Geothermal resource assessment of remote sedimentary basins with sparse data: lessons learned from Anticosti Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anticosti Island is located in the Anticosti sedimentary basin, an Ordovician/Silurian carbonate platform. This platform is mainly composed of limestone and shale with some dolomite and sandstone and reaches up to 5 km depth in the southwest. It overlies a Precambrian basement of the Grenville Province made of magmatic and metamorphic rocks. Like most remote and off-grid regions in Canada, it relies heavily on fossil fuels for energy supplies. An assessment of deep geothermal resources was achieved in this area with the objective of diversifying energy resources to help develop renewable energy for villages deserved by micro-grid systems. Despite sparse and low-quality bottom-hole data (15 wells of 1111 m to 2762 m depth), a 3D temperature model was developed for this sedimentary basin and its underlying Precambrian basement up to 40 km (mantle depth). Quantifying confidence intervals for thermal parameters, namely bottom-hole temperature, thermal conductivity, heat generation rate and mantle heat flux, was paramount to obtain a reliable range of temperature predictions. A high variability of modeled temperature, up to 41% at the base of the sedimentary basin and 70% at mantle depth, remains when trying to constrain input parameters. The lack of equilibrium temperature measurements at depth affects the temperature predictions, both in the sedimentary basin and the Precambrian basement. It is an important issue to solve in further studies. Furthermore, knowledge of the thermal properties of the Precambrian basement of the Grenville Province and its geometry is poor. In addition, there is a wide confidence interval on thermal conductivity of specific lithologies in the Anticosti sedimentary basin. It has a significant impact on temperature predictions at depth and should be improved for studies focusing on electricity production. Despite a wide confidence interval on temperature predictions, geothermal electricity generation from reservoirs at 120 °C or more appears difficult in the current technical and economic context. Electricity generation at a low temperature with an inlet of 70 °C could be achieved at a reservoir depth of 2–4 km, but with a net efficiency of 10–11% (considering a flow rate of 40 l s−1 and a cooling temperature of 5 °C). Direct use of geothermal heat from the deepest part of the sedimentary basin seems to be the most realistic option, provided that sufficiently permeable horizons can be found.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».