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Enregistrement W1591840861 · doi:10.4271/2007-01-0205

Investigating the Effects of Reformed Fuel Blending in a Methane- or n-Heptane-HCCI Engine Using a Multi-Zone Model

2007· article· en· W1591840861 sur OpenAlexaff
Paitoon Kongsereeparp, M. David Checkel

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeptaneMethaneHomogeneous charge compression ignitionAutomotive engineeringEnvironmental scienceComputer sciencePetroleum engineeringCombustionMaterials scienceThermodynamicsChemistryEngineeringPhysicsCombustion chamberOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the advantages of ultra low NOx emission and high thermal efficiency at part load, HCCI engines might develop a significant niche in the engine world, provided that a suitable HCCI combustion control mechanism can be found. The problem is that HCCI occurs in a narrow operating range bounded by severe knock and misfire limits. Acceptable combustion behavior can be lost due to minor changes in speed, load, temperature or other variables. One approach to control HCCI combustion is to use a variable blend of base fuel and reformed fuel which can be adjusted on a cycle-by-cycle basis to control the combustion behaviour. Developing this control technique requires researchers to be able to optimize the settings and predict the effects of the many variables that affect HCCI ignition and combustion. This paper describes a computational modeling study on the effect of base fuel/reformed fuel blends on HCCI engine combustion with a very high octane base fuel: natural gas or a very low-octane base fuel: n-heptane. A physics-based, multi-zone chemical kinetic model was developed to simulate HCCI combustion and predict engine performance parameters such as indicated mean effective pressure (imep). The study shows that the quantity of RG, (CO and H2), has strong effects on the combustion behaviour of HCCI engines with both high-octane and low-otane base fuels. For high-octane, CNG-fueled HCCI engines, adding RG advances ignition timing, primarily because of its effect on thermodynamic properties during compression rather than chemical kinetic effects. For low-octane, heptane-fueled HCCI engines, adding RG delays ignition timing and slows combustion, primarily because of its effect on auto-ignition chemistry. The capability of controllinig HCCI ignition timing through adjusting RG replacement of the base fuel provides an opportunity to develop practical HCCI engines with a wider useful operating range.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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