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Caractérisation radiologique de sols contaminés à partir de reconnaissances à différentes échelles

Caractérisation radiologique de sols contaminés à partir de reconnaissances à différentes échelles

Radiological characterization of contaminated soils from surveys at different scales

Proposition de thèse

Spécialité

Géosciences et géoingénierie

Ecole doctorale

GRNE - Géosciences, Ressources Naturelles et Environnement

Directeur de thèse

DE FOUQUET Chantal

Co-directeur

DESASSIS Nicolas

Unité de recherche

Géosciences

ContactChantal de FOUQUET
Date de validité

01/10/2021

Site Web
Mots-clés

contamination radiologique, géostatistique

., .

Résumé

En contexte post-accidentel, la contamination se présente généralement sous la forme de panaches avec de forts contrastes à des distances relativement faibles, et avec des géométries complexes, mettant en cause les hypothèses de stationnarité classiques. De plus, le support des mesures in situ (aéroportées par exemple) varie avec les conditions d'acquisition et les propriétés physiques du milieu (topographie notamment). Le lien entre ces mesures et celles sur échantillons de sol, dont le support est généralement bien contraint, varie donc localement. L'intégration des différents types de mesures implique de prendre en compte ces différents types de non-stationnarités.
Des méthodes géostatistiques non-stationnaires sont disponibles pour décrire des phénomènes complexes d'anisotropies locales variables spatialement (SPDE), ou des non-stationnarités marquées, via l'introduction de co-variables observées ou simulées (dérive externe, variogrammes numériques). L'adaptation de ces méthodes au contexte de la contamination des sols reste à effectuer. Les mesures radiologiques in situ, en termes de densité d'échantillonnage et d'échelle de reconnaissance, devraient permettre une meilleure prise en compte de la géométrie et des caractéristiques locales des contaminations et de leur évolution, en lien avec les environnements de dépôt.

.

Contexte

Les étapes prévisionnelles sont les suivantes :
- caractérisation de la variabilité des propriétés spatiales de la contamination à partir des mesures aux différentes échelles de reconnaissance ;
- recherche de co-variables décrivant le territoire pour améliorer la précision de l'estimation par la prise en compte de la variabilité spatiale des propriétés physiques du territoire (topographie, occupation du sol) ;
- prise en compte de la modélisation déterministe des dépôts de 137Cs (secs et humides) pour tenir compte de la géométrie du panache, influencée par la topographie, et couplage entre modèles à base physique et géostatistiques (p. ex., krigeage avec variogrammes numériques) ;
- application à la détermination de schéma de reconnaissance pour caractériser l'évolution de la contamination ;
- application de la méthodologie à la contamination des sols à l'aval d'un ancien site minier uranifère.
Le travail reposera sur les données de plusieurs campagnes de mesures acquises suite à l'accident de Fukushima : mesures aéroportées, mesures sur route, mesures locales (piétons) … disponibles à l'IRSN.
Les méthodes seront ensuite transposées à la caractérisation de contaminations à l'aval d'un ancien site minier uranifère.

Encadrement

Chantal de FOUQUET : direction scientifique (géostatistique)
Nicolas DESASSIS : co-direction scientifique (géostatistique : SPDE, apprentissage statistique)
Mathieu Le COZ : organisation de la thèse (données et bases de données : occupation du sol ; modèles déterministes de la migration du panache) et co-direction scientifique : contexte radiologique, géostatistique et applications.

Profil candidat

Formation en probabilités et calcul stochastique appliqué, niveau école d'ingénieurs ou équivalent. Goût pour la programmation scientifique (R, Python) et le travail d'équipe.

Langues de travail : français ; anglais pour la communication scientifique (publications). Bonnes compétences rédactionnelles en français.

.

Références

[1] Tyler A.N. 2008 In situ and airborne gamma-ray spectrometry. Radioactivity in the Environment, 11: 407-448. 10.1016/S1569-4860(07)11013-5.

[2] Wainwright H.M., Seki A., Chen J., Saito K. 2017. A multiscale Bayesian data integration approach for mapping air dose rates around the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. J. Environ. Radioact. 167:62-69. 10.1016/j.jenvrad.2016.11.033.

[3] Masoudi P., Le Coz M., Gonze M.A., Cazala C. 2020. Estimation of Fukushima radio-cesium deposits by airborne surveys: Sensitivity to the flight-line spacing. J. Environ. Radioact., 222. 10.1016/j.jenvrad.2020.106318.

[4] Nguyen, H.L., de Fouquet C., Courbet C., Gurriaran R., Kashparov V., Levchuk S., Barker E. 2018. Analysis of the relationship binding in situ gamma count rates and soil sample activities: Implication on radionuclide inventory and uncertainty estimates due to spatial variability. J. Env. Radioact., 192. 349-361. 10.1016/j.jenvrad.2018.06.021.

[5] Reed P.M., Ellsworth T.R., Minsker B.S. 2004. Spatial Interpolation Methods for Nonstationary Plume Data. Groundwater, 42(2): 190–202. 10.1111/j.1745-6584.2004.tb02667.x.

[6] Rivest M., Marcotte D., Pasquier P. 2008. Hydraulic head field estimation using kriging with an external drift: A way to consider conceptual model information. J. Hydrol., 361(3): 349-361. 10.1016/j.jhydrol.2008.08.006

[7] Pannecoucke L., Le Coz M., Freulon X., de Fouquet C. 2020. Combining geostatistics and simulations of flow and transport to characterize contamination within the unsaturated zone. Sci. Total Environ., 699 : 34216. 10.1016/j.scitotenv.2019.134216.

[8] Taheri Shahraiyni H., Sodoudi S. 2016. Statistical Modeling Approaches for PM10 Prediction in Urban Areas; A Review of 21st-Century Studies. Atmosphere, 7(2). 10.3390/atmos7020015.

[9] Masoudi P., Le Coz M., Cazala C., Saito K. 2019. Spatial properties of soil analyses and airborne measurements for reconnaissance of soil contamination by 137Cs after Fukushima nuclear accident in 2011. J. Environ. Radioact., 202: 74-84. 10.1016/j.jenvrad.2018.11.014.

[10] Nguyen H.L. 2017. Contribution à la quantification des incertitudes portées par la variabilité spatiale des déchets radioactifs enterrés à Tchernobyl. Thèse de Doctorat, MINES ParisTech, PSL Research University.

[11] Pannecoucke L. 2020. Combinaison de la géostatistique et des simulations à base physique : application à la caractérisation de panaches de contaminants. Thèse de Doctorat, MINES ParisTech, PSL Research University.

Type financement

Autre type de financement

Document PDF

https://www.adum.fr/script/downloadfile.pl?type=78&ID=35807

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