Transient Particulate Matter Measurements from the Exhaust of a Direct Injection Spark Ignition Automobile
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">Diesel and gasoline engines face tightening particulate matter emissions regulations due to the environmental and health effects attributed to these emissions. There is increasing demand for measuring not only the concentration, but also the size distribution of the particulates. Laser-induced incandescence has emerged as a promising technique for measuring spatially and temporally resolved soot volume fraction and size. Laser-induced incandescence has orders of magnitude more sensitivity than the gravimetric technique, and thus offers the promise of real-time measurements and adds information on the increasingly desirable size and morphology information. Quantitative LII is shown to provide a sensitive, precise, and repeatable measure of the soot concentration over a wide measurement range.</div> <div class="htmlview paragraph">The current research determined the tailpipe particulate emissions characteristics from a DISI (direct injection spark ignition) vehicle, including identifying the relative contributions of various engine modes to the total particulate emissions. The volume concentration measurements were obtained in the undilute exhaust with laser-induced incandescence (LII). Particulate measurements were also performed with ELPI instrumentation, sampling from a mini-diluter. Gravimetric filter sampling was performed to measure mass emission rate, organic/elemental carbon, and sulphates/nitrates/trace elements.</div> <div class="htmlview paragraph">The LII technique was demonstrated to be capable of real-time particulate matter measurements over all vehicle transient conditions. The wide measurement range and lower detection limit of LII make it a potentially preferred standard instrument for soot measurements.</div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle