유전자 알고리즘을 이용한 가돌리니아 연료봉 패턴 및 농축도구획 최적화

Abstract

1970년대부터 우라늄 자원의 효율적인 이용에 대한 관심이 높아지면서 고연소도 달성 및 장주기 운전이 보편화되었으며, 이에 필요한 추가 잉여반응도 공급을 위해 핵연료의 초기 농축도가 증가되고 있다. 농축도 증가는 집합체 간의 반응도 차이를 심화시키고, 초저누출 장전모형 채택과 함께 노심의 첨두출력인자 (power peaking factor) 증가의 원인이 된다. 첨두출력 증가는 열적여유도 감소를 초래하므로 첨두출력이 일정수준 이하가 되도록 장전모형 설계가 필요하며, 이를 위해 근본적으로는 핵연료 집합체 차원에서 첨두출력에 영향을 미치는 설계변수 도출과 그의 최적화가 요구된다. PLUS7 핵연료의 경우 가돌리니아 (gadolinia) 연료봉 (Gd2O3+UO2)의 패턴과 저농축구역 농축도가 이에 해당된다. 그러나 현재의 사양은 2차원 단위 집합체 (unit assembly) 계산 결과를 근거로 시행착오를 통해 결정되었기 때문에 여전히 최적화의 여지가 있으며, 또한 3차원 노심에서 출력분포 제어효과가 크지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 가돌리니아 연료봉 패턴과 저농축구역 농축도를 최적화하기 위해 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)을 이용하는 새로운, 효율적인 동시 최적화 방법 (simultaneous optimization)을 제안한다. 최적화의 목적함수는 노심의 최대 첨두출력과 주기길이 (cycle lifetime)이며, 각각 최소 및 최대가 되도록 설정하였다. 최적화 계산은 가돌리니아 연료봉 패턴과 저농축구역 농축도를 2진수 문자열로 표현한 임의의 초기집단으로부터 시작되며, GA 연산자를 통해 다음 세대로 진화된다. 새롭게 진화된 집단의 적합도(fitness)는 ALPHA/PHOENIX-P/ANC (APA) 코드에 의한 노심연소 계산 결과로부터 최대 첨두출력과 주기말 임계붕소농도의 함수로 평가된다. 최적 해에 도달할 때까지 GA-APA 코드의 반복적인 계산이 요구되며, 이를 효율적으로 수행하도록 자동화된 연계코드가 개발되었다. 최적화 대상 노심으로는 OPR1000형 원전 중에 울진 4호기 11주기가 선정되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 최적화 대상 집합체를 다발수에 관계없이 한꺼번에 취급하는 동시 최적화 방법이지만, 시간과 비용을 고려하여 고온집합체 2다발에 대해서 검증계산을 수행하였다. 또한, 저농축구역 농축도 최적화 계산은 첨두출력에 미치는 영향이 상대적으로 큰 가돌리니아 연료봉의 패턴 최적화 결과를 반영하여 수행하였다. 각 집합체를 독립적으로 최적화하는 기존 방법은 각 고온집합체의 가돌리니아 연료봉 수는 유지되고, 위치만 변경되면서 첨두출력이 1.6% 감소되는 결과를 보인 반면에, 동시 최적화 방법은 가돌리니아 연료봉 수와 위치가 모두 바뀌면서 첨두출력이 2.5% 감소되는 향상된 결과를 주었다. 또한, 집합체의 모서리/안내관/계측관 주변 저농축구역 농축도는 기존의 4.1/4.1/4.1w/o에서 각각 4.65/4.2/4.2w/o로 최적화되었다. 가돌리니아 연료봉 패턴 및 저농축구역 농축도 최적화의 최종 결과는 2.3%의 노심 최대 첨두출력 감소와 함께, 이상적인 평형노심 기준으로 6 EFPD (Effective Full Power Day)의 주기길이 증가 효과를 주는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제안된 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 동시 최적화 방법은 기존 방법보다 우수한 것으로 확인되었으며, 따라서 집합체 차원의 최적 해를 얻는데 효과적으로 활용될 수 있다.