Microbial Methane Production Associated with Carbon Steel Corrosion in a Nigerian Oil Field
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.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».