Comparison of Particle Number Emissions from In-Flight Aircraft Fueled with Jet A1, JP-5 and an Alcohol-to-Jet Fuel Blend
Notice bibliographique
Résumé
The aviation sector has begun to adopt alternative fuels in an effort to reduce net greenhouse gas (GHG) emissions and reduce their impact on climate change. While many lab and flight-based studies have been completed for hydro-treated esters and fatty acids (HEFA) and Fischer–Tropsch (FT) alternative fuels, only one lab study has been conducted on alcohol-to-jet synthetic paraffinic kerosene (ATJ-SPK) fuels. Here we report results from the Civil Aviation Alternate Fuels Contrails and Emissions with high blend Biojet (CAAFCEB) project which was conducted in order to gather in-flight emissions data and compare an ethanol-based ATJ-SPK fuel blend and conventional JP-5 fuel to conventional Jet A1 fuel. A research aircraft was flown while fueled with the different fuels and in-flight cruise measurements were made by a second research aircraft gathering emissions and contrail data. In this study we report particle number emission index ratios with effective cutoff diameters of 15 and 7.7 nm for total particles and 13 nm for nonvolatile particles for GE CF700-2D2 engines at cruise. The ATJ-SPK blend was found to significantly reduce total and nonvolatile particle number emissions by up to 97% compared to Jet A1 fuel, likely due to the much lower aromatic and sulfur content and higher hydrogen content of the fuel. On the other hand, the total particle emissions for the JP-5 were found to have been 4% smaller than for Jet A1; this small difference is likely due to the similar fuel compositions.
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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 ».