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Enregistrement W4307793408 · doi:10.1002/cjce.24748

Influence of <i>n</i> ‐butanol and isomers on the combustion mechanisms of isooctane and coke formation based on <scp>ReaxFF</scp> simulation

2022· article· en· W4307793408 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Liu, Xin Wei, Weizhen Sun, Ling Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReaxFFCombustionChemistryCokeHydrocarbonn-ButanolOrganic chemistryButanolFormaldehydeChemical engineeringEthanolMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fuel additives play a significant role in enhancing the thermal stability of fuel combustion. The effect of additives on the combustion of hydrocarbon fuels and the combustion performances of isooctane with three different isomer additives, ( n ‐butanol (1‐BuOH), diethyl ether (DEE), and 2‐butanol(2‐BuOH)), and additive‐free isooctane were explored by ReaxFF simulation in this work. The simulation system was heated to 3000 K at a heating rate of 10 K/ps and kept stable at 3000 K. A variety of combustion products (e.g., small gas molecules and C1‐C8 hydrocarbon compounds) in each system were analyzed, and the reaction paths were speculated based on the computed trajectory. The simulation results showed that the CC bond scission reaction dominated the combustion process of the three additives. All three additives promote the formation of toxic carbonyl compounds such as formaldehyde, while the pure DEE additive has the best inhibition effect on the formation of the coke precursor, C 2 H 2 , C 3 H 4 , and C 3 H 6 . The pure 1‐BuOH additive can shorten the initial reaction time of the reactants. The effects of DEE/1‐BuOH additive on the combustion of isooctane were investigated to obtain a desirable additive mixture with good performance. The expansion of the DEE proportion (80%/20% DEF/1‐BuOH) shows a slightly better coke (C 3 H 4 and C 3 H 6 ) reduction effect, while the inhibition effect is not as obvious as that of a pure DEE additive.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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