Automotive Diesel Fuel Internal Stability Testing with the Use of UV and Temperature as Degradation Factors
Notice bibliographique
Résumé
Diesel fuel stability can be considered from many points of view, of which the two considered most important are stability in contact with the environment and internal stability. Fuel stability in touch with the environment is often defined as oxidation stability, of which measurement procedures are well developed. The presented paper shows that fuel's internal stability can also be important. The internal stability of diesel fuel with the local use of thermal and ultraviolet radiation (UV) as degradation factors and fluorescence signals as a probe is presented in this paper. We show that the internal degradation of fuel with temperature use differs from that with UV and simultaneous both factors use. Our study shows that using temperature as a degradation factor introduces significant fluorescence fading. Moreover, the fluorescence signal restores significantly later than the sample stabilizes at room temperature. The novelty proposed based on examination is hybrid degradation and an examination cycle that enables the simultaneous use of degradation factors and fluorescence reading. For this purpose, a dedicated measurement setup of signal control and processing was constructed and programmed. The measurement procedure of the data series for specific wavelength enables calculation of signal shifts that allow the internal stability classification of diesel fuel samples in less than 30 min with the cost of a single disposable capillary probe and one polymer plug. Premium and regular fuel examination results show that internal fuel stability can be related to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) concentrations and can be modified with dedicated additives.
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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 ».