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Enregistrement W2255420012 · doi:10.4271/2009-01-1906

Morphology and Microstructure of Engine-Emitted Particulates

2009· article· en· W2255420012 sur OpenAlexaff
Arka Dwinanda Soewono, Steve Rogak

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesMicrostructureMorphology (biology)Materials scienceComposite materialChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">The scattering properties (influenced by morphology) and refractive index (dependent on microstructure) of engine-emitted soot influences its effect on climate, as well as how we interpret optical measurements of aerosols. The morphology and microstructure of soot from two different engines were studied. The soot samples were collected from a 1.9L Volkswagen TDI engine for two different fuel types (ULSD and B20) and six speed/load combinations., as well as from a Cummins ISX heavy-duty engine using the Westport pilot-ignited high-pressure direct-injection (HPDI) natural-gas fuelling system for three different speed/load combinations.</div> <div class="htmlview paragraph">The transmission electron microscopy (TEM) was employed to investigate the soot morphology, emphasizing the fractal properties. Image processing was used to extract the geometrical properties of the thirty-five randomly chosen aggregates from each sample. The morphologies obtained from the TEM analysis were compared to the equivalent size measurements from differential mobility analyzers. The fractal dimensions (D<sub>f</sub>) were computed using the aggregate dimension and pair correlation methods. For the soot collected from VW engine, it was found that the fractal dimensions are independent of fuel type, while engine load conditions had slight influence on D<sub>f</sub>. For the soot produced by the HDPI gas engine, similar relations between fractal dimension and engine load were also observed.</div> <div class="htmlview paragraph">Raman spectroscopy was used to discriminate the soot microstructure based on the degree of microstructural disorder. The Raman spectral analysis was done using two-band (“G” at ~1578 and “D” ~1340 cm<sup>−1</sup>) and five-band (G, D1, D2, D3, D4 at about 1580,1350, 1500, 1620 and 1200 cm<sup>−1</sup> respectively) combinations. For the soot sampled from VW engine, the results from both methods showed that B20 soot exhibited much greater structural disorder and. Likewise, the Raman analysis of the soot from both engines also showed that the increased in engine load condition caused increases in the degree of the structural order of soot.</div>

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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