由于地熱行業內的相關數據深度極其廣泛，地熱機遇：大數據如何改變地熱能源行業-地大熱能 而且地熱能源由于其穩定性特征在可再生能源中的地位日益增加，因此我們必須考慮如何有效利用這些數據。以下是地熱行業當前面臨的主要機遇：

 1.人工智能技術提高地熱井生產力正如廣泛報道的那樣，谷歌與 Fervo Energy合作開發人工智能和機器學習，可以提高下一代地熱井的生產力，并使其更有效地響應需求。據說這種有趣的合作關系涉及先進的鉆井、光纖傳感和分析技術，以收集有關地熱資源的熱流、溫度和性能的實時數據。有了如此深度和有效性的數據，地熱技術的這種進步將使精確識別最佳地熱鉆井的位置和控制不同深度的開采成為可能。將這種能力與 AI 和機器學習開發相結合時，生產力的提升可能是革命性的。

 2.機器學習優選鉆探靶區在全球范圍內確定新的地熱鉆探資源以及在這些類型的項目中可能出現的復雜情況的數量是無法避免的（包括財務風險）。然而，這就是機器學習的用武之地。機器學習可更準確地從地圖中發現地熱標志并檢測適合用途的地點。這可以包括快速發現和分類由地熱活動引起的土地變形，尋找熱液蝕變礦物的標記，以及使用斷層密度數據定義分析邊界。這個領域的進步和機會是巨大的。通過應用機器和人工智能，結合更廣泛的計算能力和地熱專業知識，可以在幾分鐘內創建工具來解決行業中的各種復雜問題（如現場鉆井位置）——地熱正確方向的又一步效率。

 

3.機器學習表征儲層在確定地熱發電廠的效率和容量時，未來熱流預測的可靠性和準確性非常重要。傳統模型現在可能會受到未知因素的挑戰和負面影響，例如意外氣體或不明確的儲層邊界。機器學習可用于集成大數據和物聯網現場測量，以更準確地了解每個地熱發電廠流體的當前和不斷發展的性質。這種增強的復雜程度是另一個途徑，數據可以更好地支持地熱能源行業的效率和風險緩解。

 4.通過機器學習優化地熱電站運行效率在整個生命周期中，電站工況的變化與其地下儲層具有顯著的相互作用。例如，這包括熱交換器、蒸發器，當然還有渦輪效率。將實時測量與機器學習相結合可以為傳統性能模型增加重要價值。它還可以適應世界各地不同地點和地區的地熱電站特定特征，以優化輸出并更有效地預測維護計劃。這種實時準確的分析水平有助于支持地熱發電廠的整體效率，并在更長的時間內保持更高的效率。

 5.數據還能如何使地熱能行業受益？鑒于技術、數據分析技術的快速發展以及跨行業的加速整合，機器學習和人工智能等為地熱能行業提供的解決方案相對豐富。從利用智能傳感器數據和應用機器學習算法優化加熱和冷卻系統，到用于資產監測、地下監測、井況等的物聯網傳感器，一切都有助于進一步增加地熱能行業的價值。人們常說“數據”是 21 世紀的“新石油”。但是，也許正如我們所展示的，現實中的數據可能是地熱能進一步提升其在可再生能源領域的地位并獲得比其他方式更高的效率的變革性火花。