Bentonite mass loss in fractured crystalline rock quantified from CT scans using digital rock physics and machine learning: case study from the Grimsel Test Site (Switzerland)
Notice bibliographique
Résumé
Bentonite plays a critical role in engineered barrier systems designed for radioactive waste storage in geological repositories especially in crystalline formations. Ensuring its long-term stability under realistic hydrogeochemical conditions is vital for evaluating the safety of these repositories. This study investigated the influence of controlled water flow in a shear zone on the erosion of bentonite through a 4.5-year Long-Term In-Situ Test (LIT) at the Grimsel Test Site, Switzerland. Compacted Ca-Mg-type FEBEX bentonite rings (with 90 % montmorillonite content) were positioned in-situ in an emplacement borehole intersecting a water-conducting shear zone providing direct contact with low-mineralized glacial meltwater. X-ray computed tomography scanning, along with digital rock physics methods, were used to quantify bentonite mass loss and the contact shear zone aperture distribution on over-cored LIT samples. A Random Forest classifier, a machine learning technique, was used for segmentation, which enabled more precise quantification of bentonite mass loss and improved fault characterization. This approach used multiphase segmentation, allowing accurate distinction between different material phases in the cored interval, which is essential for resolving complex interactions in heterogeneous systems. The selection of the correct region of interest was crucial for minimizing segmentation errors and improving mass loss quantification by reducing interferences from non-relevant structures. The aperture distribution between the three boreholes over-cored within the shear zone was evaluated with a mean thickness of 2.90 ± 1.09 mm (2σ). Furthermore, the bentonite mass loss was computed from the scanned images and compared with mobilised montmorillonite colloid masses, continuously sampled in the water from observation boreholes (0.11–0.12 m and 6 m distance) measured by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) and laser-induced breakdown detection (LIBD) techniques. The data evaluation of both techniques used in this study provided erosion rates <2 kg/m 2 /y, which are at least two orders of magnitude below the mass loss assessment rates of 500 to 1500 kg/m 2 /y defined by safety case considerations of the Swedish Nuclear Fuel and Waste Management Company (Svensk Kärnbränslehantering Aktiebolag, SKB) and the Finnish company POSIVA handling the final disposal of the spent nuclear fuel generated by its owners, the nuclear plant operators Teollisuuden Voima and Fortum. The creation of a digital twin model for the bentonite-water-shear zone system provided new insights into the erosion processes showing inhomogeneous erosion in contact with real fracture geometries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».