Effects of Injection Timing and EGR on Performance of CRDI Diesel Engine Fueled with Ceiba Pentandra Oil Methyl Ester (CPOME), 2-ethylhexyl nitrate and Diesel Blend
Notice bibliographique
Résumé
Diesel engines are highly fuel efficient compared to gasoline engines but due to environmental concerns and the depleting amount of petroleum reserves, the need of biofuel is unavoidable in present world.Biodiesel can be easily prepared by renewable stocks and non-toxic as well as it can be used in pure state or by blending with diesel in a conventional diesel engine without any major engine modifications.In this experimental investigation, effect of injection timing advancement and exhaust gas recirculation on the performance and combustion characteristics of Ceiba Pentandra Oil Methyl Ester (CPOME), 2-ethylhexyl nitrate (EHN) and diesel blend were studied.A blend of 20% CPOME, 76% diesel and 4% EHN was prepared and compared with a blend of 80% diesel and 20% CPOME.Brake thermal efficiency (BTE), Brake specific fuel consumption (BSFC), Heat release rate (HRR), In-cylinder pressure and Rate of pressure rise were analyzed at 40% load for the injection timings of 25bTDC, 30 bTDC, 35bTDC and 40bTDC and various Exhaust Gas Recirculation (EGR) value of 5%,10%,15%.An injection timing of 40 bTDC results in reduced NOx emission, reduced Heat Release rate and Brake Thermal efficiency.Increase in BTE in 40 bTDC and 35 bTDC were recorded with introduction of EGR.The effect of EHN (cetane improver) is noticeable in both performance and combustion characteristics as it increases BTE by 5-10% in many cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».