Assessing the impact of hierarchical geological heterogeneities on geothermal energy production.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Energy derived from geothermal systems is essential to the energy transition. Inherent geological and a lack of data requires the use of computer-driven modelling and simulation to aid decision-making. To make sound decisions, many reservoir models that encapsulate different geological scenarios should be analysed such that the impact of geological uncertainty on geothermal energy production can be evaluated adequately. Current geomodelling workflows, however, are too time consuming to build and explore different contrasting geological scenarios at various scales. In this study we used the open-source Rapid Reservoir Modelling (RRM) software to design different geological scenarios of a shallow marine succession hosting a potential geothermal reservoir and analyse how multi-scale geological features impact reservoir flow. RRM allows users to quickly create and explore realistic 3D geological models from intuitive 2D sketches. Models arecreated in minutes while flow diagnostics allow us to analyse fluid-flow behavior in real-time. Models are then imported into commercial reservoir simulation packages to investigate the effect of heterogeneity and scale on geothermal energy production. We show how we can quickly evaluate how different scales of heterogeneity impact geothermal production estimates and which heterogeneities must be represented in reservoir models to obtain reliable results about the possible reservoir behaviours.
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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 ».