Hydrocarbon Species Impact on NO to NO2 Conversion in a Compression Ignition Engine Under Low Temperature Combustion Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low temperature combustion has proved to be beneficial for low NOx and particulate matter emissions. Renewable fuels, such as biodiesel, alcohol fuels, and ether fuels can further decrease the carbon footprint of the engine. The NO to NO2 ratio in engine out NOx emissions has shown dependency on the concentration of hydrocarbon emissions. This relationship has a significant impact on the design of exhaust after-treatment systems. However, the effect of the renewable fuels on NO to NO2 conversion process is less understood. This paper investigates the impact of DME and propane on the in-cylinder conversion of NO to NO2 in a compression ignition engine. Firing test under low temperature combustion condition is first performed to demonstrate the impact of HC concentration on exhaust NO concentration and composition. Then, motoring tests are performed with a mixture of the HC and NO dosed into the engine intake manifold. The simplified testing scenario makes it easier to understand HC-NO interaction. To simplify the process of understanding the difference in fuel behavior a study of NO to NO2 conversion as a resolution of engine cycle is conducted using a Gas Sampling Valve which is capable of collecting in-cylinder gases at varying crank-angles. The FTIR data from these compression tests can help assist future mechanism studies to be performed. This study aims to describe the impact of the two fuels on the NO to NO2 conversion process and the boundary conditions at which these differences occur.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».