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Enregistrement W2621612693 · doi:10.1115/1.4036968

Study of Assisted Compression Ignition in a Direct Injected Natural Gas Engine

2017· article· en· W2621612693 sur OpenAlexafffund
Ivan Gogolev, James S. Wallace

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIgnition systemSpark plugCombustionInjectorMechanicsMaterials scienceIgnition timingMinimum ignition energyHomogeneous charge compression ignitionNuclear engineeringCombustion chamberThermodynamicsChemistryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural gas direct injection (DI) and glow plug ignition assist technologies were implemented in a single-cylinder, compression-ignition optical research engine. Initial experiments studied the effects of injector and glow plug shield geometry on ignition quality. Injector and shield geometric effects were found to be significant, with only two of 20 tested geometric combinations resulting in reproducible ignition. Of the two successful combinations, the combination with 0 deg injector angle and 60 deg shield angle was found to result in shorter ignition delay and was selected for further testing. Further experiments explored the effects of the overall equivalence ratio (controlled by injection duration) and intake pressure on ignition delay and combustion performance. Ignition delay was measured to be in the range of 1.6–2.0 ms. Equivalence ratio was found to have little to no effect on the ignition delay. Higher intake pressure was shown to increase ignition delay due to the effect of swirl momentum on fuel jet development, air entrainment, and jet deflection away from optimal contact with the glow plug ignition source. Analysis of combustion was carried out by examination of the rate of heat release (ROHR) profiles. ROHR profiles were consistent with two distinct modes of combustion: premixed mode at all test conditions, and a mixing-controlled mode that only appeared at higher equivalence ratios following premixed combustion.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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