Reservoir souring: sulfur chemistry in offshore oil and gas reservoir fluids
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 ».