The Effectiveness of Nitrate-Mediated Control of the Oil Field Sulfur Cycle Depends on the Toluene Content of the Oil
Notice bibliographique
Résumé
The injection of nitrate is one of the most commonly used technologies to impact the sulfur cycle in subsurface oil fields. Nitrate injection enhances the activity of nitrate-reducing bacteria (NRB), which produce nitrite inhibiting sulfate-reducing bacteria (SRB). Subsequent reduction of nitrate to di-nitrogen (N2) alleviates the inhibition of SRB by nitrite. It has been shown for the Medicine Hat Glauconitic C (MHGC) field, that alkylbenzenes especially toluene are important electron donors for the reduction of nitrate to nitrite and N2. However, the rate and extent of reduction of nitrate to nitrite and of nitrite to nitrogen have not been studied for multiple oil fields. Samples of light oil (PNG, CPM and Tundra), light/heavy oil (Gryphon and Obigbo) and of heavy oil (MHGC) were collected from locations around the world. The maximum concentration of nitrate in the aqueous phase, which could be reduced in microcosms inoculated with MHGC produced water, increased with the toluene concentration in the oil phase. PNG, Gryphon, CPM, Obigbo, MHGC and Tundra oils had 77, 17, 5.9, 4.0, 2.6 and 0.8 mM toluene, respectively. In incubations with 49 ml of aqueous phase and 1 ml of oil these were able to reduce 22.2, 12.3, 7.9, 4.6, 4.0 and 1.4 mM of nitrate, respectively. Nitrate reduced increased to 35±4 mM upon amendment of all these oils with 570 mM toluene prior to incubation. Souring control by nitrate injection requires that the nitrate is directed towards oxidation of sulfide, not toluene. Hence, the success of nitrate injections will be inversely proportional to the toluene content of the oil. Oil composition is therefore an important determinant of the success of nitrate injection to control souring in a particular field.
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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 ».