서 론
방사성폐기물 지층처분 키워드 분석
핵심단어 분석 방법
핵심단어 분석 결과
지층처분 분야의 연구동향 분석
고준위방사성폐기물 처분환경에서의 THMC 복합거동
처분 암반에서 THMC 연구
THMC 복합거동 수치해석
인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 심층처분 분야 연구
결 론
서 론
국제원자력기구(IAEA)에 따르면 전세계 32개국에서 가동 중인 440기의 원자로에서 전세계 전력의 약 10%가 생산되고 있으며 약 26만톤의 사용후핵연료가 소내저장시설에 보관 중이다. 지속적인 원자력에너지의 활용을 위해 핀란드에서는 2025년 6500톤(처분용기 3250개)의 사용후핵연료 처분을 위한 고준위방사성폐기물 처분장 운영이 예정되어 있으며 스웨덴에서도 12,000톤(처분용기 6000개)의 사용후핵연료를 처분하기 위한 처분장 부지가 선정되었다. 국내에서는 2023년 말을 기준으로 26기의 원자로가 운영되고 있으며, 2기가 건설 중이고 2기가 건설 준비 중에 있다. 현재 국내 전력의 약 30%가 원자력발전을 통해 생산되고 있으며 매년 약 750톤 정도의 사용후핵연료가 발생하고 있다. 습식 또는 건식 방식으로 소내저장 중에 있는 사용후핵연료는 약 18,000톤으로 운영 및 계획 중인 원자로의 수명기간 중 발생할 사용후핵연료는 36,000톤으로 예상된다. 현재 국내 원자력발전소의 경우, 소내저장시설의 포화율이 높으며, 2030년 한빛원전 저장시설 포화를 시작으로 한울원전(2031년)과 고리원전(2032년) 저장시설이 순차적으로 포화될 것으로 예상된다. 최근 유럽연합 의회는 2050년까지 고준위방사성폐기물 처분장 확보를 조건으로 원자력을 녹색분류체계(Green Taxonomy)에 포함시켰다. 이에 따라 원자력에너지를 이용하는 세계 각국에서는 고준위방사성폐기물 처분장 확보를 위해 국가적인 노력을 기울이고 있다. 고준위방사성폐기물의 심층처분을 고려하는 국가들에서는 지하연구시설을 건설하고 처분 기술개발과 관련된 실험실 및 현장실증 시험을 실시하고 있으며 이를 기반으로 처분장에서의 장기거동을 예측하기 위한 해석 기술을 개발하고 있다. 처분장 개념설계와 안전성 및 안정성 평가의 핵심요소가 되는 암반의 열-수리-역학적-화학적(Thermal-Hydro-Mechanical-Chemical, THMC) 복합거동 특성들은 처분장 환경과 유사한 조건에 건설된 지하연구시설(Underground Research Laboratory, URL)에서 수행되는 다양한 현장실증 시험을 통해 평가되고 있다. 따라서 고준위폐기물의 심층처분 기술의 개발 및 검증을 위해서는 대규모 URL의 건설과 운영이 필수적이다. 최근 산업통상자원부와 한국원자력환경공단은 고준위방사성폐기물 관리 기본계획 및 고준위방사성폐기물 R&D 로드맵에 따라 연구용 URL 구축을 위한 부지를 공모 중에 있다. 처분 유사심도(지하 약 500 m) 깊이에 위치할 지하연구시설은 2030년 운영에 착수하여 약 20년간 운영될 예정이며 우리나라 고유 암반특성과 한국형 처분시스템의 성능 등을 실험·연구함으로써 국내 지질환경에 부합하는 처분기술을 개발할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 고준위방사성폐기물 처분장에서 예상되는THMC 복합거동에 대한 연구들을 살펴봄으로써 향후 고준위방사성폐기물 처분 사업의 부지선정, 설계, 건설, 운영 및 폐쇄 단계에서 처분장의 장,단기 복합거동에 대한 평가 및 예측을 위한 연구방향을 제시하고자 한다.
방사성폐기물 지층처분 키워드 분석
국내외 방사성폐기물 처분에 대한 연구 동향을 정량적으로 평가하기 위해 지층처분(geological disposal)에 대해 계량서지 분석을 실시하였다. 계량서지 분석이란 논문, 보고서, 문헌 등에 대한 정량적 분석과 문헌 간의 관련성을 분석하는 작업으로 논문의 수, 논문이 인용된 언급수를 계량하는 정량평가를 진행하며, 사람이 직접 논문을 분석하는 것보다 더 객관적인 방법으로 인정받고 있다(Wallin, 2005). 계량서지 분석을 이용한 동시출현단어(co-occurrence) 분석은 논문이나 보고서 등 하나의 문헌에 기록된 제목, 초록, 핵심단어 등으로부터 주요 단어들을 추출하여 해당 문헌에 동시에 출현하는 단어들의 연관성을 파악하고 이를 통해 연구 영역으로 구분하고 시각화하는 기법이다(He, 1999). 동시출현단어의 분석은 효과적으로 연도별, 나라별, 기관별, 연구자별로 연구동향을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 향후 연구방향을 제안할 수 있다는 장점을 갖고 있다(Jin and Eo, 2018). 동시출현단어 분석 프로그램인 VOSviewer는 핵심 단어 분석 결과를 가시화된 그림으로 구분할 수 있게 해주는 오픈소스 프로그램이다(Van and Waltman, 2013). 본 연구에서는 VOSviewer를 활용하여 방사성폐기물 지층처분에 대한 핵심단어 분석을 진행하였다(Van and Waltman, 2013).
핵심단어 분석 방법
핵심단어 분석 순서도는 Fig. 1과 같다. 국제 학술연구 데이터베이스인 WoS(Web of Science)에 지층처분을 검색하였다. 또한, 지난 15년간 대표적인 핵심단어 분석을 위해 2010~2024년의 학술 논문(article), 학술대회 발표 논문(proceeding paper), 리뷰 논문(review article)을 조사하였다. 논문 자료들은 문서 형식으로 저장을 하였으며, VOSviewer(version 1.6.18)를 이용하여 WoS 데이터베이스의 모든 핵심단어를 대상으로 언급횟수 분석을 진행하였다. 효과적인 핵심단어 분석을 위해 최소 5번 이상 언급된 핵심단어만을 대상으로 분석을 실시하였다. 5년(2010~2014, 2015~2019, 2020~2024)으로 기간을 나누어 연도 기간별 주요 핵심단어들의 언급횟수를 비교, 분석함으로써 최신 연구동향의 변화를 파악하고자 하였다.
핵심단어 분석 결과
WoS에서 2010년부터 2024년까지의 지층처분 관련 논문을 검색한 결과, 게재된 논문의 총 개수는 5,042편으로 나타났다. 2010년부터 꾸준히 논문 게재 편수가 증가하는 경향을 보여주고 있다(Fig. 2). 2019년 이후 나타나는 게재 논문 수의 빠른 증가는 해당 기간 전체 공학 논문과 유사한 경향으로 보이며 지층처분 분야의 특별한 사유로는 보이지 않는다. 2010년부터 2024년 7월까지 국가별 게재된 논문 개수는 Fig. 3과 같다. 중국은 1,855편의 논문을 게재하였으며, 이는 지층처분 분야 전체 게재 논문의 약 43%에 해당한다. 미국, 독일, 인도도 200편 이상의 논문을 게재한 것으로 나타났다. 국가별 강세 연구는 각 나라별 핵심분석을 진행하여 상위 언급 횟수를 분석한 뒤, 그와 관련된 상위 인용 논문을 WoS에서 검색하였다. 나라별 강세 분야 분석 결과, 중국에서는 뒷채움재(backfill), 완충재(buffer)의 재료인 벤토나이트의 지반공학적 특성, 복합거동 특성 연구(Chen et al., 2017; Cao et al., 2019), 점토암의 복합거동의 실험실 실험(Duan et al., 2020; Yu et al., 2022)과 같은 연구를 활발히 진행한 것으로 보인다. 미국의 경우 처분용기(canister)의 관련 수치해석 모델링(Swinney et al., 2022), 불포화 토양의 THM 복합거동 실험(Sánchez et al., 2016) 및 복합거동 모델링(Martín et al., 2015; Sasaki and Rutqvist, 2021) 등의 연구가 활발하게 진행되고 있었다. 독일은 암염 구조에 대한 복합거동 연구(Zill et al., 2022; Tounsi et al., 2023) 등이 활발하게 진행되고 있었다. 한국의 경우, 총 116편이 게재되었으며, 이는 전체 지층처분 관련 논문의 약 2.7%에 해당한다.
지층처분 분야의 연구동향 분석
지층처분 분야의 핵심단어, 연구 동향 분석을 위해 지난 15년간의 동시출현단어와 핵심단어에 대한 분석을 실시하였으며, 그 결과는 Fig. 4와 같다. Fig. 4에서, cluster는 같은 연구분야를 의미하며, 연구분야는 Girvan and Newman(2002)의 알고리즘을 기반으로 구분할 수 있다. 같은 연구분야는 단어들 간 연관관계가 다른 연구분야보다 더 크다는 것을 의미하며, 같은 연구분야의 핵심단어가 동시출현 할 가능성이 높아지는 것을 의미한다. 핵심단어의 원의 크기는 언급수로, 각 핵심단어의 언급횟수가 많을수록 원의 크기를 크게 표현한다. 핵심단어 사이의 선은 연관관계를 의미하며, 두 핵심단어 사이의 연관성이 높을수록 선이 많아지고 진하게 표현된다. 핵심단어 간의 위치 또한 각 핵심단어의 연관성을 의미하며, 높은 연관성을 가지는 핵심단어들은 가깝게 위치하고 연관성이 낮은 핵심단어들은 멀리 떨어져 있음을 의미한다(Van and Waltman, 2013). 핵심단어는 총 1,827개가 추출되었다. 지층처분관련 연구 분야는 6개로 나눌 수 있었으며, 분야1에서는 대수층(aquifer), 퇴적물(sediment), 분지(basin) 등에서 방사성폐기물로 인한 오염(pollution), 분야 2는 지층처분에 필요한 벤토나이트와 굴착(excavation), 응력(stress), 변형(deformation)의 계산과 분석을 위한 수치해석 모델(numerical model), 복합거동(TH, TM, THM, THMC)등과 같은 분야이다. 분야 3은 방사성 원소인 우라늄, 방사성 폐기에 활용되는 시멘트, 방사성폐기물에서 생성되는 온도 등과 같은 방사성폐기물 지층처분과 관련된 물질이나 원소와 관련된 분야이며 분야 4는 고준위폐기물(high-level waste)의 지층처분을 위한 도전과제(challenge), 비용(cost), 목표(goal) 등과 같은 각 연구 국가들의 계획과 관련된 분야이다. 분야 5는 이산화탄소 저장(carbon capture storage) 관련 연구들로, 분야 6은 심층 지층처분 연구시설(deep geological disposal facility)과 관련된 연구분야로 파악되었다.
THMC 복합거동에 관한 연구동향 변화를 보다 상세하게 분석하기 위해 방사성폐기물 지층처분의 장기거동과 복합거동 관련 분야(분야 2)에 대해 2010~2014년, 2015~2019년, 2020~2024년 세 기간으로 나누어 핵심단어의 변화를 분석하였다. 2010년부터 2024년까지 5년 단위로 핵심단어를 분석한 결과는 Fig. 5와 같다. 세 기간 모두 완충재를 구성하는 물질인 벤토나이트를 중심으로 많은 연구가 이루어져 있음을 알 수 있었다. 2010~2014년에는 벤토나이트의 온도 변화를 측정하기 위한 연구들이 주로 수행되었으며(Fig. 5a), 2015~2019년의 경우, 실험을 통한 벤토나이트의 수리적 물성(saturation, pore)과 역학적 물성(friction, stiffness) 연구와 더불어 암반의 역학적 특성(Excavation Damaged Zone, EDZ)과 같은 연구들이 활발히 진행되었음을 알 수 있었다(Fig. 5b). 2020~2024년에는 벤토나이트의 열적, 수리적 물성 뿐만 아니라 암반과의 THM 거동, 수치해석(numerical simulation)과 함께 점토암과 관련된 연구(claystone)도 진행되었음을 알 수 있었다(Fig. 5c). 각 기간별로 추출된 핵심단어 개수는 288, 349, 410개로 시간에 따라 점차적으로 증가하는 추세를 보이고 있었다. 이는 방사성폐기물 지층처분 관련 연구의 폭이 넓어지고 있다는 것을 시사한다.
분야 2에서 인용이 많았던 논문으로는 a)이산요소법(Discrete Element Method)을 활용한 이방성 점토 셰일의 파괴 메커니즘을 분석한 논문(Lisjak et al., 2014)(216회), b)방사성폐기물 지층처분 예비 부지의 균열 암반을 활용하여 전단-유동(shear-flow) 실험 및 암반 균열의 형태에 따른 수리-역학적 거동에 미치는 영향을 평가한 논문(Li et al., 2008)(187회), c)균열이 존재하는 다공성 암석에서 THMC 복합거동을 구현하고 이에 따른 암석의 영향을 분석한 논문(Taron et al., 2009) 등이 있다.
THMC 관련 연구동향 변화를 분석하기 위해 1)열적 거동, 2)역학적 거동, 3)화학적 거동, 4)수리적 거동, 5)수치해석 모델링, 6)복합거동에 대해 시기별 언급횟수를 조사하였으며 결과는 Fig. 6과 같다. 화학적 거동에 대한 언급 빈도는 상대적으로 적었으며 다른 핵심단어 분야는 언급횟수가 꾸준히 증가하는 경향을 보이고 있다. 특히, 복합거동과 관련된 핵심단어들은 2015~2019 년에 비해서 2020~2024 년에 약 1.5배 증가하는 경향을 보이고 있다. 방사성폐기물 지층처분장의 장기거동과 더불어 그 예측을 위한 수치해석 프로그램과 관련된 핵심단어들도 약 2배 증가하는 경향을 보이고 있었다. 이는 전세계적으로 방사성폐기물 지층처분장 확보를 위해 복합거동 및 수치해석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있기 때문으로 사료된다.
고준위방사성폐기물 처분환경에서의 THMC 복합거동
고준위방사성폐기물 처분장은 고준위폐기물을 수 만년 동안 격리시키고 어떤 조건에서도 일정 수준 이상의 방사성 핵종이 생태계로 유입되지 않도록 핵종의 이동을 지연, 차단할 수 있는 성능을 유지할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 고준위폐기물 처분 개념에서는 처분용기, 완충재, 뒷채움재, 밀봉재 등으로 구성되는 공학적방벽(Engineered Barriers)과 천연방벽(암반)으로 이루어지는 다중방벽을 통해 방사성폐기물을 장기간 안전하게 격리하는 방법을 사용하고 있다(Fig. 7). 처분용기는 지하 환경 조건과 폐기물이 생성하는 붕괴열에 의한 응력 변화 및 지하수와의 접촉으로 인한 부식 등에 의한 핵종 누출 없이 수 천년을 견딜 수 있어야 한다. 이때 처분용기와 지하수의 접촉을 지연시키고 또 누출되는 핵종이 천연방벽으로 이동하는 것을 지연시키는 역할은 완충재가 담당한다. 완충재는 처분장의 운영기간 뿐 아니라 폐쇄 후 수 만년에서 수 십만년이라는 오랜 시간 동안 방사선적, 역학적, 수리적 측면에서 공학적방벽으로 역할을 하게 된다. 완충재는 고준위폐기물에서 발생하는 방사성 붕괴열을 주변으로 발산시키고 암반을 통해 유입되는 지하수를 차단하며 폐기물에서 빠져 나오는 방사성 핵종을 흡착함으로써 생태계로의 유입을 지연, 차단하는 역할을 하게 된다. 또한 암반의 변형에 의한 처분용기의 파손을 방지하는 역학적 완충역할도 하게된다. 완충재의 장기적 성능 여하에 따라 폐기물에서 유출된 방사성 핵종들의 생태계 유입과 처분장의 안전성에 영향을 미치게 되기 때문에 지하 심부 환경에서 완충재가 장기간 건전성을 유지할 수 있도록 하는 처분시스템을 구성하는 것이 중요하다. 처분터널을 채우는 뒷채움재는 장기간의 복합거동 환경에서 완충재에서 발생하는 팽윤압과 암반의 변형에 의한 하중을 견딜 수 있는 재료를 선택하는 것이 필요하다. 폐기물에서 발생하는 방사성 붕괴열은 처분용기 및 완충재의 응력 변화 또는 완충재 내의 지하수 유동 및 물성 변화 등을 일으켜 방사성 핵종의 이동을 저지하는 능력의 저하를 가져올 수 있다. 따라서 처분용기의 재질과 규격, 처분용기의 거치 방식, 처분공과 처분터널의 크기와 간격, 공학적방벽의 설치 방법 등을 결정하는 처분시스템의 설계시 공학적방벽에서의 온도가 설계온도를 넘지 않도록 하는 것이 중요하다. 처분방식에 따라 차이는 있지만 일반적으로 공학적방벽의 성능이 장기간 유지될 수 있도록 완충재에서의 최대 온도는 100°C를 넘지 않도록 하고 있다(Hicks et al., 2009). 천연방벽은 원계(far-field) 암반과 처분장 굴착 시 형성되며 공학적방벽 시스템과 밀접한 상호작용을 하는 굴착손상대(excavation damaged zone, EDZ)로 구성된다(Montonen et al., 2020). 고준위폐기물의 붕괴열에 의해 열부하를 받는 처분장 인근에서는 높은 지압, 방사성붕괴열, 수압, 완충재 팽윤압, 처분터널 및 처분공 굴착에 따른 응력재분포 등의 영향으로 암반에 균열 및 변형이 발생하고 기존의 절리간격이 넓어지거나 좁아지게 된다. 이는 열과 지하수의 흐름을 변화시키고 화학적 변화 및 방사성 핵종 이동에도 영향을 줄 수 있다. 이와 같은 심부 암반에서의 THMC 복합거동에 대한 이해는 고준위방사성폐기물 처분장의 안전한 설계, 건설, 운영, 감시를 위해 필수적이다. 처분장의 건설, 운영, 폐쇄 후 각 단계별로 다양한 THMC 관련 이슈들이 예상되고 있다. 첫째, 건설 단계에서는 지열이나 환기시스템에 의한 열적 영향만이 고려되기 때문에 복합거동은 역학-수리 복합거동 위주로 발생한다. 굴착에 따른 응력재분포와 이로 인한 간극 변화 수리 거동의 변화, 공극압 변화에 따른 유효응력의 변화, 공극압 감소에 따른 지하수에 녹아 있던 가스의 발생 등이 예상된다. 둘째, 처분장 운영 단계에서는 폐기물이 처분되고 완충재 및 뒷채움재, 밀봉재가 거치되면서 처분장 주변에서는 열응력의 발생과 함께 가열 조건에 놓인 여러 재료의 상이한 열팽창은 공극압 및 수리전도도의 변화를 가져오게 된다. 처분 후 벤토나이트 완충재는 암반에서 유입된 물과 접촉하면서 팽윤압을 발생시키며 이는 근계영역에서의 수리거동에 영향을 주게 된다. 처분장에서 발생하는 가스 또한 국부적으로 수리거동에 영향을 미칠 수 있다. 처분장의 열에 의해 대류성 유동이 발생할 수도 있으며 이는 역학적 거동에 영향을 줄 수 있다. 셋째, 운영단계에서는 처분장 환기시스템 가동에 따른 냉각 및 습기 제거 효과에 의한 근계영역의 건조현상이 발생할 수 있다. 마지막으로, 폐쇄 후 단계에서는 운영기간 동안 불포화 상태에 있던 처분장 주변이 재포화되면서 원래의 수압으로 회복되고 온도는 일정 기간 상승하였다가 감소하는 경향을 보일 것으로 예상된다. 이로 인한 온도 변화는 처분장 주변 균열의 간극 변화 및 지하수 유동에도 영향을 줄 것으로 예상된다. 또한 처분장에서 발생하는 가스가 처분장 안전성에 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 이러한 장기간의 복잡한 거동을 이해하기 위해서는 암반의 불균질성(heterogeneity)에 의한 영향을 파악하는 것이 중요하다. 불균질 암반에서의 THMC 복합거동을 평가하는 것은 암반공학에서 아직 해결하지 못한 난제 중 하나로 여겨지고 있다(Hudson et al., 2005).
Fig. 8은 심층처분환경에서 예상되는 다양한 THMC 복합거동을 보여주고 있다(Pitz et al., 2023). Fig. 9는 열응력(thermal stress)과 균열 암반의 거동 양상을 나타낸 것으로 화학적-역학적 복합거동을 고려하지 않고 수치 모델링을 할 경우 잠재적 오류가 발생할 수 있음을 나타내고 있다. Fig. 9A는 온도가 증가함에 따라 열응력이 누적되면(1번), 파단 변형률(fracture strain)이 발생하고(2번), 이것이 비가역적인 응력 감소(3번)로 이어질 수 있음을 보여준다. Fig. 9B는 화학적 변화를 함께 고려한 그림으로, 균열간극이 닫히면서 응력이 최댓값(4번)에 도달했을 때, 화학적 변화가 발생하여 응력이 일부 해소됨(5번)을 볼 수 있다. 따라서, 응력 다시 감소시켜도(6번) 초기 상태로 돌아갈 수 없는 영구적인 손상이 남는다(7번, 8번). 이와 같은 천연방벽 및 공학적방벽의 영구적인 물성 변화 및 천연방벽과 공학적방벽 간의 상호작용에 대한 평가 및 예측을 위해서는 THM 복합거동에 대한 이해가 필수적이다. 또한 처분장 폐쇄 후 수십만 년 이상의 시간을 고려해야 하는 고준위방사성폐기물 처분장에서는 긴 시간동안 예상되는 화학적 영향으로 투수계수와 지하수 유동, 공학적방벽과 천연방벽의 열적, 역학적 물성들이 변화될 수 있기 때문에 화학적 거동 변화에 따른 복합거동의 이해도 필요하다(Taron et al., 2009).
Fig. 8.
Sketch of the coupled processes at a high-level radioactive waste repository (Pitz et al., 2023).
Fig. 9.
Illustration of the potential error when excluding the chemical–mechanical link from numerical modeling (Taron et al., 2009).
처분터널 주변에 발생하는 EDZ에서는 다양한 THMC 복합거동이 발생할 것으로 예상된다. EDZ에서의 광물 침전(mineral precipitation)은 수리전도도를 저하시키겠지만, 이와 반대로 전단팽창(shear dilation), 광물 용해(mineral dissolution) 및 자유면 용해로 인한 변형 에너지(strain energy driven free-face dissolution)는 수리전도도를 높이는 결과로 이어진다(Taron et al., 2009). 복합거동에 따른 새로운 균열 발생과 기존 균열 확장에 따른 수리전도도와 간극수압(pore water pressure)의 변화는 지하수 유입량 변화로 이어질 수 있다(Bossart et al., 2004). 지하수 접촉으로 인한 공학적방벽의 안정성 및 성능 저하는 처분용기의 부식을 촉진하고, 핵종 유출에도 영향을 줄 수 있으며(Kwon and Cho, 2007) 처분용기의 부식으로 인한 수소, 라돈 등의 가스 생성은 압력을 증가시켜 균열을 생성하고 오염된 물과 핵종을 이동시킬 수 있다(Metcalfe et al., 2008). 균열 발생에 따른 열전도도 감소가 예상되는 EDZ는 암반의 응력과 변형, 간극수압 및 지하수 유동에 영향을 미치며 암반의 방벽 기능을 저하시키는 요인이 될 수 있다. 이와 같이 많은 거동에 영향을 줄 수 있는 EDZ의 발생은 처분장에서의 THMC 복합거동에 대한 예측과 평가를 더욱 어렵게 만들 것으로 예상된다. 고준위폐기물 처분환경에서 예상되는 THMC 복합거동은 Table 1과 Fig. 10에 나타내었다.
Table 1.
Important couplings (Korea Atomic Energy Research Institute, 2002; Zheng et al., 2020; Park, 2022)
Fig. 10.
Thermo-hydro-mechanical-chemical (THMC) coupled interactions addressed in the presented model (Ogata et al., 2022).
처분 암반에서 THMC 연구
고준위방사성폐기물의 심층처분을 고려하는 해외 국가에서는 점토질 암반, 결정질 암반, 암염 등 천연방벽의 역할 및 성능에 대한 평가를 위해 다양한 THMC 연구를 진행하고 있다. 프랑스, 스위스, 벨기에 등 유럽 여러 국가에서는 낮은 투수계수, 높은 흡착(sorption)능력, 팽윤(swelling)과 자체밀봉(self-sealing) 능력으로 방사성핵종의 이동을 지연시키는 데 탁월한 특성을 가진 점토질 암반에 처분장을 건설하는 것을 선호하고 있다(Levasseur et al., 2022). 하지만 점토질 암반의 경우, 처분용기에서 발생된 수소 가스의 느린 배출로 인한 압력 증가 및 이로 인해 생성된 균열들이 핵종 이동을 촉진할 수 있는 위험성도 가지고 있다(Mollaali et al., 2023). 또한, 처분용기 부식으로 떨어져 나온 철성분과 점토질 암반이 화학작용을 일으켜 팽창성이 낮은 함철 점토광물로 변화됨으로써 자체밀봉 능력이 저하될 수도 있다(Quintessa LTD, 2012). 따라서 점토질 암반에 건설되는 처분장의 장기 안전성 평가를 위해서는 근계영역(near field) 암반에서의 자체밀봉 과정에 대한 종합적인 검토와 연구가 필수적이다(Zhang, 2011). 이와 관련하여 프랑스에서는 점토질 암반을 대상으로 다양한 온도에서의 우라늄 흡착특성을 분석하고 흡착 메커니즘을 모델링하는 연구를 진행한 바 있다(Ribet et al., 2023).
암염은 연성(ductility), 밀폐성(tightness)이 뛰어나며 낮은 투수계수, 높은 열전도도, 균열 치유능력(ability to heal fractures)과 같은 특성으로 균열 발생과 핵종 누출 방지 측면에서 처분장 모암으로서의 장점을 가지고 있다(Kuhlman and Malama, 2013; Sweet and McCreight, 1983). 반대로 시간 경과에 따른 변형거동인 크리프(creep) 현상에 유의할 필요가 있다. 습도가 높은 상황에서 빨라지는 암염의 크리프 속도는 균열 발생에 따른 위험을 높일 수 있다(Hunsche and Hampel, 1999). 암염층에 처분 후 염수의 유입은 금속 재질의 처분용기를 과다하게 부식시킬 수 있으며 염수의 유입로는 핵종의 이동경로가 될 수 있다. 독일에서는 굴착 후 암염의 거동과 방사성폐기물의 열에 따른 영향에 대한 연구(Habibi et al., 2023)와 염수 성분 및 온도에 따른 화학반응과 압력변화의 특성을 분석하는 연구(Rimsza and Kuhlman, 2021)가 수행된 바 있다.
결정질 암반은 방사능 물질과의 화학반응이 적고 높은 강도로 역학적 안정성은 높지만, 굴착이 상대적으로 어렵고 굴착으로 인한 균열 발생 및 복잡한 지질 구조로 인한 문제가 있을 수 있다(Choi et al., 2020). 결정질 암반을 처분장 모암으로 고려하고 있는 스웨덴에서는 THMC 복합거동에 생물학적(biological) 거동을 결합해 THMCB에 대한 실험실 실험을 실시하고 모델링 기법을 개발하였으며, 부지에서 관련된 현장 데이터 등을 수집, 정리하였다(Zou and Cvetkovic, 2023). 중국에서는 결정질 암반에 건설하고 있는 Beishan URL에서 THMC에 방사선(radiological) 거동을 결합한 THMCR 복합거동 연구를 진행한 바 있다(Wang et al., 2018). 결정질 암반에서는 발파 및 기계식 굴착에 따른 EDZ의 발생 및 이로 인한 다양한 THMC 측면에서의 영향이 예상된다. 결정질 암반을 처분장 부지로 고려하는 세계 각국에서는 지하연구시설 주변에 발생하는 EDZ의 분포 특성과 EDZ에서의 THMC 물성 변화에 대한 연구들을 수행한 바 있다. Table 2는 결정질 암반에 위치한 지하연구시설에서 수행된 EDZ 관련 연구들을 보여준다. Table 3은 THMC복합거동 연구를 위해 결정질 암반에 위치한 지하연구시설에서 수행된 히터시험들을 보여주고 있다. 최적 조건에서의 처분을 위해서는 자국의 지질특성과 폐기물 특성을 고려한 처분장 모암의 종류 및 처분장 부지의 선정이 필요하다. 스위스와 일본에서는 결정질 암반과 함께 점토질 암반에서도 처분 관련 다양한 연구를 진행하고 있다. 일본 Horonobe 지하 연구시설에서는 광물의 용해와 침전에 따른 균열의 성장을 보는 연구를 진행하였다(Ogata et al., 2020). 미국에서는 점토질 암반(argillite)과 암염(rock salt), 셰일층 암반, 응회암을 대상으로 THMC 연구를 수행한 바 있다. Chang et al.(2021)은 투과성이 낮은 셰일층 암반이 완충재 팽창을 지연시키고, 교란된 암반(Disturbed rock zone, DRZ)의 투과성을 감소시켜 화학물질 이동을 지연시킨다는 연구결과를 도출하였다. 또한 공학적방벽인 완충재의 일라이트화(illitization)와 팽윤(swelling)에 관한 화학적 변화를 평가하는 연구들도 수행되었다(Zheng et al., 2015; Zheng et al., 2017; Zheng et al., 2021; Zheng and Fernández, 2023). 실험실 및 현장에서 수행되는 연구들은 THMC 복합거동 해석 기법의 검증에 활용되고 있다.
Table 2.
Excavation damaged zone (EDZ) studies carried out at underground research laboratories in crystalline rock
Table 3.
Heater tests at underground research laboratories in crystalline rock
THMC 복합거동 수치해석
THMC 복합거동은 방사성폐기물 처분시스템의 장기 안전성 평가에서 중요한 역할을 하게 된다. 처분장 운영 후, 수십만 년에 이르는 장기간의 안전성 평가를 위해서는 수치해석을 통한 예측이 필수적이다. Fig. 11은 다양한 지하구조물에서 작용하는 THMC 복합거동의 시간척도와 시간에 따른 주요 복합거동 변화를 보여준다(Viswanathan et al., 2022). 오랜 시간동안 THMC 복합거동이 상호 유기적으로 영향을 미치는 고준위방사성폐기물 처분장의 경우 현장 관측 및 실험의 한계로 인해 지질환경과 부지 특성의 세부사항을 모두 알 수 없기 때문에 복합거동의 예측과 평가가 매우 어려울 것으로 예상된다. 따라서 처분장 안전성 평가 및 처분시스템 설계를 위한 기준, 처분 시나리오 및 부지 특성을 고려하여 적절한 수준의 부지 규모, 메커니즘, 물성자료, 계산방식 등을 사용한 모델링이 필요하다. 이때 모델링의 주목적은 처분장의 성능을 평가하는데 필요한 메커니즘을 이해하는 것이지 미래에 일어날 현상을 정확하게 예측하기 위한 것은 아니라는 점에 유의해야 한다(Hudson et al., 2005).
Fig. 11.
Major T-H-M-C complex behaviors in underground structures and time scales over which these behaviors are affected (Viswanathan et al., 2022).
처분장 모델링에서는 방사성폐기물에서 방출되는 열, 처분장 건설 중 암반의 기계적 변형, 물의 압력 변화 및 물과 가스의 흐름 경로, 핵종 물질 이동 특성에 영향을 미치는 화학 반응 등이 복합적으로 고려되어야 한다. 또한 모델링의 불확실성을 이해하기 위해 여러 연구 그룹이 서로 다른 접근법을 사용하여 수행한 모델을 비교하는 연구가 필요하다(Birkholzer et al., 2019). 고준위방사성폐기물 처분분야에서 THMC 복합거동 연구를 위해 다양한 코드들이 사용되고 있다(Table 4). 표에서 볼 수 있듯이 THMC 복합거동 해석에서는 단독 코드를 사용하는 경우보다는 두개 이상의 코드를 연동하여 해석하는 기법들이 많이 사용되고 있다. 연동해석기법을 적용하기 위해서는 각 코드들의 장단점을 이해하고 조합하여 적용할 필요가 있으며, 수치해석에서 사용되는 해석 코드들의 검증을 위해 비교하는 연구가 필요할 것으로 사료된다. 다상(multi-phase), 다성분(multi-component) 유체 및 열 흐름(heat flow)의 열-수리 복합거동 해석에 뛰어난 기능을 가진 TOUGH2와 화학적 거동 해석에 특화된 TOUGHREACT과 함께 COMSOL, OpenGeoSys 등이 코드 연계 방식의 THMC 복합거동 해석에 활용되고 있다(Hou et al., 2010). 유한차분 프로그램 FLAC3D를 TOUGH2와 결합한 코드인 TOUGH-FLAC은 THM 복합거동을 모델링하기 위해 개발되었다(Rutqvist et al., 2002). TOUGH-FLAC은 간접적으로 화학적 거동도 다룰 수 있지만, 최근에는 더 정확한 계산을 위해 TOUGHREACT과 FLAC3D를 결합한 TOUGHREACT-FLAC이 주로 사용되고 있다. COMSOL은 상업용 유한요소 프로그램으로 그래픽 UI(user interface)를 이용한 편미분 방정식들의 통합이 가능해 다양한 분야에서 활용된다(Guiltinan et al., 2022). COMSOL은 유체 흐름과 열 전달, 용질 수송 모델을 내장하고 있어 핵종 이동 시뮬레이션에 유리하며, TOUGH나 PHREEQC 등 다른 코드와 함께 THMC 복합거동을 해석하는데 활용되고 있다. 캐나다에서는 COMSOL과 TOUGHREACT를 결합하여 HMC 복합거동 시뮬레이터를 개발하고 온타리오 주 퇴적암층의 고준위방사성폐기물 처분장 부지 내 가스이동을 모사한 바 있다(Wei et al., 2022). PHREEQC은 C++ 프로그래밍 언어로 작성되었으며, 광범위한 열역학적 데이터베이스를 기반으로 다양한 광물의 지구화학적 반응을 계산하는데 많이 사용되고 있다(Lin et al., 2017). 일본에서는 COMSOL과 PHREEQC을 MATLAB으로 결합하여 Horonobe URL에서의 핵종 이동에 따른 THMC 복합거동을 분석한 연구가 보고된 바 있다(Ogata et al., 2020). PFLOTRAN은 다상, 비등온(non-isothermal) 흐름 및 반응성 수송을 위해 개발된 병렬 오픈 소스 코드로 고준위방사성폐기물 처분장의 다중 스케일(multi-scale) 및 다중 물리(multi-physics) 성능 평가에 사용되고 있다(Mariner et al., 2020). 10년 간 PFLOTRAN 코드가 사용된 논문을 조사한 결과 이 코드는 점토질 암반과 암염의 안정성을 평가하는데 주로 사용되고 있었다. 국내에서는 주로 THM 연구가 수행되었으며, TOUGH-UDEC(Lee et al., 2019), TOUGH2-MP/FLAC3D(Lee et al., 2020), TOUGH2-FLAC3D(Lee et al., 2022), OpenGeoSys-FLAC3D(Kim et al., 2023) 등이 사용되고 있다. Fig. 12는 TOUGH2-FLAC3D 를 이용하여 지하 500 m 심도에 위치한 수평 처분터널에서 처분용기와 완충재가 채워진 경우에 대한 THMC 모델링 사례를 보여주고 있다.
Table 4.
Main simulators and topics used in research on radioactive waste THMC coupling since 2015~2024
| Code | Topic | Athor / year |
| TOUGH-FLAC |
Long-term modeling of coupled processes in a generic salt repository for heat-generating nuclear waste: preliminary analysis of the impacts of halite dissolution and precipitation | Blanco et al., 2015 |
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TOUGHREACT- FLAC/FLAC3D |
THMC simulation of a nuclear waste repository in a clay formation with a bentonite-backfilled EBS for 1000 years | Zheng et al., 2015 |
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On the impact of temperatures up to 200°C in clay repositories with bentonite engineer barrier systems | Zheng et al., 2015 | |
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Modeling the impact of EDZ and high temperature on parameters and processes related to the performance of clay repository | Zheng et al., 2016 | |
| Clay rock repository THMC modeling | Xu et al., 2017 | |
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THMC model for bentonite in an argillite repository for nuclear waste illitization and its effect on swelling stress under high temperature. | Zheng et al., 2017 | |
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Prediction of long-term geochemical change in bentonite based on the interpretative THMC model of the FEBEX in situ test | Zheng and Fernandez 2023 | |
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TOUGHREACT- ROCMECH |
Implicit formulation and algorithm for coupling fluid-heat flow, reactive transport and geomechanics | Kim et al., 2015 |
| TOGHREACT-COMSOL |
Coupled Modelling of Gas Migration in Host Rock and Application to a Potential Deep Geological Repository for Nuclear Wastes in Ontario | Wei et al., 2022 |
| COMSOL-PHREEQC |
Coupled thermal–hydraulic–mechanical–chemical modeling for permeability evolution of rocks through fracture generation and subsequent sealing | Ogata et al., 2020 |
| PFLOTRAN |
Reduced-order modeling of near-field THMC coupled processes for nuclear waste repositories in shale | Chang et al., 2021 |
| OpenGeoSys-Eclipse | Coupled multiphase flow and geomechanical processes in the subsurface | Benisch et al., 2020 |
| FADES-CORE |
A coupled THMC model of the geochemical interactions of concrete and bentonite after 13 years | Samper et al., 2020 |
| ABAQUS |
Time-dependent THMC properties and microstructural evolution of damaged rocks in excavation damage zone | Zhang et al., 2022 |
| NMM-Crunch | Microscale THMC modeling of pressure solution in salt rock | Hu et al., 2023 |
처분사업에 활용될 코드의 경우, 실제 실험을 통해 측정된 결과와 다른 코드에서 제시하는 결과와의 비교, 검증을 통해 이루어지는 품질보증(Quality Assurance, QA) 이 중요한 사안이 된다(Pitz et al., 2023). 심층처분과정에서의 복합거동에 대한 이해도를 높이고 다양한 코드를 사용한 해석 기법에 대한 상호 비교를 위해 DECOVALEX (DEvelpment of COupled models and their VALidation against EXperiment) 국제공동연구가 진행되고 있다(www.decovalex.org). 1992년 시작된 DECOVALEX 프로젝트는 실험실 및 현장실험 결과에 대한 모델링 결과 비교를 위한 Task와 함께 가상의 조건에서의 해석기법 간의 차이를 비교 검증하기 위한 Task 들로 구성된다. 2000~2023년 수행된 DECOVALEX 2023의 세부 Task와 참여기관 및 사용된 코드는 Table 5와 같다. 국내에서는 한국원자력연구원과 한국지질자원연구원의 연구진이 Task B,C,D,F,G 에 참여하였으며 현재 DECOVALEX-2027에도 참여하고 있다.
Fig. 12.
Bentonite buffer modeling and results; “High T”: 200°C, “Low T”: 100°C (Rutqvist et al., 2014).
Table 5.
Tasks carried out in DECOVALEX2023 (modified from Kim et al., 2021)
인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 심층처분 분야 연구
고준위방사성폐기물 처분분야에서 상존하는 불확실성이라는 한계를 극복하기 위해서는 예측 능력이 뛰어나고 방대한 매개변수들의 상관관계를 분석할 수 있는 인공지능은 효과적인 방법이 될 수 있다(Viswanathan et al., 2022). Table 6은 2015~2024년에 고준위방사성폐기물 처분분야와 인공지능(AI)을 접목한 연구를 연도, 주제, 사용한 알고리즘 순으로 정리한 표이다. 고준위방사성폐기물의 내구성을 판단하는 연구에는 인공신경망, 로지스틱 회귀, GPR(Gaussian process regression) 등의 알고리즘이 사용되었다. 최적화 연구에는 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 활용하여 수행되었다. GA 알고리즘으로 처분용기의 붕괴열을 고려한 안전 기준을 충족하는 최적의 적재방법을 찾는 연구가 수행되었다(Solans et al., 2021).
Tsai et al.(2019)은 원자로 해체 시 절단시간, 도구 마모, 고준위방사성폐기물을 최소화할 수 있는 연구를 진행하였다. 암반 내 균열이나 불연속면의 상태와 성장을 해석하여 부지평가 및 안정성 평가를 하는 연구가 PCA, CM, SVM, CNN, CFSFDP 등 다양한 알고리즘을 사용하여 수행되었다. Xu et al.(2020)은 선형 불연속면과 평면형 불연속면을 분류해 절리의 특징을 나타내는 매개변수를 FFC(Fast fuzzy clustering)을 이용해 추출하고, 이 정보들을 DSDFN(Deterministic-stochastic discrete fracture network) 모델의 구축에 사용하는 연구를 수행하였다(Fig. 13). Fig. 13a는 예측한 불연속면을 디스크 형태로 나타낸 모델이고, Fig. 13b는 예측한 불연속면들이 교차하는 선을 나타낸 모델이다. Lovász et al.(2023)는 점토암의 부지평가를 위해 CNN을 이용하여 복잡한 구조를 해석한 바 있다. 최근 THMC 복합거동 해석에서도 AI를 적용하는 사례가 보고되고 있다. Kwon et al.(2013)과 Kwon and Lee(2018)는 스웨덴에서 수행된 APSE(Aspo Pillar Stability Experiment)와 Horonobe URL 에서 수행된 THM현장시험에 대한 모델링을 위해 FLAC3D-TOUGH2에 오류역전파(Backpropagation) 기법의 인공신경망을 결합하는 기법을 사용한 바 있다. Amini et al.(2022)은 다공성 매질에서의 THM 거동 해석을 위해 PINN(Physics-Informed Neural Networks)을 적용하였다.
Fig. 13.
Deterministic-stochastic discrete fracture network model. (a) Disc model of structure planes in the rock mass. (b) Traces formed by intersection of structure planes and boundaries (Xu et al., 2020).
인공지능은 고준위방사성폐기물 처분장을 구성하는 모든 요소에서 입수할 수 있는 데이터의 관리 및 해석을 위한 강력한 지원 도구로써 기능을 할 수 있다. Table 6에서 볼 수 있듯이 다양한 심층처분 분야에 인공지능을 적용하면 대량의 불균질한(Heterogenous) 데이터를 관리 및 처리하는데 효율적일 것으로 사료된다. 인공지능을 활용함으로써 암반의 THMC 복합거동 평가 뿐 아니라 THMC 복합거동과 관련된 공학적방벽의 장기거동, 처분용기의 부식 및 처분용기 설계 등의 분야에서 수집되는 데이터의 관리 및 처리 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 하지만, 인공지능을 고준위방사성폐기물 처분장 연구에 적용할 때 주의할 점을 두 가지 들 수 있다. 첫째, 인공지능은 주요 지질학적 문제를 해결하기 위한 지원 도구에 국한되어야 한다는 것이다(Krob et al., 2023). 인공지능은 데이터 및 개발자에 편향될 위험이 존재하여 잘못된 의사결정을 내릴 가능성이 상시 존재한다. 따라서, 인공지능의 해석이 심층처분 연구 및 운영 중 의사결정의 주된 근거로 작용해서는 안 된다는 점이 강조된다. 둘째, 인공지능의 신뢰성 확보에 각별히 유념해야 한다는 것이다. 인공지능은 보통 ‘블랙박스’로 비유되는 설명하기 복잡한 구조를 가지고 있다. 방사성폐기물 처분 연구 및 사업과 관련된 의사결정과 대중의 수용성에서 설명 가능성은 중요한 인자로 작용하기 때문에, 반복적인 검증과 평가, AI 기술 개발을 통해 이러한 문제점을 극복하는 것이 필요하다(Hume et al., 2024).
Table 6.
Data-driven machine learning (DDML) for disposal of high-level waste (HLW) from 2015~2024
| Author, year | Topic | Algorithms |
| Gong et al., 2021 | The prediction of the leaching behaviors of A2B2O7 structures in the glass |
Linear regression (LR) |
| Trivelpiece et al., 2020 | The measured glass density ρmeasured versus predicted glass density ρpredicted | |
| Kim et al., 2020b |
To present dimensionality reduction using principal component analysis (PCA) and self-organizing map (SOM) for a large-scale data set with 16 hydrogeochemical variables and analysis methods using this. |
Principal component analysis (PCA) |
| Lu et al., 2021 | The predict the nepheline precipitation from compositions |
Artificial neural network (ANN) |
| Sirdesai et al., 2019 |
Development of novel methods to predict the strength properties of thermally treated sandstone using statistical and soft-computing approach | |
| Yoon et al., 2019 | The specific heat capacity of bentonite buffer materials | |
| Tsai et al., 2019 | The optimization of cutting plan of the SNF |
Genetic algorithm (GA) |
| Elodie et al., 2020 | The optimization of both the sensor arrangements | |
| Solans et al., 2021 |
To optimize simultaneously the effective neutron multiplication factor keff and decay heat of the SNF canister | |
| Suh et al., 2020 | To identify topics in nuclear waste treatment patents |
Clustering method (CM) |
| Xu et al., 2020 | To estimate the geometric characteristics of fracture traces | |
| Stanfill et al., 2020 |
A real database on the presence or absence of nepheline crystals in simulated HLW is used to illustrate the nonlinearlogistic regression modeling and nonparametric tolerance limit approaches |
Logistic regression |
| Suh et al., 2018 | identification of major factors affecting nuclear decommissioning strategy decision | |
| Kim et al., 2020a | To carry out the waste recognition system |
Deep neural network (DNN) |
| Bang et al., 2020 | To predict a thermal conductivity model for compacted bentonite |
Decision tree (DT) |
| Tosoni et al., 2019 | The safety assessment of nuclear waste repositories |
Bayesian network (BN) |
| Sun et al., 2020 | determined the hydraulic aperture of rough rock fractures |
Support vector machine (SVM) |
| Lu et al., 2021 | The predict the nepheline precipitation from compositions |
Gaussian process regression (GPR) |
| Lovász et al., 2023 |
Application of a CNN to the Boda claystone formation for HLW disposal repository field evaluation |
Convolution neural network (CNN) |
| Xuan et al., 2024 |
Beishan exploration tunnel surrounding rock discontinuity identification based on structure from motion photogrammetry technology |
Clustering by fast search and find of density peaks (CFSFDP) |
결 론
고준위방사성폐기물 처분장은 T,H,M,C 거동 사이의 상호 유기적인 영향을 매우 오랜 시간에 걸쳐 받는다. 따라서 고준위방사성폐기물 처분장의 안전하고 효율적인 운영을 위해서는 THMC 복합거동에 대한 심도 깊은 이해가 필요하다. 국내에서는 2024년 6월 URL건설 및 운영을 위한 부지공모에 착수하였다. URL은 고준위방사성폐기물 처분장을 건설하기 전 국내 암반 환경에 맞는 처분기술을 개발하기 위해 연구하는 중요한 곳으로 처분장의 건설 및 실증연구를 위해 THMC 복합거동 연구 현황을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근에 보고된 지층처분을 위한 THMC 연구의 동향을 살펴보았으며 이를 통해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
(1) 2000-2024년 Vos viewer를 통한 지층처분 분야 핵심단어를 분석한 결과 2000년 이후 지속적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 해당기간 중국에서 발표한 논문이 전체 논문의 약 43% 를 차지하며 국내 연구진에 의한 논문은 총 116편으로 전체의 2.7% 정도였다.
(2) 핵심단어 분석 결과 지층처분 관련 연구는 6개 분야로 나눌 수 있었다. 세 기간(2010~2014년, 2015~2019년, 2020~2024년)으로 나누어 핵심단어의 변화를 분석한 결과, 각 기간별로 추출된 핵심단어 개수는 288, 349, 410개로 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있었으며 이를 통해 방사성폐기물 지층처분 관련 연구의 폭이 넓어지고 있음을 알 수 있었다.
(3) 복합거동과 관련된 핵심단어들은 2015년~2019년에 비해서 2020년~2024년에 약 1.5배 증가하였다. 방사성폐기물 지층처분장의 장기거동과 더불어 그 예측을 위한 수치해석 프로그램과 관련된 핵심단어들도 약 2배 증가 경향으로 나타났다. 이는 전세계적으로 방사성폐기물 지층처분장 확보를 위해 복합거동 및 수치해석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있기 때문으로 사료된다.
(4) 처분장의 THMC 복합거동 모델링은 여러 연구 그룹이 서로 다른 코드와 접근법을 사용하고 있으며, 단독으로 코드를 사용하는 경우보다는 주로 두개 이상의 코드를 연동하여 해석하는 기법으로 연구가 진행되었다. 최근 10년 간 고준위방사성폐기물 처분분야의 THMC 복합거동 연구에 가장 많이 사용된 코드는 TOUGHREACT-FLAC으로 주로 벤토나이트와 점토질 암반을 대상으로 연구하였음을 알 수 있었다.
(5) 각 코드들의 장단점을 이해하여 연동해석기법을 적용할 필요가 있으며 수치해석에서 사용되는 해석 코드들의 검증을 위해 실험실 및 현장시험 결과와 비교하는 연구가 DECOVALEX 프로젝트와 같은 국제공동연구를 통해 활발히 진행되고 있었다.
(6) 국내외 URL에서는 공학적방벽과 근계영역에서의 THMC 복합거동 특성 평가를 위한 다양한 현장시험이 실시되었 다. 향후 건설되는 국내 URL 에서도 현장시험의 설계 단계에서 기수행된 국내외 현장시험의 부지특성, 장치특성, 시험결과와 결과의 활용까지를 고려하여 최적의 설계가 가능하도록 준비할 필요가 있을 것으로 사료된다.
(7) 고준위방사성폐기물 처분분야에서 피할 수 없는 불확실성과 함께 장기간에 걸쳐 영향을 미치는 수많은 변수들의 상관관계를 분석하기 위해 다양한 연구에서 인공지능이 활용되고 있었다. 향후THMC 복합거동 해석 분야에서도 인공지능 기법들을 활용한 보다 효과적인 해석기법의 개발도 필요할 것으로 사료된다.
