Modeling and Online Optimization of Hard Rock Drilling for Advanced Geothermal Systems

先进地热系统硬岩钻探的建模和在线优化

基本信息

  • 批准号:
    561118-2020
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 16.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Due to the depth of hot rock in most regions of Canada, the economic development of geothermal resources remains limited. Recent successful pilots of shallow, low temperature, geothermal energy production have validated the technology necessary for new generations of closed-loop geothermal systems, however, economic electricity production relies on the efficient drilling of igneous basement rock. There is significant experience in drilling softer sedimentary rock, but there is a gap in knowledge and experience in drilling deep wells through hard granitic formations. Allowing access to these hot basement thermal reservoirs would allow for widespread, economic development of geothermal systems. In partnership with Eavor Technology, Inc, this project aims to develop and validate (1) a hard-rock drilling model and (2) combine this model with existing, validated drillstring dynamics models to (3) develop a digital twin of a hard rock drilling system which may be used for optimization, system monitoring, and automation. Additionally, (4) fluid and thermal properties of high flow rate fluids will be investigated and (5) a data-driven model will be developed, compared, and combined with the physics derived model to extend the model capabilities. Over the course of this project, three Ph.D. students, one postdoctoral fellow, and one research associate will be trained.
由于加拿大大部分地区热岩深度深厚,地热资源的经济开发仍然有限。最近浅层低温地热能生产的成功试点验证了新一代闭环地热系统所需的技术,然而,经济的电力生产依赖于火成基岩的高效钻探。在钻探较软的沉积岩方面拥有丰富的经验,但在钻探坚硬的花岗岩地层深井方面存在知识和经验差距。允许使用这些热的地下室储热库将有助于地热系统的广泛、经济发展。该项目与 Eavour Technology, Inc 合作,旨在开发和验证 (1) 硬岩钻井模型,以及 (2) 将该模型与现有的、经过验证的钻柱动力学模型相结合,以 (3) 开发硬岩的数字孪生模型可用于优化、系统监控和自动化的钻井系统。此外,(4) 将研究高流速流体的流体和热特性,(5) 将开发数据驱动模型,进行比较,并将其与物理导出模型相结合,以扩展模型功能。在这个项目的过程中,三位博士。学生、一名博士后研究员和一名研究员将接受培训。

项目成果

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