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Enregistrement W2048068366 · doi:10.4271/2013-01-0283

Low Temperature Combustion Strategies for Compression Ignition Engines: Operability limits and Challenges

2013· article· en· W2048068366 sur OpenAlexaff
Usman Asad, Prasad Divekar, Ming Zheng, Jimi Tjong

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperabilityIgnition systemHomogeneous charge compression ignitionCombustionCompression (physics)Automotive engineeringComputer scienceAutoignition temperatureNuclear engineeringCombustion chamberMaterials scienceEngineeringAerospace engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low temperature combustion (LTC) strategies such as homogeneous charge compression ignition (HCCI), smokeless rich combustion, and reactivity controlled compression ignition (RCCI) provide for cleaner combustion with ultra-low NOx and soot emissions from compression-ignition engines. However, these strategies vary significantly in their implementation requirements, combustion characteristics, operability limits as well as sensitivity to boundary conditions such as exhaust gas recirculation (EGR) and intake temperature. In this work, a detailed analysis of the aforementioned LTC strategies has been carried out on a high-compression ratio, single-cylinder diesel engine. The effects of intake boost, EGR quantity/temperature, engine speed, injection scheduling and injection pressure on the operability limits have been empirically determined and correlated with the combustion stability and performance metrics. For dual-fuel combustion of diesel-ethanol (RCCI), the pilot-to-main fuelling ratio and pilot timing/quantity variations have been investigated to identify high-efficiency or high-load operation. The factors affecting the real-world application of these LTC strategies have been identified, the challenges needed to overcome have been highlighted and their effects on the engine performance quantified.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations59
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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