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Enregistrement W4415777166 · doi:10.2118/230098-ms

A Deep-To-Shallow Seasonal Energy Storage Strategy to Improve Geothermal Longevity in Regina, Saskatchewan

2025· article· W4415777166 sur OpenAlexaffabout
M R Kamali, Na Jia, Amornvadee Veawab, Alireza Rangriz Shokri, Gang Zhao, Adisorn Aroonwilas, Norman Sacuta, Zeinab Movahedzadeh, Erik Nickel, R. Narayanasamy, Richard J. Chalaturnyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ReginaPetroleum Technology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferGeothermal gradientGeothermal energyOil shaleThermal energy storageGeothermal heatingThermal energyGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sedimentary basins, both deep and shallow, offer valuable low-carbon energy solutions by serving as significant geothermal energy sources. In cold climates like the Canadian prairie provinces, extracting geothermal energy from low-enthalpy subsurface systems provides a practical way to meet seasonal heat demands. This study focuses on optimizing geothermal energy utilization through deep-to-shallow thermal energy storage strategies, enhancing system sustainability, and supporting long-term energy security. In this study, we built a numerical model of three aquifers, namely Winnipeg, Deadwood, and Mannville. These formations are key geothermal resources and have provided high permeability and suitable temperatures for direct heat use since 1978. The shallower Mannville Aquifer, at around 850 m, consists of interbedded sandstone and shale with regional groundwater flow. Two doublet systems are incorporated to evaluate deep-to-shallow aquifer thermal energy transfer. Seasonal energy demand is evaluated using data from a University of Regina residential facility. The methodology involves simulating fluid flow, heat transfer, and aquifer interactions to optimize extraction rates while minimizing thermal breakthroughs. Numerical simulations indicate that integrating a deep-to-shallow thermal energy storage approach significantly enhances geothermal system efficiency. The highest cumulative production rate from both aquifers was set at 2400 m³/day. During low-energy demand periods, deep geothermal well production could be reduced to a constant rate of 1000 m³/day, with excess energy stored by injecting it into the shallower geothermal reservoir. Storing excess energy from deep aquifers in the shallower Mannville aquifer during low-demand periods slows thermal depletion of the deep reservoir, preserving higher temperatures for extended use. Observations show that seasonal energy storage improves temperature stability, reduces thermal breakthroughs, and optimizes extraction rates. Additionally, findings emphasize the importance of managing production patterns to align with seasonal heat demand, ensuring long-term sustainability. The study concludes that implementing Aquifer Thermal Energy Storage (ATES) enhances geothermal system longevity, increases energy efficiency, and provides a sustainable solution for regions like Saskatchewan. Overall, the deep-to-shallow thermal exchange method offers an effective strategy for optimizing geothermal energy utilization while improving thermal stability in subsurface reservoirs. Our modeling approach assesses the novel deep-to-shallow geothermal storage strategy to optimize energy extraction and seasonal heat management. The results provide insights into enhancing energy efficiency, increasing geothermal system sustainability, and improving thermal storage in the shallower aquifer during low-demand months.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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