CFD Predictions of Efficiency for Non-Equilibrium Steam 2D Cascades
Notice bibliographique
Résumé
Most non-equilibrium wet steam CFD analyses in the open literature have concentrated on predicting blade pressure loadings, with very few studies emphasizing turbine efficiencies. One of the few exceptions is the work of Gerber et al. [1]. In light of this, in this paper we present CFD predictions of isokinetic efficiency and Markov Loss coefficients and comparisons with measurements for the 2D cascades of White et al. [2] and Bakhtar et al. [3, 4]. Predictions were obtained using an Eulerian-Eulerian multiphase formulation, which is an extension of General Electric’s proprietary CFD turbomachinery code, TACOMA. The formulation is optimized to capture the thermodynamic loss. There is no slip between the droplets and the surrounding vapor. Comparisons with other experimental quantities are also presented as needed to ensure that the non-equilibrium wet steam physics is accurately captured. Although the non-equilibrium models used cannot capture all the loss components present in actual flows, our efficiency predictions are much closer to experimental data than those of equilibrium simulations or the Baumann rule.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».