MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1571036090 · doi:10.4271/2004-01-2916

Examination of the Oil Combustion in a S.I. Hydrogen Engine

2004· article· en· W1571036090 sur OpenAlexaff
Hailin Li, Ghazi A. Karim, A. Sohrabi

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionEnvironmental scienceHydrogenAutomotive engineeringPetroleum engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2) and unburned hydrocarbon (UHC) are present in the exhaust gases of S.I. engines operated on pure hydrogen. These carbon-bearing species result from the oxidation of the lubricating oil and can be considered conveniently as natural tracers for indicating the lubricating oil consumption by combustion. Accordingly, such a novel approach can be employed to examine factors that affect engine oil consumption without the need to resort to more complex approaches. This contribution presents experimental results of oil combustion in a variable compression ratio single cylinder CFR engine when fueled with pure hydrogen established by determining the concentrations of CO and CO2 in the exhaust gas. The effects of changes in key operating variables that include equivalence and compression ratios, spark timing and the onset of knock on oil combustion are examined. It is to be shown that the oil consumption rates increase with increasing equivalence ratio, and hence load, while the effect of changes in compression ratio is relatively weak for non-knocking operation. These rates increase suddenly and rapidly once knocking is encountered. The oil combustion rates also correlates well with changes in the average values of the combustion duration, overall quenching distance, and the calculated maximum averaged burned products temperature.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207