Impact of Fuel Properties on Diesel Low Temperature Combustion
Notice bibliographique
Résumé
Extensive empirical work indicates that exhaust gas recirculation (EGR) is effective to lower the flame temperature and thus the oxides of nitrogen (NOx) production in-cylinder in diesel engines. Soot emissions are reduced in-cylinder by improved fuel/air mixing. As engine load increases, higher levels of intake boost and fuel injection pressure are required to suppress soot production. The high EGR and improved fuel/air mixing is then critical to enable low temperature combustion (LTC) processes. The paper explores the properties of the Fuels for Advanced Combustion Engines (FACE) Diesel, which are statistically designed to examine fuel effects, on a 0.75L single cylinder engine across the full range of load, spanning up to 15 bar IMEP. The lower cetane number (CN) of the diesel fuel improved the mixing process by prolonging the ignition delay and the mixing duration leading to substantial reduction of soot at low to medium loads, improving the trade-off between NOx and soot. Low load performance, such as cycle-to-cycle variability, was worsened by less effective post flames and the less reactive nature of the mixture. The higher volatility of the lower T90 fuels promoted the evaporation of the injected fuel spray, thereby accelerating the fuel/air mixing process and improving the homogeneity of cylinder charge. The T90 effect on ignition delay is minor, yet the improved vaporization and mixing translated in a noticeable soot reduction. The higher aromatic contents in the diesel fuels prolonged the ignition delay. However, the soot emissions were not necessarily reduced according to the extended ignition delay. The soot trend competed with the aromatics, which are precursors of soot.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».