清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Quantitative composition-property relationship of aviation hydrocarbon fuel based on comprehensive two-dimensional gas chromatography with mass spectrometry and flame ionization detector

闪点 碳氢化合物 燃烧 化学 火焰离子化检测器 质谱法 气相色谱法 煤油 沸点 烟灰 熔点 分析化学(期刊) 有机化学 色谱法
作者
Xiaochong Shi,Haijing Li,Zhaoyu Song,Xiangwen Zhang,Guozhu Liu
出处
期刊:Fuel [Elsevier BV]
卷期号:200: 395-406 被引量:52
标识
DOI:10.1016/j.fuel.2017.03.073
摘要

Quantitative composition-property relationship of aviation hydrocarbon fuel consisting of hundreds of various hydrocarbons is one of the most important and challenging concerns for the rapid prediction of various specifications or other properties, and screening the suitable hydrocarbon fractions or classes for the specific application proposed. In this work, the detailed chemical compositions of seventeen kerosene-based hydrocarbon fuels were analyzed using the comprehensive two-dimensional gas chromatography coupled with quadruple mass spectrometry and flame ion detector (GC×GC–MS/FID), and hydrocarbons are classified by hydrocarbon classes (such as normal-paraffins, isoparaffins, cycloparaffins and substituted cycloparaffins) and carbon numbers (C7-C19) forming a series of composition matrices of their mass percentages. For each element of the matrix, a series of lumped compounds and the corresponding properties (density, freezing point, flash point and net heat of combustion) were defined according to the measured or theoretical properties of those similar hydrocarbons. The relationships between the detailed composition and the measured density, freezing point, flash point, and net heat of combustion of those kerosene-based hydrocarbon fuels were then established using the property matrices and several correlation algorithms. Compared with our previous work, it is found that the proposed quantitative composition-property relationship based on modified weighted average (MWA) method has achieved better performance in the predictions of density and the other specification properties with a higher determination coefficients and lower mean of absolute errors (MAE) of 0.82 °C in prediction of freezing point, 0.0102 MJ/kg in prediction of net heat of combustion and lower mean of absolute relative errors (MARE) of 0.2085% in prediction of density, 1.24% in prediction of flash point.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
NihiL完成签到 ,获得积分10
4秒前
qzh006完成签到,获得积分10
7秒前
Holden完成签到 ,获得积分10
10秒前
wang5945完成签到 ,获得积分10
16秒前
专注的天菱完成签到,获得积分10
24秒前
铜豌豆完成签到 ,获得积分10
27秒前
T_MC郭完成签到,获得积分10
29秒前
superhanlei完成签到 ,获得积分10
30秒前
眼睛大的翠绿完成签到 ,获得积分10
38秒前
中微子完成签到 ,获得积分10
47秒前
面汤完成签到 ,获得积分10
55秒前
夜雨完成签到 ,获得积分10
55秒前
诺亚方舟哇哈哈完成签到 ,获得积分0
1分钟前
SUNNYONE完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小蘑菇应助Wang采纳,获得10
1分钟前
as完成签到 ,获得积分10
1分钟前
现代的如容完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
raiychemj完成签到,获得积分10
1分钟前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
长孙烙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
喻初原完成签到 ,获得积分10
2分钟前
无心完成签到,获得积分10
2分钟前
alei089完成签到 ,获得积分10
2分钟前
浚稚完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小白白完成签到 ,获得积分10
2分钟前
英勇梦芝完成签到,获得积分10
2分钟前
爆米花应助1437594843采纳,获得30
2分钟前
加油小白完成签到,获得积分10
2分钟前
明亮的小兔子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
害羞的雁易完成签到 ,获得积分10
2分钟前
少川完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
单纯寄云完成签到,获得积分10
2分钟前
Wang发布了新的文献求助10
3分钟前
momo完成签到 ,获得积分10
3分钟前
jlwang完成签到,获得积分10
3分钟前
简单完成签到 ,获得积分10
3分钟前
杨树完成签到 ,获得积分10
3分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778308
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318778
关于积分的说明 20365940
捐赠科研通 7365435
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319203
关于科研通互助平台的介绍 2467070
邀请新用户注册赠送积分活动 2334608