Semi-dimensionless approach for simulating heat transfer of wellbore to optimize the temperature drop
Notice bibliographique
Résumé
A reliable prediction of temperature changes in a wellbore is crucial for maximizing the efficacy of the geothermal energy extraction. Modeling such changes across a wellbore is a complex task that poses numerous challenges which require sophisticated numerical models and advanced computational tools. To simulate the real condition of a well, high fidelity simulations are needed due to the large well length to well radius ratio. This limitation causes high computational cost for each run. This study aims to develop and validate a computational model to optimize temperature predictions in geothermal wellbores while reducing computational costs. To reduce such time complexity while keeping calculation error below a reasonable bound, a novel approach is proposed in this paper. To validate the proposed model, an experimental setup of a closed loop system was designed. The experimental data and results obtained from simulations were in a good agreement. Based on the validated model, different controlling parameters of a wellbore were investigated to maximize the heat recovery from a geothermal well. Under two different scenarios from tubing or annulus space, different wellbore depths, and tubing to annulus size ratios, the extracted thermal energies were calculated. The study analyzed a range of injection rates from 0.1 kg/s to 100 kg/s, revealing the intricate relationship between injection rate, heat transfer, and heat loss in fluid-casing systems. The research also considered geothermal power generation systems to assess the potential of generated energy under various operating conditions. Annulus injection consistently resulted in higher outlet temperatures than tubing injection, especially at lower injection rates and deeper wells. The impact of tubing insulation and the tubing-to-annulus area ratio was also analyzed, showing that insulating the tubing significantly increased outlet temperatures by reducing heat loss. • A novel heat transfer simulation for geothermal wellbores effectively reduces computational costs. • The model was experimentally validated, showing high accuracy against real-world data. • Annulus injection consistently yields higher outlet temperatures than tubing injection. • Smaller tubing-to-annulus area ratios yield higher energy output at moderate to high flow rates. • Low injection rates enhance outlet temperatures due to longer fluid residence time but result in reduced energy extraction.
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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 | 0,001 |
| 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 ».