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Enregistrement W2789365648

Dual-Fuel Combustion in a Heavy-Duty Engine

2018· article· en· W2789365648 sur OpenAlexfundno aff
Zhiqin Jia

Notice bibliographique

RevueChalmers Research (Chalmers University of Technology) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergimyndighetenCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésDiesel fuelCombustionMethaneHomogeneous charge compression ignitionCompressed natural gasAutomotive engineeringIgnition systemInternal combustion engineThermal efficiencyCompression ratioEnvironmental scienceNatural gasWaste managementDiesel engineEngineeringCombustion chamberChemistryMechanical engineeringAerospace engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to control climate change and improve the fuel effieciency of internal combustion engines has prompted global efforts to develop alternative fuels in order to reduce dependence on conventional petroleum derivatives. This thesis deals with three such alternative fuels: compressed natural gas (CNG), pure methane (used to mimic biogas), and methanol. The first parts of the thesis discuss experimental investigations into conventional gas-Diesel dual-fuel combustion.The effect of the CNG/methane supplement ratio on engine performance and emissions was explored at two different load points. The results indicated improved performance and emissions at intermediate load more than at low load. In addition, a 3D dual-fuel combustion model developed at Chalmers was validated against experimental data generated during these studies. Reasonably good agreement was achieved between experiment and simulation for most aspects of engine performance, but there were some discrepancies regarding the onset of ignition delay and emissions.The later parts of the thesis deal with studies on a low temperature combustion concept, Reactivity Controlled Compression Ignition (RCCI), using two alternative fuels: CNG and methanol. Engine performance and emissions were studied for both CNG-Diesel and methanol-Diesel RCCI combustion. Experiments on CNG-Diesel RCCI combustion were performed to explore the effcts of different engine parameters on engine performance and emissions, revealing that high indicated thermal efficiencies (over 50%) could be achieved. However, this combustion strategy presented difficulties when operating at high load and high compression ratios due to the peak incylinder pressure limitation. Another CNG-Diesel RCCI combustion study was therefore conducted, focused on extending the operational load range for this combustion strategy and improving combustion phasing by using late inlet valve closing (IVC). This approach increased the maximum load for CNG-Diesel RCCI combustion by 40% compared to the first CNG-Diesel RCCI study. Finally, experiments on methanol-Diesel RCCI combustion showed that port injection of methanol offered better performance than direct injection of methanol during either the intake stroke or the compression stroke in terms of net indicated thermal efficiency and emissions of HC and CO.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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