후행 핵연료주기 경제성 평가는 추정 비용의 불확실성, 평가 대상기간의 장기성, 적용 할인율에 따른 계산결과의 변동성 등 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 평가기관 또는 평가자에 따라 그 결과가 서로 상이하다. 본고에서는 지금까지 수행된 주요 경제성 평가 연구들을 조사/분석하여 그 특징과 한계를 알아봄으로써 현재 국내에서 추진되고 있는 사용후핵연료 공론화 및 후행 핵연료주기 정책 연구 추진에 기초자료로 활용될 수 있도록 하고자 하였다. 분석 결과 사용후핵연료 재활용 옵션에 비해 직접처분 옵션이 유리하나, 입력 자료로 사용된 파라미터 값에 따라 결과의 불확실성이 많이 나타나 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다는 사실을 알 수 있었다.
The economic and environmental friendliness analysis of the nuclear fuel cycle options that can be expected in Korea were performed. Options considered are direct disposal, reprocessing and DUPIC (Direct Use of Spent PWR Fuel In CANDU Reactors). By considering the result of calculation of the annual uranium requirement and nuclear spent fuel generation by analysis of nuclear fuel material flows in the nuclear fuel cycle options, we decided the time of back-end nuclear fuel cycle processes and the volume. Then we can analyze the economic and environmental friendliness by applying the unit cost and unit value of each process, respectively.
This paper presents the verification and validation (V&V) of a calculation module for isotope inventory prediction to control the back-end cycle of spent nuclear fuel (SNF). The calculation method presented herein was implemented in a two-step code system of a lattice code STREAM and a nodal diffusion code RAST-K. STREAM generates a cross section and provides the number density information using branch/history depletion branch calculations, whereas RAST-K supplies the power history and three history indices (boron concentration, moderator temperature, and fuel temperature). As its primary feature, this method can directly consider three-dimensional core simulation conditions using history indices of the operating conditions. Therefore, this method reduces the computation time by avoiding a recalculation of the fuel depletion. The module for isotope inventory calculates the number densities using the Lagrange interpolation method and power history correction factors, which are applied to correct the effects of the decay and fission products generated at different power levels. To assess the reliability of the developed code system for back-end cycle analysis, validation study was performed with 58 measured samples of pressurized water reactor (PWR) SNF, and code-to-code comparison was conducted with STREAM-SNF, HELIOS-1.6 and SCALE 5.1. The V&V results presented that the developed code system can provide reasonable results with comparable confidence intervals. As a result, this paper successfully demonstrates that the isotope inventory prediction code system can be used for spent nuclear fuel analysis.
In this paper, we performed a design study of a thorium fueled reactor according to the design concept of the Radkowsky Thorium Reactor (RTR) and evaluated its overall performance. To enhance its performance and alleviate its problems, we introduced a new metallic uranium fuel, uranium-zirconium hydride (U-Zr $H_{1.6}$), as a seed fuel. For comparison, typical ABB/CE-type PWR based on SYSTBM 80+ and standard RTR-type thorium reactor were also studied. From the results of performance analysis, we could ascertain advantages of RTR-type thorium fueled reactor in proliferation resistance, fuel cycle economics, and back-end fuel cycle. Also, we found that enhancement of proliferation resistance and safer operating conditions may be achieved by using the U-Zr $H_{l.6}$ fuel in the seed region without additional penalties in comparison with the standard RTR's U-Zr fuelr fuelel
In this paper, we validate the decay heat calculation capability via a two-step method to analyze spent nuclear fuel (SNF) discharged from pressurized water reactors (PWRs). The calculation method is implemented with a lattice code STREAM and a nodal diffusion code RAST-K. One of the features of this method is the direct consideration of three-dimensional (3D) core simulation conditions with the advantage of a short simulation time. Other features include the prediction of the isotope inventory by Lagrange non-linear interpolation and the use of power history correction factors. The validation is performed with 58 decay heat measurements of 48 fuel assemblies (FAs) discharged from five PWRs operated in Sweden and the United States. These realistic benchmarks cover the discharge burnup range up to 51 GWd/MTU, 23.2 years of cooling time, and spanning an initial uranium enrichment range of 2.100-4.005 wt percent. The SNF analysis capability of STREAM is also employed in the code-to-code comparison. Compared to the measurements, the validation results of the FA calculation with RAST-K are within ±4%, and the pin-wise results are within ±4.3%. This paper successfully demonstrates that the developed decay heat calculation method can perform SNF back-end cycle analyses.
A spent nuclear fuel (SNF) analysis module for the Vodo-Vodyanoi Energetichesky Reactor (VVER) was developed and validated in this study. This advancement expands the application area of the existing nodal diffusion code, RAST-V, and reduces the need for additional code during 3D core simulations for SNF analysis, leading to increased efficiency in simulation time. RAST-V uses Lagrange interpolation and a power correction factor derived from the Bateman equation to bypass the re-depletion calculations, which are used to solve the microdepletion chain. This approach improved the efficiency of analysis. To mirror the conditions during the 3D core simulations, the module used history indices related to the moderator temperature, fuel temperature, and boron concentration. The module can predict 1620 isotopes. This paper presents the validation of this isotope inventory prediction and the application of burnup credit. The VVER analysis module was validated using 28 samples discharged from the Novovoronezh-4. Most isotopes were within 10 % of the boundaries of the measurements. This study successfully offers verification results using VVER benchmarks and discusses the application of burnup credit using a VVER-440 cask.
This paper addresses the uncertainty quantification and sensitivity analysis of a depleted light-water fuel assembly of the Turkey Point-3 benchmark. The uncertainty of the fuel assembly decay heat and isotopic densities is quantified with respect to three different groups of diverse parameters: nuclear data, assembly design, and reactor core operation. The uncertainty propagation is conducted using a two-step analysis code system comprising the lattice code STREAM, nodal code RAST-K, and spent nuclear fuel module SNF through the random sampling of microscopic cross-sections, fuel rod sizes, number densities, reactor core total power, and temperature distributions. Overall, the statistical analysis of the calculated samples demonstrates that the decay heat uncertainty decreases with the cooling time. The nuclear data and assembly design parameters are proven to be the largest contributors to the decay heat uncertainty, whereas the reactor core power and inlet coolant temperature have a minor effect. The majority of the decay heat uncertainties are delivered by a small number of isotopes such as 241Am, 137Ba, 244Cm, 238Pu, and 90Y.
엔터프라이즈 환경의 표준화 경쟁은 백엔드의 데이터 티어로 시작하여 대표적인 엔터프라이즈 미들 티어가 스프링 프레임워크로 받아들여짐으로써 표준화로 안정화되고 있는 실정이다. 또한 점차 빠른 주기로 새로운 디바이스의 출현으로 웹과 모바일 서비스에 대한 호환성 확보가 웹 서비스 기업들의 중요한 경쟁력이 되고 있다. 그러나 국내 기업들은 이러한 정보화 시대의 격변한 환경 변화에 적절한 역량있는 기술 인력을 확보하지 못하고 있으며, 교육중심 대학들의 교육과정에서도 새로운 역량중심의 교육과정의 요구를 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 엔터프라이즈 시스템 플랫폼 환경에서 필요한 역량중심의 기술을 습득과 교육과정을 개발하기 위하여 스프링 프레임워크 환경에서 스프링 데이터 JPA를 활용한 시스템을 분석 및 설계 단계별로 문서화 작성을 통하여 구현하였다. 향후 엔터프라이즈 환경에서의 바로 적용할 수 있는 풀 스택 역량중심의 교육과정 및 캡스톤 디자인 교육과정의 참조 모델을 제공하고자 한다.
As a part of the back-end fuel cycle, transportation of spent nuclear fuel (SNF) from nuclear power plants (NPPs) to a fuel storage facility is very important in establishing a nuclear fuel cycle. In Korea, the accumulated amount of SNF in the NPP pools is troublesome since the temporary storage facilities at these NPP pools are expected to be full of SNF within ten years. Therefore, Korea cannot help but plan for the construction of an interim storage facility to solve this problem in the near future. Especially, a decision on several factors, such as where the interim storage facility should be located, how many casks a transport ship can carry at a time and how many casks are initially required, affect the configuration of the transportation system. In order to analyze the various possible candidate scenarios, we assumed four cases for the interim storage facility location, three cases for the load capacity that a transport ship can carry and two cases for the total amount of casks used for transportation. First, this study considered the currently accumulated amount of SNF in Korea, and the amount of SNF generated from NPPs until all NPPs are shut down. Then, how much SNF per year must be transported from the NPPs to an interim storage facility was calculated during an assumed transportation period. Second, 24 candidate transportation scenarios were constructed by a combination of the decision factors. To construct viable yearly transportation schedules for the selected 24 scenarios, we created a spreadsheet program named TranScenario, which was developed by using MS EXCEL. TranScenario can help schedulers input shipping routes and allocate transportation casks. Also, TranScenario provides information on the cask distribution in the NPPs and in the interim storage facility automatically, by displaying it in real time according to the shipping routes, cask types and cask numbers that the user generates. Once a yearly transportation schedule is established, TranScenario provides some statistical information, such as the voyage time, the availability of the interim storage facility, the number of transported casks sent from the NPPs, and the number of transported casks received at the interim storage facility. By using this information, users can verify and validate a yearly transportation schedule. In this way, the 24 candidate scenarios could be constructed easily. Finally, these 24 scenarios were compared in terms of their operation cost.
기업가들은 일반적으로 기업의 성장을 위하여 국내외 경제동향에 대하여 면밀한 분석과 판단 및 예측을 하고 기업의 경영 활동에 반영한다. 기업가들의 이와 같은 종합적인 판단, 예측, 계획 등은 생산, 투자, 고용 등 기업의 경제활동에 영향을 미치게 되며, 국민경제 전체의 경제활동 수준이라 할 수 있는 경기에도 큰 영향을 미치게 된다. 기업경기 실사지수(Business Survey Index; BSI)는 이러한 기업가의 주관적이고 심리적인 요인에 대한 정보를 수집하여 경기분석에 활용하고자 하는 필요성에 의해 작성되었다. 기업경기실사지수는 과거 외환위기를 전후한 경기변동기에서 경제예측을 위한 단기시계열 모형의 매우 유용한 변수로 이용되었다. 최근의 금융위기는 과거 외환위기 당시와 유사한 급격한 경기변동올 수반하연서 기업정기실사지수의 경제예측변수로서의 중요성을 재차 부각시졌다. 본고에서는 이와 같이 유용성이 높아지고 있는 경제심리지표로서 기업경기실사지수의 의미에 대해 개괄하고 동 지수에 영향을 미치고 있는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 분석을 위해 GUIDE 회귀나무 알고리즘을 이용하였으며, 분석한 결과 다양한 경제변수틀 중 제조업 가동률 및 소비재 판매액 등 기업의 활동과 직결된 지표와 더불어 kospi와 환율 등 금융시장의 안정성과 관련된 지표도 경제심리에 영향을 미치는 변수로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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