크러드는 원자력 발전소 운전 시 핵연료 표면에 침적되는 철-니켈-크롬 등의 금속 산화물로 이루어진 다공성 물질이다. 그 두께는 수십 ㎛ 수준이다. 발전소의 냉각재상실사고 시 크러드 층은 핵연료-냉각수 열전달에 영향을 미치게 되어 원전 안전성 측면에서 그 영향을 살펴보는 것이 중요하다. 일반적으로 크러드는 열저항으로 인하여 핵연료 온도를 높이는 부정적 효과가 있는 것으로 알려져 있었다. 그 이유는 크러드에 의하여 핵비등, 최소막비등온도, 단상증기 열전달, 임계열유속, 막비등 열전달 등 2상유동 열전달 특성을 고려하지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 다공성 크러드 물질의 물성치를 모델링하고 이를 국내 원전안전해석 코드인 SPACE에 탑재하였다. 크러드는 다공성 고체 물질이고 표면이 거칠기 때문에 최소막비등온도와 단상증기 열전달이 증가할 것으로 예상된다. 이에 최소막비등온도와 단상증기 열전달이 최대 피복재 온도 및 급냉에 미치는 영향을 평가하였다. 시험 계산은 기존 FLECHT-SEASET 재관수 실험 장치에 기반으로 수행되었다. 계산결과 최소막비등온도가 상승하여 급냉시간이 줄어들었다. 단상증기 열전달의 경우 약 20% 증가할 때까지는 최대 피복재 온도가 하강하였다. 크러드 층이 원전 안정성 측면에서 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다.
열성능 평가를 위한 수치해석에서는 온도, 압력, 건도, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 이러한 성질들을 포함하고 있는 증기표를 그대로 사용할 수 없기 때문에, 효과적으로 모델링하여야 한다. 이러한 관점에서 함수근사 특성을 가진 신경회로망을 하나의 대안으로 검토하였다. 신경 회로망은 포화증기 영역과 과열증기 영역에 대해서 따로 구성하였다. 포화증기 영역에 대해서는 하나의 입력으로 7개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 은닉층을 구성 하였다. 과열증기 영역에 대해서는 2개의 입력으로 3개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 15개와 25개의 노드를 가진 은닉층을 구성하였다. 제안된 모델은 온도, 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}0.005%$, 압력이나 비체적의 백분율오차도 대부분 ${\pm}0.025%$ 범위 내로 수렴시킬 수 있었다. 이 성공적인 결과로부터 증기 표를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
발전소 물/증기 순환계통의 주요 기기인 증기발생기/보일러는 금속산화물과 각종 불순물이 축적되면 전열관이 손상되므로, 증기발생기/보일러 내부로 최소의 슬러지가 유입되고, 증기발생기 내부에서 금속산화물 입자가 형성되는 것을 억제하기 위해 수질관리를 하고 있으며, 증기발생기 내부에 존재하는 슬러지를 배출하기 위해 Blowdown 및 Sludge Lancing 등의 물리적 방법을 이용하는 기술이 개발되어 있다. 그러나 이러한 관리에도 불구하고 슬러지 성분인 금속산화물 농도는 운전 조건에 따라 매우 다르며(불순물 잠복 및 방출 현상), 아직까지 잠복현상에 대한 기본적인 메커니즘은 완전히 규명되고 있지 않다. 본 연구에서는 물/증기 순환계통 부식생성물의 물성 평가를 하기 위해 순환계통 기기들과 배관 부식생성물의 대부분인 철분이 부식에 가장 큰 영향을 미치기 때문에, 수화학 조건 및 금속합금 종류에 따라 생성되는 부식생성물을 철분을 중심으로 하여 실험하였고, 또한 부식생성물은 온도에 의해서도 영향을 많이 받기 때문에 다양한 온도에서도 부식생성물 생성 실험을 하였다.
전자빔으로 증발시킨 gadolinium(Gd) 원자증기의 속도를 미량 저울(microbalance)을 사용하여 측정하였다. 증발 표면의 온도가 2400-2500 K인 조건에서 약 900 ㎧의 속도가 측정되었다. 이 값은 단열팽창을 하는 이상적 단원자의 최대 속도에 비해 약 100 ㎧ 더 빠른 속도에 해당된다. 이 특이 현상의 원인을 고온에서 여러 개의 들뜬 에너지 준위에 분포한 Gd 원자의 내부 에너지가 단열팽창 중에 운동 에너지로 전환되는 것으로 설명하였다. 100개의 들뜬 에너지 준위를 원자증기의 엔탈피에 포함시켜 속도를 계산한 값이 실험 결과와 비교적 일치함을 보였다. 가열된 표면 온도의 변화에 따른 원자증기의 유동 특성에 대해서도 보고한다.
본 실험은 고온증기세척수의 분무가 돼지도체 표면 미생물수의 감소와 돈육품질에 미치는 영향에 대해 알아보고자 실시하였다. 처리전과 비교하여 처리후 복강쪽 및 체외표면에서 표면 미생물수는 감소하며, 분무온도가 증가할수록 총균수의 차이를 보여준다(P<0.05). 그러나 80℃ 이상의 온도 즉, 90℃의 고온증기 세척시 80℃의 분무온도와 비교하여 미생물수 감소 효과를 보이지 않은 것으로 미루어(P>0.05) 고온증기 세척수의 분무 온도는 80℃가 적당할 것으로 판단된다. 고온증기 세척수의 처리시간별 돼지도체 표면 미생물수의 변화는, 처리전과 비교하여 처리후 미생물수는 감소하였다(P<0.05). 그러나 복강쪽 및 체외표면 모두 20초의 분무시간에 비해 30초 및 60초 처리시 총균수 변화에 차이를 나타내지 않아 20초 세척시간이 효과적인 것으로 판단된다. 고온증기 세척수의 분무온도가 돈육질에 미치는 영향을 구명하기 위한 육질평가에서 80℃ 이상의 온도에서 등심과 뒷다리 모두 높은 명도 값이 나타났다(P<0.05). 근육의 pH와 보수력은 온도가 증가할수록 감소하며, 특히, pH와 근장단백질용해성은 80℃ 이상의 온도에서 유의적인(P<0.05)으로 낮게 나타나, 70℃의 고온증기 처리시 돈육질에 부정적인 영향을 미치지 않을 것으로 판단된다. 또한 세척시간에 따른 육색의 변화에서 등심과 뒷다리 모두 세척시간이 증가할수록 명도 값은 증가하며, 30초의 증기처리 이후 명도와 적색도에서 유의적인(P<0.05) 차이를 보여 빠른 pH 감소의 원인으로 돈육의 보수력이 나빠지는 것으로 나타났다. 따라서 70℃의 증기온도와 20초의 처리시간이 돼지도체 표면 미생물수를 감소시키며 돈육질에 부정적인 영향을 미치지 않는 최적 조건이라 판단된다.
본 논문에서는 쌍선형 시스템으로 표현되는 화력발전소 과열기에 대한 퍼지 제어기법을 제안한다. 증기온도를 제어하기 위하여 쌍선형 관측기로부터 얻어진 추정값과 기준값의 오차면적과 시간 변화율을 고려하여 입력변수를 구성하고, T. Takagi와 M. Sugeno의 퍼지모델을 기반으로 제어규칙을 추론하였다. 제안된 방법의 유용성은 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의해서 검증하였다.
원자력 산업용 중성자 흡수체 제조에 사용되는 Gd 금속증기 발생기에 설치할 목적으로 394.55 nm 전이선의 전이확률을 측정한 결과를 보고한다. 증기 증발률을 장시간 동안 일정한 양으로 유지하기 위해서는 증기밀도가 실시간으로 측정되어야 하고, 이를 위해 반도체 레이저를 광원으로 사용하는 원자흡수 분광계를 제작하고 있다. 전자빔 가열로 발생된 원자빔은 가속된 전자빔과의 충돌에 의하여 가열표면의 온도를 알면 설명할 수 있는 일반적인 원자빔 성질과는 매우 다른 특성을 가지고 있다. (중략)
KIVA3V를 이용하여 모형 가스터빈 연소기에서 Jet-A의 분무와 연소에 관한 수치해석을 하였다. 연소기 형상은 6개의 희석홀을 가지며, 스월효과를 고려하였다. 연소 특성을 해석하기 위해 열적 NO 발생을 고려하였다. 다양한 분무각에 대해서 Jet-A 증기, 화염온도 분포와 NO 발생량에 대하여 비교하였다. 분무각이 커질수록 1차 영역에서 연료 증기가 비교적 고르게 나타나게 되며 증발이 더욱 빠르게 되고, 주변 기체와 연료 증기 사이의 혼합이 증가한다. 그 결과 고온부가 넓게 나타나게 되고, 이에 의해 열적 NO 발생이 증가한다.
상변화 물질을 취급하는 수치해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들은 증기표나 선도 등의 형태로 주어지기 때문에 그대로 이용할 수는 없고 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 과열증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력, 2개의 입력에 대하여 비체적, 엔탈피 및 엔트로피, 3개의 출력을 얻을 수 있도록 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성되었다. 스플라인 보간법은 2차 다항식을 사용하였으며, 주어진 압력에 대한 소구간의 온도에 적용하였다. 신경회로망 모델링은 많은 출력 범위에서 2차 스플라인 보간법보다 우수한 백분율 오차를 보였으며, 이 결과로부터 과열증기 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.
증기분사 재생 가스터빈 시스템의 성능을 해석하고 최적 운전조건을 분석하였다. 해석모델을 통해 압력비, 증기분사율, 주위온도나 터빈입구온도 등의 설계변수들이 시스템의 열효율, 연료소모율, 비동력등 성능에 미치는 영향을 최적 운전조건에서 분석하였다. 해석결과들은 증기분사가 재생 가스터빈시스템의 열효율과 비동력을 대폭 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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