• Aucun résultat trouvé

Séquestration géologique du CO₂ dans les Basses-Terres du Saint-Laurent : impacts hydrogéologiques à l'échelle du bassin

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Séquestration géologique du CO₂ dans les Basses-Terres du Saint-Laurent : impacts hydrogéologiques à l'échelle du bassin"

Copied!
472
0
0

Texte intégral

(1)

Séquestration géologique du CO

2

dans les

Basses-Terres du Saint-Laurent:

Impacts hydrogéologiques à l’échelle du bassin

Thèse

Olivier Girou

Doctorat interuniversitaire en sciences de la Terre

Philosophiæ doctor (Ph. D.)

Québec, Canada

(2)

Séquestration géologique du CO

2

dans les

Basses-Terres du Saint-Laurent:

Impacts hydrogéologiques à l’échelle du bassin

Thèse

Olivier Girou

Sous la direction de:

Jean-Michel Lemieux, directeur de recherche Michel Malo, codirecteur de recherche

(3)

Résumé

Le captage et le stockage du dioxyde de carbone est une technologie qui a pour but de capter les émissions de CO2 d’origine industrielle et de les injecter vers des réservoirs géologiques, afin

d’isoler durablement le gaz séquestré du cycle du carbone, et de permettre ainsi de diminuer les émissions anthropiques de gaz à effet de serre. Au Québec, le bassin sédimentaire des Basses-Terres du Saint-Laurent est la structure géologique la plus prometteuse pour l’injection du

CO2 car le bassin est composé d’aquifères salins, notamment l’unité gréseuse de Covey Hill,

disposant d’un volume poreux autorisant le stockage de plusieurs milliards de tonnes de CO2.

De plus, ces aquifères sont surmontés d’épaisses roches de couverture, les shales d’Utica et de Lorraine, permettant de limiter la migration verticale du CO2 vers la surface. Toutefois,

l’augmentation de pression reliée à l’injection de plusieurs milliards de tonnes de CO2pourrait

avoir des impacts hydrogéologiques à l’échelle du bassin, tels que la remontée de la surface libre dans les formations affleurantes, et les migrations latérale et verticale des saumures, vers des aquifères d’eau douce. L’objectif principal de cette thèse est donc d’évaluer les impacts

hydrogéologiques potentiels de la séquestration géologique du CO2 à l’échelle du bassin des

Basses-Terres du Saint-Laurent.

Afin d’évaluer ces impacts, les perméabilités des formations paléozoïques du bassin ont été évaluées grâce à la ré-interprétation des essais en bout de tiges réalisés dans le bassin, lors de l’exploration qui y a été menée pour la recherche d’hydrocarbures. Ces résultats ont été compilés avec des analyses des carottes de forage pour former un modèle hydrostratigraphique des différentes unités et un modèle conceptuel des écoulements dans le bassin. Ensuite, un modèle numérique en trois dimensions du bassin a été créé afin de simuler différents scéna-rios d’injection. Les simulations numériques ont permis de montrer l’importance des failles, qui découpent le bassin en différents compartiments, comme éléments capables de limiter les impacts potentiels de l’injection. Ainsi, les simulations ont montré que deux puits d’injection localisés dans deux compartiments différents permettent une injection pouvant atteindre 10

Mt/an éq. CO2, équivalent à la somme des émissions industrielles captables dans le bassin,

durant 100 ans, sans générer d’impacts hydrogéologiques à l’échelle du bassin. En raison de la grande incertitude sur les données d’entrée du modèle, une analyse de sensibilité a été menée pour tenter de définir dans quelles conditions des impacts hydrogéologiques pouvaient se faire ressentir à l’échelle du bassin.

(4)

Cette analyse a montré que seulement dans un cas très défavorable, pour lequel les failles et l’aquifère sommital voient leurs perméabilités augmenter et pour lequel le sommet du modèle est une limite à flux nul, une remontée de la surface libre d’un à dix-huit mètres pouvait être simulée selon la valeur de la porosité de drainage des formations de surface. L’analyse de sensi-bilité a aussi montré l’importance du coefficient d’emmagasinement comme étant le paramètre hydrodynamique ayant la plus grande influence dans l’élévation de la charge hydraulique dans le bassin. Les simulations ont aussi montré que la migration de saumures vers la surface est peu probable et que les failles du bassin, présentées comme peu perméables, participent à la diminution des fuites horizontales de saumures. Cependant, il est possible que ces failles permettent la fuite verticale de saumures vers la surface à travers la zone endommagée entou-rant le cœur de la faille. L’analyse numérique a montré que le coefficient d’emmagasinement des formations, la porosité de drainage à la surface, la perméabilité et l’extension des failles devaient être mieux définis pour obtenir des résultats de simulation plus univoques.

Les simulations présentées dans cette thèse bénéficient d’une approche originale, privilégiant la caractérisation géologique détaillée du bassin à la simulation exhaustive des phénomènes physiques pouvant être modélisés.

(5)

Abstract

Geological carbon sequestration is a technology aiming at transferring CO2 from industrial

facilities to geologic reservoirs, insulating the sequestered gas from the carbon cycle, allowing to reduce anthropic greenhouse gas emissions. In the province of Quebec, the most promising geological structure for carbon capture and storage is the St. Lawrence Lowlands sedimentary basin. This basin contains saline aquifers in which it is potentially possible to store several billion tons of CO2. These aquifers are overlain by thick impervious caprocks, the Utica and

Lorraine shales, preventing vertical migration of CO2 toward the surface. However, such an

injection implies that hydrogeological impacts of injection may be transmitted within the entire basin as pressure builds up, which may lead to water table rise in unconfined aquifers, and horizontal and vertical brine leakage from the reservoir to freshwater aquifers. The main objective of this thesis is to assess potential hydrogeological impacts of CO2 sequestration at

the basin scale in the St. Lawrence Lowlands basin.

In order to assess these impacts, the permeabilities of the Paleozoic formations have been evaluated by reinterpreting the raw data of drillstem tests that have been conducted in the basin, during hydrocarbon exploration campaigns. These results have been integrated into a core plug analysis database to create a hydrostratigraphic model of the units and a conceptual flow model of the basin. Subsequently, a 3D geological model of the St. Lawrence Lowlands basin has been modified to incorporate faults and has been imported into the FEFLOW

numerical model to simulate the injection of CO2 in the basin. The simulations demonstrate

the role played by faults, which divide the basin into multiple compartments and limit the pressure buildup across the basin. Simulations show that two wells located in two different

compartments are enough to maintain an injection rate of 10 Mt/yr eq. CO2during a hundred

years without generating hydrogeological impacts. Due to the significant uncertainty that affects parameter values, a sensitivity analysis has been undertaken to define a set of conditions that allow hydrogeological impacts to occur at the basin scale.

This analysis has shown that only under very unfavorable conditions, in which faults and the top aquifer have a high hydraulic conductivity and the top boundary of the domain is a no-flow boundary condition, a watertable rise ranging from 1 to 18 meters may occur, depending on the specific yield of the uppermost formations. The sensitivity analysis has also shown that the

(6)

specific storage is an important hydrodynamic parameter explaining pressure buildup within the basin, but is also the most uncertain parameter. Simulations have shown that brine leakage to the surface is unlikely. Faults, which have a low hydraulic conductivity, also tend to lower the risk of horizontal brine leakage. However, vertical brine leakage to the surface is possible through the damaged zones surrounding fault cores. Numerical analysis has shown that the storage coefficient, the specific yield of surface formations, the permeability and proximity

to the surface of faults have to be better defined for better predicting the impacts of CO2

injection in the basin.

The simulations conducted during this thesis present an original approach, favoring detailed geological characterization of the basin over an exhaustive simulation of physical phenomena.

(7)

Table des matières

Résumé iii

Abstract v

Table des matières vii

Liste des tableaux x

Liste des figures xiv

Remerciements xxv

1 Introduction 1

1.1 Mise en contexte . . . 1

1.2 Séquestration géologique du CO2 au Québec . . . 4

1.3 Impacts hydrogéologiques potentiels de la séquestration géologique du CO2 11 1.4 Travaux similaires précédents . . . 14

1.5 Problématique . . . 16

1.6 Objectifs . . . 17

1.7 Méthodologie . . . 18

2 Modèle hydrostratigraphique 20 2.1 Définitions . . . 20

2.2 Résultats d’interprétation des essais . . . 33

2.3 Définition du modèle hydrostratigraphique . . . 58

2.4 Discussion . . . 63

3 Préparation de la modélisation de l’injection du CO2 dans les BTSL 67 3.1 Objectifs de la modélisation . . . 67

3.2 Définition des exigences de la modélisation . . . 68

3.3 Matériel disponible . . . 71

3.4 Scénarios d’injection . . . 73

3.5 Débits d’injection . . . 75

3.6 Création du modèle dynamique . . . 77

3.7 Choix des compartiments pour l’injection de CO2 . . . 89

4 Modélisation des impacts hydrogéologiques de l’injection du CO2 dans

(8)

4.1 Représentation des impacts de la séquestration géologique du CO2 dans les

BTSL . . . 95

4.2 Impacts calculés en fonction du débit d’injection . . . 96

4.3 Analyse de sensibilité . . . 105

4.4 Migration des saumures . . . 126

4.5 Discussion . . . 131

5 Conclusion 137 5.1 Réalisations, résultats et discussion . . . 137

5.2 Ouverture . . . 141

Bibliographie 143 A Équivalences d’unités et désambiguïsation 158 B Interprétation des données secondaires de DST et des analyses de ca-rottes 159 B.1 Potsdam . . . 159

B.2 Cairnside et Theresa . . . 160

B.3 Beekmantown . . . 162

B.4 Beekmantown sup. et Chazy . . . 165

B.5 Lorraine . . . 165

B.6 Essais réalisés dans des unités appalachiennes . . . 166

C Interprétation des DST réalisés dans les BTSL 168 C.1 A065 - Laduboro No 5, La Baie Yamaska . . . 168

C.2 A125 - Laduboro CIG. No 1, Nicolet . . . 171

C.3 A152 - Shell, Saint-Simon No 1 . . . 172

C.4 A156 - Husky, Gentilly No 1 . . . 179

C.5 A158 - Husky Bruyères No 1 . . . 187

C.6 A159 - SOQUIP Laduboro, Baieville No 1 . . . 194

C.7 A160 - CPOG SOQUIP Sisque, Île d’Orléans No 1 . . . 200

C.8 A161 - Shell, Sainte-Françoise-Romaine No 1 . . . 203

C.9 A163 - Shell, Wickham No 1 . . . 213

C.10 A164 - Shell, Saint-Flavien No 1 . . . 217

C.11 A165 - CL SOQUIP Laduboro, Nicolet No 1 et No 1a . . . 224

C.12 A167 - SOQUIP Shell, Sainte-Croix No 1 . . . 235

C.13 A168 - SOQUIP Shell, Villeroy No 1 . . . 236

C.14 A169 - SOQUIP Shell, Saint-Flavien No 1 . . . 238

C.15 A176 - SOQUIP et al., Ancienne-Lorette No 1 . . . 242

C.16 A177 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 2 . . . 249

C.17 A178 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 3 . . . 252

C.18 A183 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 6 . . . 265

C.19 A185 - SOQUIP Dome et al., Notre-Dame-du-Bon-Conseil No 1 . . . 270

C.20 A186 - SOQUIP, Nicolet No 1 . . . 272

C.21 A188 - SOQUIP, Nicolet No 2 . . . 274

C.22 A190 - SOQUIP, Sainte-Françoise-Romaine No 1 . . . 295

(9)

C.24 A192 - SOQUIP, Sainte-Croix No 1 Lotbinière . . . 312

C.25 A193 - SOQUIP, Saint-Janvier-de-Joly No 2 . . . 317

C.26 A196 - SOQUIP Pétrofina, Bécancour No 1 . . . 322

C.27 A197 - Texaco SOQUIP, Baieville No 1 Yamaska . . . 324

C.28 A198 - SOQUIP Pétrofina, Bécancour No 2 . . . 332

C.29 A202 - SOQUIP Lemaire et al., Joly No 3 . . . 348

C.30 A214 - BVI et al., Saint-Simon No 1 . . . 369

C.31 A221 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 9 . . . 373

C.32 A222 - BVI et al., Saint-Wenceslas No 1 . . . 384

C.33 A225 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 10 . . . 388

C.34 A227 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 12 . . . 403

C.35 A228 - SOQUIP et al., Saint-Flavien No 13 . . . 410

C.36 A256 - Gastem Intragaz, Joly No 4 . . . 430

D Représentations en plan des élévations des charges hydrauliques de l’analyse de sensibilité 432 D.1 Importance de la perméabilité des failles . . . 432

D.2 Rôle de la perméabilité des formations . . . 432

D.3 Rôle de l’emmagasinement spécifique . . . 432

D.4 Influence des conditions aux limites . . . 432

(10)

Liste des tableaux

1.1 Grands réservoirs terrestres de carbone et leurs capacités en gigatonnes (Gt)

(modifié d’après Falkowski,2000). . . 3

1.2 Capacité effective de stockage de CO2 des unités de Covey Hill et de Cairnside selon les différents facteurs d’efficacité pour les lithologies clastiques. Tiré de Bédard et collab.(2012) . . . 6

2.1 Synthèse des données disponibles pour les forages d’exploration . . . 25

2.2 Les différentes phases d’un DST . . . 26

2.3 Résultats des essais en bout de tige dans le socle précambrien . . . 34

2.4 Résultats des essais en bout de tige dans le Covey Hill . . . 35

2.5 Résultats des essais en bout de tige dans le Cairnside . . . 38

2.6 Résultats des essais en bout de tige dans le Theresa . . . 41

2.7 Résultats des essais en bout de tige dans le Beauharnois . . . 44

2.8 Résultats des essais en bout de tige dans le Chazy et le Black River . . . 47

2.9 Résultats des essais en bout de tige dans le Trenton . . . 50

2.10 Résultats des essais en bout de tige dans le Shale d’Utica . . . 53

2.11 Résultats des essais en bout de tige dans le Lorraine . . . 54

2.12 Liste des unités hydrostratigraphiques des formations paléozoïques des BTSL . 62 2.13 Liste des systèmes hydrostratigraphiques des formations paléozoïques des BTSL 62 2.14 Comparaison des valeurs médianes des propriétés hydrodynamiques des unités déterminées dans cette étude avec les données de la région de Bécancour . . . . 65

3.1 Propriétés des différents compartiments . . . 75

3.2 Grands émetteurs de CO2 dans le parc industriel de Bécancour pour l’année 2013 (source :MDDELCC,2014) . . . 76

3.3 Grands émetteurs de CO2 pour l’année 2013, scénario à 1 gazoduc (source : MDDELCC,2014) . . . 77

3.4 Grands émetteurs de CO2 pour l’année 2013, scénario BTSL (source : MD-DELCC,2014) . . . 78

3.5 Conductivités hydrauliques et emmagasinements spécifiques choisis pour le mo-dèle numérique . . . 81

3.6 Conditions aux limites choisies pour le modèle numérique . . . 84

3.7 Conductivités hydrauliques des unités confinantes . . . 85

3.8 Positions géographiques des deux puits d’injection . . . 91

4.1 Bilan de masse de la modélisation de l’injection de 10 Mt de CO2 par an durant 100 ans . . . 102

(11)

4.3 Remontées de la surface libre en fonction de la porosité de drainage pour une

variation de la charge hydraulique de 30 m . . . 123

4.4 Comparaison des résultats et méthodes de cette thèse avec des études similaires 132 A.1 Tableaux des équivalences des unités de perméabilités k et conductivité hydrau-lique K . . . 158

A.2 Traduction des noms des variables . . . 158

B.1 Résultats des essais en bout de tige dans le Potsdam . . . 159

B.2 Résultats des essais en bout de tige dans le Cairnside et le Theresa . . . 161

B.3 Résultats des essais en bout de tige dans le Beekmantown . . . 162

B.4 Résultats des essais en bout de tige dans le Beekmantown sup. et le Chazy . . . 165

B.5 Résultats des essais en bout de tige dans le Lorraine . . . 166

B.6 Résultats des essais en bout de tige dans le Laurier . . . 166

B.7 Résultats des essais en bout de tige dans le Bourret . . . 167

C.1 Résultats de l’essai A065DST2FSI . . . 169

C.2 Résultats de l’essai A152DST1ISI . . . 172

C.3 Résultats de l’essai A152DST1FSI . . . 174

C.4 Résultats de l’essai A152DST3FSI . . . 177

C.5 Résultats de l’essai A156DST1ISI . . . 179

C.6 Résultats de l’essai A156DST1FSI . . . 181

C.7 Résultats de l’essai A156DST3ISI . . . 183

C.8 Résultats de l’essai A156DST3FSI . . . 185

C.9 Résultats de l’essai A158DST1FSI . . . 188

C.10 Résultats de l’essai A158DST3ISI . . . 190

C.11 Résultats de l’essai A158DST3FSI . . . 192

C.12 Résultats de l’essai A160DST2ISI . . . 200

C.13 Résultats de l’essai A161DSTL1FSI . . . 209

C.14 Résultats de l’essai A161DSTL2FSI . . . 211

C.15 Résultats de l’essai A163DST1ISI . . . 213

C.16 Résultats de l’essai A163DST1FSI . . . 215

C.17 Résultats de l’essai A164DST2FSI . . . 220

C.18 Résultats de l’essai A165DST1ISI . . . 224

C.19 Résultats de l’essai A165DST3FSI . . . 229

C.20 Résultats de l’essai A165DST4ISI . . . 231

C.21 Résultats de l’essai A165DST4FSI . . . 233

C.22 Résultats de l’essai A169DST2FSI . . . 238

C.23 Résultats de l’essai A176DST1ISI . . . 242

C.24 Résultats de l’essai A176DST1FSI . . . 244

C.25 Résultats de l’essai A176DST4FSI . . . 247

C.26 Résultats de l’essai A177DST1ISI . . . 249

C.27 Résultats de l’essai A178DST2FSI . . . 253

C.28 Résultats de l’essai A178DST3ISI . . . 255

C.29 Résultats de l’essai A178DST3FSI . . . 257

C.30 Résultats de l’essai A178DST4ISI . . . 259

C.31 Résultats de l’essai A178DST5ISI . . . 262

(12)

C.33 Résultats de l’essai A185DST5ISI . . . 270

C.34 Résultats de l’essai A188DST3ISI . . . 274

C.35 Résultats de l’essai A188DST3FSI . . . 276

C.36 Résultats de l’essai A188DST4ISI . . . 278

C.37 Résultats de l’essai A188DST4FSI . . . 280

C.38 Résultats de l’essai A188DST6ISI . . . 282

C.39 Résultats de l’essai A188DST6FSI . . . 284

C.40 Résultats de l’essai A188DST10FSI . . . 286

C.41 Résultats de l’essai A188DST11ISI . . . 288

C.42 Résultats de l’essai A188DST16ISI . . . 291

C.43 Résultats de l’essai A188DST16FSI . . . 293

C.44 Résultats de l’essai A190DST2ISI . . . 295

C.45 Résultats de l’essai A190DST2FSI . . . 297

C.46 Résultats de l’essai A191DST2ISI . . . 301

C.47 Résultats de l’essai A191DST2FSI . . . 303

C.48 Résultats de l’essai A191DST3ISI . . . 305

C.49 Résultats de l’essai A191DST4ISI . . . 308

C.50 Résultats de l’essai A191DST4FSI . . . 310

C.51 Résultats de l’essai A192DST2FSI . . . 315

C.52 Résultats de l’essai A193DST2FSI . . . 320

C.53 Résultats de l’essai A196DST1FSI . . . 322

C.54 Résultats de l’essai A197DST4ISI . . . 324

C.55 Résultats de l’essai A197DST4FSI . . . 326

C.56 Résultats de l’essai A197DST6ISI . . . 328

C.57 Résultats de l’essai A197DST6FSI . . . 330

C.58 Résultats de l’essai A198DST4FSI . . . 335

C.59 Résultats de l’essai A198DST7ISI . . . 337

C.60 Résultats de l’essai A198DST7FSI . . . 339

C.61 Résultats de l’essai A198DST8ISI . . . 341

C.62 Résultats de l’essai A198DST8FSI . . . 343

C.63 Résultats de l’essai A198DST8FSI . . . 344

C.64 Résultats de l’essai A198DST9FSI . . . 346

C.65 Résultats de l’essai A202DST1ISI . . . 348

C.66 Résultats de l’essai A202DST1FSI . . . 350

C.67 Résultats de l’essai A202DST2ISI . . . 352

C.68 Résultats de l’essai A202DST2FSI . . . 354

C.69 Résultats de l’essai A202DST3ISI . . . 356

C.70 Résultats de l’essai A202DST3FSI . . . 358

C.71 Résultats de l’essai A202DST3FSI . . . 359

C.72 Résultats de l’essai A202DST4ISI . . . 361

C.73 Résultats de l’essai A202DST4FSI . . . 363

C.74 Résultats de l’essai A202DST5ISI . . . 365

C.75 Résultats de l’essai A202DST5FSI . . . 367

C.76 Résultats de l’essai A214DST4ISI . . . 369

C.77 Résultats de l’essai A214DST4FSI . . . 371

C.78 Résultats de l’essai A221DST1ISI . . . 373

C.79 Résultats de l’essai A221DST1FSI . . . 375

(13)

C.81 Résultats de l’essai A221DST5FSI . . . 380

C.82 Résultats de l’essai A225DST1ISI . . . 388

C.83 Résultats de l’essai A225DST1FSI . . . 390

C.84 Résultats de l’essai A225DST4FSI . . . 393

C.85 Résultats de l’essai A225DST5ISI . . . 395

C.86 Résultats de l’essai A225DST5FSI . . . 397

C.87 Résultats de l’essai A225DST6ISI . . . 399

C.88 Résultats de l’essai A225DST6FSI . . . 401

C.89 Résultats de l’essai A227DST1ISI . . . 403

C.90 Résultats de l’essai A227DST1FSI . . . 405

C.91 Résultats de l’essai A227DST2ISI . . . 407

C.92 Résultats de l’essai A228DST1ISI . . . 410

C.93 Résultats de l’essai A228DST1FSI . . . 412

C.94 Résultats de l’essai A228DST2FSI . . . 415

C.95 Résultats de l’essai A228DST3ISI . . . 417

C.96 Résultats de l’essai A228DST3FSI . . . 419

C.97 Résultats de l’essai A228DST4SI2 . . . 422

C.98 Résultats de l’essai A228DST4FSI . . . 424

C.99 Résultats de l’essai A228DST5ISI . . . 426

C.100Résultats de l’essai A228DST5FSI . . . 428

(14)

Liste des figures

1.1 Variations des concentrations en CO2et des températures atmosphériques moyennes

enregistrées dans la glace à Vostok, (tiré de Petit et collab.,1999) . . . 2

1.2 Moyennes annuelles des concentrations de CO2atmosphériques mesurées à l’ob-servatoire de Mauna Loa à Hawaii, et variations de la température moyenne à la surface de la Terre par rapport à la période 1950-1980 (tirés deHansen et col-lab.,2010). . . 2

1.3 Classement des bassins sédimentaires candidats pour le stockage du CO2, d’après Bédard et collab.(2011), (meilleur = 1) . . . 6

1.4 Colonne stratigraphique des BTSL, d’après Comeau et collab.(2012) . . . 8

1.5 Carte géologique des BTSL, d’après Comeau et collab. (2012) . . . 9

1.6 Coupe géologique des BTSL, d’après Castonguay et collab.(2011) . . . 10

1.7 Failles présentes dans les BTSL, d’après Bédard et collab.(2013a) . . . 10

1.8 Modèle conceptuel des impacts pouvant être provoqués par l’injection de CO2 . 12 2.1 Carte des puits des BTSL . . . 24

2.2 Représentation d’un outil de DST durant les différentes phases de l’essai . . . . 26

2.3 Courbe de pressions enregistrées lors d’un DST (données simulées) . . . 27

2.4 Représentation semi-log d’un DST (puits A202 essai numéro 4 ISI) . . . 28

2.5 Représentation log-log d’un DST . . . 29

2.6 Courbes de FSI (voir page 25) montrant les quatre niveaux de confiance pour différents DST . . . 32

2.7 Représentations des populations de khmax dans les carottes de l’unité de Covey Hill . . . 35

2.8 Représentations des populations de kh90 dans les carottes de l’unité de Covey Hill 36 2.9 Représentations des populations de kv dans les carottes de l’unité de Covey Hill 36 2.10 Représentations des porosités dans les carottes de l’unité de Covey Hill . . . 37

2.11 Mesures de porosité dans les carottes forées dans le Covey Hill en fonction de la profondeur . . . 37

2.12 Représentations des populations de khmax dans les carottes de l’unité de Cairnside 38 2.13 Représentations des populations de kh90 dans les carottes de l’unité de Cairnside 39 2.14 Représentations des populations de kv dans les carottes de l’unité de Cairnside 39 2.15 Représentations des porosités dans les carottes de l’unité de Cairnside . . . 40

2.16 Représentations des populations de khmax dans les carottes de l’unité de Theresa 41 2.17 Représentations des populations de kh90 dans les carottes de l’unité de Theresa 42 2.18 Représentations des populations de kv dans les carottes de l’unité de Theresa . 42 2.19 Représentations des porosités dans les carottes de l’unité de Theresa . . . 43

(15)

2.20 Représentations des populations de khmax dans les carottes de l’unité de

Beau-harnois . . . 44

2.21 Représentations des populations de kh90dans les carottes de l’unité de Beauharnois 45

2.22 Représentations des populations de kv dans les carottes de l’unité de Beauharnois 45

2.23 Représentations des porosités dans les carottes de l’unité de Beauharnois . . . . 46

2.24 Représentations des populations de khmax dans les carottes de les unités de

Chazy et de Black River . . . 47

2.25 Représentations des populations de kh90 dans les carottes de Chazy et de Black

River . . . 48

2.26 Représentations des populations de kv dans les carottes de Chazy et de Black

River . . . 48

2.27 Représentations des porosités dans les carottes de Chazy et de Black River . . . 49

2.28 Représentations des populations de khmax dans les carottes de l’unité de Trenton 50

2.29 Représentations des populations de kh90 dans les carottes de l’unité de Trenton 51

2.30 Représentations des populations de kv dans les carottes de l’unité de Trenton . 51

2.31 Représentations des porosités dans les carottes de l’unité de Trenton . . . 52

2.32 Représentations des populations de khmax dans les carottes du Shale d’Utica . . 53

2.33 Représentations des populations de kh90 dans les carottes du Utica . . . 54

2.34 Représentations des populations de kv dans les carottes du Utica . . . 54

2.35 Représentations des porosités dans les carottes du Utica . . . 55

2.36 Représentation des 2 comportements possibles pour une faille disposant d’une

zone centrale de faible perméabilité . . . 57

2.37 Synthèse des mesures directes de perméabilités dans les unités paléozoïques des

BTSL, les DST sont représentés en bleu et les mesures sur les carottes en rouge 59

2.38 Synthèse des mesures directes de porosités dans les unités paléozoïques des BTSL 60

2.39 Modèle hydrostratigraphique des unités paléozoïques des BTSL . . . 63

3.1 Différentes représentations du modèle 3D des BTSL (la longueur du modèle sur

son grand axe est 240 km) . . . 72

3.2 Représentation du modèle 3D global des BTSL . . . 72

3.3 Représentation des unités des BTSL pouvant être affectées par l’injection . . . 73

3.4 Différents compartiments représentés dans le modèle GOCAD . . . 74

3.5 Extrusion d’un modèle 2D . . . 79

3.6 Modèle FEFLOW avec discrétisation et propriétés homogènes et une

discréti-sation augmentée vers la zone d’injection . . . 80

3.7 Modèle FEFLOW avec des propriétés hétérogènes et une discrétisation augmen-tée vers la zone d’injection, les différentes couleurs correspondent aux différentes unités géologiques. Rouge : Covey Hill ; Vert : Cairnside ; Vert-bleu : Theresa ;

Bleu : Beauharnois, Chazy, Black River et Trenton ; Mauve : failles. . . 82

3.8 Zone de condition à la limite de type 1. Les failles sont représentées en jaune et

les autres unités en rouge. . . 84

3.9 Modèle FEFLOW utilisé pour la simulation de l’écoulement naturel . . . 85

3.10 Charges hydrauliques dans l’unité de Covey Hill à l’état naturel . . . 86

3.11 Charges hydrauliques à l’état naturel dans l’unité de Covey Hill, dans le modèle

d’injection . . . 88

3.12 Variations des charges hydrauliques après 100 ans d’injection dans les différents compartiments du bassin. De gauche à droite et de haut en bas, l’injection est

(16)

3.13 Variations des charges hydrauliques après 100 ans d’injection dans les différents couples de compartiments du bassin. De gauche à droite et de haut en bas, l’injection est simulée dans les couples de compartiments 1 et 2, 2 et 3, 3 et 4,

3 et 5, et 4 et 5. . . 93

4.1 Profondeur des toits des unités de Covey Hill (a) et de l’ensemble des unités de

Chazy, Black River et Trenton (b) . . . 95

4.2 Variations des charges hydrauliques à différents pas de temps pour une injection

de 1 Mt/an durant 100 ans, dans l’unité de Covey Hill . . . 97

4.3 Variations des charges hydrauliques à différents pas de temps pour une injection

de 5 Mt/an durant 100 ans, dans l’unité de Covey Hill . . . 98

4.4 Variation des charges hydrauliques 1000 ans après l’injection de 5 Mt/a durant

100 ans, dans l’ensemble Chazy, Black River et Trenton . . . 99

4.5 Variations des charges hydrauliques à différents pas de temps pour une injection

de 10 Mt/an durant 100 ans, dans l’unité de Covey Hill . . . 101

4.6 Variation des charges hydrauliques 1000 ans après l’injection de 10 Mt/a durant

100 ans, dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton . . . 102

4.7 Vues en section des variations des charges hydrauliques en fonction du débit après 100 ans d’injection. Les coupes NO-SE (a) et NE-SO (b) correspondent

respectivement aux tracés AA’ et BB’ de la figure 4.1.a . . . 103

4.8 Vues en section des variations des charges hydrauliques en fonction du temps

pour un débit de 10 Mt/a éq. CO2 par an. Les coupes NO-SE (a) et NE-SO (b)

correspondent respectivement aux tracés AA’ et BB’ de la figure 4.1.a . . . 104

4.9 Failles présentes dans les BTSL, d’après Bédard et collab.(2013a) . . . 107

4.10 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

failles ont une conductivité hydraulique équivalente au Covey Hill . . . 108

4.11 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton, dans le cas où les failles ont une conductivité hydraulique équivalente

au Covey Hill . . . 109

4.12 Variation de la charge hydraulique après 100 ans d’injection dans l’unité de

Covey Hill pour le cas où la conductivité hydraulique a été multipliée par 10 . . 111

4.13 Variation de la charge hydraulique 1000 ans après l’injection dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton pour le cas où la conductivité hydraulique a

été multipliée par 10 . . . 111

4.14 Variation de la charge hydraulique après 100 ans d’injection dans l’unité de

Covey Hill pour le cas où la conductivité hydraulique a été multipliée par 100 . 112

4.15 Variation de la charge hydraulique 1000 ans après l’injection dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton pour le cas où la conductivité hydraulique a

été multipliée par 100 . . . 113

4.16 Variation de la charge hydraulique après 100 ans d’injection dans l’unité de

Covey Hill pour le cas où l’emmagasinement spécifique a été divisé par 3 . . . . 114

4.17 Variation de la charge hydraulique 1000 ans après l’injection dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton pour le cas où l’emmagasinement spécifique

a été divisé par 3 . . . 114

4.18 Variation de la charge hydraulique 1000 ans après l’injection dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton pour le cas où l’emmagasinement spécifique

(17)

4.19 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble de Chazy, Black River et

Trenton, dans le cas où le modèle ne compte que des limites à flux nul . . . 117

4.20 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton, dans le cas où les conditions sont les plus défavorables . . . 119

4.21 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble de Chazy, Black River et Trenton, dans les conditions les plus défavorables 50 ans après la fin de l’injection 120 4.22 Variations des charges hydrauliques durant toute la durée de la modélisation à différents points d’observation . . . 121

4.23 Vue en coupe des variations des charges hydrauliques après 100 ans d’injection pour différents paramètres, dans l’unité de Covey Hill. "Cas pire" désigne le scénario défavorable, sa courbe se superpose à la courbe présentant les failles perméables. La courbe présentant les frontières à flux nul se superpose à la courbe du cas de base. . . 125

4.24 Modèle conceptuel du transport de masse totale dissoute (MTD) à l’état naturel dans les BTSL. Le quaternaire est la couche au sommet du modèle. . . 126

4.25 Transport de particules dans le cas de base, sur une partie de la coupe A’A dans la zone d’injection, pour toute la durée de la simulation. Les unités sont repré-sentées par différentes couleurs selon leur conductivité hydraulique. En rouge ; Covey Hill, en vert ; Cairnside, en vert pâle ; Theresa et en bleu ; Beauharnois, le Chazy, le Black River et le Trenton et en mauve est l’ensemble des failles . . 128

4.26 Transport de particules dans le cas le plus défavorable, sur une partie de la coupe A’A dans la zone d’injection, pour toute la durée de la simulation. Les unités sont représentées par différentes couleurs selon leur conductivité hydrau-lique. En rouge ; Covey Hill, Chazy, Black River, Trenton et les failles, en vert ; Cairnside, en vert pâle ; Theresa et en bleu ; Beauharnois . . . 129

4.27 Transport de particules dans le cas le plus défavorable, sur une partie de la coupe A’A entre la zone d’injection et la surface, pour toute la durée de la simulation . . . 130

B.1 Représentations des populations de khmax dans les carottes du Potsdam . . . . 160

B.2 Représentations des porosités dans les carottes du Potsdam . . . 160

B.3 Représentations des populations de khmax dans les carottes du Beekmantown . 163 B.4 Représentations des populations de kh90 dans les carottes du Beekmantown . . 163

B.5 Représentations des populations de kv dans les carottes du Beekmantown . . . 164

B.6 Représentations des porosités dans les carottes du Beekmantown . . . 164

B.7 Représentations des populations de kv dans les carottes du Trenton supérieur . 165 B.8 Représentations des porosités dans les carottes du Trenton supérieur . . . 166

C.1 Derivative plot de l’essai A065DST1FSI . . . 168

C.2 Horner plot de l’essai A065DST2FSI . . . 169

C.3 Derivative plot de l’essai A065DST2FSI . . . 170

C.4 Derivative plot de l’essai A125DST2FSI . . . 171

C.5 Horner plot de l’essai A152DST1ISI . . . 172

C.6 Derivative plot de l’essai A152DST1ISI . . . 173

C.7 Horner plot de l’essai A152DST1FSI . . . 174

C.8 Derivative plot de l’essai A152DST1FSI . . . 175

C.9 Derivative plot de l’essai A152DST3ISI . . . 176

(18)

C.11 Derivative plot de l’essai A152DST3FSI . . . 178

C.12 Horner plot de l’essai A156DST1ISI . . . 179

C.13 Derivative plot de l’essai A156DST1ISI . . . 180

C.14 Horner plot de l’essai A156DST1FSI . . . 181

C.15 Derivative plot de l’essai A156DST1FSI . . . 182

C.16 Horner plot de l’essai A156DST3ISI . . . 183

C.17 Derivative plot de l’essai A156DST3ISI . . . 184

C.18 Horner plot de l’essai A156DST3FSI . . . 185

C.19 Derivative plot de l’essai A156DST3FSI . . . 186

C.20 Derivative plot de l’essai A158DST1ISI . . . 187

C.21 Horner plot de l’essai A158DST1FSI . . . 188

C.22 Derivative plot de l’essai A158DST1FSI . . . 189

C.23 Horner plot de l’essai A158DST3ISI . . . 190

C.24 Derivative plot de l’essai A158DST3ISI . . . 191

C.25 Horner plot de l’essai A158DST3FSI . . . 192

C.26 Derivative plot de l’essai A158DST3FSI . . . 193

C.27 Derivative plot de l’essai A159DST1ISI . . . 194

C.28 Derivative plot de l’essai A159DST1FSI . . . 195

C.29 Derivative plot de l’essai A159DST2ISI . . . 196

C.30 Derivative plot de l’essai A159DST2FSI . . . 197

C.31 Derivative plot de l’essai A159DST3ISI . . . 198

C.32 Derivative plot de l’essai A159DST3FSI . . . 199

C.33 Horner plot de l’essai A160DST2ISI . . . 201

C.34 Derivative plot de l’essai A160DST2ISI . . . 201

C.35 Derivative plot de l’essai A160DST2FSI . . . 202

C.36 Derivative plot de l’essai A161DST1ISI . . . 203

C.37 Derivative plot de l’essai A161DST1FSI . . . 204

C.38 Derivative plot de l’essai A161DST5ISI . . . 205

C.39 Derivative plot de l’essai A161DST5FSI . . . 206

C.40 Derivative plot de l’essai A161DST8ISI . . . 207

C.41 Derivative plot de l’essai A161DST1FSI . . . 208

C.42 Horner plot de l’essai A161DSTL1FSI . . . 209

C.43 Derivative plot de l’essai A161DSTL1FSI . . . 210

C.44 Horner plot de l’essai A161DSTL2FSI . . . 211

C.45 Derivative plot de l’essai A161DSTL2FSI . . . 212

C.46 Horner plot de l’essai A163DST1ISI . . . 214

C.47 Derivative plot de l’essai A163DST1ISI . . . 214

C.48 Horner plot de l’essai A163DST1FSI . . . 215

C.49 Derivative plot de l’essai A163DST1FSI . . . 216

C.50 Derivative plot de l’essai A164DST1ISI . . . 217

C.51 Derivative plot de l’essai A164DST1FSI . . . 218

C.52 Derivative plot de l’essai A164DST2ISI . . . 219

C.53 Horner plot de l’essai A164DST2FSI . . . 220

C.54 Derivative plot de l’essai A164DST2FSI . . . 221

C.55 Derivative plot de l’essai A164DST3ISI . . . 222

C.56 Derivative plot de l’essai A164DST3FSI . . . 223

C.57 Horner plot de l’essai A165DST1ISI . . . 224

(19)

C.59 Derivative plot de l’essai A165DST1FSI . . . 226

C.60 Derivative plot de l’essai A165DST2FSI . . . 227

C.61 Derivative plot de l’essai A165DST3ISI . . . 228

C.62 Horner plot de l’essai A165DST3FSI . . . 229

C.63 Derivative plot de l’essai A165DST3FSI . . . 230

C.64 Horner plot de l’essai A165DST4ISI . . . 231

C.65 Derivative plot de l’essai A165DST4ISI . . . 232

C.66 Horner plot de l’essai A165DST4FSI . . . 233

C.67 Derivative plot de l’essai A165DST4FSI . . . 234

C.68 Derivative plot de l’essai A167DST1FSI . . . 235

C.69 Derivative plot de l’essai A168DST1ISI . . . 236

C.70 Derivative plot de l’essai A168DST1FSI . . . 237

C.71 Horner plot de l’essai A169DST2FSI . . . 239

C.72 Derivative plot de l’essai A169DST2FSI . . . 239

C.73 Derivative plot de l’essai A169DST3ISI . . . 240

C.74 Derivative plot de l’essai A169DST3FSI . . . 241

C.75 Horner plot de l’essai A176DST1ISI . . . 242

C.76 Derivative plot de l’essai A176DST1ISI . . . 243

C.77 Horner plot de l’essai A176DST1FSI . . . 244

C.78 Derivative plot de l’essai A176DST1FSI . . . 245

C.79 Derivative plot de l’essai A176DST3ISI . . . 246

C.80 Horner plot de l’essai A176DST4FSI . . . 247

C.81 Derivative plot de l’essai A176DST4FSI . . . 248

C.82 Horner plot de l’essai A177DST1ISI . . . 250

C.83 Derivative plot de l’essai A177DST1ISI . . . 250

C.84 Derivative plot de l’essai A177DST1FSI . . . 251

C.85 Derivative plot de l’essai A178DST2ISI . . . 252

C.86 Horner plot de l’essai A178DST2FSI . . . 253

C.87 Derivative plot de l’essai A178DST2FSI . . . 254

C.88 Horner plot de l’essai A178DST3ISI . . . 255

C.89 Derivative plot de l’essai A178DST3ISI . . . 256

C.90 Horner plot de l’essai A178DST3FSI . . . 257

C.91 Derivative plot de l’essai A178DST3FSI . . . 258

C.92 Horner plot de l’essai A178DST4ISI . . . 259

C.93 Derivative plot de l’essai A178DST4ISI . . . 260

C.94 Derivative plot de l’essai A178DST4FSI . . . 261

C.95 Horner plot de l’essai A178DST5ISI . . . 262

C.96 Derivative plot de l’essai A178DST5ISI . . . 263

C.97 Derivative plot de l’essai A178DST5FSI . . . 264

C.98 Derivative plot de l’essai A183DST2ISI . . . 265

C.99 Horner plot de l’essai A183DST2FSI . . . 266

C.100Derivative plot de l’essai A183DST2FSI . . . 267

C.101Derivative plot de l’essai A183DST6ISI . . . 268

C.102Derivative plot de l’essai A183DST6FSI . . . 269

C.103Horner plot de l’essai A185DST5ISI . . . 271

C.104Derivative plot de l’essai A185DST5ISI . . . 271

C.105Derivative plot de l’essai A186DST4ISI . . . 272

(20)

C.107Horner plot de l’essai A188DST3ISI . . . 274

C.108Derivative plot de l’essai A188DST3ISI . . . 275

C.109Horner plot de l’essai A188DST3FSI . . . 276

C.110Derivative plot de l’essai A188DST3FSI . . . 277

C.111Horner plot de l’essai A188DST4ISI . . . 278

C.112Derivative plot de l’essai A188DST4ISI . . . 279

C.113Horner plot de l’essai A188DST4FSI . . . 281

C.114Derivative plot de l’essai A188DST4FSI . . . 281

C.115Horner plot de l’essai A188DST6ISI . . . 282

C.116Derivative plot de l’essai A188DST6ISI . . . 283

C.117Horner plot de l’essai A188DST6FSI . . . 284

C.118Derivative plot de l’essai A188DST6FSI . . . 285

C.119Horner plot de l’essai A188DST10FSI . . . 286

C.120Derivative plot de l’essai A188DST10FSI . . . 287

C.121Horner plot de l’essai A188DST11ISI . . . 288

C.122Derivative plot de l’essai A188DST11ISI . . . 289

C.123Derivative plot de l’essai A188DST11FSI . . . 290

C.124Horner plot de l’essai A188DST16ISI . . . 291

C.125Derivative plot de l’essai A188DST16ISI . . . 292

C.126Horner plot de l’essai A188DST16FSI . . . 293

C.127Derivative plot de l’essai A188DST16FSI . . . 294

C.128Horner plot de l’essai A190DST2ISI . . . 295

C.129Derivative plot de l’essai A190DST2ISI . . . 296

C.130Horner plot de l’essai A190DST2FSI . . . 297

C.131Derivative plot de l’essai A190DST2FSI . . . 298

C.132Derivative plot de l’essai A191DST1ISI . . . 299

C.133Derivative plot de l’essai A191DST1FSI . . . 300

C.134Horner plot de l’essai A191DST2ISI . . . 301

C.135Derivative plot de l’essai A191DST2ISI . . . 302

C.136Horner plot de l’essai A191DST2FSI . . . 303

C.137Derivative plot de l’essai A191DST2FSI . . . 304

C.138Horner plot de l’essai A191DST3ISI . . . 305

C.139Derivative plot de l’essai A191DST3ISI . . . 306

C.140Derivative plot de l’essai A191DST3FSI . . . 307

C.141Horner plot de l’essai A191DST4ISI . . . 309

C.142Derivative plot de l’essai A191DST4ISI . . . 309

C.143Horner plot de l’essai A191DST4FSI . . . 310

C.144Derivative plot de l’essai A191DST4FSI . . . 311

C.145Derivative plot de l’essai A192DST1ISI . . . 312

C.146Derivative plot de l’essai A192DST1FSI . . . 313

C.147Derivative plot de l’essai A192DST2ISI . . . 314

C.148Horner plot de l’essai A192DST2FSI . . . 315

C.149Derivative plot de l’essai A192DST2FSI . . . 316

C.150Derivative plot de l’essai A193DST1ISI . . . 317

C.151Derivative plot de l’essai A193DST1FSI . . . 318

C.152Derivative plot de l’essai A193DST2ISI . . . 319

C.153Horner plot de l’essai A193DST2FSI . . . 320

(21)

C.155Horner plot de l’essai A196DST1FSI . . . 323

C.156Derivative plot de l’essai A196DST1FSI . . . 323

C.157Horner plot de l’essai A197DST4ISI . . . 324

C.158Derivative plot de l’essai A197DST4ISI . . . 325

C.159Horner plot de l’essai A197DST4FSI . . . 326

C.160Derivative plot de l’essai A197DST4FSI . . . 327

C.161Horner plot de l’essai A197DST6ISI . . . 328

C.162Derivative plot de l’essai A197DST6ISI . . . 329

C.163Horner plot de l’essai A197DST6FSI . . . 330

C.164Derivative plot de l’essai A197DST6FSI . . . 331

C.165Derivative plot de l’essai A198DST3ISI . . . 332

C.166Derivative plot de l’essai A198DST3FSI . . . 333

C.167Derivative plot de l’essai A198DST4ISI . . . 334

C.168Horner plot de l’essai A198DST4FSI . . . 335

C.169Derivative plot de l’essai A198DST4FSI . . . 336

C.170Horner plot de l’essai A198DST7ISI . . . 337

C.171Derivative plot de l’essai A198DST7ISI . . . 338

C.172Horner plot de l’essai A198DST7FSI . . . 339

C.173Derivative plot de l’essai A198DST7FSI . . . 340

C.174Horner plot de l’essai A198DST8ISI . . . 341

C.175Derivative plot de l’essai A198DST8ISI . . . 342

C.176Horner plot de l’essai A198DST8FSI . . . 343

C.177Derivative plot de l’essai A198DST8FSI . . . 344

C.178Horner plot de l’essai A198DST8FSI . . . 345

C.179Derivative plot de l’essai A198DST8FSI . . . 345

C.180Horner plot de l’essai A198DST9FSI . . . 346

C.181Derivative plot de l’essai A198DST9FSI . . . 347

C.182Horner plot de l’essai A202DST1ISI . . . 349

C.183Derivative plot de l’essai A202DST1ISI . . . 349

C.184Horner plot de l’essai A202DST1FSI . . . 350

C.185Derivative plot de l’essai A202DST1FSI . . . 351

C.186Horner plot de l’essai A202DST2ISI . . . 352

C.187Derivative plot de l’essai A202DST2ISI . . . 353

C.188Horner plot de l’essai A202DST2FSI . . . 354

C.189Derivative plot de l’essai A202DST2FSI . . . 355

C.190Horner plot de l’essai A202DST3ISI . . . 356

C.191Derivative plot de l’essai A202DST3ISI . . . 357

C.192Horner plot de l’essai A202DST3FSI . . . 358

C.193Derivative plot de l’essai A202DST3FSI . . . 359

C.194Horner plot de l’essai A202DST3FSI . . . 360

C.195Derivative plot de l’essai A202DST3FSI . . . 360

C.196Horner plot de l’essai A202DST4ISI . . . 361

C.197Derivative plot de l’essai A202DST4ISI . . . 362

C.198Horner plot de l’essai A202DST4FSI . . . 363

C.199Derivative plot de l’essai A202DST4FSI . . . 364

C.200Horner plot de l’essai A202DST5ISI . . . 365

C.201Derivative plot de l’essai A202DST5ISI . . . 366

(22)

C.203Derivative plot de l’essai A202DST5FSI . . . 368

C.204Horner plot de l’essai A214DST4ISI . . . 369

C.205Derivative plot de l’essai A214DST4ISI . . . 370

C.206Horner plot de l’essai A214DST4FSI . . . 371

C.207Derivative plot de l’essai A214DST4FSI . . . 372

C.208Horner plot de l’essai A221DST1ISI . . . 373

C.209Derivative plot de l’essai A221DST1ISI . . . 374

C.210Horner plot de l’essai A221DST1FSI . . . 375

C.211Derivative plot de l’essai A221DST1FSI . . . 376

C.212Derivative plot de l’essai A221DST3FSI . . . 377

C.213Horner plot de l’essai A221DST5ISI . . . 378

C.214Derivative plot de l’essai A221DST5ISI . . . 379

C.215Horner plot de l’essai A221DST5FSI . . . 380

C.216Derivative plot de l’essai A221DST5FSI . . . 381

C.217Derivative plot de l’essai A221DST8ISI . . . 382

C.218Derivative plot de l’essai A221DST8FSI . . . 383

C.219Derivative plot de l’essai A222DST1FSI . . . 384

C.220Derivative plot de l’essai A222DST3ISI . . . 385

C.221Derivative plot de l’essai A222DST7ISI . . . 386

C.222Derivative plot de l’essai A222DST7FSI . . . 387

C.223Horner plot de l’essai A225DST1ISI . . . 388

C.224Derivative plot de l’essai A225DST1ISI . . . 389

C.225Horner plot de l’essai A225DST1FSI . . . 390

C.226Derivative plot de l’essai A225DST1FSI . . . 391

C.227Derivative plot de l’essai A225DST4ISI . . . 392

C.228Horner plot de l’essai A225DST4FSI . . . 393

C.229Derivative plot de l’essai A225DST4FSI . . . 394

C.230Horner plot de l’essai A225DST5ISI . . . 395

C.231Derivative plot de l’essai A225DST5ISI . . . 396

C.232Horner plot de l’essai A225DST5FSI . . . 397

C.233Derivative plot de l’essai A225DST5FSI . . . 398

C.234Horner plot de l’essai A225DST6ISI . . . 399

C.235Derivative plot de l’essai A225DST6ISI . . . 400

C.236Horner plot de l’essai A225DST6FSI . . . 401

C.237Derivative plot de l’essai A225DST6FSI . . . 402

C.238Horner plot de l’essai A227DST1ISI . . . 403

C.239Derivative plot de l’essai A227DST1ISI . . . 404

C.240Horner plot de l’essai A227DST1FSI . . . 405

C.241Derivative plot de l’essai A227DST1FSI . . . 406

C.242Horner plot de l’essai A227DST2ISI . . . 407

C.243Derivative plot de l’essai A227DST2ISI . . . 408

C.244Derivative plot de l’essai A227DST2FSI . . . 409

C.245Horner plot de l’essai A228DST1ISI . . . 411

C.246Derivative plot de l’essai A228DST1ISI . . . 411

C.247Horner plot de l’essai A228DST1FSI . . . 412

C.248Derivative plot de l’essai A228DST1FSI . . . 413

C.249Derivative plot de l’essai A228DST2ISI . . . 414

(23)

C.251Derivative plot de l’essai A228DST2FSI . . . 416

C.252Horner plot de l’essai A228DST3ISI . . . 417

C.253Derivative plot de l’essai A228DST3ISI . . . 418

C.254Horner plot de l’essai A228DST3FSI . . . 419

C.255Derivative plot de l’essai A228DST3FSI . . . 420

C.256Derivative plot de l’essai A228DST4ISI . . . 421

C.257Horner plot de l’essai A228DST4SI2 . . . 422

C.258Derivative plot de l’essai A228DST4SI2 . . . 423

C.259Horner plot de l’essai A228DST4FSI . . . 424

C.260Derivative plot de l’essai A228DST4FSI . . . 425

C.261Horner plot de l’essai A228DST5ISI . . . 426

C.262Derivative plot de l’essai A228DST5ISI . . . 427

C.263Horner plot de l’essai A228DST5FSI . . . 428

C.264Derivative plot de l’essai A228DST5FSI . . . 429

C.265Horner plot de l’essai A256DST1FSI . . . 431

C.266Derivative plot de l’essai A256DST1FSI . . . 431

D.1 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

failles ont une perméabilité équivalente au Covey Hill . . . 433

D.2 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et

Tren-ton, dans le cas où les failles ont une perméabilité équivalente au Covey Hill . . 434

D.3 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

formations ont des perméabilités 10 fois supérieures . . . 435

D.4 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et

Tren-ton, dans le cas où les formations ont des perméabilités 10 fois supérieures . . . 436

D.5 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

formations ont des perméabilités 100 fois supérieures . . . 437

D.6 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et

Tren-ton, dans le cas où les formations ont des perméabilités 100 fois supérieure . . . 438

D.7 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

formations ont des emmagasinements spécifiques 3 fois plus faibles . . . 439

D.8 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et Tren-ton, dans le cas où les formations ont des emmagasinements spécifiques 3 fois

plus faibles . . . 440

D.9 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

formations ont des emmagasinements spécifiques 10 fois plus faibles . . . 441

D.10 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et Tren-ton, dans le cas où les failles ont des emmagasinements spécifiques 10 fois plus

faibles . . . 442

D.11 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où le

modèle ne compte que des limites à flux nul . . . 443

D.12 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et

Tren-ton, dans le cas où le modèle ne compte que des limites à flux nul . . . 444

D.13 Variation de la charge hydraulique dans l’unité de Covey Hill, dans le cas où les

conditions sont les plus défavorables . . . 445

D.14 Variation de la charge hydraulique dans l’ensemble Chazy, Black River et

(24)
(25)

Remerciements

Je voudrais tout d’abord remercier mes directeurs de m’avoir offert une si belle opportunité de découvrir le monde de la recherche et de m’avoir permis d’entreprendre un projet aussi stimu-lant. J’aimerais remercier Jean-Michel Lemieux, mon directeur, pour la confiance et la grande autonomie qu’il m’a accordées pour mener à bien cette thèse. Cette thèse est ainsi le fruit d’une entreprise personnelle pour tenter de définir les impacts potentiels de la séquestration du CO2 à l’échelle des Basses-Terres du Saint-Laurent, bien améliorée par le savoir-faire de

Jean-Michel, notamment pour les simulations et la rédaction. Je voudrais aussi remercier mon codirecteur, Michel Malo, pour le vif intérêt porté à cette thèse, d’avoir pu me faire profiter de son expérience et pour les discussions sur tous les aspects de la recherche concernant la séquestration du CO2.

Avec Michel, j’aimerais remercier les membres du GRREBS pour leur disponibilité et la gen-tillesse avec laquelle ils m’ont transmis leur matériel (données de puits et modèle GOCAD). C’est grâce à leur travail qu’il a été possible de mener des simulations numériques si respec-tueuses de la géologie du bassin. J’aimerais également remercier les membres du jury de cette thèse, John Molson et René Therrien, tous deux professeurs au département, et Alain Dupuy, directeur de l’ENSEGID à Bordeaux. Je voudrais les remercier pour les échanges que j’ai pu avoir avec eux et pour leurs corrections qui ont considérablement amélioré ce document. Par ailleurs, John et René de m’avoir permis d’être assistant pour le cours d’hydrogéologie quatre années consécutives et je voudrais les remercier de m’avoir donné la chance de transmettre moi aussi mon intérêt, ma passion, pour cette discipline. Par la suite, mes remerciements vont à Pierre Therrien et à Olivier Rabeau, pour leur aide précieuse pour l’importation des propriétés des unités vers le modèle d’écoulement FEFLOW et la modification du modèle GOCAD. À l’heure d’écrire ces remerciements je réalise que cette thèse est, au-delà sujet de recherche, une aventure humaine, peut être le chapitre le plus riche de ma vie. Je profite de cette occasion pour remercier les amis rencontrés, à l’université et ailleurs, d’avoir été présents lors de ces 5 années. Je pense à Ali, Cyrielle, Cyril, Debora, Elham, Fabien, Guillaume, Jalil, Juan, Livia, Lucie, Marie-Christine, Marion, Micha, Nelly, Philippe, Pierre, Renaud, Sarane, Stéphanie, Taline, Tobias, Touraj, Virginie. Évidemmment, je voudrais remercier ceux que je considère comme des frères d’armes, et tant pis pour l’analogie guerrière, Karl, Arnaud, Antoine et

(26)

Nicolas, mes compagnons du quotidien, dans le meilleur comme le pire. Mes remerciements vont également à ma famille, ma mère, ma grand-mère, ma soeur, et mes amis de France, pour leur inconditionnel soutien.

Enfin, je remercie Agathe, qui partage ma vie et qui a le talent de l’illuminer, pour son soutien sans faille, son écoute et son aide précieuse.

(27)

Chapitre 1

Introduction

1.1

Mise en contexte

1.1.1 Gaz à effet de serre et climat

Depuis le début de l’ère industrielle, les concentrations atmosphériques de certains gaz à ef-fet de serre (GES) ont augmenté de manière significative. Notamment, les concentrations de

dioxyde de carbone (CO2), de protoxyde d’azote (N2O) et de méthane (CH4) ont augmenté

respectivement de 40, 20 et 150 % (voir p. ex.Hartmann et collab.,2013). Parmi les GES pro-duits par l’Homme, le CO2est le mieux représenté, tout autant en masse et qu’en effet radiatif

(IPCC,2013). Sa concentration dans l’atmosphère est passée de 280 parties par million (ppm) à 400 ppm en 250 ans (Hartmann et collab., 2013; Tans et Keeling, 2016) et cette augmen-tation est supérieure à celle qui a pu exister entre les périodes glaciaires et interglaciaires des 420 000 dernières années (voir figure 1.1). De plus, une telle concentration en CO2 n’a pas été

enregistrée depuis 22 millions d’années (Pearson et Palmer,2000). La température moyenne

mesurée à la surface de la Terre et dans les océans est en augmentation quasi constante depuis la fin du XIXme siècle (voir la figure 1.2).

Le réchauffement que connaît actuellement la Terre est relié de façon très probable aux émis-sions anthropiques de GES. Ce réchauffement se fait ressentir sur tous les continents et dans presque tous les océans. Les effets de ce réchauffement vont s’aggraver sur plusieurs décennies même si les émissions de GES se stabilisent, à cause des longs temps de résidence des GES dans l’atmosphère et des longues échelles de temps des phénomènes atmosphériques globaux (IPCC,2008).

Pour mieux comprendre l’impact des rejets atmosphériques de CO2 il est nécessaire de

(28)

−400 −350 −300 −250 −200 −150 −100 −50 0 Temps BP (ka) 180 200 220 240 260 280 300 C on ce nt ra ti on en C O2 (p pm ) Concentration −10 −8 −6 −4 −2 0 2 4 Va ri at io n de te m p ´erat ur e (K ) Temp´erature Temp´erature

Figure 1.1 – Variations des concentrations en CO2 et des températures atmosphériques

moyennes enregistrées dans la glace à Vostok, (tiré de Petit et collab.,1999)

1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000 Temps (a) −0.6 −0.4 −0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Va ri at io n de te m p ´erat ur e (K )

Temp´erature moyenne annuelle Temp´erature moyenne 5 ans Concentration moyenne annuelle

320 340 360 380 400 C on ce nt ra ti on C O2 (p pm )

Temp´erature moyenne annuelle Temp´erature moyenne 5 ans Concentration moyenne annuelle

Figure 1.2 – Moyennes annuelles des concentrations de CO2 atmosphériques mesurées à

l’observatoire de Mauna Loa à Hawaii, et variations de la température moyenne à la surface de la Terre par rapport à la période 1950-1980 (tirés de Hansen et collab.,2010).

1.1.2 Cycle du carbone

Le carbone terrestre est contenu dans quatre grands réservoirs, la lithosphère, les océans, la biomasse terrestre et l’atmosphère (tableau 1.1).

Le tableau 1.1 permet de voir que le principal réservoir de carbone de la Terre est la litho-sphère, qui renferme la majorité du carbone sous forme de carbonates mais également sous forme de kérogène et d’hydrocarbures. Ce réservoir peut échanger du carbone avec d’autres réservoirs, l’atmosphère et les océans, à une échelle de temps très longue par érosion,

(29)

trans-Table 1.1 – Grands réservoirs terrestres de carbone et leurs capacités en gigatonnes (Gt) (modifié d’après Falkowski,2000).

Réservoirs Capacité (Gt) Atmosphère 720 Océans 38400 - TIC 37400 - Surface 670 - Fond 36730 - TOC 1000 Lithosphère - Carbonates > 6 · 107 - Kérogène 1.5· 107 Biosphère - Vivante 600-1000 - Morte 1200 Carburants fossiles 4130 - Charbon 3510 - Huile 230 - Gaz 140 - Tourbe 250

port et sédimentation. Le deuxième réservoir de carbone est le fond des océans, qui renferme 3.7· 1013 tonnes de carbone inorganique. Celui-ci est capable d’échanger du carbone avec la

surface des océans, sur des périodes de temps de plusieurs dizaines ou centaines d’années, et la surface des océans est capable d’échanger du carbone avec l’atmosphère, cet échange est fonction des propriétés physico-chimiques et biologiques de la surface des océans. L’échange de carbone entre les océans et l’atmosphère est évalué à environ 100 Gt par an. L’océan est un réservoir de carbone qui échange beaucoup plus rapidement le carbone qu’il contient que la lithosphère. Il a donc la capacité de se comporter comme un puits de carbone mais il est

possible que sa capacité à capter le CO2 diminue avec l’augmentation de la concentration de

CO2 atmosphérique (Falkowski,2000). De même, la biomasse terrestre a un potentiel de

cap-tage (photosynthèse) et de restitution (respiration, oxydation de la matière morte) du carbone atmosphérique qui est fortement influencé par la variation du couvert forestier. Ce réservoir a un cycle d’échange rapide avec l’atmosphère comparable dans la durée à celui des océans. Les émissions mondiales de GES atteignaient une masse de 49 Gigatonnes (Gt) en équivalent

de CO2 en 2010 (IPCC, 2014). Ces émissions correspondent à un transfert du carbone dû à

l’activité humaine, à partir des océans, de la biosphère et de la lithosphère vers l’atmosphère. Afin de réduire ces rejets, de nombreuses voies sont explorées visant à stocker le carbone dans des réservoirs autres que l’atmosphère. La solution la plus prometteuse en terme de sécurité

(30)

et stockage du carbone. Deux méthodes de séquestration géologique du carbone existent ; l’injection de CO2 supercritique ou liquide dans des réservoirs souterrains et la carbonatation

minérale du CO2 en phase gazeuse (voir p. ex. Lackner et collab., 1995). La méthode la plus

mature est l’injection de CO2 dans les réservoirs souterrains, cette pratique existant déjà dans

le domaine pétrolier depuis plusieurs décennies, pour la récupération assistée d’hydrocarbures.

Dans le cas de la province de Québec, la séquestration géologique du CO2 est étudiée par le

groupe de recherche sur les ressources énergétiques des bassins sédimentaires (GRREBS) dans lequel ce projet s’insère.

1.2

Séquestration géologique du CO

2

au Québec

Au Québec, la masse de GES émise en 2012 a atteint 78.0 Mt éq. CO2, soit 11.2 % des émissions

du Canada (MDDELCC, 2013). Cette année-là, la part des transports dans les émissions de

GES au Québec est de 44.7 %. L’agriculture est responsable de 8.3 % des émissions. Les autres sources sont l’industrie (31.6 % des émissions de GES), les activités des secteurs résidentiel, commercial et institutionnel (9.7 %), la décomposition des déchets (5.5 %) et la production d’électricité qui ne représente que 0.3 % des émissions, grâce à l’utilisation massive de barrages

hydroélectriques au Québec (MDDELCC, 2013). Dans le cas du stockage par injection de

CO2 dans de grands bassins sédimentaires, seule une partie des émissions peut être captée.

Les sources doivent être fixes et produire un gaz présentant une concentration significative en CO2, de fait, seuls certains émetteurs industriels possèdent ces deux caractéristiques. Les

émissions captables pour le stockage du CO2 proviennent donc d’une fraction des émissions

industrielles. En effet, pour chaque site industriel accueillant un dispositif de captage du CO2,

de nombreux facteurs limitent la part des émissions pouvant être captée, comme la composition

du mélange de gaz produits et la méthode de captage et de séparation du CO2 mise en place.

Il est possible d’imaginer que cette fraction se situe très approximativement entre 10 et 50 %, ce qui représenterait 2 à 12 Mt par an pour toute la province de Québec.

Différents bassins sédimentaires ont été envisagés pour accueillir un projet de séquestration géologique du CO2. Dans le cas du CSC, le stockage du CO2 peut s’effectuer dans différents

types de réservoirs géologiques ; des aquifères profonds, des réservoirs houillers, pétroliers ou gaziers déjà exploités ou en récupération assistée, ou encore en utilisation combinée avec de

la géothermie. Au Québec la séquestration géologique du CO2 peut être envisagée dans des

grands aquifères salins. En effet, les grands bassins sédimentaires comportent généralement des aquifères profonds, avec des vitesses d’écoulement lentes, et saturés en saumures. Ces

aquifères profonds sont des candidats très intéressants pour la séquestration du CO2, car

ce sont les réservoirs géologiques ayant les extensions et les volumes poreux totaux les plus importants. Ils présentent des volumes très supérieurs aux réservoirs d’hydrocarbures, qui sont généralement limités à des pièges hydrodynamiques et qui représentent une petite part des bassins sédimentaires. Ces réservoirs se retrouvent généralement à proximité des grands

(31)

émetteurs de CO2 (Hitchon et collab.,1999;Bachu et Adams,2003).

Dans le but d’être éligibles pour un projet de CSC, les réservoirs géologiques considérés doivent présenter des températures et des pressions hydrostatiques supérieures à 31.1 °C et 7.39 MPa,

permettant le stockage du CO2 à l’état supercritique. Par exemple, à 1000 m de profondeur,

dans un bassin sédimentaire pour lequel le gradient géothermique est 25 °C/km, le gradient hydrostatique est 10 kPa/m et pour lequel la température de surface moyenne est 5 °C, la densité du CO2 supercritique est de 850 kg/m³. Avec une telle densité, la phase supercritique

se comporte comme un fluide immiscible surnageant sur l’eau, mais occupant beaucoup moins d’espace qu’en phase gazeuse à masse équivalente. Comme cela va être présenté dans la sous-section suivante, cette densité associée au grands volumes poreux des aquifères salins permet

de stocker une masse importante de CO2 dans ces réservoirs.

1.2.1 Réservoirs potentiels pour l’injection de CO2

Dans le cas de la province de Québec, seule la partie sud regroupe à la fois de grands émet-teurs de CO2 et des bassins sédimentaires susceptibles de recevoir le gaz à séquestrer. Les

uni-tés sédimentaires pouvant accueillir un projet d’injection de CO2 à l’échelle industrielle sont

le Permo-Carbonifère du bassin de Madeleine, le Siluro-Dévonien de la ceinture de Gaspé, le Cambro-Ordovicien allochtone des Appalaches, le Cambro-Ordovicien autochtone de l’île d’Anticosti et le Cambro-Ordovicien autochtone des Basses-Terres du Saint-Laurent (BTSL, voir figure 1.3).

Bachu(2003) a créé une méthodologie pour choisir au mieux les sites potentiels pour le stockage

géologique du CO2. Suivant cette méthodologie, le GRREBS de l’INRS a ainsi défini que le

bassin sédimentaire prioritaire pour les études préliminaires sur l’injection de CO2 dans le

sous-sol québécois est le bassin des Basses-Terres du Saint-Laurent (Bédard et collab.,2011;

Malo et Bédard,2012).

Le GRREBS a également réalisé des estimations de la masse de CO2 qui peut être stockée

dans les BTSL selon la formule suivante ;

MCO2 = EAS × Ar´eservoir× hr´eservoir× n × ρCO2 (1.1)

dans laquelle EAS est le facteur de stockage efficace des aquifères salins, Ar´eservoir, hr´eservoir

et n sont l’aire, l’épaisseur et la porosité du réservoir, et ρCO2 est la masse volumique du CO2

supercritique à la profondeur désirée. Conformément aux recommandations du Ministère des Ressources naturelles du Canada et du département de l’énergie des États-Unis, (USDOE pour US Departement of Energy ), trois résultats sont donnés pour chaque unité. Ces trois résultats

correspondent à trois valeurs de EAS, le facteur de stockage efficace, qui rend compte de

l’impossibilité de saturer toute la porosité du réservoir, pour différents centiles de probabilité. Pour le 10e et le 90e centile, les valeurs de E

AS varient respectivement entre 0.40 et 5.5 %

(32)

Figure 1.3 – Classement des bassins sédimentaires candidats pour le stockage du CO2, d’après

Bédard et collab. (2011), (meilleur = 1)

Il est possible de voir sur ce tableau que la capacité de stockage estimée se situe entre 800 Mt et 9.5 Gt. Dans le cas d’une injection répartie sur une durée arbitraire de 100 ans, un débit de 8 à 95 Mt par an serait nécessaire pour atteindre la capacité de stockage maximale. Des débits d’injection tels que ceux-ci permettraient théoriquement de séquestrer 10 à 122 % des émissions annuelles de GES de la province de Québec pendant 100 ans.

Table 1.2 – Capacité effective de stockage de CO2 des unités de Covey Hill et de Cairnside

selon les différents facteurs d’efficacité pour les lithologies clastiques. Tiré deBédard et collab.

(2012)

Unités Capacité avec Capacité avec Capacité avec

E(P10) (Gt) E(P50) (Gt) E(P90) (Gt)

Cairnside 0.180 0.708 1.910

Covey Hill 0.713 2.796 7.550

Total 0.893 3.504 9.460

1.2.2 Géologie et hydrogéologie des Basses-Terres du Saint-Laurent

Géologie du Paléozoïque

Le bassin sédimentaire des Basses-Terres du Saint-Laurent appartient à la plate-forme du Saint-Laurent, il est principalement composé de formations paléozoïques et repose sur le socle précambrien de Grenville. Les BTSL forment un couloir de 350 km qui remonte le fleuve Saint-Laurent à partir du nord-ouest de la ville de Québec et qui se poursuit en Ontario et dans le nord de l’état de New York. L’épaisseur des unités est la plus faible au nord-ouest où les

(33)

BTSL sont limitées par le socle précambrien de Grenville. L’épaisseur des dépôts augmente vers le sud-est en s’enfonçant sous la nappe de charriage des Appalaches.

Les BTSL sont un bassin sédimentaire qui s’est formé entre la fin du Protérozoïque et la fin de l’Ordovicien, soit entre 700 et 350 millions d’années (Ma). Les premiers niveaux déposés sont les conglomérats et les grès de Potsdam, issus de l’érosion du socle précambrien. À l’Ordovicien précoce, la marge s’approfondit et les formations dolomitiques de Beekmantown se déposent. Le contexte de dépôts de marge passive change pour un bassin d’avant-pays avec la fermeture de l’océan Iapetus à la fin de l’Ordovicien inférieur. Les grès calcareux, calcaires et shales du Groupe de Chazy, se déposent suivis par les calcaires et dolomies du Groupe de Black River. Les groupes retrouvés par la suite sont le Trenton et l’Utica. Les calcaires et les shales calcareux qui les forment respectivement sont recoupés de niveaux argileux issus de l’érosion des Appalaches. Par la suite, l’environnement de dépôt des unités devient de plus en plus continental, avec les shales, grès, siltites et calcaires du Groupe de Lorraine et la molasse du Groupe de Queenston (Globensky,1987).

Le bassin sédimentaire des BTSL est recoupé par d’importantes failles normales et de décro-chement, qui délimitent les aquifères en différents réservoirs. Une colonne stratigraphique des roches des BTSL, la carte géologique et une coupe géologique du bassin sont visibles respecti-vement sur les figures 1.4,1.5 et1.6. La figure1.7 est une carte des failles présentes dans les Basses-Terres.

Les BTSL sont chevauchées au sud-est par les Appalaches. Le bassin des Appalaches che-vauche les BTSL en reposant sur les unités de Lorraine et de Queenston. Au sud-ouest des BTSL, des remontées plutoniques ayant eu lieu au Crétacé ont donné naissance aux collines montérégiennes, qui recoupent les unités paléozoïques en place.

Si un projet de séquestration devait prendre place dans le bassin des BTSL, le zone

d’in-jection devrait idéalement être implantée dans la région de Bécancour (Voir fig 1.7 pour la

localisation de Bécancour, Comeau et collab., 2012). Ce secteur occupe une place centrale

dans le bassin, il se situe donc assez loin des zones d’affleurements de la formation-réservoir, le grès conglomératique de l’unité de Covey Hill. C’est également une zone qui comporte plu-sieurs grands émetteurs de CO2, comme cela sera présenté en3.5, et qui est la mieux explorée

géologiquement (Comeau et collab.,2012). Géologie du Quaternaire

Les unités quaternaires ont été déposées en discordance sur le substratum paléozoïque sous-jacent. Les formations associées à ces unités sont principalement des dépôts glaciaires, fluvio-glaciaires, lacustres et marins.

Figure

Figure 1.1 – Variations des concentrations en CO 2 et des températures atmosphériques moyennes enregistrées dans la glace à Vostok, (tiré de Petit et collab., 1999)
Table 1.1 – Grands réservoirs terrestres de carbone et leurs capacités en gigatonnes (Gt) (modifié d’après Falkowski, 2000).
Figure 1.8 – Modèle conceptuel des impacts pouvant être provoqués par l’injection de CO 2
Figure 2.2 – Représentation d’un outil de DST durant les différentes phases de l’essai Table 2.2 – Les différentes phases d’un DST
+7

Références

Documents relatifs

Dans la suite de cette étude, l’approche POD-Galerkin précédemment décrite est utilisée pour la modélisation d’ordre réduit de l’écoulement turbulent autour d’un

Automatic Analysis and Improved Software Resilience Predicate #1 source_independent[x]: Satisfaction of the source independence contract: A try-catch x is source independent if and

L’approche proposée par les chercheurs en linguistique textuelle et en analyse du discours nous permet de situer les textes des chroniques journalistiques dans

Une leçon sur les pourcentages montre la fragilité des valeurs scolaires naissantes Ici l’enseignant Quebecois, pour une leçon sur les pourcentages (à des élèves de

Les avancées récentes dans nos connaissances des habitats aquatiques des eaux intérieures et du couloir du Saint-Laurent (fleuve, estuaire fluvial, estuaire moyen)

En effet, non seulement l’”Essai sur les éléments de philosophie” n’est pas un ouvrage à proprement parler, puisqu’il constitue le quatrième volume

Défavorable au projet , comporte neuf thèmes différents Certains de ces thèmes sont spécifiques au dossier , d’autres plus généraux : potentiel éolien , d’ordre

Necrotizing fasciitis versus pyoderma gangrenuosum: securing the correct diagnosis; a case report and literature review. Open access Journal of Plastic Surgery;