Uncertainty and Risk Evaluation of Deep Geothermal Energy Source for Heat Production and Electricity Generation in Remote Northern Regions
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian off-grid communities heavily rely on fossil fuels. This unsustainable energetic framework needs to change, and deep geothermal energy can play an important role. However, limited data availability is one of the challenges to face when evaluating such resources in remote areas. Thus, a first-order assessment of the geothermal energy source is, therefore, needed to trigger interest for further development in northern communities. This is the scope of the present work. Shallow subsurface data and outcrop samples treated as subsurface analogs were used to infer the deep geothermal potential beneath the community of Kuujjuaq (Nunavik, Canada). 2D heat conduction models with time-varying upper boundary condition reproducing climate events were used to simulate the subsurface temperature distribution. The available thermal energy was inferred with the volume method. Monte Carlo-based sensitivity analyses were carried out to determine the main geological and technical uncertainties on the deep geothermal potential and risk analysis to forecast future energy production. The results obtained, although speculative, suggest that the old Canadian Shield beneath Kuujjuaq host potential to fulfill the community’s annual average heating demand of 37 GWh. Hence, deep geothermal energy can be a promising solution to support the energy transition of remote northern communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».