GO-Forward
Das GO-Forward-Projekt stellt einen Paradigmenwechsel in der geothermischen Exploration dar und nutzt Machine Learning und künstliche Intelligenz, um traditionelle datengesteuerte Arbeitsabläufe in prozessbasierte Modellierungsansätze umzuwandeln. Die Methodik kombiniert rechnerische Methoden mit Techniken der Vorwärtsmodellierung, um die Eigenschaften geothermischer Reservoirs genau vorherzusagen, Explorationsrisiken zu reduzieren und die Ressourcenentwicklung zu optimieren.
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Prozessgestützte Innovation
GO-Forward kombiniert Wissen über geologische Geschichte mit rechnergestützter Intelligenz und Datenassimilation, um die heutigen Reservoireigenschaften vorherzusagen. Seine Algorithmen simulieren geologische Prozesse, anstatt sich ausschließlich auf traditionelle geostatistische Extrapolation zu verlassen.
Kerntechnologien
Algorithmen basierend auf Machine Learning
ML-basierte Berechnungsmethoden verbessern die vorhandenen Untergrundinformationen für die Kalibrierung, Unsicherheitsquantifizierung und Datenassimilation bei der Bewertung geothermischer Reservoirs.
Forward-Modellierungsansätze
Drei Forward-Modellierungsansätze wurden entwickelt, die Open-Source-Tools und kommerzielle Tools integrieren: Stratigraphic Forward Modelling (SFM), Diagenetic Forward Modelling (DFM) und Forward Fracture Models (FFM).
Technoökonomische Leistungsanalyse
Dieses Projekt stützt sich auf physikalische Methoden des Machine Learning, um Ersatzmodelle zu erstellen, die globale Sensitivitätsanalysen und Schätzung der Erfolgswahrscheinlichkeit (POS - Probability of Success) und des Nettogegenwartswert (NPV - Net Present Value) vor den Bohrarbeiten ermöglichen.
Erwartete Projektergebnisse
Die Rechenlösungen des GO-Forward-Projekts würden Ergebnisse für die geothermische Industrie liefern:
Verbesserte Entscheidungsfindung: Prozessgestützte Ansätze verbessern die Bewertung geothermischer Reservoirs mit begrenzten Daten
Reduzierung des Risikos: Algorithmen minimieren Explorationsunsicherheiten und erfolglose Bohrungen
Barrierefreiheit: Algorithmen und verwandte Software werden als Open Source verfügbar sein
Vorhersagekraft: Verbesserte Funktionen zur Vorhersage von Reservoireigenschaften
Förderung des öffentlichen Bewusstseins: Entwicklung neuer Konzepte für eine effizientere Beteiligung der Öffentlichkeit und Dialoge mit Interessenträgern
Anwendungen
Stratigraphische Modellierung
Algorithmen sagen sedimentäre Gesteinsbildungsprozesse voraus und ermöglichen die Charakterisierung von Reservoirs durch geologische Prozesssimulation.
Diagenetische Analyse
Systeme modellieren physikochemische Prozesse, die zur Gesteinsbildung und -veränderung führen, und liefern so Erkenntnisse für die Bewertung geothermischer Reservoirs.
Modellierung von Frakturnetzwerken
Computermethoden simulieren die Keimbildung, das Wachstum und die Ausbreitung von Bruchnetzwerken auf der Grundlage der geologischen Geschichte und tektonischer Deformationsereignisse.
Forschungskonsortium der Europäischen Union
Das internationale Konsortium vereint 12 europäische Institutionen, die sich auf künstliche Intelligenz, Machine Learning und geothermische Forschung in Deutschland, Österreich, Dänemark, den Niederlanden, Spanien, der Schweiz, Italien und dem Vereinigten Königreich spezialisiert haben.
EU-Programm Horizon Europe
Dieses Projekt wird von der Europäischen Union im Rahmen des Horizon Europe-Programms finanziert (Grant No. 101147618) Ausschreibung: HORIZON-CL5-2023-D3-02 — Fortschrittliche Explorationstechnologien für geothermische Ressourcen
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Unterstützung durch den Schweizer Bund
Swiss Geo Energy erhält für dieses Geothermieprojekt Forschungsgelder vom Schweizer Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SERI).
Entdecken Sie die Möglichkeiten der Schweiz im Bereich der Geothermie
Arbeiten Sie mit Swiss Geo Energy bei der systematischen Entwicklung sauberer Energien zusammen, bei der fundierte Expertise im Untergrund innovative geothermische Lösungen hervorbringt. Unser umfassendes Portfolio erstreckt sich über drei strategische Phasen — Machbarkeitsnachweis, Erweiterung, Diversifizierung — und liefert konstante Renditen und treibt gleichzeitig die Energiewende in der Schweiz voran.
