Foundations of geological carbon storage modelling and the Atlantic Canada context
Notice bibliographique
Résumé
Geological Carbon Storage (GCS) is an essential climate mitigation strategy, enabling the long-term storage of carbon dioxide (CO₂) in deep subsurface formations. Offshore Atlantic Canada offers significant potential due to favourable geology, extensive subsurface data, and infrastructure from past hydrocarbon development. Major sedimentary basins such as the Scotian, Jeanne d’Arc, and Orphan contain structural traps, thick saline aquifers, and effective caprock seals that are critical for secure CO2 storage. Successful GCS depends on robust geological modelling workflows that incorporate subsurface heterogeneity, trapping mechanisms, and containment integrity. This paper reviews the foundational components of geological models - structural, stratigraphic, geometric, and topological frameworks – combined with numerical simulators to predict plume migration, pressure evolution, and geochemical interactions. Modelling supports all project stages, from site screening to post-injection monitoring, and is guided by parameters such as capacity, injectivity, containment, and storage efficiency. International offshore analogs such as Sleipner, Snøhvit, Northern Lights, Tomakomai, and Porthos provide valuable lessons in infrastructure reuse, regulatory development, and public engagement. These projects highlight the importance of tailored monitoring and verification plans, hub-based infrastructure models, and early-stage demonstration projects to build public trust. Offshore Atlantic Canada faces unique challenges including complex structural geology, overpressure zones, and salt tectonics, necessitating detailed technical evaluation. Recommended actions include high-resolution geologic modelling, probabilistic capacity assessments, and the creation of a regional carbon storage atlas. As regulatory frameworks evolve and carbon management becomes increasingly urgent, offshore Atlantic Canada is well-positioned to become a leader in safe, large-scale geological CO₂ storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».