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Enregistrement W4309797130 · doi:10.1115/icef2022-90487

Effects of Biogas Flow Rate and Composition on Combustion and Emissions of a Small Biogas-Diesel Dual-Fuel Generator

2022· article· en· W4309797130 sur OpenAlexaffabout
Roya Missaghian, Shouvik Dev, David Stevenson, Hongsheng Guo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasDiesel fuelDiesel generatorEnvironmental scienceWaste managementCombustionDiesel engineGreenhouse gasAutomotive engineeringDiesel cycleInternal combustion engineEngineeringPetrol engineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diesel fueled generators are widely used to provide electricity in off-grid locations in Canada. Transporting diesel fuel to such generally remote locations is often an expensive endeavor and the cost of the electricity may swell to as much as three times the Canadian national average. This also makes it challenging to reduce the greenhouse gas (GHG) emissions in such locations. One solution is to convert the locally available waste biomass into biogas which can subsequently be used in these diesel generators to offset the diesel use. The objective of this study is to demonstrate the use of biogas-diesel dual-fuel combustion in a small diesel generator and study the effects of the biogas flow rate and composition on its operation. The study is unique in highlighting the challenges associated with the application of biogas-diesel dual-fuel combustion in such small generators which typically operate at high engine speeds. The study is conducted on a 4.0 kW diesel generator which is powered by a four-stroke, single-cylinder, direct injection diesel engine. The generator’s intake manifold is modified to introduce biogas, and the diesel supply and return lines are rerouted to a separate tank to measure fuel consumption. Tests are conducted at an electrical load of 3.3 kW with the engine running at 1800 rpm. Other measurements include in-cylinder pressure, exhaust temperature and exhaust emissions. Biogas is simulated by combining compressed natural gas (CNG – with ∼95% CH4) from pipeline supply and carbon dioxide (CO2) and nitrogen (N2) from high purity gas bottles. Three common biogas compositions are evaluated with the biogas flow rate progressively increased. Increasing the biogas flow rate leads to higher hydrocarbon and carbon monoxide emissions in comparison to diesel-only operation, though emissions of nitrogen oxides are reduced. Distinct differences are observed in the performance of the engine when the composition of biogas is changed.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,526

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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