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Enregistrement W2002055370 · doi:10.4271/2015-01-1732

Impact of Ethanol and Isobutanol Gasoline Blends on Emissions from a Closed-Loop Small Spark-Ignited Engine

2015· article· en· W2002055370 sur OpenAlexaff
Marie-Josée Poitras, Deborah Rosenblatt, Jeffery Goodman

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasolineIsobutanolSPARK (programming language)Automotive engineeringEthanolLoop (graph theory)Environmental scienceClosed loopMaterials scienceWaste managementChemistryComputer scienceEngineeringOrganic chemistryControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The focus of this study was the characterization and comparison of power-specific exhaust emission rates from a closed-loop small spark-ignited engine fuelled with ethanol and isobutanol gasoline blends.</div><div class="htmlview paragraph">A 4-cycle Kohler ECH-630 engine certified to the Phase 3 emissions standards was operated over the G2 test cycle, a six-mode steady-state test cycle, in its original configuration. This engine was equipped with electronic ignition, electronic fuel injection and an oxygen sensor.</div><div class="htmlview paragraph">Certification gasoline fuel was splash-blended by percent volume with ethanol and isobutanol to result in the test blend levels of E10, E15, iB16 and iB8-E10.</div><div class="htmlview paragraph">Reductions in emission rates of carbon monoxide (up to 12.0% with the ethanol blends and up to 11.4% with the isobutanol blends) were achieved along with a reduction in total hydrocarbons (up to 10.9% with the ethanol blends and up to 8.2% with the isobutanol blends). Nitrogen oxide emissions were decreased by up to 9.8% with the ethanol blends.</div><div class="htmlview paragraph">Emission rates of carbon dioxide were decreased by up to 3.2% with the ethanol blends and up to 4.2% with the isobutanol blends. Brake-specific fuel consumption was increased with E15 and iB8-E10. Increases in thermal efficiency, from 10.4% to 13.3% were noted with all alcohol fuel blends.</div><div class="htmlview paragraph">The use of E10, E15, and iB8-E10 significantly increased emissions of acetaldehyde by up to 3 times that of gasoline not containing ethanol. The E15 fuel blend decreased emissions of benzaldehyde. The iB16 and iB8-E10 fuels increased emissions of propionaldehyde, and butyraldehyde/2-methylpropanal and methacrolein.</div></div>

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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