1. 머리말

11석유화학산업단지 내 중·저압 가스 배관은 고압 가스 배관에 비해 위험도가 낮다고 간주되어 기존에는 검사에 대한 기준이 확립되지 않았으나, 2019년부터 고압가스 배관에만 적용하던 배관 검사를 중·저압 배관 검사로까지 확대하여 실시하고 있다.
중·저압 가스 배관에도 가연성 또는 유독성 물질의 누출이 일어나며 이를 관리하기 위한 예방 기술이 필요하지만 중·저압 배관에서 발생되는 미세한 누출을 탐지하기 위한 기술 개발 수준은 이를 충족하지 못하는 실정이다. 석유화학사업장 내 중·저압 가스 배관의 미세 누출은 현장에서뿐만 아니라, 통합 가스 누출 감시 시스템 등 각종 감지 시스템으로도 짧은 시간 안에 파악하기는 매우 어렵다. 따라서, 국산 모델을 활용하여 배관 미세누출 감지 성능 향상을 위한 AI 기술 개발이 적용된 초음파/영상 융합 카메라를 개발하는 과정을 진행 중이며, 이를 소개하고자 한다.
본 연구개발을 통하여 방수 및 방진 기능이 포함된 모델로의 개량으로 하드웨어를 발전시켜 나갈 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 배관 누출 상황 실험 및 초음파/영상 데이터 수집을 토대로 인공지능(AI) 학습을 통하여 제품 자체의 정밀도를 높이는 등 소프트웨어 측면에서도 발전된 성능을 확보할 수 있다.

2. 연구개발

가. 배경 및 필요성

최근 화학물질 등을 취급하는 석유화학 산업단지에서 누출로 인한 사고가 빈번하게 일어나고 있으며, 이는 화재 및 폭발 등 대형 사고로도 이어질 수 있다.

(1) 석유화학 산업단지 취급 물질 현황

11 2018년 화학물질종합정보시스템 통계 조사 결과 취급업체 3만 954개 사업장에서 2만 9,499종의 화학물질 6억 3,819톤이 유통되고 있다. 2년마다 진행하는 유통량 조사 결과 화학물질 취급은 점차 증가하고 있는 추세로 최근 조사결과 2016년에 비해 2018년 14.2%가 증가하였고 대부분 대규모의 석유정제 및 화학업종이 입지한 지역에서 전체 유통량의 79.6%로 절반 이상이 유통되고 있다. 그 중 유화산업인 석유 정제품 제조업이 전체 유통량의 38.7%를 차지하고 그 뒤로 화학물질 화학제품 제조업이 23.4%로 높은 비중을 차지하고 있다.

(2) 석유화학 산업단지 누출 사고 현황

11 화학물질을 취급하는 석유화학 산업단지에서 누출로 인한 사고가 빈번하게 일어나며, 이로 인한 화재, 폭발 등 큰 사고로 번질 위험성이 크다. 특히 화학물질 사고로 인한 인명피해는 30%에 달하고 있을 정도로 인명피해의 문제가 심각하다. 점차 감소 추세였던 화학사고발생은 안전관리가 완화된 직후 눈에 띄게 불어났는데 화학물질종합정보시스템의 사고 발생 통계를 보면 2019년 58건에 비해 2020년 75건이 발생했으며, 2021년 93건으로 점차 증가하고 있다.

(3) 시뮬레이션

11배관에서의 누출로 인한 피해 범위를 예측하기 위하여 일정 설비에서의 누출을 기준으로 시뮬레이션 분석을 실시해 보았다.

11 시뮬레이션 결과 누출 포인트의 50 m 내 장소 주변은 풍향에 따라 AEGL 3 등급 이하의 위해성을 미칠 우려가 있었다. 유해화학물질일 경우, 시나리오의 최소 누출율인 0.0001kg/s 초과 및 1분 동안 지속적인 누출이 발생하여 최대 400m의 범위에 누출로 인한 피해가 발생할 가능성이 있다. 이는 주변에 영향을 미쳐 환경적, 사회적 문제까지 야기할 수 있다. 본 시뮬레이션에서 도출된 결과를 토대로 유해화학물질 등 관련 가스 누출 시 상당한 피해가 예상되며, 가연성 가스 누출 시 화재 및 폭발 등의 2차 피해까지 불러 일으켜 더욱 큰 피해를 야기시킬 수 있음을 예측할 수 있었다. 이를 통해, 가스 누출의 조기 감지 기술 개발의 필요성이 더욱 부각되는 결과를 얻을 수 있었다.

(4) 필요성

11 화학물질 유통량의 가장 큰 비중을 차지하는 석유화학 산업단지에서의 가스 누출 사고에 대해 조사하여 사고를 방지하고 신속한 대응을 위한 가스 누출 감지 기술의 개발이 절실한 시점이다. 현재 초음파 대역의 신호까지 측정해 가스 누출을 탐지하는 초음파/음향 카메라가 시중에 사용되고 있으나, 누출이 의심되는 장소에 방문해야 하며 작업자의 직접 대응/촬영이 필요하여 작업자의 안전을 보장받을 수 없는 실정이다. 또한, 배관에 기기를 직접 접촉해가며 검사하는 방식으로는 모든 누출을 감지할 수 없어 누출을 예방하기는 어렵다. 따라서, 고정식으로 원거리에서 가스 누출 탐지가 가능한 시스템을 전반적으로 구축하여 실시간으로 사용 가능한 기술 개발이 필요하다.

나. 범위

11초음파/영상 융합 카메라에서 얻은 음향 및 영상 데이터를 활용, 인공지능 기술을 적용하여 누출 및 결함 여부, 위치를 정확하고 빠르게 감지하는 기술 개발이 본 연구의 핵심 사항이다.

(1) AI 알고리즘 개발

11영상 내 배관을 검출하는 AI 알고리즘을 개발하여 초음파 신호의 발생원이 배관인지 아니면 벽이나 바닥에 반사되어 나오는 것인지 등의 여부를 구분하여 오인식률을 줄이고 시각화 성능을 높인다. AI를 접목하기 위한 데이터 수집, 라벨링, 표준화, 분석 알고리즘 등은 필수적으로 선행되어야 하는 사항이다.

(2) 음향신호 분석

11영상 내 배관 누출 의심 영역에 대한 음향 신호를 심층 분석하고 미세한 초음파 음향 신호를 검출할 수 있는 AI 기술을 개발하여 기존 방식보다 더 높은 검출 성능을 얻고자 한다.

(3) 신호 증강 알고리즘

11시간과 주파수 대역의 신호로 이루어진 Spectrogram에 다양한 증강 방법을 활용하여 AI를 적용한다. 이를 토대로 미세한 초음파 신호를 검출하고 주변 잡음에 강인한 AI 모델을 개발한다. 이는 시간 뒤틀림, 주파수 채널, 마스킹 블록 등을 통해 소리 및 스펙트럼을 증강한 음향 증강 알고리즘으로 발전된다.

다. 목표

11본 연구개발을 통하여 석유화학 산업단지에서 발생하는 배관의 가스 누출을 감지하여 사고를 예방하고 위험을 줄이고자 한다. 현재의 Portable 형식이 아닌 Non-Portable 형식의 체계화 된 상시 감시 시스템을 구축하여 가스 누출 위험 구역을 실시간으로 감시하고, 누출 시 상황 전파가 가능한 개발품을 구축을 목표로 연구개발을 진행한다.

3. 실증 실험

가. 방법론

11연구개발을 위하여 석유화학 사업장과 유사한 환경을 나타내는 실증실험장을 야외에 구축하고 ASTM E 1002-11의 기준을 준용하여 가스 누출량 등을 조절해가며 다양한 조건 하에서 초음파/영상 데이터를 수집한다. 실증 실험 간 작업자 안전을 위하여 실험용 가스는 인체에 무해한 가스를 활용한다. 가스 누설 시 발생되는 초음파는 가스의 종류와는 거의 관계가 없고, 누설 형태에 많은 영향을 받는다.

나. 활용

11 실험 결과 수집된 데이터는 인공지능 학습 등에 활용되어 개발품의 정밀도, 누설탐지 민감도, 위치정확도 등을 발전시키는 데 활용된다. 또한, 데이터의 축적뿐만 아니라, 실험 결과를 바탕으로 누설 탐지의 정확도를 파악할 수 있으며 도출된 결과를 바탕으로 미비점을 보완하여 제품의 성능을 높일 수 있다.

4. 맺음말

11본 연구를 통하여 석유화학 사업장 내 가스 누출 시 신속한 누출 감지를 통한 안전성 증대뿐만 아니라, 개발품을 보험산업과 연계하여 보험시장 손해율 저감을 극대화할 수 있도록 제도적인 개선이 가능할 것으로 보인다.
또한, 미세 누출을 감지하는 센서 기술과 빠르게 예측을 계산하는 AI 기술 개발로 국제 시장에서의 경쟁력 확보와 더불어 다량의 데이터 축적이 가능하므로 추가적인 연구를 위한 활용이 가능하다.