Computational methods for the performance assessment of radioactive waste repositories

Appropriate disposal of radioactive wastes requires isolation from the environment provided by a system of engineered and natural barriers. The quantitative analysis of the processes of radionuclide migration across the barriers to the main intake paths, together with the need for sensitivity and uncertainty analyses on the model parameters, imply running large computer codes with significant time and memory expenditures. The thesis focuses on the investigation of strategies for developing computational procedures of system analysis and for acceleration of model computation for the performance assessment (PA) of radioactive waste repositories. First, simplified Monte Carlo simulation–based reliability models are proposed for the preliminary evaluation of the repository long-term functionality within a Probabilistic Safety Assessment framework. The models are extended to include some realistic features of the barriers degradation dynamics. The model acceleration is a two-sided approach. On one side, the Subset Simulation (SS) technique is adopted and originally employed in the PA methodology, by reason of improving the efficiency of the random sampling in estimating the small repository containment failure probabilities. On the other side, Gaussian Process (GP) meta–models are built to replace large-running model codes. The meta-models are originally combined with a space reduction technique, Principal Component Analysis (PCA), for predicting the time-dependent radionuclide concentration in groundwater. Further considerations are provided on how the input training set features can influence the prediction performance of the proposed method with reference to the same case study system.

L'analisi quantitativa dei processi di migrazione dei radionuclidi attraverso le barriere del deposito verso i percorsi di ingestione principali e la necessità di effetuare analisi di sensibilità e di incertezza, richiedono costi computazionali notevoli. Nell’ambito più generale della Performance Assessment (PA) dei depositi di rifiuti radioattivi, la tesi si è focalizzata su due principali filoni di ricerca. Il primo riguarda l’implementazione di metodi computazionali per la modelizzazione dei fenomeni di degradazione delle barriere prottetive con succesivo rilascio e valutazione delle dosi. A questo scopo, all’interno di un contesto di Probabilitic Safety Assessment, viene proposto un approccio di modellazione affidabilisticà basata sul metodo di simulazione Monte Carlo per la valutazione preliminare della funzione di contenimento a lungo termine delle barriere. Questo tipo di analisi ha fornito la possibilità di tenere in conto un certo grado di realismo nella descrizione dei processi di degrado delle barriere. Il secondo filone consiste nell’ottimizzazione dei costi computazionali dei modelli di simulazione. Viene proposto il metodo avanzato di campionamento Subset Simulation (SS) utilizzato in modo originale nella metodologia di PA dei depositi. L’obiettivo è stato quello di migliorare l'efficienza del campionamento casuale di variabili per poter valutare le basse probabilità di rottura del sistema di contenimento. Inoltre, è stato sviluppato un’accoppiamento originale tra meta-modelli empirici (modelli kriging) e l’analisi a componenti principali. Lo scopo è stato sia di sostituire i codici di calcolo con approssimazioni matematiche che di ottenere l’andamento nel tempo della concentrazione dei radionuclidi nelle acque sottoterranee. Infine, è stata effetuata un’analisi di correlazione tra le caratteristiche del set di addestramento e la performance del meta-modello.