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Enregistrement W2317617653 · doi:10.1080/14786451.2012.744020

Energetic and exergetic analyses of a hydrogen-fuelled HCCI engine for environmentally benign operation

2012· article· en· W2317617653 sur OpenAlexaff
Abdul Khaliq, Farrukh Khalid, Priybrat Sharma, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Energy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyExergy efficiencyEnvironmental scienceEfficient energy useHydrogenWork (physics)Nuclear engineeringWork outputThermodynamicsHomogeneous charge compression ignitionRange (aeronautics)Ignition systemProcess engineeringMaterials scienceWaste managementChemistryCombustionEngineeringCombustion chamberPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, combined first and second law approach is applied to investigate the effects of percent excess air and ambient temperature on the energy and exergy efficiency of the hydrogen-fuelled homogeneous charge compression ignition engine. A maximum energy efficiency of 45% and an exergy efficiency of 37% are obtained at the excess air of 25%. A narrow range of 42–40% energy efficiency and a wide range of 25–45% exergy efficiency were achieved between the 20–40% excess air and an ambient temperature of 300 K. Close range of variation for energy efficiency (48–44%) and exergy efficiency (32–36%) were achieved between the ambient temperatures of 13°C and 41°C. Exergy analysis indicates that 52% of the fuel hydrogen exergy is destroyed due to various irreversible processes of the engine, around 40% is available as a useful work output, and 7.83% is lost via engine exhaust.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,519

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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