KR20200086204A - Optimal initial condition design Method and Apparatus for barrier system with regard to thermal behavior in a high-level radioactive waste repository - Google Patents
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- G21F9/00—Treating radioactively contaminated material; Decontamination arrangements therefor
- G21F9/28—Treating solids
Abstract
Description
본 발명은 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for designing an optimal initial condition of a repository for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste.
국내 원자력 발전소에서 연료로 쓰고 남은 사용후핵연료는 인체에 매우 위험하기 때문에 고준위핵폐기물로 지정되어 인간의 생활권으로부터 영구적으로 격리 및 처분이 되어야 한다. 다양한 처분 방법 중 심지층 처분은 지하 500 ~ 1000m 깊이의 암반층에 공학적 다중방벽으로 안전하게 격리하는 것이며, 방사성 물질이 인간 생활권으로 누출되는 것을 완벽하게 그리고 지속적으로 막아야하므로 구성요소들의 장기적인 안정성 확보가 매우 중요하다. Since the spent nuclear fuel used as fuel in domestic nuclear power plants is very dangerous to the human body, it must be designated as high-level nuclear waste and permanently sequestered and disposed of from the human living zone. Among the various disposal methods, deep-layer disposal is to securely segregate the rock layers of 500~1000m deep with an engineering multi-barrier, and it is very important to secure long-term stability of components since radioactive materials must be completely and continuously prevented from leaking into the human living area. Do.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 심지층 고준위핵폐기물 처분장 구성요소를 설명하기 위한 도면이다. 1 is a view for explaining the components of the deep-level high-level nuclear waste disposal site according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 완충재 요구 성능을 설명하기 위한 도면이다. 2 is a view for explaining the required performance of the cushioning material according to an embodiment of the present invention.
고준위 폐기물 심지층 처분장의 구성요소로는 처분용기(Canister), 뒷채움재(Backfill), 완충재(Buffer), 근계영역 암반(Near-Field rock)이 있다. 이 중 완충재는 처분공을 둘러싼 암반과 처분 용기간의 공간을 메워서 처분용기를 보호하는 역할을 하는데 현재 벤토나이트가 각국에서 완충재로 채택 및 사용되고 있다. Components of the high-level waste deep layer disposal site include a canister, a backfill, a buffer, and a near-field rock. Among them, the buffer material fills the space between the rock surrounding the disposal hole and the disposal container to protect the disposal container. Bentonite is currently adopted and used as a buffer material in each country.
벤토나이트 완충재는 격리되는 처분장 특성상 완충재의 설계 인자는 수정이 불가능하다. 이 또한 지하수 흐름, 지진, 핵폐기물의 열 변화와 같은 주변 환경 변화에 영향을 받으면서 물성들 간의 복잡한 열-수리-역학적 변화가 이루어지게 된다. 따라서 처분장의 완충재 설계에서 유일하게 인위적 조성이 가능한 초기 설계조건 설정은 매우 중요하다. 벤토나이트 완충재는 초기 설계 조건에 따라 동일한 조건에서도 상이한 거동을 나타내는데 처분장의 가장 높은 장기적 안정성을 주는 완충재 설계 조건을 확보해야 한다. Bentonite buffers cannot be modified because of the characteristics of the sequestered repository. This also results in complex heat-repair-mechanical changes between properties as affected by changes in the surrounding environment, such as groundwater flow, earthquakes, and thermal changes in nuclear waste. Therefore, it is very important to establish the initial design conditions that can only be artificially created in the design of the buffer material at the disposal site. Bentonite cushioning materials exhibit different behavior even under the same conditions depending on the initial design conditions, and it is necessary to secure buffer design conditions that provide the highest long-term stability of the repository.
벤토나이트의 화학적 및 광물학적 구조는 온도 변화에 영향을 받고, 높은 온도에서는 벤토나이트의 성분 변화로 팽윤성이나 수리전도도가 바뀌게 되고 결과적으로 기존 완충재 성능을 발휘하지 못하게 된다. 이 때문에 폐기물의 열에 의한 완충재의 열적 거동은 처분장의 설계 과정에서 중요하고 대부분의 처분장 설계에서 일정 온도를 넘지 않도록 규정하고 있다. The chemical and mineralogical structure of bentonite is affected by temperature changes, and at high temperatures, swelling properties and hydraulic conductivity change due to changes in the composition of bentonite, and as a result, the existing buffer performance cannot be achieved. For this reason, the thermal behavior of the buffer material due to the heat of the waste is important in the design process of the disposal site, and it is stipulated not to exceed a certain temperature in the design of most disposal sites.
현재 국내는 물론 대부분의 해외 처분장 관련 연구는 열-수리-역학적으로 완충재의 거동을 파악하고 이를 토대로 처분장의 장기적 안정성을 평가하기 위해 수치해석모델을 정확하게 구축하는 것에 치우쳐져 있다. 그러나 정확한 수치해석모델이 구축되어 있어도 열-수리-역학적으로 복잡하게 상호 영향을 주는 처분장 환경에서는 최적의 초기건조밀도나 초기함수비 등이 간단하게 결정될 수 없다. 이에 따라 벤토나이트 블록의 열-수리-역학적 특성 관계를 포함한 수치 모델뿐만 아니라 최적화 기법을 이용하여 완충재가 열적 안정성을 가질 수 있는 최적의 초기 조건을 제시할 필요가 있다.Currently, most domestic and overseas research related to overseas storage centers is focused on establishing a numerical analysis model to understand the behavior of buffer materials by thermo-repair-dynamics and to evaluate the long-term stability of storage centers based on this. However, even if an accurate numerical analysis model is constructed, the optimum initial dry density or initial water ratio cannot be easily determined in a repository environment that is thermally-repair-dynamically complex. Accordingly, it is necessary to present the optimal initial conditions for the buffer material to have thermal stability using an optimization technique as well as a numerical model including a thermo-repair-mechanical property relationship of the bentonite block.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 벤토나이트 블록의 열-수리-역학적 특성 관계를 포함한 수치 모델뿐만 아니라 최적화 기법을 이용하여 완충재가 열적 안정성을 가질 수 있는 최적의 초기 조건을 제시하기 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다.The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a method and apparatus for presenting an optimal initial condition for a buffer material to have thermal stability using an optimization technique as well as a numerical model including a thermo-repair-mechanical property relationship of bentonite blocks. Is doing.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 방법은 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타내고 반딧불이 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾기 위한 목적함수를 결정하는 단계, 반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 단계, 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계 및 종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정하는 단계를 포함한다. In one aspect, the optimal method of designing the initial conditions of the repository for thermally stable deep disposal of the high-level radioactive waste proposed by the present invention represents the highest temperature of the buffer material during the operation of the storage site and the lowest temperature of the buffer material through the firefly algorithm. Determining the objective function to find the initial conditions that can have, determining the initial number of fireflies in the firefly algorithm, obtaining the brightness of the new fireflies moved according to the rules of the fireflies algorithm and running the firefly algorithm until the end condition is satisfied When the repeating step and the end condition are satisfied, the firefly algorithm is terminated, and the brightness of the brightest firefly is determined as the optimal value of the storage buffer material, and the initial condition is determined as the optimum condition of the disposal site.
반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 단계는 초기 반딧불이 수를 결정한 후 각 반딧불이의 밝기를 최고온도로 나타내어 반딧불이의 매력도를 나타낸다. In the step of determining the initial number of fireflies in the firefly algorithm, after determining the initial number of fireflies, the brightness of each firefly is displayed at the highest temperature to indicate the attractiveness of the fireflies.
반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계는 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계, 공식화된 반딧불이의 빛의 밝기에 따른 새로운 솔루션을 평가하고 빛의 밝기를 업데이트하는 단계, 반딧불이의 빛의 밝기에 해해 순위를 정하고, 가장 밝은 밝기를 찾는 단계 및 종료조건이 충족되었는지 판단하는 단계, 종료조건이 충족되지 않은 경우, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계부터 반복하는 단계를 포함한다. The step of obtaining the brightness of the new firefly moving according to the rules of the firefly algorithm and repeating the firefly algorithm until the end condition is satisfied is to formulate the brightness of all the firefly lights, and to develop a new solution according to the light brightness of the formulated firefly. Evaluating and updating the brightness of the light, ranking by the brightness of the firefly's light, finding the brightest brightness and determining whether the end condition has been met, if the end condition has not been met, It involves repeating the steps of formulating brightness.
반딧불이 알고리즘의 시뮬레이션 샘플 결과에 기초하여 메타 모델을 구성하고 메타모델에서 미리 정해진 수의 가상 결과를 추출하여 최적화를 진행한다. Based on the simulation sample results of the firefly algorithm, a meta model is constructed, and a predetermined number of virtual results are extracted from the meta model to optimize.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 장치는 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타내고 반딧불이 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾기 위한 목적함수를 결정하고, 반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 목적함수 결정부, 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 알고리즘 수행부 및 종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정하는 최적화부를 포함한다. In another aspect, the optimal storage site initial condition design device for thermally stable deep disposal of the high-level radioactive waste proposed by the present invention represents the highest temperature of the buffer material during the operation of the storage site, and the buffer material is the most suitable through the firefly algorithm. When determining the objective function to find the initial conditions that can have a low temperature, the objective function determining unit to determine the initial number of fireflies in the firefly algorithm, when obtaining the brightness of the new fireflies moved in accordance with the rules of the firefly algorithm and when the termination conditions are satisfied Includes an algorithm execution unit that repeats the firefly algorithm up to and an optimization unit that terminates the firefly algorithm, determines the brightness of the brightest firefly as the optimal value of the storage buffer, and determines the initial condition as the optimal condition of the disposal site when the termination conditions are met. do.
본 발명의 실시예들에 따르면 벤토나이트 블록의 열-수리-역학적 상호 관계를 포함한 수치 모델과 반딧불이(Firefly) 최적화 기법을 사용하여 완충재가 열적 안정성을 가질 수 있는 최적의 초기 설계 조건을 제시할 수 있다. 또한, 초기 설계 조건의 최대한 다양한 처분장 환경을 고려하기 위해 복수의 매개변수를 선택하여 벤토나이트 완충재의 초기 건조밀도, 초기 함수비와 뒷채움재의 초기 건조밀도, 초기 함수비, 그리고 근계영역 암반의 투수계수의 영향성을 파악하고 최적의 조건을 찾을 수 있다. According to embodiments of the present invention, a numerical model including a thermo-repair-mechanical correlation of a bentonite block and a firefly optimization technique can be used to present optimal initial design conditions for the cushioning material to have thermal stability. . In addition, the initial dry density, initial water content of the bentonite buffer and the initial dry density of the backfill material, the initial water content, and the permeability of the permeability coefficients of the boundary area rock are selected by considering a plurality of parameters in order to take into account the widest range of storage conditions in the initial design conditions And find the optimal conditions.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 심지층 고준위핵폐기물 처분장 구성요소를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 완충재 요구 성능을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반딧불이 알고리즘을 반복하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 장치의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a view for explaining the components of the deep-level high-level nuclear waste disposal site according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the required performance of the cushioning material according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for designing an optimal initial condition of a repository for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of repeating a firefly algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a view showing the configuration of an optimal storage site initial condition design device for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 벤토나이트 블록의 열-수리-역학적 상호 관계를 포함한 수치 모델과 반딧불이(Firefly) 최적화 기법을 사용하여 완충재가 열적 안정성을 가질 수 있는 최적의 초기 설계 조건을 제시하기 위함이다. 초기 설계 조건의 최대한 다양한 처분장 환경을 고려하기 위해 5개의 매개변수가 선택되었다. 벤토나이트 완충재의 초기 건조밀도, 초기 함수비와 뒷채움재의 초기 건조밀도, 초기 함수비, 그리고 근계영역 암반의 투수계수의 영향성을 파악하고 최적의 조건을 찾고자 한다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.The present invention is to provide an optimal initial design condition for a buffer material to have thermal stability using a numerical model including a heat-repair-dynamic correlation of a bentonite block and a firefly optimization technique. Five parameters were selected to account for the widest possible repository environment of the initial design conditions. We want to find out the optimum condition by determining the effect of the initial dry density of the bentonite buffer material, the initial water content of the backfill material, the initial water content of the backfill material, and the water permeability coefficient of the bedrock. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
처분장의 장기안정성을 평가하기 위해서는 수치해석 연구가 필수적이다. 본 발명의 실시예에 따른 수치해석모델은 COMSOL Multiphysics 5.3a를 이용하여 구축하였다. 수치해석에서 고려된 열전달 지배 방정식은 수학식(1)과 같다.Numerical studies are essential to assess the long-term stability of a repository. The numerical analysis model according to the embodiment of the present invention was constructed using COMSOL Multiphysics 5.3a. The governing equation of heat transfer considered in numerical analysis is shown in Equation (1).
여기서, 
여기서, 
벤토나이트 완충재의 역학적 거동은 BBM(Barcelona Basic Model)을 사용하여 해석되었다. BBM은 수정된 캠 클레이 모델(Modified Cam Clay Model; MCCM)을 토대로 한 모델로 불포화토 거동을 나타낼 수 있는 탄소성 모델이다. The mechanical behavior of bentonite buffers was analyzed using BBM (Barcelona Basic Model). BBM is a model based on the Modified Cam Clay Model (MCCM) and is an elastic model that can exhibit unsaturated soil behavior.
수치해석의 대상인 처분장의 경우 도 1과 같이 축대칭으로 구성하였다. 이때 처분장의 완충재는 MX80 벤토나이트, 뒷채움재는 Friedland clay로 구성되었다고 가정하여 수치해석을 진행하였다. In the case of the repository, which is the subject of numerical analysis, it was configured as axisymmetric as shown in FIG. At this time, it was assumed that the buffer material at the disposal site was composed of MX80 bentonite and the backfill material was Friedland clay.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for designing an optimal initial condition of a repository for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste according to an embodiment of the present invention.
제안하는 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 방법은 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타내고 반딧불이 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾기 위한 목적함수를 결정하는 단계(310), 반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 단계(320), 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계(330), 및 종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정하는 단계(340)를 포함한다. The proposed method of designing the optimal initial conditions for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste is to display the maximum temperature of the buffer material during the operation of the storage, and through the firefly algorithm, find the initial conditions for the buffer material to have the lowest temperature. Determining the objective function for (310), determining the initial number of fireflies in the firefly algorithm (320), obtaining the brightness of the new firefly moved according to the firefly algorithm rules and repeating the firefly algorithm until the end condition is satisfied
본 발명의 실시예에 따름 반딧불이 알고리즘은 반딧불이들의 행동을 토대로 만들어진 알고리즘이다. 반딧불이 알고리즘에서는 반딧불의 밝기에 따라 반딧불의 행동을 나타내어 최적화를 하는 방법으로 다음과 같은 규칙을 따른다.Firefly algorithm according to an embodiment of the present invention is an algorithm made based on the behavior of fireflies. In the firefly algorithm, the following rules are used to optimize the behavior by indicating the behavior of the firefly according to the brightness of the firefly.
1) 모든 반딧불이는 단성(單性)이기 때문에 모든 반딧불이는 그룹 내의 모든 반딧불이에게 다가갈 수 있다.1) Since all fireflies are singular, all fireflies can reach all fireflies in the group.
2) 반딧불이의 매력도는 밝기에 비례하며, 두 개의 반딧불이가 있을 때 덜 밝은 반딧불이가 밝은 반딧불이에게 다가간다. 상호 거리가 증가함에 따라 강도(다시 말해, 겉보기 밝기)가 감소한다.2) The attractiveness of fireflies is proportional to the brightness, and when there are two fireflies, less bright fireflies approach bright fireflies. As the mutual distance increases, the intensity (in other words, apparent brightness) decreases.
3) 주위에 자신보다 더 밝은 반딧불이가 없으면 무작위로 움직인다.3) If there are no fireflies brighter than yourself, they move randomly.
이때 밝기는 목적 함수와 연관되어야 한다. 위의 규칙을 따르면서 도 3과 같은 흐름으로 진행이 될 경우 최종적으로는 가장 매력도가 높은, 즉 목적 함수의 결과값이 최적인 반딧불이 주위로 모여들게 된다. At this time, the brightness should be related to the objective function. When proceeding with the flow shown in FIG. 3 while following the above rules, finally, the most attractive, that is, the firefly having the optimal result of the objective function is gathered around.
단계(310)에서, 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타내고 반딧불이 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾기 위한 목적함수를 결정한다. 본 발명에서는 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타냈고 결과적으로 본 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾을 수 있다. In
단계(320)에서, 반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정한다. 본 발명의 일 실시예에서, 반딧불이가 초기에 20개가 있다고 결정한 후 각 반딧불이의 밝기를 최고온도로 나타내어 반딧불이의 매력도를 나타낸다. In
단계(330)에서, 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복한다. In
상술된 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 알고리즘을 다시 진행할지, 혹은 종료를 할지 결정한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 종료조건으로 알고리즘 반복을 500회로 정하였다. The brightness of the new firefly moved according to the rules of the above-described firefly algorithm is determined, and it is determined whether to proceed again or end the algorithm. According to an embodiment of the present invention, algorithm repetition is determined as 500 times as a termination condition.
단계(340)에서, 종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 알고리즘이 500회가 끝난 후의 최종적으로 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 최적의 값, 즉 처분장 완충재의 최저 온도로 결정하고 이 경우의 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정한다. In
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반딧불이 알고리즘을 반복하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다. 4 is a flowchart illustrating a process of repeating a firefly algorithm according to an embodiment of the present invention.
반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계는, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계(410), 공식화된 반딧불이의 빛의 밝기에 따른 새로운 솔루션을 평가하고 빛의 밝기를 업데이트하는 단계(420), 반딧불이의 빛의 밝기에 해해 순위를 정하고, 가장 밝은 밝기를 찾는 단계(430) 및 종료조건이 충족되었는지 판단하는 단계(440)를 포함한다. 종료조건이 충족되지 않은 경우, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계(410)부터 반복한다. The step of obtaining the brightness of the new firefly moving according to the rules of the firefly algorithm and repeating the firefly algorithm until the termination condition is satisfied is to formulate (410) the brightness of all the firefly lights, and to the brightness of the light of the formulated firefly. Evaluating the new solution according to the step (420) of updating the brightness of the light, ranking by the brightness of the light of the firefly, finding the brightest brightness (430) and determining whether the termination condition is satisfied (440) Includes. If the termination condition is not satisfied, the process repeats from
최적의 초기 설계 조건 제시하기 위한 과정을 아래에서 더욱 상세히 설명한다. The process for presenting the optimal initial design conditions will be described in more detail below.
MATLAB 코드 사용 시 반딧불이 알고리즘의 최적화 성능을 내기 위해서는 20개의 반딧불과 500의 반복이 권장되고 이는 알고리즘에서 10,000 개의 반딧불 평가가 필요하다는 것을 의미한다. 결과적으로 10,000개의 시뮬레이션 결과를 넣어야 최적화가 가능하지만 10,000번의 수치해석에는 너무 많은 시간이 소요되기 때문에 이 대신 적은 양의 시뮬레이션 샘플 결과를 토대로 메타 모델을 구성하고 메타모델에서 10,000개의 가상 결과를 추출하여 최적화를 진행하였다. 매개변수들이 한쪽으로 치우쳐지지 않고 균등한 샘플을 추출하기 위해 라틴 하이퍼큐브(Latin Hypercube) 샘플링을 사용하여 45개의 샘플을 추출 하였다. 메타 모델은 가우시안 크리깅(Gaussian Kriging) 보간기법을 이용하여 구성하였는데 회기분석 모델은 수학식(3)과 같이 나타낼 수 있다.In order to optimize the performance of the firefly algorithm when using MATLAB code, 20 fireflies and 500 iterations are recommended, which means that the algorithm requires 10,000 firefly evaluations. As a result, it is possible to optimize by putting 10,000 simulation results, but because it takes too much time to analyze 10,000 times, instead, it constructs a meta model based on a small amount of simulation sample results and extracts 10,000 virtual results from the meta model to optimize it. Proceeded. 45 samples were extracted using Latin Hypercube sampling to extract even samples without biasing the parameters to one side. The meta model was constructed using a Gaussian Kriging interpolation technique, and the regression analysis model can be expressed as Equation (3).
반딧불이 알고리즘을 사용하여 최적의 초기 설계조건을 도출하였고 표 1과 같은 초기 처분장 조건을 가질 때 완충재의 최고온도가 104.617 ℃로 가장 낮은 온도를 나타낼 것으로 판단된다.Using the firefly algorithm, the optimal initial design conditions were derived, and when the initial storage conditions are shown in Table 1, the highest temperature of the cushioning material is judged to be the lowest at 104.617 ℃.
<표 1><Table 1>
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 장치의 구성을 나타내는 도면이다.FIG. 5 is a view showing the configuration of an optimal storage site initial condition design device for thermally stable deep disposal of high-level radioactive waste according to an embodiment of the present invention.
제안하는 고준위 방사성폐기물의 열적 안정적인 심층 처분을 위한 최적의 처분장 초기 조건 설계 장치(500)는 목적함수 결정부(510), 알고리즘 수행부(520) 및 최적화부(530)를 포함한다.The proposed
목적함수 결정부(510)는 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타내고 반딧불이 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾기 위한 목적함수를 결정한다. 본 발명에서는 처분장이 운영되는 동안 완충재의 최고 온도를 밝기로 나타냈고 결과적으로 본 알고리즘을 통해 완충재가 가장 낮은 온도를 가질 수 있는 초기 조건을 찾을 수 있다. The objective
목적함수 결정부(510)는 반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정한다. 본 발명의 일 실시예에서, 반딧불이가 초기에 20개가 있다고 결정한 후 각 반딧불이의 밝기를 최고온도로 나타내어 반딧불이의 매력도를 나타낸다. The objective
알고리즘 수행부(520)는 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복한다. The
알고리즘 수행부(520)는 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하고, 공식화된 반딧불이의 빛의 밝기에 따른 새로운 솔루션을 평가하고 빛의 밝기를 업데이트한다. 이후, 반딧불이의 빛의 밝기에 해해 순위를 정하고, 가장 밝은 밝기를 찾아, 종료조건이 충족되었는지 판단한다. 종료조건이 충족되지 않은 경우, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계부터 반복한다. The
상술된 반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 알고리즘을 다시 진행할지, 혹은 종료를 할지 결정한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 종료조건으로 알고리즘 반복을 500회로 정하였다. The brightness of the new firefly moved according to the rules of the above-described firefly algorithm is determined, and it is determined whether to proceed again or end the algorithm. According to an embodiment of the present invention, algorithm repetition is determined as 500 times as a termination condition.
최적화부(530)는 종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 알고리즘이 500회가 끝난 후의 최종적으로 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 최적의 값, 즉 처분장 완충재의 최저 온도로 결정하고 이 경우의 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정한다. When the termination condition is satisfied, the
본 발명의 실시예들에 따르면 벤토나이트 블록의 열-수리-역학적 상호 관계를 포함한 수치 모델과 반딧불이(Firefly) 최적화 기법을 사용하여 완충재가 열적 안정성을 가질 수 있는 최적의 초기 설계 조건을 제시할 수 있다. 또한, 초기 설계 조건의 최대한 다양한 처분장 환경을 고려하기 위해 복수의 매개변수를 선택하여 벤토나이트 완충재의 초기 건조밀도, 초기 함수비와 뒷채움재의 초기 건조밀도, 초기 함수비, 그리고 근계영역 암반의 투수계수의 영향성을 파악하고 최적의 조건을 찾을 수 있다. According to embodiments of the present invention, a numerical model including a thermo-repair-mechanical correlation of a bentonite block and a firefly optimization technique may be used to present optimal initial design conditions for a buffer material to have thermal stability. . In addition, the effect of the initial dry density of the bentonite buffer, the initial water content of the backfill material, the initial water content of the backfill material, and the permeability coefficient of the periphery area rock by selecting a plurality of parameters in order to take into account the maximum variety of storage conditions in the initial design conditions And find the optimal conditions.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or combinations of hardware components and software components. For example, the devices and components described in the embodiments include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors (micro signal processors), microcomputers, field programmable arrays (FPAs), It may be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software. For convenience of understanding, a processing device may be described as one being used, but a person having ordinary skill in the art, the processing device may include a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. In addition, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device, or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. Can be embodied in The software may be distributed on networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and constructed for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes made by a compiler.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by a limited embodiment and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or other components Alternatively, even if replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (10)
반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 단계;
반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계; 및
종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정하는 단계
를 포함하는 처분장 초기조건 설계 방법. Determining the objective function for finding an initial condition in which the maximum temperature of the buffer material is displayed as brightness while the storage facility is operated and the initial conditions for the buffer material to have the lowest temperature through a firefly algorithm;
Determining an initial number of fireflies in the firefly algorithm;
Obtaining the brightness of a new firefly moving according to the rules of the firefly algorithm and repeating the firefly algorithm until the end condition is satisfied; And
When the termination condition is satisfied, the firefly algorithm is terminated, and the brightness of the brightest firefly is determined as the optimal value of the storage buffer, and the initial condition is determined as the optimal condition of the disposal site.
A method of designing initial conditions of a disposal site, including
반딧불이 알고리즘의 초기 반딧불이 수를 결정하는 단계는,
초기 반딧불이 수를 결정한 후 각 반딧불이의 밝기를 최고온도로 나타내어 반딧불이의 매력도를 나타내는
처분장 초기조건 설계 방법. According to claim 1,
The step of determining the initial number of fireflies in the firefly algorithm is:
After determining the initial number of fireflies, the brightness of each firefly is displayed at the highest temperature, indicating the attractiveness of the fireflies.
Method of designing initial conditions of a repository.
반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 단계는,
모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계;
공식화된 반딧불이의 빛의 밝기에 따른 새로운 솔루션을 평가하고 빛의 밝기를 업데이트하는 단계;
반딧불이의 빛의 밝기에 해해 순위를 정하고, 가장 밝은 밝기를 찾는 단계; 및
종료조건이 충족되었는지 판단하는 단계
를 포함하는 처분장 초기조건 설계 방법. According to claim 1,
The step of obtaining the brightness of a new firefly moving according to the rules of the firefly algorithm and repeating the firefly algorithm until the end condition is satisfied is:
Formulating the brightness of the light of all fireflies;
Evaluating a new solution according to the light brightness of the formulated firefly and updating the light brightness;
Ranking the brightness of the firefly's light and finding the brightest brightness; And
Determining whether the termination conditions are met
A method of designing initial conditions of a disposal site, including
종료조건이 충족되지 않은 경우, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계부터 반복하는 단계
를 더 포함하는 처분장 초기조건 설계 방법. According to claim 3,
If the termination condition is not satisfied, repeat the steps from formulating the brightness of all fireflies.
The initial storage condition design method further comprises a.
반딧불이 알고리즘의 시뮬레이션 샘플 결과에 기초하여 메타 모델을 구성하고 메타모델에서 미리 정해진 수의 가상 결과를 추출하여 최적화를 진행하는
처분장 초기조건 설계 방법. According to claim 1,
Based on the simulation sample results of the firefly algorithm, a meta model is constructed and a predetermined number of virtual results are extracted from the meta model to optimize.
Method of designing initial conditions of a repository.
반딧불이 알고리즘 규칙을 따라 이동한 새로운 반딧불이의 밝기를 구하고 종료조건이 충족될 때까지 반딧불이 알고리즘을 반복하는 알고리즘 수행부; 및
종료조건이 충족되면 반딧불이 알고리즘을 종료하고 가장 밝은 반딧불이의 밝기를 처분장 완충재의 최적의 값으로 결정하고, 해당 초기조건을 처분장의 최적조건으로 결정하는 최적화부
를 포함하는 처분장 초기조건 설계 장치. The objective function decision unit determines the initial function to find the initial condition that the buffer material can have the lowest temperature through the firefly algorithm and displays the maximum temperature of the buffer material during the operation of the disposal facility, and determines the initial firefly number of the firefly algorithm. ;
An algorithm performing unit that obtains the brightness of the new firefly moving according to the firefly algorithm rules and repeats the firefly algorithm until the end condition is satisfied; And
When the termination condition is satisfied, the optimizer terminates the firefly algorithm, determines the brightness of the brightest firefly as the optimal value of the storage buffer, and determines the initial condition as the optimum condition of the disposal site.
Storage initial condition design device comprising a.
목적함수 결정부는,
초기 반딧불이 수를 결정한 후 각 반딧불이의 밝기를 최고온도로 나타내어 반딧불이의 매력도를 나타내는
처분장 초기조건 설계 장치. The method of claim 6,
The objective function decision unit,
After determining the initial number of fireflies, the brightness of each firefly is displayed at the highest temperature, indicating the attractiveness of the fireflies.
Design device for initial conditions of a repository.
알고리즘 수행부는,
모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하고, 공식화된 반딧불이의 빛의 밝기에 따른 새로운 솔루션을 평가하고 빛의 밝기를 업데이트하며, 반딧불이의 빛의 밝기에 해해 순위를 정하고, 가장 밝은 밝기를 찾아, 종료조건이 충족되었는지 판단하는
처분장 초기조건 설계 장치. The method of claim 6,
The algorithm execution unit,
Formulate the light brightness of all fireflies, evaluate new solutions based on the formulated light intensity of the fireflies, update the light brightness, rank by the light intensity of the fireflies, find the brightest brightness, and end conditions To determine if this has been met
Design device for initial conditions of a repository.
알고리즘 수행부는,
종료조건이 충족되지 않은 경우, 모든 반딧불이의 빛의 밝기를 공식화하는 단계부터 반복하는
처분장 초기조건 설계 장치. The method of claim 8,
The algorithm execution unit,
If the termination condition is not satisfied, repeat from the stage of formulating the brightness of all fireflies.
Design device for initial conditions of a repository.
반딧불이 알고리즘의 시뮬레이션 샘플 결과에 기초하여 메타 모델을 구성하고 메타모델에서 미리 정해진 수의 가상 결과를 추출하여 최적화를 진행하는
처분장 초기조건 설계 장치. The method of claim 6,
Based on the simulation sample results of the firefly algorithm, a meta model is constructed and a predetermined number of virtual results are extracted from the meta model to optimize.
Design device for initial conditions of a repository.
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