Die Flut

@misc{macdonald1988the1,
    author = "MacDonald, D",
    title = "The Flood",
    year = "1988",
    howpublished = "Mesopotamiam Archaeological Evidence: Creation/ Evolution, v. 23, p. 14-20",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {MacDonald, D., 1988, The Flood: Mesopotamiam Archaeological Evidence: Creation/ Evolution, v. 23, p. 14-20.}"
}

Die Alkali-Tensid-Polymer-(ASP)-Flutung ist eine effektive Technik zur Verbesserung der Ölgewinnung. Sie wurde typischerweise nach einer Wasserflutung angewendet. Kürzlich gab es einen erfolgreichen Feldtest, bei dem eine ASP-Flutung nach einer Polymerflutung durchgeführt wurde. Ist eine ASP-Flutung nach einer Polymerflutung effektiver als eine ASP-Flutung nach einer Wasserflutung? Es ist schwierig, dieses Experiment an genau derselben Stelle im Feld durchzuführen. Das Ziel dieser Studie ist es, diese Frage in einem Labor-Heterogenen-Viertel-5-Punkt-Modell zu beantworten. Ein heterogener Viertel-5-Punkt-Sandpack mit den Abmessungen 10″ × 10″ × 1″ wurde konstruiert. Zwei Sande mit einem Permeabilitätsverhältnis von 10:1 wurden in eine 2D-quadratische Stahlzelle gepackt. Eine Alkali-Tensid-Formulierung wurde identifiziert, die eine ultra-niedrige Grenzflächenspannung mit dem Lagerstättenöl (27 cp) erzeugte. In einem Experiment (WF-ASP) wurde zuerst eine Wasserflutung durchgeführt, gefolgt von der ASP-Flutung. In einem zweiten Experiment (PF-ASP) wurde zuerst eine Polymerflutung durchgeführt, gefolgt von der ASP-Flutung. Die ASP-Formulierung und die Schlankengröße blieben gleich. Die sekundäre Wasserflutung des heterogenen Viertel-5-Punkt-Modells gewann 22% OOIP. Die nach der Wasserflutung folgende ASP-Flutung gewann 32% OOIP zusätzliches Öl mit einer kumulativen (WF-ASP) Ölgewinnung von 54%. Die sekundäre Polymerflutung desselben heterogenen Viertel-5-Punkt-Modells ergab 50% OOIP. Die nach der Polymerflutung folgende ASP-Flutung gewann 32% OOIP zusätzliches Öl mit einer kumulativen (PF-ASP) Ölgewinnung von 82% OOIP. Die Wasserflutung und die anschließende ASP-Flutung durchströmten einen großen Teil des hochpermeablen Bereichs und einen kleinen Teil des niedrigpermeablen Bereichs. Die Polymerflutung durchströmte den gesamten hochpermeablen Bereich und den größten Teil des niedrigpermeablen Bereichs. Die anschließende ASP-Flutung durchströmte die von der Polymerflutung durchströmten Bereiche. Diese Experimente zeigen, dass die Kombination aus Polymerflutung und ASP-Flutung effektiver ist als die Kombination aus Wasserflutung und ASP-Flutung.

@inproceedings{aitkulov2018asp,
    author = "Aitkulov, Almas und Dao, Eric und Mohanty, Kishore K.",
    title = "ASP-Flutung nach einer Polymerflutung im Vergleich zu ASP-Flutung nach einer Wasserflutung",
    year = "2018",
    booktitle = "SPE-Konferenz zur verbesserten Ölgewinnung",
    abstract = "Die Alkali-Tensid-Polymer-(ASP)-Flutung ist eine effektive Technik zur Verbesserung der Ölgewinnung. Sie wurde typischerweise nach einer Wasserflutung angewendet. Kürzlich gab es einen erfolgreichen Feldtest, bei dem eine ASP-Flutung nach einer Polymerflutung durchgeführt wurde. Ist eine ASP-Flutung nach einer Polymerflutung effektiver als eine ASP-Flutung nach einer Wasserflutung? Es ist schwierig, dieses Experiment an genau derselben Stelle im Feld durchzuführen. Das Ziel dieser Studie ist es, diese Frage in einem Labor-Heterogenen-Viertel-5-Punkt-Modell zu beantworten. Ein heterogener Viertel-5-Punkt-Sandpack mit den Abmessungen 10″ × 10″ × 1″ wurde konstruiert. Zwei Sande mit einem Permeabilitätsverhältnis von 10:1 wurden in eine 2D-quadratische Stahlzelle gepackt. Eine Alkali-Tensid-Formulierung wurde identifiziert, die eine ultra-niedrige Grenzflächenspannung mit dem Lagerstättenöl (27 cp) erzeugte. In einem Experiment (WF-ASP) wurde zuerst eine Wasserflutung durchgeführt, gefolgt von der ASP-Flutung. In einem zweiten Experiment (PF-ASP) wurde zuerst eine Polymerflutung durchgeführt, gefolgt von der ASP-Flutung. Die ASP-Formulierung und die Schlankengröße blieben gleich. Die sekundäre Wasserflutung des heterogenen Viertel-5-Punkt-Modells gewann 22\% OOIP. Die nach der Wasserflutung folgende ASP-Flutung gewann 32\% OOIP zusätzliches Öl mit einer kumulativen (WF-ASP) Ölgewinnung von 54\%. Die sekundäre Polymerflutung desselben heterogenen Viertel-5-Punkt-Modells ergab 50\% OOIP. Die nach der Polymerflutung folgende ASP-Flutung gewann 32\% OOIP zusätzliches Öl mit einer kumulativen (PF-ASP) Ölgewinnung von 82\% OOIP. Die Wasserflutung und die anschließende ASP-Flutung durchströmten einen großen Teil des hochpermeablen Bereichs und einen kleinen Teil des niedrigpermeablen Bereichs. Die Polymerflutung durchströmte den gesamten hochpermeablen Bereich und den größten Teil des niedrigpermeablen Bereichs. Die anschließende ASP-Flutung durchströmte die von der Polymerflutung durchströmten Bereiche. Diese Experimente zeigen, dass die Kombination aus Polymerflutung und ASP-Flutung effektiver ist als die Kombination aus Wasserflutung und ASP-Flutung.",
    url = "https://doi.org/10.2118/190271-ms",
    doi = "10.2118/190271-ms"
}

Ausgehend von den zunehmend häufigen Folgen von Überschwemmungen in lokalen Gemeinden in Serbien zielt diese Arbeit darauf ab, das Ausmaß und die Auswirkungen ausgewählter demografischer, sozioökonomischer und psychologischer Faktoren auf das Niveau der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungskatastrophen zu untersuchen. Die Forschung wurde mit einem bereitgestellten Fragebogen durchgeführt und dann im August 2021 online für 261 Befragte gesammelt. Die Forschungsergebnisse zeigen einen statistisch signifikanten Einfluss von Geschlecht, vorheriger Erfahrung, sozialen Bindungen, Vertrauen in öffentliche Institutionen und Beteiligung an Risikokommunikationsprozessen auf das Niveau der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungskatastrophen. Darüber hinaus hat die Forschung ergeben, dass die Stärkung der sozialen Widerstandsfähigkeit die Stärkung des sozialen Netzwerks, des Vertrauens und der Solidarität unter den Mitgliedern der lokalen Gemeinschaft erfordert. Die gewonnenen Forschungsergebnisse können allen Beteiligten erheblich dabei helfen, Strategien, Pläne und Initiativen zur Verbesserung der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber den Folgen von Überschwemmungskatastrophen zu formulieren und Voraussetzungen für den Aufbau einer sicheren und nachhaltigen Umwelt zu schaffen.

@article{cvetković2026social,
    author = "Cvetković, Vladimir",
    title = "Soziale Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungskatastrophen: demografische, sozioökonomische und psychologische Faktoren der Auswirkungen",
    year = "2026",
    publisher = "Zenodo",
    abstract = "Ausgehend von den zunehmend häufigen Folgen von Überschwemmungen in lokalen Gemeinden in Serbien zielt diese Arbeit darauf ab, das Ausmaß und die Auswirkungen ausgewählter demografischer, sozioökonomischer und psychologischer Faktoren auf das Niveau der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungskatastrophen zu untersuchen. Die Forschung wurde mit einem bereitgestellten Fragebogen durchgeführt und dann im August 2021 online für 261 Befragte gesammelt. Die Forschungsergebnisse zeigen einen statistisch signifikanten Einfluss von Geschlecht, vorheriger Erfahrung, sozialen Bindungen, Vertrauen in öffentliche Institutionen und Beteiligung an Risikokommunikationsprozessen auf das Niveau der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber Überschwemmungskatastrophen. Darüber hinaus hat die Forschung ergeben, dass die Stärkung der sozialen Widerstandsfähigkeit die Stärkung des sozialen Netzwerks, des Vertrauens und der Solidarität unter den Mitgliedern der lokalen Gemeinschaft erfordert. Die gewonnenen Forschungsergebnisse können allen Beteiligten erheblich dabei helfen, Strategien, Pläne und Initiativen zur Verbesserung der sozialen Widerstandsfähigkeit gegenüber den Folgen von Überschwemmungskatastrophen zu formulieren und Voraussetzungen für den Aufbau einer sicheren und nachhaltigen Umwelt zu schaffen.",
    url = "https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19975766",
    doi = "10.5281/zenodo.19975766"
}

HINTERGRUND: Feuerwehrleute sind bei ihrer Arbeit hohen traumatischen Belastungen ausgesetzt, was das Risiko eines akuten Stresssyndroms (ASD) erhöht. Als eine vorübergehende, aber kritische frühe Phase nach einem Trauma spielt das ASD eine entscheidende Rolle beim Ausbruch und der Progression nachfolgender psychischer Störungen im Zusammenhang mit Traumata. Die symptomatischen Merkmale und psychologischen Mechanismen des ASD in Feuerwehrgesellschaften bleiben jedoch unklar. Ziel dieser Studie war es, das ASD bei Feuerwehrleuten aus der Perspektive der Netzwerkanalyse zu untersuchen und potenzielle Ziele zur Verhinderung weiterer Verschlechterung zu identifizieren. METHODIK: Insgesamt 1085 Feuerwehrleute, die aktiv an Hochwasserrettungsoperationen beteiligt waren, wurden in diese Studie einbezogen. Zwei Methoden zur Netzwerkkonstruktion, das regularisierte partielle Korrelationsnetzwerk (RPCN) und der gerichtete azyklische Graph (DAG), wurden zur Durchführung der Netzwerkanalyse eingesetzt. ERGEBNISSE: Für das RPCN hatten A3 „Alles scheint unrealistisch" und A16 „Konzentrationsstörungen" die höchsten erwarteten Einfluss (EI)-Werte und dienten als zentrale Symptome. Bezüglich des DAG zeigten die Ergebnisse, dass A6 „Intrusive Erinnerungen" die höchste probabilistische Priorität hatte und als potenzielles Aktivierungssymptom des Netzwerks identifiziert wurde. Darüber hinaus befanden sich A3 „Alles scheint unrealistisch" und A16 „Konzentrationsstörungen" in der zweiten Schicht des DAG und mediieren die Verbindungen zwischen dem obersten Knoten A6 und anderen nachgelagerten Knoten. SCHLUSSFOLGERUNG: Die Konvergenz der Ergebnisse aus DAG und RPCN liefert ein ganzheitliches Modell des ASD in Feuerwehrgesellschaften. Unsere Ergebnisse bieten einen netzwerkbasierten Rahmen zum Verständnis der ASD-Psychopathologie bei Feuerwehrleuten und identifizieren Derealisation, Ablenkbarkeit und intrusive Erinnerungen als theoretisch fundierte Ziele für frühe psychologische Intervention.

@article{doi101016jcomppsych2026152699,
    author = "Liu, Bin und Zou, Mingxuan und Ren, Lei und Ma, Zhujing und Qin, Niping und Liu, Shuo und Yang, Qifan und Fan, Yangyan und Hou, Lihong und Yang, Zhiping und Fan, Daiming",
    title = "Entschlüsselung der Symptome des akuten Stresssyndroms bei Feuerwehrleuten: Annäherung durch Netzwerkanalyse.",
    year = "2026",
    journal = "Comprehensive psychiatry",
    abstract = {HINTERGRUND: Feuerwehrleute sind bei ihrer Arbeit hohen traumatischen Belastungen ausgesetzt, was das Risiko eines akuten Stresssyndroms (ASD) erhöht. Als eine vorübergehende, aber kritische frühe Phase nach einem Trauma spielt das ASD eine entscheidende Rolle beim Ausbruch und der Progression nachfolgender psychischer Störungen im Zusammenhang mit Traumata. Die symptomatischen Merkmale und psychologischen Mechanismen des ASD in Feuerwehrgesellschaften bleiben jedoch unklar. Ziel dieser Studie war es, das ASD bei Feuerwehrleuten aus der Perspektive der Netzwerkanalyse zu untersuchen und potenzielle Ziele zur Verhinderung weiterer Verschlechterung zu identifizieren. METHODIK: Insgesamt 1085 Feuerwehrleute, die aktiv an Hochwasserrettungsoperationen beteiligt waren, wurden in diese Studie einbezogen. Zwei Methoden zur Netzwerkkonstruktion, das regularisierte partielle Korrelationsnetzwerk (RPCN) und der gerichtete azyklische Graph (DAG), wurden zur Durchführung der Netzwerkanalyse eingesetzt. ERGEBNISSE: Für das RPCN hatten A3 „Alles scheint unrealistisch" und A16 „Konzentrationsstörungen" die höchsten erwarteten Einfluss (EI)-Werte und dienten als zentrale Symptome. Bezüglich des DAG zeigten die Ergebnisse, dass A6 „Intrusive Erinnerungen" die höchste probabilistische Priorität hatte und als potenzielles Aktivierungssymptom des Netzwerks identifiziert wurde. Darüber hinaus befanden sich A3 „Alles scheint unrealistisch" und A16 „Konzentrationsstörungen" in der zweiten Schicht des DAG und mediieren die Verbindungen zwischen dem obersten Knoten A6 und anderen nachgelagerten Knoten. SCHLUSSFOLGERUNG: Die Konvergenz der Ergebnisse aus DAG und RPCN liefert ein ganzheitliches Modell des ASD in Feuerwehrgesellschaften. Unsere Ergebnisse bieten einen netzwerkbasierten Rahmen zum Verständnis der ASD-Psychopathologie bei Feuerwehrleuten und identifizieren Derealisation, Ablenkbarkeit und intrusive Erinnerungen als theoretisch fundierte Ziele für frühe psychologische Intervention.},
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42061122/",
    doi = "10.1016/j.comppsych.2026.152699",
    pmid = "42061122"
}

Diese Studie stellt eine neuartige hybride Methodik vor, die maschinelles Lernen (ML) mit herkömmlicher Reservoirsimulation kombiniert, um das Wasserflooden in der geologisch komplexen Bahariya-Formation, Wüste von Westen, Ägypten, zu optimieren. Die Forschung adressiert den kritischen Bedarf an einer genauen Vorhersage der Ölrückgewinnungseffizienz (RF%) durch die Entwicklung und den Einsatz robuster datengestützter Modelle. Die lineare Regression quantifizierte den Einfluss von neun Schlüsselparametern über drei Injektionsmuster hinweg. Eine entscheidende Erkenntnis aus der numerischen Simulation war die Rangfolge der ultimativen Ölrückgewinnung (UOR) für jedes Muster unter identischen Bedingungen: Peripheres Flooden erzielte die höchste Rückgewinnung bei 44,7 %, gefolgt vom versetzten Linientrieb (SLD) bei 39,4 % und dem 5-Spot-Muster bei 33,7 %. Unsere ML-Modelle zeigten außergewöhnliche prädiktive Genauigkeit, mit R²-Werten von 0,974, 0,972 und 0,953 für die jeweiligen Muster und einem entsprechend niedrigen RMSE-Bereich von 0,0057–0,0085. Die Permutationswichtigkeitsanalyse quantifizierte den dominierenden Einfluss der Restölsättigung (Sor), die 38–42 % der prädiktiven Kraft ausmachte. Entscheidend zeigten die Modelle unterschiedliche, musterabhängige Steuerparameter: Die Injektionsrate (WINJ) wies eine deutlich höhere Sensitivität im peripheren Muster auf (23 % Beitrag), während die API-Dichte das zweitwichtigste Merkmal für das 5-Spot-Muster war (18 % Beitrag). Die Ergebnisse liefern einen validierten, effizienten Rahmen für das schnelle Screening und die Optimierung von Wasserflood-Szenarien. Diese Arbeit hebt das erhebliche Potenzial hybrider KI-numerischer Ansätze hervor, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, und stellt herkömmliche Annahmen über die Musterwahl in Frage, indem sie zeigt, dass das optimale Muster stark von spezifischen Reservoir-Eigenschaften abhängt. Feldingenieure können diese Erkenntnisse anwenden, um Injektionsstrategien während der Reservoirentwicklungsplanung zu optimieren, potenziell die Rückgewinnungsfaktoren zu erhöhen und die Abhängigkeit von zeitaufwändigen Simulationsläufen zu verringern.

@article{doi101038s41598026495615,
    author = "Gad, Ramy und Salem, Adel M und El Farouk, Omar M und El-Hoshoudy, A N",
    title = "Ein hybrides Simulations-Machine-Learning-Proxy-Modell zur Optimierung des Wasserflood-Designs in der Bahariya-Formation.",
    year = "2026",
    journal = "Scientific reports",
    abstract = "Diese Studie stellt eine neuartige hybride Methodik vor, die maschinelles Lernen (ML) mit herkömmlicher Reservoirsimulation kombiniert, um das Wasserflooden in der geologisch komplexen Bahariya-Formation, Wüste von Westen, Ägypten, zu optimieren. Die Forschung adressiert den kritischen Bedarf an einer genauen Vorhersage der Ölrückgewinnungseffizienz (RF%) durch die Entwicklung und den Einsatz robuster datengestützter Modelle. Die lineare Regression quantifizierte den Einfluss von neun Schlüsselparametern über drei Injektionsmuster hinweg. Eine entscheidende Erkenntnis aus der numerischen Simulation war die Rangfolge der ultimativen Ölrückgewinnung (UOR) für jedes Muster unter identischen Bedingungen: Peripheres Flooden erzielte die höchste Rückgewinnung bei 44,7 %, gefolgt vom versetzten Linientrieb (SLD) bei 39,4 % und dem 5-Spot-Muster bei 33,7 %. Unsere ML-Modelle zeigten außergewöhnliche prädiktive Genauigkeit, mit R²-Werten von 0,974, 0,972 und 0,953 für die jeweiligen Muster und einem entsprechend niedrigen RMSE-Bereich von 0,0057–0,0085. Die Permutationswichtigkeitsanalyse quantifizierte den dominierenden Einfluss der Restölsättigung (Sor), die 38–42 % der prädiktiven Kraft ausmachte. Entscheidend zeigten die Modelle unterschiedliche, musterabhängige Steuerparameter: Die Injektionsrate (WINJ) wies eine deutlich höhere Sensitivität im peripheren Muster auf (23 % Beitrag), während die API-Dichte das zweitwichtigste Merkmal für das 5-Spot-Muster war (18 % Beitrag). Die Ergebnisse liefern einen validierten, effizienten Rahmen für das schnelle Screening und die Optimierung von Wasserflood-Szenarien. Diese Arbeit hebt das erhebliche Potenzial hybrider KI-numerischer Ansätze hervor, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, und stellt herkömmliche Annahmen über die Musterwahl in Frage, indem sie zeigt, dass das optimale Muster stark von spezifischen Reservoir-Eigenschaften abhängt. Feldingenieure können diese Erkenntnisse anwenden, um Injektionsstrategien während der Reservoirentwicklungsplanung zu optimieren, potenziell die Rückgewinnungsfaktoren zu erhöhen und die Abhängigkeit von zeitaufwändigen Simulationsläufen zu verringern.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/11219757/",
    doi = "10.1038/s41598-026-49561-5",
    pmcid = "11219757",
    pmid = "42067534"
}