Safeguarding Geological Repositories – R&D Contributions from the German Support Programme
Notice bibliographique
Résumé
Germany has contributed actively to R&D related to safeguarding geological repositories since 1980, first on the national level, since 1990 also through the SAGOR, SAGOR II and ASTOR group of experts, and other German Support Programme tasks. While earlier studies identified issues of essential relevance (aspects of retrievability, need for Design Information Verification (DIV), definition of physical boundaries) and developed safeguards approaches for geological repositories and encapsulation plants, R&D more recently has focused on technologies for safeguarding geological repositories. These are: i) Satellite imagery: In a joint task with the Support Programmes of Finland, Japan and Canada, the potential of synthetic aperture radar (SAR) data acquired by remote sensing satellites was demonstrated. ii) Geophysical methods: Measurement campaigns at the Gorleben exploratory mine showed the applicability of seismic and acoustic measurement methods to detect clandestine underground mining activities. Based on the results, a follow-up project has modelled the propagation of seismic waves from different sources in the salt and surrounding sediments. Another project has investigated the applicability of underground radar technology as a directive and wide ranging technology. Active radar systems could probably be used to set up a protective screen around a geological repository. iii) Autonomous navigation and localisation: The German Support Programme has recently started a feasibility study on simultaneous localisation and mapping (SLAM) systems for safeguards verification purposes. Results achieved during field tests have indicated several possibilities and challenges for using indoor navigation and mapping technologies in support of geological repositories safeguards. The paper presents the lessons learnt from the earlier studies and gives an overview of the results and implications of recent and on-going projects for safeguarding geological repositories.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».