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Trans. of the Korean Hydrogen and New Energy Society(2015. 4), Vol. 26, No. 2, pp. 192~198DOI: http://dx.doi.org/10.7316/KHNES.2015.26.2.192

ISSN 1738-7264

eISSN 2288-7407

천연가스 압축기 설계 단계에서 FTA를 이용한 수명 예측 연구한용식1†ㆍ도규형1ㆍ김태훈1ㆍ김명배1ㆍ최병일1

1한국기계연구원

The Study on the Lifetime Estimation using Fault Tree Analysis in Design Process of LNG Compressor

YONGSHIK HAN1†, KYU HYUNG DO1, TAEHOON KIM1, MYUNGBAE KIM1, BYUNGIL CHOI1

1Korea Institute of Machinery and Materials, Jang-dong Yuseong-gu, Daejeon-Si, 305-343, Korea

Abstract >> Fault Tree Analysis to predict the lifetime in the design process of LNG compressor is considered.Fault Trees for P & ID of the compressor are created. Individual components that comprise the compressor areconfigured with the basic event. The failure rates in the PDS and OREDA are applied. As results, the system failure rate and the reliability over time are obtained. Further, the power transmission and the shaft seal systemis confirmed to confidentially importantly contribute to the overall lifetime of the system. These techniques willhelp to improve the reliability of design of large scale machinery such as a plant.

Key words : Fault Tree Analysis(고장트리해석), Lifetime estimation(수명예측), Failure rate(고장율), Compressor(압축기), LNG(천연액화가스)

†Corresponding author : yshan@kimm.re.krReceived : 2015.03.19 in revised form: 2015.04.27 Accepted : 2015.04.30

Copyright ⓒ 2015 KHNES

Nomenclature

MTBF : Mean Time Between Failure

MTTF : Mean Time To Failure

1. 서 론

대형 압축기, 가스터빈 등의 대형 플랜트를 신규

로 개발하고자 하는 경우, 개발 시작 단계에서부터

수명의 설계 목표 값 예측과 운영 시 발생 가능한 고

장 및 유지보수에 대한 문제점들을 예측해야 할 뿐

만 아니라 개발될 기계시스템의 신뢰성을 확보하는

것은 대단히 중요한 사항이다. 그러나 개발사례가 부

족하고 시스템의 신뢰성 정보가 영업적 비밀에 속하

기 때문에 공개된 자료가 매우 부족한 실정이다. 특

히, 우리나라의 경우 대형 플랜트용 기자재의 개발에

있어 후발 주자이기 때문에 시장진입에 있어 선진

기업들의 견제가 매우 심한 형편이다.

신규 장비의 수명예측 기법은 개발단계에서나 유

지보수 단계에서 많은 적용 가능한 방법론이 있지만

신뢰도가 높은 고장과 관련된 자료의 부족으로 대부

분은 상세설계 단계에서 적용이 이루어지고 있는 실

정이다.

개발하고자 하는 BOG(Boil Off Gas)용 압축기는

LNG 인수기지에서 하절기에 주로 발생하는 BOG를

천연가스 압축기 설계 단계에서 FTA를 이용한 수명 예측 연구

제26권 제2호 2015년 4월

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Table 1 Compressor specifications

Item Specification

Working medium LNG

Compressor type Centrifugal

Volume flow rate 26,806Nm3/h

Inlet/outlet pressure 0.78MPa/7.5MPa

Driven source Electrical motor

Efficiency 72%

Impeller number 6

Pinion number 3

Gear box Single

Cooling type Air cooling

Operational mode Non-continuous operation

Table 2 Failure and event rates on LNG plants1)

Plant section and equipment

Mean Time Between Failure (MTBF, hr)

Major failure

Minor failure

Safetyrelated failure

Total failure

Gas pretreatment 20,000 3,000 >350,000 3,000

Liquefaction 6,500 2,500 >420,000 1,800

LNG vaporizers 8,000 700 15,000 700

Compressor 3,000 900 >2x106 700

LNG pumps >35,000 3,500 35,000 3,500

Cryogenic valves >4×107 2×107 >4×107 2×107

Controls 15×106 700,000

7.5MPa의 압력으로 송출하는데 사용하는 장비로 주

요 사양은 Table 1과 같다. Table 1에 나타낸 것과 같

이, 6단 임펠러를 가진 모터 구동형 원심식 압축기로

냉각방식은 공랭식이며, 운전방식에 있어서 연속 운

전방식이 아닌 BOG의 송출이 필요한 조건에서만 가

동되는 단속 운전방식으로 운영된다.

본 연구에서는 개발 대상인 원심식 압축기를 FTA

(Failure Tree Analysis) 기법을 적용하여 기대 수명을

예측하고자 한다. 또한, 상세 설계 이전 단계에서

FTA 기법과 대상 장비를 구성하는 부품들의 고장율

DB를 활용하여 개발 제품에 대한 수명 예측 방법론

을 확립하고자 한다.

2. 고장율(Failure rate) 조사

LNG 플랜트 전체에 대한 고장율 데이터는 LEES'

(2005)가 대표적이다1). LEES'(2005)의 자료는 1979

년도를 기준으로 미국에서 가동 중인 27개의 LNG

플랜트를 대상으로 하였는데, 대상에 포함된 플랜트

들은 짧게는 수개월에서 길게는 10년 정도 운영된

시설들이다. 이들 플랜트들의 운영에 대한 세부사항

으로는 증발공정 경험 시간이 35,000hr 이상이고, 액

화공정 경험 시간은 400,000hr 이며, 노동력을 기준

으로는 1,300,000Mhr 경험치를 가진다. LEES'(2005)

는 LNG 플랜트를 7개의 보조 시스템으로 구분한 후

사고 정도를 사소한 고장(Minor failure), 중대한 고장

(Major failure), 안전 관련 사고(Safety related failure)

의 3 단계로 분류한 후 해당 사고 정도에 따른 고장

율을 정리하였다. 여기서 사소한 고장은 수리기간이

24시간 미만의 계획되지 않은 정지를 초래한 고장을,

중대한 고장은 정지기간이 24시간 이상의 고장을, 안

전 관련 사고는 화재가 발생했거나 다량의 액상 혹

은 기상 누출을 의미한다. Table 2는 LNG 플랜트의

설비별, 사고 정도별 고장율을 나타내고 있다.

설계단계에서 고려할 수 있는 시스템 전체의 고장

율 예측에 활용 가능한 것으로는 사소한 고장, 중대

사고 및 안전관련 사고를 합한 전체 MTBF(Mean Time

Between Failure)가 사용될 수 있다. Table 2에 나타낸

바와 같이, 압축기의 MTBF는 700hr 이며, 이를 MTBF

의 역수인 시스템 고장율로 환산하면 1.428×10-3hr-1

의 값을 가진다. 이 값은 압축기 시스템 전체에 대한

고장율이며, 압축기의 형식별, 개별 부품별 고장율에

대한 정보는 알려져 있지 않다. 따라서, 설계 단계에

서의 압축기에 대한 신뢰도 및 수명예측을 위해서는

압축기의 개별 부품, 장비 및 하부시스템 등에 대한

고장율 확보가 반드시 필요하다.

고장율 데이터와 관련하여 NPRD(Non-electronic

한용식ㆍ도규형ㆍ김태훈ㆍ김명배ㆍ최병일

>> 한국수소 및 신에너지학회 논문집

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Table 3 MTTFs on centrifugal compressors2)

Driven type Population Installations

Service time (hr)Number of

Failures

MTTF (hr)

Calendar timeOperational

timeCalendar time

Operational time

Electrical motor 9 34 1.15×106 8.62×105 473 2,432 1,822

Turbine 8 22 6.00×105 4.29×105 385 1,558 1,114

Unknown 3 9 2.37×105 6.48×104 101 2,342 642

Total 20 65 1.99×106 1.36×106 959 2,072 1,413

Parts Reliability Data), EPRD(Electronic Parts Reliability

Data), OREDA(Offshore Reliability Data), PDS, NSWC

(Naval Surface Warfare Center) 및 CCPS(Center for

Chemical Process Safety) 등 다양한 고장율 DB(Data

Base)가 존재하지만 결과예측에 대한 신뢰도 확보를

위해서는 개발 장비의 사용 환경과 유사한 DB의 적

용이 매우 중요한 요소이다. 최근 들어 노르웨이 DNV

에서는 해상 플랜트에 대한 고장율을 정리한 OREDA

20092)를 발간하였다. OREDA 2009는 북해 유전에

설치된 해상 플랫폼을 대상으로 한 고장율 DB인데,

압축기의 경우 1,360,000hr의 운영시간과 20개설치

장소의 65개 장비로부터 얻어진 결과이다.

일반적으로 장비의 고장은 임의의 시간에 발생하

지만 본 연구에서는 시스템을 구성하는 부품들이 운

전시간 동안 고장이 균일하게 발생한다고 가정한 후

고장회수를 전체 운전시간으로 나누어 계산한 고장

율을 적용하였다. Table 3은 압축기의 구동방식에 따

른 고장율 및 평균 고장 도달 시간 MTTF(Mean Time

To Failure)을 정리한 것이다.

Table 3에서 보는 바와 같이 장비 설치 후 실제 운

전된 시간 기준의 전체 원심식 압축기의 고장율은

MTTF 기준으로 1,413hr의 값을 가지며, LEES'1)에

비해 50% 정도 작은 값을 가짐을 알 수 있다. 즉, 수

명 기준으로 2 배 정도 길어진 것을 의미하는데, 이

는 30년이라는 시간 차이에서 오는 기술 발전 수준

차이로 생각해 볼 수 있다. LEES'의 값에 사용된

MTBF는 MTTF와 MTTR(Mean Time To Repair, 평

균 고장수리 시간)을 합한 값으로, MTTF값이 MTTR

에 비해 충분히 크기 때문에 통상적으로 MTBF와

MTTF를 같은 의미로 사용하고 있다.

일반적으로 기계장치의 고장율에 있어서 개발초

기에는 고장율이 높고 정상 가동 상태에 도달한 후

에는 일정한 값을 가지다가 가동시간이 경과함에 따

라 고장율이 점차 증가하는 Bath-tub 형태의 분포를

가진다. OREDA 2009는 장비가 정상 가동 중인 경

우에 해당하는 경우의 일정 고장율을 제시하고 있다.

본 연구에서도 개발 장비의 고장율이 일정하다는 가

정을 적용하여 해석하였다

3. Fault Tree 작성 및 분석

시스템 신뢰도(Reliability) 혹은 수명(Lifetime) 은

시스템이 완성된 후 성능평가 혹은 장시간의 운영을

통해 확인 가능하지만 설계단계에서 각 부품에 대한

신뢰성 자료를 활용하여 시스템 전체의 신뢰성 검토

를 통해 보다 높은 완성도를 가지는 제품설계가 가

능하다. 기본 설계 단계에서의 시스템 수명은 시스템

의 구성과 시스템을 구성하는 부품들의 고장율의 조

합으로 결정할 수 있다. 시스템 수명 예측은 정성적

방법(Qualitative technique)과 각 부품의 고장율을 이

용한 정량적 방법(Quantitative technique)이 있으며,

정량적 방법에는 Markov chain, Monte Carlo simulation,

Block diagram 해석 및 Fault tree 해석 방법으로 구

분되는데 본 연구에서는 Fault tree 해석 방법을 사용

하였다4-7).

일반적인 안전해석 기반의 FT(Fault Tree) 해석 기

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Fig. 1 P&ID for the compressor unit and the control/ monitoring system

Fig. 2 Fault tree for the total system

법은 먼저 해석하려는 시스템의 작동 메커니즘을 파

악한 후 예상되는 사고에 대한 사례 및 자료를 기초

로 폭넓게 조사한다. 그 다음 사고의 위험도를 검토

하여 해석할 중대한 사고를 결정하고 필요하면 하부

시스템 내의 위험요소들까지 조사하고, 이들을 통해

고장율을 계산하고 목표 값을 설정하게 된다. 본 연구

에서는 각 분야별 고장율 및 시스템에서 차지하는 중

요도를 분석하기 위해 압축기의 시스템을 Compressor

unit, Power transmission, Control and monitoring,

Lubrication system, Shaft seal system, Miscellaneous

등 6개의 서브 시스템으로 세분화 하였다.

FT(Fault Tree)는 설계 자료를 기반으로 AND 및

OR 게이트를 사용한 논리회로로 작성된다. 본 연구

에서는 개발 대상 압축기의 P&ID를 기반으로 FT를

작성하였으며, 가장 말단의 기본사건을 구성하는 부

품은 고장 발생 시 수리될 수 없는 것으로 가정하였

다. 또한 각각의 부품들은 상호간의 수명에 영향을

미치지 않는 독립요소이고, 고장율이 시간에 따라 일

정한 것으로 가정하였다.

Fig. 1은 개발대상 압축기의 압축기 유닛과 제어

및 모니터링 서버시스템에 대한 P&ID이며, 전체 시

스템 구성에 대한 개략적인 정보를 알 수 있다. 저압

의 가스가 PV 밸브를 거쳐 1단 임펠러에 흡입되며,

계속해서 2단, 3단을 거쳐 최종적으로 6단 임펠러를

거쳐 토출된다. 각단의 공정변수를 모니터링하기 위

한 계측기들이 설치되어 있다.

FT 작성은 RilaSoft사의 BlockSim(version 9)을 사

용하였다8). Fig. 2는 전체 시스템에 대한 FT이며, 6

개의 서브시스템으로 구성된다. Fig. 3의 윤활시스템

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Fig. 3 P&ID for the lubrication system

Table 4 Failure rates of the Lubrication system

Failure rate (hr-1)

Number Remark

Check valves 1.73E-06 3 OREDA2)

Reservoir with heating system

4.39E-06 1 OREDA2)

Heater 8.42E-06 1 OREDA2)

Piping 3.68E-06 1 OREDA2)

Motor(circulation) 1.57E-05 1 PDS3)

Pump 6.08E-05 1 OREDA2)

Filter 2.29E-05 2 OREDA2)

Cooler 1.37E-05 1 OREDA2)

PRV 1.86E-06 2 OREDA2)

PSV 1.80E-06 2 OREDA2)

Oil 2.65E-05 1 OREDA2)

TCV 1.74E-05 1 OREDA2)

Pres. sensor 4.94E-06 5 OREDA2)

Pres. transmitter 3.00E-07 3 PDS3)

Temp. sensor 5.74E-06 6 OREDA2)

Temp. transmitter 3.00E-07 4 PDS3)

Level meter 7.13E-06 2 OREDA2)

Level meter transmitter

3.00E-07 1 PDS3)

Seal 5.87E-06 1 OREDA2)

Fig. 4 Fault tree for the lubrication system

에 대한 P&ID를 사용하여 작성한 FT가 Fig. 4와 같

이 표현된다. 그림에서 알 수 있듯이 많은 부품들이

병열 연결인 OR 게이트로 구성되지만 이중 유로로

설치된 필터의 경우에는 2개 부품이 동시에 고장이

발생할 경우를 고장으로 인식하는 AND 게이트로 구

성하였다.

Table 4는 윤활 시스템의 부품 품목과 고장율 및

수량을 정리한 것으로, FT 상의 말단 부품의 고장율

로 사용되었다.

천연가스 압축기 설계 단계에서 FTA를 이용한 수명 예측 연구

제26권 제2호 2015년 4월

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Fig. 5 Reliability vs. time

Fig. 6 Failure rate vs. time

Fig. 7 Reliability Importance Value vs. time

4. 수명 및 신뢰도 해석 결과

Fig. 5는 시간에 따른 개발 대상 압축기에 대한 시

간에 따른 신뢰도(Reliability)에 결과를 나타낸 것이

다. 신뢰도는 그림에서 보여주는 것과 같이 시간에 따

라 대수적으로 감소하게 된다. 특히, 신뢰도가 36.8%

일 때의 시간을 평균 수명(Mean life)라 부르는데, 개

발 대상의 전체 시스템의 평균수명은 1,006hr으로 예

측되었다. 즉 시간이 1,006시간 경과할 경우 전체 시

스템이 건전성을 유지할 확률이 36.8%임을 의미한

다. 본 연구에서 예측된 전체 시스템의 평균 수명인

1,006시간은 LEES' DB의 700시간 보다는 길며

OREDA 2009 DB의 1,413시간 보다는 짧게 예측되

었다.

Fig. 5에서 볼 수 있듯이, 서브 시스템 중 신뢰도

36.8%에 해당하는 평균 수명이 3,074 시간인 Power

transmission과 평균 수명이 3,637시간인 Shaft seal

system이 전체 시스템 수명에 중요한 비중을 차지하

고 있음을 확인할 수 있으며, 장비 운용 시 유지관리

를 위한 구체적 방법의 수립이 필요함을 알 수 있다.

Fig. 6은 시간에 따른 고장율을 나타내고 있다. 각

부품의 고장율이 일정하다는 가정으로 시스템을 구

성하였지만 전체 시스템 고장율, Power transmission,

Lubrication system 및 Compressor unit의 고장율이

시간이 경과함에 따라 증가하는데 이는 시스템 내에

병렬형 구성 즉 시스템의 안전 확보를 위해 구성된

이중 배치 구조 등에 의한 영향이다. 전체 시스템의

초기 고장율은 평균 수명시간 1,006hr의 역수인

9.9×10-4hr-1의 값을 가진다.

Fig. 7은 압축기 시스템을 구성하는 서브시스템들이

시스템 전체 신뢰도에서 차지하는 중요도를 나타내고

있다. 그림에서 확인할 수 있듯이 Power transmission

서브 시스템이 가장 큰 중요도를 가지며, 다음으로

Shaft seal system과 Lubrication system 순으로 중요

도가 낮아진다. 서브 시스템의 중요도는 설비의 유지

보수 전략 수립에 기초가 되는 자료인데, 이 설비의

경우 Power Transmission 서브시스템이 유지 보수

관리 측면에서 가장 중요한 시스템임을 알 수 있다.

한용식ㆍ도규형ㆍ김태훈ㆍ김명배ㆍ최병일

>> 한국수소 및 신에너지학회 논문집

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5. 결 론

플랜트 등 대형 기계 시스템의 경우 설계 단계에

서의 수명 예측은 해당 프로젝트의 성공 수주 뿐만

아니라 상세설계 단계에서의 시스템 및 서브 시스템

의 목표 수명 관리에도 매우 중요한 의미를 지니고

있다. 본 연구에서는 LNG 인수기지에 사용되는 BOG

용 6단 임펠러 타입의 모터 구동 원심압축기를 대상

으로 FTA 기법을 적용하여 기대 수명 방법론을 수

행하였다. 이를 위해, 설계 초기에 제시된 P&ID를

기반으로 사고 트리(Fault Tree)를 구성한 후 개별 부

품에 대한 고장율(Failure rate)을 적용하여 개발 대상

의 시스템에 대한 기대 수명을 예측하였다. 개별 부

품에 대한 고장율은 개발 대상의 압축기가 설치될

환경과 유사한 OREDA2)에 기반한 것을 사용하였다.

Reliasoft사의 BlockSim version 9을 사용하여 시간에

따른 수명 예측 및 신뢰도 분석을 수행하였으며, 수

명 예측 결과로서 전체 시스템의 경우 1,006시간으

로 예측되었으며, Power transmission 시스템(3,074

시간)과 Shaft seal system(3,637 시간)이 전체 시스템

수명에 중요한 비중을 차지하고 있음을 확인하였다.

후 기

본 연구는 산업통상자원부의 플랜트엔지니어링원

천기술개발사업과 전력산업융합원천기술개발사업의

일환으로 수행되었다.

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