[논문 리뷰] A framework for quantifying the value of vibration-based structural health monitoring

Antonios Kamariotis, Eleni Chatzi외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 03.

Infrastructure Maintenance and Monitoring인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 수명 주기 비용을 SHM가 있는 경우와 없는 경우로 비교함으로써 진동 기반 구조 health 모니터링(SHM)의 경제적 가치를 정량화하기 위해 베이지안 의사결정 분석 프레임워크를 제안한다. 연속적인 모드 데이터와 간헐적인 점검을 통해 구조적 신뢰성을 순차적으로 업데이트하기 위해 순차적 베이지안 필터링을 사용하며, 다양한 노후화 및 환경 조건 하에서 두 개의 스포크 브리지 사례 연구에서 최대 €77,000의 비용 절감 효과를 입증한다.

ABSTRACT

The difficulty in quantifying the benefit of Structural Health Monitoring (SHM) for decision support is one of the bottlenecks to an extensive adoption of SHM on real-world structures. In this paper, we present a framework for such a quantification of the value of vibration-based SHM, which can be flexibly applied to different use cases. These cover SHM-based decisions at different time scales, from near-real time diagnostics to the prognosis of slowly evolving deterioration processes over the lifetime of a structure. The framework includes an advanced model of the SHM system. It employs a Bayesian filter for the tasks of sequential joint deterioration state-parameter estimation and structural reliability updating, using continuously identified modal and intermittent visual inspection data. It also includes a realistic model of the inspection and maintenance decisions throughout the structural life-cycle. On this basis, the Value of SHM is quantified by the difference in expected total life-cycle costs with and without the SHM. We investigate the framework through application on a numerical model of a two-span bridge system, subjected to gradual and shock deterioration, as well as to changing environmental conditions, over its lifetime. The results show that this framework can be used as an a-priori decision support tool to inform the decision on whether or not to install a vibration-based SHM system on a structure, for a wide range of SHM use cases.

연구 동기 및 목표

• 인프라 소유주를 위한 SHM의 경제적 이점을 정량화할 수 있는 체계적인 방법의 부족을 해결한다.
• 실제 응용에서 명확하지 않은 비용-편익 트레이드오프로 인해 SHM 투자에 대한 정당성을 확보하기 어려운 문제를 해결한다.
• 근접 실시간 진단에서 장기 예측까지 다양한 시간 척도에 적용 가능한 통합 프레임워크를 개발한다.
• 환경 변동성, SHM 데이터(운영 모드 분석을 통한), 점검 기반 유지보수 결정을 현실적으로 모델링한다.
• SHM 설치가 구조물에 실질적인 경제적 이익을 가져다주는지 사전에 평가할 수 있는 의사결정 지원 도구를 제공한다.

제안 방법

• SHM의 가치(VoSHM)를 공식화하여, 전통적인 점검 중심 접근 방식 대비 SHM를 사용할 경우 예상되는 수명 주기 비용 감소량으로 정의한다.
• 점진적 손상과 충격 유도 손상에 대해 확률적 과정을 사용하여 노후화를 모델링하며, 시간에 따라 변화하는 환경적 영향을 포함한다.
• 지속적인 SHM 데이터와 정기적인 시각적 점검을 활용하여 구조적 노후화 상태와 모델 파라미터를 동시에 추정하기 위해 입자 필터를 활용한다.
• 온도, 습도 등 운영 조건를 고려한 베이지안 모델을 통해 모드 데이터의 환경 변동성을 반영한다.
• 업데이트된 신뢰성 추정치에 기반한 히우리스틱 위험 기반 전략을 사용하여 수명 주기 전체의 점검 및 유지보수 결정을 시뮬레이션한다.
• 1,000개의 샘플을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 VoSHM를 계산하여 기대 비용 차이의 견고한 통계적 추정을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 노후화되는 구조물에 대해 연속적인 진동 기반 SHM 시스템을 도입할 경우, 기존의 간헐적 점검 방식 대비 기대되는 경제적 이익은 무엇인가?
• RQ2 모드 데이터의 환경 변동성이 SHM 기반 상태 평가의 신뢰성과 그에 따른 유지보수 결정에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 SHM는 어떤 정도로 다양한 시간 척도—즉각적인 손상 탐지에서 장기적 구조 노후화 예측에 이르기까지 수명 주기 비용을 절감할 수 있는가?
• RQ4 지속적인 SHM 데이터와 간헐적 시각적 점검의 통합이 구조적 신뢰성 업데이트 정확도 및 유지보수 계획 수립에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 구조물 수명 주기 동안 점검 및 유지보수 비용 절감에 기여하는 SHM 시스템 비용과 그 가치 사이의 최적 균형은 무엇인가?

주요 결과

• 이 프레임워크는 VoSHM를 측정 가능한 경제 지표로 정량화하며, 특정 노후화 및 환경 조건 하에서 두 스포크 브리지 사례 연구에서 VoSHM가 €77,000로 나타났다.
• 모드 데이터의 환경 변동성을 고려함으로써 신뢰성 추정치에 상당한 영향을 미치며, 베이지안 모델은 이 불확실성을 실시간 상태 평가에 효과적으로 반영한다.
• 순차적 베이지안 필터링을 통해 노이즈가 많고 변동성이 큰 SHM 데이터 속에서도 정확하고 실시간으로 구조적 노후화 상태와 신뢰성을 업데이트할 수 있다.
• 이 프레임워크는 SHM가 손상 조기 탐지 및 더 효율적인 유지보수 일정 수립을 가능하게 하여, 점진적 및 충격 유도 노후화 조건 하에서 수명 주기 비용을 절감할 수 있음을 입증한다.
• VoSHM 지표는 근접 실시간 진단에서 장기 예측에 이르기까지 다양한 의사결정 시간 척도에서 안정적이며 일관된 이점을 보인다.
• 이 프레임워크는 확장 가능한 사전 의사결정 도구를 제공하며, 다중 구성 요소 시스템 및 센서 배치 최적화로의 확장 가능성이 있다.