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Enregistrement W2081964854 · doi:10.1115/1.3155795

An Experimental and Numerical Investigation of Spark Ignition Engine Operation on H2, CO, CH4, and Their Mixtures

2009· article· en· W2081964854 sur OpenAlexaff
Hailin Li, Ghazi A. Karim, A. Sohrabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionIgnition systemSPARK (programming language)Compression ratioEngine knockingMaterials scienceSpark-ignition engineNuclear engineeringChemistryThermodynamicsChemical engineeringEnvironmental scienceHomogeneous charge compression ignitionCombustion chamberOrganic chemistryComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The knock and combustion characteristics of CO, H2, CH4, and their mixtures were determined experimentally in a variable compression ratio spark ignition (SI) cooperative fuel research (CFR) engine. The significant effects of gaseous fuel mixtures containing H2 in enhancing the combustion and oxidation process of CH4 were examined. The unique combustion characteristics of CO in dry air and its distinct performance in mixtures with H-containing fuels were investigated. The addition of a simulated synthesis gas (2H2+CO) to CH4 was found to enhance the combustion process of the resulting mixture and lowers its knock resistance. The effectiveness of such an addition is slightly weaker than that of a comparable H2 addition but much stronger than that with CO addition only. A predictive model with detailed kinetic chemistry was used successfully to simulate SI engine operation fuelled with CH4, H2, CO, and their mixtures. The predicted engine performance and knock limits of CH4, H2, CO, and their mixtures agree well with experimental data with the exception around pure CO operation in dry air with the presence of small amounts of CH4 or H2. A remedial approach to improve the prediction of the knock limits of fuel mixtures containing mainly CO with a small amount of H-containing fuels such as H2 and CH4 was proposed and discussed.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,487

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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