A Review on the Effects of Biodiesel Blends on Compression Ignition Engine NOx Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesels are produced by the transesterification of corresponding triglyceride feedstocks of vegetable (example: soybean, canola, palm, karanja) or animal fat sources. Currently, the leading feedstocks are soybean oil in the U.S., canola oil and rapeseed oil in Canada and Europe, and palm, karanja, jatropha and other oils in Asia. Due to the cost and production considerations of these biodiesels, blending biodiesels with the petroleum fuels appears to be a prudent option in the near-term. The use of biodiesels in compression ignition engines results generally in a reduction in the emissions of carbon monoxide (CO), hydrocarbons (HC), and particulate matter (PM), but a slight increase in the oxides of nitrogen (NO x ) emission. The reported NO x emissions do not exhibit definitive trends and the results are significantly influenced by many factors, including engine type and design, test cycle, start of injection, ignition delay, fuel composition, adiabatic flame temperature, radiative heat transfer, fluid dynamics and combustion phasing. Due to appreciable variations in the physical properties and the highly nonlinear nature of the combustion process, the NO x emission with biodiesel blends does not vary monotonically with the percentage of biodiesel in the blend. Hence, the intricate dependence of NO x on biodiesel and its blending effect cannot be completely explained under all engine type and operating conditions. Although the literature contains several studies on the performance and emissions of compression ignition engines fueled with neat biodiesels, the information on the effects of blends is scattered and has not yet achieved a definitive status to explain the blending effect on NO x . Hence, this work was motivated to review the available data with respect to the NO x emission from engines fueled with the petroleum diesel/biodiesel blends.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».