岩石渗透性和微地震的关联可能对地热能产生利好效应

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研究人员使用机器学习将低幅微地震与地球下表岩石的渗透性联系起来，这一发现可能对改善地热能转移有重要意义。他们利用美国能源部（DOE）的资助以及来自EGS Collab和Utah FORGE示范项目的两个数据集，使用机器学习从数据中提取“噪音”，找出了遮蔽关联的联系。研究人员成功应用了转移学习的过程，将一个地点的模型成功应用到另一个地点，这表明这种联系是基于地下岩石的普通物理规律形成的。这意味着这种联系很可能对所有地热能站点都普遍适用。

研究人员指出，增加岩石的渗透性对各种能源开采方法至关重要，包括传统化石燃料的开采以及氢生产等可再生能源。通过识别地震活动和岩石渗透性之间的联系，可以提高能源提取的能力，同时确保微地震保持在不会造成损害或被公众观察到的阈值以下。

研究人员还指出，增加地热能的可用性将减少对化石燃料的依赖。此外，他们指出，将岩石渗透性与微震联系起来可以用于监测碳封存中的气体运动，以及地下氢的生产和储存。

整个研究是美国能源部资助项目的一部分，旨在降低地热能的成本并增加生产，并利用机器学习更好地理解和预测地震，包括微震。

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