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Advanced Multiphysics Modelling for Carbon Capture and Underground Storage: A Comprehensive Technical Review

CO2回収・地下貯留のための高度マルチフィジックスモデリング：包括的技術レビュー (AI 翻訳)

Jorge Saldana, Cenk Temizel

📚 査読済 / ジャーナル2026-05-18#CCUSOrigin: Global
DOI: 10.2118/232356-ms
原典: https://doi.org/10.2118/232356-ms

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、CO2回収・地下貯留（CCUS）のための高度マルチフィジックスモデリング技術を総合的にレビュー。熱-水-力学連成、地球化学、誘発地震、キャップロック健全性、モニタリング手法などを統合し、理論とフィールド事例からモデル予測性向上の課題を特定。エネルギー転換におけるCCUSの安全かつ大規模な展開に資する。

English

This comprehensive review covers advanced multiphysics modeling for carbon capture and underground storage, including THM coupling, geochemistry, induced seismicity, cap-rock integrity, and monitoring. It integrates theory and field cases to identify research gaps for improving predictive capability, supporting CCUS deployment for energy transition.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではCCUSがGX実現の柱の一つとして位置づけられ、メタネーションやブルー水素と連動する。本レビューは地下貯留技術の信頼性向上に直接貢献し、国内政策や実証プロジェクト（苫小牧等）の技術的基盤となる。

In the global GX context

CCUS is critical for global decarbonization pathways, especially for hard-to-abate sectors. This review advances the understanding of subsurface modeling challenges, informing safe and scalable storage operations worldwide, and aligns with ISSB and transition finance frameworks that require robust carbon accounting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a holistic overview of coupled processes in CO2 storage and identifies key modeling gaps for future research.

🏢実務担当者:Offers practical insights on monitoring methods and cap-rock integrity assessment for CCUS project design and operation.

🏛政策担当者:Highlights technical requirements and risks for developing regulatory frameworks that ensure safe and permanent CO2 storage.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 炭素回収・利用・貯留（CCUS）は、人間活動による温室効果ガス（GHG）排出に対処し、世界的な気候目標を達成するための不可欠な技術である。大規模な二酸化炭素隔離の実施を成功させるには、地殻の地下で発生する複雑な多物理場プロセスを徹底的に理解することが必要となる。本稿では、CCUSの炭素回収段階と地下貯留段階の両方を概説・シミュレーションするために用いられる高度な多物理場モデリング手法に関する現在の知識水準をレビューし、世界各地からの関連する現場経験およびケーススタディと統合する。また、CCUSに関連する多くのトピック、すなわちTHM連成（熱、水理、力学）、地球化学、誘発地震、キャップロックの完全性、モニタリング手法、貯留容量の推定についても検討する。理論と実践の統合により、これらのタイプの地下貯留システムの運用の予測可能性を高めるために、追加の研究および/またはモデリング能力の改善が必要とされる領域を特定することが可能となる。さらに、システム運用の安全性を高めるためにさらなる研究が必要とされる領域も特定する。加えて、本稿は、石油技術者、地質学者、政策立案者などの様々な関係者に対し、広範かつ包括的なエネルギー移行および気候変動緩和戦略の一部として、実行可能な地下炭素貯留オプションを開発するために必要な情報を提供するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Abstract Carbon Capture, Utilization and Storage (CCUS) is an essential technology for addressing greenhouse gas (GHG) emissions caused by human activity, and for meeting global climate goals. Successful implementation of large-scale carbon dioxide sequestration will require a thorough understanding of the complex multiphysics processes occurring in the subsurface of the earth's crust. The current state of knowledge for advanced multiphysics modeling techniques used to outline and simulate both the carbon capture and the underground storage phases of CCUS is reviewed here and integrated with relevant field experience and case studies from around the world. Also, a number of topics related to CCUS are examined including THM coupling (thermo, hydro, mechanics), geochemistry, induced seismicity, cap-rock integrity, monitoring methods, and estimating storage capacity. The integration of theory with practice allows for the identification of areas where additional research and/or improvements in modeling capabilities are required to enhance the predictability of the operation of these types of subsurface storage systems. Furthermore, we identify areas where further research is needed to increase the safety of systems operation. Additionally, this work will provide different actors like petroleum engineers, geologists, and policy makers with the information they need to develop the necessary viable subsurface carbon storage options as part of a broad and encompassing energy transition and climate change mitigation strategy.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。