Deep geological repositories — A review of design concepts, near-field evolution, and their implications for nuclear waste containment
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Notice bibliographique
Résumé
Effective nuclear waste disposal is crucial for strengthening public confidence in nuclear energy as a cornerstone of sustainable, large-scale, carbon-neutral energy generation. Deep geological repositories (DGRs) provide the most viable long-term solution, employing a multi-barrier isolation system that inhibits radionuclide release and migration through a combination of engineered and natural barriers. While extensive research has focused on radionuclide transport mechanisms and the influence of geochemical interactions within host rock formations, a comprehensive understanding of the near-field environment, its physicochemical evolution, and its implications for repository design and nuclear waste management decisions remains underexplored. This review critically examines DGR concepts, near-field components, and processes, with a particular focus on canister-bentonite interactions, corrosion evolution, bentonite self-sealing mechanisms, and hydrogen gas generation. A critical assessment of experimental, numerical, and full-scale studies, highlights the complexities of coupled thermal, hydraulic, mechanical, and chemical (THMC) processes that govern repository evolution. Key challenges include scaling laboratory findings to field-scale repository conditions, integrating microbial and radiation-driven interactions, and refining long-term predictive models for corrosion and radionuclide migration. Addressing these gaps is critical for advancing repository safety assessments, optimizing engineered barrier systems, and ensuring the long-term stability of nuclear waste disposal strategies. These insights are expected to contribute to the ongoing development of robust and globally implementable waste management solutions, reinforcing nuclear energy's role in climate change mitigation and the transition to a net-zero carbon economy.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle