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Enregistrement W2138290117 · doi:10.1115/icem2009-16291

The Development and Use of T2GGM: A Gas Modelling Code for the Postclosure Safety Assessment of OPG’s Proposed L&ILW Deep Geologic Repository, Canada

2009· article· en· W2138290117 sur OpenAlexaffabout
P. Suckling, Nicola Calder, Paul Humphreys, Fraser King, Helen Leung

Notice bibliographique

RevueASME 2009 12th International Conference on Environmental Remediation and Radioactive Waste Management, Volume 1 · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionFossil fuelRadioactive wasteEnvironmental scienceBiomass (ecology)Waste managementEnvironmental chemistryMaterials scienceMetallurgyChemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the postclosure safety assessment of Ontario Power Generation’s (OPG’s) proposed Deep Geologic Repository (DGR) for Low and Intermediate Level Waste (L&ILW) at the Bruce site, Ontario, a Gas Generation Model (GGM) has been developed and used to model the detailed generation of gas within the DGR due to corrosion and microbial degradation of the organics and metals present. The GGM is based on a kinetic description of the various microbial and corrosion processes that lead to the generation and consumption of various gases. It takes into account the mass-balance equations for each of the species included in the model, including three forms of organic waste (cellulose, ionexchange resins, and plastics and rubbers), four metallic waste forms and container materials (carbon and galvanised steel, passivated carbon steel, stainless steel and nickel-based alloys, and zirconium alloys), six gases (CO2, N2, O2, H2, H2S, and CH4), five terminal electron acceptors (O2, NO3−, Fe(III), SO42−, and CO2), five forms of biomass (aerobes, denitrifiers, iron reducers, sulphate reducers, and methanogens), four types of corrosion product (FeOOH, FeCO3, Fe3O4, and FeS), and water. The code includes the possibility of the limitation of both microbial and corrosion reactions by the availability of water. The GGM has been coupled with TOUGH2 to produce T2GGM; a code that models the generation of gas in the repository and its subsequent transport through the geosphere. T2GGM estimates the peak repository pressure, long time repository saturation and the total flux of gases from the geosphere. The present paper describes the development of T2GGM and the numerical modelling work undertaken to calculate the generation and build-up of gas in the repository, the two-phase exchange of gas and groundwater between the repository and the surrounding rock, and between the rock and the surface environment. The results have been used to inform the safety assessment modelling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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