INVESTIGATION OF THE NEAR-FIELD EVOLUTION IN DEEP GEOLOGICAL REPOSITORIES AND ITS IMPLICATIONS FOR LONG-TERM NUCLEAR WASTE DISPOSAL
Notice bibliographique
Résumé
The sustainability of nuclear energy critically depends on the secure management of high-level radioactive waste. Underground multi-barrier waste isolation systems, also known as deep geological repositories (DGRs), are considered the most viable solution for safe and efficient nuclear waste disposal. Significant uncertainties, however, remain regarding the long-term bio-physicochemical evolution of the near-field and its influence on waste isolation performance. In particular, Microbial-Influenced Corrosion (MIC) of copper-coated canisters, driven by the presence of sulphate-reducing bacteria, poses a sparsely constrained threat to repository integrity. This thesis presents an integrative synthesis of existing literature regarding DGR design concepts, near-field components, and evolution. In addition, it presents a process-based reactive transport model simulating MIC mechanisms in a Canadian DGR (crystalline rock). The model integrates microbial population kinetics, sulphate reduction pathways, sulphide generation, copper canister corrosion, and the eventual radionuclide release. A parametric sensitivity analysis was also conducted to evaluate the effect of key reactive transport parameters on sulphide generation and transport. The findings reveal that diffusive transport and microbial sulphate reduction rates are dominant drivers of copper corrosion, with elevated parameter combinations leading to canister failure at approximately 420,000 years. Post-failure simulations, considering pessimistic scenarios with negligible radionuclide inhibition in the host rock, predict rapid release of key radionuclides (notably 135Cs and 129I), governed by their solubility limits and solid phase fractions. This study highlights the importance of coupling biological and geochemical interactions in long-term DGR safety assessments, resulting in the development of a robust and comprehensive safety assessment frameworks for ensuring the long-term safety and integrity of nuclear waste disposal systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».