Effect of Hydrogen Content in Hydrogen Natural-Gas Fuel Mixtures on Emissions in a Lean-Burn IC Engine
Notice bibliographique
Résumé
The influence of hydrogen content in hydrogen-natural gas fuel mixtures on the emissions of a lean-burn spark ignition engine has been examined under representative operating conditions, a mid load and a high load. The hydrogen content in the fuel gas mixtures was varied from 0 to 30% with the balance made up of natural gas. The primary effect on emissions was to influence the tradeoff between NOx and hydrocarbon emissions. At the mid-load condition, increasing the hydrogen content from 0 to 15% at constant equivalence ratio reduced the HC emissions by 80% with little change in NOx emissions. Increasing from 15 to 30% hydrogen content reduced the HC emissions a further 50% but increased the NOx emissions by 16%. At the high load condition, the overall result of increasing the hydrogen content was to increase the NOx emissions substantially without significantly reducing the HC emissions. The impact of increasing hydrogen content on engine efficiency is similar to the impact on hydrocarbon emissions. At the mid-load condition, engine efficiency was increased by increasing hydrogen content, but with diminishing returns. An increase from 0 to 5% hydrogen content provides a significant benefit under marginal combustion conditions but further increases in hydrogen content are less effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».