Refinement of the two-color pyrometry method for application in a direct injection diesel and natural gas compression-ignition engine
Notice bibliographique
Résumé
The soot emissions from internal combustion engines have significant health and environmental impacts and, as such, are subject to increasingly stringent regulations. Two-color pyrometry provides the in-cylinder soot cloud temperature and soot volume fraction and can provide insight to the in-cylinder soot formation and oxidation processes to guide research for reducing engine-out soot emissions. This work demonstrates improvements to the two-color pyrometry methodology, with a focus on low-temperature, low-soot regimes such as low-temperature combustion or combustion of direct injected natural gas. Through selection of a fast and robust numerical algorithm, characterizing and increasing the detection envelope, performing static and dynamic perspective adjustments, accounting for non-uniform and non-linear system response, as well as localized signal-to-noise ratio enhancement through image filtering, the performance of the pyrometric method was improved by a 40% increase in the resolved signal fraction. The refined two-color method was evaluated for both direct injected diesel and natural gas fueling strategies using a pilot-ignited direct injected natural gas fuel system and facilitated evaluation of local temperatures and soot concentrations in pilot-ignited direct injected natural gas combustion, despite the generally low soot levels in this combustion strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».