High-throughput sequencing reveals microbial community dynamics in two treatment systems for oil field-produced water
Notice bibliographique
Résumé
Petroleum-associated water harbors diverse microbial communities, including hydrocarbon-degrading bacteria, sulfate-reducing bacteria, and methanogenic archaea. The growth and metabolism of these organisms, as well as their community composition, can affect various aspects of oil field development and oil produced water treatment. In this study, Illumina-based 16S rRNA gene sequencing was used to analyze the microbial community structures of oilfield produced water processed at two treatment stations and subjected to different treatment protocols. Significant differences in microbial community α-diversity and richness resulted from the different treatment protocols. The treatment of oil produced water effectively reduced the oil content, accompanied by the a reduction in Desulfobacterota. Proteobacteria was the dominant phylum in oil produced water; its core presence, along with Patescibacteria and Desulfobacterota, was identified in a co-occurrence network analysis of the microbial community. Redundancy analysis showed significant positive correlations between microbial community diversity and the oil and suspended solids contents of the oil produced water, highlighting the role of treatment protocols in shaping both microbial composition and water characteristics. Thus, this study provides potential insights into the processes of souring in oil fields and contributes to the theoretical understanding of oil-produced water treatment, which may inform future optimization of treatment protocols.
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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 | 0,001 | 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 ».