Prosjektet TeSCAL vil bruke avanserte massespektrometriske teknikker i laboratorier ved SINTEF og University of Eastern Finland for å utvikle testprotokoller som kan redusere usikkerheten i data fra såkalt spesiell kjerneanalyse (SCAL). SCAL er et samlebegrep for visse laboratorietester utført på prøver av reservoarstein (borekjerner) og fluid fra oljereservoar for å bestemme viktige reservoartekniske egenskaper. Den mest grunnleggende egenskapen på poreskala er hvordan reservoarsteinen fuktes av reservoarfluidene (olje, gass, og vann). Dette styrer i stor grad mobiliteten til reservoarfluidene i porerommene og påvirker dermed utvinningsprosessen.
Ideelt sett skal kjerneprøvene ha beholdt sine opprinnelige fuktegenskaper når de leveres til SCAL-analyse. Imidlertid er det ofte vesentlig usikkerhet knyttet til dette. Fuktforholdene bestemmes i stor grad av minoritetskomponenter i oljen avsatt på poreveggene og disse avsetningene kan utsettes for ukontrollerte endringer under utboring av kjerner fra reservoaret. Vanlig laboratoriepraksis er derfor å rense ut alle reservoarfluider og mulige rester av borevæske fra prøvene med ulike løsemidler for så å forsøke gjenoppretting av opprinnelige fuktforhold i kjernene ved å mette dem på nytt under kontrollerte forhold med olje produsert fra reservoaret. Om opprinnelige fuktforhold kan gjenopprettes på denne måten skal undersøkes ved å sammenligne den massespektrometriske profilen av oljekomponenter ekstrahert fra poreoverflatene i kjerneprøvene med profilen til olje produsert fra reservoaret. De massespektrometriske teknikkene som skal anvendes tillater bestemmelse av molekylvekt til individuelle oljekomponenter med en oppløsning som er høy nok til å identifisere elementformelen til hver forbindelse i oljen. Sammenligning av komponentprofilene til adsorberte hydrokarboner og mobil olje kan indikere om observerte fukt-egenskaper til en reservoarkjerne representerer opprinnelig reservoarforhold eller er påvirket av hvordan kjernen er behandlet før SCAL-analysen.
Mer pålitelige laboratoriedata kan gi bedre operasjonelle beslutninger, mindre risiko for mislykkede investeringer og bedre sjanser for optimalisering, både med hensyn til utvunnet oljevolum og energibruk.