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Enregistrement W3164660916 · doi:10.31603/ae.3692

Performance and Fuel Consumption of Diesel Engine Fueled by Diesel Fuel and Waste Plastic Oil Blends: An Experimental Investigation

2020· article· en· W3164660916 sur OpenAlexaff
Sunaryo Sunaryo, Priyo Adi Sesotyo, Eqwar Saputra, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

RevueAutomotive Experiences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelThrust specific fuel consumptionWaste managementDiesel engineCarbureted compression ignition model engineWinter diesel fuelEnvironmental sciencePyrolysis oilFuel oilThermal efficiencyFuel efficiencyLow-density polyethylenePyrolysisPulp and paper industryMaterials scienceAutomotive engineeringDiesel cycleEngineeringPolyethyleneInternal combustion engineCompression ratioChemistryComposite materialCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the performance of the diesel engine in terms of power, torque, specific fuel consumption, and thermal efficiency using diesel and pyrolysis oil. The waste plastic oil (WPO) used in this research was produced through a pyrolysis process using raw materials from Low-density Polyethylene (LDPE) mixed with diesel fuel in volume ratios WPO10, WPO20, WPO30, WPO40, and WPO50. In addition, a performance test was carried out on the single-cylinder diesel engine test bench. The results showed that performing the diesel engine with the addition of WPO increased the average power and torque by 5% and 3%, thereby producing a higher heating value. Furthermore, the concentration of WPO also reduces the level of specific fuel consumption to be more efficient, with a decrease in thermal efficiency. In conclusion, plastic waste pyrolysis oil is a promising alternative fuel applicable to a diesel engine.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,646

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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