Physics-Informed Neural Network
물리 법칙 위에 AI를 얹다 — 하이브리드 수명예측
물리 기반 손상 해석에 운전이력·재료시험·NDT 데이터 기반 AI 오차 보정 모델을 융합한 압력부 4단계 통합 수명예측 시스템. 결정론의 보수성과 AI의 외삽 불안정성을 동시에 해결합니다.
Four Integrated Modules
4대 모듈
물리 해석 · AI 잔차 보정 · FAC 감육 예측 · 실시간 진단 플랫폼이 하나의 압력부 통합 수명예측 시스템으로 결합됩니다.
물리 기반 손상 해석
Physics Damage Engine
- 유한요소 기반 3D 정밀 응력장 산출
- Green Function DB 기반 금속온도
- 피로+크리프 누적 손상 평가
Physics-Informed AI
Hybrid Residual Learning
- 물리 엔진 + 잔차 분기 이중구조
- 필수 물리 법칙 강제 적용 학습
- 불확실성 정량화
FAC 감육 예측 모듈
Flow-Accelerated Corrosion
- 국제 표준 FAC 예측 모델(단상·2상 유동 통합)
- 감육율·잔여두께·UT 점검주기 산출
- UT 실측 대비 현장 calibration
실시간 진단 플랫폼
Digital Twin · OPC UA
- HRSG Digital Twin 시뮬레이터
- 3D 위험도 맵·시계열 경보 GUI
- Active-Standby 고가용성 이중화 서버
Architecture — Dual-Branch Hybrid
물리 엔진 + 잔차 분기 이중구조
물리 손상 해석 엔진이 기준 해(baseline)를 산출하고, PINN이 실측과의 잔차(residual)만 학습해 보정하는 이중구조. 물리 제약 손실(constraint loss)로 비물리적 예측을 차단하고 불확실성을 정량화합니다.
Branch 1 · Physics
물리 손상 해석 엔진
유한요소 응력장·금속온도·누적 손상으로 기준 해(baseline)를 산출합니다.
Branch 2 · AI Residual
PINN 잔차 학습
실측과의 잔차(residual)만 학습하고, 물리 제약 손실(constraint loss)로 비물리적 예측을 차단합니다.
Merged Output
보정된 수명예측 · 불확실성 정량화
FAC 모듈은 UT 실측으로 현장 보정되며, 결과는 OPC UA로 Digital Twin 플랫폼에 실시간 반영됩니다.
FAC 폐루프 — 예측 → UT 실측 → calibration
감육 예측을 현장 UT 실측으로 보정하는 폐루프 구조로, 예측 정확도를 지속적으로 갱신합니다.
Key Differentiators
차별점 3가지
물리+AI 이중구조
AI 단독 모델의 외삽 불안정성을 물리 법칙 강제로 해소, 불확실성 정량화 제공.
UT 실측 calibration
FAC 감육 예측을 현장 실측으로 보정하는 폐루프 구조.
고가용성 실시간 플랫폼
Active-Standby 이중화 + 3D 위험도 맵·시계열 경보 GUI로 운전 현장에서 바로 사용.
Expected Benefits
도입 효과
- 압력부 손상의 사전 예측으로 예지정비 체계 전환 지원
- UT 점검주기 최적화 (FAC 모듈)
- Digital Twin 기반 위험도 가시화로 의사결정 속도 향상
※ 수치화된 효과는 원문에 없어 표기하지 않았으며, 실증 과제 결과로 보완 예정입니다.
Status & Applications
적용 사례 · 현황
기술 로드맵 Phase 3 PHM Hybrid의 대표 프로젝트(PINN AI · BSE · FAC Module)로 진행 중입니다. BSE·HRSG DAS로 축적된 데이터 기반 위에서 개발되고 있습니다.
3D Risk Map
3D 위험도 맵·시계열 경보 GUI 화면.
※ 실 스크린샷은 확보 후 게재 예정입니다. (확보 필요 · 제안)