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Enregistrement W4251549137 · doi:10.1115/gt2010-22494

Emissions From a Gas Turbine Sector Rig Operated With Synthetic Aviation and Biodiesel Fuel

2010· article· en· W4251549137 sur OpenAlexaff
Greg Pucher, W. Allan, Pierre Poitras

Notice bibliographique

RevueVolume 2: Combustion, Fuels and Emissions, Parts A and B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensCommunications Security EstablishmentRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionCombustion chamberNozzleSynthetic jetEnvironmental scienceMaterials scienceJet fuelExhaust gasJet (fluid)CombustorBiodieselWaste managementChemistryMechanical engineeringEngineeringAerospace engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in exhaust emissions, smoke production, exhaust pattern factor, deposit build-up and fuel nozzle spray characteristics for various blends of conventional commercial jet fuel (Jet A-1) with synthetic and biodiesel formulations were investigated. Three synthetic fuel formulations and four Fatty Acid Methyl Esters (FAME) were evaluated as such. The synthetic fuels were tested in both neat (100%) and 50% by volume blends with Jet A-1, while the FAME fuels were blended in 2% and 20% proportions. The Combustion Chamber Sector Rig (CCSR), which houses a Rolls Royce T-56-A-15 combustion section, was utilized for emissions, deposits and exhaust pattern factor evaluation. A combustion chamber exhaust plane traversing thermocouple rake was employed to generate two dimensional temperature maps during operation. Following combustion testing, several combustion system components, including the combustion chamber, fuel nozzle and igniter plug were analyzed for relative levels of deposit build-up. A Phase Doppler Anemometry (PDA) system was employed to determine differences in droplet size distributions while an optical spray pattern analyzer was used to compare the spray pattern for the various fuel blends as they emerged from the T-56 nozzle.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,969

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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