Benchmarking data from the experience gained in engine performance and emissions testing on alternative fuels for aviation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alternative fuel for aviation has been the centre of serious focus for the last decade, owing mostly to the challenges posed by the price of conventional petroleum fuel, energy security and environmental concerns. The downslide in the oil prices in the recent months and the fact that energy security is not considered a major threat in commercial aviation, these factors have worked negatively for the promotion of alternative fuels. However, the continuous commitment to environmental stewardship by Governments and the industry have kept the momentum going towards the transparent integration of renewable alternatives in the aviation market. On the regulatory side, much progress have been made in the same timeframe with five alternative fuels being certified as synthetic blending components for aviation turbine fuels for use in civil aircraft and engines. Another seven alternative fuels are in the various stages of certification protocol. This progress has been made possible because of the extensive performance testing, both at full engine conditions and at engine components level. This article presents the results of engine performance and air pollutant emissions measurements gathered from the alternative fuels qualification testing conducted at the National Research Council Canada over the last seven years. This benchmarking data was collected on various engine platforms at full engine operation at sea level and/or altitude conditions using a variety of aviation alternative fuels and their blends. In order to provide a reference comparison basis, the results collected using the alternative fuels are compared with baseline Jet-A1 or JP-8 conventional fuels.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».