공학적 방벽 중 완충재의 물리적 성능향상을 고찰하기 위하여 국내산 옥산 벤토나이트 원광을 사용하여 건조밀도(1.6, $1.8g/cm^3$), 수분함량(5, 9.4, 15, 20 wt%), 모래함량(0, 10, 20, 30 wt%)을 변화시켜 제작한 벤토나이트 블록의 열전도도를 측정하였다. 이 중, 수분 함량의 변화에 의한 열전도도 증가 효과가 가장 켰으며 특히, 수분 함량이 15 wt% 이상일 경우 건조밀도와 모래함량의 변화와 상관없이 1.0 W/mK 이상의 값을 나타내었다. 따라서 국내의 옥산 벤토나이트 원광을 완충재의 원료로 사용할 경우, 벤토나이트 블록의 제작 용이성과 열전도 증가의 효율성을 고려하였을 때 건조밀도 $1.6g/cm^3$, 모래함량 $10{\sim}30$ wt%, 함수량 15 wt%로 벤토나이트 블록을 제조하는 것이 가장 효율적인 것으로 제안될 수 있다.
심층 처분시설에서 완충재는 지하수의 유입을 최소화하며, 역학적인 충격을 흡수하는 중요한 역할을 한다. 사용후 핵연료로부터 발생하는 붕괴열은 완충재의 온도를 변화시켜 역학적 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 완충재 온도변화에 대한 정확한 예측이 필요하다. 이러한 온도 변화는 완충재의 열물성인 열전도도, 밀도, 비열에 영향을 받으며, 이에 대한 영향이 심층 처분시설의 열 해석에 고려되어야 한다. 특히 이들 열물성은 벤토나이트 완충재의 밀도와 함수비에 따라 변화하기 때문에 이에 대한 영향이 해석에 포함되어야한다. 따라서 본 연구에서는 완충재의 밀도와 함수비 변화 영향을 고려할 수 있는 유한요소법 기반의 열 해석 수치모델을 설정하였다. 또한 수치모델을 바탕으로 매개 변수 연구를 수행하여 각각의 열물성이 완충재의 온도 변화에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.
완충재는 심지층 고준위 방사성 폐기물 저장소의 주요 구성 요소이다. 벤토나이트는 높은 열전도율과 낮은 수리투과성의 특성으로 완충재의 핵심 구성 요소로 다수의 국가에서 채택되었다. 심층 처분은 지하수 유입을 일으키고 이는 완충재 및 뒷채움재의 팽윤압을 초래한다. 완충재에서 발생하는 고압의 팽윤압은 처분용기에 영향을 줄 수 있기에 정밀한 완충재의 팽윤압 예측은 안전한 처분 시스템 구축에 있어서 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 MX-80 벤토나이트의 수리역학적 거동에 대한 팽윤압 예측 모델을 세우고, 그 결과를 토대로 민감도 분석을 시행하였다.
고준위폐기물 처분장의 완충재 및 뒷채움재 후보물질로 고려되고 있는 경주벤토나이트를 대상으로 압축 벤토나이트 및 벤토나이트-모래 혼합물의 열전도도가 측정되었다. 압축벤토나이트는 건조밀도가 $1.2\;Mg/m^3$에서 $1.8\;Mg/m^3$범위에 대해, 압축 벤토나이트-모래 혼합물은 건조밀도가 $1.6\;Mg/m^3$에서 $1.8\;Mg/m^3$ 사이이고, 모래의 함량이 중량비로 10 wt%에서 30 wt%인 범위의 혼합물에 대해 측정하였다. 측정시료의 수분 함량은 중량비로 10 wt%에서 20 wt% 까지 변화시켰다. 압축 벤토나이트 및 벤토나이트-모래 혼합물의 열전도도는 수분함량이 일정할 때, 건조밀도가 증가할수록, 모래 함량이 많을수록 증가하였으며, 건조밀도가 일정한 경우에는 수분 함량과 모래 함량이 증가할수록 증가하였다. 각 건조밀도에서의 수분함량의 증가에 따른 열전도도 변화를 나타낼 수 있는 실험적 관계식들이 제시되었다. 이 관계식들은 10% 오차 범위에서 압축벤토나이트 및 벤토나이트-모래 혼합물의 열전도도 값을 예측할 수 있다.
완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.
처분공 내에 위치한 완충재는 사용후핵연료로부터 발산된 고온의 붕괴열과 지하수에 노출되며, 이와 같은 가열-수화를 포함한 처분환경 하의 완충재의 열-수리-역학-화학적 상호작용은 완충재의 장기적 성능과 건전성에 핵심적으로 작용하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 처분환경 조건에서 완충재의 가열-수화 특성 및 지하수 지화학 조건을 고려한 벤토나이트의 열-수리-역학-화학적(Thermal-Hydraulic-Mechanical-Chemical, 이하 THMC) 복합거동 특성 규명을 위한 실험실 규모의 Lab.THMC 실험시스템을 개발하였다. 본 실험시스템은 스페인 CIEMAT의 열-수리-역학 복합거동 실험장치를 토대로 개발되었으며, 화학적 특성을 달리한 지하수 주입 조건에서 벤토나이트 완충재의 가열-수화 특성을 파악하고 응력 변화를 계측함으로써 열-수리-화학적 변화에 따른 역학적 성능 변화 특성을 규명하는 것을 목표로 한다. 본 기술논문에서는 개발된 Lab.THMC 실험시스템의 설계 및 구성을 간략하게 소개하고, 장치 검토 및 주요 변수설정을 위해 수행된 예비실험 결과와 차후 연구계획에 대해 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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