Thermally Constrained Conceptual Deep Geological Repository Design under Spacing and Placing Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
The temperature evolution within a deep geological repository (DGR) is a key design consideration for the safe and permanent storage of the high-level radioactive waste contained inside used nuclear fuel containers (UFCs). Due to the material limitations of engineered components with respect to high temperature tolerance, the Nuclear Waste Management Organization of Canada requires the maximum temperature within a future Canadian DGR to be less than 100 °C. Densely placing UFCs within a DGR is economically ideal, but greater UFC placement density will increase the maximum temperature reached in the repository. This paper was aimed to optimize (i) the separation between UFCs, (ii) the distance between container placement rooms, and (iii) the locations of the age-dependent UFCs in the placement rooms for a conceptual DGR constructed in crystalline rock. Surrogate-based optimization reduced the amount of computationally expensive evaluations of a COMSOL Multiphysics model used to study the temperature evolution within the conceptual DGR and determined optimal repository design points. Via yield optimization, nominal design points that considered uncertainties in the design process were observed. As more information becomes available during the design process for the Canadian DGR, the methods employed in this paper can be revisited to aid in selecting a UFC placement plan and to mitigate risks that may cause repository failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».