부식 시뮬레이션 소프트웨어를 활용한 이중상 스틸 배관 랙의 서비스 수명 예측

부식 시뮬레이션 소프트웨어를 활용한 이중상 스틸 배관 랙의 서비스 수명 예측

자산 무결성 관리자와 부식 엔지니어에게 고부가가치 합금 배관을 지지하는 파이프 랙은 상당한 자본 투자를 의미합니다. 이러한 배관이 염화물, 산 또는 산성 서비스 유체를 운반할 때, 지지 구조물인 이중상 스테인리스강 (예: 2205, 2507) 파이프 랙 자체의 수명 예측은 중요하지만 매우 복잡한 과제가 됩니다. 기존 방법들은 대개 지나치게 보수적인 가정에 의존하거나 사후 점검에 의존하기 쉬웠습니다. 오늘날에는 부식 시뮬레이션 소프트웨어 가 물리 기반의 강력한 접근 방식을 제공하여 추측에서 벗어나 정량화된 예측으로 나아갈 수 있게 해줍니다.

왜 파이프 랙이 특별한 부식 과제인지

파이프 랙은 단순한 구조용 철강재가 아닙니다. 해안 공장, 화학 공정 시설, 해양 플랫폼과 같은 극심한 환경에서는 다음의 문제에 직면하게 됩니다.

• 대기 부식: 염화물이 포함된 바닷물 스프레이, 산성 오염물질 및 습도.

• 스플래시 및 유출: 상부 파이프에서 발생하는 우발적이거나 만성적인 누출.

• 틈새 조건: 볼트 연결부, 받침판, 그리고 용접된 부분에서 수분과 오염물질이 고이기 쉬운 틈새를 형성함.

• 응력: 지속적인 하중 지지로 인해 정적 인장 응력이 발생하며, 이는 부식 피로의 주요 요인 중 하나임. 응력부식균열(SCC) .

이중상강은 염화물 저항성이 뛰어나기 때문에 선택되지만, 부식에 완전히 면역한 것은 아니다. 부식이 발생할 위치와 시기를 예측하기 위해서는 환경, 형상, 재료 특성 간의 복잡한 상호작용을 분석해야 한다.

부식 시뮬레이션 소프트웨어의 작동 원리: 단순한 부식 속도를 넘어서

이러한 도구들은 일반적인 밀리미터/년(mm/y) 속도를 적용하는 것 이상의 기능을 수행한다. 이들은 열화를 유도하는 특정 전기화학적 및 물리적 프로세스를 모델링한다.

1. 환경 입력 모델링:
소프트웨어는 환경의 디지털 트윈을 생성한다. 파이프랙의 경우, 이는 다음을 매핑하는 작업을 포함한다.

• 지역 기후 데이터: 온도, 상대 습도, 강우 빈도 및 풍향 패턴.

• 오염물질 퇴적: 염화물 퇴적률(해수 스프레이로 인한) 또는 황 화합물 퇴적률(산업 대기환경으로 인한).

• 마이크로클라이메이트: 그늘진 지역(틈새)는 수분을 더 오래 유지하는 반면, 햇빛이 비치고 바람이 많이 부는 지역은 더 빨리 마른다는 것을 인식합니다.

2. 재료 반응 보정:
해당 모델은 귀하의 이중상 스테인리스강 등급(예: 2205)의 특정 전기화학적 특성으로 보정됩니다.

• 점식 부식 전위 및 임계 점식 부식 온도(CPT): 소프트웨어는 실험실에서 도출된 데이터를 사용하여 이중상 스테인리스강에서 안정적인 점식 부식이 발생하는 조건을 예측합니다.

• 틈새 부식 모델: 랙의 주요 고장 지점인 틈새 내부의 산성화 및 염화물 농축을 시뮬레이션합니다.

• SCC 취성 파괴 감수성 파라미터: 인장 응력이 가해지는 조건에서 합금이 염화물 유도 SCC에 저항하는 능력을 고려합니다.

3. 기하학적 및 세부 사양 분석:
여기에서 시뮬레이션이 빛나는 부분입니다. 파이프 랙 구조의 3D 모델을 사용함으로써 소프트웨어는 다음과 같은 요소를 분석할 수 있습니다.

• 틈새의 심각도: 모든 플랜지 연결부, 볼트 홀, 용접 보강재는 잠재적인 틈새가 됩니다. 소프트웨어는 간격과 깊이와 같은 기하학적 요소를 계산하여 그 심각도를 평가합니다.

• 배수 및 보호 여부: 물, 응축수 또는 오염물질이 고이거나 빗물 세척이 잘 되지 않는 '핫 스팟'을 식별합니다.

• 응력 집중: 유한 요소 해석(FEA) 데이터와 연동하여 잔류 응력이나 외부 하중 응력이 높은 위치를 식별하며, 이를 환경적 심각도와 중첩하여 SCC 위험 구역을 예측합니다.

4. 확률적 수명 예측:
출력 결과는 단일 '고장 시점'이 아니라 고장 확률의 시간 의존성 다양한 구성 요소(예: 빔 엔드, 연결 플레이트)를 위한.

• 시작 단계: 안정된 피트(pit) 또는 균열이 발생할 때까지의 시간을 예측합니다.

• 전파 단계: SCC에 대한 파괴역학 원리를 사용하여 그 피트가 임계 균열로 성장하는 속도를 모델링합니다.

• 잔여 수명(RUL): 시간이 지남에 따라 임계 결함 크기를 초과할 확률이 증가하는 곡선을 출력합니다.

실제 적용 워크플로우

1. 부식 루프("Corrosion Loop") 정의: 파이프 랙을 구역으로 분할합니다(예: 바다 쪽 면, 누수 가능성이 높은 밸브 아래, 보호된 내부 공간).

2. 입력 데크 작성:

   • 환경: 1-5년간의 지역화된 기상 데이터를 수집하고, 가능하면 기존 구조물에서 표면 염화물 농도를 측정하십시오.

   • 기하학적 형태: 구조 도면 또는 레이저 스캔을 사용하여 단순화된 3D 모델을 생성합니다.

   • 소재: 정확한 등급(UNS S32205/S31803)과 해당 피팅 저항당량수(PREN), CPT, SCC 임계값 데이터를 입력합니다.

3. 시나리오 기반 시뮬레이션 실행:

   • 베이스라인: 현재 조건.

   • 비정상 사례: 누출 빈도 증가, 공정 유체 변경 또는 평균 온도 상승.

   • 완화 사례: 보호 코팅 적용, 드립 트레이 설치 또는 기초에 대한 음극 보호 시스템 도입의 효과를 모델링합니다.

4. 출력 및 실행 가능한 인사이트:

   • 위험 기반 검사 맵: 소프트웨어는 구조물 전반에 걸쳐 고장 가능성이 높은 위치를 색상으로 표시한 지도를 생성합니다. 이를 통해 전면적인 초음파 검사(UT)에서 벗어나 목표 중심의 효율적인 검사로 전환할 수 있습니다.

   • 정비 최적화: 다양한 완화 전략이 제공하는 수명 연장을 정량적으로 평가하여 비용 대비 효과적인 의사결정을 가능하게 합니다 (예: "빔 끝부분 코팅 시 예측 서비스 수명이 15년 연장되어 투자 비용을 정당화함").

   • 신축 설계에 대한 피드백: 문제가 될 수 있는 세부 부위의 형상을 조기에 식별함으로써, 엔지니어가 설계를 수정할 수 있도록 합니다 (예: 틈새를 최소화하기 위해 연결 부위의 디테일 변경).

제한 사항 및 핵심 성공 요인

• 입력이 부실하면 출력도 부실하다(Garbage In, Garbage Out): 예측의 정확성은 입력된 환경 데이터의 질과 재료 교정 곡선의 정확성에 직접적으로 영향을 받습니다.

• 결정구가 아님: 확실한 예측이 아니라 확률을 예측합니다. 이는 모든 검사를 대체하는 것이 아니라, 정보에 기반한 리스크 관리 도구입니다.

• 전문 지식 필요: 결과 해석에는 부식 공학 및 재료 과학에 대한 전문 지식이 필요합니다. 소프트웨어는 전문가를 위한 도구지, 자율적인 점술사가 아닙니다.

• 모델 검증: 첫 번째 반복 모델은 유사한 기존 구조물의 실제 검사 이력과 비교하여 검증되어야 합니다.

소프트웨어 선정 기준

플랫폼 평가 시(COMSOL의 Corrosion Module, DNV의 전용 도구 또는 기타 산업별 소프트웨어 등) 다음 사항을 고려하십시오:

• 재료 라이브러리: 이중상 스테인리스강(Duplex Stainless Steels)에 대한 보정된 모델을 포함하고 있습니까?

• 틈새 및 SCC 모델링: 이 특정 모듈들의 정교함 수준은 어느 정도인가?

• 3D 통합: 복잡한 구조 형상을 가져오고 메시 생성할 수 있는 능력.

• 확률적 출력: 결정론적 해답뿐 아니라 고장 시점 분포를 제공하는가?

핵심 요약: 반응형에서 예측형 무결성 관리로

이중상 스테인리스강 파이프 랙과 같은 중요 인프라의 경우, 부식 시뮬레이션 소프트웨어는 유지보수 패러다임을 일정 기반에서 상태 기반으로, 궁극적으로는 예측 기반으로 전환한다.

이는 관찰된 부식 현상의 '왜'라는 질문과 향후 고장의 '언제'라는 질문에 정량적인 답을 할 수 있게 해준다. 이는 다음과 같은 결과로 이어진다:

• 계획 외 가동 중단 감소: 고위험 영역을 능동적으로 해결함으로써.

• 최적화된 설비투자비/운영비: 자산 수명 연장에 가장 높은 영향을 미치는 지점에 유지보수 비용을 배정하고 정당화함.

• 강화된 안전: 잠재적이지만 심각한 결과를 초래할 수 있는 SCC(응력부식균열) 위험을 임계 상태에 도달하기 전에 조기에 발견.

이 기술을 도입하는 것은 자산 관리에서의 혁신적인 진전을 의미하며, 대기 부식이라는 어려운 과제를 모델링 가능하고 관리 및 완화 가능한 변수로 전환한다.