In situ detection of anaerobic alkane metabolites in subsurface environments
Notice bibliographique
Résumé
Alkanes comprise a substantial fraction of crude oil and refined fuels. As such, they are prevalent within deep subsurface fossil fuel deposits and in shallow subsurface environments such as aquifers that are contaminated with hydrocarbons. These environments are typically anaerobic, and host diverse microbial communities that can potentially use alkanes as substrates. Anaerobic alkane biodegradation has been reported to occur under nitrate-reducing, sulfate-reducing, and methanogenic conditions. Elucidating the pathways of anaerobic alkane metabolism has been of interest in order to understand how microbes can be used to remediate contaminated sites. Alkane activation primarily occurs by addition to fumarate, yielding alkylsuccinates, unique anaerobic metabolites that can be used to indicate in situ anaerobic alkane metabolism. These metabolites have been detected in hydrocarbon-contaminated shallow aquifers, offering strong evidence for intrinsic anaerobic bioremediation. Recently, studies have also revealed that alkylsuccinates are present in oil and coal seam production waters, indicating that anaerobic microbial communities can utilize alkanes in these deeper subsurface environments. In many crude oil reservoirs, the in situ anaerobic metabolism of hydrocarbons such as alkanes may be contributing to modern-day detrimental effects such as oilfield souring, or may lead to more beneficial technologies such as enhanced energy recovery from mature oilfields. In this review, we briefly describe the key metabolic pathways for anaerobic alkane (including n-alkanes, isoalkanes, and cyclic alkanes) metabolism and highlight several field reports wherein alkylsuccinates have provided evidence for anaerobic in situ alkane metabolism in shallow and deep subsurface environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».