The ability for groundwater heat pumps to meet space heating and cooling demands without relying on fossil fuels, has prompted their mass roll out in dense urban environments. In regions with high subsurface groundwater flow rates, the thermal plume generated from a heat pump's injection well can propagate downstream, affecting surrounding users and reducing their heat pump efficiency. To reduce the probability of interference, regulators often rely on simple analytical models or high fidelity groundwater simulations to determine the impact that a heat pump has on the subsurface aquifer and surrounding heat pumps. These are either too inaccurate or too computationally expensive for everyday use. In this work, a surrogate model was developed to provide a quick, high accuracy prediction tool of the thermal plume generated by a heat pump within heterogeneous subsurface aquifers. Three variations of a convolutional neural network were developed that accepts the known groundwater Darcy velocities as discrete two-dimensional inputs and predicts the temperature within the subsurface aquifer around the heat pump. A data set consisting of 800 numerical simulation samples, generated from random permeability fields and pressure boundary conditions, was used to provide pseudo-randomized Darcy velocity fields as input fields and the temperature field solution for training the network. The subsurface temperature field output from the network provides a more realistic temperature field that follows the Darcy velocity streamlines, while being orders of magnitude faster than conventional high fidelity solvers


翻译:地下水热泵在不依赖化石燃料的情况下满足空间供暖和冷却需求的能力,促使地下水热泵在密集的城市环境中大量涌出,在地下地下水流量高的地区,热泵注入的水井产生的热羽流可以在下游扩散,影响周围用户,降低热泵的效率。为降低干扰的可能性,监管者往往依靠简单的分析模型或高度忠诚的地下水模拟,以确定热泵对地下含水层和周围热泵的影响。这些数据要么过于不准确,要么在计算上过于昂贵,无法日常使用。在这项工作中,开发了一种代孕模型,为混合地下含水层热泵产生的热羽流提供快速、高准确的预测工具。开发了三种变异的变体神经网络,接受已知地下水的临界速度作为离散的二维投入,并预测地下含水层周围的温度。一套由随机渗透场和压力边界条件产生的800个数字模拟样本,用于提供假随机加密的达氏速度场,作为输入场内热泵产生的热流流,同时提供地面温度速度更高的地面定流,同时提供地面定流的地面定流数据。

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