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地?zé)釞C(jī)遇:大數(shù)據(jù)如何改變地?zé)崮茉葱袠I(yè)-地大熱能
文章來(lái)源:地大熱能 發(fā)布作者:地大熱能 發(fā)表時(shí)間:2021-10-26 17:04:07瀏覽次數(shù):1524
由于地?zé)嵝袠I(yè)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)深度極其廣泛,地?zé)?/a>機(jī)遇:大數(shù)據(jù)如何改變地?zé)崮茉?/a>行業(yè)-地大熱能 而且地?zé)崮茉?/a>由于其穩(wěn)定性特征在可再生能源中的地位日益增加,因此我們必須考慮如何有效利用這些數(shù)據(jù)。以下是地?zé)嵝袠I(yè)當(dāng)前面臨的主要機(jī)遇:
1.人工智能技術(shù)提高地?zé)峋?/a>生產(chǎn)力正如廣泛報(bào)道的那樣,谷歌與 Fervo Energy合作開(kāi)發(fā)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),可以提高下一代地?zé)峋?/a>的生產(chǎn)力,并使其更有效地響應(yīng)需求。據(jù)說(shuō)這種有趣的合作關(guān)系涉及先進(jìn)的鉆井、光纖傳感和分析技術(shù),以收集有關(guān)地?zé)豳Y源的熱流、溫度和性能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。有了如此深度和有效性的數(shù)據(jù),地?zé)峒夹g(shù)的這種進(jìn)步將使精確識(shí)別最佳地?zé)徙@井的位置和控制不同深度的開(kāi)采成為可能。將這種能力與 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)相結(jié)合時(shí),生產(chǎn)力的提升可能是革命性的。
3.機(jī)器學(xué)習(xí)表征儲(chǔ)層在確定地?zé)岚l(fā)電廠的效率和容量時(shí),未來(lái)熱流預(yù)測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性非常重要。傳統(tǒng)模型現(xiàn)在可能會(huì)受到未知因素的挑戰(zhàn)和負(fù)面影響,例如意外氣體或不明確的儲(chǔ)層邊界。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于集成大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量,以更準(zhǔn)確地了解每個(gè)地?zé)岚l(fā)電廠流體的當(dāng)前和不斷發(fā)展的性質(zhì)。這種增強(qiáng)的復(fù)雜程度是另一個(gè)途徑,數(shù)據(jù)可以更好地支持地?zé)崮?/a>源行業(yè)的效率和風(fēng)險(xiǎn)緩解。
4.通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化地?zé)犭娬?/a>運(yùn)行效率在整個(gè)生命周期中,電站工況的變化與其地下儲(chǔ)層具有顯著的相互作用。例如,這包括熱交換器、蒸發(fā)器,當(dāng)然還有渦輪效率。將實(shí)時(shí)測(cè)量與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合可以為傳統(tǒng)性能模型增加重要價(jià)值。它還可以適應(yīng)世界各地不同地點(diǎn)和地區(qū)的地?zé)犭娬?/a>特定特征,以優(yōu)化輸出并更有效地預(yù)測(cè)維護(hù)計(jì)劃。這種實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的分析水平有助于支持地?zé)?a href="http://www.622810.cn/t/發(fā)電廠.html" >發(fā)電廠的整體效率,并在更長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)保持更高的效率。