Flow field study in a bulb turbine runner using LDV and endoscopic S-PIV measurements
Notice bibliographique
Résumé
The flow in the inter-blade channels of a bulb turbine was measured using two different techniques. The first involved a classical laser Doppler velocimetry (LDV) setup whereas the second integrated endoscopic cameras to a stereoscopic particle image velocimetry (S-PIV) system. This paper presents results from both measurement campaigns and also provides some key conclusions based on the two datasets. Before getting into the thick of the data though, the technical aspect of both measurement configurations is addressed. A quick overview of the LDV setup is presented, but the main focus is on the novelties and challenges brought by the use of endoscopic cameras to achieve S-PIV measurements between the runner blades. Endoscopic PIV systems have already led to successful measurements of flow fields in a few studies concerning turbomachinery, especially in aerodynamics. However, to the author's knowledge, the realisation of such measurements in a hydraulic turbine is a first. After this outline of the techniques used, the results and conclusions are shown. First, the influence of the guide vanes wakes on the runner flow is described. The size, localisation, strength and dissipation of those structures are inferred from the information coming from both measurement techniques. Then, a flow imbalance is assessed circumferentially. On another subject, the blade tip vortices are identified and characterized using the LDV data. The size, position and direction of rotation of those structures are all extracted from the measured flow field. Finally, the PIV data allows the identification of yet another vortex located near the suction side of the blades and originating from the corner between the leading edge and the hub when operating the bulb turbine at part load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».