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Enregistrement W2260652767 · doi:10.4271/2007-01-4105

Fuel Chemistry Impacts on Gasoline HCCI Combustion with Negative Valve Overlap and Direct Injection

2007· article· en· W2260652767 sur OpenAlexaff
Yuan Shen, E.C. King, Ulrich Pfahl, Robert Krile, Elizabeth Slone, John Orban, K.C. Wright

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesOak Ridge National Laboratory
Mots-clésGasolineCombustionHomogeneous charge compression ignitionGasoline direct injectionEnvironmental scienceChemistryAutomotive engineeringNuclear engineeringProcess engineeringCombustion chamberEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) combustion has the potential to produce low NOx and low particulate matter (PM) emissions while providing high efficiency. In HCCI combustion, the start of auto-ignition of premixed fuel and air depends on temperature, pressure, concentration history during the compression stroke, and the unique reaction kinetics of the fuel/air mixture. For these reasons, the choice of fuel has a significant impact on both engine design and control strategies. In this paper, ten (10) gasoline-like testing fuels, statistically representative of blends of four blending streams that spanned the ranges of selected fuel properties, were tested in a single cylinder engine equipped with a hydraulic variable valve train (VVT) and gasoline direct injection (GDI) system. By using VVT and GDI, re-compression early injection (RCEI) HCCI combustion was implemented, in which exhaust valve closes much earlier than normal valve timing to trap burnt gases into the combustion chamber to promote auto-ignition of fuel at the end of compression stroke. In the study, fuel chemistry impacts on HCCI combustion are investigated at three steady-state points with 50% mass fraction burned location (CA50) fixed at 5 degrees after top dead center (ATDC). A stepwise multiple regression method, in which fuel properties are correlated with combustion and emissions, is employed to understand the fuel effects on HCCI combustion. Results demonstrate that fuel sensitivity, distillation temperature T10, and percentages of i-paraffins, n-paraffins, and aromatics strongly affect engine emissions (HC, CO, NOx), fuel consumption, and combustion stability.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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