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Enregistrement W1979015142 · doi:10.1115/1.4023609

Characteristics of Deposits in Gas Turbine Combustion Chambers Using Synthetic and Conventional Jet Fuels

2013· article· en· W1979015142 sur OpenAlexaffabout
Greg Pucher, W. Allan, Pierre Poitras

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensCommunications Security EstablishmentRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCamelinaCombustionJet fuelCombustion chamberEnvironmental scienceSynthetic fuelCamelina sativaSynthetic jetWaste managementBiofuelEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthetic fuel industry is poised to experience large-scale growth and profoundly affect current aviation fuel infrastructure. New candidate technologies, such as Camelina oil-derived synthetic fuel have been demonstrated to not only provide satisfactory quasi drop-in characteristics for conventional fuels, but in life cycle analysis studies have also been shown to potentially offer positive improvements relative to conventional feedstocks with respect to economic, environmental, and land use considerations. As part of a multiyear study at the Royal Military College of Canada to evaluate combustion related parameters of fuel additives and alternative fuels for gas turbine applications, a Camelina-derived synthetic fuel blend was assessed to determine potential combustion related benefits as compared to conventional and other synthetic blends. The Combustion Chamber Sector Rig (CCSR) which houses a Rolls Royce T-56-A-15 combustion section was utilized for the evaluation of emissions and deposits. Following combustion testing, several combustion system components, including the combustion chamber, fuel nozzle, and igniter plug were analyzed for relative levels of deposit build-up. As with other Fischer Tropsch derived synthetic fuels, there were positive benefits found with Camelina blends in terms of emissions performance and deposit production tendencies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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