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Enregistrement W2046995566 · doi:10.1115/power2014-32053

Numerical Simulation of Stall Development Into Surge and Stall Control Using Air Injection in Centrifugal Compressors

2014· article· en· W2046995566 sur OpenAlexaff
Taher Halawa, Mohamed Alqaradawi, Osama Badr, Mohamed S. Gadala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurgeStall (fluid mechanics)ImpellerShroudGas compressorCentrifugal compressorMechanicsMass flow rateAxial compressorInletMaterials scienceEnvironmental sciencePhysicsMeteorologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a numerical simulation of the formation of rotating stall and the initiation of surge in order to study the connection between stall and surge in centrifugal compressors. Also, the current paper introduces an optimization of the air injection method as a way to increase the surge margin. Results showed that during stall, the compressor is exposed to velocity and pressure fluctuations varying with time, and these fluctuations are increased suddenly and causing surge initiation. The major part which is responsible for the sudden increase in fluctuations is the vaneless region because it was found that the problem starts at the impeller exit near the shroud surface and then transfers to the impeller inlet. Results also showed that during surge, forces on the impeller blades increase to nearly double of its initial value and then decrease again. By using air injection at the vaneless region with different injection angles, it was found that injection with angle of 30° has a good effect on preventing surge and minimizing the pressure fluctuations comparing to other injection angles results. Results showed finally that the surge margin can be increased by using the injection with angle of 30° and with injection mass flow rate of 1% of the design inlet mass flow rate and this causes the surge limit to shift from 4 kg/s to 3.9 kg/s.

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 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,316

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)0,0000,000

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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