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Enregistrement W4390904547 · doi:10.1115/icef2023-109966

Effect of Hydrogen Enrichment on Combustion and Emissions of a Heavy Duty Natural Gas - Diesel Dual Fuel Engine at Low and Medium Load Conditions

2023· article· en· W4390904547 sur OpenAlexaff
Hongsheng Guo, Amin Yousefi, Shouvik Dev, Brian Liko, Simon Lafrance

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelNatural gasCombustionMethaneEnvironmental scienceWaste managementFlue-gas emissions from fossil-fuel combustionDiesel exhaustDiesel engineInternal combustion engineExhaust gas recirculationChemistryExhaust gasAutomotive engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diesel engines are widely used due to their higher reliability and superior fuel conversion efficiency. However, they generate significant amount of carbon dioxide (CO2) and particulate matter (PM) emissions. Natural gas is a low carbon and clean fuel that generates less CO2 and PM emissions than diesel during combustion. Replacing diesel by natural gas in internal combustion engines helps reduce both CO2 and PM emissions. A practical and efficient way to replace diesel by natural gas is natural gas-diesel dual fuel combustion. One concern for natural gas-diesel dual fuel combustion engines is the methane slip which offsets the advantage of low CO2 and PM emissions of natural gas combustion. Hydrogen enrichment enhances the burning rates and extends flammability limits of hydrocarbon fuels, and therefore has potential to help address the issue of methane slip in natural gas-diesel dual fuel engines. This paper investigated the effect of hydrogen enrichment on combustion and emissions of a heavy duty natural gas-diesel dual fuel engine at low and medium load conditions. About 45% volume based hydrogen was blended with natural gas and introduced into the cylinder via engine intake manifold of a single cylinder heavy duty research engine. Overall 75% diesel was displaced by hydrogen enriched natural gas. The results revealed that hydrogen enrichment reduced methane emissions by about 44 to 58% at the investigated conditions. Meanwhile, hydrogen enrichment also improved engine efficiency at most operation conditions, especially when methane slip was significant. As a result, hydrogen enrichment helped reduce CO2 equivalent emissions by about 17 to 38% compared to natural gas only – diesel dual fuel operation, although the overall energy fraction from hydrogen in the fuel input to the cylinder was less than 15%. Hydrogen enrichment also significantly decreased carbon monoxide emissions. A side effect of hydrogen enrichment was the increase in NOx emissions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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