search

A Flux Energy Solutions (Turquia) utilizou a plataforma Volsung da Seequent para reduzir o tempo de simulação geotérmica em 80% e os custos em 76%, fornecendo um ativo digital de IA para energia renovável na Turquia.

Por Paul Gorman

A geologia complexa e os sistemas de falhas da Turquia têm um lado positivo, pois impulsionam os esforços do país em adotar energias renováveis e explorar ainda mais seu potencial geotérmico.

A energia geotérmica gera cerca de 3% da eletricidade da Turquia. O país ocupa a terceira posição mundial no uso de energia geotérmica para aquecimento, ficando atrás apenas da China e dos Estados Unidos, com significativas possibilidades de expansão do mercado doméstico para o mercado de maior escala.

A Turquia utiliza água quente subterrânea e vapor desde os tempos antigos. Atualmente, cerca de 2 gigawatts de usinas geotérmicas estão em operação, com um potencial total de 4,5 GW no futuro.

A Flux Energy foi empregada para maximizar o desempenho sustentável do reservatório geotérmico de um campo de 69,5 megawatts no distrito vulcanicamente ativo de Salihli, no oeste da Turquia, utilizando simulação numérica avançada e modelagem de proxy orientada por IA.

Visualização em 3D de contornos de temperatura da visualização numérica

O tamanho, a complexidade e a natureza fraturada do reservatório representariam um desafio para a modelagem e o processamento de dados tradicionais, sendo impossível utilizar métodos manuais e softwares convencionais. A Flux precisava de uma plataforma digital rápida, escalável e focada em energia geotérmica para simular com precisão 3.000 cenários e integrar os resultados com modelos de IA.

A Flux escolheu o Volsung devido a sua automação e processamento robustos, e à simulação de energia geotérmica totalmente integrada, o que permite o gerenciamento de milhares de cenários de simulação com alta confiabilidade e eficiência.

Superando as limitações

De acordo com Ali Başer, cofundador da Flux Energy e especialista em simulação de reservatórios, as plataformas tradicionais de modelagem de reservatórios apresentam limitações significativas.

“As ferramentas convencionais muitas vezes não ofereciam uma integração perfeita entre o reservatório, o poço e os sistemas de superfície, dificultando a simulação eficiente de cenários de energia geotérmica em todo o campo.”

“Gerenciar múltiplos casos de simulação era um processo manual, propenso a erros e demorado.” “Além disso, a ausência de recursos de aceleração por GPU nessas ferramentas limitava significativamente nossa capacidade de realizar simulações de alta resolução ou gerar os grandes conjuntos de dados necessários para o aprendizado de máquina.”

“Essas limitações tornavam praticamente impossível trabalhar em sistemas complexos de subsuperfícies que envolviam fraturas naturais, especialmente quando uma correspondência histórica robusta e precisa era fundamental para a gestão sustentável de reservatórios geotérmicos.”

Segundo ele, a interface do usuário intuitiva do Volsung permite a modelagem rápida e precisa de reservatórios fraturados. Ao planejar o uso dessa tecnologia, a Flux realizou modelagem em estado natural e simulações de fluxos, preparou, limpou e analisou extensos conjuntos de dados, incluindo históricos de produção, e desenvolveu e treinou modelos proxy baseados em IA para simular milhões de cenários de produção e injeção em uma fração do tempo exigido pelos métodos convencionais.

Modelo conceitual do campo da Flux Energy Solutions

Gerenciamento sustentável cuidadoso

No centro dos esforços da Flux Energy estava a necessidade de gerenciar o reservatório de forma sustentável.

“A energia geotérmica só é renovável se for cuidadosamente gerenciada”, afirma Başer.

“A produção inadequada pode levar ao rebaixamento térmico e à perda de pressão no reservatório.” Nosso objetivo era criar um modelo de reservatório capaz de orientar decisões de longo prazo para mitigar esses problemas e aumentar a longevidade do campo.

“Este projeto é de importância estratégica para os objetivos da Turquia em matéria de energia renovável.” Com a aceleração do desenvolvimento de energia geotérmica no país, uma gestão de reservatórios robusta torna-se crucial tanto para a segurança energética quanto para a sustentabilidade ambiental.

“O uso inovador da IA para ampliar e aprimorar os fluxos de trabalho de simulação convencionais pode transformar a forma como os campos geotérmicos são gerenciados, permitindo testes de cenários em tempo quase real e otimização operacional.”

Havia vários desafios significativos na utilização de abordagens tradicionais: o reservatório era altamente heterogêneo e naturalmente fraturado, dificultando a obtenção de correspondências históricas confiáveis; o tamanho e a complexidade do conjunto de dados eram problemáticos; e era complicado integrar a IA perfeitamente com a simulação numérica sem perder a precisão.

De acordo com Başer, o Volsung, com aceleração por GPU e as ferramentas de fluxo de trabalho integradas, possibilitou ganhos de desempenho significativos.

“Ao utilizarmos IA, reduzimos o tempo de avaliação de cenários para um total de 10 milhões de cenários de uma estimativa de 380 anos para menos de 10 dias, abrindo novas possibilidades para a gestão em tempo real de reservatórios geotérmicos”, afirma.

Um modelo de estado natural

Segurança energética

As melhorias obtidas com o uso do Volsung podem ajudar a prolongar a vida útil do campo, minimizar o rebaixamento térmico e reduzir a necessidade de perfurações adicionais.

“O Volsung nos permitiu executar 3.000 simulações de forma eficiente, reduzindo o tempo de modelagem em mais de 90%.” “Essa inovação nos permitiu condensar um projeto que normalmente levaria 60 meses usando métodos tradicionais, o que não seria viável com a qualidade exigida, em apenas 12 meses”, diz Başer.

No que diz respeito às obrigações sociais, o projeto promove energias renováveis e de origem local, e apoia a independência energética.

“Os ganhos de eficiência também permitiram mais tempo para envolver os stakeholders, garantindo que o modelo atendesse às necessidades operacionais e ambientais locais.”

“Não foram identificados riscos ambientais ou sociais significativos.” Ao minimizar o desenvolvimento por tentativa e erro e evitar intervenções desnecessárias em poços, o modelo contribuiu para operações de campo responsáveis, com menos interrupções e menor pegada física no terreno.

Métricas principais

  • Reduzir um projeto de 60 meses para 12 meses sem sacrificar a qualidade.
  • Reduzir os custos do projeto de cerca de US$ 1 milhão com ferramentas anteriores para US$ 240.000.
  • Reduzir drasticamente o tempo de avaliação de 10 milhões de cenários de 380 anos para menos de 10 dias.

A aplicação inovadora de IA da Flux Energy Solutions foi reconhecida como uma das três finalistas do Prêmio Going Digital 2025 em Infraestrutura – Categoria Modelagem e Análise de Subsuperfície.

Saiba mais sobre as nossas soluções de energia geotérmica

Saiba mais

Suporte e treinamento gratuitos

Aumente o seu conhecimento em geociências, interaja com colegas e melhore as suas habilidades

Comunidade Seequent

Conheça novas oportunidades, interaja com colegas e compartilhe ideias e práticas recomendadas com outras pessoas em sua área.

Acesse a Comunidade da Seequent

Central de treinamentos

Comece a trabalhar rapidamente ou aprimore as suas habilidades acompanhando os nossos cursos gratuitos de eLearning para usuários iniciantes e avançados.

Visite a central de treinamentos da Seequent

Seequent Help

Encontre respostas para suas perguntas técnicas e aproveite ao máximo o seu produto com nossas informações detalhadas de ajuda sobre o produto.

Acesse a Ajuda da Seequent