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Enregistrement W4250462034 · doi:10.2118/2008-024

Souring Remediation by Field-Wide Nitrate Injection in an Alberta Oil Field

2008· article· en· W4250462034 sur OpenAlexafffundabout
Alexander Grigorʼyan, Adewale J. Lambo, S. Lin, S.L. Cornish, T.R. Jack, Gerrit Voordouw

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConocoPhillips
Mots-clésEnvironmental remediationOil fieldField (mathematics)Environmental scienceNitratePetroleum engineeringWaste managementEnvironmental chemistryGeologyEngineeringChemistryContaminationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When oil is produced by water injection sulfide formation (souring) can be stimulated. Souring is often caused by sulfatereducing bacteria (SRB), which oxidize organic carbon (oil organics) with sulfate in the injection water to CO2 and sulfide. As a result H2S concentrations in the produced water, oil and gas gradually increase. A consequence can be that the piping infrastructure must be redesigned from sweet to sour service. A relatively novel biotechnology aimed to remedy souring is to add nitrate to the injection water. Nitrate tracks the injection water well and its cost allows continuous and field-wide treatment. In a field-wide nitrate injection the injection water (approximately 3500 m3/day) was amended continuously with 2 mM (120 ppm) nitrate. Three points in the injection water system and 12 production wells were monitored by sampling every 2–3 weeks. The concentrations of sulfide, sulfate, nitrate, nitrite and ammonia in injection and produced waters were determined, as well as the activities of nitrate-reducing bacteria (NRB). Field-wide nitrate injection gave a 70% drop of aqueous sulfide within the first 5 weeks, after which the concentration recovered somewhat for the next 20 weeks. The activity of NRB increased thoughout this period indicating the possibility of further decreases in souring in the future. Introduction Microbial production of sulfide by sulfate-reducing bacteria (SRB) in oil reservoirs (i.e. souring) often occurs during secondary oil recovery processes, when water is injected to maintain reservoir pressure. Souring is largely perceived to have negative effects, because dissolved sulfide (HS-) and precipitated metal sulfides (e.g. FeS) are corrosive towards metal pipes and equipment. Injection of suspended metal sulfides may decrease reservoir injectivity by plugging zones near the injection well bore decreasing oil production. Suspended metal sulfides also stabilize oil-water emulsions preventing effective separation of produced water and oil. Hence souring is highly undesirable from a business and operating point of view, especially when the original facilities were not designed to handle sour production. Souring gives rise to safety concerns over exposure of workers in the field to released hydrogen sulfide and to complaints from surface rights owners over odours and, in urban settings, over the threat to real estate values of a sour service operation on or near their property. Biocides are commonly used to control souring in aboveground facilities, for example in separators and pipelines. In contrast, nitrate can be applied reservoir-wide by including an appropriate dose (100 ppm or more) in the injection water. Nitrate injection controls souring by stimulating the growth of two types of nitrate-reducing bacteria (NRB) downhole (1). Hence the following features describe souring remediation with nitrate (2–5):SRB use water- or oil-dissolved organics as electron donor to reduce sulfate to sulfide, catalyzing: organics + sulfate → CO2 + sulfide (reaction 1).The nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacteria (NR-SOB) catalyze, as their name implies the following reaction(s): sulfide + nitrate → sulfur, sulfate + nitrite, nitrogen (reaction 2).Heterotrophic NRB (hNRB) compete with SRB as follows: organics + nitrate → CO2 + nitrite, nitrogen (reaction 3).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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