Development of Computer Code for Simulation of Multicomponent Aerosol Dynamics -Uncertainty and Sensitivity Analysis-

다성분 에어로졸계의 동특성 묘사를 위한 전산 코드의 개발 -불확실성 및 민감도 해석-

To analyze the aerosol dynamics in severe accidents of LMFBR, a new computer code entitled MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics) has been developed. The code can treat two component aerosol system using relative collision probability of each particles as sequences of accident scenarios. Coagulation and removal mechanisms incorporating Brownian diffusion and gravitational sedimentation are included in this model. In order to see the effect of particle geometry, the code makes use of the concept of density correction factor and shape factors. The code is verified using the experimental result of NSPP-300 series and compared to other code. At present, it fits the result of experiment well and agrees to the existing code. The input variables included are very uncertain. Hence, it requires uncertainty and sensitivity analysis as a supplement to code development. In this analysis, 14 variables are selected to analyze. The input variables are compounded by experimental design method and Latin hypercube sampling. Their results are applied to Response surface method to see the degree of regression. The stepwise regression method gives an insight to which variables are significant as time elapse and their reasonable ranges. Using Monte Carlo Method to the regression model of LHS, the confidence level of the results of MCAD and their variables is improved.

중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.