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Enregistrement W1981215071 · doi:10.4271/2015-01-0684

Boosting the Friction Performance of Amine Friction Modifiers with MoDTC

2015· article· en· W1981215071 sur OpenAlexaff
Sarah M. Lundgren, Katja Eriksson, Brenda D. Rossenaar

Notice bibliographique

RevueSAE international journal of fuels and lubricants · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLubricants and Their Additives
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoosting (machine learning)Materials scienceAutomotive engineeringAmine gas treatingFriction modifierMetallurgyForensic engineeringComposite materialEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringArtificial intelligenceLubricantEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For years amine surfactants, such as primary amines, ethoxylated amines and polyamines, have been used as friction modifiers in lubricating oils in order to improve fuel economy. This paper describes how the friction performance of amine containing lubricating oils can be improved with the addition of a small amount of molybdenum dithiocarbamate (MoDTC). Three fatty amines, tallow amine (Armeen® T), tallow propanediamine (Duomeen® T) and tallow dipropylenetriamine (Triameen® T), have been tested with Zinc Dialkyldithiophosphate (ZDDP) and with and without MoDTC in the Minitraction machine (MTM). It is shown that MoDTC improves the friction of Duomeen T and Triameen T while not for Armeen T. It is argued that the packing of Armeen T does not allow MoDTC to reach the surface and to create molybdenum disulphide (MoS2) sheets. Duomeen T and Triameen T have more nitrogen atoms and cannot pack as closely at the surface as Armeen T which allow MoS2 sheets to form. To validate the theory, Scanning Electron Microscopy combined with Energy Dispersive Xray Analysis (SEM-EDX) has been used to determine the amount of sulphur in the tribofilm. The SEM-EDX data show more sulphur in the tribofilm of Duomeen T compared to Armeen T which could be due to the formation of more MoS2.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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