Small Modular Reactors and Virtual Reactor

Yunje CHO and Sung Hoon CHOI

In February of this year, the Ministry of Science and ICT launched a call for proposals for the Global TOP Strategic Research Groups project with the slogan “Bold Challenges from Research Institutes, Innovative Steps Together.” The Global TOP Strategic Research Groups initiative aims to establish an open collaborative framework focused on national missions that transcends the boundaries of research institutes, supporting them to achieve significant outcomes befitting national research organizations. This feature aims to briefly introduce the research background and goals of one of the five selected strategic research groups: the “Development of an SMR Virtual Reactor Platform.” This initiative, led by the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), and the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), will be conducted over five years, starting from June 2024.

들어가며

올 2월 과학기술정보통신부는 “출연연의 담대한 도전, 함께 내딛는 혁신의 발걸음”이라는 슬로건과 함께 글로벌TOP 전략연구단 사업 공모를 시작했다. 글로벌TOP 전략연구단 사업은 출연연 간 칸막이를 뛰어넘는 국가적 임무 중심의 개방적 협력체계를 구축하고, 출연연이 국가 연구기관다운 대형성과를 창출할 수 있도록 지원하기 위한 사업이다. 본 특집에서는 최종 선정된 5개 전략연구단 사업 중 하나인 “SMR 가상원자로 플랫폼 개발 전략연구단”의 연구 배경과 개발 목표를 간략히 소개하고자 한다. SMR 가상원자로 플랫폼 개발 전략연구단은 한국원자력연구원(KAERI), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관기관으로 참여하며 2024년 6월부터 5년간 진행되는 사업이다.

서 론

2022년 ChatGPT 출시 이후 거대언어모델은 눈부신 성장을 거듭하였으며, 현재 구글, 아마존, 애플 등 수많은 글로벌 대기업들이 자체적인 데이터 센터를 구축·확장하고 있다. 에너지 집약적인 데이터 센터의 확장으로 인한 미래의 전력 소비량은 2026년까지 약 두 배에 이를 것으로 예상된다.1) 이에 더해 온실가스 배출량 감축을 위하여 산업 및 수송부문에서의 전력 수요도 점차 증가하고 있는 추세이다. 이러한 전력 수요의 증가와는 별개로, 1997년 교토의정서, 2015년 파리협약, 기후변화에 관한 정부간 협의체 회의 등을 거쳐 G20 회원국들은 모두 탄소중립 목표 대열에 동참하였다. 우리나라도 2021년 수립된 국가온실가스 감축목표에서 2030년까지 2018년 배출량 대비 40% 감축을 목표로 발표하였다.

탄소중립과 급증하는 전력수요 대처라는 두 마리 토끼를 잡기 위한 방안으로, 세계는 소형모듈원자로(Small Modular Reactor, SMR)를 주목하고 있다. 태양광, 풍력, 수력과 같은 신재생에너지 용량이 빠르게 증가하고 있지만, 간헐성과 낮은 에너지밀도로 인하여 안정적인 전력망 구성을 위한 파트너로 SMR을 점찍은 것이다. SMR은 전력생산량이 300 MWe 이하이면서, 공장에서 제조 후 조립식으로 현장 설치가 가능한 원자로를 의미하며 탄력운전이 가능하여 전력망 구성에 유연성을 제공할 수 있다(표 1).

[Table 1] Comparison of SMR’s characteristics against conventional NPPs.

이러한 배경하에, 세계 18개국에서 약 80종 이상의 SMR을 개발 중이며, 글로벌 SMR 시장 선점을 위하여 치열한 기술 경쟁을 진행하고 있다.2) 이러한 경쟁에는 미국의 빌게이츠가 2006년 설립한 테라파워와 웨스팅하우스, NuScale사, 영국 롤스로이스 등의 대기업이 참여하고 있으며, 국가 주도로 개발을 진행 중인 러시아와 중국 등도 포함된다. 국내에서도 2023년 3월 국가온실가스 감축목표 수정안에서 원전비중의 확대를 발표하였으며, 경수형인 혁신형 SMR(Innovative SMR, i-SMR), 비경수형인 용융염원자로(Molten Salt Reactor, MSR) 등을 개발 중이다. 하지만, SMR 개발의 후발주자로서 해외 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위하여, SMR 개발 및 실증을 적기에 가능하게 하는 해석 기술이 필수적으로 요구된다.

SMR 가상원자로 플랫폼(Virtual Small Modular Reactor, V-SMR) 개요

새로운 노형의 SMR을 설계하고 그 안전성을 검증하기 위해서는 고신뢰도의 해석(high fidelity simulation) 기술이 필요하다. 기존의 대형원전 개발에 사용해 온 검증된 설계 코드를 그대로 사용하는 것도 유용할 수 있으나, SMR의 기술적인 차별성으로 인하여 새로운 해석 기술 개발이 불가피하다. 현재 국내외에서 개발 중인 SMR은 피동형계통을 사용하는 설계 특성상 기존의 원자로 설계에 사용하던 1차원 코드 사용이 어렵다. 또한, 액체금속, 고온가스, 용융염 등을 냉각재로 사용하거나, 금속 핵연료, 무붕산 노심 설계를 사용하는 등의 기술적 특징으로 인하여 다양한 물리현상을 동시에 해석하는 다물리(multiphysics) 해석도 요구된다.

Fig. 1. Schematics of V-SMR architecture.

 V-SMR은 3차원 고신뢰도 해석, 고속 해석, 다물리 해석 기능과 함께 사용자 편의성, 확장성, 보안성 등을 고려한 추가적인 서비스 기능을 포함한다. 3차원 형상 제작 및 관리, 소프트웨어 입력 GUI, 웹기반 슈퍼컴퓨터 사용 도구를 제공하며, 워크플로우 관리, 데이터레이크 관리, 초고속 가시화를 위한 데이터 압축 및 전송 등의 백엔드 기능도 제공한다. 이러한 플랫폼 기반 기술은 ETRI가 주도적으로 개발할 예정이다(그림 1).

Fig. 2. Differences between virtual reactor and digital twin.

이와 같은 V-SMR은 산업계에서 널리 사용되는 디지털 트윈과 다소 차이가 있다. 디지털 트윈은 현장의 계측 데이터와 연결하여 실물의 현재 상태를 디지털 공간에 그대로 복제하여 가시화하는 것이 주요 기능이다. 최근 디지털 트윈도 예측 기능의 범위를 확장하고 있지만, 건설 단계에서의 기기 배치, 운영 단계에서의 이상상황 조기 감지, 계획 정비, 소모품 발주 등이 주요 목적인 경우가 많다. 반면, 가상원자로는 가상의 사고 상황을 가정하고 이를 높은 신뢰도로 해석하여 원전의 안전성을 검증하는 것이 주요 목적이다. 따라서, 현장 설치와 실시간 계측 데이터가 필수적으로 요구되지 않지만, 슈퍼컴퓨터 등의 대규모 계산 자원이 필수적이다(그림 2).

고신뢰도 해석 기술

SMR의 설계 및 검증을 위한 고신뢰도 해석은 기존 상용로의 설계에 사용하던 해석 기술 대비 높은 정밀도, 작은 불확도를 갖는다. 기존 해석 기술의 원형이 개발된 1980년대 컴퓨터 성능을 고려하면, 최근 개발되는 해석 도구들이 상대적으로 높은 성능의 컴퓨터 사용을 전제하는 것은 매우 타당하다. 기존 해석 기술과 비교한 고신뢰도 해석 기술 개발 방향을 몇 가지 주요 해석 분야별로 나누어 설명하면 다음과 같다.

1. 원자로 노심 해석 분야

원자로의 출력을 예측하기 위해서는 원자로 노심 내에서의 중성자속 분포 및 중성자에 의한 핵분열 연쇄반응을 계산해야 한다. 노심 내 중성자 거동의 해석을 위한 방법은 크게 결정론적 방법과 확률론적 방법으로 분류할 수 있다. 기존 상용 노심 설계는 중성자 확산방정식 기반의 결정론적 방법을 사용하는데, 이 방법은 매우 빠른 계산이 가능하지만, 군정수 생산 과정에서 필연적으로 수반되는 다군 근사, 집합체 단위의 균질화로 인한 봉단위 정보의 손실, 그리고 중성자 확산 근사에 따른 중성자속 분포 오차로 인해 근본적인 오차를 갖는다. 중성자 수송방정식 기반의 결정론적 방법 또한 공간, 에너지, 각도 차분화에 따른 오차를 내재하고 있다. 정확도 향상을 위해 3차원 초정밀 격자를 사용할 경우 필요한 메모리 공간 및 전산시간이 기하급수적으로 늘어나게 되어 또 다른 근사법 및 다양한 가속기법의 개발이 요구된다.

Fig. 3. 3D core thermal power simulation using Monte-Carlo neutron transport simulation code, PRAGMA.

반면 몬테칼로 기반의 중성자 수송 해석으로 대표되는 확률론적 방법은 수억 개 이상의 입자를 개별적으로 모의하는 방법으로 근본적으로 공간, 에너지, 각도에 대한 차분화가 불필요하다. 따라서 복잡한 기하구조를 직접 모델링 가능하고 연속에너지 핵자료를 근사 없이 사용하기 때문에 가장 높은 신뢰도를 가진다. 몬테칼로법은 항상 해석 결과에 확률론적 오차가 존재하며, 이를 신뢰가능한 수준으로 낮추기 위해서는 모의하는 입자의 수를 크게 늘려야 한다. 따라서 과도한 계산 자원이 요구되어 실제 설계 적용이 제한되어 왔다. 하지만 모의되는 입자들끼리 서로 독립적이기 때문에 결정론적 방법에 비해 전산 병렬화의 난이도가 낮고 병렬 효율이 매우 높으므로 대규모 병렬 전산시스템을 활용하면 전산시간을 크게 단축할 수 있다3)(그림 3).

2. 열유체 해석 분야

후쿠시마 사고 이전에 설계된 기존의 대형원전은 주로 펌프로 작동하는 능동형 안전계통을 사용하였기 때문에 주 유동방향이 명확하게 정의되었다. 따라서, 1차원 유동해석 코드를 주로 사용하였으며, 당시의 컴퓨터 성능을 고려하여 원전 전체 계통을 200~300개 격자를 사용하여 해석하였다. 격자를 적게 사용하는 대신, 하나의 격자 내에서 발생하는 복잡한 현상을 모의할 수 있는 다양한 물리 모델 개발과 실험을 통한 검증이 요구되었다.

반면, 최근에 설계되는 대부분의 SMR은 피동형안전계통(passive safety features)을 사용하므로 수조 내의 자연대류와 같은 3차원 유동현상이 필연적으로 발생한다. 이를 정밀하게 예측하기 위해서 직접수치해석(direct numerical simulation)이나 대형와해석(large eddy simulation) 방법을 사용할 수 있다. 고신뢰도 해석 기술을 사용하는 경우 난류를 포함한 많은 물리 현상을 가정이나 경험적 상관식 없이 직접적으로 해석할 수 있기 때문에 물리 모델 개발 및 검증으로 인한 자원 소모를 최소화할 수 있으며, 해석 불확실도도 저감할 수 있다.

Fig. 4. LES simulation for steam jet behavior in NPP’s containment.

고신뢰도 열유체 해석 기법은 원자력 분야뿐만 아니라, 기계, 항공, 자동차 분야에서도 널리 사용되므로 타 분야에서 개발된 최신의 해석 기술을 적극적으로 도입할 예정이다. 도입된 기술은 원자력 분야의 특수성을 고려하여 핵물질이 공존하는 용융염 해석 기능 등을 추가 및 검증 후 사용할 계획이다. 현재 평가 중인 열유체 해석 기술은 전통적인 유한체적법(finite volume method) 기반의 이상유동 해석 코드(그림 4), 불연속 갤러킨(discontinuous Galerkin) 수치 기법을 사용하는 유한요소법(finite element method) 코드4) 등이며, 향후 SMR 노심 및 계통 해석 성능을 평가하여 최적의 고신뢰도 열유체 해석 코드를 선정할 계획이다.

3. 기타 해석 분야 및 연계 기술

노심 출력, 열유체 해석 외에도 SMR 종류에 따라 열구조 해석, 핵연료 해석, 수화학 해석이 추가적으로 필요할 수 있다. 이러한 분야는 기존의 대형원전 설계 시에는 정밀한 해석이 수행되지 않았지만, 원자력 안전 규제가 고도화됨에 따라 점차 고신뢰도 코드를 개발하여 사용하는 추세이다.5) 열구조, 핵연료, 수화학 해석을 위해서는 열유체 코드와의 다물리 연계 기술이 필수적이며, 필요에 따라 다른 정밀도의 코드를 연계하는 다중스케일 연계도 사용된다.

미국의 아이다호 국립연구소(INL)에서 운영 중인 MOOSE (Multiphysics Object Oriented Simulation Environment) 플랫폼6)7)과 같이 제공되는 커널을 사용하여 특정 물리 코드를 작성하여 연계하는 방법은 높은 안전성을 담보하지만 이미 개발된 코드의 경우 재작성이 불가피하다는 단점이 있다. 따라서 SMR 가상원자로 플랫폼에서는 독일에서 개발한 오픈소스 프로그램인 preCICE8)와 같은 인터페이스 함수 기반의 연계 기법을 적용할 계획이다.

슈퍼컴퓨터 응용 기술

고신뢰도 해석 기술은 기존 해석 기술보다 높은 정밀도와 신뢰도를 제공하지만 더 많은 해석격자 혹은 입자를 사용하므로, 필연적으로 더 큰 계산 자원을 요구한다. 따라서, 고신뢰도 해석 기술을 SMR 설계 및 검증에 실제적으로 활용하기 위해서는 대규모 컴퓨터 자원 확보와 함께 각 해석 코드의 최적화가 동반되어야 한다.

Fig. 5. GPU memory architecture of supercomputer No.5 Nueron.

KISTI는 전략연구단에 참여하여 국가슈퍼컴퓨터 5호기 뉴론(그림 5) 및 2025년 말까지 구축 예정인 6호기의 사용을 지원할 계획이다. 슈퍼컴퓨터 6호기 및 최근 구축되고 있는 국내외의 고성능컴퓨팅(High Performance Computing, HPC) 하드웨어는 CPU 대비 GPU 비율이 높은 것이 특징이다. 현재 CPU 성능 개선 속도 대비 GPU 성능 개선 속도가 압도적으로 빠르기 때문에 이러한 현상은 앞으로도 지속될 것으로 전망된다. CPU 성능 개선 속도는 무어의 법칙을 크게 벗어나지 못하고 최근 7년간 약 100배 향상되었으나, GPU는 최근 5년간 거의 수십만 배 이상의 성능이 향상되었다.

따라서, 미래의 대규모 컴퓨터 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 GPU 하드웨어 특성을 고려하여 각 분야의 고신뢰도 코드를 가속화해야 한다. 이를 위하여 KISTI는 코드의 핫스팟 함수의 GPU 병렬화, GPU 커널 성능 고속화, 로드 밸런싱 등의 병렬 알고리즘 개선, MPI 프로세스 매핑 기법 최적화 등의 작업을 계획하고 있다.

성공적인 SMR 개발을 위한 가상원자로의 역할

V-SMR이 개발되면 다음과 같은 SMR 개발 과정의 혁신이 가능하다(그림 6).

Fig. 6. Potential impacts of V-SMR

첫째, 기존의 2‒3단계 노심 설계 방법, 분야별 설계 방법이 다물리 통합해석을 통해 간소화된다. 중성자 동역학, 부수로 열유체, 핵연료 해석 및 기기·계통 설계를 위한 유체해석을 동시에 수행할 수 있기 때문에 분야 간 해석 결과의 전달·피드백·재계산 과정이 최소화될 수 있다.

둘째, 고신뢰도 해석을 통해 노심 설계와 계통 해석에 대한 불확도가 저감된다. 기존 설계 방법론 대비 최소 20% 이상의 불확도 감소를 목표로 하고 있으며, 이러한 설계 불확도의 감소는 노심출구온도의 증가, 운전여유도 및 안전여유도의 확대로 이어져 SMR의 효율증대 및 출력증강으로 귀결된다. 1‒2%의 출력만 상승해도 원전의 운영 비용은 획기적으로 저감되므로, 새로이 개발되는 SMR뿐만 아니라, 가동 중인 원전에도 활용하여 운전여유도를 증대시킬 수 있다.

이외에도 V-SMR은 자율운전 모델 개발, 고속 사고 시나리오 분석 및 최적 대응 지원, AI 모델 개발을 위한 빅데이터 생산 등의 다목적으로 활용 가능하다. V-SMR을 통해 국내에서 개발하는 혁신형 SMR, 용융염원자로를 필두로 한 대한민국 고유의 SMR 군단이 세계 시장을 주도하는 미래를 기대해 본다.