Tabla de contenido

De un vistazo

Este módulo calcula el potencial de la energía geotérmica superficial que se utilizará en bombas de calor de fuente terrestre para regiones seleccionadas en forma de un archivo ráster. Las entradas son archivos ráster con temperaturas iniciales del suelo, conductividad térmica del suelo promediada en profundidad y capacidad térmica del suelo promediada en profundidad.

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Introducción

El módulo de cálculo tiene como objetivo calcular el potencial geotérmico somero basado en r.green.gshp.theoretical según la metodología G.pot . En este módulo, la salida es la energía máxima teórica que se puede convertir en el caso ideal sin tener en cuenta las limitaciones financieras y espaciales.

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Entradas y salidas

Los parámetros y capas de entrada, así como las capas y parámetros de salida, son los siguientes.

Las capas de entrada y los parámetros son:

  • Vector con conductividad térmica del suelo promediada en profundidad [W m -1 K -1 ]
  • Valor con la temporada de calefacción [0-365] días
  • Ráster con la temperatura inicial del suelo T0 [° C]
  • Valor con capacidad térmica del suelo promediada en profundidad [MJ m -3 K -1 ]

Los parámetros de entrada avanzados son:

  • Radio del pozo [m]
  • Resistencia térmica del pozo [m KW -1 ]
  • Longitud del pozo [m]
  • Radio de la tubería [m]
  • Número de tuberías en el pozo
  • Conductividad térmica del relleno del pozo (lechada geotérmica) [W m -1 K -1 ]
  • Temperatura de fluido mínima o máxima [° C]
  • Vida útil simulada de la planta [años]

Las capas de salida y los parámetros son:

  • un mapa ráster con el potencial de energía geotérmica [MWh / (ha * año)]
  • un indicador de energía promedio que se puede extraer por sistema GCHP [MWh / año]

Una explicación más detallada del ráster de entrada predeterminado está disponible en el repositorio de Hotmaps

También vale la pena mencionar que debido al hecho de que la implementación del sistema geotérmico no siempre es posible, especialmente en áreas urbanas muy densas, el archivo ráster de entrada no proporciona información para varias ciudades grandes. Esto también es visible en los archivos de salida y NO es un error en el cálculo.

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Método

El método para definir el potencial energético se basa en el G.pot . El potencial de la energía geotérmica somera se calcula mediante una relación empírica propuesta por Casasso et al. (2016) .

La metodología produce un mapa con la potencia y la energía que se puede extraer considerando las principales características del terreno (por ejemplo, temperatura del suelo / capacidad / conductividad) y del pozo (por ejemplo, longitud, diámetro, etc.).

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Repositorio de GitHub de este módulo de cálculo

Aquí obtiene el desarrollo de vanguardia para este módulo de cálculo.

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Ejecución de muestra

Los usuarios pueden proporcionar diferentes características del suelo (por ejemplo, temperatura del suelo, conductividad y capacidad del suelo), si están disponibles. También es posible definir las diferentes características del sistema geotérmico como la geometría del Pozo.

Como se mencionó anteriormente, se genera una capa ráster como salida. Esta capa muestra el potencial en diferentes áreas. Como es difícil estimar el potencial en áreas urbanas densas, la capa ráster de entrada no proporciona información para dichas regiones. Como resultado, estas regiones también están vacías en la capa de salida.

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Cómo citar

Pietro Zambelli y Giulia Garegnani, en Hotmaps Wiki, CM Potencial geotérmico superficial (septiembre de 2020)

Autores y revisores

Esta página fue escrita por Giulia Garegnani y Pietro Zambelli ( EURAC ).

☑ Esta página fue revisada por Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

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Licencia

Copyright © 2016-2020: Pietro Zambelli y Giulia Garegnani

Licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0

Este trabajo está autorizado bajo una licencia internacional Creative Commons CC BY 4.0.

Identificador de licencia SPDX: CC-BY-4.0

Texto de licencia: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

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Reconocimiento

Nos gustaría transmitir nuestro más profundo agradecimiento al Proyecto Hotmaps Horizon 2020 (Acuerdo de subvención número 723677), que proporcionó los fondos para llevar a cabo la presente investigación.

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