Stochastic modelling of cavitation erosion in Francis runner
Notice bibliographique
Résumé
Reaction turbines, of which Francis turbines, constitute a large proportion of low and medium head turbines installed in hydropower plants. Managing these machines represents a real challenge in terms of efficiency, competitiveness and demands on the energy market. Turbines runner blades exhibit loss of performance from damage due to several reasons. One common source of damage is erosion due to the cavitation phenomenon. Indeed, at a given operating region, rapid changes of velocity can create bubbles in the water flow due to local low pressures. When cavitation bubbles reach pressure recovery, they collapse and may induce wear or erosion in these regions. Even if this phenomenon has been intensively studied in the past decades, cavitation erosion is not fully understood as it is driven by several parameters such as flow dynamic, turbine design, environment, or material properties. Some of these parameters can be studied in laboratory to compare materials resistance between each other. This article aims to model the cavitation by a stochastic model using erosion experimental data observed in the laboratory. The benefit of such models is to consider both the uncertainties and natural fluctuations of the phenomenon. With the proposed framework, the study will highlight the differences observed in cavitation erosion experiments of two common materials used to manufacture Francis's runners. This study is the first step in a project aiming at the prediction of turbines mass loss due to cavitation erosion on actual operating Francis turbines.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».