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World File Search System压缩点火
可再生甲醇作为重型发动机燃料
摘要：为了实现气候目标，全球必须摆脱化石燃料。对于电气化不切实际的行业，找到可持续的能源载体至关重要。可再生甲醇因其多种可持续的生产方法而被广泛认为是一种有前途的燃料，可用于为航运、货运、农业和工业机械等重型应用提供动力。虽然目前的技术努力主要集中在航运领域的双燃料发动机上，但未来的进展取决于使用可再生甲醇的单一燃料解决方案，以实现重型领域的净零目标。本综述研究了使甲醇成为重型应用唯一燃料的技术的研究现状。文献中出现了三个主要类别：火花点火、压缩点火和预燃室系统。分析了每个概念的运行原理和效率、稳定性和排放特征。火花点火概念是一种成熟度高、经济高效的解决方案。然而，它们面临着爆震问题的限制，限制了较大孔径的功率输出。压缩点火概念本质上不会受到末端气体自燃的影响，但由于甲醇十六烷值低，因此会遇到与可燃性相关的挑战。尽管如此，仍存在各种实现甲醇自燃的方法。要在所有负载点实现稳定燃烧，需要结合多种技术。预燃室技术尽管成熟度较低，但有望通过充当分布式点火源来延长爆震极限并提高效率。此外，混合控制预燃室概念显示出消除爆震以及相关尺寸和功率限制的潜力。本评论最后比较了每种技术并确定了未来研究的差距。
263200包装发电机组件
1。发动机将利用缸内燃烧技术来满足适用的EPA非道路移动法规和/或EPA NSPS规则来固定往复式压缩点火发动机。此外，发动机应在安装/调试时遵守州排放法规。实际发动机排放值必须符合指定EKW/BHP额定值的每个ISO 8178 - D2排放周期的适用EPA排放标准。利用“设备制造商的过渡计划”（也称为“ Flex Credits”）实现EPA认证是不可接受的。缸内发动机技术不得允许将未经过滤的排气引入燃烧缸中。排放要求/此软件包的认证：EPA Tier 3。
燃烧引擎：跨几代人的动力
内燃机由于其紧凑的尺寸，高效率和多功能性而主导着现代时代。电源从个人车辆到工业机械，使它们在各个领域都必不可少。这种火花点火引擎燃烧汽油以产生能量。它们被广泛用于汽车，摩托车和小型设备中。以其效率和高扭矩输出而闻名，柴油发动机依赖于压缩点火。它们通常用于卡车，公共汽车和工业设备。利用连续的燃烧过程，涡轮发动机是飞机和发电厂不可或缺的。紧凑而轻巧的两冲程发动机通常在摩托车，电锯和舷外电动机中找到。
埃克森美孚陆地燃料白皮书
能源选择：马力是运输的早期标准。随着电力的出现，由电池驱动的电动马车出现在城市环境中，例如纽约 3 。与之前的马类似，电池也会耗尽，需要重新充电，因此出现了电池更换站。包括戴姆勒在内的发明家引入了内燃机 (ICE) 技术，包括火花点火（汽油）和压缩点火（柴油）。随着这些技术的成熟，它们迅速取代了电池供电，而早期电池组重量大、能量密度低，不利于电池供电。汽油和柴油加油速度快，能量密度高，新技术之所以盛行，是因为它使用户能够走得更远，上路更快，从而提高工作效率。
HCCI引擎：收益，挑战和未来的进步
摘要。均质电荷压缩点火（HCCI）发动机代表了内燃机技术的重大进步。本研究研究了HCCI发动机的主要优势，例如燃料柔韧性提高，氮氧化物（NOX）和颗粒物的污染降低，并提高了热效率。但是，HCCI技术也面临着挑战，例如控制燃烧过程并在各种操作条件下实现稳定的点火。随着信息技术和科学方法的快速发展，汽车发动机行业近年来取得了重大进步。响应更严格的环境法规和电动汽车日益普及的情况，HCCI发动机引起了人们的关注。尽管存在挑战，但预计持续的技术改进将增强HCCI发动机的可行性和性能。本文回顾了当前的研究和技术发展，强调了HCCI发动机在解决需要解决的关键问题的同时彻底改变汽车行业的潜力。突出了有关这个令人兴奋的领域的重要机会。
基于二甲基的合成燃料作为未来的非...
dme是用于压缩点火（CI）发动机的替代柴油燃料，可以通过一系列废物原料产生，从而避免进入供应链的新化石碳。dme的特征是低CO 2，低NOx和低颗粒物（PM）排放。其高的下烷数意味着它可以在具有最小修饰的CI发动机中使用。创建循环燃料经济的关键是将多个废物流纳入经济和环境可持续的供应链。因此，我们还考虑了低碳燃料和产生氢的可用性和性质。可靠的二氧化碳来源也是必不可少的，如果CO 2利用过程在商业上可行。DME植物的位置将取决于局部生态系统，理想情况下应在废物发射器和低碳能源上共同分层。替代液体燃料在中期被认为是有趣的，而可再生电力和氢被认为是对未来运输部门的可靠长期解决方案。dme可以被认为是圆形氢载体，也将能够在低可再生能源发电时存储能量以供使用。
现实世界引擎控制的安全加固学习
这项工作介绍了用于应用强化学习（RL）的工具链，特别是在安全至关重要的现实世界环境中的深层确定性政策梯度（DDPG）算法。作为示例性应用，在均质电荷压缩点火（HCCI）模式下的单缸内燃机测试台上证明了瞬态载荷控制，这表明高热E FFI且发电率较低。但是，HCCI由于其非线性，自回归和随机性质而对传统控制方法构成了挑战。rl提供了可行的解决方案，但是，在应用于HCCI时，必须解决安全问题（例如压力上升率过高）。单个不合适的控制输入会严重损坏发动机或引起失火并关闭。此外，不知道工作限制，必须通过实验确定。为了减轻这些风险，实施了基于K-Neareb最邻居算法的实时安全监控，从而可以与Testbench进行安全互动。当RL代理通过与测试板互动来学习控制策略时，该方法的可行性被证明。均方根误差为0。1374 bar用于指定的平均e ff效力压力，可与文献中的基于神经网络的控制器相当。通过调整代理商的政策增加乙醇能源份额，在维持安全性的同时促进可再生燃料的使用，从而进一步证明了工具链的灵活性。这种RL方法解决了将RL应用于安全至关重要的现实环境的长期挑战。开发的工具链具有其适应性和安全机制，为RL在发动机测试板和其他关键性设置中的未来适用性铺平了道路。