Abstract
In this paper a new defect length estimation algorithm using SQI(self quotient image) is presented for the MFL(magnetic flux leakage) inspection of underground gas pipelines. Gas pipelines are magnetized by the permanent magnets of the MFL PIG(pipeline inspection gauge) when the PIG runs through pipelines. If defects or corrosions exist in the pipeline, magnetic leakage flux is increased. The MFL signals measured by hall sensors are analyzed to estimate defect length using SQI. For 74 real defects carved in KOGAS pipeline simulation facility(KPSF) the accuracy of defect length estimation of the proposed algorithm was compared with that of conventional methods.
본 논문에서는 자기 누설 탐상법을 이용하여 획득한 자기 누설 신호에 SQI(self quotient image)를 적용하여 지하에 매설된 가스 배관에 발생한 결함의 길이를 추정하는 방법을 소개한다. 자기 누설 탐상 시스템(MFL)이 지나간 가스 배관은 탐상 시스템의 영구 자석에 의해 착자(magnetization) 된다. 착자된 가스 배관에 결함이나 부식 등의 손상이 있을 경우 손상 부위에서는 누설 자속이 증가한다. 본 논문에서는 자기 누설 탐상 시스템의 홀센서를 이용하여 누설 자속을 계측한 후 SQI를 적용하여 결함의 길이를 추정한다. 한국가스공사(KOGAS)의 모의 시험 배관(KPSF)에 설치된 74개의 인공결함에 대해 제안한 알고리즘과 기존의 결함 길이 추정 알고리즘들의 성능을 비교하였다.