Modeling of Sootblower Jets and the Impact on Deposit Removal in Industrial Boilers
Notice bibliographique
Résumé
Fouling of heat-transfer surfaces by fireside deposits can be of significant concern in industrial boilers burning poor-quality fuel. It is commonly controlled by sootblowers that blast deposits with high-pressure supersonic steam or air jets. However, sootblowing is expensive, which motivates efforts to fundamentally understand how sootblower jets behave and how they interact with heat-exchanger geometries and deposits, to guide efforts to improve and optimize sootblower use. Here, we report on the development of a computational fluid dynamics (CFD) model to predict the flow behavior of sootblower jets, work that began with the customization of a research code but has more recently led to an implementation using the commercial CFD software ANSYS Fluent, which makes the model more accessible to the wider engineering community. CFD model results are compared to experimental data that we obtained for jet flow within model tube bank geometries, which are representative of superheaters and generating banks in industrial boilers. The results quantify the deposit removal effectiveness of sootblower jets in the different geometries: the centerline rate of decay of the jet peak impact pressure as a function of the relative position of the sootblower nozzle and tube geometry, the strength of the secondary jets that form when a sootblower jet deflects off of a tube, and the force imposed on various tube positions in the different configurations.
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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 | 0,000 | 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 ».