MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111105414 · doi:10.5539/eer.v10n2p50

Thermodynamic and Thermo-Econmic Analysis of Preheated and Blended Castor Oil Methyl Ester in a Compression Ignition Engine

2020· article· en· W3111105414 sur OpenAlexvenueno aff
Menelik Walle Mekonen, Niranjan Sahoo

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrake specific fuel consumptionDiesel fuelExergyBiodieselDiesel engineThermal efficiencyThrust specific fuel consumptionMaterials scienceEnvironmental sciencePulp and paper industryWaste managementCombustionAutomotive engineeringChemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, energy, exergy, suitability and economic evaluation of a diesel engine running with diesel fuel and five different types of preheated biodiesel blends were evaluated experimentally. The experiments were carried out at varying engine brake mean effective pressures (bmeps). The energy and exergy rate components of the engine were callcualted and compared for each operating conditions and blends of fuel. The fuel properties of the castor oil methyl ester (COME) at different preheating temeperatures have been tested with a consideration of different biodiesel international standards. The test results shows that the fuel properties of COME improve with increase of fuel inlet temeperatures. At 114°C, kinematic viscosity and density decreased to (5.74 mm2/s and 862 kg/m3), whcich is close to diesel fuel, and the brake specific fuel consumption (BSFC) and brake thermal efficiency (BTHE) was improved by 33.1% and 49.6% compared to the fuel preheated temeperature of 42°C. The input fuel energy and exergy rates of blends of fuel were seen to be improved than diesel fuel. The maximum energetic and exergetic efficiency for blended fuels in the test engine at 372 bmep were found in the range of 25−28 % and 23-26%, respectively. The blends of fuel are marginally less sustainable than diesel fuel at every bmeps. The cost analyses show that, all blends of fuel offer quite higher economic cost with respect to diesel fuel. The full economic analysis reveals that only up to 60% blends of fuel is more affordable as compared to diesel.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,250

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Environment ResearchMême sujetBiodiesel Production and ApplicationsTravaux en français237 207