 효율적인 누설 탐지 기술

2.1 Acousto-Optic 누설 모니터링

원자력 발전소 증기 배관의 음향-광학적 누설 모니터링 시스템은 음향 방출 센서와 분광 기술을 결합하여 누설을 감지하는 방식이다[7]. 이 시스템은 조기 경보 기능을 제공하며, 다양한 감지 방법과 중복 설계를 통해 탐지 신뢰성을 향상시키도록 설계되었다. 주요 구성 요소로는 음향 방출 센서, 마이크로 광섬유 프로브, 신호 증폭기, 데이터 수집 장치, 레이저 송신기, 분광 분석기 등이 포함되며, 네트워크 스위치를 통해 제어 장치 및 디스플레이 장치와 연결된다.

이러한 방법에는 몇 가지 잠재적인 한계점이 존재한다. 우선, 해당 시스템의 초기 설치 비용이 높을 수 있는데, 이는 특수 장비와 복잡한 설치 과정이 필요하기 때문이다. 유지보수 및 수리 또한 높은 기술적 전문성을 요구하며, 이로 인해 운영 비용이 증가하고 특수 인력에 대한 의존도가 높아질 수 있다.

2.2 β-ray 검출

원자로 냉각재 계통의 미세 누설을 탐지하기 위한 β-선 검출 방법은 실리콘 검출기를 활용하여 냉각재 내 존재하는 16N(질량수 16의 질소)과 같은 특정 방사성 핵종이 방출하는 베타 입자를 직접 검출하는 방식이다. 본 방법은 기존 누설 감지 시스템이 습도, 온도 및 방사선량의 미세한 변화에 둔감하여 소규모 누설을 탐지하는 데 한계를 보이는 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 실리콘 검출기는 베타선에 대해 높은 에너지 분해능을 가지며 감마선에 대한 반응이 낮아 원자로 격납 건물 내에서도 안정적으로 운용될 수 있다. 실험 및 시뮬레이션 결과, 시스템은 분당 0.5 gallons 이하의 탐지 임계값을 달성할 수 있음이 확인되었다[10].

β-선 검출 방법에는 몇 가지 잠재적 한계가 존재한다. 우선, 실리콘 검출기의 초기 설치 및 보정에는 특수 장비와 고도의 기술적 전문성이 필요하다. 또한, 시스템의 효과는 검출기의 정확한 보정 및 정상 작동 여부에 크게 의존하며, 격납 건물 내의 환경이 검출기의 성능에 영향을 미칠 가능성이 있다.

2.3 확률 평가

xLPR(eXtremely Low Probability of Rupture) 코드를 활용한 확률론적 평가 방법은 가압경수로 배관 시스템에 적용되어 1차 냉각수 응력부식균열이 존재하더라도 파괴 확률을 극히 낮은 수준으로 유지하도록 검증하는 데 활용된다[11]. 이 방법은 xLPR 코드를 사용하여 개별 용접부를 분석한 후, 이를 시스템 수준에서 종합적으로 평가하는 방식으로 수행된다. 평가는 정상 운전 하중, 압력, 온도와 같은 다양한 변수들을 포함하며, 사용 중인 이종금속 용접부 전체를 포괄할 수 있도록 가장 보수적인 입력값을 적용한다. 연구 결과, 보수적인 가정을 적용하더라도 평가된 가압경수로 배관 시스템의 파괴 확률은 극히 낮은 수준으로 유지됨이 확인된다.

확률론적 평가 방법은 몇 가지 기술적 도전 과제를 수반한다. 초기 설정 과정에서 복잡한 시뮬레이션이 요구되며, 재료 특성과 운전 조건에 대한 상세한 지식이 필수적이다.

3.1 가이드 튜브를 사용한 누출 신호 포워딩

본 연구에서 제안하는 핵심 개념 중 하나는 파이프 배관을 둘러싼 단열재 내부에 SUS(Steel Use Stainless) 재질의 강체 가이드 튜브(Rigid guide tube)를 삽입하여 다양한 지점에서 누설음을 측정할 수 있도록 프로브를 배치하는 것이다.

원자로 냉각재 배관의 결함으로 인해 냉각수가 누설되면, 발생한 초음파 누설음은 배관 표면과 단열재 사이의 틈을 따라 전파된다. 이후, 가이드 튜브를 통해 단열재 외부로 전달되며, 단열재 바깥에 배치한 초음파 누설 감지기(ULD, Ultrasonic Leakage Detector)가 이를 수신하여 누설을 검출할 수 있다.

그림 1은 단열재로 덮인 배관이 플랜지(flange)로 연결 될 때 본 연구에서 제안하는 누설 감지 개념과 실험 설계 개략도를 나타낸다. 여기서 M/P는 음향(마이크) 센서를 의미하며, 그림에는 총 3개의 M/P 센서가 가이드 튜브의 외부 단부에 연결된 모습이 나타나 있다. 배관에는 세 개의 누설 노즐(LN, Leakage Nozzle #1, #2, #3)이 지정되어 있으며, 각 노즐은 3개의 가이드 튜브 중 하나에 각각 근접한 위치에 배치된다. 배관 결함으로 인해 누설이 발생하면, 초음파 누설음이 배관 표면과 단열재 간극을 따라 전파되며, 삽입된 강체 가이드 튜브 내부를 통해 전달된다. 이후, 튜브 반대쪽 끝에 위치한 M/P 센서가 이를 수신하고, 신호 처리를 통해 누설 여부를 검출한다.

Fig. 1.

Concept of leak detection with rigid guide tubes for piping covered with insulation

그림 2는 그림 1의 단면도를 나타낸다. LN은 누설 노즐을 의미하며, 특정 누설 지점에서 발생한 초음파가 가이드 튜브를 통해 M/P 센서로 전달되는 경로를 나타낸다. 그림의 붉은 점선은 누설 노즐에서 발생한 초음파가 배관과 보호용 외장재(Protective cladding)로 덮인 단열재(Adiabatic insulation layer) 사이의 간극을 따라 전파된 후, 가이드 튜브를 통해 단열재 외부의 M/P 센서로 전달되는 과정을 설명한다.

Fig. 2.

Cross-sectional view of the insulation-sheathed pipe connected to an M/P sensor via a rigid guide tube

가이드 튜브의 끝단을 배관에서 일정 거리 이격시켜, 원자로 정상 운전 중 발생하는 유체 유동 진동 및 공동 현상 등의 공정 잡음이 M/P 센서에 도달하지 않도록 차단된다. 이러한 설계는 높은 누설 감지 감도를 확보할 수 있도록 기여할 것으로 기대된다.

3.2 개선한 주파수 무게 중심 방법

FCOG(Frequency Center of Gravity)는 주파수 스펙트럼의 평균 주파수를 나타내는 개념으로, 신호의 주파수 스펙트럼 내 에너지 분포의 중심을 의미한다. 이는 특히 누설 탐지와 같은 응용 분야에서 신호 내 주파수 성분의 분포를 효과적으로 분석하는 데 유용하다[10]. FCOG는 수학적으로 다음과 같이 표현된다.

• fi : i 번째 주파수 성분
• A(fi) : 해당 주파수 성분에서의 에너지 또는 스펙트럼 밀도
• n : 총 주파수 성분의 개수

위와 같이 FCOG를 계산한 후, 본 연구에서 제안하는 방법은 일정 수준 이상의 FCOG의 변위가 감지되면 누설이 발생한 것으로 판단한다. 누설에 의해 발생하는 초음파 신호는 백색 잡음 특성을 가지므로, 거의 모든 주파수 대역에서 에너지 성분이 나타난다. 따라서 누설이 발생하면 FCOG가 이동할 확률이 높아지며, 이를 이용하여 배경 잡음과 FCOG와의 유의미한 편차를 분석함으로써 누설 여부를 검출할 수 있다. 누설 발생 여부는 다음과 같은 식 (2)에 의해 결정한다.

• FCOGLeak : 검출된 누설 신호의 FCOG
• FCOGB/G : 배경 잡음 신호의 FCOG
• Δf : 누설 판단을 위한 최소 주파수 편차 임계값

3.3 랜덤 주파수를 사용한 신호대 잡음비

M/P 센서는 응답 범위 내에서 임의의 N개의 주파수를 선택하여 샘플링한다. 이때, 선택한 주파수 중 최소 N/2 이상의 주파수에서 신호 대 잡음비(SNR, Signal-to-Noise Ratio)가 두 배를 초과하면 누설이 발생한 것으로 판단한다[12].

전 주파수 대역에서 SNR을 평가하지 않고 일부 주파수만을 샘플링하여 분석하는 이유는 첫 번째, 모든 주파수에서 SNR을 평가할 경우, 순간적인 잡음이나 외부 간섭으로 인해 특정 주파수에서 일시적으로 노이즈가 증가하여 전체적인 SNR 평가가 왜곡되면서 잘못된 탐지가 발생할 가능성이 높아진다. 두 번째, 전 주파수에서 SNR을 계산하는 것은 임의의 N 주파수만을 선택했을 때에 비해 비율만큼 연산 비용이 크고, 실시간 처리에 비효율적이다. 따라서, 특정 주파수를 샘플링함으로써 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용하면서도 핵심적인 신호 특성을 포착할 수 있다. 세 번째, 백색 잡음의 특성상 에너지는 모든 주파수 대역에 균일하게 분포하므로, 일부 주파수를 분석하더라도 전체 신호 특성을 대표할 수 있다. 샘플링된 주파수 중 절반 이상에서 SNR이 임계값을 초과할 경우, 실제 누설이 발생했을 확률이 높다는 것을 의미한다. 이러한 내용을 기준으로 한 누설 발생 판단은 아래 식 (3)을 사용한다.

• S/N(f_i) : 주파수 f_i에서의 SNR
• N : 선택한 랜덤 주파수의 총 개수
• Count(f_i|S/N(f_i)>2 : SNR이 2를 초과한 주파수의 개수

본 논문에서는 FCOG 기법과 랜덤 주파수 선택 및 SNR 분석을 결합함으로써, 단열 배관 시스템에서 누설을 검출하기 위한 견고하고 이론적으로 타당한 접근법을 제안한다.

4.1 FCOG 분석 (0.5 mm 누출, 200 kPa)

그림 3은 그림 1과 2에 표시된 배관에서 200 kPa의 압력 하에 공기가 통과되는 상황에서, 누설 노즐 #2 위치에서 누설이 발생한 경우와 발생하지 않은 경우에 대해 초음파 센싱 데이터를 비교한 것이다.

Fig. 3.

Signals and FCOG measured at three different ULD points

초록색 데이터는 ULD #1 센서로 측정한 초음파 세기를, 누설이 발생했거나 아닌 경우로 나누어 보여준다. ULD #1 센서의 누설 발생 시 FCOG는 36.74 kHz, 누설 미발생 시에는 37.39 kHz로 나타나, 두 경우의 차이는 0.65 kHz로 계산되었다. 누설 위치에 가장 가까운 ULD #2의 초음파 센서는 누설 발생 시 FCOG는 40.69 kHz, 누설 미발생 시에는 44.14 kHz로 나타나며, 차이는 3.45 kHz로 산출되었다. 파란색 데이터는 누설 위치의 오른쪽에 위치한 ULD #3 센서로 측정한 초음파 세기를 제시한다. 누설 발생 시 FCOG는 39.36 kHz, 누설 미발생 시에는 41.03 kHz로 측정되어 차이는 1.67 kHz로 나타났다.

그림 3을 보고 식 (2)의 기준으로 누설 발생 여부를 판단할 수 있으며, 그래프에 보이듯이 ULD #2에서 누출이 가장 강하게 탐지했다고 판단할 수 있다.

4.2 SNR 분석 (0.5 mm 누출, 200 kPa)

그림 4는 마찬가지로 누설 노즐 #2 위치에 누설이 있을 때와 없을 때 ULD #1, #2, #3 센서에서 측정한 초음파의 평균 SNR을 나타낸다. SNR은 아래 식 (4)에 의거하여 dB 단위로 표시하였다.

Fig. 4.

S/N ratio across sensors over leak at LN #2

ULD #1(파란색)에서 계산된 SNR의 평균값은 6.18 dB인 반면, LN #2에 가장 근접한 ULD #2(빨간색)에서는 평균 12.11 dB로 가장 높은 값을 보였다. ULD #3(초록색)은 평균 5.75 dB를 기록하였다. 식 (3)에 따라, 임계 SNR 값을 2로 설정하였으며, 이는 3 dB에 해당하며 도면 상 검정색 점선으로 표시하였다. ULD #2에서 측정된 SNR은 전체 주파수 스펙트럼에서 3 dB를 초과하였고, ULD #1과 ULD #3 역시 전체 스펙트럼의 약 80~90% 구간에서 3 dB 임계값을 초과하는 것으로 시각적으로 확인된다. 이는 무작위로 선택한 N개의 주파수에 대해 SNR을 평가할 때, 모든 ULD에서 N/2개 이상의 주파수가 임계 SNR인 2(즉, 3 dB)를 초과함을 의미하며, 이를 통해 누설이 발생하였음을 판단할 수 있다. 이러한 결과는 누설 지점이 특히 ULD #2에 매우 근접하여, 누출이 100% 발생하였고, 발생한 지점은 LN #2임을 시사한다.