고준위폐기물을 처분하기 위한 심층 처분시설은 지하 500~1,000 m 깊이의 암반층에 설치된다. 심층 처분시스템의 구성 요소로는 처분용기, 완충재, 뒷채움 및 근계 암반이 있다. 이 중 완충재는 심층 처분시스템에 있어 필수적인 요소인데, 완충재는 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지한다. 처분용기에서 발생하는 고온의 열량은 완충재로 전파되기에 완충재의 열물성은 처분시스템의 안정성 평가에 상당히 중요하다고 할 수 있다. 완충재의 열전도도 규명에 대한 연구는 많이 진행되고 있는 반면, 비열에 대한 연구는 미진한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 국내 경주산 압축 벤토나이트 완충재(KJ-II)에 대한 비열 추정 모델을 개발하고자 하였다. 압축 벤토나이트 완충재의 비열은 이중 탐침법을 이용하여 다양한 포화도와 건조밀도에 따라 측정하였으며, 총 33개의 실험 데이터를 토대로 회귀분석을 이용하여 경주 압축 벤토나이트의 비열을 추정할 수 있는 모델을 제시하였다.
고준위폐기물을 처분하기 위한 심층 처분시설은 지하 500~1,000 m 깊이의 암반층에 설치된다. 심층 처분시스템의 구성 요소로는 처분용기, 완충재, 뒷채움 및 근계 암반이 있다. 이 중 완충재는 심층 처분시스템에 있어 필수적인 요소인데, 완충재는 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지한다. 처분용기에서 발생하는 고온의 열량은 완충재로 전파되기에 완충재의 열물성은 처분시스템의 안정성 평가에 상당히 중요하다고 할 수 있다. 완충재의 열전도도 규명에 대한 연구는 많이 진행되고 있는 반면, 비열에 대한 연구는 미진한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 국내 경주산 압축 벤토나이트 완충재(KJ-II)에 대한 비열 추정 모델을 개발하고자 하였다. 압축 벤토나이트 완충재의 비열은 이중 탐침법을 이용하여 다양한 포화도와 건조밀도에 따라 측정하였으며, 총 33개의 실험 데이터를 토대로 회귀분석을 이용하여 경주 압축 벤토나이트의 비열을 추정할 수 있는 모델을 제시하였다.
A geological repository for the disposal of high-level radioactive waste is generally constructed in host rock at depths of 500~1,000 meters below the ground surface. A geological repository system consists of a disposal canister with packed spent fuel, buffer material, backfill material, and intact...
A geological repository for the disposal of high-level radioactive waste is generally constructed in host rock at depths of 500~1,000 meters below the ground surface. A geological repository system consists of a disposal canister with packed spent fuel, buffer material, backfill material, and intact rock. The buffer is indispensable to assure the disposal safety of high-level radioactive waste, and it can restrain the release of radionuclides and protect the canister from the inflow of groundwater. Since high temperature in a disposal canister is released to the surrounding buffer material, the thermal properties of the buffer material are very important in determining the entire disposal safety. Even though there have been many studies on thermal conductivity, there have been only few studies that have investigates the specific heat capacity of the bentonite buffer. Therefore, this paper presents a specific heat capacity prediction model for compacted Gyeongju bentonite buffer material, which is a Ca-bentonite produced in Korea. Specific heat capacity of the compacted bentonite buffer was measured using a dual probe method according to various degrees of saturation and dry density. A regression model to predict the specific heat capacity of the compacted bentonite buffer was suggested and fitted using 33 sets of data obtained by the dual probe method.
A geological repository for the disposal of high-level radioactive waste is generally constructed in host rock at depths of 500~1,000 meters below the ground surface. A geological repository system consists of a disposal canister with packed spent fuel, buffer material, backfill material, and intact rock. The buffer is indispensable to assure the disposal safety of high-level radioactive waste, and it can restrain the release of radionuclides and protect the canister from the inflow of groundwater. Since high temperature in a disposal canister is released to the surrounding buffer material, the thermal properties of the buffer material are very important in determining the entire disposal safety. Even though there have been many studies on thermal conductivity, there have been only few studies that have investigates the specific heat capacity of the bentonite buffer. Therefore, this paper presents a specific heat capacity prediction model for compacted Gyeongju bentonite buffer material, which is a Ca-bentonite produced in Korea. Specific heat capacity of the compacted bentonite buffer was measured using a dual probe method according to various degrees of saturation and dry density. A regression model to predict the specific heat capacity of the compacted bentonite buffer was suggested and fitted using 33 sets of data obtained by the dual probe method.
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문제 정의
실제 포화도에 따라 완충재의 열적 특성이 변화될 수 있기에 심층 처분시스템 공학적방벽의 성능평가를 위해서는 지하수 유입에 따른 압축 벤토나이트 완충재의 포화도 규명이 중요하다고 할 수 있다[13]. 따라서 본 연구에서는 국내의 Ca형 압축 벤토나이트를 이용하여 건조밀도 및 포화도에 따라 비열을 측정하였으며, 측정된 값을 근거로 압축 벤토나이트 완충재의 비열 추정 모델을 제시하고자 하였다.
하지만 DSC의 경우 시료 사이즈가 직경 5 mm, 두께 1 mm의 상당히 작은 사이즈가 필요하기에 시료를 제작하기에 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 시료 조성의 편리성을 위해 이중 탐침법을 이용하여 압축 벤토나이트 블록의 비열을 측정하였다.
본 논문에서는 원자력발전소에서 발생하는 고준위폐기물을 처분하기 위한 심층 처분시스템의 공학적방벽인 압축 벤토나이트 완충재의 비열 추정 모델을 제시하였다. 벤토나이트 완충재는 처분 용기에서 발생되는 고온의 열량을 주변 암반으로 전달하는데 있어 중요한 역할을 하기에 완충재의 열적 성능은 매우 중요하다고 할 수 있다.
측정된 데이터를 이용하여 포화도와 건조 밀도에 따른 비열 추정 모델을 제시하고자 하였다.
제안 방법
건조밀도와 포화도를 독립변수로 사용하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정하고자 한다. 회귀 분석의 가정 조건인 변수들의 정규성을 확인하기 위하여 모든 변수들에 대해 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 계산하였으며 Table 2와 같이 왜도와 첨도의 절대값이 2보다 작기에 정규성을 만족함을 알 수 있다[21, 24].
본 연구에서는 벤토나이트 블록의 비열을 종속변수로 정하고 비열에 영향을 미치는 인자들을 독립변수로 정하였다. 독립변수와 종속변수가 모두 연속형의 데이터이기에 다중회귀분석을 채택하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정할 수 있는 모델을 제안한다.
실제 심층 처분시스템에서 지하수 유입에 따라 완충재의 팽윤 및 포화도 변화가 발생될 수 있으며 이는 완충재의 열물성 변화를 초래한다. 따라서 완충재의 건조밀도와 포화도를 독립변수로 채택하여 다중 회귀분석을 수행하여 비열 추정 모델을 제시하였다. 추정 결과, 통계적 가정 사항을 모두 충족하였으며 R2 값은 0.
확률론적 해석은 변수들이 나타내는 확률특성을 분석하고 확률론을 이용하여 해석하는 방법이다[21-23]. 본 연구에서는 벤토나이트 블록의 비열을 종속변수로 정하고 비열에 영향을 미치는 인자들을 독립변수로 정하였다. 독립변수와 종속변수가 모두 연속형의 데이터이기에 다중회귀분석을 채택하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정할 수 있는 모델을 제안한다.
압축 벤토나이트 완충재의 비열은 건조밀도, 함수비 등에 영향을 받는 것으로 알려져있다[8, 19, 20]. 실제 심층 처분시설에서 지하수가 유입되면 완충재의 포화도가 변할 것이며 이는 열물성의 변화를 초래할 수 있기에 본 연구에서는 다양한 함수비와 포화도, 그리고 건조밀도에 따라 총 33개의 KJ-II 블록을 제작하였으며 dual probe 방법을 이용하여 비열을 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 포화도와 건조 밀도에 따른 비열 추정 모델을 제시하고자 하였다.
벤토나이트 완충재는 처분 용기에서 발생되는 고온의 열량을 주변 암반으로 전달하는데 있어 중요한 역할을 하기에 완충재의 열적 성능은 매우 중요하다고 할 수 있다. 열적 성능 중 열전도도의 물성 규명에 관한 연구는 많이 진행되고 있는 반면 비열에 대한 연구는 많이 부족한 상황이기에 본 연구에서는 완충재의 열적 성능 중 하나인 비열을 측정하였다. 우선, 국내 경주산 벤토나이트인 KJ-II를 가지고 다양한 포화도와 건조밀도에 따라 33개의 시료를 제작하였으며 이중 탐침법을 적용하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다.
우선 KD2-pro의 이중 탐침법의 비교 검증을 위해 DSC(differential scanning calorimeter) 장비를 이용하여 거의 동일한 상태의 건조밀도와 함수비를 가지는 벤토나이트 블록의 열전도도를 측정하였다. 비교 검증에 사용된 벤토나이트 블록 시료의 건조밀도는 1.
열적 성능 중 열전도도의 물성 규명에 관한 연구는 많이 진행되고 있는 반면 비열에 대한 연구는 많이 부족한 상황이기에 본 연구에서는 완충재의 열적 성능 중 하나인 비열을 측정하였다. 우선, 국내 경주산 벤토나이트인 KJ-II를 가지고 다양한 포화도와 건조밀도에 따라 33개의 시료를 제작하였으며 이중 탐침법을 적용하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다. 장비의 적합성 검증을 위해 DSC 장비를 이용하여 거의 동일한 상태의 건조밀도와 함수비를 가지는 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다.
우선, 국내 경주산 벤토나이트인 KJ-II를 가지고 다양한 포화도와 건조밀도에 따라 33개의 시료를 제작하였으며 이중 탐침법을 적용하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다. 장비의 적합성 검증을 위해 DSC 장비를 이용하여 거의 동일한 상태의 건조밀도와 함수비를 가지는 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다. 측정 결과, 두 장비를 사용한 오차는 1~5% 정도였으며 DSC의 경우 실험을 위한 시료 제작의 어려움으로 인해 실험의 편리성 측면에서 이줌 탐침법을 이용하여 비열을 측정하였다.
장비의 적합성 검증을 위해 DSC 장비를 이용하여 거의 동일한 상태의 건조밀도와 함수비를 가지는 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하였다. 측정 결과, 두 장비를 사용한 오차는 1~5% 정도였으며 DSC의 경우 실험을 위한 시료 제작의 어려움으로 인해 실험의 편리성 측면에서 이줌 탐침법을 이용하여 비열을 측정하였다.
6). 표준화 잔차 값이 3 이상이면 회귀식이 유의하지 않기 때문에[24, 26] 표준화 잔차가 3을 넘는 3개데이터를 제외한 후 시행착오법으로 다중 회귀분석을 수행하여 식 (1)과 같은 회귀식을 도출하였다.
건조밀도와 포화도를 독립변수로 사용하여 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정하고자 한다. 회귀 분석의 가정 조건인 변수들의 정규성을 확인하기 위하여 모든 변수들에 대해 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 계산하였으며 Table 2와 같이 왜도와 첨도의 절대값이 2보다 작기에 정규성을 만족함을 알 수 있다[21, 24]. 또한 SPSS Statistics 24의 P-P Plot 모듈을 이용하여 종속변수인 비열(SH)의 정규성을 검증하였으며 Fig.
대상 데이터
본 실험에 사용된 Ca형 경주 벤토나이트는 우리나라의 경우 신생대 제3기층군 지역인 한반도 동남쪽의 경주, 울산, 포항 일대에 분포하고 있다[18]. 한국원자력연구원에서는 경주 벤토나이트 시료를 2015년을 기준으로 이전까지를 KJ-I, 이후 시점을 KJ-II로 명명하여 연구를 수행중에 있으며[1], 본 연구에서는 ㈜ 클라리언트 코리아에서 생산한 Ca형 경주 벤토나이트인 KJ-II를 이용하여 실험을 수행하였다.
비교 검증에 사용된 벤토나이트 블록 시료의 건조밀도는 1.58~1.62 t·m-3 였으며 함수비는 0~8% 사이에서 각각 실험이 수행되었다(Table 1).
탐침법은 시험 방법이 간편하고 측정 시간이 짧기에 실내에서 손쉽게 지중의 열물성을 측정할 수 있다[16, 17]. 실험에 사용된 압축 벤토나이트 블록 시료는 직경 30 mm, 높이 40 mm의 원기둥 형태였으며 탐침 삽인 전 프리 드릴링 후 써멀(thermal) 그리스를 도포하여 벤토나이트 블록의 비열을 측정하였다(Fig. 3).
본 실험에 사용된 Ca형 경주 벤토나이트는 우리나라의 경우 신생대 제3기층군 지역인 한반도 동남쪽의 경주, 울산, 포항 일대에 분포하고 있다[18]. 한국원자력연구원에서는 경주 벤토나이트 시료를 2015년을 기준으로 이전까지를 KJ-I, 이후 시점을 KJ-II로 명명하여 연구를 수행중에 있으며[1], 본 연구에서는 ㈜ 클라리언트 코리아에서 생산한 Ca형 경주 벤토나이트인 KJ-II를 이용하여 실험을 수행하였다. Fig.
데이터처리
우선 회귀분석의 정확도를 높이기 위한 가중치 회귀분석 및 Robust 회귀분석 등의 기능을 보유하고 있는 MATLAB의 surface tool 모듈[21]을 이용하여 독립변수에 가중치를 부여한 후 다중회귀분석을 수행하였다(Fig. 6).
이론/모형
압축 벤토나이트 완충재의 비열을 측정하기 위하여 주로 KD2-pro (Decagon Device, USA)의 이중 탐침법(dual probe)을 사용하였다(Fig. 2).
성능/효과
회귀 분석의 가정 조건인 변수들의 정규성을 확인하기 위하여 모든 변수들에 대해 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 계산하였으며 Table 2와 같이 왜도와 첨도의 절대값이 2보다 작기에 정규성을 만족함을 알 수 있다[21, 24]. 또한 SPSS Statistics 24의 P-P Plot 모듈을 이용하여 종속변수인 비열(SH)의 정규성을 검증하였으며 Fig. 5와 같이 데이터들이 직선 주위에 모여 있기에 정규성을 만족함을 알 수 있다[25].
024 kJ·kg-1·K-1였다. 실험 결과 KD2-pro의 dual probe 방법과 DSC 와의 결과 차이는 1~5% 정도로 발생하였다. 하지만 DSC의 경우 시료 사이즈가 직경 5 mm, 두께 1 mm의 상당히 작은 사이즈가 필요하기에 시료를 제작하기에 어려움이 있었다.
따라서 완충재의 건조밀도와 포화도를 독립변수로 채택하여 다중 회귀분석을 수행하여 비열 추정 모델을 제시하였다. 추정 결과, 통계적 가정 사항을 모두 충족하였으며 R2 값은 0.7 정도로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 회귀모델은 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
후속연구
또한 본 연구에서 제시된 통계모델의 정확도 향상을 위해 보다 다양한 변수들을 고려할 수 있는 데이터가 추가되어야 할 것으로 생각되며 기계 학습법 등과 같은 다양한 방법들과의 비교 검증에 대한 연구도 추가적으로 필요할 것으로 생각된다. 아울러, 실제 심층 처분시스템에서 벤토나이트 완충재의 열-수리-역학 특성들이 고려된 복합물성 규명이 중요하기에 향후에는 이에 대한 체계적인 연구가 필요할 것이다.
7 정도로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 회귀모델은 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다. 아울러 포화도와 건조밀도를 이용한 비열 추정 모델은 향후 실제 처분시설에서 전체 처분시스템의 안정성평가를 위한 중요한 입력변수로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 제시한 회귀모델은 압축 벤토나이트 완충재의 비열을 추정하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다. 아울러 포화도와 건조밀도를 이용한 비열 추정 모델은 향후 실제 처분시설에서 전체 처분시스템의 안정성평가를 위한 중요한 입력변수로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
또한 본 연구에서 제시된 통계모델의 정확도 향상을 위해 보다 다양한 변수들을 고려할 수 있는 데이터가 추가되어야 할 것으로 생각되며 기계 학습법 등과 같은 다양한 방법들과의 비교 검증에 대한 연구도 추가적으로 필요할 것으로 생각된다. 아울러, 실제 심층 처분시스템에서 벤토나이트 완충재의 열-수리-역학 특성들이 고려된 복합물성 규명이 중요하기에 향후에는 이에 대한 체계적인 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사용후핵연료는 어떻게 처분되어야 하는가?
사용후핵연료는 지하 500~1,000 m 깊이의 암반층에 심층 처분시스템의 다중방벽의 개념에 의해 안전하게 처분되어야 한다. 공학적방벽은 처분용기(Canister), 뒷채움재(Backfill), 완충재(Buffer), 근계영역 암반(Near-field rock) 등으로 구성되어 있다(Fig.
공학적방벽은 무엇으로 구성되어 있는가?
사용후핵연료는 지하 500~1,000 m 깊이의 암반층에 심층 처분시스템의 다중방벽의 개념에 의해 안전하게 처분되어야 한다. 공학적방벽은 처분용기(Canister), 뒷채움재(Backfill), 완충재(Buffer), 근계영역 암반(Near-field rock) 등으로 구성되어 있다(Fig. 1).
압축 벤토나이트 완충재는 다중방벽에서 어떤 기능을 할 것인가?
1). 이 중 완충재는 처분용기와 처분공 사이에 채워지는 물질로써 처분용기를 처분공에 고정시키며 암반의 전단거동과 같은 물리적 충격으로부터 처분용기를 보호하고 지하수 유입을 최소화하여 지하수에 의해 용해된 핵종이 주변 암반으로 유출되는 것을 저지한다[1-3]. 또한 완충재는 처분용기로부터 발생되는 붕괴열을 주위 암반으로 신속히 발산시키는 역할을 하기에 완충재의 열적 특성은 완충재의 온도가 설정된 최고 온도를 넘지 않도록 하는 데 중요한 역할을 한다[4, 5].
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