Integrated design methodology for geothermal binary power plants based on organic rankine cycles

Geothermal energy represents a sustainable and renewable resource for electricity generation, with significant potential for reducing greenhouse gas emissions. Among the technologies used for power generation, geothermal binary cycle power plants with Organic Rankine Cycle (ORC) are particularly suited for low to medium temperature geothermal resources. These systems offer efficient energy conversion while minimizing environmental impact. This thesis presents an integrated approach for the simulation and optimization of geothermal binary power plants using genGEO, an open-source software developed by ETH Zurich, entirely written in Python. The genGEO tool is designed to simulate and optimize the entire chain of geothermal operations, from subsurface heat extraction to surface power plant energy conversion. This work focuses primarily on enhancing the ORC power plant module, while the subsurface simulation module remains unchanged. The main improvements are related to the ORC system thermodynamic modelling and optimization: new features have been added to conduct parametric analysis in an extended range of operating conditions. An important part of the study is validating the system's technical and economic feasibility through techno-economic analysis, which examines metrics such as net power output, efficiency, and specific cost. The results show evidence on the possibility of maximizing performance of geothermal binary power plants along with their economic feasibility. This work highlights the importance of custom simulation tools for advancing the deployment of geothermal technologies and helping achieve sustainable forms of energy.

L'energia geotermica rappresenta una risorsa sostenibile e rinnovabile per la generazione di elettricità, con un significativo potenziale di riduzione delle emissioni di gas serra. Tra le tecnologie utilizzate per la produzione di energia, le centrali geotermiche a ciclo binario con Ciclo Rankine Organico (ORC) sono particolarmente adatte per risorse geotermiche a bassa e media temperatura. Questi sistemi offrono una conversione energetica efficiente riducendo al minimo l’impatto ambientale. Questa tesi presenta un approccio integrato per la simulazione e l’ottimizzazione delle centrali geotermiche a ciclo binario utilizzando genGEO, un software open-source sviluppato dall’ETH di Zurigo, interamente scritto in Python. Lo strumento genGEO è progettato per simulare e ottimizzare l’intera catena delle operazioni geotermiche, dall’estrazione di calore nel sottosuolo fino alla conversione energetica nella centrale di superficie. Questo lavoro si concentra principalmente sul miglioramento del modulo della centrale ORC, mentre il modulo di simulazione del sottosuolo rimane invariato. I principali perfezionamenti riguardano la modellazione termodinamica e l’ottimizzazione del sistema ORC: sono state aggiunte nuove funzionalità per condurre analisi parametriche su un intervallo esteso di condizioni operative. Una parte importante dello studio è la validazione della fattibilità tecnica ed economica del sistema attraverso un’analisi tecnico-economica, che esamina metriche come la potenza netta prodotta, l’efficienza e il costo specifico. I risultati evidenziano la possibilità di massimizzare le prestazioni delle centrali geotermiche a ciclo binario insieme alla loro fattibilità economica. Questo lavoro sottolinea l’importanza di strumenti di simulazione personalizzati per favorire l’adozione delle tecnologie geotermiche e contribuire al raggiungimento di forme di energia sostenibili.