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Enregistrement W2023733366 · doi:10.1115/gt2011-46655

Modeling of Biodiesel Fueled Micro Gas Turbine

2011· article· en· W2023733366 sur OpenAlexafffund
Farshid Zabihian, Alan S. Fung, Hsiao‐Wei D. Chiang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Tsing Hua UniversityNational Science Council
Mots-clésBiodieselDiesel fuelProcess engineeringEnvironmental scienceAutomotive engineeringTurbineRenewable energyDiesel engineWork (physics)InletGas turbinesPetroleum engineeringMechanical engineeringEngineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiesel is an environmentally benign renewable alternative for conventional diesel fuel, and its utilization in macro gas turbines (MGT) is an interesting option for many applications. The objective of this work is to develop a steady-state model to evaluate the performance of a micro gas turbine fueled by the blends of biodiesel and petrodiesel. The concentration of inlet biodiesel to the model was 10%, 20%, and 30%. In order to validate the developed model, the results of modelling work were compared against the experimental data obtained from a micro gas turbine experimental unit. The engine was modified by mounting various sensors to monitor and record system performance parameters, such as pressure, temperatures, and flow rates at various locations as well as output power, and ambient conditions. The results indicate that most parameters are influenced, to some degree, by changes in the fuel composition. This indicates that although most MGTs can be potentially operated by a high concentration of biodiesel blends, before this fuel switching can be implemented, the system operational parameters should be evaluated by the system modeling to predict possible negative impacts of biodiesel in the inlet fuel on the engine.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,265

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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