Des limites de sécurité pour la géoénergie

MMarc

Des chercheurs de Heriot-Watt University et de Subsurface Labs proposent que les modèles d’apprentissage automatique appliqués à la géoénergie indiquent des plages d’exploitation sûres, dans un article de perspective signalé par AlphaSignal. Ces plages seraient associées à un niveau de confiance donné et pourraient être auditées, plutôt que de reposer uniquement sur des prévisions ponctuelles. Les auteurs identifient quatre obstacles au déploiement : le manque de données étiquetées, des estimations d’incertitude insuffisantes, la difficulté à relier les échelles géologiques et une assurance qualité trop faible pour les régulateurs. Ils recommandent des approches hybrides, qui associent les connaissances physiques à l’apprentissage automatique, ainsi que des méthodes d’inversion ensemblistes accélérées par des modèles de substitution. Le papier recommande aussi des a priori génératifs tenant compte de la structure géologique, afin que les modèles puissent intégrer cette structure dans leurs analyses. Les auteurs proposent de limiter le rôle des modèles de fondation à la transformation d’anciens rapports non structurés en a priori structurés et vérifiables, plutôt qu’à la prise de décision autonome. Enfin, ils appellent à créer 2 ou 3 bancs d’essai de référence ouverts d’ici 2028, avec des protocoles d’évaluation fixes et des données de microsismicité.