Characterization of Fuel Composition and Altitude Impact on Gaseous and Particle Emissions From a Turbojet Engine
Notice bibliographique
Résumé
The effects of altitude and fuel composition on gaseous and particle emissions from a turbojet engine were investigated as part of the National Jet Fuels Combustion Program (NJFCP) effort. Two conventional petroleum based jet fuels (a “nominal” and a “worst-case” jet fuel) and two test fuels with unique characteristics were selected for this study. The “worst-case” conventional jet fuel with high flash point and viscosity resulted in reduced combustion efficiency supported by the reduced CO2 emissions and corresponding increased CO and THC emissions. In addition, increased particle number (PN), particle mass (PM), and black carbon (BC) emissions were observed. Operating the engine on a bimodal fuel, composed of heavily branched C12 and C16 iso-paraffinic hydrocarbons with an extremely low cetane number did not significantly impact the engine performance or gaseous emissions but significantly reduced PN, PM, and BC emissions when compared to other fuels. The higher aromatic content and lower hydrogen content in the C-5 fuel were observed to increase PN, PM, and BC emissions. It is also evident that the type of aromatic hydrocarbons has a large impact on BC emissions. Reduction in combustion efficiency resulted in reduced CO2 emissions and increased CO and THC emissions from this engine with increasing altitudes. PN emissions were moderately influenced by altitude but PM and BC emissions were significantly reduced with increasing altitude. The reduced BC emissions with increasing altitude could be a result of reduced combustion temperature which lowered the rate of pyrolysis for BC formation, which is supported by the NOx reduction trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».