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Enregistrement W2560934706

Benchmark for reactive transport codes with application to concrete/clay interaction

2015· preprint· en· W2560934706 sur OpenAlexaff
Nicolas C.M. Marty, Olivier Bildstein, Philippe Blanc, Francis Claret, Benoît Cochepin, Éric C. Gaucher, Diederik Jacques, Jean-Éric Lartigue, Sanheng Liu, K. Ulrich Mayer, Johannes Meeussen, Isabelle Munier, Ingmar Pointeau, Danyang Su, Carl I. Steefel

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Radioactive wasteCementitiousDiffusionHost (biology)CementComputer scienceInterface (matter)Isothermal processCode (set theory)Environmental scienceGeotechnical engineeringGeologyMaterials scienceSet (abstract data type)EngineeringWaste managementPhysicsComposite materialThermodynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear waste repositories will use a significant quantity of cement: for the construction of access drifts, disposal cells and concrete plugs, and as containment material for low- to intermediate-level waste. Several European countries have chosen claystone formations as possible host rocks (Landais, 2006). Numerous cement/clay interfaces will thus be present in a radioactive-waste repository. Due to contrasting geochemical conditions (including Eh, pH, solution composition), these interfaces are subjected to steep concentration gradients and are highly reactive. Predicting long-term changes (1,000 to 100,000 years) in these cementitious and clayey materials is thus crucial for assessing the behaviour of such infrastructures. Experiments cannot provide sufficiently reliable information over such long time scale. Although natural and archaeological analogues can be very helpful, modelling is the unique tool to analyse and test different evolution scenarios. In order to build a better confidence in such calculations, it is of paramount importance to demonstrate that the results obtained are not dependent on the choice of the numerical reactive transport code to perform the simulation. In order to address this issue, a benchmark problem, divided into three steps with increasing geochemical refinement, has been set up (Marty et al., submitted). In all cases, the solutes transport across the interface between clayey host rock and concrete is diffusion driven and a 1D radial geometry and isothermal conditions (25°C) have been both considered. Both materials are full saturated. The first step of the benchmark only considers porewater solutions and the clayed host rock which is only modelled by an exchanger. The second step introduces the full mineralogy for both the concrete and the claystone considering slow kinetics rates for mineral dissolution-precipitation reactions, whereas the third one focuses on fast reaction rates. Seven international teams have been involved in this benchmarking exercise. All reactive transport codes used (TOUGHREACT, PHREEQC with two different ways of handling transport, CRUNCHFLOW, HYTEC, ORCHESTRA, MIN3P-THCm) gave very similar patterns in terms of predicted solute concentrations and of minerals distribution evolution (Fig. 1). The benchmarking exercise demonstrates that reactive transport tools have reached such a level of maturity as to be confidently used in support of long-term performance assessments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
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