Field Measurements of Gasoline Direct Injection Emission Factors: Spatial and Seasonal Variability
Notice bibliographique
Résumé
Four field campaigns were conducted between February 2014 and January 2015 to measure emissions from light-duty gasoline direct injection (GDI) vehicles (2013 Ford Focus) in an urban near-road environment in Toronto, Canada. Measurements of CO2, CO, NOx, black carbon (BC), benzene, toluene, ethylbenzene-xylenes (BTEX), and size-resolved particle number (PN) were recorded 15 m from the roadway and converted to fuel-based emission factors (EFs). Other than for NOx and CO, the GDI engine had elevated emissions compared to the Toronto fleet, with BC EFs in the 73rd percentile, BTEX EFs in the 80-90th percentile, and PN EFs in the 75th percentile during wintertime measurements. Additionally, for three campaigns, a second platform for measuring PN and CO2 was placed 1.5-3 m from the roadway to quantify changes in PN with distance from point of emission. GDI vehicle PN EFs were found to increase by up to 240% with increasing distance from the roadway, predominantly due to an increasing fraction of sub-40 nm particles. PN and BC EFs from the same engine technology were also measured in the laboratory. BC EFs agreed within 20% between the laboratory and real-world measurements; however, laboratory PN EFs were an order of magnitude lower due to exhaust conditioning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».