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Enregistrement W6910115481 · doi:10.4224/40002680

Civil Aviation Alternate Fuels Contrails and Optical Measurements Research (CAAFCOMR) – particulate emissions and contrails analysis

2020· report· en· W6910115481 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2020
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaTransport Canada
Mots-clésCruiseCivil aviationParticulatesAltitude (triangle)Ice cloudOptical depth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the period August 2019 to March 2020, the project Civil Aviation Alternate Fuels Contrails Optical Measurements Research (CAAFCOMR) was undertaken by the NRC, under sponsorship of Environment & Climate Change Canada, Transport Canada, LanzaTech and the NRC. The NRC Falcon undertook flight operations on Jet A1 and unblended LTPNNL ATJ-derived SPK bio-jet fuels. High altitude cruising flight contrails at typical air transport cruise Mach Numbers of 0.75-0.84 were sought for each flight, with engines operating at maximum continuous thrust (MCT). In cruise, young contrails and emissions data was measured by the NRC CT-133 research aircraft, out to 1.2 minutes age. This was sufficient length to identify the state of contrails, persistent or sublimating, as dictated by background atmospheric conditions – both states were encountered upon CAAFCOMR flights. CT-133 measurements consisted of contrail optical thickness, ice particle size and number, particulate and gaseous emissions from the Falcon in cruise. The project was a follow-on from project CAAFCEB, for which the jet fuels were Jet A1, JP-5 and 92% LTPNNL blended with 8% petroleum-derived aromatics. The objectives of CAAFCOMR were the measurement of contrails under a contemporary limit-state (100%, no sulphur nor aromatics and maximum hydrogen content, 15.3%) of biofuel technology and to obtain contrail optical thickness measurement comparisons. All contrails were generated by the NRC Falcon, with the same engines. Individual engine emissions and ice particle formation were not measured. Rather, the wake and contrail cross-sections were measured holistically, over the full vertical and lateral extents. A number of lateral/vertical transects, typically nine, were concatenated in the line-of-flight (contrail axis) direction to form re-constructed contrails, integration of which enabled the autonomous derivation of contrail ice particle number Apparent Emission Indices (EIn). In addition and for the first time for NRC contrail flight research, CO₂ concentration was used as a species intermediary, for the derivation of contrail ice particle EIn. Thus, the cross-accuracy of the two methods were inter-compared. The mean difference between methods was approximately 20%. Three ATJ SPK//Jet A1 flights were conducted, with one sublimating contrail and two persistent contrails achieved for each fuel. The 100% ATJ SPK persistent contrails were generated at significantly greater initial growth rates than those for Jet A1, as sensed by the FSSP-100 for >0.5 μm ice particle sizes, in ice-mass EIm, overall optical depth EIo, zenithal optical obscurity, and median ice particle size, whilst ice particle number EIn, were similar, at a contrail age of approximately 0.05 minutes. Thereafter the ATJ SPK >0.5 μm contrails grew at slow temporal rates, with the ice particle size reducing as EIn increased slowly. Jet A1 contrail >0.5 μm ice particle size, EIn, EIm, EIo, and zenithal obscurity all grew at greater rates, so that by an extrapolated contrail age of three minutes, the ATJ SPK contrails were 71-96% thinner in EIn and EIo, zenithal obscurity was 20-50% lower and median ice particle size 0-30% lower. With similar uncertainty margining, overall PM emissions from ATJ SPK c.f. with Jet A1 were 72-93% lower in number. nvPM, i.e. soot, mass was 37-93% lower, soot particle number a mean 35% lower and soot mean size approximately 50% lower.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission4
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