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Enregistrement W4415557571 · doi:10.4138/atlgeo.2025.018

Foundations of geological carbon storage modelling and the Atlantic Canada context

2025· article· en· W4415557571 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueAtlantic Geoscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelineCaprockContext (archaeology)Carbon capture and storage (timeline)Climate changeContainment (computer programming)WorkflowSedimentary basinOverpressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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