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Quaise Inc.钻井技术可以让地热为世界供电

来源:更新时间:2021-11-18

如果我们能够深入到地球深处以获得经济可行性所需的条件并释放我们脚下的热量,地热能系统就有可能为世界提供动力并成为减少温室气体排放的领先技术。Quaise Inc. 正在开发一种具有潜在破坏性且完全独特的钻井技术来实现这一目标。

这是 Quaise 的 Matt Houde 于 6 月 15 日在世界地热大会 (WGC) 上发表的一篇论文的总结。Houde 不仅描述了该公司在麻省理工学院首创的技术,还提出了一些计算和成本模型,显示了其技术和经济可行性。

Houde 的合著者是 Quaise 首席执行官 Carlos Araque、Impact Technologies LLC 的 Ken Oglesby 和麻省理工学院等离子体科学与融合中心 (PSFC) 的 Paul Woskov。

访问母矿脉

地热能的母脉位于地表以下约 2 至 12 英里处,那里的条件非常极端(例如,温度超过 374 摄氏度或 704 华氏度),如果可以将水泵送到该地区,它将变得超临界,一个大多数人都不熟悉的类似蒸汽的阶段。(熟悉的相是液态水、冰和形成云的蒸气。)反过来,超临界水可以携带比普通热水多 5-10 倍的能量,如果它可以被抽到上面,那么它就成为一种非常有效的能源接地到涡轮机,可以将其转化为电能。

今天,除了冰岛和其他相对接近地表的地区,我们无法获得这些条件。第一个问题:我们不能钻得足够深。石油和天然气行业使用的钻机无法承受数英里外的可怕温度和压力。

Houde 以能源部 2019 年 Geovision 报告中的引述开始了他的演讲,该报告是对美国地热行业的分析:“通过足够深的钻探,可以在地球上的任何地方找到超临界资源......技术……超临界资源的经济生产将需要开发全新的钻井技术和方法。”

Quaise 正在为此而努力。该公司的技术取代了传统的钻头,这些钻头用毫米波能量(我们许多人用来做饭的微波的表兄弟)机械地破碎岩石。这些毫米波 (MMW) 从字面上融化然后使岩石蒸发以形成更深的洞。Houde 的 WGC 演讲标题:“重写深层地热钻探的极限:使用毫米波技术进行直接能源钻探”。

“这听起来像是科幻技术,但事实并非如此,”Houde 说。“这绝对是真实的,而且可行且实用。这只是在实验室和现场实施和验证它的问题。”

强大的基础

Houde 强调,Quaise 方法基于“已经成熟和商业化”的技术,几十年来已经为聚变能研究和石油和天然气工业开发。Quaise 只是将该技术重新用于不同的应用程序。

例如,该技术的关键毫米波能量是由陀螺仪产生的,并通过波导定向到其目标(深、热的岩石)。两者都是经过大约 50 年的核聚变作为能源的研究而开发的。Quaise 技术还利用了传统钻井技术,例如石油和天然气行业开发的技术。Quaise 仍将使用它们从表层向下钻探到基岩,这是它们的优化目标。

然后系统将切换到毫米波技术。后者“简化了井下的一切,因此没有什么对高温和高压特别敏感。这使我们能够减轻在这些深度使用传统机械钻机时遇到的许多问题,”Houde 说。

运行数字

Houde 提出了几项计算,显示了 Quaise 方法的技术可行性。例如,他表明,即使进入地球几英里的钻井速度也应该与传统地热钻井的速度大致相同。此外:Quaise MMW 技术会自动熔化岩石,形成坚固的玻璃“衬里”,防止孔塌陷并保护波导。向下约 6 英里,这将取代目前用于保护与靠近地表的常规机械钻探相关的钻孔的水泥套管。反过来,这实际上解决了其他问题,例如与移除损坏的钻头相关的停机时间。

Houde 还介绍了有关去除汽化岩石的计算,这是使用现有的压缩机技术将吹扫气体连同 MMW 能量一起泵入孔中来完成的。将一般设置视为较大吸管中的吸管。能量和气体通过内部吸管向井下移动,最终到达并蒸发底部的岩石。然后携带汽化岩石或颗粒的气体通过两根吸管之间的空间返回地表。“我们的计算表明,颗粒可以在井下压力和流速落在现有压缩机范围内的情况下向上输送,”Houde 说。

Quaise 方法经济可行性的成本模型也很有前景。Houde 指出,很少有地热井钻过 10 公里(约 6 英里),但使用传统技术要钻得这么远,每米的成本超过 5,000 美元。成本模型表明,以每米 1,000 美元左右的钻探成本,毫米波钻探可以达到两倍的深度。

下一步是什么?

尽管麻省理工学院的实验表明使用毫米波能量进行钻孔具有普遍的可行性,但该技术仍需在现场进行验证。Quaise 的目标是在未来几年在美国西部做到这一点,与 Altarock、麻省理工学院的 PSFC、橡树岭国家实验室、Impact Technologies 和通用原子公司合作。

该公司的投资者包括能源高级研究计划署(Houde 是 ARPA-E 项目的项目经理)、麻省理工学院的引擎、Vinod Khosla 和合作基金等。

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