Transient Gas Turbine Performance Diagnostics Through Nonlinear Adaptation of Compressor and Turbine Maps
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».