综述：深度地热能中的人工智能：趋势、洞察与未来展望

《Renewable Energy Focus》：Artificial Intelligence in Deep Geothermal Energy: Trends, Insights, and Future Perspectives

本文系统综述了人工智能在地热能领域的应用，分析了183篇文献，发现AI在地热资源勘探、系统优化、环境评估等8个领域应用广泛，其中卷积神经网络、循环神经网络和物理信息神经网络表现突出，中国在AI地热研究中占据领先地位，但环境与经济评估仍需加强。

　　随着全球对可再生能源的需求不断上升，深部地热能作为一种稳定、不受环境波动影响的能源形式，逐渐被重新评估。地热能的优势在于其能够提供持续的电力输出，特别适用于基础负荷供电和电网稳定性。然而，其发展受到地层复杂性、高勘探成本以及运营效率低下的限制。人工智能（AI）因其强大的数据分析和预测建模能力，为解决这些挑战提供了新的视角。本文旨在评估AI在深部地热能领域的应用，通过系统化地整合相关研究，揭示其如何帮助降低开发成本、缩短开发周期、提高运营效率。通过结构化的Web of Science检索和多阶段筛选，共收集了183篇同行评审的期刊文章，覆盖八个主要研究领域：储层表征、勘探与资源识别、系统优化、地震监测与风险评估、钻井优化、混合能源系统、环境影响与可持续性、以及技术经济分析。

从2020年起，地热能领域的AI应用呈现出指数级增长，超越了整体AI研究的增长速度。中国和美国在这一领域占据主导地位，分别贡献了49和43篇论文，其次是德国、土耳其、加拿大和印度。随着AI技术的发展，高级算法逐渐成为研究热点，例如卷积神经网络（CNN）用于空间建模和图像解释，循环神经网络（RNN）用于时间序列预测，物理信息AI、贝叶斯框架以及自编码器（Autoencoders）则在不确定性量化和数据重建方面取得了显著进展。本文的创新性在于它提供了对AI在深部地热能领域应用的跨领域综合分析，采用统一的算法-输入-输出-性能视角，使得不同研究方法之间的比较成为可能，同时揭示了各方法在不同地热任务中的有效性，并发现了未充分研究的领域，如环境评估和技术经济分析。

地热能的开发需要精确的资源勘探、高效的数据处理以及科学的系统优化。AI在这些方面提供了重要的支持。例如，在储层表征中，AI模型可以利用地质、地球物理和地球化学数据，预测地热储层的温度、渗透率和孔隙度，从而减少勘探风险并提高数据处理的准确性。此外，AI还被广泛应用于勘探和资源识别，通过分析地质、地理和地球物理数据，AI能够提高地热资源潜力的识别效率，减少勘探成本。在系统优化方面，AI模型通过预测生产与注入井的流量，优化能源产出和资源管理，从而提高地热发电厂的效率和稳定性。AI在钻井优化中的应用也日益增加，通过提高钻井精度、优化钻井速度（ROP）以及减少井筒不稳定的风险，提升了钻井作业的安全性和效率。

在地震监测与风险评估领域，AI技术被用于实时识别和分类地震事件，提高对诱发地震风险的预测能力。AI模型可以利用地震波形数据和地层结构信息，对地震活动进行分类和聚类分析，从而帮助制定更有效的风险管理策略。同时，AI在混合能源系统中的应用也在不断扩展，例如优化地热-太阳能和地热-氢能系统的集成，提高整体能源效率和可持续性。环境影响与可持续性研究方面，AI被用于评估地热排放、管理水质以及优化可持续资源利用，有助于减少地热能开发对环境的负面影响。

AI在地热能领域的应用不仅限于技术层面，还涉及经济可行性评估。技术经济分析是地热项目开发的重要组成部分，AI通过模拟和预测，帮助评估投资回报率和长期经济效益。随着AI在这些领域的深入应用，其在提高地热能开发效率和可持续性方面的作用愈发显著。

然而，尽管AI在地热能领域的应用已经取得了一定进展，但仍存在一些局限性。首先，目前的研究主要集中在技术优化，对经济可行性的综合分析仍然不足。其次，虽然AI技术在某些领域表现出色，但在其他领域，如环境影响评估和技术经济分析，其应用仍较为有限。此外，AI模型的可解释性仍然是一个挑战，尤其是在需要结合物理模型的复杂系统中，如何确保AI模型的透明度和可靠性，仍然是一个需要解决的问题。

未来，AI在地热能领域的应用有望进一步扩展。随着数据采集技术的进步和计算能力的提升，AI模型将能够处理更加复杂和高维度的数据，提高预测的准确性和可靠性。同时，随着对地热能环境影响的关注增加，AI在可持续性评估中的作用也将更加突出。此外，物理信息AI（PIML）和贝叶斯方法的结合，可能会在不确定性量化和数据重建方面提供更强大的工具。最后，随着自监督学习和强化学习等新兴技术的发展，AI在地热能开发中的应用将更加灵活和高效，有助于实现更全面的能源管理和优化。

综上所述，AI在深部地热能领域的应用正迅速扩展，为提高勘探效率、优化系统运行和增强可持续性提供了重要支持。尽管目前仍存在一些局限性，但随着技术的不断进步和研究的深入，AI有望成为推动地热能发展的关键工具。