AI 기반 가스터빈 연소기 및 압축기 이상(Fault) 예측진단 시스템 개발
사업 정보
| 내역사업 |
2021년도 중소기업 구매조건부신제품개발사업 공동투자형 과제 지정공모(2차) 시행계획 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
AI 기반 가스터빈 연소기 및 압축기 이상(Fault) 예측진단 시스템 개발 |
| 과제고유번호 |
1425161095 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
예산출처지역 |
대전광역시 |
사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2022 |
총연구기간 |
2021-09-06 ~
2023-09-05
|
당해연도 연구기간 |
2022-01-01 ~
2022-09-05
|
요약 정보
| 연구목표 |
본 연구개발 목표는 복합화력 발전소의 가스터빈 연소기 및 압축기에 대한 ① 설비 고장을 사전에 감지하고 미래 데이터(Forecast Data)를 예측하여 ② 설비의 이상(Fault)원인을 진단함으로써 운영 및 정비를 위한 의사결정 정보를 제공하는 CBM(Condition Based Maintenance) 기반의 예지보전 수행을 위한 인공지능 기반의 S/W... |
| 연구내용 |
① 연소기 및 압축기 이상감지 및 고장유형 분석을 위한 데이터 라벨링 모듈 개발- 연소기 및 압축기의 전처리된 과거 데이터를 기반으로 사용자가 정의한 정상 운전 구간 조건(정상 운전 범위, 운전 기간 등)에 따라 자동으로 라벨링을 수행② 연소기 및 압축기 이상감지 및 고장유형 라벨링 데이터 학습 모듈 개발- 연소기 및 압축기 이상징후 조기감지를 위한 정상운... |
| 기대효과 |
본 연구개발에 대한 수요처 니즈는 복합화력 발전소의 가스터빈에 대한 안정적인 운영이 최우선적이며 이를 위해 고장을 사전에 예측하고 유지정비를 위한 고장 원인을 진단하여 제공하며, 특히 고장 발생 이력 데이터에 대한 지속적인 관리를 통해 비 효율적으로 관리되고 있는 기존의 예측진단 시스템을 고도화 하고자 함에 있음본 AI 기반 가스터빈 연소기 및 압축기 이상... |
| 키워드 |
인공지능,가스터빈,이상,예측,진단 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
|
|
|
|
|
|
기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
기술수명주기 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
과학기술표준분류 |
인공물 > 에너지/자원 > 수화력발전 > 가스터빈 기술 |
| 주력산업분류 |
|
적용분야 |
에너지 |
| 중점과학기술분류 |
|
과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
과제수행기관(업)명 |
가온플랫폼(주) |
사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
소속기관명 |
가온플랫폼(주) |
사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
학사이하 |
최종학력전공 |
공학 |
사업비
| 국비 |
119,700,000
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지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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사업 정보
| 내역사업 |
2021년도 중소기업 구매조건부신제품개발사업 공동투자형 과제 지정공모(2차) 시행계획 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
AI 기반 가스터빈 연소기 및 압축기 이상(Fault) 예측진단 시스템 개발 |
| 과제고유번호 |
1425161095 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
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| 시행계획 내 사업유형 |
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| 예산출처지역 |
대전광역시 |
| 사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2022 |
| 총연구기간 |
2021-09-06 ~
2023-09-05
|
| 당해연도 연구기간 |
2022-01-01 ~
2022-09-05
|
요약 정보
| 연구목표 |
본 연구개발 목표는 복합화력 발전소의 가스터빈 연소기 및 압축기에 대한 ① 설비 고장을 사전에 감지하고 미래 데이터(Forecast Data)를 예측하여 ② 설비의 이상(Fault)원인을 진단함으로써 운영 및 정비를 위한 의사결정 정보를 제공하는 CBM(Condition Based Maintenance) 기반의 예지보전 수행을 위한 인공지능 기반의 S/W... |
| 연구내용 |
① 연소기 및 압축기 이상감지 및 고장유형 분석을 위한 데이터 라벨링 모듈 개발- 연소기 및 압축기의 전처리된 과거 데이터를 기반으로 사용자가 정의한 정상 운전 구간 조건(정상 운전 범위, 운전 기간 등)에 따라 자동으로 라벨링을 수행② 연소기 및 압축기 이상감지 및 고장유형 라벨링 데이터 학습 모듈 개발- 연소기 및 압축기 이상징후 조기감지를 위한 정상운... |
| 기대효과 |
본 연구개발에 대한 수요처 니즈는 복합화력 발전소의 가스터빈에 대한 안정적인 운영이 최우선적이며 이를 위해 고장을 사전에 예측하고 유지정비를 위한 고장 원인을 진단하여 제공하며, 특히 고장 발생 이력 데이터에 대한 지속적인 관리를 통해 비 효율적으로 관리되고 있는 기존의 예측진단 시스템을 고도화 하고자 함에 있음본 AI 기반 가스터빈 연소기 및 압축기 이상... |
| 키워드 |
인공지능,가스터빈,이상,예측,진단 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
| 산업기술분류 |
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| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
| 기술수명주기 |
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| 연구수행주체 |
산 |
| 과학기술표준분류 |
인공물 > 에너지/자원 > 수화력발전 > 가스터빈 기술 |
| 주력산업분류 |
|
| 적용분야 |
에너지 |
| 중점과학기술분류 |
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| 과제유형 |
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과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
| 과제수행기관(업)명 |
가온플랫폼(주) |
| 사업자등록번호 |
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| 연구책임자 |
| 소속기관명 |
가온플랫폼(주) |
| 사업자등록번호 |
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| 최종학위 |
학사이하 |
| 최종학력전공 |
공학 |
사업비
| 국비 |
119,700,000
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| 지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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