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Enregistrement W2271476023 · doi:10.4271/2007-01-0131

Autoignition and Emission Characteristics of Gaseous Fuel Direct Injection Compression Ignition Combustion

2007· article· en· W2271476023 sur OpenAlexaff
Ning Wu, W. Kendal Bushe, Martin Davy

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoignition temperatureIgnition systemCombustionNuclear engineeringCompression (physics)Materials scienceHomogeneous charge compression ignitionSpontaneous combustionWaste managementCarbureted compression ignition model engineEnvironmental scienceAutomotive engineeringCombustion chamberChemistryAerospace engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental investigation of the autoignition and emission characteristics of transient turbulent gaseous fuel jets in heated and compressed air was conducted in a shock tube facility. Experiments were performed at an initial pressure of 30 bar with initial oxidizer temperatures ranging from 1200 to 1400 K, injection pressures ranging from 60 to 150 bar, and injection durations ranging from 1.0 to 2.5 ms. Methane and 90.0% methane/10.0% ethane blend were used as fuel. Under the operating conditions studied, increasing temperature resulted in a significant decrease in autoignition delay time. Increasing the injection pressure decreased ignition delay as well. The downstream location of the ignition kernel relative to the jet penetration distance was found to be in the range, 0.4 k/Zt<0.8, while its location relative to the equivalent orifice diameter was in the range, 20 k*<60. NOx emissions were found to increase significantly with increasing temperature and injection pressure. The addition of 10% ethane to the methane fuel increased Zk/Zt, Zk* and NOx emissions significantly, while the ignition delay was relatively unchanged.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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