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Enregistrement W2040363629 · doi:10.1243/14680874jer02008

Combustion in a heavy-duty direct-injection engine using hydrogen—methane blend fuels

2009· article· en· W2040363629 sur OpenAlexafffund
Gordon McTaggart-Cowan, Steven N. Rogak, Sandeep Munshi, Philip G. Hill, W. Kendal Bushe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engine Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCombustionMethaneEnvironmental scienceWaste managementNatural gasDiesel fuelDiesel engineInternal combustion engineChemistryAutomotive engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adding hydrogen to the fuel in a direct injection natural gas engine offers the potential significantly to reduce local and global air pollutant emissions. This work reports on the effects of fuelling a heavy-duty engine with late-cycle direct injection of blended hydrogen—methane fuels and diesel pilot ignition over a range of engine operating conditions. The effect of hydrogen on the combustion event varies with operating condition, providing insight into the fundamental factors limiting the combustion process. Combustion stability is enhanced at all conditions studied; this leads directly to a significant reduction in emissions of combustion byproducts, including carbon monoxide, particulate matter, and unburned fuel. Carbon dioxide emissions are also significantly reduced by the lower carbon—energy ratio of the fuel. The results suggest that this technique can significantly reduce both local and global pollutant emissions associated with heavy-duty transport applications while requiring minimal changes to the fuelling system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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