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Analyse de sensibilité et problème inverse pour le stockage Laurent LOTH – Guillaume PEPIN Andra - Service Calcul Scientifique. Sommaire. Programme scientifique 2006-2010 Sensibilité et d’incertitudes Bilan du dossier 2005 Perspectives Problème inverse

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  1. Analyse de sensibilité et problème inverse pour le stockageLaurent LOTH – Guillaume PEPINAndra - Service Calcul Scientifique

  2. Sommaire • Programme scientifique 2006-2010 • Sensibilité et d’incertitudes • Bilan du dossier 2005 • Perspectives • Problème inverse • Les expérimentations en laboratoire souterrain • Exemple • Perspectives

  3. Programme scientifique 2006-2010 (1/2) • Thématiques de recherche • Compréhension des phénomènes élémentaires • Couplages entre phénomènes et aux interfaces entre le stockage et son environnement • Changements d’échelles • Problématiques physiques : modéliser l’évolution du stockage et de son environnement • Évolution thermique • Evolution hydraulique et notamment la production et transport de gaz • Évolution chimique • Évolution mécanique des ouvrages en intégrant les processus de dégradation

  4. ! Programme scientifique 2006-2010 (2/2) • Problématiques numériques sur la thématique problème inverse et incertitudes • Incertitudes sur les paramètres des modèles • Analyse d’incertitude et de sensibilité • Identification de paramètres • Incertitudes sur les modèles • Valider la pertinence des modèles et des lois de comportement • Simplification de modèle, modèle stochastique • Incertitudes numériques • Évaluation de la fiabilité des résultats de simulation • Techniques mathématiques et numériques • Méthode état adjoint • Méthode fiabiliste, surface de réponse • Identification/optimisation • Estimation d’erreur Lien avec les expérimentations en laboratoire souterrain

  5. Modèles physiques Représentation {espace/temps} des composants du stockage et de son environnement Données Sûreté scénarios • Stochastique (variabilité naturelle, …) • Épistémique (manque de connaissance, …) • Traitement : • Déterministe mono /multi paramétrique • Probabiliste Monte-Carlo • Traitement : • Déterministe • Modèles alternatifs le cas échéant Sensibilité et incertitudes : bilan du dossier 2005 Argile (1/4) • Le type d’incertitudes traitées • Principes (en accord avec la RFS III 2.f.) : • Pas de quantification de probabilité de scénarios  pas de calcul de risque • Pas de calcul de distribution de la dose Scénarios de sûreté

  6. Sensibilité et incertitudes : bilan du dossier 2005 Argile (2/4) • Démarche générale de la mise en œuvre probabiliste • identification des • cas de calcul/paramètres • définition des distributions • de probabilité (pdf) • définition des corrélations/ • contraintes entre paramètres • simplification des modèles • (contrainte : temps CPU/cas • + validation des modèles simplifiés) • méthode d’échantillonnage • ANALYSE DE SENSIBILITE (globale) • Choix des indicateurs statistiques • corrélation {indicateur/donnée d’entrée) de rang et de valeurs brutes • ANALYSE D’INCERTITUDES • Quantiles, moments, distribution • Position des calculs de référence Mise en oeuvre des outils Résultats PRE-PROCESSING PROCESSING POST-PROCESSING

  7. Sensibilité et incertitudes : bilan du dossier 2005 Argile (3/4) • Définition des distributions de probabilité Paramètre i / Composant j Calées sur les résultats expérimentaux disponibles Ex : paramètres du Callovo-Oxfordien « Incertitude » retenue = Perméabilité verticale COX variabilité géologique des paramètres + incertitudes liée aux méthodes de caractérisation expérimentale incertitudes liées aux différentes échelles de caractérisation (pluri-centimétrique pour l’échantillon à pluri-métrique pour un forage) +

  8. Sensibilité et incertitudes : bilan du dossier 2005 Argile (4/4) • Caractéristiques du calcul mis en œuvre • Paramètres hydro, transport, • rétention, solubilité probabilisés • Étude limitée aux ouvrages • et à la formation hôte : pas • d’études sur les encaissants et • sur le colis • Étude simultanée des voies de • transfert par le système • {ouvrages + EDZ} et le COX sain Indicateurs calculés Données probabilisées Une quinzaine de paramètres 1000 tirages / RN 7000 calculs en tout

  9. Sensibilité et incertitudes : besoins/perspectives (1/2) • Extension des études probabilistes aux calculs phénoménologiques (sensibilité globale) Objectifs • Hiérarchiser les paramètres et phénomènes importants (retour sur la R&D) • Contribuer à améliorer la compréhension du système (utilisation plus systématique des analyses de sensibilité) Caractéristiques : • Physique fine (couplée) et géométrie détaillée • Augmentation du nombres de paramètres (ex : Couplex Gaz  60 paramètres) et de modèles (alternatifs) Contraintes : • Temps calcul nettement plus important (fortes non-linéarités), rédhibitoire • Simplifications très difficiles à justifier et à mettre en œuvre Définition de méthodes et outils adaptés : surfaces de réponse (validées) ? méthodes Form/Sorm ? …

  10. Sensibilité et incertitudes : besoins/perspectives (2/2) • Analyse de sensibilité déterministe (sensibilité locale) : différentiation, état adjoint • Disposer d’informations locales (sur différents jeux de paramètres), sur plusieurs indicateurs • Cf. Thèse E. Marchand en cours sur analyse de sensibilité déterministe  application : exercice de comparaison {déterministe/probabiliste} {hydro/transport} milieu poreux saturé • Méthodes de sensibilité déterministes pour des calculs phénoménologiques fins (ex : écoulements multiphasiques), en complément d’études probabilistes

  11. Problème inverse : les expérimentations (1/2) • Quelques chiffres pour l’étude du milieu géologique • 27 forages, 15 km forés dont 4,2 km carottés (2,3 km de carottes) • 5 300 échantillons de roche analysés • 350 capteurs dans le laboratoire souterrain • plus de 250 mètres de galerie instrumentée • Un programme d’expérimentation ambitieux • Objectifs : • Étude des propriétés de confinement de la couche hôte • Étude des perturbations crées par la construction des ouvrages • Transposition des résultats de l’échelle du laboratoire à celle du stockage • Les programmes • DIR  propriétés de diffusion et de rétention des radionucléides • KEY  expérimentation des clés d’ancrage • REP  réponse à l’excavation • TER  propriétés de diffusion • PAC  caractérisation de l’eau interstitielle • SUG  caractérisation de l’EDZ • PEP  perméabilité et pression de pore

  12. Problème inverse : les expérimentations (2/2) • Vue générale des galeries GALERIES EXPÉRIMENTALES PUITS D’ACCÊS PUITS AUXILIAIRE GALERIE D’EXPÉRIMENTIONS -445 m ALBRAQUE SOUS-STATION ELECTRIQUE GALERIE TECHNIQUE LIAISON NORD MESURES DES PARAMÊTRES IN SITU MINE BY TEST VERTICAL LIAISON SUD -490 m

  13. Problème inverse : exemple (1/3) • Expérimentation DIR : dispositif expérimental Equipement de surface Unité de contrôle Dispositif expérimental

  14. Chambre d’injection Zone pariétale Roche saine Problème inverse : exemple (2/3) Z • Expérimentation DIR : objectifs • Estimer les paramètres de transport • Estimer les différentes zones autour de la chambre d’injection • Comparer avec les expérimentations sur échantillon • Expérimentation DIR : modélisation 2D axisymétrique R

  15. Problème inverse : exemple (3/3) • Expérimentation DIR : résultats

  16. Problème inverse : perspectives Se doter des méthodes et des outils permettant d’exploiter les résultats des expérimentations, de conforter les modèles • Les étapes • Sélection et validation des méthodes numériques pour les différents types de problèmes • Hydraulique et transport • Thermique • Hydromécanique • Thermo Hydro mécanique • Mise en œuvre dans un contexte industriel • 2007 : Intégration d’un module identification dans Alliances

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