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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial Intelligence for optimisation of Fuel Injection Equipment suitable for carbon-neutral synthetic fuels

Description du projet

L’IA pour les carburants synthétiques neutres en carbone dérivés de l’hydrogène

Les politiques de l’UE prévoient la transition du secteur des transports des combustibles fossiles vers les énergies propres. Les carburants synthétiques neutres en carbone dérivés de l’hydrogène et produits à partir de sources d’énergie renouvelables présentent une empreinte CO2 sur le cycle de vie inférieure à celle des véhicules électriques et sont adaptés aux moteurs à combustion. Cependant, les méthodes expérimentales existantes de pulvérisation de carburant empêchent une large utilisation des e-carburants. Le projet AI-FIE, financé par l’UE, est une bourse du programme Actions Marie Skłodowska-Curie visant à développer un algorithme d’apprentissage profond et d’IA fondé sur les données pour prédire la structure de la pulvérisation résolue dans l’espace et dans le temps et les paramètres critiques pour la conception du moteur. Le projet innovant basera l’apprentissage sur la base de données expérimentale la plus vaste disponible publiquement pour les pulvérisations de carburant de l’ECN (Engine Combustion Network).

Objectif

Current EU policies mandate the gradual disengagement of the transport sector from fossil fuels. In order for such a transition to become a reality, hydrogen-derived carbon-neutral synthetic fuels produced using renewable energy sources (e-fuels), have overall less life-cycle CO2 footprint than their counterpart electric vehicles while they are suitable for use over the wide range of combustion engines. However, today’s fuel spray experimental methods are compromised by the long time needed for the characterisation of the effect of new fuel molecules; similarly, relevant predictive models that can address in detail the effect of the wide range of fuel chemical composition at time scales relevant to industry are not available. The main objective of the proposed MSCA fellowship is the development of a data-driven deep learning (DL) Artificial Intelligence (AI) algorithm able to predict the spatially and temporally resolved spray structure, as well as critical air / fuel mixture parameters for engine design. Training of the AI model will be based on the largest publicly available experimental database for fuel sprays of the Engine Combustion Network; this covers a wide range of injector configurations, air thermodynamic conditions and liquid fuels. The training matrix of the AI algorithm will be complemented by relevant computational fluid dynamics simulations for operating conditions and fuel composition for which experimentation is not possible. For this purpose, a state-of-the-art CFD model of the compressible Navier-Stokes and energy conservation equations employing elaborate real-fuel thermodynamic closures based on the PC-SAFT equation of state will be employed. The project innovative nature spans across diverse research aspects with emphasis on renewable alternatives of Diesel and gasoline. As such, it is expected to assist EU energy, marine, aviation and automotive industries to meet the goals imposed regarding the utilisation of renewable fuels.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

CITY ST GEORGES UNIVERSITY OF LONDON
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 271 732,80
Adresse
NORTHAMPTON SQUARE
EC1V 0HB LONDON
Royaume-Uni

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Région
London Inner London — East Haringey and Islington
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 271 732,80

Partenaires (1)

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