<i>Microbiology to Help Solve Our Energy Needs</i>
Notice bibliographique
Résumé
Our society depends greatly on fossil fuels, and the environmental consequences of this are well known and include significant increases of the CO(2) concentration in the earth's atmosphere. Although microbiology has traditionally played only a minor role in fossil-fuel extraction, two novel key discoveries indicate that this may change. First, the realization that oil components can be converted to methane and CO(2) by methanogenic consortia in the absence of electron acceptors (oxygen, nitrate, sulfate) explains how much of the world's oil has been biodegraded in situ. In addition to inorganic nutrients, only water is needed for these methanogenic conversions. Hence, continued methanogenic biodegradation may have shaped the heavy-oil reservoirs that are so prevalent today. The potential to exploit these reactions, for example, by in situ gasification, is currently being actively investigated. Second, injection of nitrate in oil and gas fields can lower sulfide concentrations. High sulfide concentrations, caused by the action of sulfate-reducing bacteria (SRB), are associated with increased risk of corrosion, reservoir plugging (through precipitated sulfides), and human safety. Nitrate injection into an oil field stimulates subsurface heterotrophic nitrate-reducing bacteria (hNRB) and nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacteria (NR-SOB). Nitrite, formed by these NRB by partial reduction of nitrate, is a strong and specific SRB inhibitor. Nitrate injection has, therefore, promise in positively controlling the oil-field sulfur cycle. There is now more interest in and potential to apply petroleum microbiology than there has been in the past, allowing microbiologists to contribute to a sustainable energy future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,056 |
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 ».