Streaming-potential coefficient of reservoir rock: A theoretical model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The streaming potential is that electrical potential which develops when an ionic fluid flows through the pores of a rock. It is an old concept that is recently being applied in many fields from monitoring water fronts in oil reservoirs to understanding the mechanisms behind synthetic earthquakes. We have carried out fundamental theoretical modeling of the streaming-potential coefficient as a function of pore fluid salinity, pH, and temperature by modifying the HS equation for use with porous rocks and using input parameters from established fundamental theory (the Debye screening length, the Stern-plane potential, the zeta potential, and the surface conductance). The model also requires the density, electrical conductivity, relative electric permittivity and dynamic viscosity of the bulk fluid, for which empirical models are used so that the temperature of the model may be varied. These parameters are then combined with parameters that describe the rock microstructure. The resulting theoretical values have been compared with a compilation of data for siliceous materials comprising 290 streaming-potential coefficient measurements and 269 zeta-potential measurements obtained experimentally for 17 matrix-fluid combinations (e.g., sandstone saturated with KCl), using data from 29 publications. The theoretical model was found to ably describe the main features of the data, whether taken together or on a sample by sample basis. The low-salinity regime was found to be controlled by surface conduction and rock microstructure, and was sensitive to changes in porosity, cementation exponent, formation factor, grain size, pore size and pore throat size as well as specific surface conductivity. The high-salinity regime was found to be subject to a zeta-potential offset that allows the streaming-potential coefficient to remain significant even as the saturation limit is approached.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».