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Enregistrement W2131841696 · doi:10.1155/2011/891096

Effects of Postinjection Application with Late Partially Premixed Combustion on Power Production and Diesel Exhaust Gas Conditioning

2011· article· en· W2131841696 sur OpenAlexafffund
Marko Jeftić, Shui Yu, Xiaoye Han, Graham T. Reader, Meiping Wang, Ming Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Combustion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WindsorFord Motor Company
Mots-clésSmokeDiesel fuelCombustionExhaust gasDiesel exhaustExhaust gas recirculationIgnition systemEnvironmental scienceCarbon monoxideChemistryWaste managementAutomotive engineeringThermodynamicsPhysicsOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of postinjection with late partially premixed charge compression ignition (PCCI) were investigated with respect to diesel exhaust gas conditioning and potential power production. Initial tests comparing postinjection application with PCCI to that with conventional diesel high temperature combustion (HTC) indicated the existence of similar trends in terms of carbon monoxide (CO), total unburned hydrocarbon (THC), oxides of nitrogen (NO x ), and smoke emissions. However, postinjection in PCCI cycles exhibited lower NO x and smoke but higher CO and THC emissions. With PCCI operation, the use of postinjection showed much weaker ability for raising the exhaust gas temperature compared to HTC. Additional PCCI investigations generally showed increasing CO and THC, relatively constant NO x , and decreasing smoke emissions, as the postinjection was shifted further from top dead center (TDC). Decreasing the overall air‐to‐fuel ratio resulted in increased hydrogen content levels but at the cost of increased smoke, THC and CO emissions. The power production capabilities of early postinjection, combined with PCCI, were investigated and the results showed potential for early postinjection power production.

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)0,001
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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