초소형원자로와 초임계 이산화탄소 발전√ 부제 : 원자력 발전소의 소형화를 위해서 초소형 고효율 미래발전기술이 앞으로 중요한 역할을 할 것이다.
현재의 원자력 발전소는 핵에 중성자를 조사하여 저장된 핵에너지를 열로 바꾸어서 최종적으로는 물을 끓여 증기로 발전하는 열기관이다. 기존에는 규모의 경제로 인해 원자력 발전소를 대형화하여 더 크게 만드는 것에 주력하였고 그것이 현재 경제성이 높은 원자력 발전소 개발로 이어졌다. 하지만 안전성에 대한 공공의 관심이 높아지고 신재생에너지를 비롯한 분산전원이 전체 전력망에서 차지하는 비중이 증가함에 따라서 기존의 원자력 발전 방식도 변화하고 있다. 하지만 현재 활발하게 개발 중인 소형모듈원전 기술도 최종적으로 물을 끓이는 방식으로 발전을 대부분 하고 있으며, 이는 원자력 발전소 소형화와 모듈화를 달성하는데 상당한 기술적 장벽이 된다.
이를 해결하기 위해서 이산화탄소를 초임계 상태로 만들어서 말전하는 방식을 사용하면 기존의 물을 끓이는 증기발전에 비해서 효율이 높으면서도 초소형화할 수 있다. 본 연구실에서는 초임계 이산화탄소 발전기술 분야에서 열역학적 해석, 터보 기계설계, 실험 및 해석, 열교환기 설계, 실험 및 해석 등 발전시스템 전 분야에 걸쳐서 연구를 진행하고 있다. 최근에는 인공지능을 이용한 자동제어 기술 및 장기 운영을 위한 유지보수 문제 해결 등에 관한 연구로 점차 외연을 확장하고 있다. 그 결과 초임계 이산화탄소 발전기술 분야에서 가장 인용이 많이 되는 연구논문들을 본 연구실에서 다수 저술하였으며, 해외연구자 및 기술자들과 자연스러운 의견 공유 및 기술전수 등이 활발하게 이루어지고 있다.
초소형 원자력 시스템 MMR
KAIST-sCO2 Cycle Test Loop
인공신경망 기반 원자력 발전소 안전분석
√ 부제 : 원자력 에너지는 안전이 최우선이며 이를 위해서 인공신경망 기법을 적용하여 안전성 평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
원자력 발전소의 안전성을 분석하기 위해서는 원자력 발전소에 실제 사고를 내어서 그 결과를 관척할 수 없으므로 매우 정교하게 원자력 발전소를 실제와 같이 모사할 수 있는 시뮬레이션 코드를 사용하여 평가한다. 이 시뮬레이션 코드는 원자력 발전소 내부에서 일어나는 복잡한 물리적 현상을 정확하게 모사할 수 있게 여러 종류의 실험기반 상관식들을 활용하여 결과를 예측한다. 이런 실험기반 상관식은 과거에는 새로운 실험 자료가 기존 데이터베이스에 추가될 때마다 상관식이 자동으로 업데이트될 수 있는 수학적 구조로 되어 있지 않았다. 즉, 최신 실험결과가 손쉽게 현재 규제기관이나 산업계에서 사용하는 원자력 발전소 안전해석 코드에 반영하기가 쉽지 않다는 뜻이다.
이를 해결하기 위해서 최근에 본 연구실에서는 데이터 기반 모델링 기법인 인공신경망을 이용하여 원자력 발전소를 정밀하게 시뮬레이션할 수 있는 안전해석 코드가 자동으로 업데이트가 될 수 있는 기술을 개발하고 있다. 기존 실험 자료가 모여 있는 데이터베이스에 새로운 실험 데이터가 추가될 때마다 상관식을 재설정하여 안전해석 코드에 반영하는 것이 아니라 인공신경망이 추가된 데이터를 활용하여 재훈련 과정을 통해서 안전해석 코드의 정밀도를 자동적으로 높이는 것이다. 이런 기술을 구현하기 위해서 현재 기초적인 연구를 진행 중이며, 인공신경망을 이용하여 안전해석 코드의 정밀도가 개선될 수 있음을 본 연구실에서 여러 시도를 통해서 보였다. 앞으로 이 기술이 정착되면 다양한 종류의 가상적인 사고 상황에서도 원자력 발전소의 안전성을 지금보다 더 높은 신뢰도를 가지고 예측할 수 있을 것이다.
코드 기반 데이터 생성
AI 기술을 사용하여 기존 상관식 개선 방법론
원자력 에너지 저장
√ 부제 : 신재생에너지를 더 지혜롭게 이용하기 위해서 원자력 에너지저장기술이 필요하다.
신재생에너지가 전력망에서 차지하는 비중의 증가로 인해서 발생하는 문제는 신재생에너지 중 특히 태양광과 풍력의 간헐성으로 인해서 발생한다. 간헐성에 대한 대처를 위해서는 필연적으로 대용량 에너지 저장시스템이 함께 개발되어야 한다. 대표적인 에너지저장 시스템으로는 배터리가 있으나 우리나라 전력 규모에서 배터리를 통해서 에너지저장 문제를 모두 해결한다는 것은 비용도 엄청나게 발생하고 또한 기술적으로도 최고의 방법이 아니다.
에너지 저장은 대부분 신재생에서 생산한 전력을 저장하는 것으로 생각한다. 그러나 필연적으로 전력저장은 전력손실이 발생하며 현재 우리나라에서 신재생에너지는 값싼 에너지가 아니므로 이 손실은 상당히 큰 경제적 손실로 이어질 수 있다. 하지만 신재생에너지를 저장하는 것이 아니라 값싼 원자력 에너지를 저장하고, 신재생에너지는 생산될 때 항상 이용하고 원자력 에너지가 그 간헐성을 보완할 수 있게 된다면 경제적으로 신재생에너지를 우리는 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
이를 위해서 현재 본 연구실에서는 가동 중 대형 원자력 발전소에서 생산하는 열을 에너지, 기계에너지, 상변화 에너지 등으로 저장하였다가 재생에너지의 간헐성을 보완할 수 있는 연구를 수행 중이다. 특히 현재 전세계적으로 주목받고 있는 대용량 에너지 저장 기술인 액화 공기 에너지저장 기술을 집중적으로 연구하고 있으며, 최근에는 액화 질소를 이용한 발전에 성공하여 액화 공기를 통한 대용량 에너지저장이 가능하다는 것을 보였다. 이 연구는 해외 석유메이저인 사우디 아람코와 공동으로 진행하고 있어서 원자력 에너지를 비롯하여 다양한 에너지를 액화 공기 형태로 저장하였다가 필요할 때 발전할 수 있게 기술을 개발 중이다.
경수로 2차 계통 탈설계 성능 해석 - TES, CCES, LAES
경수로 2차 계통 탈설계 성능 해석 - Hydrogen production & power generation
