Importance of Physics-Based Prognosis for Improving Turbine Reliability: RRA 501KB Gas Turbine Blade Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Prognosis and health monitoring (PHM) technology needs to be developed to meet the challenges posed by aging gas and steam turbines in power plants, transportation systems, gas pipelines, and other industries. It is necessary to use physics based residual life prediction and life extension techniques to take into account the state of damage due to prior service. This paper focuses on the requirements of the technology and the state of the development to date. In this study, Life Prediction Technologies Inc.’s (LPTi’s) prognosis tool known as XactLIFE™ was successfully used to establish the fracture critical location of RRA 501KB first stage gas turbine blades under steady state loads and to compute the average life to creep crack initiation in the blade airfoils. The analysis used typical engine operating data from the field in terms of engine speed and average turbine inlet temperature (TIT). The blade is known to suffer airfoil untwist and lengthening during service and this is obviously followed by stress rupture failure. The primary objectives of the case study are to show how prognosis can allow a user to predict fracture critical locations to avoid failures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».