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Enregistrement W2895787235 · doi:10.3389/fmicb.2018.02423

Comparison of Nitrate and Perchlorate in Controlling Sulfidogenesis in Heavy Oil-Containing Bioreactors

2018· article· en· W2895787235 sur OpenAlexafffund
Gloria N. Okpala, Gerrit Voordouw

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaShellAlberta InnovatesShell Global Solutions InternationalSuncor Energy IncorporatedConocoPhillips
Mots-clésPerchlorateNitrateChemistryNitriteSulfideSulfateChlorateBioreactorNuclear chemistryInorganic chemistryChlorideEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control of microbial reduction of sulfate to sulfide in oil reservoirs (a process referred to as souring) with nitrate has been researched extensively. Nitrate is reduced to nitrite, which is a strong inhibitor of sulfate-reducing bacteria (SRB). Perchlorate has been proposed as an alternative souring control agent. It is reduced to chlorate (ClO3-) and chlorite (ClO2-), which is dismutated to chloride and O2. These can react with sulfide to form sulfur. Chlorite is also highly biocidal. Here we compared the effectiveness of perchlorate and nitrate in inhibiting SRB activity in medium containing heavy oil from the Medicine Hat Glauconitic C (MHGC) field, which has a low reservoir temperature and is injected with nitrate to control souring. Using acetate, propionate and butyrate as electron donors, perchlorate-reducing bacteria (PRB) were obtained in enrichment culture and perchlorate-reducing Magnetospirillum spp. were isolated from MHGC produced waters. In batch experiments with MHGC oil as the electron donor, nitrate was reduced to nitrite and inhibited sulfate reduction. However, perchlorate was not reduced and did not inhibit sulfate reduction in these incubations. Bioreactor experiments were conducted with sand-packed glass columns, containing MHGC oil and inoculated with an oil-grown mesophilic SRB enrichment. Once active souring (reduction of 2 mM sulfate to sulfide) was observed, these were treated with nitrate and/or perchlorate. As in the batch experiments, 4 mM nitrate completely inhibited sulfide production, while partial inhibition occurred with 1 and 2 mM nitrate, but injection of 4 mM perchlorate did not inhibit sulfate reduction and perchlorate was not reduced. The enriched and isolated PRB were unable to use heavy oil components, like alkylbenzenes, which were readily used by nitrate-reducing bacteria. Hence perchlorate, injected into a low temperature heavy oil reservoir like the MHGC, may not be reduced to toxic intermediates making nitrate a preferable souring control agent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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