The Impact of E85 Use on Lubricant Performance
Notice bibliographique
Résumé
Ethanol is widely used as a gasoline component to provide a prescribed amount of oxygenates and for its perceived advantages of less dependence on petroleum based products and lowering overall CO2 emissions. In most cases the level of ethanol in gasoline does not exceed 10%. In some parts of the Unites States, E85 fuel consisting of 85% ethanol and 15% gasoline is commonly available. Many US vehicles sold today are specially adapted for use of both gasoline and high ethanol fuels; so-called Flexible Fuel Vehicles (FFV). While high ethanol fuels are currently a small percentage of the overall gasoline pool, they provide an interesting opportunity to study the effects that ethanol use in gasoline may have on lubricant related performance. Based on past industry experience with methanol based fuel, theoretical areas of concern for ethanol based fuels are valve train rust and potential problems associated with high amounts of water in the lubricant. The authors have studied the lubricant related effects of E85 use in well controlled field testing under cold climate conditions. It is concluded that the use of E85 fuel leads to significantly higher water levels in the lubricant as compared to the use of gasoline. The use of E85 does not promote the formation of valve train rust in FFV engines run on modern lubricants.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».