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Enregistrement W839496841 · doi:10.1520/stp14483s

SAE 5W-30 Pumpability Studies in Modern 4- and 8-Cylinder Engines: Gelation Index and MRV Effects

2000· book-chapter· en· W839496841 sur OpenAlexaff
CJ May, B. A. Koenitzer, P. K. S. Lai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCylinderIndex (typography)Materials scienceMechanical engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four SAE 5W-30 formulations with a range of MRV and Gelation Index properties were tested in motored 4- and 8- cylinder engines at ambient temperatures between -35°C and -38°C (below anticipated minimum start temperatures (MSTs)). A slow-cooling profile was used to enhance gelation effects in the test engines, which were motored at normal fast idle speeds. Oil pressurization after the pump was relatively rapid in all cases and did not show a large dependence on oil type or temperature. However, pressurization times at the main gallery showed a correlation to interpolated D 4684 MRV viscosities of the test oils. No correlation was observed between pumpability characteristics and D 5133 gelation index. While the two 2.0L I-4 engines gave comparable pressurization characteristics, the two 4.6L V-8s were quite different from each other. Pumpability differences between the V-8 engines were due to the presence of a plate-type oil cooler in one engine, which reduced oil pressure by 200 KPa and lead to significantly longer pressurization times. At the lowest test temperatures, the 2.0L designs showed ‘pseudo air-binding’ behaviour with all the test oils, in which gallery pressure dropped near zero after an initial pressure spike; pressure before the filter, however, continued to be registered. Low temperature rheological analysis of some of the used test oils was conducted to understand changes occurring after the relatively brief engine operation. In some cases oils with higher gelation indices showed significant decreases after engine operation, while MRV values were relatively unaffected.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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