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采成為可能。將這種能力與 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)相結(jié)合時(shí)，生產(chǎn)力的提升可能是革命性的。

 2.機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)選鉆探靶區(qū)在全球范圍內(nèi)確定新的地?zé)徙@探資源以及在這些類型的項(xiàng)目中可能出現(xiàn)的復(fù)雜情況的數(shù)量是無(wú)法避免的（包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)）。然而，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。機(jī)器學(xué)習(xí)可更準(zhǔn)確地從地圖中發(fā)現(xiàn)地?zé)?/a>標(biāo)志并檢測(cè)適合用途的地點(diǎn)。這可以包括快速發(fā)現(xiàn)和分類由地?zé)?/a>活動(dòng)引起的土地變形，尋找熱液蝕變礦物的標(biāo)記，以及使用斷層密度數(shù)據(jù)定義分析邊界。這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)步和機(jī)會(huì)是巨大的。通過(guò)應(yīng)用機(jī)器和人工智能，結(jié)合更廣泛的計(jì)算能力和地?zé)?/a>專業(yè)知識(shí)，可以在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建工具來(lái)解決行業(yè)中的各種復(fù)雜問(wèn)題（如現(xiàn)場(chǎng)鉆井位置）——地?zé)嵴_方向的又一步效率。

 

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://xldcn.com/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。

 5.數(shù)據(jù)還能如何使地?zé)崮苄袠I(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(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等為地?zé)崮苄袠I(yè)提供的解決方案相對(duì)豐富。從利用智能傳感器數(shù)據(jù)和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化加熱和冷卻系統(tǒng)，到用于資產(chǎn)監(jiān)測(cè)、地下監(jiān)測(cè)、井況等的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，一切都有助于進(jìn)一步增加地?zé)崮?/a>行業(yè)的價(jià)值。人們常說(shuō)“數(shù)據(jù)”是 21 世紀(jì)的“新石油”。但是，也許正如我們所展示的，現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)可能是地熱能進(jìn)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。