Sulfur Production Associated with Souring Control by Nitrate Injection: a Potential Corrosion Risk?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Injection of nitrate into an oil field can significantly reduce the concentration of sulfide produced by endogenous sulfate-reducing bacteria (SRB). Although much is known of the effects of nitrate in relatively high temperature reservoirs (60-80 °C), flooded with seawater, its effectiveness in lower temperature reservoirs (30-40 °C) subjected to produced water reinjection (PWRI) is less well understood. The nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacterium (NR-SOB) Thiomicrospira sp. strain CVO, was isolated from such a reservoir. This organism converts sulfide and nitrate into sulfate and nitrite or into sulfur and nitrogen, depending on whether the initial nitrate to sulfide (N/S) ratio is high or low, respectively. The presence of iron minerals in reservoir rock (e.g. siderite FeCO3) can delay the onset of souring by immobilizing SRB-produced sulfide as FeS (FeCO3+HS−→FeS+HCO3−). Strain CVO appeared incapable of oxidizing ferrous sulfide (FeS) with nitrate, indicating that it does not mobilize precipitated sulfides. Interestingly, in ferrous iron-containing cocultures of sulfate-reducing Desulfovibrio spp. and strain CVO, FeS was transformed into greigite (Fe3S4). The mechanism for greigite formation is probably reaction of FeS with CVO-produced sulfur (3FeS + S0 → Fe3S4). Hence, on the plus side CVO-mediated conversion of FeS to greigite increases the sulfur-binding capacity of reservoir rock by 33%. On the downside, sulfur is corrosive towards iron increasing corrosion risk if it emerges in production wells. A reservoir model, taking some of these features into account and indicating the formation of sulfur as a function of space and time by the combined action of SRB and NR-SOB such as strain CVO, is presented
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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 | 0,001 | 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 ».