1 / 16

Sommaire

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

jereni
Télécharger la présentation

Sommaire

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  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

More Related