Impact of Fuel Injection Pressure on Spray and Combustion Characteristics of OME and Diesel Blends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emission regulations focus on the simultaneous reduction of NOx and particulate matter emissions, especially for heavy-duty engines. Oxygenated fuels offer significant advantages in reducing particulate emissions while having little effect on NOx emissions. In addition, renewable fuels present a GHG emission advantage to meet the zero-emission requirements of future hydrocarbon fuels. Among the leading contenders, oxymethylene dimethyl ether (OME) fuels have the potential to be used for direct injection applications. OME as a blend with diesel fuel offers a direct means of improving the emissions of current on-road diesel engines without modification. In this paper, an empirical investigation into spray behavior and engine performance of diesel/OME fuel at 10% by mass has been performed under various fuel injection pressures. Neat diesel fuel was tested as a baseline case. The results are compared to tests under matching conditions using a diesel and OME fuel blend with a focus on spray characteristics, combustion behavior, and engine-out emissions. The physical properties of OME improve the volatility of diesel fuel and can tolerate shorter mixing times without promoting PM production. The PM emissions were found to be reduced by up to 50% and the combustion efficiency was improved at matching NOx levels with OME blending.
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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 | 0,001 |
| 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 ».