Echtzeitsimulation geochemischer Prozesse in Geothermiekraftwerken

Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Geochemie ist auf dem Vormarsch. Im Rahmen des MALEG-Projekts wird künstliche Intelligenz genutzt, um die Effizienz der geothermischen Energieerzeugung zu steigern. Dafür ist eine geochemische Echtzeit-Modellierung des aktuellen Zustands des Thermalwasserkreislaufs unerlässlich. Zu diesem Zweck wird sowohl ein digitaler Zwilling des geothermischen Kraftwerks (cyber-physisches System) mit seinen Sensoren und Aktoren als auch ein digitaler Zwilling der hydrogeochemischen Prozesse (Prozesssimulation) entlang des Kreislaufs entwickelt.
Im Hinblick auf den geochemischen digitalen Zwilling hängt die Energieerzeugung in geothermischen Kraftwerken von den grundlegenden hydrochemischen Bedingungen des Fluids ab. Änderungen des Drucks, der Temperatur oder des pH-Werts verändern das chemische Gleichgewicht des geförderten Thermalwassers. Dies kann zu unkontrollierten Prozessen wie Mineralausfällung, Ausgasung und Korrosion führen. Um diese Prozesse besser abbilden zu können, wurde ein digitaler Zwilling entwickelt, der in mehreren geothermischen Kraftwerken angewendet wurde, um die aktuelle Hydrochemie in Echtzeit zu modellieren. ... mehrDiese Simulationen werden automatisch berechnet, übertragen und ausgewertet. So können die neuen geochemischen Gleichgewichtsbedingungen direkt bestimmt und interpretiert werden, sobald sich die Kraftwerksparameter während der Energieerzeugung oder innerhalb verschiedener Abschnitte ändern. In Kombination mit dem cyber-physischen System bilden diese Prozesssimulationen die Grundlage für den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Steigerung der Effizienz von Geothermiekraftwerken.