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Enregistrement W2283849116 · doi:10.20381/ruor-5494

Engineering Properties, Micro- and Nano-Structure of Bentonite-Sand Barrier Materials in Aggressive Environments of Deep Geological Repository for Nuclear Wastes

2015· dissertation· en· W2283849116 sur OpenAlexaboutno aff
Asmaa Shehata

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBentoniteNano-Radioactive wasteEngineeringGeotechnical engineeringMining engineeringGeologyMaterials scienceWaste managementChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada produces about one-third of the global supply of medical radioisotopes. The nuclear power reactors in Ontario, Quebec and New Brunswick have generated about 17 percent of the electricity in the country every year (NWMO, 2010; Noorden; 2013). Since the 1960s, more than 2 million used (or spent) fuel bundles (high-level radioactivity) and 75,000 m³ of low- and intermediate-level radioactive waste have been produced, which is increasing by 2000 to 3000 m³ every year after reducing the processed volume (Jensen et al., 2009). More than 30 countries around the world, including Canada, have proposed construction of very deep geological repositories (DGRs) to store this nuclear waste for design periods 1,000,000 years. DGR concepts under development in Canada (the DGR is likely to be constructed in Ontario) are based on a multi-barrier system (NWMO, 2012). A crucial component of the multi-barrier system is the engineered barrier system (EBS), which includes a buffer, backfill, and tunnel sealing materials to physically, chemically, hydraulically and biologically isolate the nuclear waste. Bentonite-based material has been chosen for this critical use because of its high swelling capacity, low hydraulic conductivity, and for its good ability to retain radionuclides in the case of failed canisters. However, the presence of bentonite-based material in DGRs, surrounded by an aggressive environment of underground saline water, nuclear waste heat decay, and corrosion products under confining stress, may lead to mineralogical changes. Consequently, the physical and physiochemical properties of bentonite-based materials may change, which could influence the performance of bentonite in an EBS as well as the overall safety of DGRs. The objective of this research is to investigate the impact of the underground water salinity, heat generated by nuclear waste, and corrosion products of nuclear waste containers in Ontario on the engineering and micro-/nano-structural properties of bentonite-sand engineered barrier materials. Free-swelling, swelling pressure and hydraulic conductivity tests have been performed on bentonite-sand mixtures subjected to various chemical (groundwater chemistry; corrosion water with iron as a corrosion product) and thermal (heat generated) conditions. Several techniques of micro- and nano-structural analyses, such as x-ray diffraction (XRD), X-Ray microanalysis (DES), surface area and pore size distribution analyses (BET, BJH) and differential gravimetric (TGA and DTG) analyses have also been conducted on the bentonite-sand materials. Valuable results have been obtained for better understanding the durability and performance of the bentonite-sand barrier for the DGR which may be located in Ontario. The obtained results have shown that the groundwater chemistry and corrosion products of the nuclear containers significantly deteriorate the swelling and permeability properties of the tested bentonite-sand barrier materials, while temperature has little or no effect.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,747

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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