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Enregistrement W2282534160 · doi:10.4271/2001-01-3680

Performance and Emissions of a DI Diesel Engine Operated with LPG and Ignition Improving Additives

2001· article· en· W2282534160 sur OpenAlexaff
Mahabubul Alam, Shinichi Goto, Kouseki Sugiyama, M. Kajiwara, M Mori, Mitsuru KONNO, Masamitsu Motohashi, Koji Oyama

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensDignitas International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringIgnition systemDiesel fuelEnvironmental scienceDiesel engineHomogeneous charge compression ignitionWaste managementProcess engineeringCombustionEngineeringChemistryAerospace engineeringCombustion chamber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated the performance and emissions of a direct injection (DI) Diesel engine operated on 100% butane liquid petroleum gas (LPG). The LPG has a low cetane number, therefore di-tertiary-butyl peroxide (DTBP) and aliphatic hydrocarbon (AHC) were added to the LPG (100% butane) to enhance cetane number. With the cetane improver, stable Diesel engine operation over a wide range of the engine loads was possible. By changing the concentration of DTBP and AHC several different LPG blended fuels were obtained. In-cylinder visualization was also used in this research to check the combustion behavior. LPG and only AHC blended fuel showed NOX emission increased compared to Diesel fuel operation. Experimental result showed that the thermal efficiency of LPG powered Diesel engine was comparable to Diesel fuel operation. Exhaust emissions measurements showed that NOX and smoke could be considerably reduced with the blend of LPG, DTBP and AHC.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations48
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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