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Enregistrement W2969638530

Use of Hydrogen Enriched Compressed Natural Gas for IC Engines – Review Paper

2019· article· en· W2969638530 sur OpenAlex
Naresh Babanrao Chaudhari, Narhar K. Patil, Dhiresh S. Shastri

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Technologies and Innovative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressed natural gasNatural gasCombustionNOxMethaneHydrogenEnvironmental scienceHydrogen fuelWaste managementMaterials scienceChemistryEngineeringOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enriched hydrogen enriched CNG fuel is going to be promising fuel in near future potentially replacing CNG. The most important advantage is present fuel developed can be retrofitted without any modifications in present CNG engines. With addition of 20% of hydrogen to CNG Carbon emissions are claimed to be 20 % lesser as per testing results by IOCL, India [1]. Very commonly Steam Methane Reforming units (SMR) are used to produce hydrogen required for HCNG fuel. However it has been found that due o high temperatures during combustion NOx levels are not much reduced with used on enriched HCNG fuel. In some cases NOx level are also found reduced drastically with no after treatment needed for the exhaust gases. The paper focuses on methods of producing hydrogen, characteristics of HCNG, and some measures for improving thermal efficiency and power, with reduction in emissions. Many counties like China, US, Canada, Brazil along with India are promoting used on HCNG fuel. Since use of hydrogen in near future is not possible HCNG blends can be very useful.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,292 · 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