A Novel Approach to Hydrogen Sulfide Removal From Natural Gas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sulfide removal is a significant problem in the oil and gas industry. Some of the problems presented by sulfides include environmental compliance, toxicity, corrosion, reduced efficiency of fluid handling equipment, offensive odor, reduced value of products, and increased operation costs. Microbial oxidation of sulfides offers the potential for a safe, cost-effective method of removing sulfides from natural gas, sour water, spent-sulfidic caustic, etc. The purpose of this study is the development of an efficient and economically viable bioreactor system for sulfide oxidation. The application of immediate interest is the removal of H2S from "stranded" natural gas. The immobilization matrix Bio-Sep® has previously been used for successful biotreatment of BTEX-contaminated groundwater. In this study, a special sorbent has been added to Bio-Sep® to adsorb sulfide while still maintaining the desirable physical properties of the original beads. Thiobacillus denitrificans is a sulfide-oxidizing autotroph which may use either oxygen or nitrate as a terminal electron acceptor. Thiosulfate, elemental sulfur, or sulfide may be used as an energy source for T. denitrificans and each are oxidized to sulfate. Previously, suspended cultures of T. denitrificans were shown to remove H2S from a gas stream with 1-2 s of gas-liquid contact time. However, the volumetric productivity of suspended cultures was insufficient to lead to an economically viable bioreactor design due to low biomass concentrations. In order to increase biomass concentration and volumetric productivity T. denitrificans has been immobilized in both standard Bio-Sep® and the new sulfide-sorbing version (Bio-Sep®S). The two matrices will be compared according to their ability to immobilize this sulfide-oxidizing culture and increase biomass concentration and volumetric productivity.
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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) | 0,000 | 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 ».