Characterization of Microbiologically Influenced Corrosion Potential in Nitrate Injected Produced Waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microorganisms are notorious for being involved in serious metal infrastructure damage, popularly known as microbiologically influenced corrosion (MIC). Long term corrosion incubations (~2 years) with carbon steel (CS) beads were established using produced water collected from a Canadian oilfield where nitrate was routinely used for souring mitigation. Experiments were set up under methanogenic, sulfate-reducing, and nitrate-reducing conditions to stimulate electrical MIC (EMIC) with iron present as the sole electron donor. Microbial community analysis, chemical measurements, metal weight loss, and surface analyses were conducted to assess EMIC under these different conditions. After 2 years, incubations in the nitrate-reducing environment did not show surface damage to the CS beads nor substantial weight loss (2-3%). However, incubations in the sulfate-reducing environment showed 5-8% weight loss with severe pitting on the CS beads and community sequencing revealed the predominance of known acid producers (Mesotoga, Acetobacterium), methanogens (Methanosaeta), and sulfate-reducers (Desulfovibrio, Desulfobulbus). Incubations in the methanogenic environment also showed comparatively less weight loss (2%) though surface analysis revealed an abundance of pinhole-like pits; microbial communities were dominated by putative syntrophs (Petrimonas, Pseudomonas, Desulfovibrio) and known methanogens (Methanosaeta). In addition to the establishment of promising new EMIC enrichment cultures, this study demonstrated that the localized effect of MIC cannot be accurately assessed solely using weight loss corrosion assays, but additionally requires microscopic and/or surface studies along with an understanding of the microbial community composition.
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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 | 0,001 | 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 ».