Weiterentwicklung der probabilistischen Expositionsmodellierung im Rahmen der Langzeitsicherheitsanalyse von Endlagern für radioaktive Reststoffe

Ciecior, Willy

Die Langzeitsicherheitsanalyse von Endlagern für radioaktive Reststoffe basiert u. a. auf einer Modellierung der Freisetzungen von Nukliden aus der Abfallmatrix sowie des nachfolgenden Transports durch das Nah- und Fernfeld des Endlagersystems bis in den belebten Teil der Umwelt. Zur anschließenden Konvertierung der Nuklidfreisetzung in ein Gefahrenpotential (z. B. in eine effektive Dosis) werden ein konzeptuelles Biosphären- und ein mathematisches Expositionsmodell verwendet. Die Parametrisierung des mathematischen Modells kann dabei sowohl deterministisch als auch probabilistisch mittels Verteilungen und anschließender Monte-Carlo-Simulation erfolgen. Jedoch existiert bis zum heutigen Tage, insbesondere im Rahmen der probabilistischen Sicherheitsanalyse für tiefengeologische Endlager, kein einheitliches Vorgehen zur Ableitung der zu verwendenden Verteilungen - die durch den Analysten verwendeten Verteilungen sind meist nach persönlicher Überzeugung gewählt und hinsichtlich der zugrundeliegenden Natur des eigentlichen Modellparameters oft unlogisch. Jedoch sind Endergebnisse z. T. sehr vom Typ der gewählten Verteilungen der Eingabeparameter abhängig. Des Weiteren existieren kaum Untersuchungen zum Einfluss von Interaktionen und Korrelationen oder anderen Abhängigkeiten zwischen den radioökologischen Eingangsparametern des Modells. Im Rahmen des Promotionsvorhabens wurden daher die Auswirkungen unterschiedlicher Typen an Eingangsverteilungen (empirisch, parametrisch) für verschiedene Modellparameter sowie der Einfluss von Interaktionen und z. T. Korrelationen zwischen den Eingangsparametern auf die Ergebnisgröße der mathematischen Expositionsmodellierung analysiert. Der Einfluss des Typs einer Verteilung zur Repräsentation der Variabilität des physikalischen Eingangsparameters sowie deren Interaktionen und Anhängigkeiten konnten diesbezüglich als untergeordnet relevant identifiziert werden. Mittels Monte-Carlo-Simulation der zweiten Ordnung wurden jedoch die Zusammensetzung der entsprechenden Stichproben bzw. das Zustandekommen der zur Konstruktion von parametrischen Verteilungen zu verwendenden Momenten als die wesentlichen Faktoren zur Beeinflussung von Resultaten eruiert. Demnach übersteigt der gemeinsame Einfluss aus der Ungewissheit eines physikalischen Parameters (der Zusammensetzung bzw. der Momente der zugehörigen Stichprobe) und dessen Variabilität (dem Typus der gewählten empirischen oder parametrischen Verteilung) den Einfluss der Variabilität allein um ein Vielfaches. Diese Erkenntnisse sollten zukünftig bei probabilistischen Ansätzen der Expositionsmodellierung im Rahmen von Langzeitsicherheitsanalysen von Endlagern für radioaktive Reststoffe berücksichtigt werden.

The long-term safety analysis of repositories for radioactive waste is based on the modeling of the releases of nuclides from the waste matrix and the subsequent transport through the near and far field of the repository system to the living part of the environment (biosphere). For the conversion of the nuclide release into a potential hazard (e. g. into an effective dose), a conceptual biosphere model and a mathematical exposure model is used. The parametrization of the mathematical model can be carried out deterministic as well as probabilistic using distributions and Monte Carlo simulation. However, to date, particularly in the context of the probabilistic safety analysis for deep-geological repositories, there is no uniform procedure for the derivation of the distributions to be used. The distributions used by the analyst are mostly chosen according to personal conviction and often illogical with respect to the underlying nature of the actual model parameter, but model results are in part very dependent on the type of the selected distributions of the input parameters. Furthermore, there less studies available on the influence of interactions and correlations or other dependencies between the radiological input parameters of the model. Therefore, the impact of different types of distributions (empirical, parametric) for different input parameters as well as the influence of interactions and correlations between input parameters on the results of the mathematical exposure modeling were analyzed in the present study. The influence of the type of distribution for the representation of the variability of the physical input parameter as well as their interactions and dependencies could be identified as less relevant. However, by means of Monte Carlo simulation of the second order, the composition of the corresponding samples or the condition of the sample moments to be used for the construction of parametric distributions were determined as the essential factors for influencing modeling results. According to this, the influence of the variability is a multiple of the uncertainty of a physical parameter (the composition of the sample or the moments of the corresponding sample) and its variability (the type of the chosen empirical or parametric distribution). These findings should be taken into account in the future regarding probabilistic exposure modeling approaches in the context of long-term safety analysis of repositories for radioactive waste.

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Ciecior, Willy: Weiterentwicklung der probabilistischen Expositionsmodellierung im Rahmen der Langzeitsicherheitsanalyse von Endlagern für radioaktive Reststoffe. 1. Auflage 2017.

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