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Enregistrement W1980350355 · doi:10.2118/0412-0030-jpt

Real-Time Field Monitoring To Optimize Microbe Control

2012· article· en· W1980350355 sur OpenAlex
Vic Keasler

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

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemical engineeringDowntimeProduction (economics)Computer scienceBiotechnologyEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)Process engineeringBiologyBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Update Microbial growth in oil and gas systems can cause numerous problems that result in production downtime, lost revenue, and safety concerns. Unfortunately, microbial populations are ubiquitous in many oil and gas production zones and minimizing their impact is challenging. The most common effects of microbial growth are corrosion, hydrogen sulfide (H2S) production, and biofouling. The ability to minimize the negative impact of microbes is confounded by the current field monitoring technology, which is unable to detect many of the organisms. These monitoring technologies are culture-based, meaning that organisms must be grown in culture to be detected and quantified. It is well documented in many systems that less than 1% of the total organisms present are culturable. In addition, the culture-based methods commonly take days or weeks to produce a result. Thus, operators must wait a considerable time before taking control measures, and the impact of microbial populations can increase during the long period of undetection. New Development in Monitoring Method Two essential parameters for any new field monitoring technology are the ability to obtain a result in real time and the ability to detect all organisms, not just the ones that can be grown in culture. The industry has evaluated several of these technologies over the years, including a first-generation adenosine triphosphate (ATP) assay in which the level of ATP is used to measure the number of actively growing microbes in a sample. ATP is the molecule used by cells to drive any process that requires energy. This includes metabolism, protein translation, DNA repair, and cell division. Although there are differences in the absolute quantity of ATP in different species or organisms, it is assumed that actively growing bacterial cells hold relatively similar amounts of ATP, and a calculation has been determined to quantify microbial cell numbers based on a measurement of ATP. The major challenge of using this technology in oilfield systems is that the enzymatic assay used to quantify ATP is very sensitive to the quality of the fluids tested. This means that many oilfield fluids such as oil, emulsions, produced water with significant solids, high-salinity fluids, and fluids contaminated with certain chemicals would not yield meaningful results. As an example, the first-generation ATP test was not generally accepted by oilfield operators and has been little used. However, a second-generation ATP test that addresses the concerns has been developed recently. Specifically, additional steps were developed to enable accurate testing of fluids that contain oil, high salinity, residual chemicals, and solids. This technology also meets the other necessary criteria—real-time results and detection of all microbes, not only those that grow in culture.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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