Description du projet
Une approche de modélisation prospective pour stimuler l’exploration géothermique
Dans le domaine de l’exploration géothermique, il est essentiel de disposer de prévisions précises avant le forage afin de minimiser les risques miniers. Le projet GO-Forward, financé par l’UE, entend développer une nouvelle approche impliquant l’utilisation de méthodes de modélisation prospective, initialement conçues pour l’exploration des hydrocarbures, afin d’améliorer les prévisions des propriétés des réservoirs géothermiques avant le forage. La clé de l’approche GO-Forward est de simuler des processus géologiques plutôt que de s’appuyer uniquement sur l’extrapolation géostatistique. L’apprentissage automatique et les techniques informatiques avancées devraient permettre d’améliorer les données de subsurface pour l’étalonnage, la quantification de l’incertitude, l’assimilation des données et la simulation de l’écoulement. En outre, le projet met l’accent sur l’engagement du public et le dialogue avec les parties prenantes afin que la société soit mieux préparée aux progrès de la géothermie.
Objectif
GO-Forward aims to develop a novel methodological approach to make more accurate pre-drilling predictions of geothermal reservoir properties and thus reduce the mining risk. Key to the GO-Forward approach is to simulate geological processes for pre-drill assessment of reservoir structure and properties, calibrated to geological or geophysical data, rather than extrapolating the properties from those data with geostatistical methods. To this end, GO-Forward focuses on extending and further developing, testing and demonstrating the added value of forward modelling methods originally developed for hydrocarbon exploration, including stratigraphic forward modelling (SFM), diagenesis forward modelling (DFM) and fracture network forward modelling (FFM), to be used for exploration in different geothermal settings of high relevance for Europe. First, the developed approaches will be tested and calibrated in areas with abundant subsurface information and production data, to prove conceptually the applicability of the methods and reproducibility of the results, to optimise and de-risk geothermal exploration. Calibrated model approaches are subsequently applied in areas with limited data availability to demonstrate their capability to increase pre-drill Probability of Success (POS). To support the workflow and further reduce exploration costs, GO-Forward advances ML-based and computational methods to enhance (existing) (sub)surface information for calibration, uncertainty quantification and data assimilation, and (upscaling) routines for flow simulation, DNSH, and techno-economic performance assessment for POS and Value of Information (VOI). In addition, GO-Forward addresses public awareness of geothermal developments already at the early stages of exploration. By including novel approaches to citizen engagement and stakeholder dialogue, we aim to increase the societal readiness level of geothermal exploration as the first step of geothermal developments.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
80686 Munchen
Allemagne