Comparative Analysis of Microbiological Testing Technologies Used in the Energy Industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Within the energy industry, there are several technologies used to quantify microbiological contamination of fluids and assets. Some of these technologies can also be used to identify or characterize microorganisms of interest. It is important to understand the scope of detection and limitations of individual assays so that accurate, data-driven decisions can be made. Three fluids varying in chemical composition and origin within the energy sector were tested in this study. Serial dilution for detection of acid producing bacteria (APB) and sulfate reducing bacteria (SRB), activity-reaction tests measuring SRB, an assay quantifying bacterial hydrolases, and adenosine triphosphate (ATP) quantification were compared and assessed against molecular microbiological methods (MMM). Data were collected to determine the ease of use, precision, and comparability of the testing technologies to each other. A kill study using organic biocides evaluated the performance of these tests in quantifying changes in the microbiological populations over time. The testing technologies delivered results on the order of minutes (ATP and enzymatic assays) to days (activity-reaction tests and MMM) to weeks (serial dilution). Comparing data from 1stgeneration ATP and the bacterial hydrolase tests to the data generated by the other technologies proved challenging due to the lack of reference standards and equivocal nature of the raw output from those technologies. A relatively high limit of detection was determined for 1st generation ATP technology in fluids where the bioburden was estimated below 104 cells/mL. Interpretation of results in culture-dependent activity-reaction tests was found to be subjective, requiring users to distinguish between visual indicators to estimate bioburden. This was further confounded when testing fluids for industrial uses that have complex mineral content and turbidity. The choice of culture-dependent technology to enumerate SRB resulted in up to 3-log SRB/mL variance compared to other tests. Variable responses of assayed biomolecules to chemical treatment (e.g., biocide) were notable in the kill study, where the choice of testing technology impacted the interpretation of biocide effectiveness. Accurate evaluation of microbiological contamination is essential to operational decision-making in the energy industry. Understanding the strengths and limitations of different testing technologies ensures optimized chemical treatments, reduced costs, and improved environmental outcomes.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».