Control of Souring through a Novel Class of Bacteria That Oxidize Sulfide as Well as Oil Organics with Nitrate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen sulfide production by sulfate-reducing bacteria (SRB) in oil fields (souring) can be eliminated through the activity of nitrate-reducing bacteria (NRB). Two distinct classes of NRB have been described. The heterotrophic NRB (hNRB) reduce nitrate using similar oil organics as used by SRB for the reduction of sulfate. These inhibit SRB by competitive exclusion. The nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacteria (NR-SOB) directly oxidize sulfide with nitrate. Many of these use only CO2 as the carbon source and do not compete with SRB for oil organics. Both hNRB and NR-SOB produce nitrite as an intermediate in nitrate reduction, which strongly inhibits SRB. The NR-SOB Thiomicrospira sp. strain CVO has previously been shown to be an effective agent for sulfide removal in situ and in laboratory studies. A continuous up-flow packed-bed bioreactor was inoculated with a microbial consortium obtained from the same oil field. Although SRB-generated sulfide was removed by nitrate addition, community analysis indicated that strain CVO did not become a major component under these conditions. Also, strain CVO could not be established in the bioreactor by bioaugmentation. Two related microorganisms Sulfurospirillum sp. strains NO2B and KW became major community members during nitrate treatment. These were found to have both hNRB and NR-SOB activity and be capable of producing large amounts of nitrite, make them ideal agents for souring control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».