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In-Line Inspection(ILI)의 MFL과 UT 방식 비교 — 부식결함을 어떻게 찾아내는가?

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In-Line Inspection(ILI)의 MFL과 UT 방식 비교 — 부식결함을 어떻게 찾아내는가? “같은 부식결함을 찾는데 왜 MFL과 UT를 따로 사용할까?” Pipeline Integrity Management에서 In-Line Inspection(ILI) 은 배관 내부를 통과하는 검사장비를 이용해 운전 중인 배관의 결함을 탐지하고 평가하는 핵심 기술이다. 흔히 Smart Pig 라고 부르는 ILI Tool은 배관 내부를 이동하면서 부식, Metal Loss, Crack, Dent 등의 이상을 측정한다. 그중 부식에 의한 Metal Loss 를 검사할 때 대표적으로 사용되는 기술이 MFL(Magnetic Flux Leakage) 과 UT(Ultrasonic Testing) 이다. 두 기술 모두 부식결함을 찾을 수 있지만, 결함을 측정하는 물리적 원리와 데이터의 의미가 서로 다르다. 1. ILI란 무엇인가? ILI는 In-Line Inspection 의 약자로, Pipeline 내부를 검사장비가 직접 이동하면서 배관의 상태를 측정하는 방법이다. 일반적인 검사 흐름은 다음과 같다. Launcher ↓ ILI Tool 투입 ↓ Pipeline 내부 이동 ↓ 센서가 배관 상태 측정 ↓ Receiver에서 회수 ↓ 데이터 분석 ↓ Corrosion / Crack / Deformation 평가 특히 장거리 Pipeline에서는 사람이 전체 배관을 직접 검사하기 어렵기 때문에 ILI의 활용도가 매우 높다. AMPP도 ILI를 Pipeline Integrity Assessment의 중요한 방법으로 보고 있으며, 검사기술 선택 시 운전조건, 검사대상 결함, 기술의 장단점 을 함께 고려하도록 설명한다. 2. MFL은 어떻게 부식을 찾을까? MFL은 Magnetic Flux Leakage , 즉 자속누설검사 다. 핵심 원리는 간단하다. 강철 배관에 강한 자기장을 형성하면 정상적인 배관에서는 자기장이 비교적 일정하...

Pipeline Corrosion Integrity Management에서 Corrosion Rate를 산정하는 방법

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Pipeline Corrosion Integrity Management에서 Corrosion Rate를 산정하는 방법 “배관의 부식률을 왜 계산해야 할까?” 매설 배관이나 가스·오일 Pipeline의 부식관리를 공부하다 보면 Corrosion Rate(부식률) 라는 용어를 자주 만나게 된다. 그런데 단순히 “1년에 몇 mm씩 부식된다.” 라고 계산하는 것이 Corrosion Rate의 전부는 아니다. Pipeline Integrity Management에서는 부식률을 이용해 결함이 얼마나 빠르게 성장하는지 , 언제 다시 검사해야 하는지 , 현재의 배관이 앞으로 얼마나 안전하게 사용할 수 있는지 를 판단한다. AMPP의 Pipeline Corrosion Integrity Management 과정에서도 Integrity Data의 해석, 전체적인 Integrity Assessment, 위험 정량화 및 관리계획 수립을 핵심 업무로 다루고 있다. 특히 최근의 Pipeline Integrity Management에서는 단순한 평균 부식률 하나보다 ILI·UT·Direct Assessment·Corrosion Monitoring 등의 데이터를 통합하여 실제 결함 성장률을 추정하는 것 이 중요하다. 1. Corrosion Rate란 무엇인가? 가장 기본적인 의미는 간단하다. Corrosion Rate = 금속이 손실되는 속도 일반적으로 다음과 같은 단위를 사용한다. mm/year mil/year(mpy) 경우에 따라 g/cm²·day 배관에서는 특히 벽두께 감소량을 시간으로 나눈 값 으로 이해하면 쉽다. 예를 들어 어떤 배관의 특정 위치에서 초기 두께 = 12.0 mm 5년 후 두께 = 11.0 mm 라면, 총 두께 감소량은 12.0 − 11.0 = 1.0 mm 이다. 따라서 평균 부식률은 1.0 mm ÷ 5년 = 0.20 mm/year 가 된다. 2. 가장 기본적인 계산식 Pipeline에서 반복적인...