Fouling propensity, compatibility and stability of diesel/biofuel blends
Notice bibliographique
Résumé
Varying levels of carburization (fouling) were observed when vaporizing ultra-low sulphur diesel fuels and biofuel blends for use in a Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) engine to study fuel performance and characteristics in a well controlled research test cell. The fouling propensity of fuels and fuel blends, which is directly related to compatibility and thermal stability characteristics, was investigated to understand the chemistry involved in foulant precursor formation The base fuel was a commercial ULSD diesel fuel. The two blending stocks were a fatty acid methyl ester (FAME) biodiesel derived from canola oil and a renewable diesel blending component (biodiesel-B) obtained by hydrotreating vegetable oil. Compatibility tests indicated that petroleum ULSD and specific biofuels are compatible with each other at any blending ratio. Fouling tests suggested that, for all the diesel blends, the fouling propensity was very low level. Thermal stability tests-fuel thermal oxidation test (JFTOT), breakpoint temperature, oxidation stability, induction time, and peroxide number-indicated that the renewable diesel and biodiesel blends with ULSD have good thermal stability. However, stability consequences of different fuel samples can be described as: ULSD > Biodiesel-B B5 > Biodiesel-B B20 > FAME B5 > FAME B20. The fouling observed in HCCI engine operation could be caused by the heating configuration used in engine design combined with temperature and oxygen levels. The hydrodynamic conditions, mass and heat transfer could lead to fouling and need further research.
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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 | 0,001 | 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 ».