Microbial Signatures in Oil Reservoirs: Biomarker Stability and Their Role in Subsurface Fluid Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable energy solutions such as carbon capture, utilization, and storage (CCUS), geothermal energy, and hydrogen storage are vital for achieving low-carbon energy goals. However, these technologies face significant challenges, including gas leakage and the need for reliable monitoring systems within subsurface geological formations. Indigenous microorganisms, naturally widespread in these formations, offer a novel approach for dynamic monitoring over time through DNA sequencing analysis. Yet, critical questions remain: Can ground-level samples accurately represent geological information? How stable is the microbial DNA under surface conditions and for how long? This study investigates the stability of microbial community structures from deep subsurface oil reservoir samples during degradation at room temperature over 120 h. Samples were analyzed at 24 h intervals using DNA extraction, concentration measurements, and sequencing. Microbial diversity was assessed via α and β diversity indexes, while Venn analysis compared community structures to identify formation-specific genera. Findings reveal that microbial profiles from subsurface samples remain largely reflective of their original environments despite surface degradation. This highlights the feasibility of using subsurface microbial biosensing for dynamic environmental monitoring. By addressing the stability of microbial data, this research enhances the potential of DNA-based tools to support CCUS, geothermal energy, and hydrogen storage. It underscores the role of microbial biosensing in advancing sustainable energy practices, offering a robust framework for tackling challenges in subsurface monitoring, while contributing to the transition toward a low-carbon future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».