Conventional and Electrically Heated Diesel Oxidation Catalyst Physical Based Modeling
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Conventional Oxidation Catalysts are widely used in Diesel engines for their capability to achieve a huge reduction of CO and HC and, at the same time, to improve SCR catalysts performance promoting NO conversion into NO<sub>2</sub> and generating exotherm. However, when the catalyst temperature is below the light-off, as it happens during a cold-start phase, the conversion performances are inadequate. This issue is further complicated by the upcoming regulations on CO<sub>2</sub> that, due to the required improvements on combustion efficiency and heat loss reduction, will cause gas temperature at engine-out to decrease. Furthermore, the heating of the Exhaust Aftertreatment System by fuel-based strategies should necessarily be limited to contain the fuel penalty. In this context, the Electrically Heated Catalyst (EHC) is a solution to quickly warm up the exhaust line and reduce CO<sub>2</sub> penalties.</div><div class="htmlview paragraph">The increasing complexity and the need to account for competing performances require the physical based numerical simulation to reduce time and cost of the entire Exhaust Aftertreatment System development process, from the hardware design to software calibration. This paper focuses on the physical based model development for both conventional and electrically heated DOC. A commercial code (GT-SUITE®) was selected as simulation environment. The main steps of the applied methodology are described, including the lab-scale characterization, the definition and calibration of the kinetic scheme and the setup of the substrate parameters set. Finally, the comparison between simulation results and experimental data is presented in driving cycle conditions, showing a good capability of the models in capturing the main features of the system behavior and proving then their suitability in supporting the various steps of the overall development process.</div></div>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».