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Enregistrement W2050778736 · doi:10.1115/gt2012-69978

Evaluation of the Impact of Alternative Fuel Use on the Emissions and Performance of a Service-Exposed T56 Engine

2012· article· en· W2050778736 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Chalmers, Craig R. Davison, Wajid A. Chishty, Jeff Bird, Tak Wai Chan, Peter Barton, Rod Dagenais, Vinh Phu Pham, Pierre Poitras

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensCommunications Security EstablishmentDepartment of National DefenceEnvironment and Climate Change CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringTurbopropDurabilityEngineeringCombustionEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative fuel sources are becoming an operational reality; these fuels have the potential to reduce emissions, improve combustion characteristics and to increase fuel supply security. A test with a T56 turboprop engine was performed to demonstrate that a CHEFA/JP8 (Camelina Hydroprocessed Ester and Fatty Acids and standard JP8) fuel blend would meet operational requirements. The primary test objective was to assess whether a fuel change had an immediate impact on the engine condition, performance, emissions or vibration characteristics. This paper presents test results comparing engine performance with JP8 and a 50/50 blend of JP8 and CHEFA. Comparison runs were conducted before and after a 20 hour ground durability test with the CHEFA fuel blend. A nearly time-expired, nacelle-dressed T56 on an outdoor test stand was tested. The engine was equipped with minimally-intrusive non-standard pressure, temperature and emissions monitoring equipment, and a field vibration assessment suite in addition to the standard flight instrumentation. This paper discusses the test plan, data acquisition methods, results and data repeatability. The performance and emissions results are compared to the changes predicted theoretically from the fuel properties. Observations from the borescope inspections before, during and after the 20 hour durability test are also presented. The lessons learned in this test could be applied to future fuel or process-change tests, and the results provide a performance baseline for engine health assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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