MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413807897 · doi:10.29017/scog.v48i2.1744

Determining The Role of Ion Exchange in Permeability Alteration During Asp Injection: A Laboratory-Scale Study Using Cmg Reactive Transport Modeling

2025· article· en· W4413807897 sur OpenAlexaff
Dike Fitriansyah Putra, Mohd Zaidi Jaafar, Tengku Amran Tengku Mohd, Novia Rita, Agus Dahlia, Ichsan Al Sabah Lukman, Made Mahaguna Putra

Notice bibliographique

RevueScientific Contributions Oil and Gas · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Permeability (electromagnetism)ChemistryIon transporterIon exchangeBiophysicsIonBiochemistryMembranePhysicsBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic-based Enhanced Oil Recovery (EK-EOR) presents a novel method that applies electric fields to mobilize trapped hydrocarbons in formations with low permeability. This work investigates the impact of ion exchange and mineralogical reactions on permeability behavior during Alkali-Surfactant-Polymer (ASP) flooding, integrating laboratory-scale sand-pack experiments with reactive transport simulation in CMG-GEM. During ASP injection, a marked rise in differential pressure indicated abrupt changes in permeability caused by polymer accumulation, mineral dissolution, and early-stage ion exchange. Two numerical scenarios were assessed: one involving only aqueous-phase chemistry, and another incorporating fluid reactions and solid-surface ion exchange. The latter case required minimal calibration to match experimental data, while the former demanded unrealistic permeability upscaling. The results underscore ion exchange as a vital mechanism influencing fluid transport in EK-EOR. Although wettability alteration is often associated with ASP processes, this study suggests that under short exposure periods, changes in permeability dominate recovery performance. The findings improve reservoir modeling by promoting geochemical integration into simulation workflows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Contributions Oil and GasMême sujetProtein purification and stabilityTravaux en français237 207