Innovating EOR Strategies: Unlocking the Potential of Streaming Potential (Electrokinetic) as Sustainable and Ecofriendly Surveillance Tools for Monitoring ASP Fluid Front
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced Oil Recovery (EOR) techniques are critical for maximizing hydrocarbon recovery from mature reservoirs. Among the various EOR methods, Alkaline-Surfactant-Polymer (ASP) flooding has gained significant attention due to its ability to improve oil displacement efficiency by reducing interfacial tension, altering wettability, and enhancing viscosity control (Guo, Li, Wang, et al., 2017; D. F. Putra et al., 2023; Zhong et al., 2019). However, despite its effectiveness, ASP flooding presents a significant challenge: real-time monitoring of the injected fluid front to ensure optimal sweep efficiency and minimize production risks (Amran et al., 2017; Mohd et al., 2017; D. F. Putra et al., 2024). The Challenge of Monitoring ASP Fluid Fronts In conventional ASP flooding operations, tracers, resistivity measurements, and production data analysis are commonly used to infer fluid movement. While these methods provide valuable insights, they have inherent limitations: Tracers require continuous sampling and analysis, which can be time-consuming and expensive (D. Putra et al., 2021; Rahman & Putra, 2021). Resistivity logs can indicate fluid saturation changes but may not effectively differentiate between ASP fluids and formation water (Attia, 2007). Production data interpretation offers a delayed response, often reflecting historical rather than real-time fluid movement (Li et al., 2019; Liu, 2019) because ASP flooding involves a complex chemical interplay between reservoir minerals and injected fluids, a more direct, non-intrusive, and continuous surveillance method is required to improve process efficiency (Guo, Li, Wang, et al., 2017; Huang et al., 2019). Electrokinetic Phenomena as a Novel Monitoring Tool Electrokinetic effects, specifically streaming potential, arise when a fluid moves through a porous medium and induces a charge separation at the rock-fluid interface. This natural electrochemical response has been observed in various subsurface applications, including geothermal monitoring, water alternating gas process, intelligent wells, groundwater flow detection, and subsurface geophysics (Anuar et al., 2013; Revil, 2013). When applied to ASP flooding, streaming potential can serve as a real-time, eco-friendly surveillance tool for tracking the movement of injected fluids (Amran et al., 2017; Guichet et al., 2003; Jaafar et al., 2015; Mohd et al., 2017). The fundamental concept behind streaming potential monitoring in ASP flooding is that when ASP fluids move through porous reservoir rocks, they interact with mineral surfaces, creating an electrokinetic response that can be measured as a potential difference (Glover et al., 2012; Walker & Glover, 2018). This response varies based on fluid composition, rock mineralogy, and flow velocity, allowing it to be used as an indirect indicator of ASP fluid movement (Alizadeh et al., 2023; Wang et al., 2017). Unlike chemical tracers or geophysical surveys, streaming potential measurements can be conducted passively, requiring only well-placed electrodes in production or observation wells (Chen et al., 2006; Jaafar, 2013; Jaafar et al., 2009).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».