Towards nationwide implementation of 40% biodiesel blend fuel in Indonesia: a comprehensive road test and laboratory evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This research focused on evaluating the technical viability of using biodiesel with a blending ratio of 40% v/v, which is expected to be implemented soon in Indonesia. Two kinds of biodiesel blends were prepared, a blend of 60% diesel fuel and 40% biodiesel (B40) and a blend of 60% diesel fuel, 30% biodiesel, and 10% hydrogenated vegetable oil (HVO) (B30D10). The fuels were tested on EuroII vehicles without any engine modifications through a 50,000 km endurance road test. Laboratory tests were also performed at certain traveled distances to evaluate various engine parameters, including power, fuel economy, exhaust emissions, and used engine oil properties. Engine components were inspected upon the completion of the road test. Cold-start ability was also examined to confirm the suitability of the investigated biofuels at low-temperature operating conditions in Indonesia. The road test results showed that vehicles fuelled with B40 and B30D10 could reach a distance of 50,000 km without encountering any technical issues. The laboratory evaluation during the road test indicated that B30D10 had a higher power and fuel economy than B40, with a maximum difference of 2%. Furthermore, B30D10 emitted lower CO, HC, and PM emissions than B40 throughout the distance traveled, with maximum differences of 11.4%, 14.7%, and 22.6%, respectively, but led to 15% higher NOx. Engine component inspection and used engine oil analysis confirmed the fulfillment of the manufacturer's recommendations for both B40 and B30D10. Finally, B40 and B30D10 were suitable for operating at low ambient temperatures in Indonesia, confirming them as practical options to be implemented in the nationwide 40% biodiesel blend fuel.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».