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Enregistrement W2332500087 · doi:10.1115/gt2014-26367

A Physics-Based Performance Indicator for Gas Turbine Engines Under Variable Operating Conditions

2014· article· en· W2332500087 sur OpenAlexaff
Houman Hanachi, Jie Liu, Avisekh Banerjee, Ying Chen, Ashok K. Koul

Notice bibliographique

RevueVolume 6: Ceramics; Controls, Diagnostics and Instrumentation; Education; Manufacturing Materials and Metallurgy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensLife Prediction Technologies (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas compressorCombined cycleGas turbinesTurbineIndustrial gasPower (physics)Thermal efficiencyEnvironmental scienceNuclear engineeringOperating pointAutomotive engineeringEngineeringMechanical engineeringThermodynamicsCombustionPhysicsChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbines are often used under variable ambient conditions and power demands, which also may be off their design points. Such operating scenarios affect the typical performance parameters, such as thermal efficiency, mass flow and power. As a result, such parameters may fail to accurately indicate the structural degradation of a gas turbine. The objective of this study is to develop a robust physics-based performance indicator for a gas turbine to demonstrate the short term recoverable as well as long term non-recoverable degradation level of the engine, independent of the operating conditions. A comprehensive physics-based thermodynamic model for the gas path of a single shaft gas turbine is developed to accurately predict the cycle parameters based on limited actual operating data. Consequently, for the given ambient condition, demanded power and shaft speed, the model predicts the cycle parameters for the gas turbine in a healthy condition as the baseline. In reality, the measured parameters gradually deviate from the model, which reflects the performance deterioration of the engine caused by degradation mechanisms. In order to capture this performance deterioration, the ratio of the excess exhaust heat power with respect to the design point power, called Excess Heat Ratio (EH) is being proposed as an effective indicator. The effectiveness of the Excess Heat Ratio is examined by using 38-month operating data of an industrial gas turbine between two major overhauls. The trends of EH clearly shows its capability to capture the short term recoverable degradations and subsequent retrievals, arising from compressor fouling and subsequent wash. In addition, EH is also able to capture the trend of the long term non-recoverable degradations. The proposed indicator has the following advantages: 1) only limited data from the operating system of a gas turbine is required without the need of additional instrumentation; 2) the both short and long term degradations of the gas turbine can be quantified by a single indicator that is independent from the operating conditions; and 3) it is practically applicable for real-time monitoring and maintenance planning.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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