NOx Measurement and Characterization in a Gaseous Fueled High-Pressure Direct-Injection Engine
Notice bibliographique
Résumé
Heavy-duty (HD) vehicles are a crucial part of the transportation sector; however, strict governmental regulations will require future HD vehicles to meet even more rigid NOx emission standards than what already exist. The use of natural gas (NG) as the primary fuel in HD vehicles can immediately reduce the NOx emissions through lower flame temperatures as compared to traditional diesel and can serve as a precursor to even less carbon intensive fuels as they become more readily available. Pilot ignited direct injection natural gas (PIDING) engine technology is one example of how NG can be used in HD vehicles while maintaining diesel-like efficiency. However, NOx emissions still need to be mitigated to avoid negative air quality effects. Exhaust gas recirculation (EGR) is known to reduce in-cylinder temperatures and thus reduce in-cylinder NOx emissions in diesel engines, but the effects of EGR are not as well understood in PIDING engines. The intent of this study is to develop a better understanding of the sensitivity of NOx to the specific effects of EGR in PIDING engines by experimentally identifying the limits of EGR on a single cylinder research engine (SCRE). Two different equivalence ratios (φ) of 0.6 and 0.7 were used while maintaining engine load at 12 bar GIMEP, combustion phasing, and engine speed throughout an EGR sweep. The maximum EGR rate tested was ∼50% for each φ. Combustion instability (measured by the coefficient of variability (COV) of peak cylinder pressure (PCP) and GIMEP) increased by 2 and 3% at maximum EGR for φ = 0.6 and 0.7 respectively. NOx emissions were reduced ∼80% up to 25% EGR. However, NOx sensitivity to the effects of EGR diminish significantly at rates above 35%. The inverse is also true for particulate matter (PM) and methane in that these emissions significantly increase at EGR rates above 35%. Lastly, exhaust mounted electrochemical NOx sensors were found to be effective and comparable to lab-grade emissions analyzers while being more cost effective and less intrusive.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».