This study was conducted to develop an index of fuel consumption to rate agricultural tractors by their fuel efficiencies. The fuel consumption index consisted of two components: basic and operational indexes. The basic index is to consider an average amount of fuel consumed by engine when it transmits 20 and 100% of the rated power. The operational index is to consider the fuel consumed by tractor for typical field operations: plowing, rotavating, and the remains. The equations and procedures to obtain these indexes were proposed. The method and fuel consumption rate to classify tractors into 5 grades were also proposed. The best 15% of the tractor models were rated as the first grade, 20% as the second grade, 30% as the third grade, 20% as the fourth grade, and 15% as the fifth grade in order of fuel efficiency. Using the fuel consumption index, the classification was conducted on 143 tractor models tested at the National Institute of Agricultural Engineering from 2000 to 2007. The proposed 5-grade system of classification using the fuel consumption index could be used to rate the fuel efficiency of 20-100 kW tractor models produced over past 10 years in Korea.
Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.
Hybrid car can improve fuel efficiency using a power of motor that is generated during constant-speed or deceleration driving. The motor is located between engine and transmission. But, when voltage of main battery is low, fuel efficiency is low because the voltage can't run the motor. In this situation, this study observed fuel efficiency when using solar cell for assistance power. In order to verify a fuel consumption of hybrid car equipped solar cell for assistance power, the car was tested downtown driving. As hybrid car was equipped solar cell for assistance, fuel consumption was reduced 8.35 % at running air conditioner. And, at air conditioner doesn't work, fuel consumption was reduced 6.88 %. This point of view, CO2 is expected to reduce in similar proportion.
The purpose of this study is to analysis of how to calculate fuel efficiency in major development countries (U.S. and Europe) and energy consumption formular derivation of domestic CNG fuel and prove by vehicle test. The formula of fuel consumption is different in mpg(mile per gallon), l/100km, and km/l each countries. CNG fuel has a significant impact on fuel density, composition, and Hydro-Carbon ratio. So, this study how to measurement and calculation procedures of CNG gaseous fueled vehicle energy consumption rate.
본 논문에서는 LPG 차량의 연비효과에 미치는 대기온도, 증발기의 가스누출, 엔진오일의 점도, 엔진의 부하조건을 실험적으로 고찰하고자 한다. 연비에 대한 시험결과에 의하면, 엔진의 온도가 상승할수록 연비효과도 함께 점차 높아지고 있다. 대기온도가 $24.2^{\circ}C$일 때의 연비는 $1^{\circ}C$일 때보다 13.6% 정도 높게 나타난 것을 알 수 있다. LP가스 누출이 없는 증발기의 연비는 가스누출이 있는 경우에 비해 5.3%나 좋아지는 것으로 확인되었다. 반면에 엔진오일을 새로 교환한 경우의 연비는 9,500km를 주행한 오일에 비해 1.1% 정도 향상된 것으로 나타났으며, 이것은 대기온도나 증발기의 누설조건에 비해 상대적으로 낮은 영향을 미치는 것으로 관찰되었다. 연비에 더 많은 영향을 미치는 요소는 급제동, 급출발, 급가속과 같은 운전조건으로 판단된다. 연비시험 결과에 의하면, 정상출발은 급출발에 비해 32.3%나 연비가 향상되었고, 급가속은 급출발보다 10.8%나 우수한 연비조건을 보여주고 있다. 또한, 급제동은 급출발보다 18.3%나 우수한 연비상태를 나타내고 있다. 결국 비정상적인 주행조건은 정상적인 운전패턴에 비해 연비가 나쁜 것으로 나타났으므로, 연비를 높이기 위해서는 차량의 주행조건을 정상상태로 유지하는 것이 대단히 중요함을 알 수 있다.
Recently, the need for technology development of commercial vehicle fuel consumption has emerged. Fuel economy improvement of transport equipment and transportation efficiency, and increasing attention to the logistics cost reduction measures. Increasing attention to the logistics cost reduction measures by fuel economy improvement of transport equipment and transportation efficiency. In this study, we have installed aerodynamic reduction device (side skirt, boat tail) to 14.5 ton cargo trucks and 45 ft tractor-trailers. And the fuel consumption was compared installed before and after. Fuel economy assessment for the aerodynamic reduction value device was tested by modifying the SAE J1321 Joint TMC/SAE Fuel Consumption Test Procedure - Type II test in according domestic situation. Greenhouse gas reductions were calculated in accordance with the scenario, including fuel consumption test results. When the 14.5 ton cargo trucks has been equipped with side skirts and boat tail, it confirmed the improvement in fuel efficiency of 4.72%. One Heavy-duty truck's the annual greenhouse gas reductions value are $6.86ton\;CO_2\;eq$. And if applying the technology to more than 50% of registered 15 ton trucks, greenhouse gas reductions are calculated as $686,826ton\;CO_2\;eq./yr$.
기존 벙커C유에 바이오중유 혼합비율을 50%, 80% 및 100%로 변화시키면서, 발전기 출력 320 MW, 380 MW 일 때 각각의 시간당 연료소비량을 측정하였다. 벙커C유 전소일 때의 시간당 연료소비량과 비교한 결과 발전기 출력 320 MW에서 바이오중유 혼합비율이 50%부터 100%까지 높아짐에 따라 시간당 연료소비량이 11.0%에서 20.4%까지 증가함을 알 수 있었다. 또한 발전기 출력 380 MW에서는 바이오중유 혼합비율이 50%부터 100%까지 높아짐에 따라 시간당 연료소비량이 12.0%에서 21.1%까지 증가함을 알 수 있었다. 더 나아가 측정된 시간당 연료소비량과 발전기 출력, 연료의 고위발열량을 이용하여 발전효율을 산출하였고, 발전기 출력 320 MW, 380 MW에서 모두 바이오중유 혼합비율이 50%부터 100%까지 높아지면서 발전효율은 감소함을 확인하였다.
The fuel consumption of marine diesel engines holds paramount importance in contemporary maritime transportation and shapes energy efficiency strategies of ocean-going vessels. Nonetheless, a noticeable gap in knowledge prevails concerning the influence of ship hull conditions and propeller roughness on fuel consumption. This study bridges this gap by utilizing artificial intelligence techniques in Matlab, particularly convolutional neural networks (CNNs) to comprehensively investigate these factors. We propose a time-series prediction model that was built on numerical simulations and aimed at forecasting ship hull and propeller conditions. The model's accuracy was validated through a meticulous comparison of predictions with actual ship-hull and propeller conditions. Furthermore, we executed a comparative analysis juxtaposing predictive outcomes with navigational environmental factors encompassing wind speed, wave height, and ship loading conditions by the fuzzy clustering method. This research's significance lies in its pivotal role as a foundation for fostering a more intricate understanding of energy consumption within the realm of maritime transport.
점차 강화되는 배출가스 규제와 적은 연료로 많은 거리를 주행할 수 있는 고효율 자동차에 대한 요구로 에너지소비효율에 대한 관심이 점차 늘어나고 있다. 국내의 에너지소비효율은 도심주행모드와 고속도로 모드를 주행하여 복합연비로 산정하고 5-Cycle 보정식을 이용하여 최종 에너지소비효율을 표시하고 있다. 에너지소비효율의 경우 카본발란스법에 의하여 산출되는데 이때 배출가스에 의해 계산이 됨에 따라 연소에 사용되는 연료는 자동차 성능과 에너지소비효율에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 자동차 연료의 경우 국내에서는 석유 및 석유대체연료 사업법 품질기준에 따라 국내에 유통되고 있는데 정유사의 정제 방법이나 원유에 따라 품질 기준 내에서 물성 차이를 보일 수 있다. 일정 품질기준을 정하고 있음에 따라 연료별 큰 차이는 나지 않을 것으로 보이나 자동차의 성능에는 영향을 미칠 수 있어 그에 따른 연구가 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 시중에서 유통되고 있는 연료 중 여름철에 판매되는 경유를 정유사 직영점을 통해 구매하였으며, 각 시료별 물성을 분석하고 그에 따른 에너지소비효율을 측정하였다. 에너지소 비효율의 경우 현행 경유 자동차의 에너지소비효율 산정식과 휘발유 에너지소비효율에서 사용되는 산출식을 이용하여 물성 적용에 따른 변화를 살펴보았다. 그 결과 시료별 밀도는 최대 약 0.9%의 차이를 보였으며, 순발열량은 1.6%의 차이를 보였으며, 현행 에너지소비효율 산출 결과에서는 도심모드에서 약 1%, 고속모드에서 1.4% 차이를 보였다. 휘발유 산출식을 이용한 산출에서는 현행 에너지소비효율 산출때 보다 약 6%정도 낮은 수치를 보였으며, 각 시료별 에너지소비효율은 최대 도심과 고속에서 최대 약 1.4%의 차이를 보였다.
While most of researches on the performance of high temperature grain dryer have dealt mainly with improving dryer capacity and drying speed during the last twenty years, energy efficiency, in fact, has not been emphasized. Current fuel supplies and energy cost have shifted the emphasis to reducing the energy consumption for grain drying while maintaining dryer capacity and grain quality. Since the energy input for drying is relatively large, the recovery and reuse of at least part of the exhaust energy can significantly reduce the total energy consumption in existing drying systems. Unilization of exhaust heat in grain dryer either through direct recycling or by a thermal coupling in heat exchanger have been subject of a number of investigators. However, very seldom research in Korea has been done in this area. Three drying tests(non-recycling, 0.22 recycle ratio, and 0.76 recycle ratio)were performed to investigate the thermal efficiency and heat loss factors of continuous flow type dryer, and to analyze the effect of recycle ratio (weight of exhaust air recycled/total weight of input air) on the energy requriements for rough rice drying. The test results showed that when the exhaust air was not recycled, the energy lost from furnace was 15.3 percent of input fuel energy, and latent and sensible heat of exhaust air were 61.4 percent and 11.2 percent respectively. The heat which was required in raising grain temperature and stored in dryer was relatively small. As the recycle ratio of exhaust air was increased, the drying rate was suddenly decreased, and thermal efficiency of the kerosene burner was also decreased. Drying test with 0.76 recycle ratio resulted in 12.4% increase in fuel consumption, and 38.4% increase in electric power consumption as compared to the non-recycled drying test. Drying test of 0.22 recycle ratio resulted in 6.8% saving in total energy consumption, 8.0% reduction in fuel consumption, and 2.5% increase in electric power consumption as compared to the non-recycled drying test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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