서론
ITER 한국 사업단은 핵융합 반응기인 토카막 반응 기의 주원료인 삼중수소(Tritium; T2)와 중수소 (Deuterium; D2)의 안정적인 공급과 저장을 위한 삼 중수소 저장 및 공급 시스템(SDS; Storage and Delivery System)을 설계하여 조달하는 역할을 맡았 으며 이에 대한 개념 및 상세 설계 연구를 진행하고 있다.
SDS의 설계 연구에 있어서는 ITER 연료주기의 안 정성뿐만 아니라, 토카막으로 공급되는 수소연료의 안정적인 공급 및 저장이 필수적인 설계 조건이 된다.
또한 SDS의 저장 및 공급 장치는 우라늄을 사용하여 제작되기 때문에 높은 장치 비용이 소요된다. 따라서 SDS의 안정적인 수소연료의 공급 및 저장을 위해서 는 ITER 연료주기의 다양한 운전조건을 고려한 SDS 의 운전계획 및 최적의 장치 개수를 위한 설계 연구가 필요하다. 또한 ITER 연료주기의 안전적인 운전과 삼중수소 격리 운전의 적합성 및 핵융합 운전의 안정 성 확인을 위한 SDS의 운전 상황, 연료 저장 상태 및 물질흐름 상태를 확인할 수 있는 가상운전 모델 개발 이 필요하다.
2. ITER SDS 개요
SDS는 삼중수소 저장 및 공급시스템의 약자로 핵 융합 반응의 주연료인 삼중수소와 중수소를 저장하고 필요한 시점에 토카막 반응기로 공급하는 역할을 한 다. 운전 초기에 TLS(Tritium Loading Station or
Tritium Depot)에서 삼중수소가 공급되어 SDS에 저 장되며, 이후 토카막 반응 시에 SDS에서 FS(Fuelling System)로 연료공급이 이루어진다. 토카막에서 반응 하는 수소 연료량은 공급되는 양의 1~3% 정도이며, 남은 99~97%의 잔여 수소연료는 ISS(Isotope Separation System)에서 분리 및 불순물 제거 과정 을 거친 후 SDS에 다시 저장된다. 저장된 수소연료는 필요한 공급 시점에 FS로 공급되며, 위 과정을 반복 한다[1,2,3].
실제로 SDS는 수소연료 이외에 다양한 기체를 처 리하기 때문에 복잡한 장치 구성을 가지지만, 수소연 료저장에 해당하는 주요 장치에는 SDS 저장용기 (bed)와 Buffer Vessel 2가지가 있다. SDS 저장용기 는 삼중수소 및 중수소를 고체물질(현재는 우라늄)에 금속수소화물 형태로 장기간 저장할 수 있는 주요 저 장장치이며, 일반적인 화학공정에서의 흡착탑과 같은 원리로 운전된다. 공급 운전 시에는 1) 수소 탈착을 위한 예열, 2) 탈착 과정을 거치며, 저장 운전 시에는 3) 수소 흡착을 위한 냉각, 4) 흡착 과정 등의 총 4단 계 과정의 일정한 주기에 따라 운전된다. 또한 수소 취급의 안정성을 위해 용기당 재고량은 70 g 이하로 제한되기 때문에 연료주기 운전조건에 따라 수십 개 의 저장용기가 필요하다[2].
Buffer vessel은 삼중수소와 중수소를 기체 상태로 단기간 저장할 수 있는 중간 저장장치로써, SDS 저장 용기로부터 수소연료를 받아 FS(Fueling System)를 통해 토카막으로 전달하는 목적을 가진 장치이다. 수
ITER 삼중수소 저장 및 공급 시스템의 가상운전모델 개발
이재욱, 하진국**, 이의수**, 이인범***
POSTECH 화학공학과, **동국대학교 화공생물공학과, ***POSTECH 엔지니어링 대학원 및 화학공학과
{rilla88, iblee***}@postech.ac.kr, {hasung**, eslee**}@dongguk.edu
소연료가 기체 상태로 존재하기 때문에 역시 안전성 을 고려해야 하며, 또한 장치 비용을 고려하여 장치 개수를 최대한 줄이는 것이 바람직하다.
SDS는 위 2가지 장치들로 아래 그림 1과 같은 연결 구성을 가진다. 그림 1의 a)는 ISS에서는 SDS 저장용 기와 연결되어있으며, 동시에 복수개의 저장용기로 물 질전달이 가능하다. 저장용기에서 buffer vessel로 연 료 전달 시에도 복수개의 저장용기에서 복수개의 buffer vessel로 물질전달이 가능하다. 하지만, buffer vessel에서 FS를 통해 토카막으로 공급될 때는 밸브 제어를 통해 하나의 buffer vessel에서만 공급하게 된 다. 최근에는 그림 1의 b)와 같이 SDS 저장용기를 거 치지 않고 ISS에서 buffer vessel로 바로 연료가 공급 되는 bypass 흐름에 대한 논의가 진행되고 있다.
SDS 운전은 토카막의 반응 방식에 따라 종속적이 다. ITER에서 계획한 토카막 반응은 총 3가지로 Inductive, Non-inductive, Hybrid operation이 있으 며, 하루에 20회 이상, 1회에 5~10분 이내의 주기적 인 회분식(batch) 운전이 행해진다. 이에 따라 SDS 에서 토카막으로 1회 연료 공급, 일정 시간 휴지 후 다시 연료 공급이 반복되는 방식(Burn and Dwell)으 로 진행된다. 즉각적인 연료 공급을 위해서 휴지 시간 동안 수소연료를 삼중수소 저장용기에서 꺼내 buffer vessel에 채운 상태로 유지한다. 토카막의 운전 방식
에 따라 다르지만, 삼중수소 저장 및 공급을 위한 저 장장치가 대략적으로 수십 개가 필요한 것으로 예상 되고 있다[3].
3. Batch 공정의 생산계획(Scheduling) 앞서 언급한 바와 같이 SDS의 안정적인 수소연료 의 공급 및 저장을 위한 운전계획 및 최적의 장치 개 수를 위하여 기존 화학공정설계에 적용되고 있는 생 산계획(Scheduling) 최적화 기법을 SDS 가상운전모 델 개발에 적용할 수 있다. 화학공정설계에서 생산계 획 최적화란 현재 가지고 있는 장치, 인력, 시간, 유틸 리티와 같은 자원(resource)을 가장 효율적으로 운영 하여 주어진 시간동안 생산량의 증대 또는 경제적인 이익을 최대화시키는 문제를 말한다[4]. 생산계획 최 적화는 화학공정 중에서도 회분식 공정을 대상으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 이는 회분식 공정이 공정 에서 생산하고자 하는 제품이 다양하고 그에 따른 운 전 조건이 다르기 때문에 공정에 포함된 장치, 작업 순서들의 조합에 따라 제품 생산 비용이나 효율성이 크게 달라지는 특성이 있기 때문이다. 예를 들어, 잘 알려진 회분식 공정인 폴리머나 제약 공장의 경우 동 일한 장치로 다양한 종류의 제품을 생산해야 하며, 이 때 각 제품에 따라 장치의 운전 조건이나 사용 여부가 다르다. 이와 같은 공장에서는 수학적 모델을 통한 생 특·별·기·획(Ⅲ)
그림 1. a) SDS 기초 장치 구성 및 물질 흐름도, b) Bypass를 고려한 SDS 장치구성.
산계획 최적화를 통해 생산자의 목표에 적합한 운전 계획을 얻을 수 있다. 일반적으로 생산자는 대상 공정 의 생산량 증대, 생산기한 감소, 비용 절감 등의 목표 를 가지고 문제를 구성한다. 공정의 장치 구성과 장치 의 Spec.과 운전조건 등이 초기조건으로 주어지며, 각 장치가 언제 어떤 제품을 생산하는지에 대한 해를 얻 을 수 있다. 구해진 해 즉, 각 장치의 생산일정계획은 Gantt-Chart 형태로 표현된다.
4. 생산계획의 연구 동향
생산계획 연구는 1980년대부터 활발히 진행되어 왔 다. 가장 초기에는 경험적 방법을 통한 연구가 진행되 었으며, 컴퓨터와 소프트웨어의 발달과 함께 수학적 모델을 통한 최적화 연구가 진행되었다. 초기에는 회 분식 공정을 대상으로 단순히 제품 생산 순서만 결정 하는 단순한 모델로써 총 생산 시간을 최소화하는 목 적함수를 가진 수학적 모델이 개발되었다[5]. 이후 조 업 준비 시간, 제품 이송시간, 저장조 운영 방식, 복수 개의 생산라인 등을 고려한 모델 개선에 관한 연구들 이 수행되었다[6~8].
1990년대에 들어서 회분식 공정을 Network형태로 표현하여 모델링 하는 방법이 제시되었다. 이 방식을 STN(State-task network)과 RTN(Resource-task network)이라고 하며[9,10], 이후부터 오늘날까지 많 은 Scheduling 연구들이 이 방법을 기반으로 심화 연 구되었다. State는 원료의 초기상태, 중간상태, 최종 제 품 상태를, task는 장치의 작업을 의미하며, 그림 2는 STN의 간단한 예시이다. 이 방법은 복잡한 회분식 공 정에서의 각 장치의 물질 처리량, 물질 전달량, 물질
흐름간의 혼합, 분리, 환류 등의 현상을 정확히 기술할 수 있다는 장점이 있다. STN과 RTN이 제시된 이후 에는 계산 효율성을 개선하기 위해 Cyclic approach, MILP-CP iterative approach, Lagrangean relaxation 등의 방법들을 적용한 연구가 진행되어왔다[11~13].
최근에 들어서는 기존의 단기 생산계획의 최적해가 장기적 관점에서 최적이 아닐 수 있다는 지적에서 장 기/단기 생산계획을 동시에 해결하는 문제에 대한 연 구가 진행되고 있다. 최적화 문제 크기가 커짐에 따라 위에서 언급한 계산 효율성을 위한 특수한 알고리즘 들이 응용되어 적용되고 있다[14,15].
5. ITER SDS의 운전계획
SDS는 특정 물질을 생산하는 공정이 아니라, 토카 막을 위해 물질을 저장, 공급해주는 공정이기 때문에 생산계획이 아닌 운전계획 또는 운전모델이라는 표현 을 사용한다. SDS 운전계획을 위해 State-task network을 사용하여 수학적 모델을 개발하였으며, 그 림 1과 같이 주반응 연료인 T2, D2의 저장 Line에 대 한 문제로 구성하였다. 주어져야 하는 정보는 1) 각 장치의 최대용량, 2) 각 장치의 필요 최저 저장량, 3) SDS 저장용기의 수소 흡착 및 탈착 속도, 4) 토카막 에서의 연료 공급 필요량 및 필요 시점, 5) ISS Return에서의 연료 저장 및 시점, 6) 각 장치의 초기 저장량, 7) 저장용기의 냉각, 예열 시간이며, 이 때 구 하고자 하는 결정변수는 a) 각 장치의 특정 작업의 시 작 시점, b) 각 장치의 특정 작업의 완료 시점, c) 각 장치에서 저장하고 있는 연료량, d) 장치 간에 전달되 는 연료량 4가지이다. 또한 아래의 가정을 포함한다.
첫째, 각 장치들 간의 연료이동에서 생기는 운반시간 은 무시한다. 둘째, 저장용기의 흡착, 탈착 속도는 시 간에 따라 일정한 값을 가지는 것으로 가정한다. 셋째, 각 장치와 운반에서 생기는 Loss는 없다고 가정한다.
토카막의 반응 및 SDS 저장장치의 운전이 주기적 이라는 문제 특성을 바탕으로 전체 문제 크기를 절감 하기 위해서 Cyclic-team approach를 적용하였다. 각
그림 2. State-task network 표현방법 예시.
Cycle에 필요한 Team 단위의 장치개수를 최소화하 고 Cycle을 반복하여 가상운전계획 결과를 도출하는 방식으로써 장치 개수에 있어 전역 최적해를 보장할 수는 없지만 계산 효율성을 크게 높일 수 있다는 장점 이 있다. 간략한 수학적 모델은 아래와 같다.
6. ITER SDS의 최적 장치 개수 및 가상운전모델 현재까지 개발된 수학적 모델을 통해서 ITER에서 고려하고 있는 핵융합 시나리오에 따라 최적화 문제 를 해결하였으며 그에 따른 최소 장치 개수와 가상운 전계획 결과를 구하였다. ITER에서 고려하고 있는 핵융합 운전 시나리오는 총 3가지로, 토카막 반응 방 식에 따라 Inductive, Non-inductive, Hybrid operation 이 있으며 이 중 lab scale 저장장치 실험 정보가 있는
Inductive operation을 위한 결과를 도출하였다. 구해 진 최적 장치 개수는 표 1과 같으며, 이 공정 구성에 대한 가상운전결과는 그림 3의 Gantt-Chart와 같다.
그림 3에서 녹색 화살표와 노란색 화살표는 물질흐 름을 나타내며, 각 장치의 운전은 다른 색을 이용하여 표시하였다. 수소연료가 ISS에서 각 SDS 저장용기 Team으로 전달된 후 Buffer vessel을 통해 토카막으 로 공급되는 것을 확인할 수 있다. 최적 결과에서는 장치의 저장된 양과 전달되는 양이 모두 계산되지만, 위 Gantt-Chart에서는 생략하였다.
7. 결론
지금까지 ITER 연료주기 플랜트에서 한국 ITER 사업단이 맡아 설계하고 조달하는 SDS의 운전계획 특·별·기·획(Ⅲ)
표 1. Inductive operation을 위한 최적 장치 개수
Optimal
Solution
Number of team
Number of SDS Bed
Number of Buffer vessel
D2 line 9 54 3
6 54 1
T2 line 9 36 2
6 36 1
그림 3. Inductive operation 가상운전모델 Gantt-Chart 결과
및 가상운전모델 개발에 대해 소개하였다. 앞서 언급한 바와 같이 SDS의 운전계획 및 가상운전모델 개발은 ITER 연료주기의 안정적인 운전과 삼중수소 격리 운전 의 적합성 및 핵융합 운전의 안정성 확인을 위한 SDS의 운전 상황, 연료 저장 상태와 물질흐름 상태를 확인할 수 있다. 또한 안정적인 수소연료의 공급 및 저장을 고 려한 SDS의 최적 장치 개수를 결정할 수 있다. SDS는 핵융합 반응기인 토카막의 운전 방식에 종속적이다. 이 에 다양한 토카막 운전 방식에 따른 SDS의 운전계획 및 가상운전모델의 추가적인 연구가 진행 중이다.
향후 ITER 연료주기 플랜트 전체의 운전 상황을 파악하고 확인할 수 있는 연료주기 운전모델 연구가 필요하며, 또한 ITER 연료주기에서 발생할 수 있는 다양한 불확실 변수를 고려한 SDS 가상운전시스템 구축이 필요하다. 최종적으로 앞서 언급한 운전조건 의 변경과 장치고장 등과 같은 불확실 변수를 고려한 동적 생산계획(reactive scheduling)을 통합적으로 고 려한 ITER 연료주기 가상운전시스템을 개발해야 한 다. ITER 연료주기 가상운전시스템은 핵융합 연료주 기의 제어시스템 구축, 공정최적화, 공정개선 뿐만 아 니라 운전자(operator)의 가상운전 교육시스템 등에 활용할 수 있을 것이다.
참고문헌
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Jung, H. S. Chung and K. M. Song, Transactions of the Korean hydrogen and new energy society, 2233(1), 56 (2012).
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핵융합 배가스 중 수소동위원소 회수공정(TEP) 기술
정우찬, 정필갑, 김정원, 문흥만*
대성산업가스(주) 초저온연구소(DCRI) [email protected]*
