由于地熱行業(yè)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)深度極其廣泛，地熱機遇：大數(shù)據(jù)如何改變地熱能源行業(yè)-地大熱能 而且地熱能源由于其穩(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)。以下是地熱行業(yè)當前面臨的主要機遇：

 1.人工智能技術(shù)提高地熱井生產(chǎn)力正如廣泛報道的那樣，谷歌與 Fervo Energy合作開發(fā)人工智能和機器學習，可以提高下一代地熱井的生產(chǎn)力，并使其更有效地響應需求。據(jù)說這種有趣的合作關(guān)系涉及先進的鉆井、光纖傳感和分析技術(shù)，以收集有關(guān)地熱資源的熱流、溫度和性能的實時數(shù)據(jù)。有了如此深度和有效性的數(shù)據(jù)，地熱技術(shù)的這種進步將使精確識別最佳地熱鉆井的位置和控制不同深度的開采成為可能。將這種能力與 AI 和機器學習開發(fā)相結(jié)合時，生產(chǎn)力的提升可能是革命性的。

 2.機器學習優(yōu)選鉆探靶區(qū)在全球范圍內(nèi)確定新的地熱鉆探資源以及在這些類型的項目中可能出現(xiàn)的復雜情況的數(shù)量是無法避免的（包括財務風險）。然而，這就是機器學習的用武之地。機器學習可更準確地從地圖中發(fā)現(xiàn)地熱標志并檢測適合用途的地點。這可以包括快速發(fā)現(xiàn)和分類由地熱活動引起的土地變形，尋找熱液蝕變礦物的標記，以及使用斷層密度數(shù)據(jù)定義分析邊界。這個領(lǐng)域的進步和機會是巨大的。通過應用機器和人工智能，結(jié)合更廣泛的計算能力和地熱專業(yè)知識，可以在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建工具來解決行業(yè)中的各種復雜問題（如現(xiàn)場鉆井位置）——地熱正確方向的又一步效率。

 

3.機器學習表征儲層在確定地熱發(fā)電廠的效率和容量時，未來熱流預測的可靠性和準確性非常重要。傳統(tǒng)模型現(xiàn)在可能會受到未知因素的挑戰(zhàn)和負面影響，例如意外氣體或不明確的儲層邊界。機器學習可用于集成大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場測量，以更準確地了解每個地熱發(fā)電廠流體的當前和不斷發(fā)展的性質(zhì)。這種增強的復雜程度是另一個途徑，數(shù)據(jù)可以更好地支持地熱能源行業(yè)的效率和風險緩解。

 4.通過機器學習優(yōu)化地熱電站運行效率在整個生命周期中，電站工況的變化與其地下儲層具有顯著的相互作用。例如，這包括熱交換器、蒸發(fā)器，當然還有渦輪效率。將實時測量與機器學習相結(jié)合可以為傳統(tǒng)性能模型增加重要價值。它還可以適應世界各地不同地點和地區(qū)的地熱電站特定特征，以優(yōu)化輸出并更有效地預測維護計劃。這種實時準確的分析水平有助于支持地熱發(fā)電廠的整體效率，并在更長的時間內(nèi)保持更高的效率。

 5.數(shù)據(jù)還能如何使地熱能行業(yè)受益？鑒于技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展以及跨行業(yè)的加速整合，機器學習和人工智能等為地熱能行業(yè)提供的解決方案相對豐富。從利用智能傳感器數(shù)據(jù)和應用機器學習算法優(yōu)化加熱和冷卻系統(tǒng)，到用于資產(chǎn)監(jiān)測、地下監(jiān)測、井況等的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，一切都有助于進一步增加地熱能行業(yè)的價值。人們常說“數(shù)據(jù)”是 21 世紀的“新石油”。但是，也許正如我們所展示的，現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)可能是地熱能進一步提升其在可再生能源領(lǐng)域的地位并獲得比其他方式更高的效率的變革性火花。