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地热能是可持续的能源，提供可靠和可再生能源解决方案。然而，由于传统方法的复杂性和不频，可以准确测量产生两相流体的井的地热井输出和焓。本文通过继续开发一种实时方法来衡量流量和地热井的焓的工作来解决这些问题，而不会中断操作。重点是使用基于高级规则的模型和机器学习技术准确估算地热流体的流量和焓。这项研究通过使用Landsvirkjun在2019年，2020年，2021年和2023年进行的Landsvirkjun的地热操作的测量来整合数据驱动的方法，以进行连续监测和早期检测井绩效变化。该研究采用了在Theistareykir和Bjarnarflag地热发电厂的专业差压力孔板表设置，提供了对模型至关重要的详细测量。最有效的模型使用噪声降低噪声的应用（DBSCAN），用于降低噪声，递归功能消除与交叉验证（RFECV）进行精确特征选择以及具有五个关键特征的随机森林回归（RFR），实现均方根误差（RMSE）为0.011。这种方法可以显着提高地热发电测量的效率和准确性，从而为实时监控和操作优化提供见解。
从Fenton Hill到Fervo：EGS是否正在接近商业生存能力？
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