ICAO adopted the Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation (CORSIA) at the 39th General Assembly in 2016, and 115 countries, including South Korea, expressed their intention to participate in CORSIA as of January 1, 2023. Since carbon generated in the aviation industry is mainly caused by greenhouse gases emitted from aircraft engines, fuel consumption must be reduced to reduce carbon emissions. Prior research, such as simulation, is essential to predict the effectiveness of each plan and to make decisions about its implementation. High-quality data is needed to derive accurate results, but it has been difficult to secure actual fuel consumption data, as they are considered to be classified airline data. Therefore, in this paper, after establishing a model that estimates fuel consumption based on actual fuel consumption data, the model is to be advanced to improve its accuracy.
Using a hydrogen blended compressed natural gas (HCNG) as a fuel for IC engines has a significant meaning in terms of achieving a reduction of automotive exhaust emissions as well as preparing for an upcoming hydrogen economy by constructing hydrogen infrastructure. In addition, a HCNG engine has higher thermal efficiency than a CNG engine, which is another advantage that makes HCNG fuel considered as a future alternative for natural gas. Therefore, in this study, idling operation of a 11 litre HCNG bus engine was investigated in terms of fuel consumption rate and emissions characteristics. The results show that fuel consumption rate was decreased more than 20% by use of HCNG and all the emissions were significantly reduced in idling condition.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.2
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pp.28-34
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2001
Great attentions are paid to HSDI diesel engine for passenger cars because of its high thermal efficiency. The most interesting research in HSDI diesel engine developments is focused on applying common rail system as a fuel injection equipment. In this study, a series of tests are carried out to investigate the effect of injection pressure variation on the smoke and fuel concluded in a small HSDI diesel engine with common rail system. As a result of this study it is concluded that there is an optimum rail pressure dependent on combustion system such as nozzle type, combustion chamber geometry.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1064-1067
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2011
선박경제운항이란 파도와 바람과 같은 해양 기상정보 예측을 바탕으로 선박의 운항방법에 따른 연료 소모량과 운항시간을 예상해보고, 가장 경제적인 운항을 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 실용화할 수 있는 범용의 경제운항시스템 개발에 중점을 두었다. 기존의 시스템들을 살펴보면 임의의 정해진 경로를 대상으로 실험하는 경우가 많은데, 이를 개선하여 임의의 출발점과 도착점이 주어지면 A*알고리즘을 통해서 지리상 최단경로를 찾아내도록 하여 시스템을 자동화하였으며 적용범위를 세계 전역으로 확대 하였다. 그리고 기존의 엔진출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정에서 벗어나서 엔진출력을 탐색하여 보다 효율적인 운항 솔루션을 찾아내도록 하였다. 그리고 사용측면에서는 운항사들에게 보다 효용성 높은 시스템이 되기 위해서, 일방적인 권고보다는 연료소모량과 운항시간 별로 다양한 솔루션들을 제공하여 운항사의 판단을 존중함과 동시에 운항보조시스템으로서의 역할에 충실할 수 있도록 하였다.
This paper presented neural network modeling method using vehicle data to predict fuel consumption. To acquire data for training and testing the proposed neural network, medium-class gasoline vehicle drove at downtown and parameters measured include speed, engine rpm, throttle position sensor (TPS), and mass air flow (MAF) as input data, and fuel consumption as target data from OBD-II port. Multi layer perception network was used for nonlinear mapping between the input and the output data. It was observed that the neural network model can predict the vehicle quite well with mean squared error was $1.306{\times}10^{-6}$ for the fuel consumption.
This study proposes a predictive model using XGBoost and SHapley Additive exPlanation (SHAP) to estimate fuel consumption in bulk carriers. Previous studies have also utilized ship engine data and weather data. However, they lacked reliability in predicted results and explanations of variables used in the fuel consumption prediction model implementation. To address these limitations, this study developed a predictive model using XGBoost and SHAP. It provides research background, scope, relevant regulations, previous studies, and research methodology. Additionally, it explains the data cleaning method for bulk carriers and verifies results of the predictive model.
Choi, Eun Jin;Kim, Eungcheol;Kim, Yong Jin;Yang, Joo Young
Journal of Korean Society of Transportation
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v.33
no.1
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pp.40-49
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2015
In this study, the effects of inertial driving on a fuel-cut zone were analyzed by measuring the instantaneous variations of fuel consumption and speed. Thirteen sites with 2-8% downhill slopes were selected for the vehicle experiments. The vehicles were driven on the sites in two different driving modes, and the various vehicle states were measured using OBD under driving. For the analysis of the effects of inertial driving, the characteristics of fuel consumption, speed, and rpm were compared between normal and inertial driving. As a result, the fuel consumption was reduced from 24% to 78% according to the downhill grade. The amount of fuel consumption reduction was about 30cc for driving 500m downhill. Fuel cost savings amounting to 35 billion won can be achieved if inertial driving will be done in the case of Munemi-ro3. It is also believed that the reduced fuel consumption and vehicle speed through inertial driving will have considerable environmental and safety benefits.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.2
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pp.203-210
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2003
A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.38-39
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2019
Optimal route planning is the route planning to minimize voyage time or fuel consumption in a given ocean environment. Unlike the previous studies on weather routing, this study proposes an optimization method for the route planning to avoid the grounding risk in the coast. The route way-points were searched using Dijkstra algorithm, and then the optimization was performed to minimize fuel consumption by setting the optimization design parameter to the engine rpm. To set the engine rpm, a method to use the fixed rpm from the departure point to the destination point, and a method to use the rpm for each section by dividing the route were used. The ocean environmental factors considered for route planning were wind, wave, and current, and the depth information was utilized to compute grounding risk. The proposed method was applied to the ship passing between Mokpo and Jeju, and then it was confirmed that fuel consumption was reduced by comparing the optimum route and the past navigated route.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.9
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pp.767-773
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2014
An economic ship routing means to sail a ship with a goal of minimizing the fuel consumption by utilizing weather forecast information, and there have been various systems which have been recently studied. For a successful economic ship routing system, it is needed to properly control an engine power or change a geographical path considering weather forecast. An optimal geographical path is difficult to be determined, though, because it is a minimal dynamic-cost path search problem where the actual fuel consumption is dynamically variable by the weather condition when the ship will pass the area. In this paper, we propose an geographical path-search algorithm based on evolutionary strategy to efficiently search a good quality solution out of tremendous candidate solutions. We tested our approach with the shortest path-based sailing method over seven testing routes and observed that the former reduced the estimated fuel consumption than the latter by 1.82% on average and the maximum 2.49% with little difference of estimated time of arrival. In particular, we observed that our method can find a path to avoid bad weather through a case analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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