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Enregistrement W2763224533

Stochastic Environmental modeling for Nuclear Waste Management

2017· dissertation· en· W2763224533 sur OpenAlexfundno aff
Vimala Madhangi Madhusoothanan

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésEnvironmental scienceWaste managementEngineeringEnvironmental planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep geological repositories are identified as possible disposal site for safely isolating highly radioactive nuclear waste from affecting humans and the environment. These repositories are multi barrier systems and safety of the system is very crucial since failure of the system will lead to radioactive contamination, which is harmful to the environment. \n\tIt is necessary to model the possible failure of the system, one of the most significant parameter is the mass transfer between the barriers in the multiple barrier system given by equivalent flow rates, half time of the solute and the delay time between the inflow and outflow of the barriers. The entire model is constructed based on the conservation assumption of mass flux. The model is used to analyze radioactive decays of the two long lived radioactive species C-14 (neutral non-sorbing nuclide) and I-129 (anionic non-sorbing nuclide). From the radioactive decay of these radionuclides the equivalent exposure is calculated to ensure that it is well below the current safety limits specified by the Regulator. \n\tThe geosphere and bentonite buffer, which are a part of the multi barrier system, are porous media and modeling the seepage is done using Darcy’s law. Modeling seepage of water is important because water acts as a carrier for several elements that can potentially corrode the copper coating. The copper coating is an integral part of the multi barrier system, and an essential element of of the used fuel container. \n This thesis analyzes effects of a wide spectrum of uncertainties on the performance of the analytical solution obtained from the deterministic model is used to (i) consider parameter uncertainties, and (ii) derive stochastic solution of governing equations for the following two cases: (1) water seepage into the DGR, and (2) Mass outflow of radioactive material. Case I a man-made system whose uncertain and time invariant parameters, whereas Case II considers stochastic nature of the natural environment. Conclusions from this study support a high level of safety aspects of DGR for the disposal of high level radioactive waste.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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