Computational Fluid Dynamics Modeling of Low Pressure Steam Turbine Radial Diffuser Flow by Using a Novel Multiple Mixing Plane Based Coupling—Simulation and Validation
Notice bibliographique
Résumé
The diffuser and exhaust of low pressure steam turbines show significant impact on the overall turbine performance. The amount of recovered enthalpy leads to a considerable increase of the turbine power output, and therefore a continuous focus of turbine manufacturers is put on this component. On the one hand, the abilities to aerodynamically design such components are improved, but on the other hand a huge effort is required to properly predict the resulting performance and to enable an accurate modeling of the overall steam turbine and therewith plant heat rate. A wide range of approaches is used to compute the diffuser and exhaust flow, with a wide range of quality. Today, it is well known and understood that there is a strong interaction of rear stage and diffuser flow, and the accuracy of the overall diffuser performance prediction strongly depends on a proper coupling of both domains. The most accurate, but also most expensive method is currently seen in a full annulus and transient coupling. However, for a standard industrial application of diffuser design in a standard development schedule, such a coupling is not feasible and more simplified methods have to be developed. The paper below presents a computational fluid dynamics (CFD) modeling of low pressure steam turbine diffusers and exhausts based on a direct coupling of the rear stage and diffuser using a novel multiple mixing plane (MMP). It is shown that the approach enables a fast diffuser design process and is still able to accurately predict the flow field and hence the exhaust performance. The method is validated against several turbine designs measured in a scaled low pressure turbine model test rig using steam. The results show a very good agreement of the presented CFD modeling against the measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».