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Enregistrement W4362705965 · doi:10.4271/2023-01-0281

On-Road CO<sub>2</sub> and NO<sub>x</sub> Emissions for a Heavy-Duty Truck with Hydrogen-Diesel Co-Combustion

2023· article· en· W4362705965 sur OpenAlexaff
Pooyan Kheirkhah, Patrick Steiche, Tyson Whyte, Mang Guan, Patrick Kirchen

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckHydrogenDiesel fuelHydrogen storageWaste managementEnvironmental scienceAutomotive engineeringChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Heavy-duty diesel trucking is responsible for 25%-30% of the road transportation CO<sub>2</sub> 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.</div><div class="htmlview paragraph">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 (<i>R</i><sub>H2</sub>) tables based on engine-related parameters.</div><div class="htmlview paragraph">The cycle-total <i>R</i><sub>H2</sub> for the considered in-use operation ranged from 15% to 28%, with a maximum instantaneous value of close to 40%. This range of <i>R</i><sub>H2</sub> has been explored in engine-dynamometer studies in the literature showing promising results without negative combustion anomalies. Here, the real-drive exhaust CO<sub>2</sub> and NO<sub>x</sub> emissions during the HDC operation were compared to those for the neat diesel operation. The OEM sensors were used for on-road exhaust NO<sub>x</sub> measurement, and their accuracy and cross-sensitivity to interfering gaseous species were examined in controlled laboratory experiments. The road data shows that the exhaust NO<sub>x</sub> emissions during the HDC operation are reduced compared to the neat diesel baseline, and the tailpipe CO<sub>2</sub> reductions are directly correlated to the hydrogen substitution rates.</div></div>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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