Non-Evaporating Kerosene Fuel Spray Tip Penetration: A Comparison between Phenomenological Models and Experiments
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Interest in the use of kerosene fuel in diesel engines has garnered researchers’ attention in the past few years due to its improve premixed combustion and its ability to decrease soot emission. The potential of using kerosene in the design stage of a diesel engine is thus a great motivator to study fuel spray development and to evaluate known fuel spray tip correlations and models with respect to their predictive capability with such a fuel. Therefore, the present paper proposes to investigate the spray development of a multi-hole solenoid injector fueled with kerosene under non-evaporative conditions. Moreover, the experimental results are used to evaluate how different phenomenological models proposed in the literature for diesel fuel are able to predict kerosene spray tip penetration. The experimental test rig is composed of a constant-volume pressurized vessel and a camera allowing to visualize the liquid phase using a backlight illumination technique. The influence of the injection pressure is studied at 400, 800 and 1600 bar, while three different injection durations (0.5, 1, and 2 ms) and five ambient pressures (2.5, 5, 10, 15 and 20 bar) are investigated. The experimental results are presented using a nondimensional time and fuel spray tip penetration to facilitate the analysis. The results show, as expected, that increasing the injection pressure or decreasing the ambient pressure results in a faster fuel spray tip penetration. The models that are evaluated include a constant ambient density hypothesis formulation, a variable ambient density model and three empirical correlations. A comparison between the models and experimental results shows that low injection pressure and short injection duration are two conditions in which the models have difficulty to predict the fuel spray tip penetration. Overall, the best performance was offered by the variable density model, which predicted the experimental data well.</div></div>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».