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Enregistrement W2056084164 · doi:10.1115/ices2003-0548

Hydrogen Fuelled Spark-Ignition Engines: Predictive and Experimental Performance

2003· article· en· W2056084164 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDesign, Application, Performance and Emissions of Modern Internal Combustion Engine Systems and Components · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSPARK (programming language)CombustionIgnition systemHydrogen vehicleSpark-ignition engineAutomotive engineeringHydrogenComputer scienceIgnition timingHydrogen fuelHomogeneous charge compression ignitionHydrogen technologiesInternal combustion engineEnvironmental scienceProcess engineeringNuclear engineeringCombustion chamberAerospace engineeringEngineeringChemistryHydrogen economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen is well recognized as a suitable fuel for spark-ignition engine applications that has many unique attractive features and limitations. It is a fuel that can continue potentially to meet the ever increasingly stringent regulations for exhaust and greenhouse gas emissions. The application of hydrogen as an engine fuel has been tried over many decades by numerous investigators with varying degrees of success. The performance data reported often tend not to display consistent agreement between the various investigators mainly because of the wide differences in engine type, size, operating conditions used and the differing criteria employed to judge whether knock is taking place or not. With the ever-increasing interest in hydrogen as an engine fuel, there is a need to be able to model extensively various features of the performance of spark ignition (S.I.) hydrogen engines so as to investigate and compare reliably the performance of widely different engines under a wide variety of operating conditions. The paper employs a quasi-dimensional two-zone model for the operation of S.I. engines when fuelled with hydrogen. In this approach, the engine combustion chamber at any instant of time during combustion is considered to be divided into two temporally varying zones: a burned zone and an unburned zone. The model incorporates a detailed chemical kinetic model scheme of 30 reaction steps and 12 species, to simulate the oxidation reactions of hydrogen in air. A knock prediction model, developed previously for S.I. methane-hydrogen fuelled engine applications (Shrestha and Karim 1999(a) and 1999(b)) was extended to consider operation on hydrogen. The effects of changes in operating conditions, including a very wide range of variations in equivalence ratio on the onset of knock and its intensity, combustion duration, power, efficiency and operational limits were investigated. The results of this predictive approach were shown to validate well against corresponding experimental results of our own and those of others, obtained mostly in a variable compression ratio CFR engine. On this basis, the effects of changes in some of the key operational engine variables, such as compression ratio, intake temperature and spark timing are presented and discussed. Some guidelines for superior knock free-operation of engines on hydrogen are made also.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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