MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974139032 · doi:10.2118/121082-ms

Identification and Analysis of Biocides Effective Against Sessile Organisms

2009· article· en· W1974139032 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNalcor Energy (Canada)Nalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocideSerial dilutionBacteriaMicrobiologyTemperature gradient gel electrophoresisMicroorganismBiologyChemistry16S ribosomal RNAMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microbiologically influenced corrosion (MIC) is a major problem in the oil and gas industry. Although the exact mechanism by which this occurs is not well understood, it is recognized that byproducts produced by sessile bacteria located on the metal surface are responsible for the corrosion. However, many of the biocide treatment programs that have been developed thus far have focused only on planktonic organisms, ignoring the root cause of the problem. The goal of this research was to develop and implement sessile monitoring and analysis capabilities to assist in biocide selection. Initial laboratory testing was performed using a representative selection of bacteria inoculated into a closed flow loop system containing removable biostuds. Sessile bacteria populations were analyzed before and after biocide treatment using serial dilutions and denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE). A biocide/surfactant combination shown to be effective in the lab was tested in a field trial to demonstrate a correlation between laboratory testing and field use. Data collected in the field was analyzed by quantitative PCR (qPCR) as well as DGGE. The biocide/surfactant tested in the laboratory led to a 3-log reduction in sessile bacteria without regrowth 24 hours after treatment. Bacterial enumeration determined by serial dilution was confirmed by DGGE analysis. This biocide/surfactant combination was also tested in a field trial where a 3- to 5-log reduction in bacterial numbers was determined by qPCR, a dramatic reduction in bacterial species observed by DGGE, and reduced pitting of the corrosion coupons identified. In conclusion, we have implemented new testing capabilities that allow us to identify biocides effective at removing sessile organisms in the laboratory. Importantly, we have also shown that these laboratory results are recapitulated in field trials. These methods can now be utilized to ensure that the most efficacious biocide is chosen to mitigate bacterial populations that could potentially cause MIC in an asset-specific manner.

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.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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