http://dx.doi.org/10.5369/JSST.2018.27.5.352 pISSN 1225-5475/eISSN 2093-7563
무선센서 네트워크 기술 기반 액화가스 저장탱크 내 잔량 모니터링 시스템 구현
김민규
1, +
· 한해진2
· 한재환3
Implementation of a Residual Quantity Monitoring System in a Liquefied Gas Storage Tank based on Wireless Sensor Network Technology
Min-Kyu Kim
1,+
, Hae-Jin Han2
, and Jaehwan Han3
Abstract
This paper relates to a technology for monitoring a liquefied gas storage tank in the special gas field where demand is increasing owing to the continuous growth of related fields such as the semiconductor, display, and ICT convergence electronics industries. We have proposed a system for real - time monitoring using wireless sensor network technology, and implemented a system consisting of a sensor unit, transmitter module, and receiver module to be attached to a liquefied gas storage tank. The system was applied to LCO2 tanks among various liquefied gas storage tanks to verify the feasibility. The storage tanks employed in the experiments has capacities of 16,179 l and was 1,920 mm in inner diameter. Furthermore, the density was 1.03 g/l. The measured data were compared with ref- erence data on the remaining gas level versus the CO 2 height of the surface, expressed using a conventional water meter, provided by an existing storage tank supplier. The experimental results show that the data is similar to the standard data provided by the tank supplier, and has a high accuracy and reliability within an error range of 0.03%.
Keywords: Wireless sensor network, Monitoring system, Differential pressure transducer, Gas storage tank
1. 서 론
IoT 기술, 유·무선 통신 및 데이터처리 기술 등의 발달은 온라 인 정보통신 기술이 오프라인 산업 현장에 적용되는 혁신적 변 화를 가져왔다. 오프라인 산업 생산 시설에 통신 기술을 적용하 고 스마트 플랫폼을 기반으로 IoT 융합 기술을 산업현장에 적 용하면서 산업인터넷 (Industrial Internet)이란 기술 분야가 등장 하였으며, 산업인터넷 컨소시엄이 구축되면서 적용 범위가 점차 확대되고 있다. 또한, 스마트 공장과 예측수리가 가능한 스마트
시스템은 제조 라인의 생산력 및 편의성, 안전성을 극대화 할 수 있는데 관련 스마트 융합 기술들을 오프라인 제조공장인 산 업 현장에 적용하면서 장치산업에 다양한 변화와 혁신을 가져왔다.
여기서 다루게 될 특수가스 분야 또한 최근까지 반도체 산업 및 디스플레이 산업, ICT 융합 전자 산업 등 관련 분야의 지속 적인 성장에 의해 수요가 증가하고 있는 실정이며, 현 산업 기 술 수준에 맞춰 설비의 업그레이드를 요구하고 있다. 특히, 액 화가스 저장용기인 탱크의 경우 취급 중에 발생할 수 있는 안 전사고로 인해 인적이 드문 곳에 설치되고 있는 상황이며, 액화 가스 저장탱크에 부착된 아날로그 방식의 압력계와 액면계는 측 정 정확도가 높은 고가의 장비임에도 작업자의 상태 및 숙련도 에 따라 부정확한 가스 잔량 측정이 이루어지는 경우가 많았다[1-4].
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 기술을 사용하여 산업현 장 위험지역에서 작업자들의 안전을 확보하고, 실시간 모니터링 을 통해 작업의 효율 및 작업자의 편의를 높이기 위한 시스템 을 제안하고자 한다. 구현할 시스템은 산업용 액화가스 저장용 탱크에 부착할 센서부와 송신 모듈 및 수신 모듈로 구성된다.
여기서 센서부는 정밀한 측정을 위해 차압센서를 사용하고 탱 크 외부에 설치된 송신 모듈로 데이터가 수집되도록 한다. 수집 된 데이터는 무선통신 방식으로 송신 모듈에서 수신 모듈로 데 이터가 전달이 되고 네트워크 연결에 의해 모니터링 시스템으 로 전송되도록 한다, 최종적으로는 인터넷 통신을 통해서 공급
1한국폴리텍대학 자동화시스템과(Department of Automation System, Korea Polytechnics)
155, Sanjeon-gil, Jung-gu, Ulsan 44482, Korea
2한국폴리텍대학 스마트전자과(Department of Smart Electronic, Korea Polytechnics)
15, Gukchaebosang-ro 43-gil, Seo-gu, Daegu 41765, Korea
3경북대학교 의공학과(Medical & Biological Engineering, Kyungpook National University)
680, Gukchaebosang-ro, Jung-gu, Daegu 41944, Korea
+Corresponding author: [email protected]
(Received: Jul. 18, 2018, Revised: Aug. 13, 2018, Accepted: Aug. 13, 2018)
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자가 어디에서든 데이터 정보에 대한 모니터링이 가능하도록 구 축하는데, Fig. 1은 잔존 가스량을 모니터링하기 위한 시스템의 전체 개략도를 보여준다.
2. 모니터링 시스템
2.1 센서부
아르곤(Ar), 질소(N
2), 이산화탄소(CO
2) 및 에틸렌 (C
2H
2) 등 다양한 액화 가스 측정이 가능한 Measurement Specialties사의 D5100 차압센서(Differential Pressure Transducer; DPT) 모델을 사용하였으며, Fig. 2는 DPT의 사진을 보여준다[5]. 센서 부착 은 액화가스 저장탱크의 배관 이음부에 결속하며, 신호 전송라 인을 통해서 송신 모듈로 데이터 값이 전달된다.
센서로부터 측정된 값은 ADC(Analog to Digital Convertor)
를 통해 디지털 값으로 변환한다. 변환된 100개의 데이터를 더 미로 받은 다음 데이터의 편차를 최소화하고 정확도를 높이기 위해서 상위 40% 와 하위 40%를 제거하고, 남은 20%의 데이 터 값에 대한 평균값을 구한다. 평균 값을 이용하여 전류 값으 로 변환한 다음 최종적으로 압력 값을 수주밀리미터 (Conventional Meter of Water) 단위로 획득하였다. 관련 식은 아래와 같다.
(1) : 20% 데이터의 합
: 데이터 평균 값
[mA] (2)
: 측정 전류 출력 값(4 ~ 20 mA)
: 에 대한 전류 변환 상수( = 3276.8)
[psi] (3)
: 측정 출력을 변환한 압력 값
: 출력전류에서 압력(0~ 15 psi) 변환 상수
[mmH
2O] (4)
: 수주밀리미터로 변환한 압력 값 : 압력 단위 변환 상수
위 식으로 얻어진 출력 데이터는 기존의 아날로그 압력계의 압력 값과 비교하여 정확한 데이터를 출력하는지 확인한다. 이 렇게 압력에 대한 데이터를 비교한 뒤 신뢰도가 확보되면, 액화 가스 저장탱크 공급 업체에서 제공하는 데이터 베이스 자료를 활용하여 수주밀리미터 값 대비 가스 잔량에 대한 퍼센트(%)를 비교·도출한다. 여기서 출력한 값이 4 mA 보다 작은 경 우 센서 에러로 처리한다.
아래 식은 측정된 수주밀리미터 데이터를 활용하여 가스잔량 에 대한 퍼센트를 구하기 위한 산술식이며, Fig. 3에서는 수식 에 사용된 각 변수들을 보여준다.
[m] (5)
: 저장탱크 내부 잔량가스의 액면 높이 : 내부 잔량가스의 밀도 [kg/l]
우선 내부 잔량 액면 높이( ) 가 보다 큰 경우, D avr S adc
--- 20
= S adc D avr I output D avr
K D ---
=
I output
K D D avr K D
P psi I output – 4 K I ---
=
P psi
K I ( K I = 1.067 )
P CM P psi K p ---
=
P CM
K P ( K P = 1.422 )
I output
h LH P CM 1000 × ρ ---
=
h LH ρ
h LH d 4 --- Fig. 1. Schematic of the implemented system for Residual gas mon-
itoring.
Fig. 2. Photograph and specifications of the used differential pressure
transducer.
(6)
: 저장탱크 내부 잔량가스의 부피 : 저장탱크 내경
내부 잔량 액면 높이( ) 가 보다 작은 경우
(7)
계산된 값을 이용하여 최종적으로 잔량의 퍼센트를 구하면 아래의 8식과 같다.
[%] (8)
: 탱크 용량
2.2 송신 모듈
구현한 송신 모듈은 컴파일 테크놀로지 사에서 제공하는 CUBLOC 시리즈 CB405RT 코어 및 Chipsen 사의 RF 무선 통 신 모듈인 AirBon-F400SNv2등을 사용하여 구성하였다.
센서에서 측정된 데이터는 송신 모듈을 통해서 아날로그 값 에서 디지털 값으로 변환되고 변환된 디지털 정보를 활용하여 정확도를 높이기 위한 보정 프로그램 및 잔량에 대한 퍼센트를 구하는 알고리즘에 의해서 데이터를 획득한다. 측정한 데이터는 16×4 라인LCD인 LC1641 블루 STN 패널을 통해서 디스플레 이 되도록 구현하였으며, Fig. 4은 구현한 송신 모듈에 대한 사 진을 보여준다.
아래 Fig. 5에서, (a) 는 잔량 가스를 측정하기 위한 알고리즘 부분으로 프로그램 실행 순서는 다음과 같이 진행된다. (b)는 보
V
πd 2 h LH d 4 ---
⎝ – ⎠
⎛ ⎞
--- π 4 d 3 --- 24 +
⎝ ⎠
⎜ ⎟
⎜ ⎟
⎜ ⎟
⎛ ⎞
× 1000
=
V d
h LH d 4 --- V h LH 2 πd 4πh LH
--- 3
⎝ – ⎠
⎛ ⎞ 1000 ×
=
V
Percent V T capacity --- 100 ×
=
T capacity
Fig. 3. Variables for calculating residual gas.
Fig. 4. Photography of implemented transmitter modules.
Fig. 5. (a) Algorithm for measurement of residual gas, (b) basic pro-
gram for calculating the percentage of residual gas.
정 및 잔량 퍼센트를 구하기 위한 Basic program이다.
2.3 수신 모듈
수신 모듈은 송신 모듈과 마찬가지로 컴파일 테크놀로지 사 에서 제공하는 CUBLOC CB405RT 코어 및 Chipsen 사의 AirBon- F400SNv2 모듈 등을 사용하여 구성하며, 네트워크 연결을 한다.
우선, RF 무선 통신을 통해 잔량 가스에 대한 데이터를 송신 모 듈로부터 전송 받고, 전송 받은 데이터를 인터넷 통신을 통해 모니터링 시스템에 전달하는 기능을 수행한다. 다음 Fig. 6은 수 신 모듈을 구현한 것이다[6-8].
위 Fig. 7 그림에서는 송·수신 모듈에 사용된 CUBLOC MCU 의 PIN 할당 및 주요 주변 장치인 RF 무선통신 모듈 등에 대 한 회로를 보여준다.
수신 모듈로 전송된 데이터는 인터넷 통신을 통해 가스 공급 업체의 주 모니터링 시스템 및 모바일 시스템으로 전송되며, 가 스 잔량에 대한 모니터링 및 예측을 통해 충전 서비스를 효율 적으로 관리할 수 있도록 편의를 제공할 수 있을 것이다.
3. 실험 및 고찰
3.1 실험
구현한 시스템은 다양한 액화가스 저장탱크 중에서도 LCO
2탱크에 적용하여 가능성(feasibility)을 검증하였다. 실험에 사용 한 저장탱크는 용량 16,179 l 및 내경 1,920 mm이고, 의 밀도 는 1.03 g/l 이다. Table 1은 수주밀리미터 단위의 LCO
2액면 높 이 대비 기존 저장 탱크 공급업체에서 제공하는 참조 데이터 와 측정 데이터를 비교한 것이다. 측정 데이터는 실제적으로 100 mmH
2O 간격으로 측정을 수행하였으며, 200회 측정 후 상위 25% 와 하위 25% 데이터 값을 제거하고 나머지 100회 데이터 의 평균값으로 구한 것이다.
3.2 결과 및 고찰
측정한 결과 탱크 공급업체에서 제공하는 표준 데이터와 거 의 유사한 특성을 보였고, 오차 범위 0.03% 내의 높은 정확도 와 신뢰성을 가짐을 확인하였다. 다음 결과로 산업용 가스저장 탱크를 모니터링하기 위한 제어시스템으로 적용 가능할 것으로 Table 1. Reference data & measured data for remaining percentage.
Height of surface [mmH
2O]
Ref. data [%]
Measured data [%]
100 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000
0.33 5.82 14.51 23.20 31.89 40.57 49.26 57.95 66.63 75.32 84.01 92.69 99.78
0.31 5.79 14.49 23.18 31.86 40.54 49.24 57.93 66.61 75.29 83.98 92.66 99.77 Fig. 6. Photography of implemented receiver modules.
Fig. 7. Schematic on PIN assignment of MCU and circuits of main
peripheral devices.
판단되며, 향후 인터넷 통신을 통한 주요 모니터링 시스템 및 모바일 시스템과의 연동이 가능할 것으로 예상된다.
4. 결 론
오늘날 IoT기술, 유·무선 통신 및 데이터처리 기술 등의 발달 은 오프라인 산업 현장에도 혁신적 변화를 가져왔다. 특히 스마 트 공장과 예측수리가 가능한 스마트시스템은 제조 라인의 생 산력 및 편의성, 안전성을 극대화하고 관련 스마트 융합 기술들 을 제조공장에 적용하면서 다양한 장치산업에 변화와 혁신을 가 져왔다.
본 논문 내용은 최근까지 반도체 산업 및 디스플레이 산업, ICT 융합 전자 산업 등 관련 분야의 지속적인 성장에 의해 수 요가 증가하고 있는 특수가스 분야에서 액화가스 저장 탱크를 모니터링 하기 위한 기술에 관한 것이다. 취급 중에 발생할 수 있는 안전사고로 인해 인적이 드문 곳에 설치되고 있는 상황이 며, 가스저장 탱크에 부착된 아날로그 방식의 압력계와 액면계 는 측정 정확도가 높은 고가의 장비임에도 작업자의 상태 및 숙 련도에 따라 부정확한 가스 잔량 측정이 이루어지는 경우가 많 았다. 따라서 무선 센서 네트워크 기술을 사용하여 실시간 모니 터링을 수행하기 위한 시스템을 제안하였고, 액화가스 저장용 탱크에 부착할 센서부와 송신 모듈 및 수신 모듈로 구성된 시 스템을 구현 하였다.
본 시스템은 다양한 액화가스 저장탱크 중에서도LCO
2탱크 에 적용하여 가능성을 검증하였는데, 실험에 사용한 저장 탱크 는 용량 16,179 l 및 내경 1,920 mm이고, 의 밀도는 1.03 g/l 이 였다. 이렇게 측정된 데이터는 기존 저장 탱크 공급업체에서 제 공하는 수주밀리미터로 표기된 CO
2액면 높이 대비 가스 잔량 에 대한 참조 데이터와 비교하여 적용 가능성을 평가하였다. 실 험한 결과 탱크 공급업체에서 제공하는 표준 데이터와 거의 유
사한 특성을 보였고, 오차 범위 0.03% 내의 높은 정확도와 신 뢰성을 가짐을 확인하였다.
여기에 확보된 데이터는 RF 무선 통신을 통해 수신 모듈로 전송하고, 네트워크로 연결된 수신 모듈을 통해 공급자가 인터 넷 통신으로 어디서든 데이터 정보에 대한 모니터링 가능함을 확인하였다.
REFERENCES
