Flux Energy Solutions (Turquía) utilizó la plataforma Volsung de Seequent para reducir en un 80 % el tiempo de simulación geotérmica y en un 76 % los costos, y crear un activo digital basado en IA para la energía renovable en Turquía.
Por Paul Gorman
La compleja geología y los sistemas de fallas de Turquía tienen un lado positivo: impulsan los esfuerzos del país por adoptar energías renovables y aprovechar aún más su potencial geotérmico.
La energía geotérmica genera alrededor del 3 % de la electricidad de Turquía. El uso de esta fuente para la calefacción sitúa al país en el tercer lugar a nivel mundial, detrás de China y Estados Unidos, con importantes posibilidades de expansión desde el mercado doméstico hacia aplicaciones de mayor escala.
Se trata de un país que utiliza agua caliente subterránea y vapor desde la antigüedad. Actualmente están en operación cerca de 2 gigavatios de capacidad geotérmica, con un potencial total futuro de 4,5 GW.
Flux Energy fue contratada para maximizar el desempeño sostenible del reservorio geotérmico de un campo de 69,5 megavatios en el distrito con actividad volcánica de Salihli, al oeste de Turquía, mediante simulación numérica avanzada y modelado proxy impulsado por IA.
Vista de contornos de temperatura en 3D del modelo numérico
El tamaño, la complejidad y la naturaleza fracturada del reservorio planteaban un desafío para el modelado tradicional y el procesamiento de datos, y los métodos manuales y el software convencional no resultaban viables. Flux necesitaba una plataforma digital rápida, escalable y enfocada en geotermia para simular con precisión 3000 escenarios e integrar los resultados con modelos de IA.
Flux eligió Volsung por su procesamiento robusto y automatización, así como por su simulación geotérmica totalmente integrada, que permite gestionar miles de escenarios de simulación con alta confiabilidad y eficiencia.
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Superar las limitaciones
Según Ali Başer, cofundador de Flux Energy y experto en simulación de yacimientos, las plataformas tradicionales de modelado de yacimientos han presentado limitaciones significativas.
“Las herramientas convencionales a menudo carecían de una integración fluida entre el yacimiento, el pozo y los sistemas de superficie, lo que dificultaba simular de manera eficiente escenarios geotérmicos a escala de campo”.
“La gestión de múltiples casos de simulación era manual, propensa a errores y demandaba mucho tiempo. Además, la ausencia de funciones de aceleración por GPU en estas herramientas limitaba significativamente nuestra capacidad para realizar simulaciones de alta resolución o generar los grandes conjuntos de datos necesarios para el aprendizaje automático”.
“Estas limitaciones hacían casi imposible trabajar con sistemas complejos del subsuelo que involucraran fracturas naturales, especialmente cuando una calibración histórica sólida y precisa resultaba fundamental para la gestión sostenible de los yacimientos geotérmicos”.
Según explica, la interfaz de usuario intuitiva de Volsung permite el modelado rápido y preciso de este tipo de yacimientos fracturados. Con vistas a utilizarla, Flux llevó a cabo modelado en estado natural y simulaciones de flujo; preparó, depuró y analizó conjuntos de datos extensos, incluidas las historias de producción; y desarrolló y entrenó modelos proxy basados en IA para simular millones de escenarios de producción e inyección en una fracción del tiempo que requieren los métodos convencionales.
Modelo conceptual del campo de Flux Energy Solutions
Gestión sostenible cuidadosa
El núcleo de los esfuerzos de Flux Energy era la necesidad de gestionar el yacimiento de forma sostenible.
“La energía geotérmica solo es renovable si se gestiona con cuidado”, afirma Başer.
“Una producción inadecuada puede provocar enfriamiento térmico y pérdida de presión del yacimiento. Nuestro objetivo fue crear un modelo de yacimiento capaz de orientar decisiones a largo plazo para mitigar estos problemas y prolongar la vida útil del yacimiento”.
“Este proyecto reviste una importancia estratégica para los objetivos de energía renovable de Turquía. Con la aceleración del desarrollo geotérmico en el país, una gestión robusta de los yacimientos se vuelve fundamental tanto para la seguridad energética como para la sostenibilidad ambiental”.
“El uso innovador de la IA para ampliar y mejorar los flujos de trabajo de simulación convencionales puede transformar la manera en que se gestionan los campos geotérmicos, ya que permite probar escenarios casi en tiempo real y optimizar las operaciones”.
El uso de enfoques tradicionales planteaba varios desafíos significativos: el yacimiento era muy heterogéneo y presentaba fracturas naturales, lo que dificultaba la obtención de calibraciones históricas fiables; el tamaño y la complejidad del conjunto de datos eran problemáticos; y resultaba complicado integrar la IA de manera fluida con la simulación numérica sin perder precisión.
Con aceleración por GPU y herramientas de flujo de trabajo integradas, Volsung permitió obtener mejoras significativas en el rendimiento, señala Başer.
“Gracias al uso de la IA, hemos reducido el tiempo de evaluación para un volumen de 10 millones de escenarios de unos 380 años a menos de 10 días, lo que abre nuevas posibilidades para la gestión de yacimientos geotérmicos en tiempo real”, concluye.
Modelo de estado natural
Seguridad energética
Las mejoras logradas mediante el uso de Volsung pueden ayudar a prolongar la vida operativa del yacimiento, minimizar el enfriamiento térmico y reducir la necesidad de perforación adicional.
“Volsung nos permitió ejecutar de manera eficiente 3000 simulaciones, lo que redujo el tiempo de modelado en más de un 90 %. Este avance nos permitió comprimir a tan solo 12 meses un proyecto que normalmente habría demandado 60 meses con los métodos tradicionales, y que no habría sido viable con el nivel de calidad requerido”, señala Başer.
En cuanto a las obligaciones sociales, el proyecto promueve el uso de energía renovable y de origen local, y respalda la independencia energética.
“El aumento de la eficiencia también nos permitió dedicar más tiempo a interactuar con las partes interesadas, a fin de asegurar que el modelo respondiera a las necesidades operativas y ambientales locales”.
“No se identificaron riesgos ambientales ni sociales significativos. Al minimizar el desarrollo basado en prueba y error y evitar intervenciones innecesarias en los pozos, el modelo contribuyó a una operación de campo responsable, con menos interrupciones y una menor huella física en el terreno”.
Indicadores clave
- Reducción del cronograma del proyecto de 60 meses a 12 meses sin sacrificar la calidad
- Reducción de los costos del proyecto de aproximadamente USD 1 millón con herramientas tradicionales a USD 240 000
- Drástica reducción de la evaluación de 10 millones de escenarios de 380 años a menos de 10 días
La aplicación innovadora de IA por parte de Flux Energy Solutions obtuvo el reconocimiento como uno de los tres finalistas en los premios