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Enregistrement W7090307993 · doi:10.18280/jesa.580816

Emission Testing of Flex Fuel Vehicles up to M100/E100: Upgradation of Existing Test Facility for Vehicles below 3.5-ton GVW for Testing Methanol or Ethanol Operated Vehicles

2025· article· en· W7090307993 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFLEXTest (biology)MethanolTest method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is focused on enhancing the existing dilute emission measurement system to accommodate the emission testing of vehicles operating with gasoline blends with methanol and ethanol, dedicated M100/E100 etc. India is moving towards achieving the E20 blend on the pan-country level by April 2025 with the initiations of NITI Aayog and exploring alternate fuels like 100% methanol and ethanol.Government of India is now focused on introducing the flex fuel vehicle (FFV) technology that supports the usage of higher ethanol blends.As per CMVR guidelines for M and N category vehicles with a gross vehicle weight less than 3,500 kg; a dilute emission measurement system is used to evaluate tailpipe pollutants and fuel economy.Most of the present emission systems are compatible with testing the vehicle till M15 and E20 blends.Beyond this percentage, usage of a test facility for M100, E100, and other flex-fuel vehicles, require certain modifications in existing test facility to maintain the precision and reliability of the results considering higher water content in exhaust and effect of condensation on emission measurement due to dilution.The modifications needed, implementation and their impact are experimentally briefed in the present paper.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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