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Record W7064527480

Assessment of the deep geothermal energy source potential in remote northern regions: a study undertaken in the subarctic off-grid community of Kuujjuaq, Nunavik, Canada.

2021· dissertation· fr· W7064527480 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLatent heatEnergy sourceHeat waveGeothermal energyHeat flux
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les systèmes géothermiques ouvragés peuvent être une solution pour diminuer la dépendance aux combustibles fossiles des communautés nordiques éloignées du Canada. Toutefois, l’inexistence de forages d’exploration profonds, et plus généralement de donnés sur le sous-sol, à proximité des communautés visées induit de nombreuses incertitudes qui ont été abordées dans cette thèse. Les travaux entrepris dans la communauté de Kuujjuaq (Nunavik, Canada) ont permis de définir des lignes directrices et d’adapter les méthodes existantes qui peuvent maintenant être étendues à d’autres communautés éloignées faisant face à des défis similaires d’exploration géothermique. Le flux de chaleur a été déduit numériquement par résolution d’un problème inverse de conduction de chaleur en 1D. L’algorithme de Nelder-Mead a été utilisé pour minimiser la somme des moindres carrés et trouver le flux de chaleur optimal qui permet de reproduire un profil de température d’une profondeur de 80 m mesuré dans un puits d’observation hydrogéologique. Le flux de chaleur simulé s’est révélé sensible à l’histoire paléoclimatique et aux propriétés thermophysiques. Par conséquent, ces différentes sources d’incertitude affectent les prédictions de la température en profondeur et l’évaluation de l’énergie thermique en place. Des simulations de Monte Carlo ont révélé que la température du réservoir et le facteur de récupération sont les paramètres les plus influents qui affectent les ressources géothermiques et la production potentielle de chaleur et d’électricité. Les analyses de risque suggèrent que la production de chaleur géothermique à Kuujjuaq implique un risque moyen à faible, alors que la production d’électricité et la cogénération présentent un risque élevé à moyen. De plus, un modèle de contrainte a priori a été proposé pour Kuujjuaq considérant des corrélations empiriques, la modélisation analytique et des simulations de Monte Carlo, lesquelles ont été calibrées avec des données régionales. Ce modèle fournit une première évaluation du régime de contrainte dans la région, essentiel à la simulation du développement de systèmes géothermiques ouvragés à Kuujjuaq. Les simulations couplées des processus mécanique, hydraulique et thermique ont révélé qu’un sous-sol mécaniquement faible et hydrauliquement conducteur favoriserait le développement de réservoirs d’un potentiel intérêt commercial. L’approche décrite dans cette thèse représentent une contribution significative pour une première évaluation des ressources géothermiques profondes avec des moyens abordables pour les communautés nordiques et éloignées. Ces ressources ont le potentiel de répondre à la demande annuelle moyenne de chauffage à Kuujjuaq et l’exploration géothermique vaut la peine de se poursuivre afin d’affiner ce potentiel et d’envisager son exploitation future. Renewable off-grid technologies, such as engineered geothermal energy systems, can be a solution to offset the fossil fuel dependency of Canadian remote northern communities. However, the lack of deep exploratory boreholes, and subsurface data in general, nearby target communities induces sources of uncertainty that were addressed in this thesis. The work undertaken in the community of Kuujjuaq (Nunavik, Canada) allowed defining guidelines and adapt existing methodologies. Such methods can now be extended to other remote settlements facing similar geothermal exploration challenges. The terrestrial heat flux was inferred numerically by function comparison solving a 1D inverse heat conduction problem. The Nelder-Mead algorithm was used to minimize the sum of least squares to find the optimal heat flux that best matched a 80-m-temperature profile measured in a groundwater monitoring well. The simulated heat flux revealed to be sensitive to the paleoclimate history and thermophysical properties conditions. Consequently, these uncertainty sources affect prediction of the subsurface temperature and evaluation of the thermal energy in place. Monte Carlo-based global sensitivity analysis revealed that the reservoir temperature and recovery factor are the most influential parameters affecting the geothermal energy source and the potential heat and power output. Risk analyzes suggest that geothermal heat production in Kuujjuaq is a medium to low-risk application while electricity generation and combined heat and power are high to medium risk. Furthermore, an a priori stress model was proposed for Kuujjuaq based on empirical correlations, analytical modeling and Monte Carlo simulations, which were calibrated with regional literature data. This model provides a first-order assessment of the stress regime in the region, required to simulate the development of engineered geothermal energy systems in Kuujjuaq. Coupled simulations of mechanical, hydraulic and thermal processes revealed that a mechanically weak and hydraulically conductive subsurface could favor the development of reservoirs of potential commercial interest. The approach outlined in this thesis represent a significant contribution for a first-order evaluation of the deep geothermal energy source with means affordable to the northern and remote communities. The deep geothermal energy source has potential to fulfill Kuujjuaq average annual heating demand and, thus, further geothermal exploration is worthwhile to refine this potential and consider its exploration in the future.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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