Impact of fracture properties on the performance of engineered geothermal systems in the crystalline basement of Kuujjuaq (Canadian Shield)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the natural fracture network is essential for geothermal-related investigations. However, the geometrical attributes depend on the scale of observation. Therefore, a multiscale characterization of the fracture network is essential to ensure that forward heat and flow simulations are based on stochastically generated discrete fracture network models representative of the natural fracture system observed. This was the goal of this work. Fracture data was collected from satellite imagery, outcrops and well cores to evaluate the scale effect and to study the impact of fracture size and density on the performance of engineered geothermal systems by numerical modeling. The numerical simulations highlighted that networks made of small fractures (0.08 to 27 m) tend to decrease the performance of the system compared to a network made of large fractures (22 to 1,437 m). However, thermal short-circuiting is easily reached in the latter scenario. Thus, the simulations suggest that the best-case network is made of fractures ranging between 1.57 to 135 m with fractures spaced by 5 m. This scenario provides the best compromise between heat extraction, water losses, hydraulic impedance and thermal drawdown. Despite the uncertainties, the fracture data used highlights the importance of multiscale fracture analysis for heat-flow simulations of geothermal reservoirs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».