Long Term Evaluation of Microbial Induced Corrosion Contribution to Underdeposit Sludge Corrosivity in a Heavy Crude Oil Pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Internal corrosion has been observed in crude oil pipelines (<0.5% sediment and water(S&W)) at locations that facilitate the deposition and accumulation of entrained solids. The resulting sludges that form are composed of varying combination of hydrocarbons, sand, clay, corrosion by-products, biomass and water. The sludges are known to support robust microbial communities and these are suspected of contributing to the overall corrosivity of the sludge. This paper reports on the results of work done to evaluate the overall contribution of microbial induced corrosion (MIC) on the corrosion rates of steel coupons covered with a pipeline sludge extracted from a pigging operation. The sludge was applied to the coupons in both the as-received and sterilized condition and the coupons were extracted at 30 day intervals for 180 days. The results show that despite its high water content the corrosivity of the sludge was low (<20 μm/yr) and that weight loss after the initial 30 days was negligible. The activities of heterotrophic aerobic bacteria (HAB), acid producing bacteria (APB), and sulfate reducing bacteria (SRB) in the as-received sludge decreased during the experiment by 2, 1.5 and 1 order of magnitude, respectively. Overall there was no detectable contribution of MIC to the corrosion rates of the coupons during the experiment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».