On-Road CO<sub>2</sub> and NO<sub>x</sub> Emissions for a Heavy-Duty Truck with Hydrogen-Diesel Co-Combustion
Notice bibliographique
Résumé
Heavy-duty diesel trucking is responsible for 25%-30% of the road transportation CO2 emissions in North America. Retrofitting class-8 trucks with a complementary hydrogen fuelling system makes it possible to co-combust hydrogen and diesel in the existing internal combustion engine (ICE), thus minimizing the costs associated with switching to non-ICE platforms and reducing the barrier for the implementation of low-carbon gaseous fuels such as hydrogen. This retrofitting approach is evaluated based on the exhaust emissions of a converted truck with several thousand kilometres of road data. The heavy-duty truck used here was retrofitted with an air-intake hydrogen injection system, onboard hydrogen storage tanks, and a proprietary hydrogen controller enabling it to operate in hydrogen-diesel co-combustion (HDC) mode. The hydrogen controller operates on the J1939 network, similar to the OEM Controller Area Network (CAN) and determines the hydrogen injection rate from hydrogen energy share ratio (RH2) tables based on engine-related parameters. The cycle-total RH2 for the considered in-use operation ranged from 15% to 28%, with a maximum instantaneous value of close to 40%. This range of RH2 has been explored in engine-dynamometer studies in the literature showing promising results without negative combustion anomalies. Here, the real-drive exhaust CO2 and NOx emissions during the HDC operation were compared to those for the neat diesel operation. The OEM sensors were used for on-road exhaust NOx measurement, and their accuracy and cross-sensitivity to interfering gaseous species were examined in controlled laboratory experiments. The road data shows that the exhaust NOx emissions during the HDC operation are reduced compared to the neat diesel baseline, and the tailpipe CO2 reductions are directly correlated to the hydrogen substitution rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,054 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».