Closed-loop geothermal system is a potential source of low-carbon renewable energy
Notice bibliographique
Résumé
Decarbonizing the energy sector requires renewable sources that are economic and responsive to demand. Intermittency and seasonal variability, therefore, limit the potential of wind and solar. Geothermal energy can potentially provide low-carbon renewable power that is dispatchable and responsive to demand. However, conventional geothermal methods require high permeability in high-temperature subsurface zones, which restricts their application. Here, we assess the global potential of the closed-loop geothermal system (CLGS), an emerging technology that does not require high permeability. Using thermodynamic, process, and technoeconomic modeling, we analyze the potential for CLGS in 12,000 candidate regions to estimate global viability. With the base case of water as the working fluid in a Rankine cycle, we estimate the global potential to be 9 TWe, equivalent to 70% of current electricity production. We assess using phase change working fluids to broaden applicability and improve efficiency, and evaluate the remaining technological barriers to closed-loop geothermal energy production. Closed-loop geothermal system can provide the global energy potential of 9 TWe, if fully tapped, equivalent to 70% of current global electricity production, according to an analysis of 12,000 closed-loop geothermal systems with water as working fluid in a Rankine cycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».