Gasoline Direct Injection Engine Emissions of OC and EC: Laboratory Comparisons with Port Fuel Injection Engine
Notice bibliographique
Résumé
To better understand carbonaceous aerosol emissions from gasoline vehicles, a gasoline direct injection (GDI) vehicle with and without a gasoline particle filter (GPF) installed and a port fuel injection (PFI) vehicle were tested on a chassis dynamometer using standard emission drive cycles. Carbonaceous particles emitted from the vehicles were collected on quartz filters and analyzed using three different thermal optical protocols to assess the sensitivity of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) emission estimates to the methods, showing OC obtained by the IMPROVE and EC by the NIOSH protocol was the lowest. Compared to the PFI vehicle, the GDI vehicle had higher EC and OC emissions under cold-start cycles by 1415% and 46%, respectively. However, the OC emission from the PFI vehicle was higher than GDI during an aggressive driving cycle by 146%. By considering OC collected on a quartz filter behind a Teflon filter, the emissions from PFI vehicle were found to be more volatile than the GDI vehicle. This is consistent with the OC forming characteristics for GDI and PFI engines, which are pyrolyzed particles from incomplete combustion and incomplete volatilization of fuel droplets, respectively. Generally, the particle phase OC emissions from gasoline engines are more volatile than other sources (e.g., biomass burning), supported by the very low level of pyrolyzed organic carbon (POC) and small differences among protocols in the current study. Once the GDI vehicle was equipped with a GPF, the removal efficiency of EC was > 98%, but OC emissions could increase as a result of regeneration, suggesting that the effect of a GPF on total carbon emitted to the atmosphere needs further evaluation, especially considering the formation of secondary organic aerosol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».