Optimization of geothermal energy reservoir modeling using advanced numerical tools for stochastic parameter estimation and quantifying uncertainties

  • Optimierung geothermischer Reservoir-Modellierung durch fortgeschrittene numerische Werkzeuge zur stochastischen Parameterschätzung und zum Quantifizieren von Unsicherheiten

Vogt, Christian; Clauser, Christoph (Thesis advisor)

Aachen : E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University (2013)
Doktorarbeit

In: E.On Energy Research Center 13 : GGE - Applied geophysics and geothermal energy
Seite(n)/Artikel-Nr.: III, 145 S. : Ill., graph. Darst., Kt.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2013

Kurzfassung

Die Geothermie bietet eine vielversprechende Möglichkeit der CO2-armen Energieversorgung in Form von Wärme oder elektrischem Strom. Große Unsicherheiten von erwarteter Temperatur und Fließrate verhindern bisher jedoch eine genaue Prognose der Entzugsleistung geothermischer Anlagen und stellen damit ein massives Hindernis für die Nutzung der Georessource dar. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung stochastischer Methoden zur Prognose des zeitlichen Druck- und Temperaturverlaufs von geothermischen Reservoiren samt einer Quantifizierung der zugehörigen Unsicherheit auf Basis thermischer und hydraulischer Gesteinsparameter. Dazu werden stochastischen Vorwärtsmodellierungs- und Inversionsansätze zur Simulation von Wärme- und Stofftransport verwendet. Dieses Vorgehen reduziert Unsicherheiten der Parameter und Systemzustände drastisch, im Fall der Temperatur in etwa 2000 m Tiefe um 50% bis 67% je nach Ziellokation. Stochastisches Assimilieren von Produktionsdaten, beispielsweise mit Hilfe des Ensemble-Kalman-Filters, erlaubt zudem die Schätzung der räumlichen Verteilung der Permeabilität in sedimentären und geklüfteten Reservoiren sowie deren Unsicherheit. Verschiedene Fallbeispiele geothermischer Reservoire werden untersucht. i) Synthetische Reservoire, um die numerischen Werkzeuge Sequentielle Gauß’sche Simulation – kombiniert mit einer geostatistischen Analyse – sowie Ensemble-Kalman-Fitler zu testen. (ii) Es werden Temperaturunsicherheiten einer geothermischen Dublette in einem sedimentären Reservoir in Den Haag in den Niederlanden quantifiziert. (iii) Außerdem werden zusätzlich zur Temperatur Unsicherheiten des Produktionsdrucks im Nordostdeutschen Becken betrachtet. Ein alternatives Konzept zur Dublette ermöglich hier zudem die Ausbeute geothermischer Energie entlang einer Verwerfung unter Nutzung nur einer Bohrung. Gradientenbasierte deterministische Bayes’sche Inversion erlaubt die Schätzung der basalen Wärmestromdichte. (iv) Schließlich wird ein Enhanced Geothermal System in einem kristallinen Reservoir in Soultz-sous-Forêts, Frankreich, mit Hilfe der Sequentiallen Gauß’schen Simulation und des Ensemble-Kalman-Filters betrachtet. Zu diesem Zweck liegen Daten aus einem Markierungsversuch aus dem Jahr 2005 vor. Die beiden verschiedenen stochastischen Methoden ermöglichen die Identifizierung bester Schätzwerte der hydraulischen Parameter, zeigen Uneindeutigkeit der Lösungen auf und erlauben einen Vergleich stochastischer (massives Monte Carlo, Ensemble-Kalman-Filter) und deterministischer (gradientenbasierte Bayes’sche Inversion) Schätzverfahren. Basierend auf dieser Schätzung wird auch eine Langzeitprognose in Hinblick auf die Temperaturentwicklung samt der zugehörigen Unsicherheiten angegeben. Mit Hilfe der vorgestellten Verfahren können Betreiber einer geothermischen Anlage eine in Hinblick auf Nachhaltigkeit oder Profit optimierte Förderstrategie für jedes Reservoir individuell auf Basis kalibrierter Untergrundmodelle entwickeln.

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