地熱機遇：大數據如何改變地熱能源行業(yè)-地大熱能

由于地熱行業(yè)內的相關(guān)數據深度極其廣泛，地熱機遇：大數據如何改變地熱能源行業(yè)-地大熱能 而且地熱能源由于其穩定性特征在可再生能源中的地位日益增加，因此我們必須考慮如何有效利用這些數據。以下是地熱行業(yè)當前面臨的主要機遇：

 1.人工智能技術(shù)提高地熱井生產(chǎn)力正如廣泛報道的那樣，谷歌與 Fervo Energy合作開(kāi)發(fā)人工智能和機器學(xué)習，可以提高下一代地熱井的生產(chǎn)力，并使其更有效地響應需求。據說(shuō)這種有趣的合作關(guān)系涉及先進(jìn)的鉆井、光纖傳感和分析技術(shù)，以收集有關(guān)地熱資源的熱流、溫度和性能的實(shí)時(shí)數據。有了如此深度和有效性的數據，地熱技術(shù)的這種進(jìn)步將使精確識別最佳地熱鉆井的位置和控制不同深度的開(kāi)采成為可能。將這種能力與 AI 和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)相結合時(shí)，生產(chǎn)力的提升可能是革命性的。

 2.機器學(xué)習優(yōu)選鉆探靶區在全球范圍內確定新的地熱鉆探資源以及在這些類(lèi)型的項目中可能出現的復雜情況的數量是無(wú)法避免的（包括財務(wù)風(fēng)險）。然而，這就是機器學(xué)習的用武之地。機器學(xué)習可更準確地從地圖中發(fā)現地熱標志并檢測適合用途的地點(diǎn)。這可以包括快速發(fā)現和分類(lèi)由地熱活動(dòng)引起的土地變形，尋找熱液蝕變礦物的標記，以及使用斷層密度數據定義分析邊界。這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)步和機會(huì )是巨大的。通過(guò)應用機器和人工智能，結合更廣泛的計算能力和地熱專(zhuān)業(yè)知識，可以在幾分鐘內創(chuàng )建工具來(lái)解決行業(yè)中的各種復雜問(wèn)題（如現場(chǎng)鉆井位置）——地熱正確方向的又一步效率。

 

3.機器學(xué)習表征儲層在確定地熱發(fā)電廠(chǎng)的效率和容量時(shí)，未來(lái)熱流預測的可靠性和準確性非常重要。傳統模型現在可能會(huì )受到未知因素的挑戰和負面影響，例如意外氣體或不明確的儲層邊界。機器學(xué)習可用于集成大數據和物聯(lián)網(wǎng)現場(chǎng)測量，以更準確地了解每個(gè)地熱發(fā)電廠(chǎng)流體的當前和不斷發(fā)展的性質(zhì)。這種增強的復雜程度是另一個(gè)途徑，數據可以更好地支持地熱能源行業(yè)的效率和風(fēng)險緩解。

 4.通過(guò)機器學(xué)習優(yōu)化地熱電站運行效率在整個(gè)生命周期中，電站工況的變化與其地下儲層具有顯著(zhù)的相互作用。例如，這包括熱交換器、蒸發(fā)器，當然還有渦輪效率。將實(shí)時(shí)測量與機器學(xué)習相結合可以為傳統性能模型增加重要價(jià)值。它還可以適應世界各地不同地點(diǎn)和地區的地熱電站特定特征，以?xún)?yōu)化輸出并更有效地預測維護計劃。這種實(shí)時(shí)準確的分析水平有助于支持地熱發(fā)電廠(chǎng)的整體效率，并在更長(cháng)的時(shí)間內保持更高的效率。

 5.數據還能如何使地熱能行業(yè)受益？鑒于技術(shù)、數據分析技術(shù)的快速發(fā)展以及跨行業(yè)的加速整合，機器學(xué)習和人工智能等為地熱能行業(yè)提供的解決方案相對豐富。從利用智能傳感器數據和應用機器學(xué)習算法優(yōu)化加熱和冷卻系統，到用于資產(chǎn)監測、地下監測、井況等的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，一切都有助于進(jìn)一步增加地熱能行業(yè)的價(jià)值。人們常說(shuō)“數據”是 21 世紀的“新石油”。但是，也許正如我們所展示的，現實(shí)中的數據可能是地熱能進(jìn)一步提升其在可再生能源領(lǐng)域的地位并獲得比其他方式更高的效率的變革性火花。