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Enregistrement W3169917541 · doi:10.18331/brj2021.8.2.3

Effects of particle size of cerium oxide nanoparticles on the combustion behavior and exhaust emissions of a diesel engine powered by biodiesel/diesel blend

2021· article· en· W3169917541 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel engineNOxDiesel fuelCerium oxideBiodieselDiesel particulate filterCombustionMaterials scienceExhaust gas recirculationDiesel exhaustThermal efficiencyExhaust gasSootWaste managementBrake specific fuel consumptionNanoparticleAutomotive engineeringEnvironmental scienceOxideChemistryNanotechnologyEngineeringCatalysisMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meeting the emission norms specified by governing bodies is one of the major challenges faced by engine manufacturers, especially without sacrificing engine performance and fuel economy. Several methods and techniques are being used globally to reduce engine emissions. Even though emissions can be reduced, doing so usually entails a deterioration in performance. To address this problem, nanoadditives such as cerium oxide (CeO2) nanoparticles are used to reduce engine emissions while improving engine performance. However, some aspects of the application of these nanoadditives are still unknown. In light of that, three sizes of CeO2 nanoparticles (i.e., 10, 30, and 80 nm) and at a constant volume fraction of 80 ppm were added to a 20% blend of waste cooking oil biodiesel and diesel (B20). A single-cylinder diesel engine operating at a 1500 rpm speed and 180 bar fuel injection pressure was used to compare the performance and emission characteristics of the investigated fuel formulations. The results showed that the addition of CeO2 nanoparticles led to performance improvements by reducing brake specific fuel consumption. Moreover, the catalytic action of CeO2 nanoparticles on the hydrocarbons helped achieve effective combustion and reduce the emission of carbon monoxide, unburnt hydrocarbon, oxides of nitrogen, and soot. Interestingly, the size of the nanoadditive played an instrumental role in the improvements achieved, and the use of 30 nm-sized nanoparticles led to the most favorable performance and the lowest engine emissions. More specifically, the fuel formulation harboring 30 nm nanoceria reduced brake specific fuel consumption by 2.5%, NOx emission by 15.7%, and smoke opacity by 34.7%, compared to the additive-free B20. These findings could shed light on the action mechanism of fuel nanoadditives and are expected to pave the way for future research to develop more promising fuel nanoadditives for commercial applications.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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