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Enregistrement W3129643736 · doi:10.3389/fmech.2021.642187

Editorial: Advances in Compression Ignition Natural Gas–Diesel Dual-Fuel Engines

2021· editorial· en· W3129643736 sur OpenAlexaff
Hongsheng Guo, Hailin Li, Lino Guzzella, Masahiro SHIOJI

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Mechanical Engineering · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelIgnition systemCompressed natural gasDual (grammatical number)Natural gasEnvironmental scienceEngineeringPetroleum engineeringNuclear engineeringAutomotive engineeringWaste managementMechanical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural gas (NG) has been recognized as a low-carbon clean fuel that generates about 20-30% less carbon dioxide (CO 2 ) and much less particulate matter (PM) emissions than diesel. Replacing diesel by NG in compression ignition diesel engines helps reduce CO 2 and PM emissions. Dual-fuel technology is an effective way to replace diesel by NG in diesel engines. However, there are some technical issues that are limiting the wide application of NG-diesel dual-fuel engines. These include the limited replacement ratio, efficiency deterioration, and especially the low combustion efficiency of NG due to the incomplete combustion of methane. Emissions of unburned methane are also an issue because of its very high global warming potential. This research topic gathers contributions that highlight the advantages/disadvantages and address the existing issues of NG-diesel dual-fuel engines.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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