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Enregistrement W3113445239 · doi:10.18280/ijdne.150602

Experimental Study of a Dual-Fuel Generator Set Operating on Diesel Fuel Direct Injected and Hydrous Ethanol Fumigation at Different Loads

2020· article· en· W3113445239 sur OpenAlexvenueno aff
Giovani Dambros Telli, Carlos Roberto Altafini, Carlos Costa, Josimar Souza Rosa, Luíz Alberto Oliveira Rocha, Giulio Lorenzini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésDiesel fuelNOxWaste managementEnvironmental scienceEthanol fuelBiofuelRenewable energyBiodieselDiesel engineIgnition systemRenewable fuelsPulp and paper industryEnvironmental engineeringChemistryAutomotive engineeringEngineeringCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sizable global use of fossil energy and the worries about harmful emissions to the environment and human health have led investigations focused on using renewable fuels. Ethanol seems to be a desirable renewable fuel due to availability and significant production. The ethanol fumigation in compression ignition engines has been explored as a possible solution to enhance efficiency and decrease harmful and pollutant gases. This study investigates the effects of a generator set running on directly injected diesel fuel containing 7% biodiesel in volume and port fuel injected hydrous ethanol in different loads. The experiments were carried out in a diesel engine with specific loads, and the ethanol substitution rate ranged from 9% to 52% by energy. Results showed a significant decrease up to 61% in smoke opacity. An improvement of about 9.7% at 7.0 kW in global thermal efficiency was observed. Nevertheless, the other loads' efficiency deteriorated, resulting in a maximum decrease of about 14.6% at 4.0 kW. The total specific fuel consumption increased when ethanol was used, whereas the exhaust gas temperature decreased. The lowest NOX emissions found was 290 ppm at 6.0 kW and an ethanol energy ratio of 21%, although an increase in CO emissions was observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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