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Les trois axes de développement de l’accord Andra/Inria

Jean-François Preveraud

1. La simulation des processus physiques

Pour simuler des processus physiques (ou ‘‘phénomènes’’), il faut identifier les modèles physiques, mathématiques et numériques qui permettent de les représenter. Ces représentations des phénomènes qui interviennent dans un stockage (et dans le milieu géologique environnant) doivent également prendre en compte les éventuelles interactions (couplages) entre différents phénomènes.

Il s’agit d’acquérir des connaissances sur les phénomènes (modèles physiques) puis de les traduire, par conceptualisation, en modèles mathématiques. Ces modèles mathématiques doivent ensuite être numérisés grâce à des codes de calculs existants ou développés spécifiquement.

Les phénomènes étudiés par l’Andra dans le cadre de la gestion des déchets radioactifs sont principalement :
 

  • l’écoulement de l’eau en milieu poreux ;
  • le relâchement des radionucléides par les colis de déchets ;
  • la migration de ces radionucléides.


Mais on tient compte aussi de l’ensemble des autres phénomènes thermiques, mécaniques, chimiques, hydrauliques qui accompagnent, à des moments divers, la vie du stockage et vont jouer un rôle plus ou moins grand dans le relâchement et le transfert des radionucléides.

Pour ce faire, il est nécessaire que les codes de calculs permettent aux modèles numériques d’inclure de façon fine de plus en plus de connaissances sur les phénomènes. Mais plus on introduit de phénomènes et de couplages, plus cela donne un objet mathématique complexe et difficile à représenter. Cela sera donc une voie de progrès à explorer par l’Andra et l’Inria.


2. Les méthodes de résolution numérique

Ce deuxième volet, dans la suite logique du premier, concerne les méthodes utilisées pour numériser les modèles mathématiques. Il s’agit en quelque sorte de résoudre toujours plus rapidement et efficacement des équations mathématiques dans l’espace et dans le temps. Ces méthodes mettent en œuvre le calcul haute performance qui permet d’accroître les capacités de représentation (taille des maillages, variabilité des données…) et d’améliorer la qualité des résultats (robustesse, précision). Pour certains modèles mathématiques plus complexes, il est nécessaire de développer des méthodes numériques spécifiques.

Parmi les thèmes qui seront traités dans le cadre du partenariat, figurent :
 

  • le parallélisme (exécution des calculs en parallèle pour gagner en rapidité) ;
  • la décomposition de domaines (concentrer les calculs des machines sur les seules parties du stockage où une situation évolue dans un espace et un temps donnés) ;
  • le maillage adaptatif (prendre en compte le fait que les géométries des objets composant le stockage ou le milieu géologique vont évoluer dans le temps).



3. Les méthodes d’analyse

Puisque les connaissances fondées sur les simulations numériques sont le résultat de calculs à partir de modèles complexes représentant la réalité, il faut être en mesure de gérer, d’une part, les incertitudes portant sur les valeurs des paramètres et, d’autre part, l’impact de ces incertitudes sur les résultats obtenus.

Plusieurs types de méthodes d’analyse peuvent être mises en œuvre, pour mettre en perspective et hiérarchiser l’ensemble des informations obtenues ou à traiter, et pour les valider en regard des phénomènes considérés pour un stockage de déchets radioactifs. Ces méthodes (analyse de sensibilité, analyse d’incertitude) apportent des éclairages différents et se complètent.
 

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