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Enregistrement W1978025130 · doi:10.3389/fmicb.2014.00566

Life in the slow lane; biogeochemistry of biodegraded petroleum containing reservoirs and implications for energy recovery and carbon management

2014· article· en· W1978025130 sur OpenAlexafffund
Ian M. Head, Neil Gray, Steve Larter

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSight Research UKSaudi AramcoGenome AlbertaEniNatural Environment Research CouncilPetrobrasCarbon Management Canada
Mots-clésBiogeochemistryPetroleumEarth scienceAbiotic componentEnvironmental scienceBiogeochemical cycleEcosystemGeologyPetroleum engineeringEcologyEnvironmental chemistryOceanographyChemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of the processes underlying the formation of heavy oil has been transformed in the last decade. The process was once thought to be driven by oxygen delivered to deep petroleum reservoirs by meteoric water. This paradigm has been replaced by a view that the process is anaerobic and frequently associated with methanogenic hydrocarbon degradation. The thermal history of a reservoir exerts a fundamental control on the occurrence of biodegraded petroleum, and microbial activity is focused at the base of the oil column in the oil water transition zone, that represents a hotspot in the petroleum reservoir biome. Here we present a synthesis of new and existing microbiological, geochemical, and biogeochemical data that expands our view of the processes that regulate deep life in petroleum reservoir ecosystems and highlights interactions of a range of biotic and abiotic factors that determine whether petroleum is likely to be biodegraded in situ, with important consequences for oil exploration and production. Specifically we propose that the salinity of reservoir formation waters exerts a key control on the occurrence of biodegraded heavy oil reservoirs and introduce the concept of palaeopickling. We also evaluate the interaction between temperature and salinity to explain the occurrence of non-degraded oil in reservoirs where the temperature has not reached the 80-90°C required for palaeopasteurization. In addition we evaluate several hypotheses that might explain the occurrence of organisms conventionally considered to be aerobic, in nominally anoxic petroleum reservoir habitats. Finally we discuss the role of microbial processes for energy recovery as we make the transition from fossil fuel reliance, and how these fit within the broader socioeconomic landscape of energy futures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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