EVALUACIÓN DEL POTENCIAL GEOTÉRMICO EN EL NORTE DEL GOLFO DE CALIFORNIA MEDIANTE MODELADO DE FLUJO DE CALOR CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La parte norte del Golfo de California (GDC) es un ambiente geológico ideal para la explotación comercial de energía geotérmica marina. Extensivos sistemas de fallas, aunados a la baja permeabilidad de las potentes sucesiones sedimentarias que recubren su corteza adelgazada, favorecen el desarrollo de sistemas geotérmicos convectivos fracturados de alta temperatura. En este trabajo empleamos un modelo de aprendizaje automático para identificar prospectos geotérmicos con base en las características estructurales de los sistemas de fallas. Construimos un modelo de regresión de Bosque Aleatorio para que aprendiera a partir de los patrones de fallamiento en imágenes sísmicas 2D y de mediciones de flujo de calor superficial reportadas en la base de datos mundial de flujo de calor. Tras su calibración, el modelo reprodujo con éxito el flujo de calor observado en la superficie del fondo marino a partir del patrón de fracturamiento en la sísmica, explicando el 75% de la varianza observada. Sin embargo, el modelo subestima el flujo de calor en zonas altamente fracturadas debido a la saturación de la respuesta en ~1000 mW/m2. Después, se utilizó el modelo de aprendizaje automático para identificar nuevas áreas con potencial geotérmico. El modelo identificó tres áreas con alto flujo de calor. La Anomalía Térmica del Centro del Golfo, que podría disipar hasta 2.2 GWt de energía geotérmica, es el prospecto más favorable del norte del GDC para la explotación geotérmica. El prospecto parece suficientemente permeable como para sostener la convección durante escalas de tiempo de mil años. Otros dos posibles reservorios geotérmicos se ubican sobre sistemas de fallas inactivas a lo largo del margen sonorense. Estos podrían disipar 2.8 GWt adicionales, pero no contamos con mediciones de flujo de calor confiables para determinar su viabilidad económica.