[특집] 플랜트 공정 핵심 설비 펌프의 고장 방지하는 예측 진단 시스템: 플랜트기술 9월호 – 펌프 손상을 방지하기 위한 Cavitation 예측 감지 AI Solution –

공정 및 제조 공장에서 사용되는 펌프는 종종 캐비테이션(공동현상) 현상에 직면하곤 합니다.
과거에는 펌프에 상당한 손상이 발생하기 전까지 초기 캐비테이션의 징후를 감지하기 어려웠지만 혁신적인 기술을 사용하는 산업용 인트라넷/사물인터넷(IIoT) 시스템이 이 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.  캐비테이션 조기 감지를 통해 엔지니어는 이 현상이 발생하기 전에 적절한 조치를 취하여 펌프 손상 또는 전체 고장을 방지할 수 있게 된 것입니다.  

Yokogawa의 Cavitation 예측 감지 시스템의 전체적인 원리는 다음과 같습니다. 먼저 차압 트랜스미터가 펌프의 인 입구부분에서 100msec의 속도로 여과되지 않은 압력 데이터를 수집합니다. 또한 컨트롤러는 향상된 분석 기법으로 이 차압 데이터를 통하여 실행 가능한 정보를 생성하고 펌프 내 캐비테이션 발생의 근본 원인을 식별합니다.
컨트롤러는 필터링되지 않은 압력 데이터를 자동으로 모니터링하여 미세한 캐비테이션 문제의 전조 현상인 미세한 변동을 감지합니다. 유지 보수 엔지니어는 데이터 중심 정보를 사용하여 펌프 작동을 개선하기 위한 신뢰성 높은 프로그램으로 최상의 유지 보수 계획을 수립할 수 있습니다. 
IIoT 시스템은 고급 분석 기법을 효과적으로 적용하여 펌프 캐비테이션을 조기에 탐지할 수 있기 때문에 이러한 전략을 적용하면 프로세스 운영이 개선되고 유지 보수 비용이 절감되어, 예정되지 않은 다운 타임을 피할 수 있습니다.

캐비테이션 사고의 영향과 함께 공정 플랜트 펌프 작동에 대해서 살펴 보도록 하겠습니다.

1. 펌프 작동 불량 문제 및 원인

공정 산업 플랜트는 고가의 장비를 사용하여 플랜트 현장 및 저장 지역으로 원료 공급 및 제품을 안전하게 이동시키는 복잡한 작업을 진행하고 있습니다. 펌프는 이러한 플랜트에서 공정 유체를 처리하기 위한 주요 회전 장비입니다. 특히, 중요한 서비스 응용 프로그램의 경우 작동 중단이 없어야 합니다. 따라서 고장 또는 작동 감소로 인해 생산성이 크게 저하되거나 전체 시스템이 종료 될 수 있으므로 플랜트에서 가장 중요한 펌프를 종종 이중화로 구성합니다. 

캐비테이션은 펌프 내부의 원하지 않는 압력 프로파일로 인해 펌프 임펠러 근처에서 가스 기포가 붕괴하는 현상을 의미합니다. 이 기포 붕괴는 임펠러 표면에 충격 에너지를 가하며 소음 및 진동을 발생합니다. 그리고, 이러한 기포 붕괴는 임펠러 표면으로부터 금속을 부식시키기에 충분한 에너지를 발생할 수 있습니다. 

Cavitation의 단계

 위의 그림에 표시된 바와 같이 캐비테이션은 다양한 단계가 있으며 현재의 감지 방식으로는 조기 검출이 어렵습니다. 운영 또는 유지 보수 직원이 소음 또는 진동 이상을 발견할 때까지 캐비테이션이 검출되지 않는 경우가 종종 있습니다. 그때까지 펌프와 펌프를 구동하는 모터, 현장 모니터링 기기 및 인입구 및 출구 배관에 연결된 장비에 심각한 손상이 발생할 수 있습니다. 

캐비케이션은 펌프의 주요 문제이므로 플랜트는 이러한 상황이 발생하지 않도록 초기 설계되었습니다. 그러나 처리 작업, 자산 조건 및 환경은 시간이 지남에 따라 변경되어 캐비테이션이 발생될 수 있는 조건은 얼마든지 생길 수 있습니다.  

2. 향상된 캐비테이션 감지 시스템의 개요

파이프 및 처리 장비 내의 상태를 감지하면 운영 및 유지 보수 직원에게 큰 통찰력을 제공합니다. 그림에서 볼 수 있듯이 미세한 압력 변화를 감지 할 수 있는 차압 트랜스미터는 펌프의 inlet에 연결되며 트랜스미터는 고속 디지털 통신 연결을 통해 컨트롤러로 데이터를 보냅니다.

Cavitation 감지 시스템

트랜스미터는 실리콘 센서를 사용하여 미세한 압력 변화를 감지하며, 이 고정밀 데이터 수집으로 캐비테이션 감지가 가능합니다. 캐비테이션 감지를 실시간으로 수행하려면 컨트롤러의 고속 실시간 계산 기능과 함께 트랜스미터에서 컨트롤러에 100msec 주기로 데이터를 전송해야 합니다.

컨트롤러는 펌프 및 연결된 배관의 압력 프로파일과 관련하여 차압 트랜스미터에서 생성된 Raw 데이터를 분석합니다. 또한 캐비테이션 감지 로직을 적용하여 Raw 데이터를 실행 가능한 정보로 전환합니다. IIoT 연결을 통해 압력/캐비테이션 정보가 유지 보수 및 엔지니어에게 전송되어 PC 또는 기타 장치 스테이션을 통해 정보를 볼 수 있습니다.

컨트롤러에는 웹 서버가 포함되어 있으므로 웹 브라우저를 지원할 수 있는 모든 장치로 정보를 보낼 수 있습니다. 이 정보는 인터넷 또는 회사 인트라넷을 통해 전송됩니다. 또는 Modbus를 통해 정보를 PC로 전송할 수 있습니다.

캐비테이션으로 인한 손상 수준은 시간 경과에 따른 압력 프로파일의 변화 수준과 직접 관련이 있습니다. 이 기록을 통해 유지 관리 직원은 중요한 이벤트를 식별하고 분류 할 수 있습니다. 유지 보수 엔지니어는 데이터 중심 정보를 사용하여 향후 사고를 예방 방법을 구현할 수 있습니다.

3. 예방 유지 보수 전략 및 실행 계획

예방 유지 보수는 디지털화 및 IIoT를 사용하여 플랜트 장비 및 운영의 신뢰성과 안전성을 높이기 위해 고급 요인 분석 및 기타 예측 분석 기술을 통합합니다. 고급 예방 유지 보수 전략은 중요 서비스 펌프의 조기 캐비테이션 감지에 중점을 둡니다. 예방 유지 보수 전략의 주요 단계는 다음과 같습니다

1단계. 캐비테이션 감지
예측 유지 관리 전략을 통해 조기 경고 및 탐지 기능은 유용한 정보를 제공합니다. 온라인 모니터링은 손상이 발생하기 전에 캐비테이션 이벤트의 초기 시작을 알 수 있는 효과적인 수단입니다. 

2 단계. 고급 요인 분석
캐비테이션이 발생하는 이유와 방법이 똑같이 중요하기 때문에 캐비테이션이 발생하고 있음을 감지하는 것만으로는 주요 플랜트 자산과 운영을 보호하기에 충분하지 않습니다. 고급 요인 분석은 공정 유체에서 가스 기포 형성을 시작하는 공정 또는 작동 변경에 대한 통찰력을 제공합니다. 운영 및 유지 보수 직원은 캐비테이션 기록, 운영 데이터 및 기타 이벤트를 검토하여 근본 원인을 식별하고 분류 할 수 있습니다.

3 단계. 근본 원인 조사 및 행동 계획 개발
고급 요인 분석은 데이터 기반 정보를 제공하여 문제를 인식하고 근본 원인을 조사하며 펌프 작동 및 유지 보수를 위한 개선 계획을 고안합니다. 실시간 이력 정보를 통해 운영 및 유지 보수 엔지니어는 초기 캐비테이션 이벤트를 시작하는 원인 및 결과 조치를 연결할 수 있습니다. 

4 단계. 행동 계획 시행
데이터 중심 정보와 축적 된 지식을 기반으로 플랜트 직원은 캐비테이션 유발 조건을 최소화하고 제거할 수 있는 절차를 검토 할 수 있습니다. 캐비테이션을 일으키는 조건을 피하기 위해 최적의 예방/예측 조치를 구현할 수 있습니다.

4. 기술 향상

프로세스 플랜트 회사는 운영 최적화, 수익 증대 및 유지 보수 비용 절감이라는 막대한 임무를 가지고 있습니다. 이를 위해서는 유지 보수 비용을 절감하고 장비 및 사용불가 장치, 특히 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하는 예방/예측 조치가 필수적입니다. 엔지니어는 이러한 개선을 구현할 책임이 있습니다. 수년간의 경험을 바탕으로 엔지니어들은 중요 서비스 장비의 서비스 수명을 연장하고 예방적 유지 보수 일정을 수립하여 예정되지 않은 다운 타임을 최소화하는 프로그램을 개발합니다.

Cavitation 예측 감지 기술

그러나 경험이 풍부한 안정성 및 유지 관리 직원이 은퇴함에 따라 전문 지식을 확보하고 유지하려는 노력이 더욱 중요해졌습니다. 이 솔루션은 개선된 IIoT 및 예측 분석 도구로 유지 보수 엔지니어에게 중요한 서비스 장비를 지원하기 위한 실시간 지식을 제공합니다.

5. 맺음말

예방 유지 보수는 IIoT 기술을 활용하여 프로세스 플랜트에 사용되는 펌프와 같은 중요한 프로세스 자산의 서비스 수명을 보호하고 연장합니다. 고급 차압 트랜스미터를 갖춘 새로운 예방/예측 유지 보수 방법은 고급 요인 분석 도구와 함께 IIoT를 사용하여 중요 서비스 펌프의 미세 압력 이상을 모니터링 합니다.

캐비테이션 유발 조건을 조기에 감지하면 유지 보수 및 운영 엔지니어가 적절한 수정 조치를 취할 수 있으며 유지 보수 비용을 줄여 예기치 않은 다운 타임을 피할 수 있습니다.

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Cavitation Detection System

공동현상을 감지하고 이에 대한 정보를 정량화하고 이 데이터를 실시간으로 표시함으로써 이 시스템은 펌프 성능 저하를 초래할 수 있는 조건을 조기에 표시합니다.

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