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CHARMS

ANR · 2016

CHARMS — Modèles de Réservoirs Quantitatifs pour les Systèmes Hydrothermaux Complexes

Financement : 767 187 €

5 partenaires

Fiche du financeur ↗

La géothermie profonde permet la production en base, indépendamment des conditions météorologiques, d’une énergie propre utilisable directement sous forme de chaleur ou convertissable en électricité lorsque la température le permet. Sa contribution à la décarbonisation de notre économie croîtra progressivement pour atteindre une efficacité maximale en 2050 (ANCRE, 2015). Cependant, le sous-sol est un endroit complexe et incertain qui rend risquée l’exploitation des ressources qu’il renferme. Ainsi, quelle que soit la technologie utilisée – exploitation conventionnelle des aquifères profonds, production d’électricité en milieu volcanique ou opérations de nouvelle génération (EGS) - et le niveau de maturité associé, les opérations géothermiques profondes sont caractérisées par un investissement initial conséquent, lié aux coûts de forage (plusieurs M€), et risqué. Un échec peut détourner les opérateurs d'une région avec un bon potentiel a priori, mais une géologie complexe, pendant des décennies (exemple de l'aquifère du Hainaut au début des années 80). La pratique montre que la façon la plus efficace de maitriser le risque géologique est l'intégration pluridisciplinaire et collaborative des données disponibles, et des interprétations qui en sont faites, dans un modèle géologique. Dans un contexte géothermique, le but premier de ces modèles conceptuels est la prédiction de la distribution spatiale des températures. Cependant, pour être rentables, les projets de géothermie profonde ont besoin de niveaux de puissance qui nécessitent des échanges convectifs avec le réservoir et des débits de production ou d’injection importants. Parallèlement, les processus convectifs transitoires, qui sont omniprésents dans les milieux volcaniques, contrôlent également largement le régime thermique et l’état naturel de nombreux bassins sédimentaires ou des formations de socle sous-jacentes. Le modèle conceptuel d’un système géothermique est donc intrinsèquement dynamique et se doit d'intégrer les transferts de masse et d’énergie qui sont contrôlés par des structures géologiques multi-échelles... Dans un contexte où les données sont rares et hétérogènes, la simulation numérique est un moyen d’investigation puissant. De plus, en parallèle d’une augmentation importante des capacités de calcul, des avancées considérables, auxquelles ont contribué les partenaires de CHARMS, ont été réalisées au cours des dernières décennies dans la modélisation statique et dynamique du sous-sol. Mais de nombreux développements sont encore indépendants et confinés aux milieux universitaires et aucune solution commerciale ne les intègre non plus dans le même cadre. L'objectif principal de CHARMS est alors de franchir cette étape en produisant les briques de base pour une plate-forme de modélisation ouverte qui permettent de construire des modèles conceptuels dynamiques dans des contextes géologiques complexes, dès les premières phases de l'exploration, augmentant ainsi les chances de succès, et qui puissent évoluer vers des modèles de réservoir opérationnels pour garantir une exploitation durable. Le projet repose sur les trois piliers suivants: • un cadre cohérent pour associer des modèles géologiques complexes et évolutifs avec la physique non linéaire des écoulements géothermiques, • l’intégration sur la plate-forme parallèle COMPASS de schémas numériques précis et performants permettant la modélisation d’écoulements géothermaux compositionnels multiphasiques sur des maillages non structurés intégrant des surfaces de discontinuité (fractures, failles), • une base de cas test de validation et des cas industriels, comprenant des architectures de puits complexes. CHARMS rassemble des scientifiques se connaissant, avec une solide expérience de la modélisation du sous-sol. Le BRGM coordonnera le projet en s’appuyant sur l'expertise numérique des Universités de Nice et Paris 6, et de la Maison de la Simulation ainsi que sur l’expérience opérationnelle de Storengy.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.