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Enregistrement W2521470493 · doi:10.4271/2016-01-2180

Experimental and Numerical Investigation of Ethanol/Diethyl Ether Mixtures in a CI Engine

2016· article· en· W2521470493 sur OpenAlexaff
Vedharaj Sivasankaralingam, R. Vallinayagam, Mohammed Jaasim Mubarak Ali, Adamu Alfazazi, Tianfeng Lu, Hong G. Im, S. Mani Sarathy, Robert W. Dibble

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesClean Combustion Research Center, King Abdullah University of Science and TechnologySaudi AramcoKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésDiethyl etherEthanolEtherChemistryOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The auto-ignition characteristics of diethyl ether (DEE)/ethanol mixtures are investigated in compression ignition (CI) engines both numerically and experimentally. While DEE has a higher derived cetane number (DCN) of 139, ethanol exhibits poor ignition characteristics with a DCN of 8. DEE was used as an ignition promoter for the operation of ethanol in a CI engine. Mixtures of DEE and ethanol (DE), i.e., DE75 (75% DEE + 25% ethanol), DE50 (50% DEE + 50% ethanol) and DE25 (25% DEE + 75% ethanol), were tested in a CI engine. While DE75 and DE50 auto-ignited at an inlet air pressure of 1.5 bar, DE25 failed to auto-ignite even at boosted pressure of 2 bar. The peak in-cylinder pressure for diesel and DE75 were comparable, while DE50 showed reduced peak in-cylinder pressure with delayed start of combustion (SOC). Numerical simulations were conducted to study the engine combustion characteristics of DE mixture. A comprehensive detailed chemical kinetic model was created to represent the combustion of DE mixtures. The detailed mechanism was then reduced using standard direct relation graph (DRG-X) method and coupled with 3D CFD code, CONVERGE, to simulate the experimental data. The simulation results showed that the effects of physical properties on DE50 combustion are negligible. Simulations of DE50 mixture revealed that the combustion is nearly homogenous, while diesel (n-heptane used as a surrogate) and DE75 showed similar combustion behavior with flame liftoff and diffusion controlled combustion. Diesel exhibited auto-ignition at an equivalence ratio of 2, while DE75 and DE50 showed auto-ignition in the equivalence ratio range of 1-1.5 and 0-1, respectively. The experiments and numerical simulations demonstrate how the high reactivity of DEE supports the auto-ignition of ethanol, while ethanol acts as a radical scavenger.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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