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Enregistrement W4405037908 · doi:10.53941/ijamm.2024.100020

Combustion Management of Neat Dimethyl Ether Combustion for Enabling High Efficiency and Low NOx Production

2024· article· en· W4405037908 sur OpenAlexafffundabout
Simon Leblanc, Binghao Cong, Navjot Singh Sandhu, Long Jin, Xiao Yu, Ming Zheng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Automotive Manufacturing and Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Windsor
Mots-clésDimethyl etherNOxCombustionWaste managementProduction (economics)Environmental scienceProcess engineeringChemical engineeringChemistryOrganic chemistryEngineeringMethanolEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Article Combustion Management of Neat Dimethyl Ether Combustion for Enabling High Efficiency and Low NOx Production Simon LeBlanc, Binghao Cong, Navjot Sandhu, Long Jin, Xiao Yu and Ming Zheng * Department of Mechanical, Automotive and Materials Engineering, University of Windsor, 401 Sunset Avenue, Windsor, ON N9B 3P4, Canada * Correspondence: mzheng@uwindsor.ca Received: 30 June 2024; Revised: 30 September 2024; Accepted: 10 October 2024; Published: 23 October 2024 Abstract: Modern compression ignition engines heavily rely on exhaust gas recirculation to reduce NOx emissions. Despite this, complex and expensive after-treatment systems are still necessary to comply with stringent emission regulations. Conventional diesel combustion operates on a robust and readily controllable mode through which the high-pressure fuel injection and combustion processes are intimately coupled. The heterogeneous nature of direct injection systems is liable to the NOx-soot trade-off inherent to diesel-fueled engines. Dimethyl ether (DME) presents a unique fuel that is reactive, volatile, and oxygenated, offering significant potential to address emission challenges with reduced reliance on aftertreatment systems. In this research, the combustion management of neat DME fuel was investigated using a high-pressure direct injection system. Principally, the suitability of single-shot fuel scheduling as a combustion management technique for DME under low NOx production was explored. The transient high-pressure injection behaviour of DME was characterized with an offline test bench. A single-cylinder research engine platform was employed to study DME combustion characteristics. A wide range of engine conditions was investigated, including injection pressures from 200 bar up to 880 bar and engine loads from 1 bar up to 17 bar indicated mean effective pressure (IMEP). The combustion management of DME as it relates to fuel injection and operating boundary conditions was emphasized throughout the work. To accomplish this, tests were conducted at direct comparison conditions to diesel operation. Most notably, the DME combustion process finished in a shorter period than diesel, albeit with a significantly longer injection duration. At most operating conditions, the soot emissions were below that of upcoming emission regulations without particulate filter exhaust treatment. Even under high engine load operation—17 bar IMEP—of neat DME, the NOx emissions could be readily contained via EGR management to 51 ppm engine-out NOx during which soot reached a maximum of 1.0 FSN. Such operating circumstances of high engine load and low oxygen availability (overall lambda of 1.2) exhibited a deterministic combustion timing control via injection timing while performing with low combustion noise (4.8 bar/°CA) and high burning efficiency (98.5%).

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)0,000
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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