1. 프로젝트 배경
국가 곡물 비축 시설은 밀, 옥수수, 쌀의 장기 저장 및 순환 관리를 담당합니다. 이 비축 시설에는 다음이 보관되어 있습니다. 32개의 수직 사일로, 다음을 포함하여:
| 재료 | 직경 | 높이 | 수량 |
|---|---|---|---|
| 밀 | 8 m | 25 m | 20개의 사일로 |
| 옥수수 | 10 m | 30 m | 8개의 사일로 |
| 쌀 | 12 m | 28 m | 사일로 4개 |
총 저장 용량은 15만 톤.
시스템 업그레이드 전의 과제
수년 동안 이 창고는 수동 입력 + 단일 지점 레이더 수위계, 이로 인해 일련의 문제가 발생했는데:
- 매월 수동으로 사일로 입력 운영자들이 사일로 안으로 들어가도록 요구했으며, 이 과정에서 사일로당 1.5시간, 다음과 같은 위험이 있습니다:
- 먼지 흡입
- 고소 추락
- 단일 지점 레이더는 중심점만 측정할 수 있어 다음을 감지하지 못했습니다:
- 물질 분리 (옥수수 저장고에서 흔히 볼 수 있음)
- 결로 및 벽면 침전물 (습도가 높은 환경에서의 쌀 저장)
- 지역별 고고도 구역 구조적 하중 위험을 초래하여
- 부피 계산 오류가 발생했습니다. 8%–12%, 이로 인해 작물 순환 계획에 영향을 미치고 있다.
- 2023년, 한 옥수수 사일로에서 아슬아슬하게 구조적 과부하 감지되지 않은 국부적 과충전으로 인해.
안전한 보관을 보장하고 현대적인 곡물 비축 관리 기준을 충족하기 위해, 이 창고는 다음을 시행했습니다. KLD900 시리즈 80GHz 3D 레이더 레벨 센서 전방위적인 지능형 모니터링 시스템을 구축하기 위해.
2. 장비 선정 및 시스템 설계
(A) 장치 선택 — KLD900 시리즈 3D 레이더 레벨 센서
KLD900이 선정된 이유는 이 제품이 다음의 주요 요구 사항을 완벽하게 충족하기 때문입니다. 고정밀 측정, 3D 시각화, 위험 관리 및 대구경 사일로 적용 범위.
KLD900의 핵심 기술적 장점
(1) 위상 배열 기술을 기반으로 한 360° 3D 모니터링
- 다음과 같은 것을 생성합니다. 완전한 3D 포인트 클라우드 모델 재료 표면의
- 16,200개 측정 지점 스캔당
- 다음과 같은 항목을 식별합니다:
- 고점과 저점
- 분리
- 벽의 두께 증가
- 불규칙한 형상의 재료
(2) 높은 정확도 및 광범위한 적용 범위
| 사양 | KLD900 성능 |
|---|---|
| 거리 정확도 | ±2 mm |
| 부피 정확도 | 2%–3% (사일로 전체) |
| 유효 반경 | 15 m |
| 다음에 적합합니다 | 직경 최대 12m의 사일로 |
KLD900 한 대만으로도 심지어 가장 큰 쌀 저장고, 여러 장의 사진을 이어 붙이지 않고.
(3) 환경 적응력
- 손잡이 분진 농도 ≤ 30 g/m³ 고주파 침투 알고리즘을 활용하여
- 작동 온도 –40℃ ~ 75℃
- IP68 등급 방수·방진, 비, 눈, 결로에 강함
(4) 데이터 인터페이스 및 호환성
- 지원 이더넷(Profinet / EtherNet/IP), Modbus-TCP 및 4G 무선
- 스트림:
- 3D 포인트 클라우드 데이터
- 레벨/볼륨 데이터
- 이 창고의 기존 시스템과 완벽하게 호환되며 곡물 상태 모니터링 시스템
(온도, 습도 및 가스 센서)
(B) 시스템 설계
(1) 기기 배포
| 사일로 유형 | 직경 | 수량 | KLD900 모델 |
|---|---|---|---|
| 밀 사일로 | 8 m | 20 | 표준 KLD900 |
| 옥수수 사일로 | 10 m | 8 | 광각 모듈이 장착된 KLD900 |
| 쌀 저장고 | 12 m | 4 | 광각 모듈이 장착된 KLD900 |
설치 방법:
- 상단 장착형, 플랜지 설치 방식
- 사일로 중앙에 설치됨
- 최소 충전 입구에서 4m 떨어진 곳 곡물의 충격을 방지하기 위해
(2) 시스템 아키텍처
A 3계층 스마트 모니터링 프레임워크 다음과 같이 배포되었습니다:
① 인식 계층
- KLD900 3D 레이더 레벨 센서
- 온도 및 습도 센서
- 사일로 벽면 압력 센서
② 전송 계층
- 산업용 이더넷 LAN (용도:) 인근에 있는 28개의 사일로
- 4G 무선 통신 원격 사일로 4개
③ 응용 계층
통합된 스마트 사일로 모니터링 플랫폼, 출연:
- 3D 시각화
- 지능형 부피 계산
- 다차원 안전 경보 시스템
3. 프로젝트 수행 및 시운전
| 무대 | 주요 조치 | 요약 |
|---|---|---|
| 설치 | 현장 준비, 플랜지 점검, 상단 중앙 장착 | KLD900을 사일로 상단 중앙에 설치하고, DN150 플랜지를 사용하며, 안테나를 수평으로 유지하고, 케이블 배선을 보호해야 합니다. |
| 보정 | 정적 및 동적 테스트 | 일괄 보정 (단계당 50 t); 부피 오차는 다음으로 최적화됨 2–3%; 적재/하역 중 안정적인 스캔 |
| 시스템 통합 | 알람 및 데이터 연동 | 고수준 경보 → 제어실 경보 → 앱 푸시 알림 → 흡입 밸브 자동 차단; 3D 데이터와 온도 및 습도 시스템의 통합 |
| 결과 | 배포 및 안정성 | 32개의 사일로 모두 완공되었으며, 15일 만에 검수 완료되었고, 시스템은 안정적으로 가동 중입니다. |
올바른 플랜지를 선택하는 방법 및 설치 절차에 대한 안내는 다음 설명서를 참조하십시오: KLD900 시리즈 3D 레이더 레벨 센서 사용 설명서.pdf
4. 결과 및 이점
- 정확성과 효율성: 전체 사일로 3D 모니터링 부피 오차를 ±0.5%로 줄였다 그리고 모니터링 시간을 사일로당 1.5시간에서 10초.
- 안전: 재료의 분리 및 벽면 두께 증가 현상을 감지하여 잠재적인 구조적 손상을 방지했습니다.
- 관리 및 비용: 실시간 재고 추적; 인건비 및 유지보수 비용 절감; 작물 순환 최적화; 운영 효율성 향상.
5. 결론
이 곡물 저장 시설의 사일로 모니터링에 3D 레이더 수위계를 적용함으로써, “단일 지점 측정 및 형상 제어 불가”라는 한계에 갇혀 있던 기존 모니터링 방식의 한계를 극복했습니다. 이를 통해 사일로 내 “재고 더미 형태 시각화, 정확한 측정, 위험 관리 가능”이라는 지능형 관리 목표를 달성함으로써, 곡물 저장 산업의 안전한 보관과 효율적인 운영을 위한 실용적인 솔루션을 제공하게 되었습니다. 향후 이 저장 시설은 AI 알고리즘을 결합하여 자재 더미 형태 변화 추세를 분석하고 곡물의 “응결 및 과열” 위험을 예측함으로써 시스템 기능을 더욱 확장할 계획입니다. 동시에 3D 레이더 데이터를 성(省) 곡물 비축 감독 플랫폼에 통합하여 “창고, 시, 성” 간의 3단계 데이터 연계를 실현함으로써, 곡물 비축 관리의 디지털 전환을 촉진할 예정이다.
