Comparison of Pollutant Emissions from Common Platform Vehicles Operating on Alternative Fuels over a Range of Driving Cycles at Standard and Cold Ambient Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Alternative fuels and power trains are expected to play an important role in reducing emissions of greenhouse gases (GHGs) and other pollutants. In this study, five light-duty vans, operating on alternative fuels and propulsion systems, were tested on a chassis dynamometer for emissions and efficiency. The vehicles were powered with Tier 2 gasoline, low blend ethanol (E10), compressed natural gas (CNG), liquefied petroleum gas (LPG), and an electric battery. Four test cycles were used representing city driving and cold-start (FTP-75), aggressive high speed driving (US06), free flow highway driving (HWFCT), and a combination of urban, rural, and motorway driving (WHVC). Tests were performed at a temperature of 22°C, with select tests at -7°C and -18°C.</div><div class="htmlview paragraph">Exhaust emissions were measured and characterized including CO, NO<sub>X</sub>, THC, PM and CO<sub>2</sub>. On the FTP-75, WHVC, and US06 cycles additional exhaust emission characterization included N<sub>2</sub>O, and CH<sub>4</sub>. On the FTP-75, carbonyl compounds and volatile organic compounds (VOCs) were also characterized. Fuel and energy consumption, CO<sub>2,e</sub> and NMOG emissions were calculated.</div><div class="htmlview paragraph">The emissions impact of alternative fuels varied with temperature and driving cycle. Compared to conventional gasoline, the use of alternative fuels generally resulted in reduced CO<sub>2</sub> equivalent emission rates: 12-14% reduction with the use of LPG fuel, 18-21% reduction with the use of CNG fuel, and 60-75% reduction with the use of battery electric propulsion (assuming the average Canadian mix for electricity generation). With E10 fuel, the reductions in tailpipe CO<sub>2</sub> equivalent emission rate were generally not statistically significant. Results for other regulated and unregulated emissions varied, and depended on driving cycle and temperature.</div></div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».