Ядерные отходы

Программисты создали уникальное ПО для моделирования хранилищ ядерных отходов

Исследователи разработали модель CrunchODiTi для точного моделирования поведения радионуклидов в глине, что повышает безопасность защитных барьеров для ядерных отходов.
Автор Наука Mail
Подземное хранилище ядерных отходов
Подземные хранилища ядерных отходов предназначены для безопасного захоронения радиоактивных отходов на длительный срок, часто в геологических формациях на большой глубинеИсточник: ccnull.de

Международная команда исследователей провела беспрецедентное сравнение компьютерных симуляций с реальными данными 13-летнего эксперимента на швейцарском полигоне Мон-Терри. Новое программное обеспечение CrunchODiTi впервые учитывает электростатические эффекты в глинистых породах — ключевом материале для создания защитных барьеров вокруг ядерных отходов.

Особое внимание ученые уделили анализу «пограничного слоя» толщиной всего 1 см между цементной оболочкой и глинистой породой. Модель не только подтвердила экспериментальные данные о минеральных отложениях в этой зоне, но и продемонстрировала способность прогнозировать поведение радионуклидов во временном промежутке от нескольких месяцев до миллионов лет.

Предупреждение о радиоактивных веществах
Радионуклиды — это радиоактивные вещества, испускающие опасное ионизирующее излучение в процессе радиоактивного распадаИсточник: Unsplash

«Раньше информация моделей не совпадала с полевыми даннымы. Наша работа показывает, как тонкие физико-химические процессы на границе раздела материалов могут быть отображены и спрогнозированы в симуляции», — объясняет ведущий автор исследования Даурен Сарсенбаев.

Это достижение особенно важно для стран, рассматривающих подземные хранилища как долгосрочное решение. В США, где проект национального хранилища в Юкка-Маунтин заморожен, подобные модели могут стать научной основой для принятия политических решений и повышения общественного доверия.

В ближайших планах команды — анализ новых данных эксперимента и создание менее ресурсоемких версий модели с использованием машинного обучения. Как отмечает соавтор Харуко Уэйнрайт, это исследование объединяет науку, технологии и общественные интересы, соответствуя миссии MIT в области ядерных технологий.

Ранее мы рассказывали, как ученые научили ИИ предсказывать аварии на ЛЭП с точностью 98%.