A Methodology and Case Study of Outboard Traverse Flame Detection on Aeroderivative Gas Turbines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Outboard-traverse flame migration in an annular profile, combustion gas pathway of a Siemens aero-derivative turbine engine can be detected with a dual immersion thermocouple. This solution is applicable for Oil & Gas operators using gas turbines fueled by natural gas. The typical flame profile within the annular combustion gas flow path is disturbed by introducing poor quality fuel into the engine. The skewed or outward bias flame profile in turn causes severe overheating of the hot section components around the outer radius of the annular combustor exit wall covering a number of hot section components. This ultimately causes accelerated components deterioration and failure to meet its target design life. Consequently, resulting in rejection of these components and increasing the life cycle cost of their asset operations. The introduction of the dual immersion thermocouple allow us to detect outward bias flame pattern using the exhaust gas temperature profile during operation and warn the operator of this condition via software alarm and trip provision. By implementing a means of detecting outward bias flame patterns, the operator will be made aware of this condition and can then take means to resolve this matter by first, allowing to optimize hot section components boundary limits and saving overhaul costs and second, avoid unplanned maintenance outages due to hot section premature failures.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».