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Enregistrement W1782954364 · doi:10.4271/2000-01-1856

Influence of Fuel Aromatics Type on the Particulate Matter and NO<sub>x</sub> Emissions of a Heavy-Duty Diesel Engine

2000· article· en· W1782954364 sur OpenAlexafffund
W. Stuart Neill, Wallace L. Chippior, Ömer L. Gülder, Jean Cooley, E. Keith Richardson, Ken Mitchell, Craig Fairbridge

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensShell (Canada)Imperial Oil (Canada)Syncrude (Canada)National Research Council Canada
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaShell CanadaSuncor Energy Incorporated
Mots-clésParticulatesDiesel fuelHeavy dutyDiesel exhaustEnvironmental scienceDiesel particulate filterDiesel engineWaste managementAutomotive engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of fuel aromatics type on the particulate matter (PM) and NOx exhaust emissions of a heavy-duty, single-cylinder, DI diesel engine was investigated. Eight fuels were blended from conventional and oil sands crude oil sources to form five fuel pairs with similar densities but with different poly-aromatic (1.6 to 14.6%) or total aromatic (14.3 to 39.0%) levels. The engine was tuned to meet the U.S. EPA 1994 emission standards. An eight-mode, steady-state simulation of the U.S. EPA heavy-duty transient test procedure was followed. The experimental results show that there were no statistically significant differences in the PM and NOx emissions of the five fuel pairs after removing the fuel sulphur content effect on PM emissions. However, there was a definite trend towards higher NOx emissions as the fuel density, poly-aromatic and total aromatic levels of the test fuels increased.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations21
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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