Experimental Investigation of Performance and Emissions of Spark Ignition Engine Fueled with Blends of HHO Gas with Gasoline and CNG
Notice bibliographique
Résumé
Fossil fuels are widely used all over the world to power the motor vehicles. Due to superfluous consumption of these fuels, their reservoirs are depleting continuously. The huge demand of crude oil has caused the unprecedented price rise, environmental pollution, and global warming which directly affects the living beings as well as the surroundings in which they are surviving. Alternative fuels can suffice the demand with less adverse effects on the environment through the means of different sustainable technologies. Hydroxy gas (HHO) can be effective source of energy to combat these prominent issues. This work covers the experimental analysis of different parameters related to advantages and disadvantages of using HHO as a blend with gasoline and CNG fuel mixture. The analysis is based on engine performance and emissions. The experiments were performed on engine model fueled with a mixture of fuel and HHO gas. HHO was used as a fuel supplement. A compact HHO gas kit was installed in the engine compartment. A 219cc, four stroke, single cylinder spark ignition engine was used. No modifications were required in the engine design as HHO was used as a fuel supplement. The production of HHO was accomplished by the electrolysis of double distilled water in the presence of KOH(aq.) as an electrolyte. Products of water electrolysis consisted of H2 and O2 in the ratio of 2:1 by volumetric basis. Performance enhancement in overall engine characteristics such as brake power, specific fuel consumption, and overall efficiency was observed. Furthermore, a significant reduction in the emissions of unburnt hydrocarbons, carbon monoxide, and carbon dioxide was noticed. However, due to lean air-fuel mixture and tremendous peak combustion temperature the amount of NOx was increased.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».