Effiziente Vorhersage der Wasserstoffspeicherleistung in ausgebeuteten Gaslagerstätten mit Hilfe von Machine Learning

Core Concepts

Untergrundwasserstoffspeicherung (UWS) ist eine vielversprechende Technologie zur Überbrückung der Schwankungen erneuerbarer Energien. Allerdings erfordern hochgenaue physikbasierte Simulationen zur Vorhersage der UWS-Leistung einen enormen Rechenaufwand, was die großflächige Einführung von UWS behindert. Dieser Beitrag skizziert einen Lösungsweg, indem er den Einsatz von Machine Learning in der UWS-Modellierung vorstellt und die damit verbundenen Herausforderungen und Lösungsansätze diskutiert.

Abstract

Der Artikel behandelt den Einsatz von Machine Learning (ML) zur effizienten Vorhersage der Leistung von Untergrundwasserstoffspeicherung (UWS). Zunächst wird die Bedeutung von UWS als Schlüsseltechnologie zur Überbrückung der Schwankungen erneuerbarer Energien erläutert. Traditionell basiert die Vorhersage der UWS-Leistung auf rechenintensiven physikbasierten Simulationen, was den Ausbau von UWS behindert. Der Artikel skizziert dann einen Lösungsweg durch den Einsatz von ML-Modellen. Dafür werden die erforderlichen Modellparameter und die Übertragbarkeit von Methoden aus der geologischen Kohlenstoffspeicherung diskutiert. Drei zentrale Herausforderungen werden identifiziert: Entwicklung erfolgreicher autoreggressiver Modelle, die Zeitextrapolation ermöglichen Anpassung der Modellarchitekturen, um neben räumlichen Verteilungen auch skalare Leistungskenngrößen vorherzusagen Erstellung von Modellen, die Echtzeitvorhersagen mit hoher räumlicher Auflösung liefern können Abschließend werden erste experimentelle Ergebnisse präsentiert, die das Potenzial autoreggressiver Modelle trotz Fehlerakkumulation aufzeigen. Zudem wird die Fähigkeit dieser Modelle zur Zeitextrapolation demonstriert.

Stats

Die Porösität ist dimensionslos. Die Permeabilität ist in Millidarcy (10^-15 m^2) angegeben. Die Wasserstoffsättigung ist dimensionslos. Der Druck ist in Bar (10^5 Pa) angegeben.

Quotes

"Untergrundwasserstoffspeicherung (UWS) ist eine vielversprechende Technologie zur Überbrückung der Schwankungen erneuerbarer Energien." "Traditionell basiert die Vorhersage der UWS-Leistung auf rechenintensiven physikbasierten Simulationen, was den Ausbau von UWS behindert." "Drei zentrale Herausforderungen werden identifiziert: 1) Entwicklung erfolgreicher autoreggressiver Modelle, 2) Anpassung der Modellarchitekturen, 3) Erstellung von Modellen für Echtzeitvorhersagen mit hoher räumlicher Auflösung."

Key Insights Distilled From

Enabling Clean Energy Resilience with Machine Learning-Empowered Underground Hydrogen Storage

by Alvaro Carbo... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03222.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus der Anwendung von ML auf die geologische Kohlenstoffspeicherung auf den Kontext der Untergrundwasserstoffspeicherung übertragen werden, ohne die Komplexität der UWS-Betriebsbedingungen zu vernachlässigen

Die Erkenntnisse aus der Anwendung von Machine Learning (ML) auf die geologische Kohlenstoffspeicherung können auf den Kontext der Untergrundwasserstoffspeicherung (UWS) übertragen werden, indem ähnliche ML-Modelle und -Methoden auf die UWS-Betriebsbedingungen angepasst werden. Dabei ist es wichtig, die spezifischen Herausforderungen und Unterschiede der UWS zu berücksichtigen, wie z.B. die zyklische Natur des Betriebs, die Einbeziehung von Kissen- und Wasserstoffgas sowie die Präferenzpfade in geologischen Formationen. Durch die Anpassung von ML-Modellen, um die komplexen Betriebsbedingungen der UWS zu berücksichtigen, können präzisere Vorhersagen über das Verhalten des Wasserstoffs in unterirdischen Speichern getroffen werden, ohne die Komplexität zu vernachlässigen.

Welche zusätzlichen Datenquellen, wie etwa Monitoringdaten aus laufenden UWS-Projekten, könnten genutzt werden, um die Genauigkeit und Robustheit der ML-Modelle weiter zu verbessern

Zusätzliche Datenquellen wie Monitoringdaten aus laufenden UWS-Projekten können genutzt werden, um die Genauigkeit und Robustheit der ML-Modelle weiter zu verbessern, indem sie als Validierungs- und Trainingsdaten dienen. Diese Daten können dazu beitragen, die Modelle zu kalibrieren und zu validieren, um sicherzustellen, dass sie realen Betriebsbedingungen standhalten. Darüber hinaus können Monitoringdaten genutzt werden, um die Modelle kontinuierlich zu verbessern und anzupassen, indem sie aktuelle Informationen über das Verhalten des Wasserstoffs in den unterirdischen Speichern liefern. Durch die Integration von Echtzeit-Monitoringdaten können die ML-Modelle präzisere Vorhersagen treffen und die Effizienz der UWS-Operationen optimieren.

Inwiefern könnten Erkenntnisse aus der Modellierung von Wasserstoffverhalten in anderen Anwendungen, wie etwa der Brennstoffzellentechnologie, dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit der UWS-ML-Modelle zu erhöhen

Erkenntnisse aus der Modellierung des Wasserstoffverhaltens in anderen Anwendungen wie der Brennstoffzellentechnologie können dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit der UWS-ML-Modelle zu erhöhen, indem sie Einblicke in die chemischen und physikalischen Eigenschaften des Wasserstoffs liefern. Durch die Anwendung von Modellen und Techniken, die in der Brennstoffzellentechnologie entwickelt wurden, können die UWS-ML-Modelle verbessert werden, um das Verhalten des Wasserstoffs in unterirdischen Speichern genauer vorherzusagen. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz der UWS zu steigern und die Integration von erneuerbaren Energien in das Energiesystem zu unterstützen.