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Enregistrement W2275727621

Chemical Kinetic Modeling of Biofuel Combustion

2010· dissertation· en· W2275727621 sur OpenAlexfundno aff
S. Mani Sarathy

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiofuelCombustionKinetic energyEnvironmental scienceWaste managementChemistryBiochemical engineeringChemical engineeringEngineeringPhysicsOrganic chemistryClassical mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioalcohols, such as bioethanol and biobutanol, are suitable replacements for gasoline, while biodiesel can replace petroleum diesel. Improving biofuel engine performance requires understanding its fundamental combustion properties and the pathways of combustion. This study's contribution is experimentally validated chemical kinetic combustion mechanisms for biobutanol and biodiesel. Fundamental combustion data and chemical kinetic mechanisms are presented and discussed to improve our understanding of biofuel combustion. The net environmental impact of biobutanol (i.e., n-butanol) has not been studied extensively, so this study first assesses the sustainability of n-butanol derived from corn. The results indicate that technical advances in fuel production are required before commercializing biobutanol. The primary contribution of this research is new experimental data and a novel chemical kinetic mechanism for n-butanol combustion. The results indicate that under the given experimental conditions, n-butanol is consumed primarily via abstraction of hydrogen atoms to produce fuel radical molecules, which subsequently decompose to smaller hydrocarbon and oxygenated species. The hydroxyl moiety in n-butanol results in the direct production of the oxygenated species such as butanal, acetaldehyde, and formaldehyde. The formation of these compounds sequesters carbon from forming soot precursors, but they may introduce other adverse environmental and health effects. Biodiesel is a mixture of long chain fatty acid methyl esters derived from fats and oils. This research study presents high quality experimental data for one large fatty acid methyl ester, methyl decanoate, and models its combustion using an improved skeletal mechanism. The results indicate that methyl decanoate is consumed via abstraction of hydrogen atoms to produce fuel radicals, which ultimately lead to the production of alkenes. The ester moiety in methyl decanoate leads to the formation of low molecular weight oxygenated compounds such as carbon monoxide, formaldehyde, and ketene, thereby reducing the production of soot precursors. The study concludes that the oxygenated molecules in biofuels follow similar combustion pathways to the hydrocarbons in petroleum fuels. The oxygenated moiety's ability to sequester carbon from forming soot precursors is highlighted. However, the direct formation of oxygenated hydrocarbons warrants further investigation into the environmental and health impacts of practical biofuel combustion systems.

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)
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 enseignants0,293
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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