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Enregistrement W2019776300 · doi:10.1088/1755-1315/22/3/032023

Numerical investigation of the flow behavior into a Francis runner during load rejection

2014· article· en· W2019776300 sur OpenAlexafffund
Patricia Côté, Guy Dumas, É Moisan, Guillaume Boutet-Blais

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensAlstom (Canada)Cégep de Sorel-TracyUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Laval
Mots-clésFrancis turbineFlow (mathematics)Transient (computer programming)TurbineMechanicsEvent (particle physics)Transient flowLoad rejectionWork (physics)Boundary (topology)Computer scienceSimulationMathematicsEngineeringPhysicsMechanical engineeringMeteorologySurgeMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of the work presented in this paper is to investigate numerically the flow behavior inside a Francis hydro-turbine during the transient event of load rejection. First, a theoretical description of the flow during the event is presented in order to predict the global flow characteristics to be anticipated since no velocity profiles are available for this transient event. The issue of choosing the proper boundary conditions to obtain the absolute pressure and the correct flow characteristics within the runner when using a typical truncated geometry is then discussed. Finally, by using a hypothesis of "quasi-stationarity " and a validated methodology, global flow characteristics within the turbine are highlighted near the no-load operating condition and the unsteady vortical motions within the runner are assessed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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