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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이용진 (공주대학교) 한근희 (공주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
164 - 169 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.2.164

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원자력발전소에서는 방사성 물질인 핵연료의 효율적인 관리, 운영 및 안전성 확보를 위하여 주기적으로 점검을 수행, 필요한 정비와 안전조치를 수행한다. 국내 원전에서 사용되는 핵연료의 수명은 3년이며 매 1년 주기로 연소도를 평가하고 재배치하여 운영된다. 사용 중 핵연료의 재배치는 연료의 수명을 증가시킴으로 생산비용을 절감 할 수 있는 중요한 요소이므로 핵연료의 상태, 성분 및 연소도 등을 고려하여 결정 되어야 한다. 원자로 연료의 재배치 문제는 핵연료 관리 최적화 (In-Core Fuel Management Optimization, ICFMO) 및 원자로 연료 재장전 문제(Nuclear Reactor Reload Problem)로 알려진 원자력 공학 분야의 고전적인 문제이며 최근에는 유전 알고리즘 및 인공신경망 등을 이용하여 원자로 연료를 재배치하기 위한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 핵연료의 연소도에 따른 교체 주기별 재배치를 위한 타부 탐색 알고리즘의 적용방법을 연구 하였으며 제안된 방법을 스페인의 Almaraz 원자력발전소의 Benchmark에 적용하여 타당성을 분석하였고 실험결과로부터 타부 탐색 알고리즘을 이용한 방사성 핵연료 재배치 방법의 효용성을 확인하였다.
#핵연료 배치 #재배치 최적화 #최적화 알고리즘 #타부 탐색 #Nuclear Fuel Loading Pattern #Relocation Optimization #Optimization Algorithm #Tabu Search

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 핵연료 집합체의 배치
3. 타부 탐색 알고리즘
4. 핵연료 재배치 문제 분석
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Mehmet T, Kur?at B, A. Erdemli, “Performance evaluation of genetic algorithms on loading pattern optimization of PWRs”, Nuclear Energy in Central Europe, 2001. Adem E, Melih G, “A PWR reload optimisation code (XCore) using artificial neural networks and genetic algorithms”, Annals of Nuclear Energy, 2003. Changhyo Kim, Teakkyum Kim, “Development of In-Core Fuel Management Scoping Tools for PWR”, Journal of the Korean Nuclear Society, Vol 25, Number 1, Mar 1993. Anderson. M, Alan. L, Roverto S, “Artificial Intelligence Methods Applied to the In-Core Fuel Management Optimization”, Nuclear Power, 2010. G. Allaire, C. Castro, “Optimization of nuclear fuel reloading by the homogenization method”, Struct Multidisc Optim 24, 11-22, 2002.

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