Impact of Ethanol and Isobutanol Gasoline Blends on Emissions from a Closed-Loop Small Spark-Ignited Engine
Notice bibliographique
Résumé
<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>
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».