Effect of hydrogen‐enriched biogas induction on combustion, performance, and emission characteristics of dual‐fuel compression ignition engine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gaseous fuel induction in a compression ignition (CI) engine has picked up much attention over the most recent few years, particularly when it is produced by using renewable sources. In this study, hydrogen‐enriched biogas (HEB) was used as a gaseous fuel and co‐combusted in dual‐fuel CI engine. Experimentation was carried out on a 3.5‐kW CI engine test rig in the brake mean effective pressure range between 0 and 3.5 bar, as well as, HEB between 0.1 and 0.5 kg/hr. HEB induction effects on various engine characteristics (combustion, performance, and emission) were studied at rated engine speed (1,500 rpm). Results revealed that the peak cylinder pressure and ignition delay period increased with increasing HEB proportion (0.1 to 0.5 kg/hr) as compared with diesel mode. The calorific value of HEB (57.0 MJ/kg) is higher than diesel (42.0 MJ/kg), which led to improved BTE in dual‐fuel mode. The emission results showed that with an increase of HEB rates, the NOx emission mildly decreases, but smoke opacity and hydrocarbon emissions majorly reduce. Thus, the HEB induction has great potential to be a feasible technological solution to overcome low BTE and high hydrocarbon emissions in biogas operated CI engines.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».