Effects of various additives on regulated emissions of modern diesel engines
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly strict emissions regulations along with man-made global warming has peaked interest in clean burning diesel engines. Renewable biofuels such as biodiesel are being investigated to reduce carbon monoxide (CO), unburned hydrocarbon (HC), and smoke opacity, while slightly increasing nitrogen oxides (NOx). Two modern diesel engines, a light-duty engine and heavy-duty engine, were investigated with various biodiesel blends. The heavy-duty engine was a Cummins 4-cylinder direct injection (DI) diesel engine, which was run at three idling conditions: low, medium and high idling states operated at 800 revolutions per minute (rpm), 1000 rpm, and 1200 rpm respectively. The engine was fueled with biodiesel-diesel blends with two additives. Two additives, ethanol and diethyl ether (DEE) at 5% and 15% were mixed with biodiesel-diesel blends B20, B50 and B100. B100 was produced from canola oil. The engine was tested from cold start to warm up in real world conditions. The light-duty engine was a HATZ 2-cylinder diesel engine, which was fueled with biodiesel blends with dissolved expanded polystyrene (EPS) and fuel stabilizer additive acetone. The light-duty engine was tested at three speed conditions 1000 rpm, 2100 rpm, and 3000 rpm. Each speed condition had 4 load conditions: 0%, 20%, 50%, and 80% load. EPS was dissolved at 50g/l of biodiesel and the acetone additive was tested at 100ml/l of biodiesel and 250ml/l of biodiesel. Emissions analysis was conducted for carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), nitric oxide (NO), nitrogen dioxide (NO2), oxides of nitrogen (NOx), smoke opacity and unburned hydrocarbons (HC). Investigation results demonstrate that for the heavy-duty engine at idle conditions, diesel-biodiesel blends with additives produce lower CO emissions than neat diesel. Ethanol and DEE additives can also reduce NOx emissions in diesel-biodiesel blends, and increasing biodiesel content reduced HC emissions. For the light-duty engine at all loading conditions biodiesel-diesel blends produced lower CO emissions, higher NOx emissions and higher smoke opacity. EPS content overall decreased CO and NOx emissions, but increased smoke opacity. At 100ml/l of biodiesel acetone decreased CO emissions, acetone at 250 ml/l of biodiesel increased CO emissions. Acetone increased NOx emissions and decreased smoke opacity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».