On the Effects of Unsteadiness on the Condensation Process in Low-Pressure Steam Turbines
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 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 ».