안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
Q. 이중관 내의 이슬점 온도 관리를 할 수 있는 방안이 궁금합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.가스 운송 배관, 특히 이준과 시스템에서의 이슬점 온도 관리는 매우 중요합니다. 이는 배관 내부에서 응결이 발생하는 것을 막아 부식, 하이드레이트(고체 얼음처럼 생성되어 배관을 막는 물질)형성, 그리고 운전 효율 저하 등의 문제를 예방하기 위함입니다. 이중관 내 이슬점 온도 관리를 위한 주요 방안과 기술은 다음과 같습니다. 질소 가스 주입을 통한 건조 : 가장 효과적인 방법중 하나는 외부 배관과 내부 배관 사이의 공간에 질소 가스를 주입하여 습기를 제거하는 것입니다. 질소는 불활성 기체이므로 가스 품질에 영향을 주지 않으면서 내부의 습한 공기를 밀어내 습도를 조절하여 이슬점 온도를 낮추는데 기여합니다. 특정 설비에서는 이슬점 -40℃이하로 완전 건조를 요구하기도 합니다. 정밀 이슬점 모니터링 : 이슬점 습도계를 사용하여 배관 내부의 이슬점 온도를 실시간으로 정밀하게 측정하고 모니터링하는것이 중요합니다. 이를 통해 에너지 효율을 증대시키고, 운송 에너지 및 배관 컨디션 유지 관리에 도움이 됩니다. 흡착식 건조 기술 : 공기나 가스에서 수분을 흡착하는 건조제를 활용하는 방법도 있습니다. 대규모 설비에서는 건조 공정을 통해 가스의 수분 함량을 낮추어 이슬점 온도를 제어합니다. 이러한 기술들을 통해 배관 시스템의 안전성과 효율성을 극대화할수있습니다.
Q. 건담같은 대형 로봇을 등장할수 있을까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.2030년대 중반까지 인간형 로봇이 험한 일을 대체할 것이라는 전망이있지만, 건담과 같은 대형 탑승형 로봇이 실제로 등장할 가능성은 현재로서는 매우 낮습니다. 가장 큰 이유는 바로 무게 문제와 구조적 한계 때문입니다. 같은 밀도의 물체가 커지면, 길이는 n배 넓이는 n^2배, 그리고 부피와 무게는 n^3배로 증가하게 됩니다. 예를 들어 키 18.5cm에 무게 43톤인 건담은 1.85m의 인간을 10배 키운것으로 비유되는데, 이 비율로 보면 인간은 뼈만 남은 해골 수준의 저체중이 됩니다. 만약 건담이 인간과 비슷한 밀도를 가진다면 그 무게는 상상을 초월할 것이고 현재 기술로는 그 엄청난 무게를 지탱하고 움직일수있는 다리 구조나 소재, 그리고 충분한 에너지를 공급할 추진력을 확보하기 어렵습니다. 따라서 현재 로봇 개발은 현실적인 용도를 위해 크기와 효율성을 최적화하는 방향으로 진행되고 있으며, 건담과 같은 대형 로봇은 아직 공상 과학의 영역에 머물러 있습니다.
Q. 펌프에서 소음이 심하여 수리를 부르니 캐비테이션 이랍니다. 이게 뭔가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.캐비테이션(Cavitation)은 공동 현상이라고도 불립니다. 펌프나 배관 내부에서 물의 압력이 해당 온도의 포하증기압 이하로 떨어질때 물이 기포(증기거품)로 변하는 현상입니다. 이렇게생긴 기포는 압력이 다시 높아지는 펌프 내부에서 갑자기 터지면서(붕괴)국부적으로 강한 충격파와 함께 엄청난 소음과 진동을 발생시킵니다. 이 충격은 펌프의 임펠러나 케이싱에 심각한 손상을 줄수도 있습니다. 말씀하신 다 부서지는 소음이 바로 이 현상 때문입니다. 주요 발생 원인은 다음과 같습니다. 펌프 흡입측 압력이 유체의 포화증기압보다 낮은 경우 : 펌프가 수원보다 높거나, 흡입 배관의 마찰 손실이 클때 발생하기 쉽습니다. 배관 구경 변경(레듀샤) : 유속이 갑자기 빨라지거나 배관의 마찰 저항이 늘어나면서 압력이 국부적으로 떨어질수있습니다. 이송 유체가 고온인 경우 : 물이 낮은 압력에서도 쉽게 기화됩니다. 펌프 임펠러 속도가 과도한 경우 : 회전 속도가 너무 빠르면 흡입구에서 압력이 낮아질수있습니다. 새로운 배관 설치와 레듀샤 사용으로 인해 기존 시스템의 유량 및 압력 조건이 변하면서 흡입측 압력이 포화증기압 이하로 떨어져 캐비테이션이 발생한 것으로 보입니다. 그래서 TAB(Test,Adjust,Balance) 작업을 통해 시스템 전체의 유량과 압력을 최적화하여 캐비테이션을 방지하려는 것입니다.
Q. 앞으로 AI는 기계공학 영역에서 어떤 역할을 하게 되나요?
인공지능(AI)은 기계 공학 분야에서 혁신과 효율성을 이끄는 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다. 설계 및 최적화 : AI 기반 설계 도구는 아이디어 구상 및 분석을 돕고, 복잡한 설계 최적화를 빠르게 수행하여 제품 개발 시간을 단축하고 효율을 높입니다. 제조 및 자동화 : 스마트 공장에서 AI는 생산 라인의 효율성을 극대화하고, 예측 유지보수를 통해 가동 중단 시간을 줄이며, 반복적이거나 위험한 작업을 로봇이 수행하도록 지원하여 안전성을 높입니다. 데이터 분석 및 의사 결정 : AI 알고리즘은 방대한 데이터를 처리하여 시뮬레이션, 성능 모니터링 등에 활용되며, 이를 통해 기계 시스템의 효율과 신뢰성을 향상시키는 데이터 기반 의사결정을 돕습니다. 새로운 역할 창출 : AI와 로봇 공학, 메카트로닉스 등 학제간 융합 분야에서 새로운 직무와 역할을 창출하며, 기계 엔지니어의 역량을 강화하는 도구로 활용될 것입니다.
Q. 곤충을 닮은 로봇개발에 힘쓰는 이유는 무엇일까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.로봇 과학자들이 곤충을 닮은 로봇 개발에 힘쓰는 주된 이유는 곤충의 독특한 장점들을 로봇에 적용하고자 하기 떄문입니다. 주요 이유는 다음과 같습니다. 소형화 및 접근성 : 곤충은 작고 가벼워 좁거나 위험한 공간(재난현장, 탐사,정찰)에 쉽게 침투하여 임무를 수행할수있습니다. 민첩한 이동 및 비행 : 곤충의 정교하고 효율적인 비행(예:파리,벌) 및 다리 움직임을 모방하여 복잡한 지형에서도 뛰어난 기동성을 확보할수있습니다. 견고성 및 효율성 : 자연의 곤충은 작지만 놀라운 내구성과 에너지 효율성을 자랑합니다. 이를 통해 견고하면서도 배터리 소모가 적은 로봇을 만들수있습니다. 이러한 특성들을 활용하여 인명 구조, 환경 모니터링, 위험 지역 탐사, 군사 정찰 등 다양한 분야에서 사람의 역할을 대신하거나 보조할수있는 로봇 개발이 가능해집니다.