Source Apportionment of Particulate Matter from a Diesel Pilot-Ignited Natural Gas Fuelled Heavy Duty DI Engine
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been a growing awareness that particulate matter, especially fine diesel particulate, is a health concern. This has stimulated research to develop new technologies to reduce particulate emissions without increasing nitrogen oxide (NOx) emissions or fuel consumption. Westport Innovations has developed a technology involving high pressure direct injection and combustion of natural gas for medium and heavy-duty engine platforms. At practical compression ratios, the natural gas will not auto-ignite, so a diesel pilot injection is used for ignition. Thus, the soot emissions can have contributions from the combustion of natural gas, diesel pilot, or lubricating oil. While the soot emissions with natural gas as the main fuel are significantly lower than in a conventional diesel engine, it remains important to determine where the soot is coming from to aid in emission reduction strategies. In this study, the contribution of the pilot fuel (a biodiesel blend with higher 14C content than diesel fuel) was determined using accelerator mass spectrometry (AMS) measurements of 14C in the exhaust particulate. Results indicate that the pilot fuel contribution to soot ranges from 4-40% over the tested operating conditions; correspondingly, the contribution by natural gas and lubricating oil combined ranges from 60-96%. The highest fraction of soot from the pilot source is at low load without exhaust gas recirculation. The lowest fraction of soot from the pilot source is at high load with exhaust gas recirculation, i.e. the conditions contributing most to mode-averaged emissions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».