A deep geological disposal method securely disposes of the high-level nuclear waste by placing the waste in the repository system which consists of canister containing the waste, buffer, backfill, and near-field rock. The buffer is the key barrier component of the system, and its ultimate objective is to prevent the potential radionuclide from leaking out of the damaged canister. A bentonite has been extensively proposed as a buffer candidate material in the repository. The purpose of this study is to analyze and optimize the performance of the repository by applying the properties of Korean bentonite to a numerical analysis model.
The intrusion of groundwater and heat from the waste change the temperature and chemical composition of the bentonite, consequently can alter the properties of the bentonite. Laboratory tests were conducted on Korean Kyeongju bentonite blocks that were compacted at different dry densities. All the tests were conducted at three different temperatures by supplying de-ionized water, NaCl solution, and CaCl2 solution. Based on the results, thermochemical effects on the Korean domestic bentonite were investigated.
Among the properties of Kyeongju bentonite to be applied to the repository system, Barcelona Basic Model (BBM) parameters are difficult to obtain by direct experiment. By using the simple swelling test results and the numerical model, which consider the thermal-hydraulic-mechanical interaction, a method of determining Barcelona Basic Model (BBM) parameters of Kyeongju bentonite was proposed. The parameters were derived by comparing test data and numerical analysis results using ANN, one of the machine learning techniques.
A coupled thermal-hydraulic-mechanical numerical model was constructed to which all Kyeongju bentonite properties were applied and the optimal design conditions of a Korean repository system were investigated, concerning the effect of initial conditions of buffer, backfill and near-field rock. Five influential factors, i.e., porosity and saturation of each of buffer bentonite and backfill material, and permeability of the surrounding rock were set to determine relationships with buffer temperature, saturation time, and swelling time. After constructing metamodels based on a small number of simulation results, a multi-objective optimization was performed, using the genetic algorithm. As a result of the optimization process, a Pareto optimal set has been derived, and the process and the results provide a guideline for designing a repository system.
고준위핵폐기물 심지층 처분은 핵폐기물, 완충재, 뒷채움재, 근계영역 암반을 담은 처분용기로 구성된 처분장에 폐기물을 배치하여 고준위 핵폐기물을 안전하게 처리한다. 완충재는 시스템의 주요 방벽 구성 요소이며 궁극적인 목표는 잠재적인 방사성 핵종이 손상된 처분용기에서 누출되는 것을 방지하는 것이다. 벤토나이트는 처분장의 대표적인 완충재 후보 물질로서 본 연구의 목적은 한국 벤토나이트의 특성을 수치 해석 모델에 적용하여 처분장의의 성능을 분석하고 최적화하는 것이다.
지하수의 침투과 핵폐기물의 열은 벤토나이트의 화학적 구성을 변화시켜 결과적으로 벤토나이트의 특성을 변화시킬 수 있다. 다양한 건조밀도로 압축된 경주 벤토나이트 블록에 대해 실험을 수행했다. 모든 실험은 증류수, NaCl 용액 및 CaCl2 용액을 공급하여 세 가지 온도에서 수행되었다. 실험 결과를 바탕으로 국내 경주 벤토나이트에 대한 열-화학적 효과를 조사 하였다.
처분장에 적용할 경주 벤토나이트의 특성 중 Barcelona Basic Model (BBM) 매개 변수는 직접적인 실험으로 구하기 어렵다. 열-수리-역학적 상호 작용을 고려한 단순 팽창 실험 결과와 수치 모델을 이용하여 경주 벤토나이트의 BBM 매개 변수를 결정하는 방법을 제안하였다. 매개 변수는 기계학습 기법 중 하나인 ANN을 사용하여 테스트 데이터와 수치 분석 결과를 비교하여 도출하였다.
모든 경주 벤토나이트 특성을 적용한 열-수리-역학적 수치 모델을 구축하고 완충재, 뒷채움재, 근계 영역 암반의 초기조건에 대한 영향을 고려하여 국내 처분장의 최적 설계조건을 조사하였다. 완충재 벤토나이트와 뒷채움재 재료 각각의 다공성 및 포화도, 주변 암반의 투수계수 등 다섯가지 영향 요인을 설정하여 완충재 온도, 포화 시간 및 팽창 시간과의 관계를 확인했다. 시뮬레이션 결과를 기반으로 메타 모델을 구축한 후 유전 알고리즘을 사용하여 다목적 최적화를 수행했다. 다목적 최적화 결과로 Pareto 세트가 도출되었으며 그 결과를 토대로 처분장의 최적 설계에 사용될 수 있다.
