(주)한국가스기술공사_Comparative Study of Intelligent Fault Diagnostics for LNG Pump Failure
인공지능 기법을 활용한 고압 LNG 펌프 결함 진단 기술 개발은 LNG 설비의 안전성과 신뢰성 향상을 위한 핵심 연구 분야입니다. 이 기술은 펌프의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하고, 진동, 온도, 압력 등 다양한 센서 데이터를 수집하여 인공지능 알고리즘에 기반한 분석을 수행합니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용해 정상 상태와 이상 징후를 정확하게 구분하며, 조기 결함 탐지와 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 이를 통해 LNG 펌프의 갑작스러운 고장 및 운전 중단을 예방하고, 유지보수 비용 절감과 설비 가동률 향상에 크게 기여합니다. 또한, 인공지능 기반 진단 시스템은 데이터 축적과 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선하며, 복잡한 운전 환경에서도 높은 진단 정확도를 유지합니다. 앞으로 다양한 센서 융합과 고도화된 알고리즘 개발로 실용성을 더욱 강화할 계획입니다.
인공지능 기법을 활용한 고압 LNG 펌프 결함 진단 기술 개발은 LNG 설비의 안전성과 신뢰성 향상을 위한 핵심 연구 분야입니다. 이 기술은 펌프의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하고, 진동, 온도, 압력 등 다양한 센서 데이터를 수집하여 인공지능 알고리즘에 기반한 분석을 수행합니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용해 정상 상태와 이상 징후를 정확하게 구분하며, 조기 결함 탐지와 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 이를 통해 LNG 펌프의 갑작스러운 고장 및 운전 중단을 예방하고, 유지보수 비용 절감과 설비 가동률 향상에 크게 기여합니다. 또한, 인공지능 기반 진단 시스템은 데이터 축적과 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선하며, 복잡한 운전 환경에서도 높은 진단 정확도를 유지합니다. 앞으로 다양한 센서 융합과 고도화된 알고리즘 개발로 실용성을 더욱 강화할 계획입니다.
인공지능 기법을 활용한 고압 LNG 펌프 결함 진단 기술 개발은 LNG 설비의 안전성과 신뢰성 향상을 위한 핵심 연구 분야입니다. 이 기술은 펌프의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하고, 진동, 온도, 압력 등 다양한 센서 데이터를 수집하여 인공지능 알고리즘에 기반한 분석을 수행합니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용해 정상 상태와 이상 징후를 정확하게 구분하며, 조기 결함 탐지와 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 이를 통해 LNG 펌프의 갑작스러운 고장 및 운전 중단을 예방하고, 유지보수 비용 절감과 설비 가동률 향상에 크게 기여합니다. 또한, 인공지능 기반 진단 시스템은 데이터 축적과 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선하며, 복잡한 운전 환경에서도 높은 진단 정확도를 유지합니다. 앞으로 다양한 센서 융합과 고도화된 알고리즘 개발로 실용성을 더욱 강화할 계획입니다.