본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP(Dynamic Simulator for Nuclear Power-plants)언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차 냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해 본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 최종정상상태를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. 최종 정상상태 회귀 이전의 동적 거동을 원자로 설계자료인 예비 안전성 평가 보고서(PSAR)와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전 자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다.
원자력 발전소의 안전성 보장 및 신뢰성 향상을 위하여 시운전 단계에서 원자력 발전소내 안전등급에 해당하는 배관계통의 상태 확인을 위하여 각종시험을 하도록 되어있다. 특히 새로운 설계기념, 크기 또는 용량을 갖는 원자로 모델에 대해서는 필수적으로 건전성 평가를 하게 되었다. 이를 위해 발전소 건설기간에 시행하는 고온 기능시험 중에 원자로 주변 주요 시스템인 원자로 냉각재 루프 계통에 대한 건전성 확인을 위해 압전형 고온 가속도 센서를 이용하여 정상운전상태의 진동을 측정하여 시스템 진동거동을 규명하였다. 배관시스템의 일상운전상태는 유체의 흐름과 기기운전이 일정한 정상상태와 펌프의 기동 또는 정지 및 밸브의 급격한 개폐등으로 발생하는 과도상태로 나눌 수 있다. 따라서 두 가지 상태의 진동을 측정해야 한다. 배관계통은 정상운전 상태로 설계수명을 유지할 수 있어야 하므로 정상진도잉 최소화 되어야 한다. 진동 평가기준은 배관재질의 응력(S/N 커브) 곡선을 참조하여 설계수명내에 손상이 일어나지 않도록 재료의 허용응력을 산정하고 이를 진동변위로 환산하여 정한 것이며 이 값에 측정 데이타를 비교하여 1차계통 배관의 건전성을 확인하였다.
본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP 언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 '최종정상상태'를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. CANDU-6 단계감발 운전시 동적 거동을 원자로 설계자료인 '예비 안전성 평가 보고서(PSAR)'와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다
본 논문에서는 원자력 발전소 정상 운전시 제어 및 상태벡터 가변을 고려한 최적제어 문제가 연구되었다. 제어기 설계시 제어 및 상태벡터가 변하는 경우를 고려하여 제어기를 구성하고 운전중 상태 및 제어벡터 가변에 따라 변하는 제어기의 최적이득을 정한정 및 양한정 행렬을 이용해 구함으로서 운전중의 부하변화 및 외란에 대해 실질적인 최적제어가 되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 정상상태의 부하변화에 대해서는 제어목적에 맞게 잘 추종하고 있었고 원자로 입·출구 및 가압기 계통의 외란에 대해서는 정상상태시의 부하변화와 같은 응답특성을 갖으나 적은 외란에 대해서도 부하가 크게 변하는 회과를 갖는 응답특성을 보이고 있어 외란이 시스템 전반에 미치는 영향이 매우 큼을 보이고 있다.
HEV 운전특성 연구를 위한 시뮬레이터에 사용되는 HEV 구성요소들의 모델링은, 연구 목적에 따라 크게 정상상태 모델과 동적모델로 분류할 수 있다. 정상상태 모델이 시스템의 구조해석과 포괄적인 운전전략에 관한 툴이라면 동적모델은 각 구성요소의 특성과 손실에 관하여 더 자세한 정보를 제공한다. 본 논문은 HEV 운전 특성 분석을 위한 시뮬레이터에 사용하기 위한, Energy-based system model을 기반으로 한 정상상태 모델과 동적 모델을 제안한다.
본 논문은 단상 line-start permanent- magnet (LSPM) 전동기가 가지는 비동기 운전영역에서 나타나는 다양한 토크성분을 해석적 방법으로 분석한다. 비 동기속도에서의 정상상태 전류를 DQ 등가회로를 이용하여 유도하였으며, 이를 이용하여 유도전류와 제동전류의 주파수를 확인하였다. 마지막으로 시간차분 해석을 이용하여 비동기 운전영역의 특정 속도에 대한 토크와 전류를 분석하였으며, 주파수 변환을 이용하여 각 전류의 주파수 성분을 확인하였다.
중수로용 핵연료봉의 주요 파손부위는 피복관 원주방향 주름부위와 봉단마개-피복관 용접 부위로 알려져 있다. 중수로용 개량핵연료인 CANFLEX 핵연료 개발시, 이러한 핵연료봉 부위들에 대한 건전성이 입증되어야 한다. 이에따라 CANFLEX-NU 핵연료봉의 피복관 원주 방향 주름부위 및 피복관-봉단마개 용접부위에 대한 정상상태 운전시의 건전성을 평가한 결과, 정상상태 운전시는 핵연료봉의 건전성이 유지가 됨을 알 수 있었다.
최근 발전소의 첨단기술을 적용한 설비들이 대형화되고, 발전기의 정지나 사고 등으로 막대한 유지보수 비용을 필요로 하고 있다. 따라서 이러한 기계설비들의 운전 상태를 감시하고 고장을 예측할 수 있는 새로운 진단장치의 개발이 요구된다고 본다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 기계들의 정상/비정상 운전 상태를 정상레벨/비정상레벨/주의레벨/위험레벨/고장 즉 5단계로 세분화하고 각 단계별 판별기준을 정하여 운전 중 발생하는 기기들의 신호를 취득 및 분석하여 기기들의 정지 없이 기기의 운전 상태를 실시간 판별할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위하여, 영역분할 알고리즘에 기반하여 기기의 운전 상태를 주파수특성 행렬로 표시하는 방법을 고안하였다. 각 기기들의 운전 상태를 간략히 피크코드화하고, 이 피크코드를 바코드처럼 활용할 수 있도록 발전설비 기기에 부착함으로서 기기의 운전상태 관리를 시스템화 할 수 있도록 하였다. 5단계 중 주의레벨에서 기기들의 예방정비를 수행하여 발전소의 경제적이고 안정적인 운전효율을 높이는 것이 궁극적 목표이며, 현장 적용 시의 이동성을 고려하여 노트북 컴퓨터로 신호취득에서 판별까지 가능하도록 알고리즘을 개발하였다.
BAC 공정 운전초기부터 부착 박테리아들의 생체량이 정상상태(steady-state)에 도달한 이후까지 $BDOC_{total/rapid/slow}$ 제거율의 변화와 DGGE와 ATP 분석을 통하여 부착 박테리아들의 군집과 생체량을 평가하였다. 용존 유기물질 제거율 평가에 따른 BAC 공정의 정상상태 도달 여부 평가결과를 보면 DOC의 경우 운전 bed volume 27,500 부근에서 BAC 공정이 정상상태에 도달하였고, $BDOC_{rapid}$와 $BDOC_{total/slow}$의 경우는 각각 운전 bed volume 15,000 부근과 32,000 부근에서 정상상태에 도달하였다. BAC 공정의 운전기간 증가에 따른 HPC 및 ATP 농도 분석을 통한 부착 박테리아들의 생체량 평가결과 bed volume 22,500 이후로 거의 일정한 생체량을 유지하였으며, 이 때 HPC와 ATP 농도는 각각 $3.3{\times}10^8$ cells/g 및 $2.14{\mu}g/g$ 정도로 나타났다. DGGE를 이용하여 운전기간 증가에 따른 BAC 부착 박테리아들의 군집분석 결과 운전초기(bed volume 8,916)의 경우 분석가능한 DGGE band 개수가 5개였으나 운전기간 증가에 따라 분석가능한 DGGE band 개수는 최대 11개로 증가하였다. 또한, DGGE를 이용한 박테리아 군집분석 결과 BAC 운전기간의 증가에 따라 다양한 박테리아 그룹들이 존재하였고, Pseudomonas fluorescens, Acinetobacteria와 유사한 uncultured bacterium, uncultured Novosphingobium sp. 및 Flavobacterium frigidarium은 운전초기 단계부터 지속적으로 부착 박테리아 군집을 형성하였고, 전체적으로 Proteobacteria 그룹이 비교적 높은 비율로 우점하였다.
최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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