Présentation de Polair3D

Afin de réaliser les calculs sur l’accident de Fukushima, nous avons choisi d’utiliser le modèle Polair3D intégré à la plateforme Polyphemus développée par le CEREA (Mallet et al., 2007). La figure II-5 est une représentation schématique de ce modèle.

Ce modèle se compose de prétraitements pour les conditions initiales, les conditions aux limites, les émissions, les vitesses de déposition ainsi que la météorologie. Ce modèle a été développé pour fonctionner principalement sur l’Europe.

Afin de réaliser le calcul de chimie transport grâce à ce modèle, de nombreux prétraitements sont nécessaires. Les modèles de prétraitement sont inclus dans la plateforme Polyphémus. Ces prétraitements ont pour rôle d'adapter les bases de données externes en données lisibles et adaptées au format spatial (x,y,z) et temporel (t) de la grille Polair3D de la région de notre étude. Les bases de données globales les plus fines sont généralement disponibles sur un pas de temps de 6h alors que nous travaillons sur un pas de 1 heure et en ce qui concerne la résolution spatiale on est généralement sur un facteur 100 pour l'interpolation en longitude et latitude (1°--> 0,01°) ce qui entraine de fortes imprécisions à notre échelle.

Figure II-5 : Schéma représentatif de la plateforme Polyphémus.

Pour y remédier, nous disposons du modèle WRF (Weather Research and Forecasting) (Fast et al., 2006) afin de réanalyser les situations météorologiques globales à nos échelles. En ce qui concerne les émissions, Fukushima Daiichi se trouvant au Japon, il a été impossible d'utiliser les émissions européennes EMEP (European Monitoring and Evaluation Program) incluses dans le modèle WRF. Nous avons donc développé un préprocessing spécifique à partir de la base de données de la région de l'Asie de l'est. La méthodologie employée sera présentée et discutée dans le chapitre V. Pour les données de concentrations dites "concentrations de fonds", les données Mozart (Model for OZone And Related chemical Tracers) ont été utilisées pour les conditions initiales et les conditions aux limites.

III. Biblographie

Bauernschmitt, R., Ahlrichs, R., 1996. Stability analysis for solutions of the closed shell Kohn–Sham equation. J. Chem. Phys. 104, 9047-9052.

Becke, A.D., 1993. Density functional thermochemistry. III. The role of exact exchange. J. Chem. Phys. 98, 5648-5652.

Born, M., Oppenheimer, R., 1927. Zur Quantentheorie der Molekeln. Annalen der Physik 389, 457-484.

Chatelard, P., Reinke, N., Arndt, S., Belon, S., Cantrel, L., Carenini, L., Chevalier-Jabet, K., Cousin, F., Eckel, J., Jacq, F., Marchetto, C., Mun, C., Piar, L., 2014. ASTEC V2 severe accident integral code main features, current V2.0 modelling status, perspectives. Nucl. Eng. Des. 272, 119-135.

Davidson, E.R., Ishikawa, Y., Malli, G.L., 1981. Validity of first-order perturbation theory for relativistic energy corrections. Chem. Phys. Lett. 84, 226-227.

DeYonker, N.J., Peterson, K.A., Wilson, A.K., 2007. Systematically Convergent Correlation Consistent Basis Sets for Molecular Core−Valence Correlation Effects:  The Third-

Row Atoms Gallium through Krypton. J. Phys. Chem. A 111, 11383-11393.

Dunning Jr., T.H., 1989. Gaussian basis sets for use in correlated molecular calculations. I. The atoms boron through neon and hydrogen. J. Chem. Phys. 90, 1007-1023.

Eyring, H., 1935. The Activated Complex in Chemical Reactions. J. Chem. Phys. 3, 107-115. Fast, J.D., Gustafson Jr., W.I., Easter, R.C., Zaveri, R.A., Barnard, J.C., Chapman, E.G.,

Grell, G.A., Peckham, S.E., 2006. Evolution of ozone, particulates, and aerosol direct radiative forcing in the vicinity of Houston using a fully coupled meteorology- chemistry-aerosol model. J. Geophys. Res.: Atm. 111.

Frisch, M.J., Trucks, G.W., Schlegel, H.B., Scuseria, G.E., Robb, M.A., Cheeseman, J.R., Scalmani, G., Barone, V., Petersson, G.A., Nakatsuji, H., Li, X., Caricato, M., Marenich, A.V., Bloino, J., Janesko, B.G., Gomperts, R., Mennucci, B., Hratchian, H.P., Ortiz, J.V., Izmaylov, A.F., Sonnenberg, J.L., Williams-Young, D., Ding, F., Lipparini, F., Egidi, F., Goings, J., Peng, B., Petrone, A., Henderson, T., Ranasinghe, D., Zakrzewski, V.G., Gao, J., Rega, N., Zheng, G., Liang, W., Hada, M., Ehara, M., Toyota, K., Fukuda, R., Hasegawa, J., Ishida, M., Nakajima, T., Honda, Y., Kitao, O., Nakai, H., Vreven, T., Throssell, K., Montgomery Jr., J.A., Peralta, J.E., Ogliaro, F., Bearpark, M.J., Heyd, J.J., Brothers, E.N., Kudin, K.N., Staroverov, V.N., Keith, T.A., Kobayashi, R., Normand, J., Raghavachari, K., Rendell, A.P., Burant, J.C., Iyengar, S.S., Tomasi, J., Cossi, M., Millam, J.M., Klene, M., Adamo, C., Cammi, R., Ochterski, J.W., Martin, R.L., Morokuma, K., Farkas, O., Foresman, J.B., Fox, D.J., 2016. Gaussian 16 Rev. A.03, Wallingford, CT.

Grant, D.J., Dixon, D.A., 2009. Heats of Formation and Bond Energies of the H(3−n)BXn

Compounds for (X = F, Cl, Br, I, NH2, OH, and SH). J. Phys. Chem. A 113, 777-787.

Halkier, A., Helgaker, T., Jørgensen, P., Klopper, W., Koch, H., Olsen, J., Wilson, A.K., 1998. Basis-set convergence in correlated calculations on Ne, N2, and H2O. Chem.

Phys. Lett. 286, 243-252.

Hratchian, H.P., Schlegel, H.B., 2004. Accurate reaction paths using a Hessian based predictor–corrector integrator. J. Chem. Phys. 120, 9918-9924.

Hratchian, H.P., Schlegel, H.B., 2005. Using Hessian Updating To Increase the Efficiency of a Hessian Based Predictor-Corrector Reaction Path Following Method. J. Chem. Theory Comput. 1, 61-69.

Knowles, P.J., Hampel, C., Werner, H.-J., 2000. Erratum: “Coupled cluster theory for high spin, open shell reference wave functions” [ J. Chem. Phys. 99, 5219 (1993)]. J. Chem. Phys. 112, 3106-3107.

Knowles, P.J., Hampel, C., Werner, H.J., 1993. Coupled cluster theory for high spin, open shell reference wave functions. J. Chem. Phys. 99, 5219-5227.

Mallet, V., Quélo, D., Sportisse, B., Ahmed de Biasi, M., Debry, É., Korsakissok, I., Wu, L., Roustan, Y., Sartelet, K., Tombette, M., Foudhil, H., 2007. Technical Note: The air quality modeling system Polyphemus. Atmos. Chem. Phys. 7, 5479-5487.

Miyoshi, A., 2013. GPOP software, revision 2013.07.15m7, available from the author ed. Møller, C., Plesset, M.S., 1934. Note on an Approximation Treatment for Many-Electron

Systems. Phys. Rev. 46, 618-622.

Peterson, K.A., Dunning Jr., T.H., 2002. Accurate correlation consistent basis sets for molecular core–valence correlation effects: The second row atoms Al–Ar, and the first row atoms B–Ne revisited. J. Chem. Phys. 117, 10548-10560.

Peterson, K.A., Shepler, B.C., Figgen, D., Stoll, H., 2006. On the Spectroscopic and Thermochemical Properties of ClO, BrO, IO, and Their Anions. J. Phys. Chem. A 110, 13877-13883.

Peterson, K.A., Woon, D.E., Dunning Jr., T.H., 1994. Benchmark calculations with correlated molecular wave functions. IV. The classical barrier height of the H+H2→H2+H

reaction. J. Chem. Phys. 100, 7410-7415.

Schaftenaar, G., Noordik, J.H., 2000. Molden: a pre- and post-processing program for molecular and electronic structures*. J. Comput.-Aided Mol. Design 14, 123-134. Schlegel, H.B., McDouall, J.J.W., 1991. Computational Advances in Organic Chemistry:

Molecular Structure and Reactivity, in, ed. Springer Netherlands, pp. 167-185.

Seeger, R., Pople, J.A., 1977. Self‐consistent molecular orbital methods. XVIII. Constraints and stability in Hartree–Fock theory. J. Chem. Phys. 66, 3045-3050.

Werner, H.-J., Knowles, P.J., Knizia, G., Manby, F.R., Schütz, M., Celani, P., Györffy, W., Kats, D., Korona, T., Lindh, R., Mitrushenkov, A., Rauhut, G., Shamasundar, K.R., Adler, T.B., Amos, R.D., Bennie, S.J., Bernhardsson, A., Berning, A., Cooper, D.L., Deegan, M.J.O., Dobbyn, A.J., Eckert, F., Goll, E., Hampel, C., Hesselmann, A., Hetzer, G., Hrenar, T., Jansen, G., Köppl, C., Lee, S.J.R., Liu, Y., Lloyd, A.W., Ma, Q., Mata, R.A., May, A.J., McNicholas, S.J., Meyer, W., III, T.F.M., Mura, M.E., Nicklaß, A., O'Neill, D.P., Palmieri, P., Peng, D., Pflüger, K., Pitzer, R., Reiher, M., Shiozaki, T., Stoll, H., Stone, A.J., Tarroni, R., Thorsteinsson, T., Wang, M., Welborn, M., 2015. Molpro, Version 2015, a Package of Ab Initio Programs.

Zheng, J., Bao, J.L., Meana-Pañeda, R., Zhang, S., Lynch, B.J., Corchado, J.C., Chuang, Y.- Y., Fast, P.L., Hu, W.-P., Liu, Y.-P., Lynch, G.C., Nguyen, K.A., Jackels, C.F., Fernandez Ramos, A., Ellingson, B.A., Melissas, V.S., Villà, J., Rossi, I., Coitiño, E.L., Pu, J., Albu, T.V., Ratkiewicz, A., Steckler, R., Garrett, B.C., Isaacson, A.D., Truhlar, D.G., 2017. Polyrate-version 2017. University of Minnesota: Minneapolis.

I. Introduction

Lors d’un incident ou accident sur une centrale nucléaire, il est difficile d’estimer la quantité de produits de fission rejetés et leur devenir dans l’atmosphère par dispersion ou réactivité chimique. Une approche 0D permet d’étudier les paramètres influençant la réactivité chimique de manière plus analytique et plus simple.

Lors de l’accident de Tchernobyl, la quantité de l’isotope I131 _{relâchée dans}

l’environnement a été estimée à 1760 PBq (IAEA, 2006) ce qui correspond à 380 g d’iode (la conversion passe par la valeur de l’activité de l’iode, celle-ci étant égale à 4,6.1015 _Bq.g−1_.s−1_).

Comme l’isotope 131 ne représente qu’une petite fraction de l’iode total relâché, on peut estimer que quelques kilogrammes d’iode ont été relâchés dans l’environnement.

De la même manière, lors de l’accident de Fukushima, (Katata et al., 2015) et (Lebel et al., 2016) ont estimé que la quantité relâchée de l’isotope 131 était aux alentours de 160 PBq. (Saunier et al., 2013) l’ont évaluée plus faible (environ 100 PBq). Ces valeurs correspondent réciproquement à 30 et 20 g de l’isotope I131 _{relâché. La quantité totale d’iode relâchée lors de}

l’accident de Fukushima varie entre 1 et 2 kg d’iode pendant la durée de l'événement.

Le paramètre principal pour l’étude de la chimie de l’iode, outre la quantité relâchée par l’accident, est sa concentration initiale et sa spéciation dans la bouffée. Dans la centrale nucléaire, il est possible d’estimer à l’aide de modèle, la réactivité dans l’enceinte de confinement. La spéciation de l’iode dans l’enceinte de confinement dépend de plusieurs paramètres comme la température, les réactions en phase gazeuse et aqueuse, le pH et la nature des espèces organiques (Girault et al., 2012) et (Cantrel et al., 2014). La spéciation est gouvernée par la compétition entre les processus de formation/désorption et ceux de destruction/adsorption qui se produisent dans l’atmosphère ou dans l’eau de l’enceinte de confinement.

Les espèces principalement formées sont les espèces iodées inorganiques, représentées par l’espèce I2, les espèces iodées organiques, représentées par l’iodométhane CH3I (espèce la

plus volatile) et les oxydes d’iodes (représentés par I2O5). Avec ces trois types d’espèces (I2,

CH3I, I2O5), en tenant compte de plusieurs réactions thermiques et radiologiques, il est

possible de modéliser dans un code d’accident grave l’intégralité de l’expérience Phébus (Girault et al., 2012). Les oxydes d’iode peuvent nucléer et former des particules (Hoffmann et al., 2001) et (Saunders and Plane, 2006). Pour ces raisons, ils sont considérés comme des aérosols dans l’enceinte de confinement. La répartition de ces trois espèces n’est pas constante lors de l’accident. Pour simuler au mieux la spéciation initiale de l’iode qui peut être relâché dans l’atmosphère, il est nécessaire de considérer un mélange d’iode organique, inorganique et d’oxydes d’iode dans la bouffée.

Pour définir une concentration représentative de l’iode, il faut estimer le comportement des produits de fissions lors d’un accident nucléaire, de la gaine de combustible au relâchement dans l’atmosphère. Ce comportement dépend directement des conditions thermo-hydrauliques dans la centrale nucléaire, du relâchement vers l’environnement, du transport et de la chimie

des produits de fission. Le but du code ASTEC (Accident Source Term Evaluation Code, (Chatelard et al., 2014)) est de modéliser tous ces phénomènes pour obtenir une estimation du rejet total appelé terme source. De nombreuses incertitudes doivent être prises en compte dans l’évaluation du terme source. (Chevalier-Jabet et al., 2014) ont étudié les incertitudes relatives au mécanisme de l’iode dans l’enceinte de confinement avec le code ASTEC sur un scénario d’accident grave sur un REP 1300 MWe. Dans l’enceinte de confinement, la masse d’iode peut varier de 10 à 10-5 _{kg ce qui correspond à une concentration allant de 10}−4 _{à 10}−10 _kg.m-3

en émettant l’hypothèse que le volume d’un réacteur de 1300 MWe est de 8.104 _m3_{. Dans une}

centrale nucléaire, de nombreux filtres à gaz et à particules sont utilisés pour diminuer les rejets en cas d’accident. L’efficacité des filtres est très dépendante de la forme physique de l’iode (aérosol, iode gazeux inorganique, iode gazeux organique). Un bon facteur de décontamination est estimé à 1000 alors qu’un mauvais facteur de décontamination est d’environ 10. Si ces valeurs sont appliquées à la concentration de l’iode dans l’enceinte de confinement, la concentration dans l’atmosphère proche du réacteur lors d’un accident peut être évaluée entre 10-5 _{et 10}-13 _kg.m-3_{. Ce domaine de concentration peut être réduit si on fait}

l’hypothèse d’une haute efficacité des filtres à particules.

(Chevalier-Jabet et al., 2014) ont montré que les aérosols iodés sont prédominants au début du rejet. En partant d’une concentration de 10−4 _kg.m-3 _{avec une efficacité de filtration}

de 100, on atteint un niveau maximum voisin de 10−7 _kg.m-3_{. A long terme, après le dépôt des}

aérosols, l’iode dans l’atmosphère est transféré de la phase liquide à la phase gazeuse (Girault et al., 2012). Les espèces iodées gazeuses sont difficiles à piéger sur les filtres. Cette basse efficacité des filtres peut être appliquée à la concentration minimale d’iode potentiellement relâchée. Cela conduit à une concentration minimale de 10-11 _kg.m-3 _{(concentration à 10}−10

kg.m-3 _{avec efficacité de filtration à 10). Nous utiliserons ce domaine de valeurs dans ce}

travail (10−7 _{à 10}−11 _kg.m-3_{). Dans le modèle, pour le volume 0D donné, cela représente une}

quantité d’iode comprise entre 9800 et 0,98 ppt pour I2 et entre 19600 et 1,96 ppt pour CH3I.

Dans la suite du travail, nous étudierons la réactivité de l’iode après une injection de I2

et de CH3I.