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Enregistrement W2068707205 · doi:10.1115/1.4029710

Transient Gas Turbine Performance Diagnostics Through Nonlinear Adaptation of Compressor and Turbine Maps

2015· article· en· W2068707205 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas compressorComputer scienceTurbineFlexibility (engineering)High fidelityRenewable energyComponent (thermodynamics)Reliability engineeringTransient (computer programming)Automotive engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbines are faced with new challenges of increasing flexibility in their operation while reducing their life cycle costs, leading to new research priorities and challenges. One of these challenges involves the establishment of high fidelity, accurate, and computationally efficient engine performance simulation, diagnosis, and prognosis schemes, which will be able to handle and address the gas turbine's ever-growing flexible and dynamic operational characteristics. Predicting accurately the performance of gas turbines depends on detailed understanding of the engine components behavior that is captured by component performance maps. The limited availability of these maps due to their proprietary nature has been commonly managed by adapting default generic maps in order to match the targeted off-design or engine degraded measurements. Although these approaches might be suitable in small range of operating conditions, further investigation is required to assess the capabilities of such methods for use in gas turbine diagnosis under dynamic transient conditions. The diversification of energy portfolio and introduction of distributed generation in electrical energy production have created need for such studies. The reason is not only the fluctuation in energy demand but also more importantly the fact that renewable energy sources, which work with conventional fossil fuel based sources, supply the grid with varying power that depend, for example, on solar irradiation. In this paper, modeling methods for the compressor and turbine maps are presented for improving the accuracy and fidelity of the engine performance prediction and diagnosis. The proposed component map fitting methods simultaneously determine the best set of equations for matching the compressor and the turbine map data. The coefficients that determine the shape of the component map curves have been analyzed and tuned through a nonlinear multi-objective optimization scheme in order to meet the targeted set of engine measurements. The proposed component map modeling methods are developed in the object oriented matlab/simulink environment and integrated with a dynamic gas turbine engine model. The accuracy of the methods is evaluated for predicting multiple component degradations of an engine at transient operating conditions. The proposed adaptive diagnostics method has the capability to generalize current gas turbine performance prediction approaches and to improve performance-based diagnostic techniques.

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.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,648

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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