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Enregistrement W4319078572 · doi:10.1080/17597269.2023.2172781

Microscopic study of EPS-infused biodiesel with DEE and its performance and emissions in a diesel engine

2023· article· en· W4319078572 sur OpenAlexaff
Sogeesh Mulampath Raman, Murari Mohon Roy

Notice bibliographique

RevueBiofuels · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselCetane numberDiesel fuelPulp and paper industryDiesel engineMaterials scienceDiethyl etherBiofuelWaste managementChemistryEnvironmental scienceOrganic chemistryAutomotive engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study is to investigate some important fuel properties of expanded polystyrene (EPS)-infused biodiesel blends without and with the addition of a certain percentage of diethyl ether (DEE), a cetane number (CN) enhancer. The originality of this study is the use of high-CN DEE as an additive for EPS-infused canola biodiesel to investigate a diesel engine’s performance and emissions. Furthermore, we performed a microscopic study (of structure and particle size distribution) of EPS-infused canola biodiesel blends without and with DEE as an additive. Biodiesel is an effective solvent for EPS. EPS-infused biodiesel can be used in diesel engines for power production, and it can be a supplementary energy source for IC engines. This study investigates the EPS-infused biodiesel blend performance and emission in a direct injection (DI) diesel engine at low, medium, and high loads, each at 1000, 2100, and 3000 rpm. The EPS was dissolved in biodiesel at varying concentrations (2, 6, and 10 g/L) at room temperature (25 °C). The results for different EPS-infused biodiesel blends are compared with those of pure diesel and biodiesel, and EPS dissolution and performance improvements with DEE were achieved.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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