Identification of maximal cyclic pressure with the non-motorized method based on specific refraction

封面


如何引用文章

全文:

详细

ВACKGROUND: Russian scientists constantly deal with the issues of the engine performance evaluation with non-standard methods, as they are commonly called “express methods”. In many cases, if the initial components retain the relative constancy of their physicochemical properties, the determination of performance indicators can be carried out with simple classical methods of refractometry, magneto-optics, densimetry, interfacial tensiometry or their combination (aggregation).

AIM: Identification of the maximal cycle pressure of an operating diesel engine with the non-motorized method based on the values of specific refraction for each type of biofuel.

METHODS: The object of research was the D-245.5S2 turbocharged four-stroke engine with intercooler. Mixtures of DT with ethanol, rapeseed oil and surep oil were prepared for the study. The mass fraction of oils and ethanol in the mixture varied from 0% to 50%. Density d and refractive index were measured for each sample. The measurements were carried out at an ambient temperature of 20˚C. The refractive index of the samples was measured using the IRF – 454b refractometer. The density was determined using the PZh-2-25 pycnometer and the VIBRAAJH-620CE laboratory scales according to GOST 3900-85 “Oil and petroleum products. Methods for determining density”.

RESULTS: Data analysis showed that there is a strong correlation between the specific refraction sR and the maximal pressure in a cylinder Pz (MPa). Linear regression models for various alternative fuel mixtures have been developed to determine the maximal cycle pressure during diesel operation.

CONCLUSION: The application of the proposed dependencies makes it possible to identify the maximal cycle pressure of an operating a diesel engine with sufficient accuracy in a non-motorized way.

作者简介

Sergey Plotnikov

Vyatka State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: PlotnikovSA@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-8887-4591
SPIN 代码: 4899-9362

Dr. Sci. (Tech.), Professor of the Technology of Mechanical Engineering Department

俄罗斯联邦, Kirov

Pavel Gnevashev

Vyatka State University

Email: GnevashevPV@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0008-1131-9195
SPIN 代码: 6103-3921

 
 
 
 
俄罗斯联邦, Kirov

Mikhail Smolnikov

Vyatka State University

Email: mihail.mai@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-8911-446X
SPIN 代码: 5580-1330

Cand. Sci. (Tech.), Senior Lecturer of the Technology of Mechanical Engineering Department

俄罗斯联邦, Kirov

Gennady Shishkin

Kirov State Medical University

Email: shgp45@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-6591-8653
SPIN 代码: 3764-5790

Associate Professor, Cand. Sci. (Ped.), Head of the of Physics and Medical Informatics Department

俄罗斯联邦, Kirov

参考

  1. Nikolaev VF, Kutushev IR, Khamedzyanov AK. Refracto-magneto-optical method for assessing the operational and thermal characteristics of jet and diesel fuels. Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2003;2:302–314. (In Russ).
  2. Nikolaev VF, Sultanova RB, Penkovsky AI, et al. Methods for determining the composition and models for describing the physical, chemical and operational properties of multicomponent mixtures. Uch. allowance. Kazan: KNITU; 2008. (In Russ).
  3. Vereshchagin AL, Balabanova SS. Refractometric analysis. Biysk: AltGTU; 2018. (In Russ).
  4. Plotnikov SA, Smolnikov MV. Study of combustion process indicators of new ethanol-fuel emulsions. In: Innovative solutions in technologies and mechanization of agricultural production: collection of articles. scientific tr. Gorki: BGSKhA; 2019;4:159–163. (In Russ).
  5. Gnevashev PV, Plotnikov SA, Smolnikov MV. Non-motorized method for assessing alternative fuels. In: Engineering and economic support for transport and mechanical engineering: collection of articles. materials of the VI International. Scientific Conf. Young scientists, Grodno, June 2, 2022. Grodno: GrGU im Yanki Kupaly; 2022:124–129. (In Russ).
  6. Gnevashev PV, Plotnikov SA, Smolnikov MV, et al. Non-motorized methods for assessing the performance properties of alternative fuels with the addition of ethanol. Transport na alternativnom toplive. 2022;6(90):72–76. (In Russ).
  7. Gnevashev PV, Plotnikov SA, Smolnikov MV. Non-motorized assessment of the properties of biofuels based on three components using an express method. In: Innovative solutions in technologies and mechanization of agricultural production: collection of articles. scientific tr. Gorki: BGSKhA; 2023;8:265–268. (In Russ).
  8. Markov VA, Patrahaltsev NN. Alcohol fuels for diesel engines. Transport na alternativnom toplive. 2009;6:40–46. (In Russ).
  9. Markov VA, Gaivoronsky AI, Grekhov LV, et al. Operation of diesel engines on non-traditional fuels: textbook. allowance. Moscow: Legion-Avtodata; 2008. (In Russ).
  10. Sablina ZA, Shirokova GB, Ermakova TI. Laboratory methods for assessing the properties of motor and jet fuels. Moscow: Khimiya; 1978. (In Russ).
  11. Nikolaenko AV. Theory, design and calculation of automobile and tractor engines. Moscow: Kolos; 1984. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. The 4ChN 11.0/12.5 diesel engine indicator diagram at n = 1800 min-1.

下载 (146KB)
3. Fig. 2. Graphs of specific refraction and maximal cyclic pressure in dependence on content of ethanol, rapeseed oil and surep oil in fuel mixtures.

下载 (210KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».