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Enregistrement W2009114102 · doi:10.1021/ef2002102

Analysis of Aviation Fuel Thermal Oxidative Stability by Electrospray Ionization Mass Spectrometry (ESI–MS)

2011· article· en· W2009114102 sur OpenAlexaff
Mario Commodo, Ivo Fabris, C. P. T. Groth, Ömer L. Gülder

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryJet fuelAviation fuelMass spectrometryElectrospray ionizationCombustionChemical engineeringEnvironmental chemistryOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In modern gas-turbine aircraft, aviation fuel is routinely used as a coolant to remove waste heat loads from, for example, lubrication and secondary engine systems, in addition to its conventional role as the energy source through combustion. The increase of the fuel temperature activates several liquid-phase reactions involving hydrocarbon molecules, dissolved oxygen, and indigenous heteroatomic (O, N, and S) polar compounds. The result of such reactions is the formation of gums and solid deposits within the fuel lines, which are of concern for the maintenance of gas-turbine engines. In the present paper, the thermal oxidative stability of commercial aviation fuel was investigated by the positive electrospray ionization mass spectrometry (ESI–MS) technique. Several classes of polar species, with different levels of alkylation, were detected in the unstressed jet fuel. The majority of these compounds were characterized by a molecular mass within the range of 90–250 Da. Thermally stressed jet fuel, under different experimental conditions, showed the presence of a broad molecular mass band of polar compounds in the range of 250–400 Da. This class of soluble high-molecular-mass compounds was not detectable when the dissolved oxygen was removed from the fuel by nitrogen sparging. Consistent with previous findings in the literature, we postulate that aggregation processes of these species, through polymerization or clustering reactions, could be responsible for the formation and precipitation of insoluble compounds, which ultimately lead to the formation of the oxidative deposits.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0040,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations40
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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