심층 처분시설에서 완충재는 지하수의 유입을 최소화하며, 역학적인 충격을 흡수하는 중요한 역할을 한다. 사용후 핵연료로부터 발생하는 붕괴열은 완충재의 온도를 변화시켜 역학적 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 완충재 온도변화에 대한 정확한 예측이 필요하다. 이러한 온도 변화는 완충재의 열물성인 열전도도, 밀도, 비열에 영향을 받으며, 이에 대한 영향이 심층 처분시설의 열 해석에 고려되어야 한다. 특히 이들 열물성은 벤토나이트 완충재의 밀도와 함수비에 따라 변화하기 때문에 이에 대한 영향이 해석에 포함되어야한다. 따라서 본 연구에서는 완충재의 밀도와 함수비 변화 영향을 고려할 수 있는 유한요소법 기반의 열 해석 수치모델을 설정하였다. 또한 수치모델을 바탕으로 매개 변수 연구를 수행하여 각각의 열물성이 완충재의 온도 변화에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.
고준위방사성폐기물의 처분은 고심도 암반내에 처분시스템을 구축하는 심층 처분방법이 고려된다. 심층 처분은 처분용기, 완충재, 뒷채움재, 근계암반의 설계 요소인 공학적방벽과 천연 방벽으로 구성된다. 공학적방벽 중에서 벤토나이트 완충재는 암반으로부터 유입되는 지하수 흐름을 최소화하고 핵종 유출을 저지하는 기능을 한다. 지하수 유입으로 인한 완충재의 수리전도도 특성 규명은 처분장 공학적방벽의 안정성 및 건전성에 대한 성능 평가에 있어 중요한 사안이다. 본 연구에서는 경주 벤토나이트를 이용하여 다양한 건조밀도와 온도 조건에 따라 포화 수리전도도 실험을 수행하였으며, 120개의 실험 결과를 다중 회귀 분석을 통해 수리전도도 추정 모델을 제시하였다. 실험 결과에서는 건조밀도가 커질수록 수리전도도가 감소하는 경향이 나타났다. 또한, 온도가 증가할수록 수리전도도가 증가하였다. 이러한 실험 결과들을 종합한 다중 회귀 분석 결과에서는 수리전도도 추정식의 결정계수(R2)가 0.93으로 높게 나타났다. 본 연구에서 제시된 수리전도도 추정식은 벤토나이트 완충재의 성능과 연관된 건조밀도와 온도의 영향을 고려하여 처분시스템의 공학적방벽 설계에 활용 될 것으로 판단된다.
현재 고준위 방사성 폐기물 심층 처분 시스템에서 기본 완충재 물질로서 건조밀도 1.6 g/$cm^3$의 경주산 칼슘 벤토나이트를 사용하고 있으나, 열전도도가 낮은 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기준 완충재의 열전도율을 0.8 W/mK에서 1.0 W/mK로 향상시키기 위한 목적으로 다양한 첨가제를 다양한 혼합 방법을 통해 배합하고 열전도도를 측정하였다. 첨가제는 CNT(Cabon Nano Tube), Graphite, Alumina, CuO 및 $Fe_2O_3$ 등을 사용하였다. 혼합 방법의 경우, 핸드 믹서기를 통한 건식혼합, 습식 Milling 혼합, 건식 Ball Mill 혼합 등을 실시하였다. Ball Mill 혼합의 경우가 가장 균일하게 혼합되었기 때문에, 값의 편차가 가장 적었고 열전도도 증가율이 가장 좋았다. 지금까지 수행된 시험에서 소량의 고열전도 물질의 첨가로 경주산 칼슘 벤토나이트의 열전도도를 1.0 W/mK 수준으로 용이하게 증가시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구에서 제시된 열전도 향상 방법은, 첨가제 혼합이 벤토나이트의 기본 성질인 팽윤압과 수리전도도에 미치는 영향까지 제시된다면, 국내 고준위폐기물 처분장의 개념 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.
방사성폐기물 처분에서 미생물에 대한 연구는 최근에 중요한 연구 결과들이 지속적으로 발표됨에 따라 그 중요성에 대한 인식이 차츰 확대되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 방사성폐기물 처분에서 미생물의 역할과 영향들에 대한 연구결과 및 연구동향을 조사 분석하였다. 방사성폐기물 처분시스템에서 고려되고 있는 다중방벽들인 인공방벽과 자연방벽에서의 미생물들의 역할 및 연구결과를 정리하여 제시하였다. 인공방벽에서는 처분용기의 부식에 대한 영향과 압축된 완충재에서의 미생물의 생존가능성 및 역할에 대해 논의하였다. 천연방벽에서는 지하수 및 암반에 존재하는 미생물들의 역할을 자연유사연구 결과와 함께 정리하여 제시하였다. 또한 지하매질을 통한 핵종이동 및 지연특성에서 미생물의 역할과 다양한 작용과정들 및 영향을 최근 연구동향과 함께 분석하고 정리하여 제시하였다. 따라서 향후 심부 지하 환경에서 처분시스템의 거동 및 지중매질을 통한 방사성 핵종의 이동 등에 미치는 미생물의 영향에 대한 심도 있는 연구가 본격적으로 수행된다면 미생물의 중요성 및 역할에 대한 엄격한 평가를 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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