赞斯卡尔宣称拥有全球地热能领域巨大未开发潜力

我们脚下蕴藏的巨大能源潜力促使美国能源部专家预测，到2050年地热能有望提供60吉瓦的电力——这几乎相当于美国总用电量的10%。

Zanskar联合创始人兼首席执行官卡尔·霍伊兰德认为，这个雄心勃勃的目标实际上过于保守，主要原因在于低估了常规地热能的潜力。

能源部的预测依赖于增强型地热系统的技术进步，该技术通过水力压裂获取深层地热。Fervo和Sage Geosystems等公司正在推进此类技术，其潜力已获得广泛认可。相比之下，利用天然裂隙热点的常规地热能发展缓慢，美国仅产出4吉瓦电力，过去十年新增容量不足1吉瓦。

霍伊兰德指出，过时的假设阻碍了常规地热能的发展。

"这些假设严重低估了未发现地热系统的数量，误差可能达一个数量级甚至更多，"霍伊兰德指出。借助现代钻探技术，"每个站点可提取的能量将大幅提升——潜在增幅可能再达一个数量级。这将使潜在产能从数十吉瓦跃升至可能达到太瓦级规模。"

Zanskar正运用人工智能重振传统地热能。这家初创企业已成功改造新墨西哥州一座濒临关闭的发电厂，并发现两处总发电潜力超100兆瓦的新站点。

这些成果助力赞斯卡尔完成1.15亿美元C轮融资，由Spring Lane Capital领投，All Aboard Fund、Carica Sustainable Investments、Clearvision Ventures、Cross Creek、GVP Climate、Imperative Ventures、Lowercarbon Capital、Munich Re Ventures、Obvious Ventures、Orion Industrial Ventures、Safar Partners、StepStone Group、Susquehanna Sustainable Investments、Tranquillion、Union Square Ventures、University Growth Fund及UP等机构跟投。合作伙伴。

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霍伊兰德指出，由于传统勘探聚焦于温泉或火山等地表特征，许多潜在地热资源点被忽视。他补充道："约95%的地热系统缺乏此类明显迹象，我们大多是偶然发现的。这正是人工智能展现巨大价值之处。"

为定位新型地热资源，赞斯卡公司首先利用各类数据（包括历史偶然发现案例）训练监督式机器学习模型。一旦锁定潜在站点，便派遣实地团队进行验证。

在开发规划阶段，赞斯卡尔运用另一项名为贝叶斯证据学习（BEL）的人工智能技术。该技术基于现有数据建立初始假设（先验分布），通过模型测试与验证这些假设，为每项假设生成概率估计。当数据不足时，公司会运用专有地热模拟器填补空白。

Zanskar的策略迄今成效显著。凭借前期融资，这家初创企业已成功勘探三处站点。"三战三捷，"联合创始人兼首席技术官乔尔·爱德华兹表示，"现在我们好奇——若勘探十处会怎样？"

霍伊兰德透露，公司已储备可支撑至少1吉瓦发电量的项目储备库。当前重点布局潜力最大的美国西部地区，计划确认至少十个项目点以吸引项目融资投资者——其资本成本低于风险投资机构。若能成功，将助力赞斯卡尔跨越曾让众多气候科技初创企业夭折的"死亡之谷"。

尽管霍伊兰德承认赞斯卡尔尚未攻克地热勘探的所有难题，但他坚信公司正走在正确的道路上。

"我们已确信这是勘探的未来方向，"他表示，"这种方法将在极短时间内彻底改变地热能源产业。"