[Modélisation numérique de paramètres incertains associés à un modèle de transport de radionucléides]
On étudie un algorithme rapide pour la génération des champs aléatoires qui représentent les paramètres d'incertitudes d'un modèle de transport de radionucléides dans la géosphère. Cet algorithme peut être appliqué dans une méthode de Monte Carlo lors de l'évaluation du risque de stockage des déchets nucléaires à haute activité dans des couches géologiques en profondeur. À l'aide de cette procédure, on calcule le facteur de retard qui intervient dans les équations du modèle de transport des radionucléides, et on compare le temps de calcul de cet algorithme avec une méthode classique de type spectrale.
We study a fast algorithm to generate random fields which represent the uncertain parameters in a transport model of radionuclides in the geosphere. This algorithm has been introduced by Mikhailov and is based on a procedure known as Palm process. It can then be applied in a Monte Carlo method in the probabilistic risk assessment of high-level radioactive waste disposal in deep formation. We use this algorithm in order to compute the retardation factor appearing in the radionuclide migration model and we compare the CPU time corresponding to this procedure versus a classical spectral method.
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Díaz Moreno, José Manuel; Lazaar, Saiida; Ortegón Gallego, Francisco. On the numerical simulation of uncertain parameters in a radionuclide transport model. Comptes Rendus. Mathématique, Tome 345 (2007) no. 7, pp. 415-420. doi : 10.1016/j.crma.2007.09.006. http://www.numdam.org/articles/10.1016/j.crma.2007.09.006/
[1] Flow and Transport in Porous Formations, Springer-Verlag, New York, 1989
[2] J.M. Díaz Moreno, S. Lazaar, F. Ortegón Gallego, A numerical modeling of uncertain parameters associated to a transport model of radionuclides in porous media, in: D.F.M. Torres, M.R. Sidi Ammi, S. Lazaar (Eds.), Special issue “Mathematics and Applications to Technology and Environment – Numerical Analysis and Simulation”. International Journal of Tomography & Statistics, 2008, in press
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