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Enregistrement W2887418392 · doi:10.1007/s13202-018-0528-2

Reservoir souring: sulfur chemistry in offshore oil and gas reservoir fluids

2018· article· en· W2887418392 sur OpenAlexafffund
Mahsan Basafa, Kelly Hawboldt

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Exploration and Production Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSulfurHydrogen sulfideSulfur cycleSulfateEnvironmental chemistrySulfideSulfate-reducing bacteriaChemistryEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The injection of sulfate-containing seawater into an oil reservoir, for maintaining the reservoir pressure, can promote the growth of sulfate reducing bacteria and archaea near the injection wells, leading to the formation of sulfides such as hydrogen sulfide. However, intermediate sulfur species with different valence states, such as polythionates and polysulfides have been detected in several produced water samples, likely a result of phase partitioning, and chemical and microbial reactions. These sulfur species could affect the microbial communities (e.g., microbially influenced corrosion) and will impact the efficiency of souring mitigation methods. In addition, the presence of these sulfur species can result in operational, environmental, and treatment problems. Therefore, development and implementation of souring control strategies during production cycle of oil and gas reservoirs require identifying the origins, reactivity, and the partitioning behaviour of these compounds. This paper presents an overview of the known mechanisms responsible for reservoir souring and then focuses on the chemical reactions and sulfur species associated with production and consumption of hydrogen sulfide. In this work we highlight complexity of the sulfur chemistry and that the assumption that all the sulfate is reduced to hydrogen sulfide can lead to inappropriate souring management methods. The paper also reviews the detection and analysis methods used for sulfur compounds. The review demonstrates that there is a gap in the current souring models and methods due to the exclusion of key sulfur compounds and challenges in identifying and quantifying these compounds with respect to speed of analysis and sample stability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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