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Enregistrement W4407113557 · doi:10.3997/2214-4609.202487001

Feasibility Evaluation of a Hybrid, Deep Geothermal Plant in Remote Northern Areas of Canada

2024· article· en· W4407113557 sur OpenAlexaffabout
Alireza Dehghani-Sanij, Andrew Wigston, M. Razavi, Maurice B. Dusseault, R. Fraser

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientRemote sensingComputer scienceEnvironmental scienceGeologyGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Geothermal plants, whether stand-alone or hybrid, are clean and sustainable technologies able to provide the stable baseload energy (heat and power) required by remote, rural, or urban areas. This research evaluates the technical and economic feasibility of using a hybrid, deep geothermal plant to supply the power requirements of Fort Liard (FL), an Indigenous, remote and off-grid community in the Northwest Territories (NT), Canada, which heavily relies on fossil fuel. The designed power plant has two deep wells (for extraction and injection of brine), a geothermal one-stage binary cycle system, solar and wind systems, plus a battery bank and a backup diesel facility. The results demonstrate that the hybrid, deep geothermal plant can provide stable baseload power to fulfill FL’s yearly energy requirements over a 30-year lifetime by scheduling to run only the wind and solar systems for six months (April to September) when there are favourable weather conditions and operate the wind, solar, and geothermal systems together for the rest of the year. The cost of energy (COE) for the designed power plant is ∼0.35 CAD$/kWh, while FL’s current diesel-reliant installation, excluding the northern diesel subsidy, incurs a COE of ∼0.70 CAD$/kWh, which is double. The economic evaluation also indicates that the period of return on investment (ROI) for the hybrid, deep geothermal plant is calculated to be ∼18 years.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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