The Effect of Off-Spec Canola Biodiesel Blending on Fuel Properties for Cold Weather Applications
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel is a renewable and reduced-emission alternative fuel produced mainly from the alcoholysis of vegetable oils and/or animal fats. It is mainly used in blends with diesel fuel to reduce emissions, enhance lubrication and lower sulfur content. Being able to accurately determine the physicochemical properties of blended fuel is important for optimal injection, combustion, and lubricating performance in diesel engines. Also, fuel properties vary as the ratio of biodiesel-diesel changes, affecting the final fuel quality. In this study, a wide range and narrow intervals of (0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 15, 18, 20, 25, 35, 50, 75 and 100% by volume) off-quality canola-based biodiesel blends were prepared at ambient conditions and used to study the blended fuel properties (density, kinematic viscosity, flash point, cloud point and pour point). This is particularly important for examining the effect of a biodiesel content of more than 20%—the industry maximum blend content—on cold flow properties, fuel stability, energy value, and emissions. It was found that the kinematic viscosity and density increased linearly as the concentration of the biodiesel in the blend increases. The pour point and cloud point temperature showed a small increase up to 35% blending ratio and a rapid increase in temperature for biodiesel concentrations higher than 35%. Also, the flash point remained almost constant at an average value of 73 °C for blends less than 20%, above which the values for the flash point increased exponentially with biodiesel concentration. Furthermore, predictive correlations were developed for all tested fuel properties from regressing corresponding experimental data. All models exhibited excellent agreement with experimental data with an average absolute deviation of less than 5%.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».