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Enregistrement W2747803364 · doi:10.4271/2017-01-2299

Effects of High Boiling Point Fuel Additives on Deposits in a Direct Injection Gasoline Engine

2017· article· en· W2747803364 sur OpenAlexfundno aff
Susumu Nagano, Nozomi Yokoo, Koji Kitano, Koichi Nakata

Notice bibliographique

RevueSAE international journal of fuels and lubricants · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoToyota Motor Corporation
Mots-clésGasoline direct injectionGasolinePetrol engineAutomotive engineeringBoiling pointEnvironmental scienceOctane ratingFuel injectionWaste managementVapor lockBoilingEngine knockingInternal combustion enginePetroleum engineeringMaterials scienceHomogeneous charge compression ignitionCombustionChemistryEngineeringChemical engineeringCombustion chamberOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The effects of high boiling point fuel additives on deposits were investigated in a commercial turbocharged direct injection gasoline engine. It is known that high boiling point substances have a negative effect on deposits. The distillation end points of blended fuels containing these additives may be approximately 15°C higher than the base fuel (end point: 175°C). Three additives with boiling points between 190 and 196°C were examined: 4-tert-Butyltoluene (TBT), N-Methyl Aniline (NMA), and 2-Methyl-1,5-pentanediamine (MPD). Aromatics and anilines, which may be added to gasoline to increase its octane number, might have a negative effect on deposits. TBT has a benzene ring. NMA has a benzene ring and an amino group. MPD, which has no benzene ring and two amino groups, was selected for comparison with the former two additives. The base gasoline was a Toyota in-house premium grade test gasoline with properties in the range defined by the Japanese Industrial Standards (JIS) (RON: approximately 100) with no detergent content. Test gasolines were prepared by blending the base gasoline with 10% of each additive by volume. The concentration of the additives was set to 10% to accelerate deposit formation. The engine operating conditions for examining deposit formation were an engine speed of 1,600 rpm and medium load. Deposit formation was examined over a period of 30 hours, after which the fuel consumption was approximately 200 L. It was found that amino group additives caused large increases in deposits. Compared to the base gasoline, the piston top deposits were about twice as thick with the TBT blend and about four times as thick with the NMA blend. The MPD blend caused compression leakage after fuel consumption of 10 L because the piston rings stuck to the grooves. Chemical analysis of the deposit formation mechanism suggests that deposits were formed by high boiling point polar substances that penetrated into the quenching zone near the combustion chamber surfaces, and then oxidized, polymerized, or carbonized, and adhered to the surfaces.</div></div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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