Heat flow, depth–temperature variations and stored thermal energy for enhanced geothermal systems in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In order to help assessment of enhanced geothermal energy potential in Canada, we constructed a new series of heatflow and depth–temperature distribution maps (down to 10 km). We focus on high-temperature resources (>150 °C) capable of electrical production. Maps presented show large temperature variability, related mainly to heat flow patterns. The highest temperatures occur in western and northern Canada. Here temperatures greater than 150 °C, required for enhanced geothermal systems (EGS), can be reached at reasonable drilling depths of <5 km. Heat flow, by itself however, is not a sufficient tool to predict areas of high energy content. A combination of thick low thermal conductivity sedimentary blankets and moderate to high heat flow areas can generate targets that are as favorable as regions with high conductivity and high heat flow. Some moderate heat flow areas in the deeper parts of the Western Canada Sedimentary Basin have heat content comparable to high heat flow zones of the the Canadian Cordillera. The magnitude of in-place thermal energy available for future heat ‘mining/farming’ was esitmated throughout Canada by calculating heat released through cooling a defined rock volume through a fixed temperature change. These estimates show the first-order appoximation of available geothermal heat content. The fraction of true heat energy available will be as low as 0.02 of these values. However, even this more limited energy production could be large enough to be a considerable future renewable energy resource for Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».