論文の概要: Decision-Support and Modeling with Large Language Models for Geothermal Well Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22068v1
• Date: Sat, 22 Aug 2026 18:18:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.580037
• Title: Decision-Support and Modeling with Large Language Models for Geothermal Well Arrays
• Title（参考訳）: 地熱井アレイのための大規模言語モデルによる決定支援とモデル化
• Abstract要約: 地熱井アレイは、エネルギー生産能力を高め、耐故障性を高める機会を提供する。 これらの新興地熱技術の開発と導入は、最近の大規模言語モデル(LLM)やハイレベルなハイパフォーマンス言語の発展によって加速される可能性がある。 本研究では、複雑な地熱データの洞察に富んだ解釈を合成できる専門家アシスタントとして、最先端のLLMの可能性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9332987715848716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geothermal well arrays, which organize multiple geothermal wells into carefully planned geometric configurations, provide opportunities to enhance energy production capacity and increase fault tolerance. The development and adoption of these emerging geothermal technologies could be accelerated through the recent advances in large language models (LLMs) and high-level high-performance languages. A challenge in LLM-based applications is the reliability of the generated outputs, as they can be prone to subjective biases and hallucinations. This study assesses the potential of cutting-edge LLMs - such as ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, and domain-specific models like AskGDR - as expert assistants that can synthesize insightful interpretations of complex geothermal data, as well as improve feature capabilities of geothermal models and numerical software. We developed a novel approach, leveraging Google's recently introduced AI assistant, NotebookLM, to accelerate the generation of unpublished quantitative geothermal benchmarks. The rapid generation of these evaluation instruments is essential for assessing the swiftly evolving capabilities of emerging language model technologies. In particular, we use these benchmarks and LLM-based interviews to analyze opportunities and limitations of two promising technologies: geothermal well arrays and closed-loop coaxial wells. Furthermore, we present a case study illustrating how LLMs can facilitate auto-parallelization of geothermal numerical models. Our analysis emphasizes their application in digital twins and underscores the importance of high-level, high-performance code generation. This line of research could play a transformative role in the geothermal sector by enabling the next-generation of decision-support applications, integrating data analysis, informed recommendations, and more dynamic numerical modeling workflows.
• Abstract（参考訳）: 地熱井配列は、複数の地熱井を慎重に計画された幾何構成に整理し、エネルギー生産能力を高め、耐故障性を高める機会を与える。 これらの新興地熱技術の開発と導入は、最近の大規模言語モデル(LLM)やハイレベルなハイパフォーマンス言語の発展によって加速される可能性がある。 LLMベースの応用における課題は、主観的偏見や幻覚を生じやすいため、生成された出力の信頼性である。 本研究は,複雑な地熱データの洞察に富んだ解釈を合成し,地熱モデルや数値ソフトウェアの特徴的能力を向上する専門家アシスタントとして,ChatGPT,Gemini,Claude,Grokなどの最先端LLMとAskGDRのようなドメイン固有モデルの可能性を評価する。 我々は、Googleが最近導入したAIアシスタントであるNotebookLMを活用して、未公表の定量的地熱ベンチマークの生成を加速する新しいアプローチを開発した。 これらの評価機器の急速な生成は、新興言語モデル技術の急速な発展能力を評価するために不可欠である。 特に、これらのベンチマークとLLMベースのインタビューを用いて、地熱井アレイと閉ループ同軸井という2つの将来有望な技術の可能性と限界を分析する。 さらに,LLMが地熱数値モデルの自己並列化をいかに促進するかを示すケーススタディを提案する。 我々の分析では、デジタルツインにおけるそれらの応用を強調し、ハイレベルで高性能なコード生成の重要性を強調している。 この一連の研究は、次世代の意思決定支援アプリケーションの実現、データ分析の統合、インフォームドレコメンデーション、よりダイナミックな数値モデリングワークフローによって、地熱セクターにおいて変革的な役割を果たす可能性がある。

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