System-Level Performance of Microturbines With an Inside-Out Ceramic Turbine
Notice bibliographique
Résumé
Ceramic turbines can reduce fuel consumption by increasing turbine inlet temperatures (TIT). The need for heat-resistant materials like ceramics is particularly acute for small turbomachines for which efficiencies are limited by the use of uncooled metal turbine as complex cooling schemes are impractical and costly. Efforts to introduce ceramics in the turbine rotor were made between the 1960s and the 1990s by gas turbines and automotive manufacturers in the U.S., Europe, and Japan. While significant progress was made, a suitable level of reliability still cannot be achieved as the brittleness of ceramics leads to crack propagation in the blades loaded in tension and catastrophic failure. The inside-out ceramic turbine (ICT) is a design alternative specific to ceramics that loads the blades in compression by using an outer, air-cooled composite rim that sustains the centrifugal loads. This paper provides an analytical model based on the Brayton cycle to compute the system-level performance of microturbines using an ICT. Loss submodels specific to ICT architectures are developed to account for: (1) composite rim drag, (2) composite rim cooling, (3) leakage through rotating seals, and (4) expansion heat losses. The thermodynamic core model is validated against three state-of-the-art, non-inside-out, microturbines. Based on a Monte Carlo simulation that takes into account the modeling uncertainties, the model predicts a cycle efficiency of 45±1% for a 240 kW ICT-based microturbine, leading to a predicted reduction in fuel consumption of 20% over current all-metal microturbines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».