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Enregistrement W2014820250 · doi:10.1115/gt2009-60078

On the Effects of Unsteadiness on the Condensation Process in Low-Pressure Steam Turbines

2009· article· en· W2014820250 sur OpenAlexaboutno aff
Keramat Fakhari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Mots-clésSubcoolingCondensationMechanicsCascadeSteam turbineNozzleTurbineTurbomachineryMomentum (technical analysis)Mass fluxTurbine bladeFlow (mathematics)AirfoilHeat transferMaterials scienceThermodynamicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The condensation process in a turbomachine is in reality an essentially random and unsteady phenomenon. On a time-averaged basis, the condensation zone is spread over a much greater distance in the flow direction than a simple steady-flow calculation would indicate. The droplet growth rate also shows different characteristics which are observed in experiments measured in real low-pressure steam turbines. These differences are mainly introduced by the large-scale temperature fluctuations which are caused by the segmentation of blade wakes by successive blade rows. Furthermore, the additional losses by condensation have to be reconsidered for an unsteady simulation. This paper describes a time-accurate Eulerian/Lagrangian two-phase model which is implemented within the DLR in-house code TRACE [1]. The phases are coupled through appropriately generated source terms for heat, mass and momentum. For the subcooled thermodynamic properties of steam the local formulation of IAPWS-IF97 [2, 3] is used. The implementation has been validated in a previous publication of the author [4] using one and two-dimensional experiments of Laval nozzles and a cascade blade from literature. The focus of this work is on the unsteady Phenomena which are investigated in a stage of an industrial low-pressure steam turbine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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