KR20040037860A - 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가체계 - Google Patents

원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가체계 Download PDF

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Abstract

본 발명은 원자력발전소 계통내에서 발생하는 사고현상을 모사하고 실제발전소의 안전해석시 적용할 수 있도록 하는 해석방법으로서, 원자력발전소계통내의 열수력학적 현상들을 정확하게 모사함과 동시에 각종 가상사고시 적절한 안전여유도를 확보할 수 있는 최적평가 안전해석체계에 관한 것이다.
이를 위한 본 발명은, 사고해석을 제 3 과정 14단계의 절차로 분석 평가할 수 있도록 정형화되어; 제 1 과정은 코드의 요건 및 적용성 결정과정으로서, 사고 시나리오명시, 대상발전소 선정, 주요현상의 확인 및 순위결정, 최적코드의 선정, 코드관련 서류정비, 코드적용성 결정등의 단계로 구성되고; 제 2 과정에서는 코드평가 및 변수의 변위결정에 관련된 평가메트릭스 결정, 발전소 노딩결정, 코드와 실험의 정확도결정, 스케일영향 결정 등을 분석평가하고, 민감도 및 불확실도 분석요소와 관련된 원자로 입력변수와 상태결정, 발전소 민감도계산, 불확실도의 통계적평가, 그리고 전체불확실도를 결정하게 되며; 제 3 과정은 제 1 과정 및 제 2 과정에서 고려되지 않은 바이어스(bias)를 평가하여 최종피복재 온도를 결정하게 되고; 이를 과정들에 따라 안전해석 작업을 수행하면 원자력발전소는 최적평가를 활용한 안전해석이 수행 완료된 것을 그 특징으로 한다.

Description

원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가체계{Best Estimated Evaluation System for Safety Analysis at Nuclear Power Plant}
본 발명은 원자력발전소의 안전해석을 위한 방법중 최적평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원자력발전소 계통내에서 발생하는 사고현상을 모사하고 실제발전소의 안전해석시 적용할 수 있도록 하는 해석방법으로서, 원자력발전소계통내의 열수력학적 현상들을 정확하게 모사함과 동시에 각종 가상사고시 적절한 안전여유도를 확보할 수 있는 최적평가 안전해석체계에 관한 것이다.
자연적으로 발생하는 에너지외에 불 또는 폭발의 힘을 이용하여 전력을 얻도록 되어 있는 바, 그 중에서 원자력발전소는 핵이 분열할 때 발생하는 공기의 엄청난 팽창력을 전기를 만드는 데 이용하고 있다. 그래서, 원자력발전소에는 원자핵의 분열이 연속적으로 일어나도록 하는 원자로가 설치되어 있다. 이러한 발전원리 때문에 원자력발전소의 안전목표와 확보원칙으로서, 원자력발전소가 갖추어야 할 적절한 안전수칙과 확보방법은 각국의 규제기관이나 국제기구 또는 전문가 그룹에 의해 활발하게 논의되어 왔다.
종래의 원자력발전소 안전해석방법으로는 모든 입력변수 및 해석방법등 안전해석 전분야에 안전성을 보장하기 위해 보수성을 보장하도록 되어 있다. 이와 같은 종래의 안전해석방법은 원자력발전소의 안전성을 보장하기 위해 불확실한 현상, 모델 및 입력변수등에 무조건적으로 보수성을 부여하는 방법으로 소개되고 있으나, 안정성평가에 있어서는 실제적인 발전소 거동분석 및 관련된 불확실성의 정량화를 통하여 사고와 관련된 안전여유도의 증가, 즉 기존의 원자력발전소와 신규 원자력발전소의 설계 및 운전에 다방면으로 활용될 수 있도록 연구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 제반 사정등을 감안하여 발명한 것으로, 각종 실험결과등에 생산된 자료를 활용하여 어떠한 조건하에서도 계산결과가 실험결과치를 초과하지 못하도록 코드를 개선한 다음, 최적평가체계를 통해 새로운 기법으로 계산한 결과들이 충분한 안전여유도를 유지할 수 있도록 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가체계를 제공함에 그 목적이 있다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 관한 최적평가체계를 이용한 원자력발전소의 안전해석에 적용하기 위한 전체흐름도,
도 2a, 도 2b 는 본 발명의 최적평가체계에서 대형파단 냉각재 상실사고시 고려하여야 할 주요현상과 구성 기기에 대한 우선선도,
도 3 은 본 발명의 최적평가체계에서 코드 대형파단 냉각재 상실사고를 평가하기 위한 코드평가 매트릭스이다.
- 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 -
10 : 요건 및 코드 적용성 결정과정
20 : 코드평가 및 변수의 변위결정과정
30 : 민감도분석 및 불확실도 평가과정
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 분석방법을 정량화 및 표준화하여 제 3 과정 14 단계의 절차로 분석평가할 수 있도록 정형화하게 되어; 제 1 과정으로써 요건 및 코드적용성 과정은 사고시나리오 명시, 대상 발전소선정, 주요 현상의 확인 및 순위결정, 최적코드의 선정, 코드관련 서류정비, 코드적용성 결정등의 단계로 구성되고; 제 2 과정으로써 코드평가 및 변수의 변위결정과정에서는 코드평가 및 변수의 변위결정에 관련된 평가메트릭스 결정, 발전소 노딩결정, 코드와 실험의 정확도결정, 스케일 영향결정등을 분석평가하고, 민감도 및 불확실도 분석요소와 관련된 원자로입력변수와 상태결정, 발전소 민감도계산, 불확실도의 통계적 평가, 그리고 전체 불확실도를 결정하게 되며; 제 3 과정으로써 민감도 분석 및 불확실도 평가는 제 1 및 제 2 과정에서 고려되지 않은 바이어스를 평가하여 최종피복재 온도를 결정하게 되는 과정등을 통하여 최종목표를 달성할 수 있도록 구성되어 있다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 최적평가 안전해석체계에 대해 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 실시예에 관한 최적평가체계를 이용한 원자력발전소의 안전해석에 적용하기 위한 전체흐름도로서, 본 발명은 분석방법을 정량화 및 표준화하여 제 3 과정(20, 30, 40) 14 단계(1 - 14)의 절차로 분석평가할 수 있도록 정형화함으로 원자력발전소 계통내에서 발생하는 사고현상을 모사하고 실제발전소의 안전해석시 적용할 수 있도록 하는 해석방법으로 원자력발전소계통내의 열수력학적 현상들을 정확하게 모사함과 동시에 각종 가상사고시 적절한 안전여유도를 확보할 수 있다.
본 발명의 최적평가 안전해석체계에 있어 제 1 과정은 요건 및 코드적용성 결정을 결정하는 과정(20)으로 6개 단계가 구성되어 있으며, 제 1 단계내지 제 6 단계(1 - 6)는 다음과 같다.
제 1 단계(1)는 사고 시나리오선정으로,
1.파단위치결정을 위해 본 발명에서는 각종 상태에서 가장 제한적인 사고 선정하고, 최적해석코드(RELAP5, TRAC, CONTEMPT4/MOD5, RETRAN. GOTHIC 등의 최적해석코드)를 이용하여 가장 보수적인 위치를 파단위치를 결정한다,
2. 사고시나리오는 각종 사고에 대한 각종 시나리오를 분석·평가한 결과, 제한적 사고시나리오에서 최대핵연료 피복관 온도가 발생하는 등 여유도가 가장 취약하므로, 제한된 사고시나리오에서 냉각수의 상실과 회복의 관점에서 원자로 하부공간과 노심의 냉각재 재고량에 따라 열수력현상을 분리하여 분석한다. 적용타당성을 보기 위해 본 발명에서는 대형 파단사고를 제한 사고시나리오를 선정하고 있으나, 본 발명의 적용범위는 원자력발전소의 안전해석이 필요한 전사고해석에 적용할 수 있는 방법인 것이다.
제 2 단계(2)는 대상발전소선정으로,
본 발명에서는 일례로 웨스팅하우스사의 대표적인 3LOOP 발전소인 고리 3/4호기를 대상발전소로 선정하고 있다. 그러나, 적용범위는 전원자력발전소를 대상으로 적용할 수 있다.
제 3 단계(3)는 주요현상의 확인 및 순위결정으로,
대형파단 냉각재 상실사고가 진행되는 동안에 일어나는 현상 및 프로세스들은 그 중요도에 따라 순위를 결정하여야 한다. 주요현상의 확인 및 순위결정은 각종 전문가들의 의견의 집합체인 PIRT(Phenomena Identification Ranking Table)(도 2 참조)를 통하여 결정한다. 도 2 는 본 발명의 최적평가체계에서 대형파단 냉각재 상실사고시 고려하여야 할 주요현상과 구성 기기에 대한 우선선도인 바, 도 2(a) 는 전문가 및 본 발명에서 대형파단 냉각재 상실사고 우선선도이고, 도 2(b) 는 본 발명에서 대형파단 냉각재 상실사고 우선선도이다. 본 발명에서는 전문가의 Peer Review 결과, 미국원자력안전규제위원회의 PIRT을 기준으로 개선적용하고 있다.
제 4 단계(4)는 최적코드의 선정으로,
본 발명에서 선정한 최적해석코드는 KREM코드(RELAP5/MOD3.1/K-CONTEMPT 4/MOD5)이다. 본 발명에 사용한 최적해석코드는 모든 최적해석코드를 이용 가능하다. 이 코드체계는 미국원자력안전규제위원회가 개발한 최적열수력 코드인 RELAP5/MOD3.1 와 CONTEMPT4/MOD5 이며, 국제적인 평가작업을 통하여 최적열수력 계산능력이 국제적으로 공인받은 바 있다. 그러나, 본 발명에서는 상기 2 코드를 기준으로 대형파단 냉각재 상실사고해석에 적합하도록 개선·개발한 후에 KREM코드(RELAP5/MOD3.1/K-CONTEMPT4/MOD5)를 명명한 코드를 선정하고 있다.
제 5 단계(5)는 코드관련 서류정비로,
본 발명에 사용되는 최적평가코드와 관련된 코드문서에 대한 서류정비와 품질관리를 위한 데이터베이스를 구축하고 있다.
제 6 단계(6)는 코드적용성 결정으로,
본 발명 코드체계의 적용성결정은 제한사고 시나리오와 그것에 관한 지배적인 현상을 취급함에 있어서 코드의 능력과 제한성을 평가함으로써 가능하게 된다. 선정된 제한사고 시나리오와 주요 현상의 규명을 통하여 코드가 가져야 할 능력이 결정되면, 우선코드 관련문서들을 통하여 다음 사항들을 평가하게 된다.
본 발명의 코드체계는 제한사고 시나리오에 적용 가능한가?
본 발명의 코드체계는 선택되어진 원자력발전소에 적용 가능한가?
본 발명의 코드체계는 특정한 모델이나 상관식에 적용제한이 있는가?
본 발명의 코드체계는 특정한 결함 때문에 적용불가능한가?
이상과 같은 점들을 검토한 결과, 사고시나리오와 대상 발전소선정으로부터 도출되는 코드요건 대비코드의 적용성이 있는 것으로 판정하게 된다.
제 2 과정(30)은 코드평가 및 변수의 변위결정과정이다.
제 7 단계(7)는 평가매트릭스결정으로,
본 단계의 결과로 결정되는 평가매트릭스는 개별현상을 조사하기 위한 분리효과실험 및 주요부품과 그와 관련된 현상이 종합된 전체효과실험을 포함하며, 다음의 사항이 제공될 수 있도록 구성되어야 한다.
코드의 제한사고 현상예측 능력확인
코드의 정확도평가
코드의 스케일확장 능력확인
노딩결정
불확실성변수의 변위결정
따라서, 본 발명에서는 도 3 과 같은 평가매트릭스를 개발한다. 도 3 은 본 발명의 최적평가체계에서 코드 대형파단 냉각재 상실사고를 평가하기 위한 코드평가 매트릭스이다.
제 8 단계(8)는 발전소노딩 결정 및 실험평가로,
발전소의 최적계산을 수행하기 위해서는, 주요계통에 대한 적절한 노딩의 결정이 필요하다. 노딩은 사고시의 주요현상과 발전소의 설계특성을 제대로 나타낼 수 있도록 가능한 한 상세하여야 하지만, 계산기의 용량과 계산시간등의 경제적인 점을 고려하여 주요현상을 포착할 수 있는 범위내에서 단순화되어야 한다. 이러한 노딩을 선정하기 위하여는 과거의 코드 사용경험, 코드사용자 지침서 및 노딩관련 평가보고서등을 참조할 필요가 있으며, 평가매트릭스의 분리효과 및 전체효과실험을 이용한 코드평가가 반영되고 있다.
제 9 단계(9)는 실험자료 커버링확인으로,
실험자료의 평가계산은 실험결과를 계산치가 평균적으로 잘 맞추고 있는가를 보여주는 것이다. 대부분의 실험들은 코드개발중에 이미 계산치와 잘 일치함을 확인하고 있지만, 이 단계에서는 특히 재 7 단계(7)에서 선택한 실험들에 한정하여 계산을 수행한다. 이 단계는 코드 정확도계산단계와 실험자료 커버링확인단계등 두 단계로 나누어진다.
제 9.1 단계는 코드정확도계산으로,
코드가 어떤 실험을 평균적으로 맞추고 있다고 하는 것은, 어떤 실험은 코드계산이 피복재 온도를 낮게 예측하고, 어떤 실험은 코드계산이 피복재 온도를 높게 예측하지만, 실험치들의 평균값과 계산치들의 평균값이 크게 다르지 않다는 말이다. 실험치와 계산치사이의 차이들을 가지고 분산도를 구해보면 표준편차와 바이어스를 얻는다. 이때 표준편차가 절대값에 비해 충분히 작으며, 또한 바이어스가 표준편차에 비해 충분히 작을 때 코드의 정확도가 높다고 말한다. 본 발명에서의 코드정확도는 실험 및 평가계산의 최고 피복재온도를 서로 비교하여 정한다. 실험과 계산이 서로 다른 시간에 서로 다른 위치에서 최고 피복재온도를 보여 줄 경우에도 각각의 최고 피복재온도들의 차이로 정확도를 정의한다. 같은 노드내에 존재하는 여러 개의 가열봉 혹은 연료봉이 모든 열적조건이 같음에도 불구하고 서로 다른 온도를 보여주는 주요이유는 부수로 현상이 일어나기 때문으로 판단된다. 본 발명에서는 부수로 모델을 하지 않으므로 이러한 자료분산은 곧바로 정확도 분산으로 나타난다. 측정장치자체의 열전대오차는 5K 정도로 본 발명에서 고려하고 있는 코드정확도가 look 정도인 것을 고려할 때 특별히 독립적으로 취급하지 않고 있다.
제 9.2 단계는 커버링확인작업으로,
실험자료커버링을 확인하는 목적은, 본 발명에서 선택한 개별코드 변수들의 종류, 개수 및 변위가 충분한 가를 확인하는 것이다. 논리적으로 NUREG-1230 의 CSAU에서 언급되었듯이 bottom-up 접근방법으로 모든 코드변수들의 불확실도를 고려한다면, 이 작업은 필요하지 않다. 그러나, top-down 접근방법을 사용하는 경우에는 부품마다 중요현상을 찾고, 그 중요현상을 지배하는 제한된 숫자의 주요코드 변수를 선택한다. 이러한 선택은 전문가들의 의견에 의존하여 이루어진다고 하더라도 매우 주관적이기 때문에, 다음과 같은 질문들이 발생되는 것을 피할 수 없다.
주요변수의 개수가 충분한가?
그 변위들이 충분한가?
무엇에 의해 이러한 충분성을 평가할 수 있는가?
위의 질문들은 결국 세 번째 질문으로 귀결된다. 충분성을 판단할 근거가 확실히 제공되면, 첫 번째 및 두 번째 질문에도 대답이 만들어질 수 있다. 이미 앞에서 언급한 바와 같이 본 발명에서는, 이러한 질문에 대한 해답으로 실험자료커버링이라는 방법을 제시하고 있다. 세 번째 질문에 대한 대답으로 본 발명에서는, 코드정확도를 변수의 개수 및 변위들의 충분성을 평가하는 근거로 사용한다. 코드정확도에 의해 주관적으로 선택되어진 코드변수 및 변위에 객관적근거를 부여할 수 있다.
실험자료커버링을 확인하는 과정과 의미를 재관수시 노심거동을 예로 들어 설명한다. 피복재 거동에 영향을 주는 변수로서 Dittos-Boelter 상관식, Bromley 상관식, 최소막비등 온도상관식, Zuber-CHF 상관식등을 주요변수로 선택할 수 있다. 각각의 상관식들의 변위는 문헌에서 찾을 수 있다. 코드가 피복재온도를 낮게 예측하고 있는 FLECHT-SEASET 31805 실험을 계산하여 본다. 선택된 각각의 코드변수를 동시에 피복재온도를 가장 높이는 방향으로 다이얼링하여 계산을 수행하고 있지만, 계산치는 아직도 실험치를 밑돌고 있었다. 이것은 선택되어진 코드변수의 종류, 개수 및 변위가 적합하지 않음을 보여준다. 여기에 Chen 상관식과 Weber Number를 코드변수로 추가할 경우 충분히 실험치를 웃돌게 예측할 수 있다.
상기의 예에서 처음 선택한 Dittus-Boelter 상관식, Bromley 상관식, 최소 막비등 온도상관식, Zuber-CHF 상관식등 네 개의 코드변수는 충분하지 못하다. 이것은 코드평가계산에 근거한 판단이다. 다시 Chen 상관식과 WeberNumber를 코드변수로 추가하면, 계산치는 실험치를 상회한다. 즉 코드평가계산에 근거하여 Dittus-Boelter 상관식,Bromley 상관식, 최소 막비등온도상관식, Zuber-CHF 상관식, Chen 상관식 및 WeberNumber등 여섯 개의 코드변수는 그 변위들과 함께 적절하게 선택되고 있다고 말할 수 있다.
원칙적으로 위의 예와같은 작업을 코드정확도를 평가한 모든 실험에 적용하여 총체적인 실험자료커버링을 확인하면 된다. 그러나, 어떤실험에 대한 평가계산이 이미 실험자료의 최대치를 상회한다면, 그 실험에 대해서는 상기의 커버링작업을 수행할 필요가 없다. 그러므로, 코드정확도를 산출해낸 실험들 중 코드계산이 실험치를 과소 평가하는 실험들을 골라 실험자료 커버링작업을 수행한다.
한편, 최고 피복재온도가 95%의 신뢰도를 가진 95% 확률적인 값으로 정의되므로 실제적인 확인과정은 다음과 같다. 선택된 실험들을 위해 각각의 실험에 적합한 코드변수들을 선택하고, 참고문헌 및 공학적 판단에 근거한 각 변수들의 변위를 적용하여 Monte-Carlo simulation(MCS)을 수행한다. 각각의 실험들의 MCS는 그 실험에 적합한 코드변수들의 공간에서 Simple Random Sampling(SRS)을 통하여 59 개의 변수들의 집합을 구하여 59개의 계산을 수행한다. 이렇게 얻어진 계산결과의 극한치는 95%의 허용도를 가지고 95%의 확률을 가진 값이다. 그 극한치가 실험치를 상회하면 확인작업이 종료된다. 이 확인작업은 제 9.1 단계의 모든 실험종류에 걸쳐 한 개이상 실험에 대해 수행되지만, 특히 계산이 실험을 낮게 예측한 경우를 선택한다. 이렇게 하면 최종적으로, 선택되어진 코드변수와 변위의 총집합은 제 9.1 단계에서 실험평가계산을 통해 얻어진 코드정확도를 포괄하게된다.
물론, 커버링확인작업을 성공하지 못할 경우 제 8 단계(8)로 돌아가 코드변수의 종류를 증가시키던지 이미 선택된 변수의 변위를 증가시켜 상기 작업을 반복한다. 이렇게 코드정확도에 의해 확인된 코드변수들과 그 변위들은 제 12 단계(12)로 입력된다.
제 10 단계(10)는 축도바이어스 커버링결정으로,
축도기준 바이어스처리는 1. 강수관 및 하부공간거동의 바이어스처리 및 2. 상부공간거동 및 스팀 바인딩 관련 바이어스처리등의 작업이 있으며, 본 작업은 전산코드계산이 실제발전소의 현상과 일치하도록 하는 작업이다. 특히, 발전소계산의 일치하기 위한 스팀바인딩 바이어스는 제12단계(12)에서 평가하고 있다.
1. 강수관 및 하부공간거동의 바이어스처리
가. ECC 바이패스 바이어스처리
제 8 단계(8)에서 밝힌 바와 같이, 배출시 강수관을 우회하여 파단위치로 직접 빠져 나가는 냉각수 충량의 예측오차는 UPTF-4A 실험의 평가계산으로부터 구하고 있다. 본 발명의 계산결과, ECC 바이패스양을 실험치보다 과소 예측하고 있다. 본 발명에서는 우회 총량의 오차를 보수적으로 1000kg으로 정하여 그 오차를 커버하고 있으며, 이에 의한 발전소계산의 바이어스는 제 12 단계(12)에서 평가되어있다.
나. 강수관 수위저하처리
최적평가코드의 재관수 기간에 우회증기에 의한 강수관의 수위저하, 예측능력평가는 UPTF-25 실험을 통하여 수행하고 있다. 최적평가코드 계산결과는 실험치에 비해 비교적 과다하게 강수관 수위저하를 예측하고 있다. 이러한 평가계산을 근거로 하여 본 발명에서는 강수관 수위저하에 대한 바이어스는 따로 고려하지 않는다.
2. 상부공간 거동 및 스팀바인팅관련 바이어스처리
가. 상부공간 do-entrainment에 대한 바이어스처리
상부공간 거동과 관련하여 피복재온도에 영향을 주는것으로는 두가지 현상을 들 수 있다. 상부공간 및 고온관에 축적된 물은 수두를 높이고, 이 높아진 수두는 재관수를 어렵게 만들어 결국 피복재 온도를 높인다. 한편, 액적형태로 증기발생기에 운송된 물은 전열관에서 증발하여 증기발생기 양단의 압력강하를 높이고, 이것은 직접적으로 재관수를 어렵게 만들어 피복재 온도를 높인다. 그러나, 같은 물의 양에 대하여 수두의 증가에 의한 피복재 온도상승효과는 증기발생기에서의 압력강하상승에 의한 피복재 온도상숭효과보다 현저히 작다. 따라서, 본 발명에서는 상부공간 노드에서 annular flow가 발생할 때에 액적분율을 현저히 줄여줌으로써 상부공간에서의 de-entrainment 영향을 극대화하고 있다. 이에 의한 발전소계산의 바이어스는 제 12 단계(12)에서 평가되어져 있다.
나. 스팀바인딩의 바이어스처리
본 발명에서는 원자로 상부공간과 고온관을 통하여 증기발생기 전열관으로 운송된 액적을 완전히 증발시키는 방법으로 스팀바인팅바이어스를 보수적으로 처리한다. 액적을 완전 증발시키기 위하여 전열관내부의 액적크기를 0.1 미크론으로 만들고 있으며, Dittus-Boelter 와 Bromley의 열전달 상관식에 각각1.255 와 1.37의 배수를 곱하여 증기발생기 이차측에서 일차측으로의 열전달을 극대화시키고 있다. 발전소계산의 스팀바인팅 바이어스는 제12단계(12)에서 평가되어져 있다.
제 3 과정(40)은 민강도분석 및 불확실도 평가
제 11 단계(11)은 발전소운전 변수결정으로,
발전소의 대형파단 냉각재 상실 사고계산에서 제반 현상과 주요 안전변수는 코드뿐만 아니라 해석에 사용되는 초기 및 경계조건에 따라 달라진다. 제한 사고해석과 관련되는 발전소의 초기 및 경계조건으로는 노심의 출력분포, 핵연료변수, 냉각재 펌프거동, 안전주입계통, 압력 및 유량등의 계통변수둥을 들 수 있다. 전체적인 운전변수의 변위 및 분포등을 결정하고 있다.
제 12 단계(12)는 불확실도 및 바이어스결합으로,
허용기준 및 적용범위는 허용기준을 적합하도록 하고 있으며, 발전소 MCS(Monte-Carlo Simulation)을 통하여 제 9 단계(9)에서 결정된 코드변수, 제 10 단계(10)에서 결정된 코드바이어스, 그리고 제 11 단계(11)에서 결정된 발전소 운전변수들을 총망라하여 해석을 수행하고 있다. 상기의 각 단계에서 결정된 총 30 개의 변수들 각각의 변역에서 단순샘플링을 통하여 30 개의 변수를 구하고, 그 값을 가지고 한 개의 최적해석코드의 계산을 수행한다. 이와 같은 샘플링을 통한 최적해석코드계산을 59회 반복한다. 이렇게 반복된 계산결과들중 최고로 높은 피복재 온도가 95% 신뢰도를 가지고 95%의 확률을 가진 값이 된다. 그리고, 스케일 바이어스평가를 위해 59회의 MCS 중에서 가장 제한적인 경우에 대하여 평가하고 있다. 비상 노심 냉각수 우회현상에 의한 바이어스, 원자로 상부공간의 De-entrainment 영향에 의한 바이어스, 증기발생기 전열관에서의 액적증발에 의한 바이어스는 독립적으로 평가하고 있다. 끝으로 본 발명의 방법의 적합성 평가를 증명하는 작업도 수행하고 있다.
1. 허용기준 및 KREM 적용범위
과학기술부고시 제 2001-39 호 제 3 조에서 규정 및 과학기술부에서 정해진 규정에 따른 허용기준을 사용한다. 본 발명은 이들 허용기준중에서 피복재 최고온도, 피복재의 최대산화, 최대 수소생성률, 그리고 안전주입기간의 노심 냉각형상의 평가에 사용된다. 59회의 MCS 결과중에서 가장 제한적인 값에, 바이어스 평가내용을 추가적으로 고려하여 인허가 값을 제시한다.
2. 발전소 Monte-Car1o Simulation
이 단계에서는 제 9 단계(9)에서 결정된 코드변수, 제 10 단계(10)에서 결정된 코드바이어스, 그리고 제 11 단계(11)에서 결정된 발전소 운전변수들을 총망라하여 제한조건에 대하여 Monte-Carlo Simulation을 수행한다. 상기의 각 단계에서 결정된 총 30개의 변수들 각각의 변역에서 단순샘플링을 통하여 30개의 변수를 구하고, 그 값을 가지고 한 개의 최적해석코드계산을 수행한다. 이와 같은 샘플링을통한 최적해석코드로 계산을 59회 반복한다. 이렇게 반복된 계산결과들중 최고로 높은 피복재 온도가 95% 신뢰도를 가지고 95%의 확률을 가진 값이 된다.
3. 스케일 바이어스평가
스케일 바이어스는 59회의 MCS 중에서 가장 제한적인 경우에 대하여 평가되고 있다. 비상노심 냉각수 우회현상에 의한 바이어스, 원자로 상부공간의 De-entrainment 영향에 의한 바이어스, 증기발생기 전열관에서의 액적증발에 의한 바이어스는 독립적으로 평가되고 있다.
제 13,14 단계(13, 14)는 최종불확실도 정량화로,
이 단계에서는 상기의 제반과정에서 허용할 수밖에 없는 오차들을 고려한다. 최적해석코드의 자동 time step 조절기능, plot frequency 에 따른 오차등이 예이다. 이러한 이유에서 오는 피복재온도는 최대한 규정된 여유도 이내로 평가되어, 이를 반영하면 최종결과물을 얻을 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 안전해석방법보다 중요한 현상들에 대하여 보수성을 최적화함으로 원자력발전소 계통내에서 과도현상 및 사고현상을 보다 정확하고 최적화하여 평가할 수 있다.
또한, 본 발명은 대형파단 냉각재 상실사고뿐만 아니라 원자력발전소에 일어나는 각종 과도 및 사고해석에 사용할 수 있고, 최적해석 평가체계는 원자력발전소에 부여되는 여유도를 정량적으로 평가할 수 있어 원자력발전소의 안전성과 경제성을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (10)

  1. 사고해석을 제 3 과정 14단계의 절차로 분석 평가할 수 있도록 정형화되어;
    제 1 과정은 코드의 요건 및 적용성 결정과정으로서, 사고 시나리오명시, 대상발전소 선정, 주요현상의 확인 및 순위결정, 최적코드의 선정, 코드관련 서류정비, 코드적용성 결정등의 단계로 구성되고;
    제 2 과정에서는 코드평가 및 변수의 변위결정에 관련된 평가메트릭스 결정, 발전소 노딩결정, 코드와 실험의 정확도결정, 스케일영향 결정 등을 분석평가하고, 민감도 및 불확실도 분석요소와 관련된 원자로 입력변수와 상태결정, 발전소 민감도계산, 불확실도의 통계적평가, 그리고 전체불확실도를 결정하게 되며;
    제 3 과정은 제 1 과정 및 제 2 과정에서 고려되지 않은 바이어스(bias)를 평가하여 최종피복재 온도를 결정하게 되고;
    이를 과정들에 따라 안전해석 작업을 수행하면 원자력발전소는 최적평가를 활용한 안전해석이 수행 완료된 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 과정에서 제 1 단계 시나리오 선정은 파단위치 결정을 위해 각종 상태에서 가장 제한적인 사고 선정하고, 적용 범위를 원자력발전소의 안전해석이 필요한 전사고 해석에 적용하고;
    제 2 단계 대상 발전소 선정은 전 원자력발전소를 대상으로 적용하며;
    제 3 단계 주요현상의 확인 및 순위결정은 대형파단 냉각재 상실사고가 진행되는 동안에 일어나는 현상 및 프로세스들이 그 중요도에 따라 순위를 결정하고;
    제 4 단계 최적코드의 선정은 2 코드를 기준으로 대형파단 냉각재 상실사고해석에 적합하도록 선정한 최적해석코드가 KREM코드(RELAP5/MOD3.1/K-CONTEMPT 4/MOD5)이며;
    제 5 단계 코드관련 서류정비는 사용되는 최적평가코드와 관련된 코드문서에 대한 서류정비와 품질관리를 위한 데이터베이스를 구축하고;
    제 6 단계 코드적용성 결정은 제한사고 시나리오와 그것에 관한 지배적인 현상을 취급함에 있어서 코드의 능력과 제한성을 평가함으로써 가능한 것으로 된 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  3. 제 1 항에 있어서,
    제 2 과정에서 제 7 단계 평가매트릭스결정은 평가매트릭스가 개별현상을 조사하기 위한 분리효과실험 및 주요부품과 그와 관련된 현상이 종합된 전체효과실험을 포함하며;
    제 8 단계 발전소 노딩결정 및 실험평가는 주요 계통에 대한 적절한 노딩의 결정이 필요하며;
    제 9 단계 실험자료 커버링 확인은 제 7 단계에서 선택한 실험등에 한정하여 계산을 수행하고;
    제 10 단계 축도바이어스 커버링결정은 축도기준 바이어스처리가 1. 강수관 및 하부공간거동의 바이어스처리 및 2. 상부공간거동 및 스팀 바인딩 관련 바이어스처리등의 작업인 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  4. 제 3 항에 있어서,
    제 8 단계에서 노딩을 선정하기 위하여는 과거의 코드 사용경험, 코드사용자 지침서 및 노딩관련 평가보고서등을 참조할 필요가 있으며, 평가매트릭스의 분리효과 및 전체효과실험을 이용한 코드평가가 반영되고 있는 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  5. 제 3 항에 있어서,
    제 9 단계에서 제 9.1 단계 코드정확도계산과 제 9.2 단계 커버링 확인작업으로 나누어진 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 9.1 단계에서 코드정확도는 실험 및 평가계산의 최고 피복재온도를 서로 비교하여 정하고, 부수로 모델을 하지 않으므로 이러한 자료분산은 곧바로 정확도 분산으로 나타내며;
    제 9.2 단계에서 실험자료커버링의 확인은 선택한 개별코드 변수들의 종류,개수 및 변위가 충분한 가를 확인하는 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  7. 제 3 항에 있어서,
    제 10 단계에서 1. 강수관 및 하부공간거동의 바이어스처리는 ECC 바이패스 바이어스처리와 강수관 수위저하처리이고, 2. 상부공간거동 및 스팀 바인딩 관련 바이어스처리는 상부공간 do-entrainment에 대한 바이어스처리와 스팀바인딩의 바이어스처리인 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 3 과정에서 제 11 단계 발전소운전 변수결정은 발전소의 대형파단 냉각재 상실 사고계산에서 제반 현상과 주요 안전변수는 코드뿐만 아니라 해석에 사용되는 초기 및 경계조건에 따라 달라지고;
    제 12 단계 불확실도 및 바이어스결합은 발전소 MCS(Monte-Carlo Simulation)을 통하여 제 9 단계에서 결정된 코드변수, 제 10 단계에서 결정된 코드바이어스, 그리고 제 11 단계에서 결정된 발전소 운전변수들을 총망라하여 해석을 수행하고 있으며;
    제 13,14 단계 최종불확실도 정량화는 상기의 제반과정에서 허용할 수밖에 없는 오차들을 고려한 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  9. 제 8 항에 있어서,
    제 12 단계에서 허용기준 및 KREM 적용범위는 이들 허용기준중에서 피복재 최고온도, 피복재의 최대산화, 최대 수소생성률, 그리고 안전주입기간의 노심 냉각형상의 평가에 사용하고;
    발전소 Monte-Car1o Simulation은 제 9 단계에서 결정된 코드변수, 제 10 단계에서 결정된 코드바이어스, 그리고 제 11 단계에서 결정된 발전소 운전변수들을 총망라하여 제한조건에 대하여 Monte-Carlo Simulation을 수행하며:
    스케일 바이어스평가는 스케일 바이어스를 59회의 MCS 중에서 가장 제한적인 경우에 대하여 평가한 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
  10. 제 1 과정에서 제 1 단계 시나리오 선정은 파단위치 결정을 위해 각종 상태에서 가장 제한적인 사고 선정하고, 적용 범위를 원자력발전소의 안전해석이 필요한 전사고 해석에 적용하고, 제 2 단계 대상 발전소 선정은 전 원자력발전소를 대상으로 적용하며, 제 3 단계 주요현상의 확인 및 순위결정은 대형파단 냉각재 상실사고가 진행되는 동안에 일어나는 현상 및 프로세스들이 그 중요도에 따라 순위를 결정하고, 제 4 단계 최적코드의 선정은 2 코드를 기준으로 대형파단 냉각재 상실사고해석에 적합하도록 선정한 최적해석코드가 KREM코드(RELAP5/MOD3.1/K-CONTEMPT 4/MOD5)이며, 제 5 단계 코드관련 서류정비는 사용되는 최적평가코드와 관련된 코드문서에 대한 서류정비와 품질관리를 위한 데이터베이스를 구축하고, 제 6 단계 코드적용성 결정은 제한사고 시나리오와 그것에 관한 지배적인 현상을 취급함에 있어서 코드의 능력과 제한성을 평가함으로써 가능하며;
    제 2 과정에서 제 7 단계 평가매트릭스결정은 평가매트릭스가 개별현상을 조사하기 위한 분리효과실험 및 주요부품과 그와 관련된 현상이 종합된 전체효과실험을 포함하며, 제 8 단계 발전소 노딩결정 및 실험평가는 주요 계통에 대한 적절한 노딩의 결정이 필요하며, 제 9 단계 실험자료 커버링 확인은 제 7 단계에서 선택한 실험등에 한정하여 계산을 수행하고, 제 10 단계 축도바이어스 커버링결정은 축도기준 바이어스처리가 강수관 및 하부공간거동의 바이어스처리 및 상부공간거동 및 스팀 바인딩 관련 바이어스처리등의 작업하고;
    제 3 과정에서 제 11 단계 발전소운전 변수결정은 발전소의 대형파단 냉각재 상실 사고계산에서 제반 현상과 주요 안전변수는 코드뿐만 아니라 해석에 사용되는 초기 및 경계조건에 따라 달라지고, 제 12 단계 불확실도 및 바이어스결합은 발전소 MCS(Monte-Carlo Simulation)을 통하여 제 9 단계에서 결정된 코드변수, 제 10 단계에서 결정된 코드바이어스, 그리고 제 11 단계에서 결정된 발전소 운전변수들을 총망라하여 해석을 수행하고 있으며, 13,14 단계 최종불확실도 정량화는 상기의 제반과정에서 허용할 수밖에 없는 오차들을 고려한 것을 특징으로 하는 원자력발전소 안전해석을 위한 최적평가 체계.
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