GeoMop / Endorse-legacy

Project Endorse.
GNU General Public License v3.0
0 stars 0 forks source link

Endorse - software for stochastic characterization of excavation damage zone

The software provides Byesian inversion for the excavation damage zone (EDZ) properties and stochastic contaminant transport in order to provide stochastic prediction of EDZ safety indicators.

The safety indicator is defined as the 95% quantile of the contaminant concentration on the repository model boundary over the whole simulation period. The contaminant is modeled without radioactive decay as a inert tracer. The multilevel Monte Carlo method is used to parform stochastic transport simulation in reasonable time. Random inputs to the transport model include: EDZ parameters, random hidden fractures, (random leakage times for containers), perturbations of the rock properties.

The EDZ properties are obtained from the Bayesian inversion, using data from pore pressure min-by experiment. The Bayesian inversion provides posterior joined probability density for the EDZ properties (porosity, permability) as heterogenous fields. That means the properties are described as correlated random variables.

Repository structure:

Repository structure

Development environment

In order to create the development environment run:

    setup.sh

As the Docker remote interpreter is supported only in PyCharm Proffesional, we have to debug most of the code just with virtual environment and flow123d running in docker.

More complex tests should be run in the Docker image: flow123d/geomop-gnu:2.0.0 In the PyCharm (need Professional edition) use the Docker plugin, and configure the Python interpreter by add interpreter / On Docker ...

Cíl projektu

Vytvořit SW nástroj a metodiku, pro predikci veličin charakterizujících bezpečnost dílčí části úložiště (tzv. indikátorů bezpečnosti) na základě geofyzikálních měření. To zahrnuje:

  1. Sestavení modelu transportu kontaminace skrze EDZ od (náhodných) úložných kontejnerů do hypotetické poruchy. Zahrnutí předpokládané geometrie úložiště s velikostí do 100m.
  2. Definice vhodných indikátorů bezpečnosti jakožto veličin odvozených od výzledků modelu transportu.
  3. Tvorbu menších modelů pro identifikaci parametrů transportního modelu na základě předpokládaných průzkumů a geofyzikálních měření.
  4. Aplikaci vhodných stochastických výpočetních metod pro predikci rozdělení indikátorů bezpečnosti a parametrů transportního modelu se zahrnutím chyb měření a dalších podstatných neurčitostí použitých modelů

Rozcestník

Software