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Enregistrement W2217052222 · doi:10.5539/mas.v9n13p98

Limiting Factors on Speed and Load of Diesel Engines Vehicle Urban Air Quality Management in Thailand

2015· article· en· W2217052222 sur OpenAlexvenueno aff
Kritchai Kongkratoke, Surat Bualert, Kasem Chunkao

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKasetsart University
Mots-clésParticulatesDiesel engineAutomotive engineeringEnvironmental scienceDiesel fuelDiesel particulate filterEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speed and load of diesel engine vehicles are the important factors affected on the fine particulate matter emission in Thailand. This study aimed to study the relation of speed and load of diesel engine vehicles affected on the emission of fine particulate matter in Thailand and also related to the emission of the exhaust from diesel engine vehicles. The experiment was designed into a x b Factorial Experiment in Completely Randomized Design. It was divided into 2 experiments as follows: 1) to study the emission of fine particulate matter in Euro 4 diesel engine vehicles, and 2) to study the emission of fine particulate matter in Euro 3 diesel engine vehicles. Moreover, it was to study 3 levels of speed in the driving form of diesel engine vehicles under Bangkok Driving Cycle, 3 levels of load, and 3 replications by using the experiment in Chassis Dynamometer System, and demonstrating the driving similarly to the actual driving. The samples of fine particulate matter from the exhaust were from the speed and load by using Micro-Orifice Uniform Deposition Impactors; MOUDI which had the size from 0.056-18 microns with the flow rate at 30 liter/ minute. The result from this study was found that the experiment of Euro 4 diesel engine vehicles had the factors of speed and load which affected on the emission of fine particulate matter at the level of 0.05, and F-value was 240.03 and 4.60 respectively. About the experiment of Euro 4 diesel engine vehicles, it had the factors of speed and load which affected on the emission of fine particulate matter at the level of 0.05, and F- value was 796.92 and 18.46 respectively. At the speed of 7.8 km/hr, the loads of empty vehicle and 1,000 kg of Euro 3 diesel engine vehicles were different at the level of 0.05. While the speed of 7.8 km/hr was at empty vehicle and 1,000 kg of Euro 4 diesel engine vehicles, it was not different in statistical significance. Therefore, there should be the regulations to control the load of the Euro 4 diesel engine vehicles lower than standard in the city with high traffic jam.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
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