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Enregistrement W2227629515 · doi:10.1093/annhyg/mev071

Emissions from a Diesel Engine using Fe-based Fuel Additives and a Sintered Metal Filtration System

2015· article· en· W2227629515 sur OpenAlexaff
Aleksandar D. Bugarski, Jon A. Hummer, J. Stachulak, Arthur L. Miller, Larry D. Patts, Emanuele Cauda

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Occupational Hygiene · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésUltra-low-sulfur dieselDiesel fuelDiesel particulate filterAerosolDiesel engineFiltration (mathematics)Mass concentration (chemistry)MetalParticulatesSulfurChemistryMaterials scienceEnvironmental chemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of laboratory tests were conducted to assess the effects of Fe-containing fuel additives on aerosols emitted by a diesel engine retrofitted with a sintered metal filter (SMF) system. Emission measurements performed upstream and downstream of the SMF system were compared, for cases when the engine was fueled with neat ultralow sulfur diesel (ULSD) and with ULSD treated with two formulations of additives containing Fe-based catalysts. The effects were assessed for four steady-state engine operating conditions and one transient cycle. The results showed that the SMF system reduced the average total number and surface area concentrations of aerosols by more than 100-fold. The total mass and elemental carbon results confirmed that the SMF system was indeed very effective in the removal of diesel aerosols. When added at the recommended concentrations (30 p.p.m. of iron), the tested additives had minor adverse impacts on the number, surface area, and mass concentrations of filter-out (FOut) aerosols. For one of the test cases, the additives may have contributed to measurable concentrations of engine-out (EOut) nucleation mode aerosols. The additives had only a minor impact on the concentration and size distribution of volatile and semi-volatile FOut aerosols. Metal analysis showed that the introduction of Fe with the additives substantially increased Fe concentration in the EOut, but the SMF system was effective in removal of Fe-containing aerosols. The FOut Fe concentrations for all three tested fuels were found to be much lower than the corresponding EOut Fe concentrations for the case of untreated ULSD fuel. The results support recommendations that these additives should not be used in diesel engines unless they are equipped with exhaust filtration systems. Since the tested SMF system was found to be very efficient in removing Fe introduced by the additives, the use of these additives should not result in a measurable increase in emissions of de novo generated Fe-containing aerosols. The findings from this study should promote a better understanding of the benefits and challenges of using sintered metal systems and fuel additives to control the exposure of underground miners and other workers to diesel aerosols and gases.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,130 · 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'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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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