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Enregistrement W4205515703 · doi:10.5194/amt-2021-320

Aircraft-engine particulate matter emissions from conventional and sustainable aviation fuel combustion: comparison of measurement techniques for mass, number, and size

2022· preprint· en· W4205515703 sur OpenAlexafffund
Joel C. Corbin, Tobias Schripp, B. E. Anderson, Gregory J. Smallwood, Patrick LeClercq, Ewan Crosbie, Steven Achterberg, Philip D. Whitefield, Richard C. Miake‐Lye, Zhenhong Yu, Andrew Freedman, Max B. Trueblood, David Satterfield, Wenyan Liu, Patrick Oßwald, Claire Robinson, Michael A. Shook, Richard H. Moore, Prem Lobo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtTransport CanadaFederal Aviation AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésParticulatesCombustionJet fuelEnvironmental scienceAerosolMeteorologyChemistryWaste managementPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Sustainable aviation fuels (SAFs) have different compositions compared to conventional petroleum jet fuels, particularly in terms of fuel sulphur and hydrocarbon content. These differences may change the amount and physicochemical properties of volatile and non-volatile particulate matter (nvPM) emitted by aircraft engines. In this study, we evaluate whether comparable nvPM measurement techniques respond similarly to nvPM produced by three blends of SAFs compared to three conventional fuels. Multiple SAF blends and conventional (Jet A-1) jet fuels were combusted in a V2527-A5 engine, while an additional conventional fuel (JP-8) was combusted in a CFM56-2C1 engine. We evaluated nvPM mass concentration measured by three real-time sampling techniques: photoacoustic spectroscopy, laser-induced incandescence, and the extinction-minus-scattering technique. Various commercial instruments were tested including three LII 300s, one PAX, one MSS+, and two CAPS PMSSA. Mass-based emission indices (EIm) reported by these techniques were similar, falling within 30 % of their geometric mean for EIm above 100 mg/kgfuel (approximately 10 μg PM m−3 at the instrument), this geometric mean was therefore used as a reference value. Additionally, two integrative measurement techniques were evaluated: filter photometry and particle size distribution (PSD) integration. The commercial instruments used were one TAP, one PSAP, and two SMPSs. These techniques are used in specific applications, such as on-board research aircraft to determine PM emissions at cruise. EIm reported by the alternative techniques fell within approximately 50 % of the mean aerosol-phase EIm. In addition, we measured PM-number-based emissions indices using PSDs and condensation particle counters. The commercial instruments used included TSI SMPSs, a Cambustion DMS500, and an AVL APC, and the data also fell within approximately 50 % of their geometric mean. The number-based emission indices were highly sensitive to the accuracy of the sampling-line penetration functions applied as corrections. In contrast, the EIm data were less sensitive to those corrections since a smaller volume fraction fell within the size range where corrections were substantial. A separate, dedicated experiment also showed that the operating laser fluence used in the LII 300 laser-induced incandescence instrument for aircraft engine nvPM measurement is adequate for a range of SAF blends investigated in this study. Overall, we conclude that all tested instruments are suitable for the measurement of nvPM emissions from the combustion of SAF blends in aircraft engines.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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