Effect of Hydrogen Addition on the End-Gas Autoignition Process Using a Rapid Compression Machine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To alleviate environmental concern, the deployment of low to zero carbon fuel is necessary for reducing the greenhouse gas emissions from internal combustion engines (ICEs). Dimethyl ether (DME) and hydrogen fuel are viable alternative energy sources that can replace petroleum-based fossil fuels, offering emission reductions. In addition, dual-fuel spark-assisted compression ignition (SACI) is an advanced combustion mode that offers precise control of the combustion phasing, extends engine operating range, and improves thermal efficiency. However, engine knocks are generated from end gas autoignition, which restricts the expansion of the high load limit. This study explores the knocking resistance of SACI combustion using the various ratio of hydrogen addition with DME/air mixtures in a rapid compression machine. The low autoignition temperature of DME fuel enables the DME/air mixtures to be readily ignited at the elevated temperature and pressure. Hydrogen fuel with a high octane number can be utilized to reduce the reactivity of the air-fuel mixture for knocking suppression, and the fast laminar flame speed leads to reduce energy density during the end-gas autoignition. The volume ratio of hydrogen is prepared from 10 to 90%, in order to observe the onset of the end-gas autoignition limits. The raw pressure measurement is analyzed to investigate the impact of hydrogen addition on knocking and ringing intensity from the generated pressure waves. The high-speed images are utilized to define the autoignition time to further compute the energy release during the residence and excitation periods, and the correlation of different stages of energy release is compared to explore the knocking behavior. The deflagration to detonation transition (DDT) is observed and identified via the non-dimensional parameter π.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».