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Enregistrement W4413391048 · doi:10.1115/omae2025-157818

Geothermal Energy Production in Venezuela: Challenges and Opportunities

2025· article· en· W4413391048 sur OpenAlexaff
F. Rodriguez, Raifel Morales, F. Rivera, Hadi Belhaj, Indira Betancourt López, Ahmed Fatih Belhaj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Geothermal gradientGeothermal energyGeologyEarth scienceEnvironmental scienceComputer scienceGeophysicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geothermal energy is a useful source for the generation of electricity, heat, cooling, mineral extraction, oxygen, and hydrogen. For several decades, Venezuela has focused its energy model on its immense hydrocarbon reserves. Nevertheless, the need to diversify energy sources for the transition to net-zero carbon emissions entails considering the potential of renewable geothermal resources that have been largely exploited for recreational purposes until now (i.e., thermal waters), as well as exploring the geothermal characteristics of potential hydrocarbon deposits. The objective of this article is to perform a state-of-the-art investigation of the geothermal resources available in Venezuela (i.e., hydrothermal reservoirs, hot dry rocks, hydrocarbon reservoirs with high water cut production and at high temperature, among others), along with existing exploitation techniques for the generation of geothermal energy in the country. This article reviews the prevailing physics of geothermal reservoirs (fluid flow in porous media, heat transfer, the thermodynamics of fluids, chemical reactions, etc.), and international geothermal techniques such as Enhanced Geothermal Systems, Closed-Loop Geothermal systems, the integration of the organic Rankine cycle and proton exchange membrane electrolyzer to produce electricity and hydrogen, mineral extraction, geothermal CO2 plume for CO2 emission management, among others. Based on available technical reports, each method will be discussed in terms of its underlying technique, as well as its environmental impact. The results of this review indicate that within the scenarios that could be predicted in Venezuela for geothermal power generation are the following: the production of electricity and hydrogen from hydrothermal and/or aquifer systems, the conversion of depleted/abandoned oil and gas wells or high-water cut reservoirs to geothermal, combination of geothermal and CO2 storage/management, or other potential energy sources like hydrogen, together with mineral extraction from the produced water. Results based on international experiences indicate the importance of considering physicochemical and geochemical reactions, as well as an adequate heat transfer from reservoir to surface equipment, which can have an impact on the efficiency and cost of the processes. This article will provide one of the strategic tools to help in the exploitation of renewable geothermal resources in Venezuela and the transition to decarbonization. It opens up opportunities for the development of geothermal resources in the country where up to now these resources have remained underexploited. It also brings in international experiences on geothermal technologies to promote field applications and practical implementation of this technology in Venezuela.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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