Numerical and Experimental Characterization of Dissolution and Precipitation Processes in Deep Geothermal Reservoirs

Geothermie hat ein großes Potenzial, um in einem zukünftigen Energiemix eine bedeutende Rolle zu spielen. Sie vereint die Vorteile einer sehr guten Regelbarkeit, bietet alle Voraussetzungen für eine dezentrale Versorgung und ist überdies vollständig grundlastfähig. Dies ist besonders in der Übergangszeit hin zu einer erdölfreien Energiegewinnung wichtig. Hier kann Geothermie sofort Anteile von Kohle und Gas ersetzen. Da sich die Technologie jedoch immernoch in einer frühen Entwicklungsstufe befindet, ist noch eine Vielzahl an Herausforderungen zu bewältigen. Eines der größten Hemnisse ist die Chemie der Fluide. Aufgrund ihrer oft hochmineraliserten Zusammensetzung zusammen mit den sehr hohen Temperaturen, stellen sie ein harsches chemisches Milieu für Rohrstränge und Übertage-Installationen von Kraftwerken darstellen. Die mit der Förderung der Fluide einhergehende Scalingbildung und Korrosion können den Kraftwerksbetrieb stark beeinträchtigen. Darüber hinaus beeinflusst die Komplexität der chemischen Syteme auch die Exploration potentieller Geothermiefelder und trägt maßgeblich zum vergleichsweise hohen Fündigkeitsrisiko bei. Besonders die Geothermometrie, eigentlich eine Standardmethode zur Abschätzung der Reservoirtemperatur aus der chemische Zusammensezung von natürlich austretenden geothermalen Quellen, ist immernoch mit enormen Unsicherheiten behaftet. So führt die Anwendung unterschiedlicher Geothermometer auf eine einzelne Probe nicht selten zu Abweichungen der berechneten Temperaturen in einer Größenordnung von >>100 K. Mit der Bildung von Scalings und geothermometrischen Explorationsmethoden werden zwei eigenständige Themenbereiche untersucht, die jedoch auf denselben chemischen Grundlagen und Prozessen basieren. Ein gemeinsames Problem beider Themenfelder ist, dass Fluidproben, die typischerweise an der Oberfläche genommen werden, nicht mehr die Bedingungen des Reservoirs widerspiegeln. Um eine belastbare Bewertung des Scalingpotenzials zu erheben und eine Bestimmung der insitu-Temperaturen vorzunehmen, ist es von besonderer Bedeutung, die ursprüngliche Zusammensetzung in der Tiefe zu kennen. In dieser Arbeit werden numerische Verfahren und Laborversuche angewendet, um das Prozessverständnis zu verbessern und die relevanten Prozesse zu quantifizieren. Diese Analysen werden im Hauptteil der Arbeit in drei eigenständigen Untersuchungen dargestellt. Die erste Studie untersucht numerisch die thermo-hydraulisch-chemischen (THC) Prozesse, die in einem Förderstrang eines Einbohrloch-Projekts unter Produktionsbedingungen zu massiver Halit-Scalingbildung führten. Es wird gezeigt, dass das numerische Modell das thermische Verhalten der Bohrung sehr gut abbildet. Aufgrund des hohen Salzgehalts des geförderten Fluids (>400 g/kgW), war die Anwendung des Pitzer Ionen Interaktionsmodells erforderlich. Die Parametrierung des Modells und die Überprüfung ihrer Gültigkeit für das betrachtete chemische System wurden mittels Vergleich der modellierten Löslichkeitsdaten mit Literaturdaten und mit Resultaten eigener Löslichkeitsexperimente nachgewiesen. Es wird dargestellt, dass ein vollständig gekoppeltes THC Modell benötigt wird, um die komplexe Interaktion von Temperatur, Fluss, Durchlässigkeit und der Präzipitation zu quantifizieren. Dabei ist es möglich, die chemische Zusammensetzung des tiefen Fluids im Hinblick auf die für die Scalings relevanten Bestandteile zu rekonstruieren und die Bildung von Scalings hinsichtlich der Bildungstiefe und der ausgefällten Mengen zu quantifizieren. Darüber hinaus wird gezeigt, dass das kostengünstige, risikoarme Konzept der Verwendung von bestehenden Bohrungen mittels Einbohrloch-Konzept auch deutliche Nachteile hat. Das Modell bildet den unmittelbaren Anstieg des Temperaturgradienten im Produktionsstrang direkt auf der Höhe des beginnenden Gegenstromabschnitts ab. Für eine kühlungsinduzierte Bildung von Scalings ist das Potenzial für ihre Akkumulation in diesem Bereich am größten. Da ein dringender Bedarf an verlässlichen Tools für die Exploration besteht, wird in der zweiten Studie das Potenzial der Multikomponenten-Geothermometrie bewertet und in einem zweiten Schritt die Methode verfeinert. Das Vorgehen wird in einer Fallstudie gezeigt. Dazu werden natürliche Fluide von heißen Quellen aus dem geothermalen System des Villarrica Vulkans in Südchile und Fluide, aus Laborexperimenten, bei den zwei Reservoirgesteins-Analoge aus dem untersuchnugsgebiet unter insitu-Bedingungen mit Wasser äquilibriert wurden, untersucht. Dabei zeigt sich, dass die Methode vergleichsweise robust gegenüber sekundären Störeinflüssen ist und auch schon ohne Korrekturen Ergebnisse mit nur geringen Schwankungen liefert (ΔT <50 K). Der Einfluss der Faktoren, die zu einer schematischen Unterschätzung der Reservoirtemperaturen führen, wie die Verdünnung durch oberflächennahes Wasser, der pH-Wert im Reservoir und Schwankungen der Aluminiumkonzentration, werden in einer Sensitivitätsanalyse evaluiert und quantifiziert. Anhand dieser Ergebnisse werden die berechneten Temperaturen korrigiert, um realistische insitu-Bedingungen zu erhalten. So lassen sich für das geothermale System im Untersuchungsgebiet Reservoirtemperaturen errechnen, die zum einen nur eine geringe Schwankungsbreite (≤25 K) zeigen und andererseits sehr gut zu den verfeinerten SiO2 und Na-K Temperaturen der dritten Studie passen. In der dritten Untersuchung werden die störenden Parameter für klassische SiO2 und Na-K Lösungsgeothermometer identifiziert und quantifiziert. Wie im Falle der Arbeit zur Multikomonenten-Methode, wird das Konzept anhand der Quellfluide aus dem chilenischen Untersuchungsgebiet und den Fluiden aus Laborversuchen demonstriert. Dabei wird deutlich, dass beide Geothermometer offensichtlich durch die chemische Zusammensetzung des Reservoirgesteins beeinflusst sind. So hängt das Polymorph, das die SiO2 Konzentration kontrolliert, offenbar genauso vom Reservoirgestein ab, wie das Na+/K+-Gleichgewicht der Fluide. Des Weiteren werden die großen Auswirkungen der Verdünnung und des pH-Werts der Fluide auf die SiO2 Temperaturen nachgewiesen. Es wird dargestellt, wie mittels geochemischer Modellierung, Chlorfluorkohlenwasserstoff-Konzentrations-messungen und der stabilen Wasserisotope eine Korrektur der Daten auf die insitu-Bedingungen möglich ist und wie sich so die SiO2-Temperaturen korrigieren lassen. Für die Auswahl der geeigneten Na-K Geothermometer, wird ein Ansatz vorgeschlagen, welcher mittels Betrachtung der Gleichgewichtszustände von Albit und K-Feldspat, die Auswahl des passende Na-K Geothermometers für das jeweils betrachtete Fluids unterstützt. Die Abweichung zwischen den so erhaltenen SiO2 und Na-K Temperaturen konvergieren von zunächst >>100 K zu deutlich niedrigen Abweichungen von ≤10 K. Die Temperaturen passen außerdem sehr gut zu den Ergebnissen der Mehrkomponenten-Geothermometrie. Maximale Abweichungen liegen im Bereich von <20 K

MulT_predict - An optimised comprehensive multicomponent geothermometer

In this study, we introduce MulT_predict as a fully integrated solute multicomponent geothermometer, combining numerical optimisation processes for sensitive parameters to back-calculate to chemical reservoir conditions. This results in a state of the art geothermometer, providing an accurate reservoir temperature estimation validated by geothermal borehole measurements on a worldwide scale. In addition, a universally valid mineral assemblage for an unknown reservoir composition is developed, focusing on worldwide applicability. Using the evolved methodology, the limits of the optimisation processes are determined by using a synthetic brine (150 ◦C, pH 6, aluminium concentration 0.003 mmol/l) and successively perturbing its geochemical equilibrium state. Individual back-calculation of reservoir conditions lead to valid temperature estimations of 145 ◦C, 3.4% lower than the initial temperature while a simultaneous and interdependent optimisation reconstructs the sensitive parameters even more precisely with a deviation of 0.056 for the initial pH value, and 0.164 μmol/l for the aluminium concentration

Optimised multicomponent geothermometer MulT_predict

Geothermometry is used for reservoir temperature estimation since the 1960s. Different kind of solute, gas, and isotopic geothermometers has been evolved and further developed. We are focusing on solute geothermometery, using the multicomponent approach by Reed and Spycher (1984) and combined it with an optimisation process suggested by Nitschke et al. (2017). Therefore, IPhreeqC by Parkhurst and Appelo (2013) and Matlab were coupled. Thus, the geochemical output of IPhreeqC is numerically evaluated and optimised with Matlab. Sensitive parameters, e.g. pH-value, and aluminium concentration etc. are varied simultaneously to minimise the temperature difference between multiple mineral phases, used as geothermometer. MulT_predict with its implemented optimisation leads to more accurate temperature estimations with lesser variance of error

Numerical Simulation of Temperature Logs in High Temperature Wells : Towards the Application to the RN-15/IDDP2 Well

In the frame of the EU Horizon 2020 DEEPEGS project and the IDDP2 project, the well RN-15 located in the Reykjanes geothermal field (Iceland) was deepened. So far, this well, namely RN-15/IDDP-2 is the deepest geothermal well drilled in Iceland with a final depth of 4,659 m,a measured bottom-hole temperature of 427°C and a fluid pressure of 34 MPa. During drilling, several temperature logs were run whilst water was injected continuously to cool down the equipment in the borehole due to the high-temperature environment. The objective of our work, as part of the DEEPEGS project, is to apply numerical simulation methods to estimate the formation temperature and fluid loss along the well path, based on the recorded temperature logs acquired under dynamic conditions, during and after drilling. This is of particular interest for the development and understanding of the deep geothermal reservoir. Our approach comprises the development of a transient thermal model in which the temperature evolution of the well and the surrounding formation is simulated. The numerical tool enables the use of the whole history of fluid circulation data. In this work, we first simulated synthetic models in order to investigate the feasibility of (1) using temperature logs obtained under borehole cooling conditions to estimate the static formation temperature (SFT)and (2) characterizing fluid losses from temperature logs. The results showed that applying simple temperature correction methods on the non-shut-in temperature data could lead to large errors for SFT estimation even at low flow rates. Fluid loss leads to a local gradient increase in the vertical temperature profile. The magnitude of the gradient change depends both on the percentage of fluid loss and the flow rate. However, for fluid losses below 30% or relatively high flow rates 20-50 L/s (velocities 0.5~1.3 m/s), the temperature gradient increase is independent of the flow rate. The knowledge and experience gained from the synthetic models provide insights for future work when the real temperature logging data are used to constrain the far-field formation temperature and to estimate the fluid loss. Herein, we also present some first results on the temperature analysis in the RN-15/IDDP2 well using real long-term drilling and logging data

An artificial neural network (ANN) as solute geothermometer

The application of geothermometry has been used for the last six decades for geothermal reservoir temperature estimation. A steady evolution of conventional geothermometers to multicomponent tools as well as application of artificial intelligence are nowadays available. The development of high-performing computers offers the possibility to use deep learning algorithm for reservoir temperature estimation. Serving a selection of geochemical input parameters to artificial neural networks, they can be used to predict temperatures in the subsurface. Therefore, the chemical composition of the geothermal fluids are required. Main cations and anions as well as the SiO2 concentration and the pH value serve as these input parameters. Using the data of well-studied geothermal systems, the neurons within the layers of the neural network are linked and weighted. Thus, the newly developed artificial intelligence is trained and validated. As a result, the modelled reservoir temperatures match with the in-situ temperature measurements of the analysed geothermal fields. Contrary to the usage of conventional geothermometers, the application of artificial neural networks are a useful novelty. While dealing with large amounts of data, artificial neural networks are faster, more easy-to-handle, as well as higher in accuracy

MulT_predict - An optimised multicomponent geothermometer

For a successful geothermal reservoir exploration, an in-situ temperature estimation is essential. Since geothermometric reservoir temperature estimations using conventional solute geothermometers often entail high uncertainties, a new computational approach is proposed. The goal was to obtain high-accuracy multicomponent reservoir temperature estimations by only using standard geochemical data without the need of sophisticated gas analysis. Therefore, the new numerical tool MulT_predict is introduced. MulT_predict is a multicomponent geothermometer code with integrated sensitivity analyses to back calculate on in-situ conditions. The script is based on MATLAB, which interacts with IPhreeqc. The tool was calibrated and validated against in-situ reservoir temperature measurements in Iceland. Hence, reservoir conditions are numerically reconstructed by varying various sensitive parameters (e.g. pH value, steam loss, aluminum concentration etc.) to reduce the uncertainties of the reservoir temperature estimation. The new method led to statistically robust and precise reservoir temperature estimations. To apply MulT_predict on a new geological site, a set of reservoir specific minerals for the Upper Rhine Graben is developed as the base of the multicomponent geothermometer. While calculating the saturations indices of the mineral phases over a defined temperature range, sensitive parameters are subsequently varied. As pH, aluminum concentration and redox potential are prone to interferences (e.g. measurement errors, secondary processes, etc.) as well as possible phase segregation due to boiling or mixing processes during the fluid ascent, reservoir conditions are numerically reconstructed to reduce the temperature estimation uncertainties. The variation of sensitive parameters minimizes the spread between the calculated temperature estimations of each selected mineral phase. The minimal range within the temperature estimations reflects the most plausible reservoir conditions. In this case, the geochemical equilibrium between mineral phases and the reservoir rock is reconstructed. The reservoir temperature estimations mostly fit the in-situ temperature measurements. Therefore, spatial and temporal changes in the borehole can be determined and investigated

MulT_predict - A multicomponent geothermometer with integrated sensitivity analyses

For a successful geothermal reservoir exploration, an in-situ temperature estimation is essential. Since geothermometric reservoir temperature estimations using conventional solute geothermometers often entail high uncertainties, a new computational approach is proposed. The goal was to obtain high-accuracy multicomponent reservoir temperature estimations by only using standard geochemical data without the need of sophisticated gas analysis. Therefore, the new numerical tool MulT_predict is introduced. MulT_predict is a multicomponent geothermometer code with integrated sensitivity analyses to back calculate on in-situ conditions. The script is based on MATLAB, which interacts with IPhreeqc. The tool was calibrated and validated against in-situ reservoir temperature measurements. Hence, reservoir conditions are numerically reconstructed by varying various sensitive parameters (e.g. pH value, steam loss, aluminum concentration etc.) to reduce the uncertainties of the reservoir temperature estimation. The new method led to statistically robust and precise reservoir temperature estimations. At first, a set of reservoir specific minerals is selected as the base of the multicomponent geothermometry. While calculating the saturations indices of the mineral phases over a defined temperature range, sensitive parameters are subsequently varied. As pH, aluminum concentration and redox potential are prone to interferences (e.g. measurement errors, secondary processes, etc.) as well as possible phase segregation due to boiling during the fluid ascent, reservoir conditions are numerically reconstructed to reduce the temperature estimation uncertainties. The variation of sensitive parameters minimizes the spread between the calculated temperature estimations of each selected mineral phase. The minimal range within the temperature estimations reflects the most plausible reservoir conditions. In this case, the geochemical equilibrium between mineral phases and the reservoir rock is reconstructed. The reservoir temperature estimations fitting the in-situ temperature measurements with a maximal uncertainty of 2.6% and an overall temperature accuracy of 0.5% while the average temperature spread is about 4.2% of the measured absolute reservoir temperature. Furthermore, the back calculated sensitive parameters match the results corrected via WATCH 2.4 (Bjarnason 2010). Especially steam loss and pH value now can be reconstructed with just a standard water analysis without the requirement for an additional gas analysis other approaches typically need. In addition, no supplementary software is needed to back calculate nor pH value nor steam loss. The outcome of the statistical evaluation is given as a box plot combining the temperature estimations of each mineral phase used in the multicomponent geothermometer. In conclusion, the developed method is a promising tool for the high precision estimation of reservoir temperatures. Since MulT_predict does not rely on a sophisticated gas analysis and geochemical data, which is often not available, the tool facilitates the usability yet calculating precise reservoir temperature estimations