Application of a Hygroscopicity Tandem Differential MobilityAnalyzer for characterizing PM Emissions in exhaust plumes from anAircraft Engine burning Conventional and Alternative fuels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the last several decades, significant efforts have been directed toward better understanding the gaseous and Particulate Matter (PM) emissions from aircraft gas turbine engines. However, limited information is available on the hygroscopic properties of aircraft engine soot particles, in particular their soluble mass fraction (SMF). This parameter plays an important role in the water absorption, airborne lifetime, obscuring effect, and detrimental health effects of these particles. This study reports the description, detailed lab-based performance evaluation of a robust Hygroscopic-Tandem Differential Mobility Analyzer (H-TDMA) and subsequent field deployment to measure the SMF of aircraft engine soot particles in the exhaust from CFM56-2C1 engines burning several fuels during the Alternative Aviation Fuel EXperiment (AAFEX) II campaign. The fuels used were a conventional JP-8, tallow-based hydro-processed esters and fatty acids (HEFA), Fischer-Tropsch, a blend of HEFA and JP-8, and Fischer-Tropsch doped with Tetrahydrothiophene (an organosulfur compound). In all cases the SMF was observed to increase with fuel sulfur content and engine power condition. SMF decreseased with increasing particle size. The highest SMFs (~ 80 %) were found in the smallest particles, typically those with diameters of 10 nm.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».