이 논문에서는 철근 부식을 촉진시킨 휨 부재의 4점 재하 재하실험을 통하여 철근 지름 및 부식률의 변화에 따른 처짐과 곡률 및 균열모멘트의 변화를 측정하는 실험을 수행하였다. 부식률은 중량비로 0%, 2%, 5% 및 10%로 변화하였으며, 철근의 지름은 각각 10mm, 13mm 및 19mm로 하였다. 실험 결과에 따르면 처짐에 대한 철근 지름의 영향은 크지 않았으며, 철근의 부식률이 2%를 초과하는 경우 부식되지 않은 철근을 가진 부재에 비하여 처짐이 증가하고 균열모멘트가 감소하는 경향을 확인하였다. 이는 부식된 철근에 대한 직접인발 시험과 동일한 경향을 보이는 것이며, 철근의 부식률이 크지 않은 경우 휨거동에 대한 부식의 영향이 크지 않음을 의미한다. 또한, 철근이 부식된 철근콘크리트 부재의 처짐량을 산정하기 위하여 부식률에 따른 균열모멘트의 변화를 반영하는 처짐 보정계수를 도출하고 실험결과를 통하여 그 적용성을 확인하였다.
콘크리트 중의 철근이 염분에 의해 부식되는 것을 억제 또는 예방하고, 각종 부식 환경으로부터 구조물의 수명을 연장할 목적으로 사용되는 방청혼화제의 최적 formulation과 그에 대한 물성 및 성능 시험을 실시하였다. 철근 부식에 대한 방청 메카니즘의 이해와 방청 혼화제의 formulation에 따른 물성시험과 성능평가를 실시하여 최적 조건을 확립하였다. 성능평가는 콘크리트 공시체의 Slump, 공기량, 압축강도(3일, 7일, 28일) 측정과 함께 염수침지시험 동의 방청성능 평가를 실시하였다.
Cr 함량이 alloy 600과 alloy 690의 Cr함량 사이에 위치하는 Ni-Cr-Fe 합금을 진공유도 용해법을 이용하여 제조하였다. 합금 인고트에 대하여 열간 가공성 시험을 수행하여 열간 압연 조건을 구하였다. 열간 및 냉간 압연을 거친 시편을 900~120$0^{\circ}C$ 사이의 여러 온도에서 소둔 열처리하였고, 열처리한 시편에 대하여 기계적 특성과 부식특성을 측정, 분석하였다. Cr 함량은 기계적 강도에는 다소 영향을 미치는 것이 발견되었으나 연신율에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 부식속도는 Cr 함량 변화보다 소둔 열처리 온도에 따라 증가하였으며, 110$0^{\circ}C$ 에서 열처리한 경우에는 부식속도가 얼마간 감소하는 것으로 나타났다.
양수발전소의 파이프라인 부식에 대해 연구하였다. 파이프의 파공부위에 대한 외관구조분석, 녹 부위에 대한 SEM, XRD, X선 형광분석 및 모재부와 용접부의 전기화학적 분극을 측정하여 파이프라인의 파공과 부식에 대한 원인을 분석-고찰하고 최적의 관리방안을 제시하고자 하였다.
원전의 열성층 현상으로 발생하는 열 피로균열 및 입계응력부식균열(IGSCC) 등은 결함에 대해서 검사자의 특별한 관심과 노력 없이는 초음파를 이용해 이러한 종류의 결함검출 및 크기 측정이 쉽지 않다. 이러한 결함의 검출 및 크기 측정을 위해서 먼저 초음파 모드 변환 기법을 사용하여 결함 검출 및 결함 크기를 분류한 후에 결함 끝단에서의 초음파 회절파(tip diffraction)를 이용한 여러 가지의 초음파 기법 둥으로 정확한 결함 크기를 측정하여 가동전 중점검시 발견된 결함의 추적 관리 및 결함평가신뢰도 향상에 기여하고자 한다. 따라서, 여기서는 열 피로균열 및 입계응력부식균열 등과 같은 결함의 정확한 검출 및 크기 측정을 위해 초음파 모드 변환 기법의 특성을 철저히 이해하고 이에 관련된 초음파 신호들을 정확히 구분할 수 있는 방법을 기술하였다.
화재에 의해 손상을 입은 압력용기에 대해 유한요소법을 이용하여 응력해석을 수행하여 아래와 같은 결론을 얻었다. (1) 응력해석 결과, 압력용기의 자중, 열응력 및 바람의 영향은 내부압력에 비해 무시할 수 있을 정도로 미미하였다. (2) 기하학적 형상변화가 발생한 손상용기의 손상 부위에서의 부식 전\ulcorner후에서의 안전계수는 각각 3.5와 2.1로 손상이 없는 단순용기의 6.3과 4.6보다 상당히 작음을 알 수 있었다. 따라서, 손상 부위에서의 적절한 보강이 이루어져야 할 것이다. (3) 원형 링과 수직 보조대로 보강된 보강용기 모형의 등가 응력값은 상당히 감소되어 화재로 발생한 기하학적 형상 변화에 따른 응력 집중을 줄일 수 있었다. 앞서 정의된 안전계수를 이용 하면 부식 전의 안전계수는 5.3, 부식 후는 3.8 이상으로 증가하였다. (4) 안전계수는 운전 중의 부식 진행과 더불어 두께에 반비례하여 감소하므로, 운전중 부식의 진행을 억제 또는 최소화할 수 있는 방법이 강구되어야 하겠다. (5) 복구방안으로 본 연구에서 해석된 보강책을 채택하는 경우, 작업시 보조대 주위에서의 잔류 응력이 발생되지 않도록 특히 유의해야 하며, 복구 작업 후 철저한 시험검사(비파괴 검사, 스트 레인 측정)가 수반되어야 할 것으로 사료된다.
GZO 박막은 상업적으로 사용되는 ITO를 경제적으로 대체할 수 있는 유망한 투명 전도 물질이며, 인체에 무해하고, 공급이 쉬우며, 화학적으로 안정하다. 특히, CIGS와 같은 광전변환 소자 전극에서는 부식 저항이 매우 중요한데, 습한 환경에서 견뎌낼 수 있다는 장점이 있다. GZO는 3가 갈륨이 2가 아연에 도핑된 n타입의 반도체 물질이다. 그리고 육각형의 황화아연 물질의 전기 전도도는 산소 결핍에 매우 의존한다. GZO의 수소는 산소 결핍 집중에 영향을 끼친다. 따라서 이 연구에서는 RF 마그네트론 스퍼터링 실험 동안 수소 함유량을 다양화 시키고, 면 저항, 광 투과도, 부식저항의 효과를 조사한다. 수소량이 증가할수록, 면 저항은 향상되어지고, 특정 지점을 넘으면 감소한다. 분극 실험에 의해 측정되어진 부식 저항은 박막의 미세조직과 결정립계의 특성에 더 의존되어진다. 훨씬 더 많은 수소를 함량한 비정질이 부식 저항성에 있어서 유효한 차이를 나타내지 못하는 동안 결정 내에서 많은 수소를 지닌 작은 결정의 결정립계는 낮은 분극저항, 즉 낮은 부식 저항성의 결과를 도출한다.
음향방출법을 이용하여 304 스테인레스 강의 부식 손상 과정을 평가하였다. 스테인레스 강의 가속부식시험을 수행하면서 음향방출신호를 수집할 수 있는 측정 시스템을 구성하였다. 양극분극시험에서 공식부식(pitting corrosion)이 발생하는 시점 이후부터 음향방출(AE)신호가 검출되기 시작함을 확인하였다. 부식 실험 후 시편 표면을 광학현미경으로 관찰하여 다수의 공식부식이 발생하였음을 검증하였다. 부식 시간의 증가에 따른 AE 누적카운트 증가율과 AE 신호 진폭의 변화는 3단계로 구분되는 특징을 보였다. 이러한 AE 신호 발생 특징을 스테인레스 강의 부식 발생 과정의 단계별 변화와 관련하여 고찰하였다. AE 신호를 이용하여 금속 소재의 부식 손상 정도 및 부식 과정의 평가 가능성을 제시하였다.
최근 여러 지역에서 혹독한 환경에 노출되는 대형구조물들의 건설이 증가하고 있다. 철근부식은 콘크리트 구조물의 내구성 및 내구연한에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 철근부식저항성을 증진시키기 위하여 내구성이 우수한 콘크리트의 개발이 필요하며 이러한 고내구성콘크리트의 부식저항성은 철근부식촉진실험으로 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문의 목적은 철근의 부식량을 합리적이고 정확하게 측정하기 위한 새로운 기법을 고안하는데 있다. 본 논문에서 제시된 방법은 Faraday's Law 에 기초하고 있으며 철근부식은 전위차 부식실험방법으로 촉진시켰다. 본 연구에서 제시된 기법은 촉진부식시간에 따라 철근의 부식량을 결정할 수 있다. 따라서 고내구성 콘크리트를 개발하기 위한 플라이애쉬와 실리카 흄 등 혼화재가 미치는 철근부식 저항성연구를 정량적으로 수행할 수 있는 기법이 제시되었으며 이 방법은 앞으로 철근콘크리트 구조물의 부식저항성 예측에 효율적으로 활용될 수 있다.
시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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