Estimation of the Potential of an Oil-Viscosity-Reducing Bacterium <i>Petrotoga</i> sp. Isolated from an Oil Field for MEOR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An anaerobic oil-degrading thermophile, Petrotoga sp. AR80, was isolated from reservoir brine of an oilfield in Japan. This bacterium degrades long-chain hydrocarbons of crude oil into shorter-chain hydrocarbons in brine medium. Therefore, the oil viscosity can be decreased and the enhancement of oil recovery can be expected by this bacterium. The potential of this bacterium as a candidate for MEOR was estimated in this study. Some nitrogen source which is essential for bacteria should be injected into reservoir to stimulate the bacterial growth. To select a suitable brine medium for this bacterial activity on the reduction of crude oil viscosity, the numbers of nitrogen sources were evaluated. The highest growth rate was observed in medium contained yeast extract with maximum cell concentration in this medium was 10 times higher than that in other mediums. The influence of reservoir conditions such as temperature, salinity, and pressure on the bacterium was evaluated. This bacterium can grow and decrease oil viscosity at a temperature between 50 °C and 70 °C. The oil viscosity incubated with Petrotoga sp. AR80 was 46.3 %, 51.6 % and 65.9 % lower than control after 3 weeks incubation at 50 °C, 60 °C and 70 °C. In addition, the oil viscosity was 35.1 % lower than control at 70 °C and 800 psi. The result of GC chromatogram showed that this bacterium can convert and/or degrade various components of oil lead to depletion in heavier oil components and enrichment of light oil components respectively. Oil extracted from Oman, China and Canada can be utilized by this bacterium instead of Japanese oil. These results show that the isolated bacterium can be applied to a wide range of reservoirs for MEOR. In addition, this bacterium achieves economically feasible MEOR because it doesn't need costly nutrients such as molasses which has been used as a nutrient in MEOR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».