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Enregistrement W2041993770 · doi:10.4271/2013-01-2131

Immediate Impacts on Particulate and Gaseous Emissions from a T56 Turbo-Prop Engine Using a Biofuel Blend

2013· article· en· W2041993770 sur OpenAlexafffundabout
Tak Wai Chan, Vinh Phu Pham, Jennifer L. Chalmers, Craig R. Davison, Wajid A. Chishty, Pierre Poitras

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensNational Research Council CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésBiofuelParticulatesEnvironmental scienceTurboTurbochargerWaste managementAutomotive engineeringGlobal-warming potentialGreenhouse gasAerospace engineeringChemistryEngineeringTurbine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adoption of hydro-processed esters and fatty acid biojet fuels is a critical component for the sustainability of the aviation industry. Aviation biofuels reduce pollution and provide alternatives to conventional fossil fuels. A study of the impacts of biofuels on emissions from a T56 turbo-prop engine was undertaken as a joint effort among several departments of the Government of Canada. In this study, particulate (including particle number and black carbon (BC) mass) and regulated gaseous emissions (CO2, CO, NO, NO2, THC) were characterized with the engine operating on conventional F-34 jet fuel and jet fuel blended with camelina-based hydro-processed biojet fuel (C-HEFA) by 50% in volume. Emissions characterization, conducted after 20-hour ground engine durability tests, showed immediate significant reductions in particle number and BC mass when the engine was operated on the C-HEFA blend. Operating at high speed ground idle (HSGI) using the C-HEFA blend reduced particle number and BC mass emissions by 31% and 50%, respectively. At Take-off engine mode, particle number and BC mass reductions were 22% and 32%, respectively. In addition, particles generated from the C-HEFA blend were also observed to be slightly smaller than those generated from the conventional jet fuel by 2-4 nanometer (nm). CO emissions from the C-HEFA blend were lower by 4-6%. CO2 emissions from the C-HEFA blend were lower by approximately 1%, consistent with the difference in hydrocarbon ratios in the C-HEFA blend.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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