Black Carbon Emissions in Gasoline Exhaust and a Reduction Alternative with a Gasoline Particulate Filter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Black carbon (BC) mass and solid particle number emissions were obtained from two pairs of gasoline direct injection (GDI) vehicles and port fuel injection (PFI) vehicles over the U.S. Federal Test Procedure 75 (FTP-75) and US06 Supplemental Federal Test Procedure (US06) drive cycles on gasoline and 10% by volume blended ethanol (E10). BC solid particles were emitted mostly during cold-start from all GDI and PFI vehicles. The reduction in ambient temperature had significant impacts on BC mass and solid particle number emissions, but larger impacts were observed on the PFI vehicles than the GDI vehicles. Over the FTP-75 phase 1 (cold-start) drive cycle, the BC mass emissions from the two GDI vehicles at 0 °F (-18 °C) varied from 57 to 143 mg/mi, which was higher than the emissions at 72 °F (22 °C; 12-29 mg/mi) by a factor of 5. For the two PFI vehicles, the BC mass emissions over the FTP-75 phase 1 drive cycle at 0 °F varied from 111 to 162 mg/mi, higher by a factor of 44-72 when compared to the BC emissions of 2-4 mg/mi at 72 °F. The use of a gasoline particulate filter (GPF) reduced BC emissions from the selected GDI vehicle by 73-88% at various ambient temperatures over the FTP-75 phase 1 drive cycle. The ambient temperature had less of an impact on particle emissions for a warmed-up engine. Over the US06 drive cycle, the GPF reduced BC mass emissions from the GDI vehicle by 59-80% at various temperatures. E10 had limited impact on BC emissions from the selected GDI and PFI vehicles during hot-starts. E10 was found to reduce BC emissions from the GDI vehicle by 15% at standard temperature and by 75% at 19 °F (-7 °C).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle