Vibrational Spectroscopy and Thermophysical Properties of Ultralow Sulfur Diesel—Alternative Fuel Binary Blends
Notice bibliographique
Résumé
Four alternative fuels (AF) were blended with ultralow sulfur diesel (ULSD) at five different proportions (10, 20, 30, 50, and 100 vol % AF) to create 20 binary mixtures in this work. Two renewable jet AFs and two renewable diesel AFs were investigated. Interactions between the components in the mixtures were analyzed by means of spectroscopy (Raman, near-infrared), thermophysical (thermal diffusivity, thermo-optic coefficient), and physical (density) techniques. Correlations among the data were investigated using principal component analysis and partial least-squares regression. Trends in Raman intensities and band positions as well as thermophysical properties showed that the AF/ULSD blends resembled two-component mixtures despite the known complexities of the constituents. Specifically, spectra combined according to the percentages of the components in each mixture; thermophysical and physical properties exhibited similar behavior. The spectra showed strong correlations with all three physical properties, creating the possibility for predicting the properties of similar AF/ULSD mixtures. These properties are governed by the chemical compositions of the fuels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».