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Enregistrement W2123124774 · doi:10.1088/1755-1315/12/1/012084

Computational study of a low head draft tube and validation with experimental data

2010· article· en· W2123124774 sur OpenAlexaff
V. De Henau, Félix-Antoine Payette, Michel Sabourin, Claire Deschênes, Justine Gagnon, P Gouin

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversité LavalAlstom (Canada)Cégep de Sorel-Tracy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDraft tubeTurbulenceTurbulence kinetic energyMechanicsInletRotor (electric)Head (geology)Computational fluid dynamicsStatorTube (container)Flow (mathematics)PhysicsMechanical engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to investigate methodologies to improve the reliability of CFD analysis of low head turbine draft tubes. When only the draft tube performance is investigated, the study indicates that draft tube only simulations with an adequate treatment of the inlet boundary conditions for velocity and turbulence are a good alternative to rotor/stator (stage) simulations. The definition of the inlet velocity in the near wall regions is critical to get an agreement between the stage and draft tube only solutions. An average turbulent kinetic energy intensity level and average turbulent kinetic energy dissipation length scale are sufficient as turbulence inlet conditions as long as these averages are coherent with the stage solution. Comparisons of the rotor/stator simulation results to the experimental data highlight some discrepancies between the predicted draft tube flow and the experimental observations.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,349

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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