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Enregistrement W7098937818

IMPACT OF FUEL COMPOSITION ON EMISSIONS AND PERFORMANCE OF GTL KEROSINE BLENDS IN A CESSNA CITATION II

2011· article· en· W7098937818 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet fuelTurbofanJet engineRange (aeronautics)ParticulatesJet (fluid)Engine powerFuel efficiencySmoke
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International jet fuel specifications permit up to 50 % volume Fischer-Tropsch synthetic paraffinic kerosines (FT-SPKs), such as Gas-to-Liquids (GTL) Kerosine, in Jet A-1. Higher SPK-content fuels could, however, produce desirable fuels: lower density, higher SPK-content fuels may have benefits for Payload range (P/R) performance and their chemistry should improve many engine emissions. Two sets of GTL-containing Jet A-1s, with 0-50 % GTL, have been tested both in the laboratory and in a Cessna Citation II, with Pratt & Whitney Canada JT15D-4 turbofan engines. Smoke Point and lower heating values (LHVs) confirm previous work that showed GTL improving performances to above and/or beyond typical Jet A-1 levels. Smoke points are sensitive to the type of aromatics in the fuel while LHVs are more affected by the total aromatics levels. Ground tests (with performance, post test inspections and emissions measurements) have been run. Specifically, one engine has been run according to ICAO power settings with the addition of cruise settings, and probes behind the engine have captured gaseous and particulate emissions. Under all conditions, fuel flow rates are lower than expected; under cruise conditions there is about a 5 % reduction for 50 % blends. Filters that remove particulates

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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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