Impact of reactive mineral facies distributions on radionuclide sorption properties in multiscale heterogeneous granite rocks

Abstract

Modeling radionuclide reactive transport in host rocks is one of the major challenges with respect to the performance and safety assessment of high-level radioactive repositories. The rock heterogeneity has a significant impact on the scale effects of flow and solute-transport parameters such as the sorption coefficient. The scaling of the radionuclide sorption coefficient is related to the reactive mineral facies (RMF) distributions in fractured rocks, which can be simulated with transition probability-based geostatistical methods. Geostatistical and geochemical analyses of the RMF distributions are performed on granite samples taken from the Beishan site in northwest China. This paper presents an approach to identifying RMF by using a deep-learning-based mineral identification model. The volume proportions and mean lengths of the RMF are accurately estimated in this way compared to the results of X-ray diffraction analysis. This approach overcomes the limitations of traditional methods which are subjective and have lower accuracy. The results show that the composite covariance model of sorption coefficients is related to the volume proportion and mean length of the RMF. The effective sorption coefficient obtained by the upscaling model is greater than the geometric average and smaller than the arithmetic average. Furthermore, through global sensitivity analysis, it is found that mean retardation factors have the most significant effect on the effective sorption coefficient. The results of this study provide substantial information that contributes to improving understanding of radionuclide transport in fractured granite.

Résumé

La modélisation du transport réactif des radionucléides dans les roches d′accueil est l′un des principaux défis en ce qui concerne l′évaluation de la performance et de la sécurité des dépôts de déchets radioactifs de haute activité. L′hétérogénéité de la roche a un impact significatif sur les effets d′échelle des paramètres d′écoulement et de transport de soluté tels que le coefficient de sorption. La mise à l′échelle du coefficient de sorption des radionucléides est liée à la distribution des faciès minéraux réactifs (FMR) dans les roches fracturées, qui peut être simulée à l′aide de méthodes géostatistiques basées sur les probabilités de transition. Des analyses géostatistiques et géochimiques des distributions des FMR sont effectuées sur des échantillons de granite prélevés sur le site de Beishan, dans le nord-ouest de la Chine. Cet article présente une approche de l′identification des FMR à l′aide d′un modèle d′identification des minéraux basé sur l′apprentissage profond. Les proportions de volume et les longueurs moyennes des FMR sont ainsi estimées avec précision par rapport aux résultats de l′analyse par diffraction des rayons X. Cette approche permet de surmonter les limites des méthodes traditionnelles, qui sont subjectives et moins précises. Cette approche permet de surmonter les limites des méthodes traditionnelles, qui sont subjectives et moins précises. Les résultats montrent que le modèle de covariance composite des coefficients de sorption est lié à la proportion de volume et à la longueur moyenne des FMR. Le coefficient de sorption effectif obtenu par le modèle d′extrapolation est supérieur à la moyenne géométrique et inférieur à la moyenne arithmétique. En outre, l′analyse de sensibilité globale montre que les facteurs de retard moyens ont l′effet le plus significatif sur le coefficient de sorption effectif. Les résultats de cette étude fournissent des informations importantes qui contribuent à améliorer la compréhension du transport des radionucléides dans le granite fracturé.

Resumen

El modelado del transporte reactivo de radionucleidos en las rocas que los albergan es uno de los principales retos en lo que respecta a la evaluación del rendimiento y la seguridad de los depósitos radiactivos de alto nivel. La heterogeneidad de la roca tiene un impacto significativo en los efectos de escala de los parámetros de flujo y transporte de solutos, como el coeficiente de sorción. La escala del coeficiente de sorción de radionucleidos está relacionada con las distribuciones de facies minerales reactivas (RMF) en rocas fracturadas, que pueden simularse con métodos geoestadísticos basados en probabilidades de transición. Se realizan análisis geoestadísticos y geoquímicos de las distribuciones de RMFs en muestras de granito tomadas del yacimiento de Beishan, en el noroeste de China. Este trabajo presenta una aproximación a la identificación de RMFs mediante el uso de un modelo de identificación de minerales basado en aprendizaje profundo. Las proporciones de volumen y las longitudes medias de los RMFs se estiman con precisión de esta manera en comparación con los resultados del análisis de difracción de rayos X. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales, que son subjetivos y tienen menor precisión. Los resultados muestran que el modelo de covarianza compuesta de los coeficientes de sorción está relacionado con la proporción de volumen y la longitud media de las RMF. El coeficiente de sorción efectivo obtenido mediante el modelo de escala ascendente es mayor que la media geométrica y menor que la media aritmética. Además, mediante un análisis de sensibilidad global, se constata que los factores medios de retardo tienen el efecto más significativo sobre el coeficiente de sorción efectivo. Los resultados de este estudio proporcionan información sustancial que contribuye a mejorar la comprensión del transporte de radionucleidos en granito fracturado.

摘要

模拟围岩中放射性核素的反应迁移是高放射性储藏库性能和安全评估方面的主要挑战之一。岩石的非均质性对流动和溶质运移参数(例如:吸附系数)的尺度效应有显著影响。放射性核素吸附系数的尺度与断裂岩体中反应性矿物相(RMF)的分布有关，可以通过基于转移概率的地统计学方法进行模拟。RMF分布的地统计学和地质化学分析应用在了中国西北部北山地区的花岗岩样品。本文提出一个基于深度学习的矿物识别模型来识别RMF的方法。与X射线衍射分析法的结果相比，这种方法可以准确地估量RMF的体积比例和平均长度，克服了传统方法主观性和低精确度的缺点。结果表明吸附系数的复合协方差模型与RMFs的体积比例和平均长度有关。由升尺度模型得到的有效吸附系数高于几何平均值，且低于算术平均值。此外，通过全局敏感性分析发现，平均阻滞系数对有效吸附的影响最为显著。本研究的结果为提高对断裂花岗岩中放射性核素运移的理解提供了实质性信息。

Resumo

A modelagem do transporte reativo de radionuclídeos em rochas hospedeiras é um dos maiores desafios no que diz respeito à avaliação de desempenho e segurança de repositórios de alto nível radioativo. A heterogeneidade da rocha tem um impacto significativo nos efeitos de escala dos parâmetros de fluxo e transporte de soluto, como por exemplo o coeficiente de sorção. A escala do coeficiente de sorção de radionuclídeos está relacionada às distribuições de fácies minerais reativas (FMRs) em rochas fraturadas, que podem ser simuladas com métodos geoestatísticos baseados em probabilidade de transição. Análises geoestatísticas e geoquímicas das distribuições de FMRs são realizadas em amostras de granito retiradas do local de Beishan, no noroeste da China. Este artigo apresenta uma abordagem para identificar FMRs usando um modelo de identificação mineral baseado em aprendizado profundo. As proporções de volume e os comprimentos médios dos FMRs são estimados precisamente dessa maneira em comparação com os resultados da análise de difração de raios-X. Esta abordagem supera as limitações dos métodos tradicionais que são subjetivos e têm menor precisão. Os resultados mostram que o modelo de covariância composta dos coeficientes de sorção está relacionado com a proporção de volume e comprimento médio dos FMRs. O coeficiente de sorção efetivo obtido pelo modelo de covariância composta é maior que a média geométrica e menor que a média aritmética. Além disso, por meio da análise de sensibilidade global, descobriu-se que os fatores médios de retardo têm o efeito mais significativo no coeficiente de sorção efetivo. Os resultados deste estudo fornecem informações substanciais que contribuem para melhorar a compreensão do transporte de radionuclídeos em granito fraturado.

Appendix

Table 9 List of terms in multiscale correlation models of RMF

Table 10 List of terms in MARS model