Evolution of nano-particles within a diesel car exhaust plume via TEMOM-LES method
Notice bibliographique
Résumé
A study on the evolution of secondary nanoparticles in a diesel engine exhaust is presented, coupling the large eddy simulation(LES) and the Taylor expansion method of moments(TEMOM), with the aim to reveal the differences in total particle number concentration, volume concentration and geometric mean diameter of diesel engines from Canada, Singapore, European, USA,Russia, China and Japan. The investigated aerosol system involved nanoparticle diffusion, nucleation, coagulation and condensation.The nucleation model is the binary homogeneous nucleation of water- acid system, which is valid for the engine exhaust dilution conditions. Considering the particle diameter range in the particle evolution, the free molecule regime coagulation formula is used.The particle condensation growth rate is obtained by calculating the arrival and loss of acid molecules at the entire particle surface.Five different diesel fuel sulfur contents, 10, 15, 30, 50, 350 mg/kg, are chosen as the initial conditions to investigate the particle evolution. It is shown that particles mainly form in the exhaust shear layer while the maximum values of particle numberconcentration and particle diameter appear in the downstream 0.6 m from the tailpipe. It is obvious that the fuel sulfur content has a significant effect on the formation of secondary nanoparticles. The total particle number concentration and total volume concentration are about four and six orders of magnitude smaller in the lowest fuel sulfur standard than those in the highest fuel sulfur standard,respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».