Navigating Net Zero: Finding Safe Storage for Nuclear Waste in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
To meet the growing demand for electricity in Ontario, the federal and the provincial governments are expanding nuclear power generation in Ontario. Part of these expansion plans include developing North America’s first small modular reactor (SMR) at the Darlington New Nuclear Project site (Small modular reactors: Darlington SMR 2024). While cheaper and easier to build than traditional reactors, researchers at Stanford University and the University of British Columbia have found that SMRs produce more nuclear waste per unit of energy compared to traditional reactors as a result of increased neutron leakage (Liou, 2023 ; Krall et al., 2022). Nuclear power is a large step towards achieving net-zero but this expansion makes finding more storage for the nuclear waste produced increasingly necessary (2030 Emissions Reduction Plan – Sector-by-sector overview 2024). This project assesses appropriate sites in Ontario to establish a new nuclear waste disposal site. A GIS analysis will be predominantly relied upon to create a model to evaluate various layers and site characteristics. Factors currently being assessed in the model are groundwater, potential disturbances to the land (ie. current or future mining activity), and whether the lands are federally or provincially protected lands. The Province is split into 71 districts, in accordance with the Ecosystems of Ontario Ecodistricts. These districts are then either included or excluded in the model based on the development of their aquifers and whether the land contains any natural resources that are currently, or could be, mined. The remaining Ecodistricts are then overlain with protected lands and the remaining sites are usable. Preliminary results have shown sites available are predominantly in northern Ontario. Future factors that will be incorporated into the model include a soil and geology suitability assessment and an accessibility assessment, using existing road access to the site as the criteria for this factor. ReferencesKrall, L. M., Macfarlane, A. M., & Ewing, R. C. (2022). Nuclear waste from small modular reactors. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(23). https://doi.org/10.1073/pnas.2111833119Liou, J. (2023, September 13). What are small modular reactors (smrs)?. IAEA. https://www.iaea.org/newscenter/news/what-are-small-modular-reactors-smrsSmall modular reactors: Darlington SMR. OPG. (2024, December 4). https://www.opg.com/projects-services/projects/nuclear/smr/darlington-smr/
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».