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Enregistrement W4394685179 · doi:10.4271/2024-01-2822

Effect of Spark Assisted Compression Ignition on the End-Gas Autoignition with DME-air Mixtures in a Rapid Compression Machine

2024· article· en· W4394685179 sur OpenAlexaff
Long Jin, Xiao Yu, Meiping Wang, Graham T. Reader, Ming Zheng

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompression (physics)SPARK (programming language)Ignition systemAutoignition temperatureMaterials scienceAutomotive engineeringMechanical engineeringNuclear engineeringComputer scienceComposite materialEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Substantial effort has been devoted to utilizing homogeneous charge compression ignition (HCCI) to improve thermal efficiency and reduce emission pollutants in internal combustion engines. However, the uncertainty of ignition timing and limited operational range restrict further adoption for the industry. Using the spark-assisted compression ignition (SACI) technique has the advantage of using a spark event to control the combustion process. This study employs a rapid compression machine to characterize the ignition and combustion process of Dimethyl ether (DME) under engine-like background temperature and pressures and combustion regimes, including HCCI, SACI, and knocking onsite. The spark ignition timing was swept to ignite the mixture under various thermodynamic conditions. This investigation demonstrates the presence of four distinct combustion regimes, including detonation, strong end-gas autoignition, mild end-gas autoignition, and HCCI. The observation indicates that HCCI exhibits a relatively low-pressure rise rate and a prolonged combustion duration.</div><div class="htmlview paragraph">On the other hand, the detonation case can achieve a fast flame propagation velocity of up to 2.4 km/s, generating high-frequency pressure oscillation. Pressure traces were processed using the Fast Fourier Transform (FFT) method to characterize the different end gas autoignition regimes under various spark timing. Moreover, hydrogen fuel blends with DME to reduce the auto-ignition tendency of DME fuel but increase the flame propagation speed. The combustion characteristics of the autoignition-initiated flames are compared with that of using neat DME fuel via pressure measurement and high-speed images. The results demonstrated that deploying hydrogen into the fuel exhibits enhanced knock resistance and reductions in pressure oscillations.</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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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