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Enregistrement W4213296800 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.153944

Exploring the governing transport mechanisms of corrosive agents in a Canadian deep geological repository

2022· article· en· W4213296800 sur OpenAlexafffundabout
Tarek L. Rashwan, Md. Abdullah Al Asad, Ian L. Molnar, Mehran Behazin, Peter Keech, M. Król

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork UniversityNuclear Waste Management Organization
Mots-clésBentoniteCorrosionSpent nuclear fuelRadioactive wasteEnvironmental scienceNuclear engineeringMining engineeringGeologyMaterials scienceGeotechnical engineeringWaste managementMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All nuclear energy producing nations face a common challenge associated with the long-term solution for their used nuclear fuel. After decades of research, many nuclear safety agencies worldwide agree that deep geological repositories (DGRs) are appropriate long-term solutions to protect the biosphere. The Canadian DGR is planned in either stable crystalline or sedimentary host rock (depending on the final site location) to house the used nuclear fuel in copper-coated used fuel containers (UFCs) surrounded by highly compacted bentonite . The copper-coating and bentonite provide robust protection against many corrosion processes anticipated in the DGR. However, it is possible that bisulfide (HS − ) produced near the host rock-bentonite interface may transport through the bentonite and corrode the UFCs during the DGR design life (i.e., one million years); although container performance assessments typically account for this process, while maintaining container integrity. Because the DGR design life far exceeds those of practical experimentation, there is a need for robust numerical models to forecast HS − transport. In this paper we present the development of a coupled 3D thermal-hydraulic-chemical model to explore the impact of key coupled physics on HS − transport in the proposed Canadian DGR. These simulations reveal that, although saturation delayed and heating accelerated HS − transport over the first 100s and 10,000s of years, respectively, these times of influence were small compared to the long DGR design life. Consequently, the influence from heating only increased total projected HS − corrosion by <20% and the influence from saturation had a negligible impact (<1%). By comparing the corrosion rate results with a simplified model, it was shown that nearly-steady DGR design parameters governed most of the projected HS − corrosion. Therefore, those parameters need to be carefully resolved to reliably forecast the extent of HS − corrosion.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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