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Cómo los datos pueden transformar la industria de la energía geotérmica

carlos Jorquera 18 Aug 2021

Los datos ya no son solo una excusa para que el trama desordenado de película encuentre una resolución. En cambio, su frecuencia, profundidad, amplitud y conocimiento continúan cambiando el mundo que nos rodea (principalmente para mejor).

Los expertos en datos de  Forth Point  y el autoproclamado experto en SEO, Chris Ayliffe de Arctic Meta , analizan las importantes oportunidades que enfrenta la industria de la energía geotérmica en el amplio y creciente mundo de los datos.

Los datos ya no son solo una excusa para que una trama de película despistada encuentre una resolución. En cambio, su frecuencia, profundidad, amplitud y conocimiento continúan cambiando el mundo que nos rodea (principalmente para mejor).

Desde la producción de energía, el consumo y las fuerzas del mercado, los datos son el nuevo combustible que no tiene ninguna lealtad a un sector específico. Y con esa capacidad de generar valor en todo el espectro de la energía renovable en general, no se puede pasar por alto su importancia vital para el futuro.

¿Qué es Energy 4.0?
Energy 4.0 simplemente se refiere a la integración de tecnologías emergentes dentro de la industria energética.

Esto incluye todas las palabras de moda de la computación en la nube, Internet de las cosas (IoT), gestión de información de big data, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.

Por ejemplo, todos somos muy conscientes de los impactos negativos del cambio climático y el aumento de los requisitos para cambiar rápidamente hacia fuentes renovables para la demanda mundial de energía. Sin embargo, se ha debatido durante mucho tiempo cómo podemos hacer coincidir mejor el suministro y la demanda de energía para lograr la máxima eficiencia y minimizar los residuos.

Este tipo de desafíos es donde la energía 4.0 se vuelve cada vez más esencial.

Desafíos para la energía 4.0

Aunque el avance de los datos dentro de las crecientes amplitudes de la tecnología atrae mucho entusiasmo, todavía existen importantes desafíos centrales que quedan por resolver.

En primer lugar, como ocurre con la implementación de cualquier nueva tecnología subyacente, la mayoría de las veces se requieren niveles significativos de inversión. Estas restricciones monetarias pueden variar considerablemente y, por lo tanto, es probable que sea necesaria una colaboración más estrecha entre los sectores público y privado para lograr una solución más integral y sostenible.

En segundo lugar, no se puede mencionar la palabra “datos” en estos días sin “seguridad”. Tan obvio como suena el punto, con cualquier transformación digital tecnológica, la preservación y seguridad de los datos es un elemento crucial para el éxito. La mala gestión accidental o las intervenciones más siniestras han dado lugar a complicaciones importantes.

Finalmente, la capacidad de un gobierno para reaccionar de manera proactiva a las tendencias cambiantes con legislación y reglas regulatorias actualizadas es increíblemente importante. Por ejemplo, los estándares de seguridad física y cibernética deben poder abordar las necesidades cambiantes de los consumidores y coincidir con el deseo de cambio de la industria energética global.

Cómo esto puede ayudar a la industria de la energía geotérmica

Como la profundidad de los datos dentro de la industria de la energía geotérmica es increíblemente amplia y la creciente importancia de la geotermia como fuente de energía con fluctuaciones de producción de energía mucho menores, es esencial que consideremos cómo se pueden usar los datos de una manera mucho más inteligente.

Para empezar, aquí están las principales áreas de oportunidad actuales que enfrenta la industria.

IA impulsa la productividad de la energía geotérmica de próxima generación

Como se ha informado ampliamente, Google se ha asociado con Fervo Energy para desarrollar inteligencia artificial y aprendizaje automático que podrían impulsar la productividad de la energía geotérmica de próxima generación y hacerla más efectiva para responder a la demanda.

Se dice que esta asociación intrigante involucra técnicas avanzadas de perforación, detección de fibra óptica y análisis para recopilar datos en tiempo real sobre el flujo de calor, la temperatura y el rendimiento del recurso geotérmico.

Con tal profundidad y validez de datos, este avance en la tecnología geotérmica permitirá identificar con precisión dónde existen los mejores recursos geotérmicos y controlar el flujo a diferentes profundidades.

Cuando combina esta capacidad con la inteligencia artificial y el desarrollo del aprendizaje automático, los avances en productividad podrían ser revolucionarios.

Machine Learning para mejorar la ubicación de las perforaciones

No hay forma de escapar a los riesgos (incluidos los financieros) para identificar nuevas fuentes de perforación geotérmica en todo el mundo, así como la cantidad de complicaciones que pueden surgir durante este tipo de proyectos. Sin embargo, aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se puede utilizar para detectar con mayor precisión identificadores geotérmicos de mapas terrestres y detectar sitios adecuados para su propósito. Esto puede incluir detectar y categorizar rápidamente las deformaciones de la tierra causadas por la actividad geotérmica, encontrar marcadores de minerales alterados hidrotermalmente, así como definir límites de análisis utilizando datos de densidad de fallas.

Los avances y oportunidades en este espacio son tremendos. Al aplicar máquinas e inteligencia artificial en combinación con capacidades informáticas más amplias y experiencia en geotermia, se pueden crear herramientas para resolver una variedad de problemas complejos (como ubicaciones de perforación de sitios) en la industria en cuestión de minutos, otro paso en la dirección correcta de la geotermia. eficiencia.

Machine Learning para la caracterización de yacimientos

Es importante tener confiabilidad y precisión en el pronóstico futuro del flujo de calor al determinar la eficiencia y la capacidad de la planta de energía geotérmica.

Los modelos convencionales ahora pueden ser desafiados e impactados negativamente por incógnitas como gases inesperados o límites de reservorios imprecisos.

El aprendizaje automático se puede utilizar para integrar big data y mediciones de campo de IoT para comprender con mayor precisión la naturaleza actual y en evolución del depósito de cada planta de energía geotérmica.

Este nivel de sofisticación mejorada es otra vía que los datos pueden respaldar mejor la eficiencia y la mitigación de riesgos de la industria de la energía geotérmica.

Optimización de plantas y mantenimiento de activos a través del Machine Learning
A lo largo de la vida, la progresión de las condiciones de la planta tiene una interacción significativa con el reservorio subterráneo respectivo. Por ejemplo, esto incluye el intercambiador de calor, el evaporador y, por supuesto, la eficiencia de la turbina.

La integración de mediciones en tiempo real con el aprendizaje automático puede agregar un valor significativo a los modelos de rendimiento convencionales. También puede adaptarse a las características específicas de la planta en diferentes ubicaciones y regiones del mundo, con el fin de optimizar la producción y predecir con mayor eficacia los programas de mantenimiento.

Este nivel de análisis preciso en tiempo real ayuda a respaldar la eficiencia general de la planta de energía geotérmica y mantiene una mayor efectividad durante un período de tiempo mucho más largo.

¿De qué otra manera los datos pueden beneficiar a la industria de la energía geotérmica?

Dada la rapidez de la tecnología, las técnicas de análisis de datos y la aceleración de las integraciones entre industrias, la abundancia de soluciones como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial brindan a la industria de la energía geotérmica es relativamente ilimitada.

Todo, desde la optimización de los sistemas de calefacción y refrigeración mediante el aprovechamiento de los datos de los sensores inteligentes y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, hasta los sensores de IoT para el monitoreo de activos, el monitoreo del subsuelo, la salud del pozo y más, está ayudando a aumentar aún más el valor derivado de la industria de la energía geotérmica.

Comúnmente se dice que los “datos” son el “nuevo petróleo” del siglo XXI. Pero, tal vez como hemos mostrado, los datos en realidad podrían ser la chispa transformadora de la geotermia para hacer crecer aún más su posición dentro del sector de las energías renovables y obtener mayores eficiencias de las que podrían haber sido posibles de otra manera.

Acerca de Forth Point

Forth Point  es un equipo de científicos e ingenieros de datos que ayudan a brindar más eficiencia y agilidad a través de los datos. Forth Point se estableció para cumplir la promesa de la Industria 4.0, que estipula que, mediante el uso de tecnologías inteligentes, IoT, IA y Machine Learning, los procesos se volverán más rápidos, más eficientes y flexibles. La clave para lograr esa promesa es extraer información de los datos. El problema que enfrenta la industria es que los desafíos no se resuelven con un enfoque de valor primero. En Forth Point nos apasiona ofrecer soluciones orientadas al valor y centradas en el mercado que convierten a nuestros clientes en superestrellas al tener éxito en el uso de los datos para generar cambios en su negocio.