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Enregistrement W2225953135 · doi:10.1115/icnmm2008-62252

The Effects of Water Injections in Wet Steam Flow in Different Regions of a Mini Laval Nozzle

2008· article· en· W2225953135 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Reza Mahpeykar, Esmail Lakzian

Notice bibliographique

RevueASME 2008 6th International Conference on Nanochannels, Microchannels, and Minichannels · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensationNozzleTurbineSuperheatingMechanicsSteam turbineNucleationMaterials scienceShock (circulatory)Superheated steamThermodynamicsLatent heatHeat transferPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress in the development of the steam turbines brings about a renewal of interest in wetness associated problems. In turbine steam expansion, the vapour first supercools and then condenses spontaneously to become a two phase mixture. The flow initially is single phase but after Wilson point water droplets are developed and there is a non equilibrium two phase flow. The formation and behavior of the liquid create problems that lower the performance of the turbine wet stage and the mechanisms underlying this are insufficiently understood. This growing droplets release their latent heat to the flow and this heat addition to the supersonic flow cause a pressure rise called condensation shock. Because of irreversible heat transfer in this region the entropy will increase tremendously. Removal of condensates from wet steam flow in the last stage of steam turbines significantly promotes stage efficiency and prevents erosion of rotors. The following study investigates the spraying water droplets at inlet and at throat of mini Laval nozzle and their effects on nucleation rate and condensation shock. According to the results, the nucleation rate is considerably suppressed and therefore the condensation shock nearly disappeared. In other words the injecting droplets would decrease the thermodynamic losses or improve the turbine efficiency.

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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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