A novel in-cylinder fuel reformation approach to control HCCI engine combustion on-set
Notice bibliographique
Résumé
Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) engines have the potential to deliver high thermal efficiencies (when compared to spark ignition engines) coupled with ultra-low NOx emissions and Particulate Matter (PM) for partial-load operating regions. However, the inherent absence of Start of Combustion (SOC) or combustion on-set control has been a major obstacle for implementing this technology into production engines. In the present work, a new in-cylinder reformation strategy to control the on-set of combustion has been incorporated into a HCCI engine fuelled with lean ethanol/air mixtures. The objective of the in-cylinder reformation process is to generate hydrogen enriched gas (which includes other intermediate species) from ethanol reformation, which is then used to control the subsequent HCCI cycle combustion on-set. The experimental engine used for the study is a four-stroke, three cylinder In-Direct Injection (IDI) type compression ignition engine which was converted to single cylinder operation for HCCI combustion. A proto-type reformation chamber has been designed and fabricated with direct injection capabilities to examine the proposed in-cylinder reformation process. In order to clarify the effects of reformation products on HCCI combustion on-set, experiments were conducted with constant engine speed, initial charge temperature, and engine coolant temperature. The engine performance was evaluated based on cycle-resolved in-cylinder pressure measurements and regulated engine-out emissions. The experimental results demonstrate that the proposed in-cylinder reformation strategy is an effective method for controlling HCCI combustion on-set (SOC) and reduces the regulated engine-out emissions. Furthermore, the experimental results indicate that there is an optimal in-cylinder reformation fuelling percentage which will have a positive impact on regular HCCI combustion at given operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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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 ».