본 연구는 염소가스의 소규모 연속누출에서 분산특성과 독성영향을 해석하였다. 염소 농도의 실험값과 이론값을 비교한 결과, Briggs의 분산계수와 유효누출높이를 사용한 가우시안 모델이 BM 모델보다 적용성이 우수하였다. 또한 가우시안 모델에 의해 염소농도를 산출하고 해석한 결과, 염소분산은 누출속도 보다 대기안정도와 바람속도에 크게 영향을 받으며, 독성영향은 염소분산에 미치는 매개변수의 영향과 유사한 경향을 나타내었다. 이때, 여러 독성기준에 의해 산출된 피해범위로부터 인명을 보호하기 위한 위험지역을 파악할 수 있었다.
현재 여러 가지 목적으로 사용되고 있는 독성가스는 누출사고 발생시 확산되는 특성이 있어 피해 범위가 매우 넓고, 인체에 치명적이라는 특징을 가지고 있다. 따라서, 위험성이 높은 독성가스 이용시설은 누출사고에 대비한 사고 대응 시스템을 구축하여 비상상황 발생시 즉각 대응이 가능하도록 하여야 한다. 이에 본 연구에서는 FTA기법을 이용한 사고 시나리오 선정 및 빈도 분석과 DNV사의 PHAST(Ver 6.2)를 이용하여 독성가스 누출에 의한 확산 사고영향 분석을 실시하였다. 그리고, 정량적 위험성 평가 결과들을 이용하여 독성가스시설의 비상대응시스템을 구축하였다.
최근 반도체 공정은 대기업을 중심으로 4차산업에 따른 수요 증가로 메모리 반도체에서 파운드리로의 공정변화를 모색하고 있으며 10나노(nm) 공정에서 3 나노(nm)이하 공정으로의 초미세화 공정개발과 같이 산업이 확대되고 있다. 이러한 반도체 칩을 생산하기 위해 사용되는 원료인 특수가스 및 Precursor(전구체) 등의 특성은 유독성, 자연발화성, 인화성, 부식성 물질이다. 이러한 반도체 원료들은 폐쇄시스템으로 운영이 되어 정상 중에는 누출이 되지 않으나 누출 될 경우 가스박스 내부로 확산되고 가스박스 내부에서 적절한 환기가 되지 않는 경우 가스박스 외부로 확산되어 화재, 폭발을 일으키거나 독성 물질의 누출 등 큰 사고로 이어질 수 있다. 최근 반도체 산업에서 원료가 폐쇄시스템으로부터 누출되어 가스박스 내부 및 외부로 확산되는 사고 사례가 발생하고 있으나 가스박스 내부의 적정환기 시스템의 적용 이외에 적절한 예방대책을 제시한 연구 사례를 찾아 볼 수 없었다. 본 연구에서는 반도체 원료 이송배관의 연결부위인 VCR 피팅에서 원료가 누출되어 가스박스 외부로 확산된 사고사례를 바탕으로 이에 대한 예방대책을 제시하고자 한다.
대한민국은 세계 1위의 반도체 생산 국가임에도 불구하고 산업 보호를 위한 현장의 폐쇄성으로 대부분의 연구가 단순한 물질 위험에 대한 위험성평가로 이루어지고 있다. 산업 안전 측면에서 유해위험물질의 누출 상태를 파악하는 가스 감지기 등의 모니터링 시스템 등을 구축하고 있으나, 누출 시 유해위염 물질을 효과적으로 배기하기 위한 연구는 최근에서야 시작되었다. 인화성 물질이 다량 취급되는 반도체 제조설비(가스박스)는 현재 가스 감지기 및 공기투입구를 막는 방법으로 안전관리를 하고 있는데, 공기투입구가 없으면 박스 내부를 음압으로 관리할 수는 있으나 내부 기류가 원활히 생성되지 않아 인화성 물질 누출 시 단시간 희석이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 여러 기준들을 기본으로 하여 가스박스 규모에 따른 덕트 사이즈의 결정, 공기 투입구의 적정크기 연구를 통하여 인화성 누출 시 유해화학물질이 외부로 노출되지 않으면서 배기 성능 요구량을 최소로 할 수 있는 최적 배기 설계를 해보고자 한다.
OGI(Optical Gas Image) 기술에서 주요 가스의 이미지 특성연구는 누출가스의 종류 파악 및 배출량 추정의 기초자료가 될 수 있다. 본 연구의 목적은 산업에서 중요한 methane과 propane 두 탄화수소의 분출가스 이미지의 차이를 관찰하기 위함이다. 적외선을 투과하는 성질을 지닌 석영을 끼운 바람차단막을 제작하여 methane과 propane을 동시에 누출하게 하여 적외선 OGI 카메라로 촬영하고, 그 영상을 분석하였다. 석영차단막이를 활용하여 바람의 영향을 최소화하여 안정된 영상을 확보하였다. 누출 기준값을 1 L/min로 하여 두 탄화수소의 영상을 분석한 결과 OGI 카메라로 쉽게 식별 가능한 거리가 methane의 경우 6 m, propane의 경우 9 m로 나타났다. 적외선 카메라와 누출지점의 거리 1~10 m까지에서 propane의 경우가 methane의 경우 보다 gas plume의 크기가 컸으며 선명하였다. 영상 이미지의 점의 수로 비교하면 propane이 methane보다 평균 3.8배 많았다.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
본 연구에서는 우리나라 가정에서 가장 많이 쓰이고 있는 LNG를 대상이며 수요가 증가함에 따라 가스사고는 늘어나고 있는 실정이다. 그 중 사용자취급부주의로 인한 사고가 가장 많은데 이를 효과적으로 미연에 방지 하고자 시나리오를 구축하여 정보제공을 하고자한다. 가정에서의 가스누출은 밀폐 된 공간이며 이에 따른 적합한 gaussian model을 적용하였다. 4차 산업 혁명으로 스마트 홈 제어 기술이 발전함에 따라 가스누출사고를 예측하고 방지하고자 프로그램으로 정보제공을 할 수 있는 토대를 만들어 스마트 홈 안전 플랫폼에 적용하고자 한다.
일반적으로 발생하는 사고중의 가스폭발사고는 일정한 상태로의 혼합과정보다는 불균일하게 이루어진 상태로 폭발이 발생하고 있다. 본 연구에서는 불균일 상태에서의 불균일 농도에 의한 폭발현상을 실제 실내의 축소형으로 폭발통을 제작, 모형화하여 여러현상을 재현함으로서 실제 사고시의 폭발현상을 예측할 수 있었다. 그 결과, 어떤 공간에서 가스가 누출될 경우 내부의 가스의 혼합정도는 누출구의 크기 및 누출속도에 따라 영향을 받으며, 불균일 정도가 클수록 폭발압력 및 압력상승속도는 낮아지고 폭발압력은 감소하지만 화염의 체류시간이 증가하여 폭발화염의 복사열에 의한 폭발 후에는 화재의 위험성이 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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