Verbundvorhaben: MALEG - Maschinelles Lernen zur Verbesserung der geothermischen Energieerzeugung; Teilvorhaben: Entwicklung eines KI-basierten digitalen Zwillings zur Optimierung des geothermalen Energienutzung
Zeitraum
2022-09-01 – 2025-08-31
Bewilligte Summe
605.294,30 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE4041B
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 des KIT 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, die Produktivität und Wirtschaftlichkeit von Geothermieanlagen deutlich zu verbessern. Mineralische Ausfällungen (Scaling) stellen einen limitierenden Faktor für den effizienten und kontinuierlichen Betrieb von Geothermieanlagen dar. Aufgrund der Vielzahl von Variablen und komplex gekoppelten physikalischen und chemischen Parametern und der äußerst standort-spezischen hydrogeologischen und geochemischen Charakteristik individueller Hydrothermalsysteme, ist eine deterministische Planung des Kraftwerksbetriebs und Optimierung der Betriebsparameter nicht möglich. Diese geschieht meist auf Trial-and-Error-Basis mit entsprechenden Sicherheitsmargen. Für eine verlässliche Planung effizienterer Ressourcennutzung (z.B. Kaskadennutzung) und Vermeidung von Scalingbildun sind neue innovative Methoden in der geochemischen Modellierung unabdinglich. Das Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung des neuartigen KI-basierten Tools 'MALEG' zur Quantifizierung und Vorhersage der Auswirkungen einer verstärkten Fluidabkühlung in geothermischen Anlagen im Hinblick auf die beiden wichtigsten Aspekte, die geochemischen und wirtschftlichen Effekte. Basis hierfür ist eine systematische Analytik und ausführliches geochemisches Monitoring an den drei beteiligten operativen Industriestandorten.