<i>Bacillus subtilis</i> ‐based microbial enhanced oil recovery ( <scp>MEOR</scp> ) in polymer microfluidic chip
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial enhanced oil recovery (MEOR) is a tertiary oil recovery process that manipulates the microbial environment inside oil reservoirs to modify the physical/chemical properties of the reservoirs to enhance the oil recovery. Up to now, the detailed MEOR mechanism is still not entirely clear due to the multiple influence factors (e.g., pH, nutrients, temperature, porosity, and permeability) on microbial growth and reproduction, as well as the lack of understanding of microbial's influencing mechanism on the oil recovery process. In this study, a Bacillus subtilis ‐based MEOR process was conducted in a polymethyl methacrylate (PMMA)‐based microfluidic device to mimic the MEOR process in the reservoir. The porous microstructure based on real sandstone slice images was fabricated with laser ablation on a PMMA substrate. Two different MEOR approaches were conducted in the PMMA‐based microfluidics devices: the direct injection of displacing reagent (biosurfactant produced by bacteria) into the microfluidic chip for the oil recovery (ex‐situ), and the incubation of bacteria solution inside the chip followed with brine flooding (in‐situ). The result indicates the ex‐situ MEOR process with B. subtilis can reach a recovery rate of 38.56%, while the in‐situ MEOR process with B. subtilis reached a recovery rate of 40.27%. The proposed study provides a new tool for understanding the MEOR process, with advantages in visibility and accurate fluid control during the MEOR process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».