Reducing emissions and fuel consumption in supersonic aviation with ammonia hybrid engines
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Notice bibliographique
Résumé
Ammonia, emerging as a zero-carbon aviation fuel, presents potential for high-energy hydrogen storage and rapid conversion medium to electricity. Recent electrification efforts in the aviation industry further reinforces its importance as electricity direct storage has challenges especially in terms of their low energy density and maximum attainable airspeed with motor-propellers. This study explores a supersonic hybrid electric engine for medium-haul airlines, combining ammonia-powered turbofan with a proton exchange membrane fuel cell. Mathematical modeling helps generate parametric dataset across different flight phases which is then used for training a physics-informed artificial neural network to identify optimum design points in terms of safety, efficiency and emissions. The hybrid engine outperforms legacy aircraft like the Concorde and subsonic turbofans fueled with either ammonia or fossil kerosene; achieving around 18% reduction in specific fuel consumption and about 31% lower NOx pollutants. Moreover, maintaining high fuel cell power draw-down towards the fan for propulsion also helps achieve greater overall efficiencies than non-hybrids and further ensures that the engine core has enough residual power to operate safely, even after loss of single engine core during flight. Additionally, contrail analysis reveals that the ammonia-fueled PEMFC hybrid forms up to 70% fewer ice crystals than hydrocarbon-based systems, potentially lowering climate forcing of resulting contrails. However, due to higher water vapor emission indices and lower exhaust temperatures, contrails from the hybrid engine can form at ambient temperatures up to 20–30 K warmer than those required by conventional engine configurations.
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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 découle