Impulsar el potencial geotérmico con inteligencia artificial y ciencia de datos

Utilizar la IA en la búsqueda de energía geotérmica - Fuente: Enovate AI.

Oscar Llamosa Ardila 30 Jun 2024

La energía geotérmica ha surgido como una solución prometedora en la búsqueda de fuentes de energía más limpias y sostenibles. Sin embargo, maximizar el potencial de la energía geotérmica requiere planificación estratégica y tecnologías avanzadas. Una de esas tecnologías que está transformando la forma de abordar el desarrollo de plantas de energía geotérmica es la Inteligencia Artificial Avanzada (IA) de Enovate.

IA como parte del desarrollo de proyectos geotérmicos

La integración de la IA avanzada en la planificación de plantas de energía geotérmica representa un cambio de paradigma en el desarrollo energético. Al aprovechar el poder de la IA para la selección de sitios, la evaluación de recursos, la optimización de operaciones y la gestión de riesgos, es posible desbloquear todo el potencial de la energía geotérmica mientras se minimizan los riesgos y se maximiza la eficiencia.

La IA avanzada proporciona importantes beneficios en varias etapas de la planificación, el desarrollo y las operaciones de proyectos geotérmicos:

• Selección mejorada de sitios y evaluación de recursos: el éxito de una planta de energía geotérmica depende en gran medida de la selección de los sitios más viables con un potencial de recursos óptimo. El software analiza grandes cantidades de datos geológicos, incluidas las temperaturas del subsuelo, la permeabilidad de las rocas y la actividad sísmica, para identificar ubicaciones ideales para el desarrollo geotérmico. Al evaluar con precisión los recursos geotérmicos, la solución minimiza el riesgo de invertir en sitios subóptimos y maximiza la eficiencia de la producción de energía.
• Operaciones y perforación de precisión: la perforación geotérmica es un proceso complejo y costoso. Los algoritmos impulsados ??por IA líderes en la industria pueden optimizar las operaciones de perforación al predecir las condiciones del subsuelo y recomendar las rutas de perforación más eficientes, todo en tiempo real. Esta precisión minimiza los riesgos de perforación, reduce el tiempo de inactividad y reduce los costos operativos. Además, el proceso implica monitorear continuamente las operaciones de la planta, optimizando los parámetros en tiempo real para mejorar la eficiencia y la vida útil.
• Utilización optimizada de recursos: los reservorios geotérmicos son recursos finitos que requieren una gestión cuidadosa para garantizar la sostenibilidad a largo plazo. Los modelos de IA pueden simular el comportamiento del yacimiento en diferentes escenarios de extracción, lo que permite una utilización optimizada de los recursos y al mismo tiempo preserva la salud del yacimiento. Esto garantiza que la energía geotérmica siga siendo una fuente de energía fiable y sostenible en los años venideros.
• Viabilidad económica mejorada: los modelos económicos basados ??en IA proporcionan información sobre las implicaciones financieras de los proyectos geotérmicos. Al analizar varios escenarios y condiciones del mercado, el proceso ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones de inversión informadas y desarrollar estrategias comerciales sólidas. Esta transparencia mejora la viabilidad del proyecto y atrae inversiones en el desarrollo de energía geotérmica.
• Gestión ambiental: la energía geotérmica es reconocida por su bajo impacto ambiental, pero el desarrollo responsable es esencial. El algoritmo desarrollado ayuda a evaluar y mitigar los riesgos ambientales asociados con los proyectos geotérmicos, garantizando el cumplimiento de las regulaciones y minimizando las perturbaciones ecológicas. Esto contribuye a mantener una huella ambiental positiva y fomentar la aceptación pública de la energía geotérmica.

Caso de estudio

Un reciente estudio de viabilidad geotérmica demostró claramente el potencial de utilizar un modelo híbrido, integrando primeros principios y ciencia de datos, para comprender mejor todo el proceso de extracción y utilización del calor geotérmico, optimizando así sus costos de generación de electricidad.

El estudio se basó en un pozo de exploración profundo perforado en los años 80, que mostró un excelente potencial geotérmico según su registro de temperatura y su gradiente geotérmico calculado. El registro de OH con los resultados de porosidad y permeabilidad más la descripción de la litología realizada por el programa de extracción de muestras describió en detalle la geología del subsuelo y las propiedades del yacimiento, que podrían usarse para inferir las propiedades de transferencia de calor de las rocas sedimentarias. Un pozo geotérmico de circuito cerrado no convencional se considera un candidato ideal para el desarrollo de recursos geotérmicos en esta área.

Para mejorar aún más la precisión de los modelos de transferencia de calor, se propuso el despliegue de la última tecnología de sensores de fibra óptica para recopilar datos de temperatura distribuidos a lo largo del pozo de una nueva perforadora. La utilización de modelos de primeros principios (modelos de diseño de ingeniería tradicionales que reflejan leyes físicas como el equilibrio de masa y el equilibrio de energía) ayudará a comprender los mecanismos de transferencia de calor en un pozo geotérmico de circuito cerrado no convencional.

Además, se podrían aplicar algoritmos avanzados de procesamiento de ciencia de datos y aprendizaje automático para analizar datos y descubrir patrones que no son evidentes en los modelos de primeros principios. Se están utilizando técnicas como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y redes de memoria a corto plazo (LSTM) para evaluar el impacto del diseño de pozos, la selección de materiales de construcción y las características de las rocas sedimentarias en la extracción de calor geotérmico.

La transmisión casi instantánea de datos de temperatura permite que los sistemas informáticos de alta potencia prueben este modelo híbrido con datos en tiempo real. Este proceso iterativo mejora la precisión y confiabilidad del modelo, optimizando la operación diaria de la planta geotérmica y reduciendo efectivamente el costo de generar electricidad geotérmica.

En última instancia, este enfoque permite la creación de un sistema de reconocimiento de patrones de IoT e IA en tiempo real para extraer eficazmente el recurso geotérmico y la generación de electricidad con capacidad para supervisar la planta de forma remota.

Esta tecnología transformadora no sólo acelera la adopción de soluciones energéticas sostenibles sino que también allana el camino hacia un futuro más verde y resiliente. A medida que se siguen aprovechando los avances de la IA, las perspectivas para la energía geotérmica siguen siendo brillantes y ofrecen una fuente de energía confiable y renovable para alimentar al mundo de manera sostenible.

Acerca de Enovate AI

Enovate AI ofrece optimización de procesos operativos y comerciales para la descarbonización y la independencia energética a través de la ingeniería y la automatización digitales. El modelo tecnológico probado de Enovate AI está habilitado por la capacidad de ofrecer soluciones digitales que aceleran un suministro de energía limpia, eficiente y diversificada. Enovate AI respalda las operaciones de petróleo y gas, energías renovables y CCS con un paquete digital de extremo a extremo, desde la optimización hasta la monetización.

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