[논문]환경피로균열 열화특성 예측을 위한 확률론적 접근

이태현; 윤재영; 류경하; 박종원

doi:10.33162/jar.2018.09.18.3.271

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Purpose: Probabilistic safety analysis was performed to enhance the safety and reliability of nuclear power plants because traditional deterministic approach has limitations in predicting the risk of failure by crack growth. The study introduces a probabilistic approach to establish a basis for prob...

Purpose: Probabilistic safety analysis was performed to enhance the safety and reliability of nuclear power plants because traditional deterministic approach has limitations in predicting the risk of failure by crack growth. The study introduces a probabilistic approach to establish a basis for probabilistic safety assessment of passive components. Methods: For probabilistic modeling of fatigue crack growth rate (FCGR), various FCGR tests were performed either under constant load amplitude or constant ${\Delta}K$ conditions by using heat treated X-750 at low temperature with adequate cathodic polarization. Bayesian inference was employed to update uncertainties of the FCGR model using additional information obtained from constant ${\Delta}K$ tests. Results: Four steps of Bayesian parameter updating were performed using constant ${\Delta}K$ test results. The standard deviation of the final posterior distribution was decreased by a factor of 10 comparing with that of the prior distribution. Conclusion: The method for developing a probabilistic crack growth model has been designed and demonstrated, in the paper. Alloy X-750 has been used for corrosion fatigue crack growth experiments and modeling. The uncertainties of parameters in the FCGR model were successfully reduced using the Bayesian inference whenever the updating was performed.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

현실적인 방법은 예비 모델 개발을 위한 실험실 단계에서 적절한 데이터베이스를 생성한 후, 원전 수동기기에서 얻은 제한된 가동 중 검사 데이터를 이용해 예비 모델을 체계적으로 업데이트 하는 것이다[6]. 본 논문에서는 베이지안 추론법을 도입하여, 제한된 현장 데이터를 사용해 실험실 모델을 업데이트하여 확률론적 사고 예측 모델이 개발될 수 있음을 보이고자 한다. 하나의 사례 연구로서, 경수로형 원전의 볼트, 스프링, 빔 및 핀과 같은 고강도 고정 장치의 소재로 널리 사용되는 니켈계 합금 X-750을 이용한 부식 피로균열성장속도를 실험과 확률론적 모델링 개발에 적용하였다.

제안 방법

본 연구에서는 수소 취성에 의한 가속 균열 전파를 모사하기 위해 AH 열처리된 니켈계 합금 X-750의 환경 피로 시험을 진행하였으며, 다양한 시험 조건에서의 부식피로균열성장속도(FCGR)를 이용하여 예측 모형의 신뢰도를 높일 수 있는 베이지안 추론 기반 확률론적 예측 방법론을 도입하였다.
피로균열성장속도(FCGR)에 대한 확률적 모델링은 베이지안 추론 방법을 사용하여 실험실 테스트 데이터와 가동 중 검사 결과를 결합하여 개발되었다. 결정론적 접근법에는 많은 불확실성이 있기 때문에 새로운 확률론적 평가 절차는 원전 수동기기 부품소재에 대한 확률론적 안전성 평가에 보다 유용하게 적용 가능할 것이다.

대상 데이터

본 실험에 사용된 SEN (single-edge notched) 시편의 디자인은 [Fig. 2]와 같으며, ASTM 표준 E647-08에 따라 테스트 장치를 개발한 G. Was가 기본 설계 자료를 제공했다. SEN 시편은 길이 112mm, 폭 64.

데이터처리

이 영역의 피로균열성장은 잘 알려진 Paris’ law에 근거한 로그-로그 스케일의 직선으로 표현된다. 베이지안 추론 기법을 적용하여 추가 환경 피로 시험 데이터베이스를 이용하여 Paris’ law에 사용된 변수를 평가하고 업데이트하였다. 본 논문의 전반적인 접근법은 [Fig.

이론/모형

결정론적 접근법에는 많은 불확실성이 있기 때문에 새로운 확률론적 평가 절차는 원전 수동기기 부품소재에 대한 확률론적 안전성 평가에 보다 유용하게 적용 가능할 것이다. FCGR의 초기 모델링은 안정적인 피로균열성장 거동을 모사하는 일정 하중 진폭 피로시험 데이터, 특히 [Table 3]의 시험 분류 #1의 결과를 활용하여 식 (2)의 Paris’ law를 도입, 추세 분석하였다.
본 논문에서는 베이지안 추론법을 도입하여, 제한된 현장 데이터를 사용해 실험실 모델을 업데이트하여 확률론적 사고 예측 모델이 개발될 수 있음을 보이고자 한다. 하나의 사례 연구로서, 경수로형 원전의 볼트, 스프링, 빔 및 핀과 같은 고강도 고정 장치의 소재로 널리 사용되는 니켈계 합금 X-750을 이용한 부식 피로균열성장속도를 실험과 확률론적 모델링 개발에 적용하였다. 니켈계 합금 X-750의 주요 파손/손상 기구인 저온 수소취성에 취약할 수 있도록 AH 열처리를 적용하여 가속균열성장 거동을 야기할 수 있는 환경을 모사하였다[7-10].

성능/효과

일정 하중 진폭 시험으로부터 얻은 FCGR 데이터를 활용하여, ΔK의 함수로 Paris’ law를 적용하여 FCGR 초기 모델을 도출하였으며, 초기 FCGR 모델의 불확실도 저감 및 변수 업데이트를 위한 추가 데이터 생산을 위해 일정한 ΔK 조건(15, 20, 25 및 30MPa·m^1/2)하에서의 시험을 수행하였다. 베이지안 추론 방법은 Paris’ law의 매개 변수 C와 m의 불확실도를 줄이는데 성공적으로 적용되었다. 매개 변수의 업데이트는 총 4종류의 ΔK 조건하에서의 실험 결과를 이용해 순차적으로 시행되었으며, 업데이트 적용에 따라 예측식과 실측치 간의 표준 편차가 감소함을 확인하였다.
본 연구는 제한된 데이터를 사용하여 손상 진행 거동을 예측함에 있어, 추가적으로 획득한 특정 데이터를 이용하여 손상 모델의 불확실도를 체계적으로 감소시켜 예측 모델의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 절차를 보였다. 본 연구에서 제시한 체계적인 확률론적 변수 처리 방법론은 실험실 단계에서의 실험 데이터를 이용해 도출한 사전 손상 모델을 실제 원전의 가동 중 추적 검사 데이터 등과의 병합을 통해 보다 개선된 손상 예측 모델을 도출할 수 있는 가능성을 보여주었다.

후속연구

1]과 같다. 이 모델은 향후 확률론적 안전성 평가 프로그램과 결합시켜 다른 경년열화 현상을 갖는 수동 기기의 사고도 분석할 수 있게 할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	부품/소재 열화 거동에 대한 확률론적 예측은 어떤 요소인가?	부품/소재 열화 거동에 대한 확률론적 예측은 위험도 정보 기반 규제(risk-informed regulation)와의 연계를 위해 중요한 PMMD의 핵심 요소이며, PMMD로의 성공적인 전환을 위해서는 기존의 정기적인 검사에서 온라인 감시체계로 기술적인 변화가 있어야 하며, 이는 첨단 감지기를 통한 진단학의 발전, 새로운 열화 예측 모델의 개발 등이 필요하다. 또한 원전 시스템 운영 경험이나 실험에서 얻은 정보는 구조적 파손의 위험을 예측하기 위해 평가되고 체계화되어야 한다.
	요원전의 가동연수 증가로 필요성이 증가한 것은?	요원전의 가동연수 증가로 수동기기(Passive Equipment) 재료의 신뢰성 확보가 원전 수명과 안전성을 결정짓는 핵심 현안으로 부각되면서, 재료 경년열화로 인한 문제발생을 사전에 예방하기 위한 능동적, 예방적 재료열화관리(Proactive Management of Materials Degradation, PMMD)의 필요성이 점차 증가하고 있다. 이와 같은 프로그램의 효과적 확립을 위해서는 이미 알려진 열화기구에 대한 이해와 잠재적 열화 및 파손거동에 대한 식별 능력의 향상을 위한 노력이 필요하며, 기구학적 지식을 바탕으로 향상된 부품 소재 예측방법론의 개발이 필수적이다[1-3].
	확률 모델의 개발의 현실적인 방법은?	원전의 수동 기기 부품/소재에 대한 파손/고장 데이터의 부족은 확률 모델의 개발을 어렵게 하는 제한요소이다. 현실적인 방법은 예비 모델 개발을 위한 실험실 단계에서 적절한 데이터베이스를 생성한 후, 원전 수동기기에서 얻은 제한된 가동 중 검사 데이터를 이용해 예비 모델을 체계적으로 업데이트 하는 것이다[6]. 본 논문에서는 베이지안 추론법을 도입하여, 제한된 현장 데이터를 사용해 실험실 모델을 업데이트하여 확률론적 사고 예측 모델이 개발될 수 있음을 보이고자 한다.

참고문헌 (17)

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Vander Voort, G. F., Lucas, G. M. and Manilova, E. P. (2004). "Metallography and microstructures of heat-resistant alloys". ASM Handbook, Vol. 9, pp. 824-864.
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