Using CFD Simulations to Improve the Air-Cooled Steam Condenser Performance in Severe Windy Conditions via Proper Tuning of Blades Pitch Angles
Notice bibliographique
Résumé
The use of air-cooled steam condenser (ACSC) in thermal power plants has become so normal since a few decades ago. It is because there are so many valuable advantages with the ACSC implementation, e.g., little dependency on water consumption and benefiting from the forced convection heat transfer instead of the natural one to condense the steam. However, the thermal performance of an ACSC can be readily defected by the ambient wind; specifically, when the ambient temperature is high. This research work benefits from the computational fluid dynamics tool to study the details of ACSC’s thermal performance in such undesirable ambient windy conditions. Furthermore, this work suggests an effective remedy to increase the heat rate from the proposed ACSC. Evidently, the flow rate of cold air through the heat exchangers of proposed ACSC has direct influence in heat transfer rate from the heat exchangers of ACSC. One remedy to achieve higher cold air flow rates through these heat exchangers is to improve the design of its fans or blowers. However, for an ACSC already in service, one should look for other cost-effective remedies. So, if one wishes to improve the performance of those fans without changing their design one should pay attention to some other simple ways with little costs to implement them. This work suggests to tune up the pitch angles of blades of ACSC’s fans properly. The details of implementing this remedy are presented in this paper.
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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 ».