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Verbundvorhaben: MALEG - Maschinelles Lernen zur Verbesserung der geothermischen Energieerzeugung; Teilvorhaben: Gesamtkoordination und Design und Konstruktion des Demonstrationssystems

Zeitraum
2022-09-01  –  2025-08-31
Bewilligte Summe
697.701,14 EUR
Ausführende Stelle
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme (ISE), Freiburg im Breisgau, Baden-Württemberg
Förderkennzeichen
03EE4041A
Leistungsplansystematik
Sonstiges im Rahmen der geothermischen Energie [EB1619]
Verbundvorhaben
01247793/1  –  MALEG - Maschinelles Lernen zur Verbessung der geothermischen Energieerzeugung
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE4)
Förderprogramm
Energie
 
Ziel des Projekts ist es, ein maschinell lernendes Vorhersageprogramm MALEG ('Machine Learning for Enhancing Geothermal energy production') zu entwickeln, das in Verbindung mit neuen verfahrenstechnischen Anlagen die Möglichkeit schafft, Produktivität und Wirtschaftlichkeit von Geothermalanlagen 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. MALEG stellt einen selbstlernenden digitalen Zwilling für Geothermieanlagen dar. Dieser erkennt kritische Betriebszustände und zeigt Handlungsoptionen wie Druckhaltung, Inhibitorzugabe oder gezielte Fällung auf. Dabei wird zusätzlich eine verfahrenstechnische Anlage entwickelt, die eine entsprechende chemische Behandlung des Wassers ermöglicht. Dadurch kann mittels der Stromerzeugung nachgeschalteter, kaskadierter Nutzer ein deutlich höherer energetischer Ausbeutegrad erzielt werden.