Geometrical Optimization of a Steam Jet-Ejector Using the Computational Fluid Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The vacuum systems play crucial role in various industries including, but not limited to, power generation, refrigeration, desalination, and aerospace engineering. There are different types of vacuum systems. Among them, the ejector or vacuum pump is highly utilized due to its low capital cost and easy maintenance. Generally, the better operation of a vacuum system can dramatically affect the performance of its upper-hand systems, e.g., the general efficiency of a thermal power plant cycle. This can be achieved if such vacuum systems are correctly designed, implemented, and operated. The focus of this work is on an existing steam jet-ejector, whose primary flow is a high pressure superheated steam and the suction flow is a mixture of steam and air. The main goal of this work is to optimize the geometry of the ejector including the nozzle exit position (NXP), the primary nozzle diverging angle, and the secondary throat length, etc. From the computational fluid dynamics perspective, there are some major challenges to simulate this ejector. It requires predicting the correct turbulent fluid flow and heat transfer phenomena with great complexities in treating the mixed subsonic and supersonic flow regimes, very high and very low pressure regions adjacent to each other, and complex mixing two phase flow jets. Indeed, the latter one has been almost neglected in literature. The main concern of this study is to reduce the consumption of motive steam, i.e., to increase the entrainment ratio via modifying the ejector geometry and investigating its performance under different operating conditions that helps to save the water consumption.
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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 ».