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Enregistrement W7119535607 · doi:10.1115/icef2025-164377

An Investigation on Nitrous Oxide and Ammonia Formation of Lean NOx Trap

2025· article· W7119535607 sur OpenAlexaff
C Jiang, Navjot Sandhu, Xiao Yu, Ming Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNOxCatalysisNitrous oxideAmmoniaNitrogen oxideDimethyl etherSelective catalytic reductionOxygenateSulfur dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Automobiles are mandated to meet the increasingly stringent emission regulations as evident in EURO VII and EPA2027 requirements. Nitrogen oxides (NOx) are among the major regulated emissions under these standards. For tailpipe NOx emissions control, the current single-stage catalytic solutions like selective catalytic reduction (SCR) and lean-NOx trap (LNT) catalysts have demonstrated reduction efficiencies of 80% to 90%. For the LNT system, nitrous oxide (N2O) and ammonia (NH3) can be formed from NOx reduction, which need to be mitigated to align with the upcoming emission regulations. Renewable fuels, such as alcohols and ethers, are found to be highly effective as reductants for NOx conversion in LNT, while offering reasonable energy densities compared to conventional petroleum fuels and having no sulfur poisoning tendencies toward the catalyst. This paper investigates the formation of NOx, N2O, and NH3 during the regeneration period on a commercially available lean NOx trap. Dimethyl ether and ethanol are utilized as reductants in this research. The product selectivity of a lean NOx trap aftertreatment system is characterized on a heated flow bench platform with varying catalyst temperature and reductant quantity. Relevant engine-out exhaust conditions from a CI engine are simulated on a heated flow bench. A comprehensive analysis of species before and after the catalyst is performed using Fourier-transformed infrared (FTIR) and mass spectrometers to study the conversion of species, including ammonia, methane, and hydrogen, under different engine-out conditions. It is observed that, as catalyst temperatures or reductant quantities increase, nitrate species on LNT become progressively unstable, and eventually cause the stored NOx slipped at around 400°C LNT catalyst temperature. This extra-slipped NOx significantly influences the regeneration behavior of the LNT.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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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