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저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제19권 제3호 (통권 제80호)
발행연도
2009.6
수록면
203 - 212 (10page)

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지하고준위 방사성폐기물 처분장 근계영역에서의 거동을 예측하는 것은 처분장 설계나 안전성 평가에 중요하다. 본 연구에서는 3차원 유한차분 코드를 이용하여 처분장 설계인자 및 재료물성으로 구성되는 7가지 인자에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 결과 처분공 간격, 터널 간격, 냉각시간과 암반의 열전도도가 다른 인자에 비해 영향이 큰 것으로 나타났다. 처분장 주변의 암반과 완충재 온도의 통계적인 분포를 구하기 위해 backpropagation 인공신경망 기법이 적용되었다. 학습된 인공신경망의 적합성을 평가하기 위해 무작위로 선정된 입력 인자에 대한 예측이 실시되었다. 인자 값의 변화가 ±10% 인 경우, 신경망은 1% 오차로 신뢰할 수 있는 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 이렇게 학습된 신경망은 다양한 경우에 대한 신속한 온도 예측에 활용할 수 있었다. 완충재와 암반의 온도는 각각 평균 98℃, 83.9℃ 표준편차는 3.82℃ 와 3.67℃로 나타났다. 인공신경망을 이용함으로써 암반과 완충재 온도를 1℃ 변화시키기 위해 필요한 설계 인자의 조정 범위를 추정할 수 있었다.
#HLW repository #backprogagation #sensitivity analysis #FLAC3D #buffer #고준위처분장 #민감도 분석 #완충재

목차

Abstract
초록
1. Introduction
2. HLW disposal concept and decay heat
3. Sensitivity analysis of near field on temperature
4. Application of neural network
5. Conclusions
Reference

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [보고서] - Choi, J.W. / 1997 / Reference spent fuel and its characteristics for the concept development of a deep geological disposal system google schola 2. [기타자료] - Itasca / 2002 / FLAC3D user’s manual google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Kwon, S. / 2006 / Thermo-mechanical stability analysis for a multi-level radioactive waste disposal concept / Geotechnical and Geological Engineering 24 : 361 ~ 377 google schola 4. [단행본] - Lawrence, J. / 1993 / Introduction to Neural Networks / California Scientific google schola 5. [학술대회논문] - Lee, J.Y. / 2006 / Development of the Korean Reference Vertical Disposal System Concept for Spent fuels / Waste Management’06 google schola

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