- C TR ACSS 07-0047 - 1 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Actions en cours à l'Andra sur le.

Présentation au sujet: "- C TR ACSS 07-0047 - 1 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Actions en cours à l'Andra sur le."— Transcription de la présentation:

1 - C TR ACSS 07-0047 - 1 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Actions en cours à l'Andra sur le traitement des incertitudes ------------- Expression de besoins Guillaume PEPIN Direction Scientifique / Service Calcul Scientifique

2 - C TR ACSS 07-0047 - 2 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Rappels (1/2) : Andra/CEA/EDF/ENSM/Univ.Lyon/LSTA Groupe de Travail (Andra/CEA/EDF/ENSM/Univ.Lyon/LSTA) en 2003 « méthodes de traitement des incertitudes et d’analyse de sensibilité » en vue des calculs de sûreté du dossier 2005 argile (hydraulique et transport en milieu poreux saturé)  recensement des principales méthodes (et outils) de traitement des incertitudes et d’analyse de sensibilité : Monte-Carlo, Fiabilistes (Form/Sorm), Logique Floue, méthodes de différentiation, surface de réponse par réseau de neurones et calcul de Sobol  Analyse des avantages et inconvénients au regard des objectifs de sûreté et des caractéristiques de calcul  Benchmark de méthodes sur un cas 2D (équivalent Couplex, 16 paramètres incertains, corrélations) : - concordance / complémentarité des méthodes et indicateurs associés - stratégie de méthode et d’outils pour le dossier 2005 : utilisation de méthodes Monte-Carlo, module spécifique Alliances

3 - C TR ACSS 07-0047 - 3 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Rappels (2/2) : Dossier 2005 argile : - - traitement probabiliste et déterministe des incertitudes des données d’entrée, déterministe des incertitudes de modèles. Pas d’incertitudes de situations et de scénarios - - Méthode Monte-Carlo « suffisante » pour mener conjointement : - - une analyse d’incertitude : distribution des indicateurs de sûreté (sauf dose) - - une analyse de sensibilité : hiérarchisation, pour chaque voie de transfert, des paramètres dont l’incertitude influe le plus sur l’incertitude du résultat (indicateurs de linéarité et de monotonie) (données disponibles + expert judgment) 5000calculs

4 - C TR ACSS 07-0047 - 4 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Contexte Programme de simulation de l’Andra : - - A pplications : phénoménologie, sûreté, conception/dimensionnement, réversibilité - Évolution {espace-temps} des composants du stockage et du milieu géologique au travers de chaque processus physique : hydraulique, chimie, mécanique, thermique, + aéraulique, multi-composants-gaz, transfert de solutés - - Géométries fines (3D) - - Couplages entre processus : THM, THGaz, HMC, … - - Codes (et méthodes numériques associées) sophistiqués - - « Maîtrise » numérique indispensable - - Beaucoup de données d’entrée sont assorties d’une incertitude Calculs « complexes » - fortes non-linéarités, absence de monotonie, - interprétations délicates (processus/paramètre dominants, …)

5 - C TR ACSS 07-0047 - 5 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Besoins Traitement et propagation des incertitudes dans les modèles pour : 1. Évaluer l’incertitude de la réponse (distribution des indicateurs) au regard des incertitudes des données d’entrée (analyse d’incertitude) : (ex : distribution – pdf - du maximum de pression partielle d’H2 en un point donné) 2. Hiérarchiser les paramètres influents (analyse de sensibilité) : - - poids déterministe (sensibilité locale) (ex : dérivée locale d’un flux de solutés par rapport au coefficient de diffusion d’un matériau) - - en terme de variance (sensibilité globale) (ex : indicateurs d’analyse de variance entre la distribution du degré de saturation en point et à un endroit donné et la distribution de la perméabilité des argilites) Lien avec la R&D et la conception Besoins de méthodes adaptées prenant en compte les contraintes des calculs Andra (non-linéarités, temps CPU, nombre de paramètres, dépendance des paramètres, …) Méthodes Monte-Carlo inadaptées 3. Constituer une aide à la compréhension du système (analyse de tendances)

6 - C TR ACSS 07-0047 - 6 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Origine de l’incertitude (au regard des choix de modèles retenus) : Données variabilité naturelle exemple : distribution de la diffusion dans les argilites Variabilité industrielle exemple : distribution de l’épaisseur de pièces métalliques pour le calcul du taux de relâchement (corrosion) + méthodes de caractérisation expérimentale + incertitudes liées aux différentes échelles de caractérisation exemple : passage d’un échantillon pluri-centimétrique à un forage pluri-métrique (extrapolation des données)  Traitement statistique de l’incertitude des données d’entrée dans les calculs Modèles modèles « alternatifs » ou plusieurs modèles de référence exemple : modèle de relâchement des combustibles usés par dissolution radiolytique ou classique modèles « experts » (ou « feeling » …) exemple : modèle de capillarité (Van Genuchten, Brookes-Corey, …)  Traitement déterministe de l’incertitude des modèles dans les calculs

7 - C TR ACSS 07-0047 - 7 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Difficultés :   Conditions aux limites des modèles « locaux » dépendant des données   Maillage de 1 à plusieurs millions d’éléments   Une trentaine de sous domaines,   Forts contrastes de perméabilités 1 ère application-type : Champ lointain – Calculs H saturé Objectif : quantifier les incertitudes liées aux écoulements dans le milieu géologique Applications : - modèle hydrogéologique phénoménologique à l’échelle locale - modèle hydrogéologique de sûreté Approche globale « limitée » Approche « locale » à tester   différentiation manuelle/automatique, état adjoint (Exploitation des travaux de la thèse d’E. Marchand)   approche par méthode particulaire Démarrage d’un travail {Andra}/{LEA – S. Huberson/A. Beaudoin} /{Univ. Bordeaux/ I. Mortazavi} suite à ré union 31 Octobre 07 : - 1 ere étape : particle tracking sur le modèle calculs de sûreté du dossier 2005 argile  calculs de concentration et comparaison avec les codes VF et EFMH (Alliances) - 2 ème étapes (prospectif) : « intégration » des incertitudes sur les trajectoires et calculs d’incertitudes

8 - C TR ACSS 07-0047 - 8 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Approche par surface de répons : d émarrage d’un travail {Andra}/ {CEA – DM2S J.M. Martinez/Ph. Montarnal} suite à ré union 11/10/07 : - - 1 ere étape : définition d’un cas-test représentatif (type Couplex-Gaz exercide 1 simplifié, alvéole HA en 2D ?)  géométrie, modèles, données incertaines, indicateurs - - 2 ème étape : plan d’expériences et calculs Tough2 (cluster Andra) - - 3 ème étape : surfaces de réponse - - Polynome de Chaos - - Réseau de Neurones - - 4 ème step : calculs des indices de Sobol (1 er ordre, global) et analyse des facteurs déterminants Gas saturation distribution at T=1,000yrs Alvéole MAVL 2 ème application-type : Champ proche – Calculs HGaz insaturé Objectif : - quantifier les incertitudes liées aux écoulements et aux transferts d’eau et de gaz dans une alvéole de stockage et dans le milieu géologique - identifier les paramètres sensibles du système (feed-back sur R&D) Applications : modèle d’écoulement et de transfert des gaz appliquée aux déchets HA et MAVL Difficultés :   Numériques : apparition/disparition de phase, gestion des vides, forts contrastes de paramètres - - temps calcul conséquents   Physiques : dizaine de paramètres par sous-domaine (Couplex Gaz exo 1, 2D : 70 paramètres), lois d’incertitudes mal connues (pour la plupart, 3 valeurs définies : min/max/référence)

9 - C TR ACSS 07-0047 - 9 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes RTDC4 : Relevance of Sophisticated Approaches in Practical Cases WP 4.1 - PA approaches based on different complexity of process modelling WP 4.2 - PA approaches based on different geometric complexity of modelling WP 4.3 - Uncertainty analysis codes (ANDRA, JRC) WP 4.4 - Other processes 2 mains objectives Evaluate the effect of uncertainty of input parameters on nuclide migration through the host rock and the disposal structures, in a PA context (French Case) Compare some methods and tools on the treatment of uncertainties (advantages, drawbacks, kinds of indicators, …) in a PA context (French Case) Pamina – RTDC4 – WP4.3 Implication de l’Andra dans 2 projets européens : Pamina et Micado Exemple de Pamina (1/2)

10 - C TR ACSS 07-0047 - 10 © Journées scientifiques du GdR MoMaS, Fréjus 13-16 Novembre 2007 Traitement des incertitudes Effective diffusion De (clay) Pearson coefficient = 0,4 Strong positive correlation Exemple de Pamina (2/2) Etude Monte-Carlo - Alvéole 2D tranche - analyse d’incertitudes à partir de 15 à 20 paramètres d’entrée (selon RN) paramètres d’entrée (selon RN) - Analyse de sensibilité de monotonie et de linéarité linéarité Kd (COX) De (high performance concrete) Kd (concrete) De (fractured zone) Time (years) Evolution in time of PRCC rank indicator {Molar Flux coming out of EBS / ALL input data}