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증기터빈 내부에 배치된 복수의 단(stage)에 포함된 복수의 블레이드의 표면을 촬영하고, 각각의 상기 단에 대한 침식량을 포함하는 침식량 데이터를 생성하는 침식량 측정부;각각의 상기 단이 배치된 복수의 공간에서의 증기의 온도, 압력 및 유량을 산출하여 습분 데이터를 생성하는 습분 측정부; 및제1 운전정보, 상기 침식량 데이터 및 상기 습분 데이터를 이용하여 침식조건 데이터를 생성하고, 제2 운전정보를 입력받아 상기 제2 운전정보와 상기 침식조건을 이용하여 각각의 상기 단에 대한 침식량을 예측하는 제어부를 포함하고,상기 습분 데이터는, 상기 온도, 압력 및 증기의 유량에 따라 각각의 상기 공간에서 발생되는 습분량을 포함하며,상기 제1 운전정보는, 제1 기간 동안 작동된 상기 증기터빈에 유입되는 증기의 온도, 압력, 유량 및 운전시간에 대한 정보를 포함하고,상기 침식조건은, 상기 제1 운전정보, 상기 습분량 및 상기 침식량 사이의 상관관계를 나타내고,상기 제2 운전정보는, 제2 기간 동안 작동될 상기 증기터빈에 유입되는 증기의 온도, 압력, 유량 및 운전시간을 포함하는, 침식량 예측시스템
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제1항에 있어서,상기 침식량 측정부는,상기 단에 포함된 상기 복수의 블레이드 중 제1 비율만큼의 제1 샘플을 추출하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는, 침식량 예측시스템
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제2항에 있어서,상기 침식량 측정부는,각각의 상기 단으로부터 추출된 상기 제1 샘플을 이용하여 각각의 상기 단에 대한 상기 제1 침식량을 측정하고, 복수의 상기 제1 침식량 각각과 한계값을 비교하며, 복수의 상기 제1 침식량의 상기 한계값 초과 여부에 따라 상기 침식량 데이터를 생성하며,상기 제1 침식량은, 상기 단에 대한 침식량을 나타내고,상기 한계값은, 상기 단이 정상 작동할 수 있는 최대 침식량인, 침식량 예측시스템
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제3항에 있어서,상기 침식량 측정부는,상기 제1 샘플에 포함된 상기 복수의 블레이드 각각의 침식 정도를 수치로 변환하고, 극값 분석(Extreme Value Analysis)을 통해 상기 제1 침식량을 계산하는, 침식량 예측시스템
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제3항에 있어서,상기 침식량 측정부는,상기 제1 침식량이 상기 한계값을 초과하는 경우,상기 단에 포함된 상기 복수의 블레이드 중 제2 비율만큼의 제2 샘플을 추출하여 촬영하고, 상기 제2 샘플에 대한 제2 침식량을 계산하며,상기 제2 비율은 상기 제1 비율보다 큰, 침식량 예측시스템
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제3항에 있어서,상기 제어부는,수학식 1을 이용하여 상기 제2 운전정보에 따른 각각의 상기 단에 대한 침식량을 예측하고,[수학식 1] 상기 Tk+1은 제2 운전정보에 따른 단의 침식량을 나타내며, 상기 TK는 상기 제1 운전정보에 따른 상기 단의 침식량을 나타내고, 상기 mi는 i번째 공간에서 발생하는 습분량을 나타내며, 상기 ti는 i번째 공간의 운전시간이고, 상기 α는 상기 블레이드에 따른 제1 변수값을 나타내며, 상기 β는 상기 증기터빈에 따른 제2 변수값을 나타내는, 침식량 예측시스템
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제6항에 있어서,상기 제어부는,상기 침식조건 데이터를 이용하여 상기 제2 운전정보에 대한 각각의 상기 공간에서 발생되는 습분량을 예측하는, 침식량 예측시스템
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복수의 단에 포함된 복수의 블레이드의 표면을 촬영하여 침식량 데이터를 생성하는 단계;각각의 상기 단이 배치된 복수의 공간에서 발생되는 증기의 온도, 압력 및 유량을 산출하여 습분 데이터를 생성하는 단계;제1 운전정보, 상기 침식량 데이터 및 상기 습분 데이터를 이용하여 침식조건 데이터를 생성하는 단계;제2 운전정보를 입력받아 상기 제2 운전정보와 상기 침식조건 데이터를 이용하여 상기 제2 운전정보에 따른 상기 복수의 단 각각에 대한 침식량을 예측하는 단계를 포함하고,상기 습분 데이터는, 상기 증기의 온도, 압력 및 유량에 따라 각각의 상기 공간에서 발생되는 습분량을 포함하며,상기 제1 운전정보는, 제1 기간 동안 작동된 상기 증기터빈의 연료 소모량 및 운전시간에 대한 정보를 포함하고,상기 침식조건 데이터는, 상기 제1 운전정보, 상기 습분량 및 상기 침식량 사이의 상관관계를 나타내고,상기 제2 운전정보는, 제2 기간 동안 작동될 상기 증기터빈의 연료 소모량 및 운전시간을 포함하는, 침식량 예측방법
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제8항에 있어서,상기 침식량 데이터를 생성하는 단계는,각각의 상기 단을 구성하는 상기 복수의 블레이드 중 제1 비율만큼의 제1 샘플을 추출하여 촬영하는 단계;상기 제1 샘플을 이용하여 상기 제1 침식량을 측정하는 단계;복수의 상기 제1 침식량과 한계값을 비교하는 단계; 및복수의 상기 제1 침식량이 상기 한계값 미만인 경우, 상기 침식량 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,상기 제1 침식량은, 상기 단에 대한 침식량을 나타내고,상기 한계값은, 상기 단이 정상 작동할 수 있는 상기 복수의 블레이드의 최대 침식량인, 침식량 예측방법
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제9항에 있어서,상기 침식량 데이터를 생성하는 단계는,상기 제1 침식량이 상기 한계값을 초과하는 경우,상기 단에 포함된 상기 복수의 블레이드 중 제2 비율만큼의 제2 샘플을 추출하여 촬영하는 단계; 및상기 제2 샘플을 이용하여 상기 제2 침식량을 계산하는 단계를 더 포함하고,상기 제2 비율은 상기 제1 비율보다 큰, 침식량 예측방법
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제10항에 있어서,상기 제1 침식량을 계산하는 단계는,상기 제1 샘플에 포함된 상기 복수의 블레이드 각각의 침식 정도를 수치로 변환하고, 극값 분석(Extreme Value Analysis)을 통해 상기 제1 침식량을 계산하는, 침식량 예측방법
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제8항에 있어서,상기 복수의 단 각각에 대한 침식량을 예측하는 단계는,수학식 1을 이용하여 상기 제2 운전정보에 대한 침식량을 예측하고,[수학식 1] 상기 Tk+1은 제2 운전정보에 따른 단의 침식량을 나타내며, 상기 TK는 상기 제1 운전정보에 따른 상기 단의 침식량을 나타내고, 상기 mi는 i번째 공간에서 발생하는 습분량을 나타내며, 상기 ti는 i번째 공간의 운전시간이고, 상기 α는 상기 블레이드에 따른 제1 변수값을 나타내며, 상기 β는 상기 증기터빈에 따른 제2 변수값을 나타내는, 침식량 예측방법
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제8항에 있어서,상기 침식조건 데이터를 이용하여 상기 제2 운전정보에 따라 각각의 상기 공간에서 발생되는 습분량을 예측하는 단계를 더 포함하는, 침식량 예측방법
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