Characterization of Exhaust Gas Recirculation for Diesel Low Temperature Combustion
Notice bibliographique
Résumé
Exhaust Gas Recirculation (EGR) is common on most modern diesel engines resulting in significant reduction of NOx emissions. Heavy EGR application is an enabling technique for the advanced combustion modes operating in the low temperature combustion (LTC) regime, wherein simultaneous NOx and soot emission reduction can be attained. The primary effect of EGR is the dilution of the intake charge following the displacement of fresh air by the combustion products. However, the correlation between EGR and its effectiveness is non-linear due to the lean burn nature of boosted diesel engines. This correlation is further complicated when oxygenated fuels are used for combustion in the LTC mode. In this work, the intake oxygen concentration [O 2 ] int is selected as a representative of EGR and its effectiveness in emission abatement is shown using an array of experimental results. An EGR characterization model is developed to quantify the dynamic interaction between [O 2 ] int and engine operating variables, namely the intake boost, exhaust gas recirculation (EGR) amount, the fueling quantity and the fuel type. The model is validated on the research engine platform in steady state and transient tests. Finally, the control of EGR effectiveness is experimentally demonstrated to achieve ultra-low NOx emissions at different engine operating points.
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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 | 0,001 | 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 ».