Global sensitivity analysis for a numerical model of radionuclide migration from the RRC Kurchatov Institute waste disposal site

International audienceAnalyse de sensibilite globale appliquee a un modele numerique de migration de radionucleides sur un site de stockage temporaire de dechets (Institut Kurchatov)Aujourd-hui, dans differents pays, il existe de nombreux sites dont les eaux souterraines sont polluees en raison de la manipulation ou de l-elimination inadequate de materiaux ou de dechets dangereux. La modelisation de tels sites est importante pour la prevision correcte du comportement des eaux et sols pollues et pour l-evaluation des risques environnementaux. Beaucoup d-incertitudes sont associees aux parametres et aux etats initiaux de tels modeles numeriques environnementaux. Les techniques statistiques s-averent tres utiles pour traiter ces incertitudes. Cet article decrit les methodes de propagation d-incertitude et d-analyse de sensibilite globale qui sont appliquees a un modele numerique de migration de radionucleides. Le milieu etudie est une couche aquifere contaminee par un stockage de dechets radioactifs sur le site de l-Institut Kurchatov a Moscou, Russie. Nous considerons vingt parametres incertains du modele et vingt variables de sortie du modele (concentrations en contaminant dans les puits d-observation, predites par le modele en decembre 2010). Des simulations de Monte Carlo permettent de calculer l-incertitude sur les previsions et rendent compte de la linearite et de la monotonie des relations entrees-sorties. Si les relations sont non monotones, les analyses de sensibilite sont realisees avec les indices de sensibilite de Sobol. L-originalite de cette etude est l-utilisation de surfaces de reponse complexes et modernes (boosting d-arbres de regression), construites sur chaque variable de sortie, pour calculer les indices de Sobol par la methode de Monte Carlo. On montre ainsi que les parametres les plus influents du modele sont les coefficients de distribution et le taux d-infiltration dans la zone de fuite de canalisations. L-amelioration de ces parametres reduirait considerablement les incertitudes sur les previsions du modele