MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413021891 · doi:10.1016/j.fuel.2025.136433

NOx formation in ethylene-ethanol dual fuel counter-flow flames

2025· article· en· W4413021891 sur OpenAlexafffund
John Z. Wen, Hongsheng Guo

Notice bibliographique

RevueFuel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNational Research Council CanadaNatural Resources CanadaNational Research Council
Mots-clésNOxEthyleneEthanolChemistryDual (grammatical number)Flow (mathematics)Materials scienceEnvironmental scienceCombustionOrganic chemistryMechanicsCatalysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable based dual-fuel engine technologies are among these promising and feasible solutions for achieving low-carbon transportation in a near term. This study examines nitrogen oxides (NO x ) emissions on a counter-flow flame burner fueled with ethanol and ethylene at different supply ratios. Instead of air or oxygen, lean premixed ethanol/oxygen/nitrogen was supplied at one side of the burner, while mixture of ethylene/nitrogen was fed from the other side. In comparison to the ethylene–air counter-flow flame, introduction of ethanol from other side of the burner not only increased the maximum flame temperature by about 100⁰C but also produced a broader flame region, both contributing to elevated NO x emissions. Modeling these flames with detailed reaction mechanisms revealed the dominating role of the prompt NO pathway, in spite of the contribution of the thermal NO pathway to certain extent. Detailed reaction pathways of NO x formation were investigated and the dominating pathways suggest the increased oxygen availability in the extended reaction region and the higher flame temperature played significant roles. These findings indicate that introduction of ethanol to the oxidant side may affect the combustion efficiency and fuel chemistry, necessitating careful control of mitigating the NO x emission, which should provide insights for optimizing heavy-duty dual fuel combustion engines.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,618

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFuelMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207