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Enregistrement W4234953474 · doi:10.5194/acp-2018-507

Application of a Hygroscopicity Tandem Differential MobilityAnalyzer for characterizing PM Emissions in exhaust plumes from anAircraft Engine burning Conventional and Alternative fuels

2018· preprint· en· W4234953474 sur OpenAlexafffund
Max B. Trueblood, Prem Lobo, Donald E. Hagen, Steven Achterberg, Wenyan Liu, Philip D. Whitefield

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTransport CanadaU.S. Environmental Protection AgencyFederal Aviation AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésJet fuelDifferential mobility analyzerParticulatesEnvironmental scienceSootNOxMaterials scienceTandemCombustionWaste managementChemistryNanotechnologyEngineeringOrganic chemistryNanoparticleComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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