Abstract Monitoring, verification, and accounting (MVA) are crucial to ensure safe and long-term geologic carbon storage. Seismic monitoring is a key MVA technique that utilizes seismic data to infer elastic properties of CO 2 -saturated rocks. Reliable accounting of CO 2 in subsurface storage reservoirs and potential leakage zones requires an accurate rock physics model. However, the widely used CO 2 rock physics model based on the conventional Biot-Gassmann equation can substantially underestimate the influence of CO 2 saturation on seismic waves, leading to inaccurate accounting. We develop an accurate CO 2 rock physics model by accounting for both effects of the stress dependence of seismic velocities in porous rocks and CO 2 weakening on the rock framework. We validate our CO 2 rock physics model using the Kimberlina-1.2 model (a previously proposed geologic carbon storage site in California) and create time-lapse elastic property models with our new rock physics method. We compare the results with those obtained using the conventional Biot-Gassmann equation. Our innovative approach produces larger changes in elastic properties than the Biot-Gassmann results. Using our CO 2 rock physics model can replicate shear-wave speed reductions observed in the laboratory. Our rock physics model enhances the accuracy of time-lapse elastic-wave modeling and enables reliable CO 2 accounting using seismic monitoring.

The primary objective of this project is to significantly advance the state-of-the-art technologies for detecting and characterizing faults and other geological features above and below a target CO2 injection zone including the basement. The project site is the San Juan Basin CarbonSAFE site (SJB CarbonSAFE) undergoing field deployment of an integrated suite of cost-effective and novel geophysical, geochemical, and geomechanical technologies for the detection and characterization of faults and fractures. This project is supported by the US Department of Energy through a cooperative agreement under DE-FE0032064. This paper presents updates on the integration of proposed technologies to reduce risk in a commercial CO2 injection site.The state-of-the-art technologies deployed as part of the project include: 1) permanently deploy an integrated behind-casing fiber optic sensing system, including Distributed Strain Sensing (DSS), Distributed Temperature Sensing (DTS), and a high-sensitivity Distributed Acoustic Sensing (DAS) system that employs a precision-engineered sensing fiber with 100 times (20dB) lower noise floor than conventional DAS systems, to measure subsurface strain, temperature, microseismicity, and time-lapse seismic changes; 2) utilizing Rock Volatile Stratigraphy (RVStrat), a novel geochemical technology that uses drill cuttings and core to locate faults and aseismic faults, evaluate their effect/participation in the subsurface fluids system (emphasizing CO2) and estimate their size and orientation, and provide insights into fault size and orientation; 3) detecting faults near and more distant from the well bore, including faults in the crystalline basement rock, using a novel multi-scale U-Net machine learning method to evaluate 3D surface seismic and 3D vertical seismic profile (VSP) images; 4) performing a wellbore analysis that integrates data available from the SJB CarbonSAFE project including Borehole Acoustic Reflection survey 3D Far-Field Sonic Service dipole sonic, VSP, Diagnostic Formation Integrity Test (DFIT), and fiber measurements coupled with finite element analysis, to identify formation structures such as fractures and faults, and characterize formation geomechanical behavior at different scales; 5) integrating information and analyses from the proposed technologies and developing advanced rock physics and coupled thermo-hydrodynamic-mechanical models in combination with the Monte Carlo method, to determine the state of stress on each mapped fault and estimate long-term slip potential and/or maximum fault slip potential resulting from large-scale CO2 injection.