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Enregistrement W2306824538 · doi:10.3390/en9040237

Cavitation Inception in Crossflow Hydro Turbines

2016· article· en· W2306824538 sur OpenAlexafffund
R.C. Adhikari, Jerson Rogério Pinheiro Vaz, David Wood

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidade Federal do ParáConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoPró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal do ParáCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversity of Calgary
Mots-clésCavitationImpellerReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbineMechanicsDetached eddy simulationSuctionMarine engineeringSpecific speedDraft tubeTurbine bladeFlow (mathematics)Materials scienceComputational fluid dynamicsMechanical engineeringEngineeringCentrifugal pumpPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cavitation is a common flow phenomena in most hydraulic turbines and has the potential to cause vibration, blade surface damage and performance loss. Despite the fact that crossflow turbines have been used in small-scale hydropower systems for a long time, cavitation has not been studied in these turbines. In this paper, we present the findings of a computational study on cavitation inception in crossflow turbines. Cavitation inception was assessed using three-dimensional (3D) Reynolds-Averaged Navier–Stokes (RANS) computations. A homogeneous, free-surface two-phase flow model was used. Pressure distributions on the blades were examined for different flow rates, heads and impeller speeds to assess cavitation inception. The results showed that cavitation occurs in the second stage of the turbine and was observed on the suction side near the inner edge of the blades. For the particular turbine studied, cavitation always occurred at shaft speeds greater than that, giving the maximum efficiency for each combination of flow rate and head. The implication is that the useful operating range of crossflow turbines is up to and including the maximum efficiency point.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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