Impact of Engine Lubricant Properties on Regulated Gaseous Emissions of 2000-2001 Model-Year Gasoline Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The impact of the sulfur (S) content in lubricating oil was evaluated for four ultra-low-emission vehicles and two super-ultra-low-emission vehicles, all with low mileage. The S content in the lube oils ranged from 0.01 to 0.76%, while the S content of the gasoline was fixed at 0.2 ppmw. Vehicles were configured with aged catalysts and tested over the Federal Test Procedure, at idle and at 50-mph cruise conditions. In all testing modes, variations in the S level of the lubricant did not significantly affect the regulated gas-phase tailpipe emissions. In addition to the regulated gas-phase emissions, a key element of the research was measuring the engine-out sulfur dioxide (SO2) in near-real-time. This research used a new methodology based on a differential optical absorption spectrometer (DOAS) to measure SO2 from the lubricants used in this study. With the DOAS, the contribution of SO2 emissions for the highest-S lubricant was found to range from less than 1 to 6 ppm on a gasoline S equivalent basis over the range of vehicles and test cycles used. The development and operation of the DOAS is discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».