Numerical Simulation of the Soot and NO<sub>x</sub> Formations in a Biodiesel-Fuelled Engine
Notice bibliographique
Résumé
The importance of using biodiesel as an alternative in diesel engines has been demonstrated previously. A reduction in the soot, CO and HC emissions and an increase in the NO emission burning biodiesel fuels were reported consistently in previous technical papers. However, a widely accepted NO formation mechanism for biodiesel-fueled engines is currently lacking. As a result, in past multi-dimensional simulation studies, the NO emission of biodiesel combustion was predicted unsatisfactorily. In this study, the interaction between the soot and NO formations is considered during the prediction of the soot and NO emissions in a biodiesel-fueled engine. Meanwhile, a three-step soot model and an eight NO model which includes both the thermal NO mechanism and prompt mechanism are implemented. To simulate biodiesel combustion, a biodiesel combustion model containing 56 species and 158 reactions is currently developed based on an existing reduced model which consists of 53 species and 156 reactions. The results show that the predicted in-cylinder pressure using the current combustion model matches well with the experimental measurements. The ignition delay of the biodiesel combustion is also satisfactorily predicted using the current biodiesel combustion model. It is found that an increase in the soot formation leads to a reduction in the NO formation as the soot formation and the prompt NO formation compete for the CH species. The results also reveal that the NO emission is underpredicted using a NO model without the prompt NO mechanism. The NO emission in the biodiesel engine is acceptably predicted in this study. Moreover, the trend of the lift-off length changing versus crank angle is also reasonably predicted using the current biodiesel combustion model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».