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Enregistrement W2074177130 · doi:10.1088/1755-1315/22/3/032010

Experimental investigation of the draft tube inlet flow of a bulb turbine

2014· article· en· W2074177130 sur OpenAlexaff
Jean-Christophe Vuillemard, V Aeschlimann, R Fraser, S. Lemay, Claire Deschênes

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDraft tubeInletMechanicsWakeTurbineParticle image velocimetryFlow (mathematics)Laser Doppler velocimetryFlow separationVelocimetryTube (container)VortexMaterials sciencePhysicsTurbulenceEngineeringAerospace engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the BulbT project framework, a bulb turbine model was studied with a strongly diverging draft tube. At high discharge, flow separation occurs in the draft tube correlated to significant efficiency and power drops. In this context, a focus was put on the draft tube inlet flow conditions. Actually, a precise inlet flow velocity field is required for comparison and validation purposes with CFD simulation. This paper presents different laser Doppler velocimetry (LDV) measurements at the draft tube inlet and their analysis. The LDV was setup to measure the axial and circumferential velocity on a radius under the runner and a diameter under the hub. A method was developed to perform indirect measurement of the mean radial velocity component. Five operating conditions were studied to correlate the inlet flow to the separation in the draft tube. Mean velocities, fluctuations and frequencies allowed characterizing the flow. Using this experimental database, the flow structure was characterized. Phase averaged velocities based on the runner position allowed detecting the runner blade wakes. The velocity gradients induced by the blade tip vortices were captured. The guide vane wakes was also detected at the draft tube inlet. The recirculation in the hub wake was observed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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