Status and Implications of Hydrogeochemical Characterization of Deep Groundwater for Deep Geological Disposal of High-Level Radioactive Wastes in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
For the geological disposal of high-level radioactive wastes (HLW), an understanding of deep subsurface environment is essential through geological, hydrogeological, geochemical, and geotechnical investigations.Although South Korea plans the geological disposal of HLW, only a few studies have been conducted for characterizing the geochemistry of deep subsurface environment.To guide the hydrogeochemical research for selecting suitable repository sites, this study overviewed the status and trends in hydrogeochemical characterization of deep groundwater for the deep geological disposal of HLW in developed countries.As a result of examining the selection process of geological disposal sites in 8 countries including USA, Canada, Finland, Sweden, France, Japan, Germany, and Switzerland, the following geochemical parameters were needed for the geochemical characterization of deep subsurface environment: major and minor elements and isotopes (e.g., 34 S and 18 O of SO 4 2-, 13 C and 14 C of DIC, 2 H and 18 O of water) of both groundwater and pore water (in aquitard), fracture-filling minerals, organic materials, colloids, and oxidation-reduction indicators (e.g., Eh, Fe 2+ /Fe 3+ , H 2 S/SO 4 2-, NH 4 + /NO 3 -).A suitable repository was selected based on the integrated interpretation of these geochemical data from deep subsurface.In South Korea, hydrochemical types and evolutionary patterns of deep groundwater were identified using artificial neural networks (e.g., Self-Organizing Map), and the impact of shallow groundwater mixing was evaluated based on multivariate statistics (e.g., M3 modeling).The relationship between fracture-filling minerals and groundwater chemistry also has been investigated through a reaction-path modeling.However, these previous studies in South Korea had been conducted without some important geochemical data including isotopes, oxidationreduction indicators and DOC, mainly due to the lack of available data.Therefore, a detailed geochemical investigation is required over the country to collect these hydrochemical data to select a geological disposal site based on scientific evidence.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».