Experimental verification of principal losses in a regulatory particulate matter emissions sampling system for aircraft turbine engines
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.
Notice bibliographique
Résumé
A sampling system for measuring emissions of nonvolatile particulate matter (nvPM) from aircraft gas turbine engines has been developed to replace the use of smoke number and is used for international regulatory purposes. This sampling system can be up to 35 m in length. The sampling system length in addition to the volatile particle remover (VPR) and other sampling system components lead to substantial particle losses, which are a function of the particle size distribution, ranging from 50 to 90% for particle number concentrations and 10-50% for particle mass concentrations. The particle size distribution is dependent on engine technology, operating point, and fuel composition. Any nvPM emissions measurement bias caused by the sampling system will lead to unrepresentative emissions measurements which limit the method as a universal metric. Hence, a method to estimate size dependent sampling system losses using the system parameters and the measured mass and number concentrations was also developed (SAE 2017; SAE 2019). An assessment of the particle losses in two principal components used in ARP6481 (SAE 2019) was conducted during the VAriable Response In Aircraft nvPM Testing (VARIAnT) 2 campaign. Measurements were made on the 25-meter sample line portion of the system using multiple, well characterized particle sizing instruments to obtain the penetration efficiencies. An agreement of ± 15% was obtained between the measured and the ARP6481 method penetrations for the 25-meter sample line portion of the system. Measurements of VPR penetration efficiency were also made to verify its performance for aviation nvPM number. The research also demonstrated the difficulty of making system loss measurements and substantiates the E-31 decision to predict rather than measure system losses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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