Evaluation and Comparison of Portable Emissions Measurement Systems and Federal Reference Methods for Emissions from a Back-Up Generator and a Diesel Truck Operated on a Chassis Dynamometer
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable interest in portable emissions measurement systems (PEMS) for emission inventory and regulatory applications. For this study, four commercial PEMS were compared with a Federal Reference Method (FRM) for measuring emissions from a back-up generator (BUG) over steady-state loads and a diesel truck on transient and steady-state chassis dynamometer tests. The agreement between the PEMS and the FRM varied depending on the pollutant and the particular PEMS tested for both the BUG and chassis dynamometer testing. The best performing PEMS for both the BUG and chassis testing was within approximately 12% for NOx of the FRM. For the BUG testing, several PEMS showed agreement with the FRM within approximately 5% for CO2. For the chassis dynamometer testing, the best PEMS showed agreement typically within approximately 5% for CO2. PM measurements for the BUG testing were low compared to the FRM, with the best measurements approximately 20% lower. For the chassis testing, two PM PEMS showed a good correlation but a high bias, while the correlation was worse for the other two PEMS. For each emissions component, some PEMS under different test conditions showed considerably larger deviations than those for the best performing PEMS.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».