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Enregistrement W2596779857 · doi:10.4271/2017-01-0774

Effect of Injection Strategies on Emissions from a Pilot-Ignited Direct-Injection Natural-Gas Engine- Part I: Late Post Injection

2017· article· en· W2596779857 sur OpenAlexafffund
Ethan Faghani, Pooyan Kheirkhah, Christopher W.J. Mabson, Gordon McTaggart-Cowan, Patrick Kirchen, Steve Rogak

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNatural gasEnvironmental scienceFuel injectionAutomotive engineeringMaterials scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-pressure direct-injection (HPDI) in heavy duty engines allows a natural gas (NG) engine to maintain diesel-like performance while deriving most of its power from NG. A small diesel pilot injection (5-10% of the fuel energy) is used to ignite the direct injected gas jet. The NG burns in a predominantly non-premixed combustion mode which can produce particulate matter (PM). Here we study the effect of injection strategies on emissions from a HPDI engine in two parts. Part-I will investigates the effect of late post injection (LPI) and Part II will study the effect of slightly premixed combustion (SPC) on emission and engine performance. PM reductions and tradeoffs involved with gas late post-injections (LPI) was investigated in a single-cylinder version of a 6-cylinder,15 liter HPDI engine. The post injection contains 10-25% of total fuel mass, and occurs after the main combustion event. When timed appropriately, LPI results in significant PM reductions with only small effects on other emissions and engine performance. The morphology of particles produced by LPI is similar to that from conventional HPDI (and also from diesel), but the size and number concentration are reduced. Pulse Isolation experiments and reacting-flow computational fluid dynamics (CFD) modelling indicated that the main PM reduction from LPI comes from reducing the amount of fuel in the first injection, leading to lower PM formation in the main combustion event. The second injection makes an insignificant net contribution to the total PM.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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