Haberler

Stanford araştırmacıları ABD yeraltı termal haritası yayınladı

Stanford Sıcaklık Modeline dayalı 5 kilometre derinlikteki sıcaklık tahminleri (kaynak: Web sitesi ekran görüntüsü, Stanford Sıcaklık Modeli)
Merve Uytun 5 Nis 2024

Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılar, ABD için 7 kilometre derinliğe kadar yeraltı sıcaklıklarını tahmin eden bir sıcaklık modeli oluşturdular.

Stanford Üniversitesi’nden Mohammad Aljubran ve Profesör Roland Horne tarafından yapılan bir çalışma, Amerika Birleşik Devletleri kıtası için 0 ila 7 kilometre derinliği (1 km aralıklarla) kapsayan bir derinlikte sıcaklık modelinin oluşturulmasıyla sonuçlandı. Haritaya web tabanlı bir API veya ArcGIS aracılığıyla erişilebilir. Verilere ayrıca Jeotermal Veri Deposu aracılığıyla da erişmek mümkün.

Yöntemleri ve bulguları özetleyen bir ön baskıya buradan erişilebilir: https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.09961

Stanford Sıcaklık Modeli kullanılarak oluşturulan örnek sıcaklık profili kaynak Web sitesi ekran görüntüsü Stanford Sıcaklık Modeli

Stanford Termal Dünya Modeli, 400.000’den kuyu dibi sıcaklığı ölçümünden elde edilen girdiler kullanılarak oluşturuldu. Diğer girdiler arasında derinlik, yükseklik, coğrafi koordinatlar, tortu kalınlığı, manyetik anomali, yerçekimi anomalisi, radyoaktif elementlerin gama ışını akışı, sismisite ve elektrik iletkenliği gibi veriler yer alıyordu.

Veriler daha sonra fizik bilgili grafik sinir ağları kullanılarak işlendi. Model, aynı anda yüzey altı sıcaklıklarını, yüzey ısı akışını ve kaya termal iletkenliğini tahmin edecek şekilde eğitildi, dolayısıyla üç boyutlu ısı iletimi yasasını karşıladı.

Model üstün sıcaklık, yüzey ısı akışı ve termal iletkenliğin sırasıyla 4,8C, 5,817 mW/m2 ve 0,022 W/(Cm) mutlak hata anlamına geldiğini gösterdi.

Aljubran & Horne’un modeli, yer altı sıcaklıklarına ilişkin verileri kamuya açık hale getirmeyi amaçlayan giderek büyüyen çalışmalar listesine katılıyor. Bu tür çabalar, jeotermal projeler için potansiyel alanların belirlenmesinin yanı sıra risklerin ve fırsatların paydaşlara iletilmesinde de faydalıdır. Dikkate değer örnekler arasında aşağıdakiler yer almaktadır:

Kaynak: ThinkGeoEnergy