Microbial Methane Production Associated with Carbon Steel Corrosion in a Nigerian Oil Field
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.
Notice bibliographique
Résumé
Microbially influenced corrosion (MIC) in oil field pipeline systems can be attributed to many different types of hydrogenotrophic microorganisms including sulfate reducers, methanogens and acetogens. Samples from a low temperature oil reservoir in Nigeria were analyzed using DNA pyrotag sequencing. The microbial community compositions of these samples revealed an abundance of anaerobic methanogenic archaea. Activity of methanogens was demonstrated by incubating samples anaerobically in a basal salts medium, in the presence of carbon steel and carbon dioxide. Methane formation was measured in all enrichments and correlated with metal weight loss. Methanogens were prominently represented in pipeline solids samples, scraped from the inside of a pipeline, comprising over 85% of all pyrosequencing reads. Methane production was only witnessed when carbon steel beads were added to these pipeline solids samples, indicating that no methane was formed as a result of degradation of the oil organics present in these samples. These results were compared to those obtained for samples taken from a low temperature oil field in Canada, which had been incubated with oil, either in the presence or in the absence of carbon steel. Again, methanogens present in these samples catalyzed methane production only when carbon steel was present. Moreover, acetate production was also found in these enrichments only in the presence of carbon steel. From these studies it appears that carbon steel, not oil organics, was the predominant electron donor for acetate production and methane formation in these low temperature oil fields, indicating that the methanogens and acetogens found may contribute significantly to MIC.
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 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 découle