由于地热行业内的相关数据深度极其广泛，而且地热能源由于其稳定性特征在可再生能源中的地位日益增加，因此我们必须考虑如何有效利用这些数据。以下是地热行业当前面临的主要机遇：
1.人工智能技术提高地热井生产力
正如广泛报道的那样，谷歌与 Fervo Energy合作开发人工智能和机器学习，可以提高下一代地热井的生产力，并使其更有效地响应需求。据说这种有趣的合作关系涉及先进的钻井、光纤传感和分析技术，以收集有关地热资源的热流、温度和性能的实时数据。有了如此深度和有效性的数据，地热技术的这种进步将使精确识别最佳地热钻井的位置和控制不同深度的开采成为可能。将这种能力与 AI 和机器学习开发相结合时，生产力的提升可能是革命性的。
2.机器学习优选钻探靶区
在全球范围内确定新的地热钻探资源以及在这些类型的项目中可能出现的复杂情况的数量是无法避免的（包括财务风险）。然而，这就是机器学习的用武之地。机器学习可更准确地从地图中发现地热标志并检测适合用途的地点。这可以包括快速发现和分类由地热活动引起的土地变形，寻找热液蚀变矿物的标记，以及使用断层密度数据定义分析边界。这个领域的进步和机会是巨大的。通过应用机器和人工智能，结合更广泛的计算能力和地热专业知识，可以在几分钟内创建工具来解决行业中的各种复杂问题（如现场钻井位置）——地热正确方向的又一步效率。
3.机器学习表征储层
在确定地热发电厂的效率和容量时，未来热流预测的可靠性和准确性非常重要。传统模型现在可能会受到未知因素的挑战和负面影响，例如意外气体或不明确的储层边界。机器学习可用于集成大数据和物联网现场测量，以更准确地了解每个地热发电厂流体的当前和不断发展的性质。这种增强的复杂程度是另一个途径，数据可以更好地支持地热能源行业的效率和风险缓解。
4.通过机器学习优化地热电站运行效率
在整个生命周期中，电站工况的变化与其地下储层具有显着的相互作用。例如，这包括热交换器、蒸发器，当然还有涡轮效率。将实时测量与机器学习相结合可以为传统性能模型增加重要价值。它还可以适应世界各地不同地点和地区的地热电站特定特征，以优化输出并更有效地预测维护计划。这种实时准确的分析水平有助于支持地热发电厂的整体效率，并在更长的时间内保持更高的效率。
5.数据还能如何使地热能行业受益？
鉴于技术、数据分析技术的快速发展以及跨行业的加速整合，机器学习和人工智能等为地热能行业提供的解决方案相对丰富。从利用智能传感器数据和应用机器学习算法优化加热和冷却系统，到用于资产监测、地下监测、井况等的物联网传感器，一切都有助于进一步增加地热能行业的价值。人们常说“数据”是 21 世纪的“新石油”。但是，也许正如我们所展示的，现实中的数据可能是地热能进一步提升其在可再生能源领域的地位并获得比其他方式更高的效率的变革性火花。
