An experimental study of engine characteristics and tailpipe emissions from modern DI diesel engine fuelled with methanol/diesel blends
Notice bibliographique
Résumé
Herein, we investigated and analysed the performance and characteristics of a compression ignition engine on methanol/diesel blends and the impact of engine loads on tailpipe emissions and engine performance. Four combinations of blended methanol were tested and compared with pure diesel. Engine characteristics, such as: brake thermal efficiency, brake specific fuel consumption and brake power were analysed. HCs and CO emissions followed similar trends. The highest HCs concentration reached 40 ppm at lower load (L1) for pure diesel and 5 ppm for blended fuel at a higher load (L5, B40). NOx emissions showed a different trend, showing a higher concentration of 640 ppm for higher load (L5, B40) and the lowest concentration appeared at lower load (L1) for pure diesel. For each individual load, with blended methanol at different percentages, NOx has increased with higher methanol blends. Whilst with HCs, CO emissions were reduced with an increased percentage of methanol addition. Additionally, smoke emissions were significantly reduced by increasing the methanol percentage in methanol/diesel blends. Pure diesel at all engine loads showed higher brake thermal efficiency and lower fuel consumption. The highest brake specific fuel consumption was found at lower load (L1, B40) and reached up to 0.75 g/kWh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».