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Enregistrement W4400059014 · doi:10.2118/219989-ms

Optimization of a Closed-Loop Geothermal System Under Different Operational Conditions

2024· article· en· W4400059014 sur OpenAlexaff
Sepideh Maaref, A. Shariat, Kevin Joslin, Alex Novlesky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensVirtual Materials Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientLoop (graph theory)Closed loopComputer scienceControl theory (sociology)Environmental sciencePetroleum engineeringControl engineeringGeologyEngineeringMathematicsControl (management)GeophysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geothermal energy represents a promising source of power with the potential to significantly contribute to global energy needs. Closed-loop geothermal system is a technology designed to maximize extraction of energy from a geothermal resource while minimizing environmental impact. The closed-loop configuration circulates a heat exchange fluid through an isolated wellbore within the underground geothermal reservoir. Different reservoir conditions, wellbore configurations and operational conditions introduce unique challenges and opportunities for harnessing this vast energy resource efficiently. The objective of this work is to simulate and evaluate the geothermal energy potential of a closed-loop geothermal system under different operational conditions. The study focuses on a horizontal well with varied conditions such as reservoir temperature gradient, reservoir thermal conductivity, tubing thermal properties and operational conditions. The proposed well configuration is modeled using a mechanistic transient wellbore tool coupled to a numerical reservoir simulator to assess the circulation of water through the annulus-tubing coaxial loop. The process efficiency is evaluated through analysis of maximum attainable flow rates, temperature, net enthalpy, as well as the net thermal power. Once the ideal configuration has been determined, further optimization is carried out to determine optimal condition through different operational conditions. Simulations are performed involving varied injection rates, injection temperatures, maximum wellhead injection pressures, tubing insulation length, and tubing dimensions to identify the most efficient case on generating highest net thermal power. The findings suggest that the efficiency of a closed-loop geothermal system depends on several variables, including the reservoir's temperature gradient, thermal conductivity of the reservoir rock, and wellbore as well as operational conditions such as injection temperature, maximum wellhead injection pressure, and completion design (insulation extension to the horizontal section and wellbore length). The process has found to be more efficient in reservoirs with a high temperature gradient and thermal conductivity particularly when employing lower injection temperatures. Moreover, increasing wellbore length (contact area) could further enhance the thermal efficiency by improving the conduction mechanism. Further optimization of completion design reveals that circulating a greater volume of water can be achieved through a larger tubing and higher injection pressure, but with only a slight increase in net thermal power. Overall, the identified factors influencing efficiency, such as reservoir temperature gradient, reservoir thermal conductivity, wellbore contact area, and injection temperature have found to be the most impactful parameters on the optimal operation of a closed-loop geothermal system. The outcomes of this research provide valuable insights into the optimal design and operation of closed-loop geothermal systems under different reservoir and operational conditions. The knowledge gained from this study has the potential to enhance the sustainable utilization of geothermal energy.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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