Microbial community analyses of produced waters from high‐temperature oil reservoirs reveal unexpected similarity between geographically distant oil reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
As a preliminary investigation for the development of microbial-enhanced oil recovery strategies for high-temperature oil reservoirs (~70 to 90°C), we have investigated the indigenous microbial community compositions of produced waters from five different high-temperature oil reservoirs near Segno, Texas, U.S. (~80 to 85°C) and Crossfield, Alberta, Canada (~75°C). The DNA extracted from these low-biomass-produced water samples were analysed with MiSeq amplicon sequencing of partial 16S rRNA genes. These sequences were analysed along with additional sequence data sets available from existing databases. Despite the geographical distance and difference in the physicochemical properties, the microbial compositions of the Segno and Crossfield produced waters exhibited unexpectedly high similarity, as indicated by the results of beta diversity analyses. The major operational taxonomic units included acetoclastic and hydrogenotrophic methanogens (Methanosaetaceae, Methanobacterium and Methanoculleus), as well as bacteria belonging to the families Clostridiaceae and Thermotogaceae, which have been recognized to include thermophilic, thermotolerant, and/or spore-forming subtaxa. The sequence data retrieved from the databases exhibited different clustering patterns, as the communities from close geographical locations invariably had low beta diversity and the physicochemical properties and conditions of the reservoirs apparently did not have a substantial role in shaping of microbial communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».