Efficiency assessment of oxyhydrogen-enhanced engine tested experimentally with multiple fuel blends
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of a set of experimental tests designed to study the effects of oxyhydrogen blending with the fuels of gasoline, propane, methane, ethanol and methanol on their thermodynamic efficiencies (including energy and exergy efficiencies and power outputs) and carbon dioxide, carbon monoxide, unburned hydrocarbons and nitrogen oxide emissions in a spark-ignition (SI) engine-driven power generator. Each fuel is blended with oxyhydrogen at volumetric ratios of 5 %, 10 %, 15 %, and 20 %. The results demonstrate that oxyhydrogen addition consistently improves engine performance and avoids incomplete combustion. For all tested fuels, an addition of oxyhydrogen leads to a significant reduction in carbon-based emissions, with specific carbon monoxide, unburned hydrocarbons, and carbon dioxide emissions for gasoline decreasing by up to 59 %, 55 % and 52 %, respectively. This is coupled with an increase in power output and thermodynamic efficiencies; methane blends, for instance, achieved a 17 % boost in power output and reached an energy efficiency of over 46 %. Also, these benefits are accompanied by a substantial increase in NO x emissions, for example, NO x emissions for gasoline rising from 10 g/kg fuel to 47.8 g/kg fuel, which is attributed to higher in-cylinder combustion temperatures. The findings reveal a critical trade-off between reducing carbon-based emissions and controlling NO x formation. This work provides a clear evidence-based analysis that underscores the potential of oxyhydrogen as an efficiency booster and decarbonization agent for SI engines, while also highlighting the crucial need for integrated NO x mitigation strategies for environmentally sustainable power generation. • The paper presents a comprehensive experimental work on oxyhydrogen combustion. • The oxyhydrogen use reduces gasoline CO emissions by up to 59 %. • A 20 % HHO addition boosts methane's energy efficiency by 7.5 %. • It helps increase power output for methane blends by about 17 %. • It lowers unburned hydrocarbon emissions for gasoline by up to 55 %.
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 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 ».