ACEA Programme on the Emissions of Fine Particulates from Passenger Cars(2) Part 2: Effect of Sampling Conditions and Fuel Sulphur Content on the Particle Emission
Notice bibliographique
Résumé
The results of an investigation of the influence of the sulphur fuel content and different dilution techniques on fine particulate emissions are reported in this paper. Fuels with two different sulphur contents (<10 ppm and approx. 200 ppm) were used for a Diesel and a gasoline vehicle in order to compare four different dilution procedures. These comprised the standard CVS tunnel and two pre-heated and one non-heated direct dilution systems. Various particulate measurement instruments were employed simultaneously, including SMPS, CPC, and ELPI for number and size, the standard gravimetric filter method for mass. In addition, Soxhlet extraction for chemical composition was carried out. A higher fuel sulphur content was found to clearly increase particulate emissions from the Diesel and the gasoline vehicle for higher load. The increase in emissions was due to the contribution of condensed material and most of it could be clearly brought into relation with to sulphur compounds. The comparison between the different dilution systems showed a good agreement for the accumulation mode in number and size. Drastic differences were observed concerning the nucleation mode for the tests with high sulphur fuel. Whereas the pre-heated dilution systems do not show a nucleation at all, the total number concentration was increased up to an order of magnitude for the non-heated systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».