Microbially Enhanced Oil Recovery by Sequential Injection of Light Hydrocarbon and Nitrate in Low- And High-Pressure Bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Microbially enhanced oil recovery (MEOR) often involves injection of aqueous molasses and nitrate to stimulate resident or introduced bacteria. Use of light oil components like toluene, as electron donor for nitrate-reducing bacteria (NRB), offers advantages but at 1-2 mM toluene is limiting in many heavy oils. Because addition of toluene to the oil increased reduction of nitrate by NRB, we propose an MEOR technology, in which water amended with light hydrocarbon below the solubility limit (5.6 mM for toluene) is injected to improve the nitrate reduction capacity of the oil along the water flow path, followed by injection of nitrate, other nutrients (e.g., phosphate) and a consortium of NRB, if necessary. Hydrocarbon- and nitrate-mediated MEOR was tested in low- and high-pressure, water-wet sandpack bioreactors with 0.5 pore volumes of residual oil in place (ROIP). Compared to control bioreactors, those with 11-12 mM of toluene in the oil (gained by direct addition or by aqueous injection) and 80 mM of nitrate in the aqueous phase produced 16.5 ± 4.4% of additional ROIP (N = 10). Because toluene is a cheap commodity chemical, HN-MEOR has the potential to be a cost-effective method for additional oil production even in the current low oil price environment.
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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 | 0,000 | 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 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 ».