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Enregistrement W1491192583 · doi:10.4271/2006-01-0653

Direct-Injected Hydrogen-Methane Mixtures in a Heavy-Duty Compression Ignition Engine

2006· article· en· W1491192583 sur OpenAlexafffund
Gordon McTaggart-Cowan, Heather Jones, Steven N. Rogak, W. Kendal Bushe, Philip G. Hill, Sandeep Munshi

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésIgnition systemMethaneHydrogenCompression (physics)Compression ratioMaterials scienceAutomotive engineeringNuclear engineeringWaste managementEnvironmental scienceInternal combustion engineEngineeringChemistryComposite materialAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diesel pilot-ignited, high-pressure direct-injection of natural gas heavy-duty single-cylinder engine was fuelled with both natural gas and blends of 10% and 23% by volume hydrogen in methane. A single operating condition (6 bar GIMEP, 0.5 ϕ, 800 RPM, 40%EGR) was selected, and the combustion phasing was varied from advanced (mid-point of combustion at top-dead-center) to late (mid-point of combustion at 15°ATDC). Replacing the natural gas with hydrogen/methane blend fuels was found to have a significant influence on engine emissions and on combustion stability. The use of 10%hydrogen was found to slightly reduce PM, CO, and tHC emissions, while improving combustion stability. 23%hydrogen was found to substantially reduce CO and tHC emissions, while slightly increasing NOx. The greatest reductions in CO and tHC, along with a significant reduction in PM, were observed at the latest combustion timings, where combustion stability was lowest. The high hydrogen-content fuel was found to reduce the ignition delay of the gaseous jet by approximately 20%, without influencing the ignition delay of the diesel pilot. The results were generally consistent at all combustion timings tested, and were found to be insensitive to injection pressure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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