MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995735720 · doi:10.1063/1.5141431

Design and development of heat recovery steam generation system for automotive engines

2019· article· en· W2995735720 sur OpenAlexaff
R. Udayakumar, R. Reeghesh, C. Periasamy, Aneesh Baburaj

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste heatInternal combustion engineWaste heat recovery unitHeat engineInternal combustion engine coolingAutomotive engineeringExternal combustion engineEnvironmental scienceWork (physics)Stirling engineBrake specific fuel consumptionWaste managementProcess engineeringHeat exchangerCombustionEngineeringMechanical engineeringCombustion chamber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In view of the increasing energy demand due to rapid development in all the sectors, and a relative shortage of energy, the energy management with respect to internal combustion engines have gained more importance recently. Out of the total heat supplied to the engine in the form of fuel, approximately, 30 to 40% is converted into useful mechanical work. About 60% of the generated energy is still lost, half of which being exhaust heat, with the remaining half as heat absorbed by the engine cooling system resulting in an entropy rise and serious environmental degradation. This is so even after implementing the various technologies such as direct fuel injection, variable valve timing, exhaust-driven turbo charging, brake energy regeneration etc. Hence it is required to utilize this waste heat into useful work. The recovery and utilization of waste heat not only conserves fuel but also reduces the amount of waste heat and greenhouse gases which dampen the environment. A heat recovery steam generation system designed for 3.0 Liter BMW engine and amount of heat energy that can be utilized is discussed in this paper. It is found that around 20 to 30% of the engine brake power requirement may be met from this regeneration system at different engine loads and speeds of the engine.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP conference proceedingsMême sujetRefrigeration and Air Conditioning TechnologiesTravaux en français237 207