Inhibitor additives to mitigate fossil fuel emissions and its potential role in promoting the energy transition in global cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emission-based fuels are a major source of greenhouse gases like CO2, NOx, CO, SOx, and particulate matter, exacerbating climate change and air pollution. While post-combustion technologies, such as catalytic converters, help reduce emissions, they are expensive and do not address pollutants at the source. Inhibitor additives present a promising solution by modifying combustion chemistry to suppress pollutant formation, enhance oxidation efficiency, and improve fuel performance. Research shows that inhibitors, such as metal-based catalysts (e.g., CeO2, Fe-based compounds), oxygenated additives, and halogen-based flame suppressants, reduce emissions by altering radical chain reactions and promoting complete combustion. When integrated with alternative fuels like biofuels, inhibitors further support energy transitions in global cities by enabling cleaner and more efficient combustion. However, challenges like fuel compatibility, secondary emissions, and long-term engine performance effects must be addressed. Understanding the mechanisms, efficiency, and limitations of inhibitors is crucial for optimizing them in sustainable combustion systems. As emission regulations tighten, inhibitor-based strategies offer a cost-effective, scalable solution to reduce fossil fuel-related pollution. This review explores recent advancements, practical applications, and future research directions to bridge the gap between fundamental science and real-world deployment in energy and transportation sectors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».