광섬유 센서 신호를 이용한 배관 충격위치 분류

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원자력발전소 주증기 계통에서는 밸브 결함으로 밸브가 예기치 않게 닫히면서 배관에 충격이 발생할 수 있다. 이러한 충격은 배관과 지지 구조물에 손상을 줄 수 있어 조기에 감지하고 발생 위치를 파악하는 것이 중요하다.

광섬유 분산음향센싱(DAS)은 광섬유 한 가닥을 센서로 사용하여 긴 배관 구간의 진동을 연속적으로 측정할 수 있는 기술로, 다수의 점 센서 없이 넓은 범위를 감시할 수 있다는 장점이 있다. 다만 공간분해능의 한계로 인해 좁은 간격으로 배치된 배관 부속의 위치를 구분하기 어렵다는 문제가 있다.

본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 광섬유를 배관에 감아 설치하는 방식을 적용하고, 인공지능 기법을 활용하여 충격이 발생한 위치를 판별하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 주증기 계통 밸브 누설부를 모사한 배관 시험체에 광섬유 센서를 설치하고 여러 위치에서 충격 신호를 취득하였다. 취득한 신호로부터 충격 위치와 관련된 특징을 추출하고, 인공지능 기법을 적용하여 충격 위치를 분류하였다. 또한 분류 결과가 측정 환경의 차이나 우연에 의한 것이 아닌지 확인하기 위한 검증을 함께 수행하였다.

그 결과 광섬유 센서 신호만으로 충격 발생 위치를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이는 배관 충격의 발생 여부와 위치를 직접 파악할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 추가 실험과 해석을 통해 다양한 배관 구조와 운전 조건에서의 적용 가능성을 검토할 예정이다.