Forschungsprojekt MALEG: Maschinelles Lernen zur Verbesserung der geothermischen Energieerzeugung

Im Rahmen des Geothermica Projektes "MALEG" wird ein maschinell lernendes Vorhersageprogramm (MALEG = Machine Learning for Enhancing Geothermal energy production) entwickelt, das in Verbindung mit neuen verfahrenstechnischen Anlagen die Möglichkeit schafft, Produktivität und Wirtschaftlichkeit von Geothermieanlagen deutlich zu verbessern. Ziel ist es, die Möglichkeiten einer stärkeren Temperaturabsenkung für eine Kaskadennutzung zu analysieren und anlagentechnisch zu ermöglichen unter Berücksichtigung eines nachhaltigen Reservoir Managements. Basierend auf standortspezifischen Eigenschaften wie Temperatur, Reservoirdruck oder Thermalwasserchemie, sollen die optimalen Betriebsparameter ermittelt werden, um damit auch die Betriebssicherheit über lange Zeiträume zu gewährleisten.
Mineralische Ausfällungen (Scaling) und Korrosion stellen einen bedeutenden limitierenden Faktor der Geothermie dar. Durch die hohen Mineralgehalte in den Wässern, welche im Reservoir bei hohen Drücken und hohen Temperaturen gelöst werden, drohen diese bei der Abkühlung oder Druckentspannung im Anlagenbetrieb unkontrolliert auszufallen. Folgen sind Schäden an den Bohrungen, der obertägigen Anlage sowie Betriebsausfälle. ... mehrDiese Gefahr verstärkt sich, je tiefer man die Temperatur im Kraftwerk absenkt. Die Vorhersage dieser Prozesse stellt wegen der Komplexität des thermodynamischen Verhaltens einzelner chemischer Komponenten sowie ihrer Interaktion eine hohe Herausforderung dar. Dadurch ergibt sich die Notwendigkeit für neue innovative Methoden sowohl in der geochemischen Modellierung als auch der Betriebsführung und verfahrenstechnischen Vorkonditionierung der Thermalwässer.