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Enregistrement W4401727310 · doi:10.1360/tb-2024-0767

Legacy mines: geothermal energy exploitation and storage

2024· article· en· W4401727310 sur OpenAlexaboutno aff
Zhaoxiang Chu, Jiafeng Tian, Xiaozhao Li

Notice bibliographique

RevueChinese Science Bulletin (Chinese Version) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientGeothermal energyEnvironmental scienceEarth scienceGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining plays a crucial role in human society, encapsulated by the saying, “Everything we use is either grown or mined.” However, once resources are depleted, most mines are inevitably closed and abandoned, posing significant risks to both human health and the environment. Simple closure and improper management of these legacy mines result in significant resource wastage and create numerous safety, environmental, and social challenges. Unlike well-developed mining countries such as the USA, UK, Canada, and Germany, which have been repurposing legacy mines for decades, China recently began the regenerative utilization of closed and abandoned mines. This delay has resulted in a weaker foundation of basic theory and key technology in this field. Among the various models for repurposing legacy mines, photovoltaic and wind power generation, pumped hydroelectric energy storage, compressed air energy storage, and geothermal energy exploitation and storage have garnered significant attention. Abandoned mines, especially those that become flooded, can easily form low-enthalpy mine water ‘hydrothermal reservoirs’ characterized by high permeability and cost-effective drilling. However, a lack of understanding of these shallow to medium-depth geothermal reservoirs—including their development potential and feasibility—hinders the widespread implementation of this approach, particularly in obsolete collieries. This study analyzes the diachronic and spatial characteristics of mine-oriented geo-thermal energy exploitation and storage. It introduces a new concept: geothermal energy exploitation and storage throughout the entire life cycle of a mine within Earth Critical Zone. From a temporal perspective, projects should be implemented sequentially during the exploration, construction, production, and legacy phases of a mine. Spatially, the mine-oriented geothermal energy exploitation and storage process involves the migration of various substances (solid: soil/rock; liquid: water; gas: wind and compressed air) and energy conversion (wind, solar, heat, geopotential, and mechanical energy) within Earth Critical Zone (atmosphere, hydrosphere, biosphere, pedosphere, and lithosphere). A key scientific challenge lies in understanding the migration of Earth’s fluids and energy conversion in near-earth-contact environments during mine-oriented geothermal energy exploitation and storage. To address this challenge, it is essential to analyze the similarities and differences between mine and traditional geothermal reservoirs in terms of heat source, genesis pattern, and compensation and drainage conditions. Specifically, large-diameter, high-flow, single-hole, and steady-state pumping tests are recommended to obtain basic hydrogeological parameters. These can be used to create a 3D geological model of the targeted mine strata, which can simulate and evaluate the quasi-water seal effect during the mine-water heat storage process in legacy shafts. Theoretical analyses, numerical simulations, and model experiments are urgently needed to understand the formation and dissipation mechanisms of thermohaline stratification in large-scale mine water bodies, as well as its impact on heat and mass transfer. Solving these issues will enhance the scientific understanding of geothermal resources in legacy mines, strengthen the technical support for mine geothermal energy exploitation and storage, and accelerate the development of new high-quality productivity in the transformation of the local legacy mine industry in China.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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