MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415777534 · doi:10.2118/229172-ms

Leveraging Aquifer Thermal Storage in Shallow Aquifers with Sustainable Low Temperature Resources

2025· article· W4415777534 sur OpenAlexaff
M R Kamali, Alireza Rangriz Shokri, Erik Nickel, Zeinab Movahedzadeh, Na Jia, Amornvadee Veawab, R. Narayanasamy, Rick Chalaturnyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of AlbertaPetroleum Technology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferThermal energy storageGeothermal gradientGeothermal heatingRenewable energyGeothermal desalinationGeothermal energyThermal energyRenewable heat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Residential heating and hot water demand often rely on fossil fuels, increasing CO₂ emissions. Geothermal energy has emerged as a renewable alternative, with seasonal thermal storage playing a key role. Aquifer thermal energy storage (ATES) stores excess energy underground during peak supply periods and extracts it when needed. This paper explores ATES's potential to improve efficiency and lower emissions by utilizing solar heat and surplus geothermal energy for sustainable residential heating and hot water supply. This study utilizes a numerical model of the Mannville Aquifer to simulate energy storage dynamics. Heated water from solar thermal and excess deep geothermal heat is injected into the reservoir to charge it during low-demand periods. The numerical model examines temperature fluctuations in the aquifer during charge and discharge cycles, assessing its effectiveness. Additionally, it explores the feasibility of integrating solar thermal energy into an open-loop shallow aquifer storage system, aiming to improve efficiency and sustainability in geothermal energy utilization through a deeper investigation into solar thermal inclusion. Numerical results demonstrate that shallow aquifers play a crucial role in regulating heat production from deep geothermal reservoirs. By balancing energy extraction between solar energy sources and shallow and deep geothermal reservoirs during peak demand, the system maintains efficiency while stabilizing storage temperatures. Excess heat stored in shallow aquifers during high supply periods (e.g., abundant solar energy in summer) reduces temperature decline and preserves thermal energy for future use. This approach enhances sustainability by reducing overall energy consumption while optimizing energy utilization. Findings indicate that integrating excess deep geothermal heat storage with solar energy enhances long-term efficiency and system stability. Utilizing shallow aquifer storage allows urban energy solutions to harness solar energy in summer and geothermal energy in winter, reducing reliance on conventional heating systems while refining renewable energy management. The numerical model presents a practical method for integrating such energy distribution, making it more effective for large-scale urban applications. This study underscores the potential of shallow aquifer storage in advancing sustainable energy systems, providing a promising avenue for efficient solar and geothermal energy utilization in densely populated areas. Results of this study showcase the effectiveness of combining solar and geothermal technologies to optimize renewable energy use and support sustainable urban heating solutions. The insights from the modeling workflow can be used to improve energy storage and extraction methods.

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)0,001
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeothermal Energy Systems and ApplicationsTravaux en français237 207