MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2918916711 · doi:10.4271/2019-01-0971

Evaluation of Emissions from Light Duty Trucks with and without the Use of a Gasoline Particulate Filter

2019· article· en· W2918916711 sur OpenAlexaff
Fadi Araji, Jonathan Stokes

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckGasolineParticulatesEnvironmental scienceDiesel particulate filterAutomotive engineeringWaste managementEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to investigate the emission impacts of replacing the OEM three-way catalyst on light duty trucks using various, commercially available, gasoline particulate filter (GPF) configurations. Three light duty trucks were tested: a Port Fuel Injection (PFI) PFI_1 and two Gasoline Direct Injection (GDI) vehicles GDI_1 and GDI_2. The testing of these vehicles was conducted on a chassis dynamometer in a controlled test cell environment at two temperatures (25 °C and -7 °C) using the Federal Test Procedure (FTP-75) and the US06 test procedure. All three vehicles were tested in stock OEM configuration followed by testing PFI_1 and GDI_1 with a non-catalyzed GPF and GDI_2 with a catalyzed GPF. GDI_2 was also tested on-road using a portable emissions measurement system (PEMS) with and without the use of the catalyzed GPF. Gaseous emissions, Particulate Matter (PM), Black Carbon (BC) and Particle Number (PN) emissions were measured. Results for the non-catalyzed GPF configuration on PFI_1 and GDI_1 showed a decrease in PM at both standard and cold temperatures, with the biggest decrease being 89% for GDI_1 during the FTP-75 at 25 °C. An increase in NOx was also observed for both vehicles at both standard and cold temperature testing with the non-catalyzed GPF installed. GDI_2 catalyzed GPF results showed a decrease in both PM and NOx at both standard and cold temperature testing with the biggest decrease in PM being 87% during the FTP-75 at -7 °C. On-road results for GDI_2 showed a 67% decrease in PN with no significant difference in NOx while equipped with a catalyzed GPF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetVehicle emissions and performanceTravaux en français237 207