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Enregistrement W2154124951 · doi:10.1088/1755-1315/12/1/012052

Experimental comparison of cavitation erosion rates of different steels used in hydraulic turbines

2010· article· en· W2154124951 sur OpenAlexaffabout
Laurent Tôn-Thât

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionCavitationCavitation erosionMaterials scienceTurbineAusteniteMetallurgyErosion corrosionFlow (mathematics)Martensitic stainless steelGeotechnical engineeringMartensiteCorrosionGeologyEngineeringMechanical engineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prediction of cavitation erosion rates has an important role in order to evaluate the exact life of components in fluid machineries. Hydro-Québec has studied this phenomenon for several years, in particular in hydraulic turbine runners, to try to understand the different degradation mechanisms related to this phenomenon. This paper presents part of this work. In this study, we carried out experimental erosion tests to compare different steels used in actual hydraulic turbine runners (carbon steels, austenitic and martensitic stainless steels) to high strength steels in terms of cavitation erosion resistance. The results for these different classes of steels are presented. The tests have been performed in a cavitating liquid jet apparatus according to the ASTM G134-95 standard to simulate the flow conditions. The mass loss has been followed during the exposure time. The maximum depth of erosion, the mean depth of erosion, and the mean depth erosion rate are determined. As a result we found that ASTM-A514 high strength steels present excellent cavitation erosion resistance properties. The cavitation eroded surface is followed by optical profilometry technique. Determination of mechanical properties and examinations of the eroded surfaces of the samples have also been carried out in order to identify the erosion mechanisms involved in the degradation of these kinds of materials.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,451

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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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