MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2335379949 · doi:10.1115/gt2015-42230

Sea Level Performance of a CF-700 Engine Core With Alternative Fuels

2015· article· en· W2335379949 sur OpenAlexafffund
Craig R. Davison, Pervez Canteenwalla, Jennifer L. Chalmers, Wajid A. Chishty

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésKeroseneJet fuelEnvironmental scienceFuel oilThrust specific fuel consumptionFossil fuelWaste managementGas turbinesAutomotive engineeringFuel efficiencyNuclear engineeringEngineeringProcess engineeringMechanical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of alternative fuels has the potential to enhance energy independence and reduce environmental impact of air travel. It is important to characterize gas turbine operation using such fuels under controlled conditions before implementing them in flight. The performance of a CF-700 engine core was examined in a sea level test facility. The following fuels were tested and will be reported on: 1. Jet A-1 – baseline fuel 2. 100% unblended Hydroprocessed Esters and Fatty Acids (HEFA) synthetic kerosene fuel with aromatics (SKA) 3. 100% unblended Fischer-Tropsch (FT) synthetic paraffinic kerosene (SPK) 4. Blended 50% HEFA-SPK and 50% Jet A-1 Fuel 2 above is an alternative fuel that can potentially be used without blending with conventional fuel. One purpose of the static engine testing was to determine if this fuel was suitable for use on subsequent test flights in a Dassault Falcon 20 aircraft. Engine performance testing was conducted at various power settings for each fuel. Relevant plots of performance are presented, compared and discussed. Transient tests were also performed including slams and chops. Observations of the effects of the different fuels on the engine fuel system are presented as some alternative fuels have the potential to cause seals to shrink and leaks to occur. The leaks observed are noted as are the steps taken to mitigate the problem.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeat transfer and supercritical fluidsTravaux en français237 207