Comparative Study of PM Mass and Chemical Composition from Diesel and Biodiesel Fuelled CRDI SUV Engine
Notice bibliographique
Résumé
Adverse health effects of particulate matter (PM) originating from diesel engine exhaust are largely attributed to the complex chemical composition of the exhaust species. This study was set out to characterize particulate emissions from a Euro-III-compliant modern automotive common rail direct injection (CRDI) sports utility vehicle (SUV) diesel engine operated at different loads at rated engine speed (1800 rpm), employing diesel and 20% biodiesel blends (B20) produced from Karanja oil. This study is mainly divided into two main sections, first one includes the gravimetric analysis in order to assess the amount of Benzene Soluble Organic Fraction (BSOF) and trace metals using Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometer (ICPOES). The second section includes real-time measurements for Organic Carbon (OC), Elemental Carbon (EC) and total particle-bound Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs). For diesel and biodiesel fuels, BSOF results showed decreasing trends with increasing engine load. B20 showed higher BSOF as compared to diesel for all loads. The concentration of the different trace metals analyzed also showed decreasing trends with increasing engine load. OC/EC data suggested that the ratio of OC to EC decreased with corresponding increase in engine load for both fuels. A peak in PAH concentration was observed at 60% rated engine load at 1800 rpm and was almost identical for both fuels. Comparison of chemical components of PM emitted from this CRDI engine provides new insights in terms of PM toxicity for B20 vis-à-vis diesel.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».