EGS技術經濟仿真工具GEOPHIRES及其應用

邢倩 白晉宏 李曉輝

摘要：近年來，在鉆井、壓裂、微地震預測、數值模擬等方面的技術取得了極大地進步，干熱巖地熱能商業化開發利用已經成為可能。國外EGS項目的實踐已有40多年的歷史，科學評估EGS項目的風險、不確定性和經濟性成為能否商業化的關鍵問題。因此，歐洲和美國分別開發了具有代表性的EURONAUT和GEOPHIRES軟件包供科研和工程人員對EGS項目進行技術經濟分析。基于美國國家可再生能源實驗室（NREL）2018年2月發布的更新報告，通過文獻分析，介紹了EGS技術經濟仿真工具GEOPHIRES v2.0的框架、參數體系和特性，并在兩種不同類型EGS項目中進行了應用研究。使用GEOPHIRES工具一方面對于分析研究中國干熱巖地熱能開發與利用的關鍵影響因素和完善技術經濟評價理論與方法具有借鑒作用;另一方面，對于開發編制適應中國國情和資源特點的干熱巖項目技術經濟仿真軟件具有重要的指導意義。

關鍵詞：干熱巖;EGS;技術經濟評價;GEOPHIRES;仿真工具

中圖分類號：F062.4;TP-9? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）02-0115-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.02.026? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

2012—2014年，美國國家可再生能源實驗室（NREL）開發了一種深層地熱能源系統的技術經濟仿真計算機軟件GEOPHIRES[1]。GEOPHIRES是Geothermal Energy for the Production of Heat and Electricity（“IR”）Economically Simulated的首字母縮寫，“IR”表示電流和電阻，指的是電力模式。該仿真工具結合熱儲、井眼和地面電廠模型來計算整個電廠生命周期產生的熱量和電力輸出，并通過資本、運營維護（O&M;）成本關聯項以及經濟生命周期模型來估算不同的終端利用方式（如直接利用、發電或熱電聯產）所需投資和電力（熱量）的平準化成本（LCOE和LCOH）。

為評估一座地熱電廠的技術經濟性能，GEOPHIRES中給出了各類情景的模擬，包括新建電廠的選址、資源最優利用方式的選擇、不同能源的比較、地下參數（如滲透性、地熱梯度和熱儲體積）和內在的不確定性建模和敏感性分析、開發最優熱儲管理的策略、使用歷史運行數據進行預測，或預測系統升級對未來收益的影響（如鉆一口新井、儲層激發或者替換熱交換器）。其他技術經濟評價可以模擬深層地熱能系統，如地熱能技術評價模型（GETEM）[2]和干熱巖經濟（HDRec）模型[3]。然而，早先的經濟評價模型主要集中于地熱發電，不具備評估諸如區域供熱系統或者工業處理或者熱電聯產等其他利用方式的能力，而GEOPHIRES實現了這些功能。

GEOPHIRES在2017—2018年進行了升級，模型中鉆井、勞動力和地面電廠成本相關項已經更新，使之能反映當前的趨勢;源代碼已經從Fortran（77、90）轉換為Python，以增強代碼的可讀性，為外部開發者的編程提供便利;源代碼的重構也允許實施新的功能，如高級時間步長控制和耦合外部熱儲模擬器等。為解讀GEOPHIRES，本研究從GEOPHIRES的開發歷程入手，介紹了GEOPHIRES的模型結構以及GEOPHIRES v2.0的更新內容，并給出GEOPHIRES的應用案例，證明GEOPHIRES及其功能[4]。

1? GEOPHIRES仿真工具概述

1.1? GEOPHIRES的開發歷程

GEOPHIRES v1.0版本是在Jefferson William Tester及其合作者前期的研究成果和開發的模型基礎上演化而來的，時間可以追溯到20世紀70年代在美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室（LANL）開展的芬頓山干熱巖（HDR）項目[1]。Armstead等在《Heat Mining》書中詳細介紹了該項目中的熱經濟HDR模型。在20世紀80年代末期，HDR模型被升級為MIT-HDR模型[5]，到了90年代，該模型又被修改為一個Windows版本，使其更廣泛地為地熱界所使用[6]。該模型正式為人所知是在著名的“地熱能的未來”報告中使用的MIT-EGS模型[7]。

2012—2014年，MIT-EGS模型被康奈爾大學研究團隊的其他成員修改后開發了GEOPHIRES（v1.0）。除了納入電力生產（直接使用和熱電聯產）之外的不同最終用途之外，還更新了內置資本和運維成本的相關項，并實現了新的經濟模型（標準貼現平準化成本模型）、熱儲模型（百分比熱衰減模型）和井孔模型（Ramey傳熱模型）。使用GEOPHIRES（v1.0）工具的其他案例包括紐約和賓夕法尼亞州的深層地熱區域供熱系統潛力分析[8]、康納爾大學[9]以及該校一個混合地熱-生物質能的熱電聯產系統進行的評價[10]。

GEOPHIRES軟件的開發演化過程[11]。

1.2? GEOPHIRES的模型結構

顯示的是更新的GEOPHIRES v2.0的操作方案，這些組成部分中模擬熱儲、井筒和電廠的成本和經濟模型，通過Python語言進行了實現。

GEOPHIRES v2.0需要輸入約6大類共80個參數：資源參數、工程參數、熱儲參數、財務和運行參數、資本成本參數以及運維成本參數。如果用戶未提供某個參數，軟件會提供一個默認值。根據所選擇的利用類型，默認的技術經濟評價輸出結果為LCOE（以￠/kWhe為單位）和LCOH（以￥/MMTBU為單位）。為方便地提供輸入參數和讀取輸出結果，系統提供了支持Windows的圖形用戶界面（GUI，使用VB9.0編寫）。GUI和Python代碼之間通過一個輸入文件和輸出文件（.txt文本文件）進行通訊。用戶可以繞過GUI執行批處理，如以優化為目的的仿真、蒙特卡洛統計分析或參數敏感性分析。GEOPHIRES v2.0還具有繞過內置的熱儲模型和從一個外部熱儲模擬器或實際電廠數據讀取溫度曲線的選項。

1.3? GEOPHIRES v2.0的更新內容

GEOPHIRES v2.0的模型結構、內置熱儲模型、電廠轉換效率和經濟模型基本與v1.0版本相同。這些模型和相關性都在文獻[12]中有詳細的介紹。GEOPHIRES v1.0和v2.0前后兩個版本的比較分析如表1所示。最具意義的更新是系統源代碼從FORTRAN77和90轉換為Python3.5。轉換的原因主要有以下幾個方面：①最初的FORTRAN代碼可讀性差，容易出錯，而且由于有很多GOTO語句、邊界不清的參數和全局變量導致難以修改;②Python有一個更加活躍的用戶群體，有很多文檔可查閱，并且受到了強大的非盈利編程愛好者的支持;③使該軟件成為開源和對開發者有效的目標需要使用類似Python這樣受到廣泛歡迎的編程語言;④Python內置了諸如numpy和mpmath這樣的庫使某些算法和計算更為簡便（如通過多平行裂縫熱儲模型計算產出溫度進行的逆拉普拉斯變換）。

在GEOPHIRES v1.0中，只有內置的分析模型對于模擬熱儲是有效的。這些模型包括多平行裂隙模型[13]、一維線性熱延展模型[14]、單裂隙熱衰減模型[15]和溫度衰減百分比模型[12]。在GEOPHIRES v2.0中，增加了通用的熱儲生產溫度剖面導入的選項。這些溫度數據可由某個文本文件的列向量提供，如從正在運營的地熱工廠或者來自類似如TOUGH2[16]中單獨的熱儲模擬器的輸出結果。GEOPHIRES v2.0和TOUGH2之間的直接通訊當前正在被實現。

其他還包括將成本相關性從2012年更新至2017年的美元標準。鉆井成本的最新數據來自美國能源部（DOE）GeoVision研究的油藏管理和開發任務組。除核電廠外，使用IHS Markit北美電力資本成本指數（NAPCCI）將發電廠成本關聯項更新至2017年。根據勞動力統計局（BLS）公用事業就業成本指數，勞動力成本更新到2017年。用于補償補給水的水成本更新為3.5美元/1 000加侖，這是通過調查美國西部目前工業規模的水費而獲得的代表性價值。

在將源代碼轉換為Python的同時，還進行了一些其他的更新，包括：①允許用戶選擇時間步長，而不是將值固定為3個月;②允許任意數量的注入井和生產井，而不是預先定義的井配置（對井、三井或星型）;③使用Colebrook-White相關計算管道中流體的摩擦系數，而不是使用常數值;④使用內置的溫度依賴相關計算水體黏度，而不是使用恒定值;⑤將熱溫度衰竭模型的百分比從指數線性下降到線性下降，以更好地匹配野外觀測到的溫度下降數據。

2018年實施的其他升級包括GEOPHIRES v2.0和TOUGH2的直接耦合（在每個時間步長），應用于注入井（而不僅僅是生產井）的Ramey井筒模型和具有多個段的地層，依賴于季節地面工廠的運行（例如，冬季只有地熱區域供熱）以及國家可再生能源實驗室（NREL）的Peregrine超級計算機上使用高性能計算功能。

2? GEOPHIRES應用案例研究

本研究提供了兩個案例研究來介紹GEOPHIRES v2.0的仿真功能，所有輸入參數如表2所示。案例1是2 000 m深處的熱液資源，用于亞臨界干冷二元循環發電廠的發電。井口生產溫度始于145 ℃，年降幅約為0.5%/年。不考慮季節性環境溫度變化。這種溫度輸出和衰減是美國西部與雙工質循環工廠耦合的熱液系統的代表值，恒定的生產率和注入指數假設為20 L/（s·bar）。案例2是用于向工業應用提供直接使用熱量的增強型地熱系統（EGS）資源。資源溫度為150 ℃，深度為3 000 m，相當于約45 ℃/km的地熱梯度（假定環境溫度為15 ℃）。45 ℃/km的梯度代表了整個美國西部廣泛使用的典型中等資源[7]。熱儲輸出結果是基于Fox等進行的單機TOUGH2模擬，該溫度曲線通過文本文件導入GEOPHIRES v2.0。井口溫度通過應用Ramey的井筒熱傳導模型來計算。該經濟模型基于Los Alamos國家實驗室開發的內置BICYCLE生命周期平準化成本模型。財務輸入參數（如通貨膨脹率、貼現率和利率）是基于Tester等的案例研究和Geothermal Vision Study中使用的參數。

案例1（水熱資源）假設井口溫度從145 ℃開始，以每年0.5%的速率下降;案例2（EGS資源）假設溫度曲線來自利用TOUGH2進行的多裂隙計算結果。兩個案例利用GEOPHIRES v2.0進行的技術經濟仿真結果如表3所示。

案例1是一個小型地熱電廠（僅8 MWe裝機容量），井場由三口生產井組成，產出中等地熱流體，生產溫度僅為140 ℃。該水熱型地熱電廠的平準化成本12 ￠/kW·h降至有報道的水熱型地熱廠LOCE值的范圍之內。由國際能源署（IEA）、核能署（NEA）和經合發展組織（OECD）聯合出版的《發電成本預測》2015版中，估計美國地熱雙工質循環地熱電廠的平均LOCE為12 ￠/kW·h。這個數值假定7%的貼現率，而在該案例中將加權的貼現率設為8.8%。透明成本數據（OpenEI 2017）列出的水熱型地熱系統LOCE值的取值范圍在3～14 ￠/kW·h。對于雙循環閃蒸地熱電廠的數值，貼現率假定為7%。在過去的幾年里沒有顯著的成本變化，而且假定的熱儲參數達標了平均水熱條件，因此LCOE值被預期為近似。

案例2是一座裝機熱容量為29 MWth的大型地熱直接利用設施。作為對比，在美國地熱直接利用設施平均裝機容量為區域供熱5 MWth、溫室3 MWth。例如，Boise區域供熱系統的裝機容量超過30 MWth并且還在繼續擴大。與發電不同，直接利用的經濟性很大程度上取決于終端利用的類型和必要的地面基礎設施數量，這使驗證LCOH值變得復雜。例如，住宅集中供熱系統需要大型的地面管網，但僅僅運行一半的時間（比如冬季），這就將會與距離井口更近的單一的工廠全年用熱相比具有更加顯著的LCOH值。此外，案例2使用的是EGS資源，目前運行的數量很少。更多類似的研究是利用GEOPHIRES v1.0完成的，估計了工業EGS應用的LOCH值，并發現LOCH值在4.0～8.1￥/MMBTU，依靠假定的技術水平，案例2中的LOCH出于該值范圍的上限。值得注意的是，與案例2相比，假定在相對較低的回灌溫度50 ℃（相對于70 ℃）、更高的地熱梯度50 ℃/km（相對于45 ℃/km）以及較低的貼現率7%（相對于8.8%）等條件下，所有這些都會降低LOCH值。

3? 結論

本研究介紹了當前美國地熱技術經濟模擬工具GEOPHIRES的最新更新。該工具的最初版本從2012年開發到2014年，升級將會持續整個2018年。GEOPHIRES v2.0結合了內置的成本相關項、熱儲、井筒、地面工廠和經濟生命周期模型，以評估一個地熱工廠的技術和經濟性能。仿真輸出結果包括裝機容量，終身用電量和產熱量，前期投資成本以及能源的平準化成本。終端利用的選項包括發電，直接利用和熱電聯產。迄今為止實現的主要升級包括將源代碼從FORTRAN轉換為Python，更新各種成本相關項，可以選擇導入測量或外部模擬的熱儲輸出，并且在選擇模擬時間步長和注入井、生產井的數量方面具有更大的靈活性。并通過兩個案例研究，一個發電、一個直接利用，展示了GEOPHIRES v2.0的仿真能力。GEOPHIRES v2.0的其他幾項升級計劃將在未來幾個月內實施。這些升級包括GEOPHIRES v2.0和TOUGH2之間的直接雙向通信，Ramey應用于多段層位和注入井的井筒熱傳輸模型，以及高性能計算能力（處理計算密集的地下模擬和批處理模擬）。

研究使用EGS技術經濟仿真工具GEOPHIRES一方面對于分析研究中國干熱巖地熱能開發與利用的關鍵影響因素和完善技術經濟評價理論與方法具有借鑒作用;另一方面，對于開發編制適應中國國情和資源特點的干熱巖項目技術經濟仿真軟件具有重要的指導意義。

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