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Enregistrement W7047284854

Fouling propensity, compatibility and stability of diesel/biofuel blends

2011· article· en· W7047284854 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltra-low-sulfur dieselFoulingDiesel fuelBiodieselBiofuelLubricityCombustionDiesel engineCompatibility (geochemistry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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