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1. 深层地热富集机理与高效开发全国重点实验室
2. 中石化新星(北京)新能源研究院有限公司
3. 南方科技大学环境科学与工程学院
Published:2025
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董珮瑶, 杜利, 赵磊, et al. 机器学习模型在地热开发水温预测中的应用[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(3): 388-398.
董珮瑶, 杜利, 赵磊, et al. 机器学习模型在地热开发水温预测中的应用[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(3): 388-398. DOI: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240063.
地热作为一种清洁能源具有广阔的应用前景,可持续地开发和利用地热资源中地热水的温度评估是重要的研究课题。人工智能技术已成为矿产和油气资源勘探开发研究的热点和前沿方向,然而在地热资源开发方面相关研究和应用较少。剖析了油气资源开发中大数据与人工智能应用的重要价值,对当前地热资源开发中人工智能技术的应用与探索进行了介绍。以陕西咸阳地热田为例,采用长短期记忆(long short-term memory,简称LSTM)神经网络构建了以灌定采模式下单井水温的时间序列模型;采用随机森林和XGBoost算法,建立了多个井地热水温度的预测模型。研究结果表明,建立的机器学习模型在地热水温度预测方面表现优秀,模型准确度均在95%以上,且速度快。该地区地热水温度的首要影响因素是取水段顶深,模型验证了渭北断裂带对热储的重要作用。实例应用验证了机器学习模型在解决地热资源开发复杂难题中的优越性,人工智能技术的合理应用能够为地热资源的高效开发和科学降本提质增效提供更多有效的决策依据。
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