使用CO2作为地质流体的断裂地热水库:数值分析和机器学习建模
Manojkumar Gudala1, Zeeshan Tariq1, Suresh Kumar Govindarajan2
1Physical Science and Engineering (PSE) Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia.
本研究探讨了自然和液压断裂如何影响使用超临界CO2的地热能源提取. 一个完全连接的神经网络 (FCN) 模型准确地预测破裂的地热水库中的温度变化.
科学领域:
- 地热能源工程 地热能源工程
- 计算地质科学计算地质科学
- 断裂力学 断裂力学 断裂力学
背景情况:
- 了解断裂地热水库对于高效的热量提取至关重要.
- 自然和液压断裂之间的相互作用显著影响水库性能.
- 超临界二氧化碳是用于增强地热系统的有希望的地质流体.
研究的目的:
- 为了研究断裂的地热水库的热水力学 (THM) 行为.
- 分析断裂网络和地流体特性对热量提取的影响.
- 开发一个用于生产井的温度演变的预测模型.
主要方法:
- 采用了一个完全合和动态的热水力机械 (THM) 模型.
- 一个完全连接的神经网络 (FCN) 模型被开发用于数学关系建立.
- 响应表面方法用于定性数值实验.
主要成果:
- 断裂的方向和相互作用极大地影响了热量提取和流体流动.
- 地流体的类型和位置影响生产温度,热应变和有效应力.
- FCN模型在预测时间温度变化方面表现出很高的准确性.
结论:
- 开发的FCN模型是预测破裂地热水库温度演变的宝贵工具.
- 准确模拟温度变化对于优化地热能源生产至关重要.
- THM建模为破碎地热系统的复杂行为提供了关键的见解.
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