Cold flow improvement of biodiesel and investigation of the effect of biodiesel emulsification on diesel engine performance and emissions
Notice bibliographique
Résumé
Increasing concerns over environmental issues and conventional resource depletion have heightened our motivation to use clean and alternative fuels. Biodiesel is simply derived from biomass proposed as an alternative fuel for diesel engines, which contributes to a reduction in carbon monoxide (CO), smoke intensity, and unburned hydrocarbon (HC). However, biodiesel has inferior cold flow properties and emits higher nitrogen oxides (NOx) compared to conventional diesel. The present work aims at improving cold flow properties of biodiesel using the fractionation method combined with additives, and investigates their effects on a diesel engine?s regulated emissions and performance. In addition, emulsion fuels were found to reduce both NOx emission and smoke intensity. Experiments using urea, mixture of recovered urea and crystal, and crystal fractionation were conducted; the additives include ethanol, methanol, and diethyl ether (DEE). Results using two modern diesel engines (a light-duty and a heavy-duty) were investigated using various fuels. The heavy-duty engine was fueled with different fuel types and eight emulsion fuels at two idling conditions (1200 rpm and 1500 rpm). The light-duty engine was fueled with biodiesel blends, fractionated biodiesel blends, emulsified diesel-biodiesel, emulsified diesel-biodiesel ammonium hydroxides blends, and emulsified biodiesel at three different engine operating conditions. The conclusion was that a mixture of recovered urea and crystal fractionation provided higher production efficiency and acceptable cloud point. A significant reduction in NOx emission was obtained from emulsified fuels compared with their bases, and emulsion biodiesel with 2.5% water revealed results that were comparable to diesel in terms of NOx and CO emissions at all engine operating conditions.
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 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) | 0,001 | 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 ».