Doktorandenstelle – Maschinelles Lernen zur Steigerung der geothermischen Energieeffizienz, Karlsruher Institut


KIT Campus Süd, Karlsruhe, Deutschland (Quelle: KIT)

Das Karlsruher Institut für Technologie in Deutschland hat eine offene Doktorandenstelle für ein Projekt, das maschinelles Lernen nutzt, um die Bildung von Ablagerungen in geothermischen Kaskadenoperationen zu modellieren.

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in Deutschland hat derzeit eine offene Doktorandenstelle im kommenden Projekt Machine Learning for Enhancing Geothermal Energy Production (MALEG) zu vergeben. Interessenten können die besuchen Offizielle Seite des KIT für weitere Details zur Anwendung. Einreichungen werden nur bis zum 30. September 2022 angenommen.

Ziel des MALEG-Projekts ist die Auslegung und Optimierung von Kaskadenerzeugungsschemata mit dem Ziel der höchstmöglichen Energieausbeute in geothermischen Energieanlagen durch Vermeidung von Skalierung. Das erhöhte Skalierungspotenzial niedrigerer Rücklauftemperaturen ist eine große Herausforderung, da die Verwendung von geothermischer Kaskadierung zu einer gängigeren Strategie zur Effizienzsteigerung wird.

Die Forschung wird sich auf die Entwicklung eines maschinellen Lernwerkzeugs konzentrieren, um die Auswirkungen einer verbesserten Kühlung auf das Fluid-Mineral-Gleichgewicht zu quantifizieren und den Betrieb wirtschaftlich zu optimieren. Das Tool basiert auf den Ergebnissen weit verbreiteter deterministischer Modelle und experimenteller Daten, die von unseren internationalen Projektpartnern in geothermischen Kraftwerken in Deutschland, Österreich und der Türkei gesammelt wurden. Nach der vollständigen Implementierung wird das MALEG-Tool als digitaler Zwilling des Kraftwerks fungieren und bereit sein, Skalierungsprozesse für die geothermische Erzeugung aus verschiedenen geologischen Umgebungen zu bewerten und vorherzusagen.

Der ideale Kandidat sollte einen Master-Abschluss in Geowissenschaften oder Geophysik mit einem starken Interesse an wässriger Geochemie und Erfahrung in numerischer Modellierung haben.

Quelle: Karlsruher Institut für Technologie

Körbl Schreiber

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