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Enregistrement W7071977607

Відновлюване дизельне паливо для автомобільного транспорту: моделювання випаровування

2024· article· en· W7071977607 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelWinter diesel fuelRenewable energyVegetable oil refiningRenewable fuelsBiofuelFossil fuel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction of a plant for the production of green hydrogen in Ukraine by the Ukrainian company «Hydrogen Ukraine», in the city of Reni, near Odessa, adds optimism about the use of hydrogen as a fuel for road transport. But on the other hand, a lot of cars that have already been in use and run on diesel fuel are imported to Ukraine from Europe. The high emissions of nitrogen oxides that these vehicles have when using diesel fuel have led to a ban on their use in Europe. But a good solution for Ukraine may be to replace diesel fuels with other alternative fuels, such as renewable fuels. Replacing traditional fuels in the transport sector is a major challenge, as any alternative fuel must provide comparable energy density. Renewable fuels such as renewable diesel (also known as green diesel and hydrotreated vegetable oil) are particularly suitable for this purpose, as they have significant advantages over other alternative fuels, necessitating modifications to the existing fleet of internal combustion engines. Renewable diesel is already used in road transport as a substitute for diesel fuel in the USA, Sweden, Finland, Canada, etc. countries of the world. Renewable diesel has some differences from fossil diesel, such as lower density, higher flash point, reduced evaporation losses and slightly increased viscosity. The purpose of this work is to simulate the evaporation of renewable diesel for road transport. For this purpose, the physical properties of renewable diesel in comparison with diesel fuel were analyzed. The most common peaks in the studied RD were in the range of n-C17 to n-C18, and almost all components ended in n-C18. Simulation of evaporation of biodiesel and renewable diesel fuel was performed. It was assumed that the droplet, which had an initial temperature of 360 K, moved under stationary conditions at a speed of 10 m/s. The initial radius of the droplet was assumed to be equal to 12.66 μm. The ambient temperature and pressure were assumed to be constant at 800 K and 30 bar, respectively. The simulations showed a shorter lifetime of droplets from biodiesel and also renewable diesel compared to diesel fuels. The evaporation of renewable fuel droplets will depend on the composition of that fuel, so it is important to know the composition of the renewable fuel to modelling the evaporation process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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