Impact of Ambient Temperature on Gaseous and Particle Emissions from a Direct Injection Gasoline Vehicle and its Implications on Particle Filtration
Notice bibliographique
Résumé
Gaseous and particle emissions from a gasoline direct injection (GDI) and a port fuel injection (PFI) vehicle were measured at various ambient temperatures (22°C, -7°C, -18°C). These vehicles were driven over the U.S. Federal Test Procedure 75 (FTP-75) and US06 Supplemental Federal Test Procedure (US06) on Tier 2 certification gasoline (E0) and 10% by volume ethanol (E10). Emissions were analyzed to determine the impact of ambient temperature on exhaust emissions over different driving conditions. Measurements on the GDI vehicle with a gasoline particulate filter (GPF) installed were also made to evaluate the GPF particle filtration efficiency at cold ambient temperatures. The GDI vehicle was found to have better fuel economy than the PFI vehicle at all test conditions. Reduction in ambient temperature increased the fuel consumption for both vehicles, with a much larger impact on the cold-start FTP-75 drive cycle observed than for the hot-start US06 drive cycle. Colder ambient temperatures were also found to increase CO, THC, and particle emissions over the FTP-75 drive cycle, with little impact on the emissions over the US06 drive cycle. E10 was found to decrease particle number emissions from the PFI vehicle over both test cycles and all ambient temperatures. E10 almost always led to higher particle emissions from the GDI vehicle, except over the FTP-75 drive cycle at standard temperature. Limited soot regeneration in the GPF was observed at cold ambient temperatures over the FTP-75 drive cycle. However, the particle filtration efficiency of the GPF did not significantly change during cold ambient testing. On average, the mass-based GPF filtration efficiency over the FTP-75 drive cycle was observed to vary from 62% at standard temperature to 92% at -18°C. When based on particle number, the GPF filtration efficiency varied from 85% at standard temperature to 80% at -18°C. Over the US06 drive cycle, multiple spontaneous soot regenerations were observed and led to lower particle filtration efficiency. Mass-based filtration efficiency of the GPF was found to vary from 36% at standard temperature to 52% at -18°C. Number-based filtration efficiency varied from 83% at standard temperature to 60% at -18°C.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».