Investigation of Diesel Fuel Lubricity and Evaluation of Bench Tests to Correlate with Medium and Heavy Duty Diesel Fuel Injection Equipment Component Wear - Part 1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">A study was conducted to investigate the effects of diesel fuel lubricity on diesel engine fuel injection equipment (FIE) wear and failure rates, for diesel fuels with poor to moderate lubricity characteristics, with and without lubricity additives. Five tests were used to evaluate diesel fuel lubricity characteristics: 1) a modified Falex Corporation Ball-on-Three-Disk (BOTD) lubricity test rig; 2) a high-speed Detroit Diesel Corporation (DDC) 8V71T engine test rig operated at maximum load and speed conditions under elevated fuel, coolant and ambient temperatures; 3) a Wärtsilä VASA 9R32, medium-speed, diesel engine electric power generation unit in Iqaluit, Nunavut, Canada, 4) a fuel pump rig (FPR) and 5) a high frequency reciprocating rig (HFRR).</div> <div class="htmlview paragraph">Conclusions drawn from the BOTD, DDC 8V71T, VASA 9R32, FPR and HFRR test results indicate that several lubricity additives, added to diesel fuel at concentrations from 70 ppm to 400 ppm, are capable of: 1) improving the lubricity of poor lubricity diesel fuels to satisfactory levels and 2) substantially reducing FIE wear rates. The BOTD was shown to have the best correlation with the DDC 8V71T and FPR tests with and without lubricity additives. The BOTD fuel lubricity bench test and associated proposed ASTM test method was found to be capable of determining fuel lubricity for fuels, with and without lubricity additives. The BOTD also appeared to be a reasonable indicator of the potential performance of the diesel fuel used in the VASA 9R32 tests. The BOTD was capable of doing this in a short time frame (less than 3 hours) using a 35 ml (1.2 US fl. oz) sample of test fuel.</div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle