Effects of Humidity Condensation on the Trend of Gas Turbine Performance Deterioration
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Notice bibliographique
Résumé
Performance deterioration in gas turbine engines (GTEs) depends on various factors in the ambient and the operating conditions. For example, humidity condensation at the inlet duct of a GTE creates water mist, which affects the fouling phenomena in the compressor and varies the performance. In this paper, the effective factors on the short-term performance deterioration of a GTE are identified and studied. GTE performance level is quantified with two physics-based performance indicators, calculated from the recorded operating data from the control system of a GTE over a full time between overhaul (TBO) period. A regularized particle filtering (RPF) framework is developed for filtering the indicator signals, and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is then trained with the filtered signals and the effective ambient and the operating conditions, i.e., the power, the air mass flow, and the humidity condensation rate. The trained ANFIS model is then run to simulate the GTE performance deterioration in different conditions for system identification. The extracted behavior of the system clearly shows the dependency of the trend of performance deterioration on the operating conditions, especially the humidity condensation rate. The developed technique and the results can be utilized for GTE performance prediction, as well as for suggesting the optimum humidity supply at the GTE intake to control the performance deterioration rate.
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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 découle