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Enregistrement W2014586467 · doi:10.2118/2003-144-ea

Oil Field Biotechnology: Should We Use Nitrate or Nitrite to Remediate Souring

2003· article· en· W2014586467 sur OpenAlexafffundabout
Gerrit Voordouw

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConocoPhillips
Mots-clésNitrateNitriteOil fieldEnvironmental scienceWaste managementBiotechnologyBiochemical engineeringEnvironmental chemistryPetroleum engineeringChemistryEngineeringBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of nitrate or nitrite to remediate souring during waterflooding is proven technology with the objective of (i) removing sulfide produced by sulfatereducing bacteria (SRB) and (ii) inhibiting further sulfide production by the SRB. Nitrate or nitrite injection stimulates heterotrophic, nitrate-reducing bacteria (hNRB) and nitrate-reducing, sulfide oxidizing bacteria (NR-SOB). In fields with SRB, but little or no hNRB and NR-SOB activity the use of nitrite is preferable, because nitrite directly inhibits SRB. Nitrate has no effect under these conditions. In fields with all 3 bacterial groups use of nitrate is preferred, because it has more oxidative power. The nitrate dose required is then determined largely by the concentration of degradable oil organics. Unfortunately this concentration is generally unknown. Introduction Oil fields that are subject to waterflooding can experience SRB-mediated hydrogen sulfide production over time (souring), especially when sea water wich has a high sulfate content water (∼30 mM) is used for injection For instance in 1994 total H2S production from the Skjold field in the Danish sector of the North Sea was 100 kg/day, whereas in 2000 this had increased to 700 kg/day, with occasional surges to 1100 kg/day(1). Because sulfide is toxic and corrosive it needs to be removed by chemical treatment e.g. amine scrubbing. A second negative aspect of souring is that it can reduce reservoir permeability by precipitating soluble metal ions as the sulfides. Souring can be reduced by biocide treatment. Supplementing injection water in the Skjold field periodically with tetrakishydroxymethylphosphonium sulfate (THPS) caused dips in H2S production. In the Velsefrikk field in the Norwegian sector of the North Sea glutaraldehyde was injected biweekly from 1989 to 1999(2). In Alberta and Saskatchewan oil reservoirs diamines are used routinely to reduce souring and corrosion associated with SRB growth in topsides equipment. Instead of using toxic biocides, the use of nitrate or nitrite has been advocated as a less hazardous, environmentally friendly alternative. The application of nitrates and their mechanism of action are discussed in this paper. EXAMPLES OF APPLICATION OF NITRATES The use of nitrates to reduce souring in offshore operations in the North Sea is well-documented. In the case of the Velsefrikk field biocides were completely replaced with continuous injection of 30 ppm nitrate since 1999, resulting in decreased souring and corrosion(2). Injection of 150 to 250 ppm nitrate for 3 months in the Skjold field was partially successful with 80% sulfide removal from fractured areas and lower levels of sulfide removal from areas of reduced permeability(1). In view of this limited success the use of THPS was resumed. Use of nitrite, instead of nitrate, gave successful souring control of gas wells for up to 7 months and of oil wells for up to 1 month following treatment(3). It was claimed that oil production increased following nitrite treatment due to dissolution of solid sulfides that were blocking the injection flow path(3). Closer to home injection of 400 ppm nitrate reduced sulfide concentrations in injector and producing wells by 73% in a field test in the Coleville field near Kindersley (SK)(4).

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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,956

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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