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SCAN von Geosophy wird von IDF Investissements et Territoires in Frankreich für kohlenstofffreies Heizen eingesetzt

Implementation Date

1. Januar 2022

By

IDF Investissements et Territoires

City

Saint-Ouen-sur-Seine

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Dieses Bild wurde mit AI erstellt

Beschreibung

SEM Ile de France Investissements et Territoires, eine halbstaatliche Immobiliengesellschaft, die auf Gewerbeimmobilien spezialisiert ist, hat sich mit Geosophy zusammengetan, um die SCAN-Lösung einzuführen, eine Cleantech-Innovation für kohlenstofffreies Heizen und Kühlen. Das Unternehmen, das traditionell von konventionellen Ingenieurbüros abhängig ist, hat SCAN zur Bewertung des geothermischen Energiepotenzials eingesetzt, um die globalen Kohlenstoffreduktionsziele zu erreichen. Dieser Geoenergie-Ansatz minimiert die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen, reduziert die Kosten und reinvestiert die Einsparungen in weitere Innovationen. Die Einführung von SCAN setzt einen Maßstab für nachhaltige Immobilien, positioniert das Unternehmen als führend in der umweltfreundlichen Entwicklung und trägt zur Reduzierung der städtischen Treibhausgasemissionen bei.


Wirkung und Ergebnis

- DieCO2-Emissionen wurden im Vergleich zu herkömmlichen Gassystemen um 90 % reduziert.
- DieCO2-Emissionen wurden im Vergleich zu herkömmlichen elektrischen Wärmepumpen um 50 % reduziert.

Lösung Spotlight

Geosophy ermöglicht es Immobilien- und Baufachleuten, das geoenergetische Potenzial des Untergrunds eines zu renovierenden oder zu bauenden Gebäudes zu bewerten. So können sie ihre Gebäude im Sommer kühlen und im Winter heizen, ihre Energiekosten durch 5 teilen und den CO2-Fußabdruck eines Gebäudes um bis zu 90 % reduzieren. Die Geoenergie oder oberflächliche Geothermie ist eine lokale, nachhaltige, kohlenstofffreie, diskrete und geräuschlose Energie aus dem flachen Untergrund, der in Frankreich derzeit noch weitgehend ungenutzt ist. Diese Lösung basiert auf unserer Fähigkeit, physikalische und finanzielle Modelle zu entwickeln, indem wir Techniken der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens nutzen, um Machbarkeitsstudien für Geoenergieanlagen zu automatisieren und zu verfeinern.

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