Experimental and Numerical Analysis of the Cavitating Part Load Vortex Dynamics of Low-Head Hydraulic Turbines
Notice bibliographique
Résumé
The draft tube flow is a two-sided challenge for the operation of a hydraulic turbine. On one side, it is an important component for the performance of low to medium head turbines, where it can provide up to 40% of the extracted energy from the flow. On the other side, being a diffuser with a complex vorticity distribution at the inlet, vortex breakdown instability can occur at part load and generate a corkscrewed precessing vortex that can be associated with cavitation. The cavitating vortex rope, may generate undesired power output fluctuation and/or structural vibration. Therefore, draft tubes are much studied components but hard to tackle both numerically and experimentally. Within the framework of the AxialT project, the flow in the draft tube of a propeller turbine model operating at part load was studied using a combination of two-phase Particle Image Velocimetry (PIV) measurements and Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes (URANS) simulations. The paper main focus is on the experimental methodology and results. It explains how Particle Image Velocimetry measurements were implemented, validated and post-treated to provide flow measurements in the draft tube cone at part load in the cavitating and non-cavitating regimes. It also describes various image processing techniques used to extract the velocity field around the cavitating vortex rope and to estimate the location of the water-vapour interface of the cavitating region. In the spirit of feeding experimental data to numerical simulations, an analysis of measured velocity profiles just under the runner is presented. Comparison between PIV measurements and preliminary URANS simulations is also illustrated.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».