안전필수계통, 설비의 상태 조기 진단을 위한 스마트 측정 기술 개발

Abstract

원자력발전소는 설계기준사고가 발생하더라도 원자로를 안전한 상태로 유지 관리될 수 있도록 공학적 안전설비가 설치되어있다. 그러나 TMI, 체르노빌 사고에서 보듯이 사소한 고장 및 오동작 그리고 운전원의 인적 실수가 결합하여 엄청난 사고가 발생하는 경우를 경험한 바 있다. 최근 일본 후쿠시마 원자력발전소 사고에서 보듯이 외부사건에 의한 중대사고 발생 시 원자로 상태를 정확하게 알아내지 못하는 상황에 처하게 되어, 사고 평가 및 시나리오 진행에 대해 전혀 예측하지 못하는 상황에 도달하게 되었다. 이는 필수안전기능을 수행하는 안전필수계통 혹은 설비의 상태를 지시해 주는 계측기가 외부의 영향(쓰나미)으로 인한 침수의 여파로 소 내외 정전을 일으켜 무용지물이 되었기 때문이다. 만일 사고 진행, 시나리오 및 원자로 상태를 정확히 예측할 수 있었다면 상황에 맞는 적절한 대처를 통하여 더 큰 사고로의 진행을 미연에 방지할 수 있을뿐더러 사고 관리를 효율적으로 수행할 수 있었을 것이다. 따라서 정보기술에서 발전되어온 스마트센싱 기술을 활용하여 원자력발전소의 주요 상태 진단에 적용하였다. 안전관련 변수는 원자력발전소의 상태는 확인하는데 매우 중요하다. 특히, 원자로 수위는 원자로 냉각 및 시나리오 진행을 나타내는 중요한 시점(원자로 노심 노출, 원자로 용기 파손 등)에 직접적인 영향을 미친다. 이에 따라, 본 연구에서는 원자로 수위를 측정 할 수 없는 심각한 사고 조건에서 FNN 방법과 GMDH 방법을 이용하여 원자로 수위 예측 모델을 개발하였다. 예측 모델은 학습 데이터를 이용하여 개발 하고 독립적인 시험 데이터를 이용하여 검증을 수행하였으며, 모델 개발과 검증을 위한 DB는 MAAP4 코드를 이용하여 한국표준형원전(OPR1000)을 대상으로 하는 시뮬레이션을 통해 구축 하였다. 원자로 수위 예측 성능은 매우 만족스러우며, 입력신호에 오류가 존재할 경우 수위 예측에 미치는 영향을 평가하기 위해 인위적인 오류가 포함된 데이터를 사용하였다. 개발된 예측 모델은 센서의 건정성을 보장할 수 없는 심각한 사고 상황에서 원자로 수위를 정확하게 예측할 수 있었으며, 다양한 데이터를 사용하여 최적화한다면 더욱 정확하게 원자로 수위를 예측할 수 있을 것이다. 또한, 안전에 관련된 다양한 변수들에 대한 스마트센싱 시스템이 구축된다면 사소한 고장이 대형사고로 발전하는 것을 방지하고, 여러 초기사건으로부터 중대사고로 전개되어 계측기의 신뢰성이 의심되는 상황에서 원자력발전소의 주요 상태 조기 진단을 통하여 사고 관리를 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.