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Enregistrement W1996999685 · doi:10.1115/imece2004-62106

Effect of Cooled and Hot EGR on Performance and Emission Characteristics of S-I Engine

2004· article· en· W1996999685 sur OpenAlexaff
Amin Salehi‐Khojin, V Pirouzpanah, M. Mahinfalah, Steve Weinzierd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensBarrick Gold (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNOxExhaust gas recirculationDew pointEnvironmental scienceCombustionPollutantExhaust gasWork (physics)Engine powerInternal combustion engineAutomotive engineeringWaste managementPower (physics)ChemistryThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exhaust gas recirculation (EGR) is the most effective and practical method for reduction of NOx emission in Internal Combustion Engines. However, improper application of EGR in the engine causes higher power loss, excessive specific fuel consumption (SFC) and an increase in the concentration of other pollutants. For this reason, the amount and temperature of EGR must be tailored for each engine in order to get optimum performance and emission results. In this research work, after comparison of hot and cooled EGR for an S-I engine, pollutant behavior has also been studied around Dew point temperature of exhaust gasses. Results indicate that the pollutant’s behavior depend on the EGR mixture (amount and temperature), thermal capacity of EGR and amount of water condensation. For example, when the amount of EGR is 10% there is a higher reduction of NOx with ignorable power loss. Results also showed that the optimum temperature in experimental conditions and in this particular engine is about 340–343 Kelvin, which is just above the Dew point of exhaust gases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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