A Numerical Investigation of the Potential of an Enhanced Geothermal System (EGS) for Power Generation at Mount Meager, BC, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to better harness the geothermal potential of Mount Meager in British Columbia, a premier reserve of geothermal resources in Canada. Numerical investigations explore the feasibility and optimization of an Enhanced Geothermal System to boost geothermal energy extraction capabilities. Utilizing COMSOL Multiphysics, the model simulates non-isothermal fluid flow and heat transfer through complex subsurface geology with discrete fracture planes. The sensitivity analyses assess the impact of various operational parameters, including injection strategies, reservoir characteristics, and wellbore configurations on heat extraction efficiency. These analyses indicate that a higher injection rate, lower injection temperatures, and optimized fracture areas significantly enhance system performance by maximizing thermal energy capture and minimizing thermal breakthrough. Additionally, specific wellbore configurations, particularly the triplet setup with deeper depth, significantly improve geothermal fluid circulation and heat extraction compared to doublet configurations at shallower depths. This study reveals that the base case scenario of the EGS could generate approximately 8.311× 109 kWh over 30 years, while optimization strategies could elevate potential production to up to 16.68× 109 kWh. These findings underscore the critical role of carefully designed operational strategies that leverage local geological and thermal characteristics to optimize geothermal systems, thereby enhancing efficiency and promoting sustainable energy development at Mount Meager.
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.
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 découle