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Enregistrement W3119340436 · doi:10.3390/app11020697

Well-Doublets: A First-Order Assessment of Geothermal SedHeat Systems

2021· article· en· W3119340436 sur OpenAlexaff
SeyedBijan Mahbaz, Ali Yaghoubi, Alireza Dehghani-Sanij, Erfan Sarvaramini, Yuri Leonenko, Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal energyGeothermal gradientGeomechanicsEnvironmental scienceGeothermal heatingRenewable energyPetroleum engineeringGeologyGeotechnical engineeringEngineeringGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable and sustainable energy sources can play an important role in meeting the world’s energy needs and also in addressing environmental challenges such as global warming and climate change. Geothermal well-doublet systems can produce both electrical and thermal energy through extracting heat from hot-water aquifers. In this paper, we examine some potential challenges associated with the operation of well-doublet systems, including heat conductivity, chemical, and mechanical issues. In these systems, geomechanics issues such as thermal short-circuiting and induced seismicity arise from temperature and pressure change impacts on the stress state in stiff rocks and fluid flow in fractured rock masses. Coupled chemical processes also can cause fluid channeling or formation and tubular goods plugging (scaling) with precipitates. Mechanical and chemical disequilibrium conditions lead to increased production uncertainties; hence risk, and therefore coupled geo-risk assessments and optimization analyses are needed for comparative commercialization evaluations among different sites. The challenges related to heat transfer processes are also examined. These studies can help better understand the issues that may arise during the operation of geothermal well-doublet systems and improve their effectiveness, subsequently reducing associated costs and risks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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