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Enregistrement W2995037851 · doi:10.1088/1755-1315/405/1/012005

On variations in turbine runner dynamic behaviours observed within a given facility

2019· article· en· W2995037851 sur OpenAlexaff
M Gagnon, J Nicolle

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Failure Analysis and Simulation
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineReliability (semiconductor)Point (geometry)Flow (mathematics)WonderEngineeringStructural engineeringMathematicsMechanical engineeringMechanicsPhysicsGeometryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When confronted with cracks or high stresses in turbine runners, we often wonder if the behaviour observed on one specific runner will be present on all other similar runners. In this case, we have a facility with 19 runners having the same blade geometry. In order to answer the question, we selected three runners for measurement campaigns. First, the runners were divided in groups using band length, materials and wicket gate geometries. We then examined two runners with different wicket gate geometries and were thus able to explain why one runner exhibited recurrent fatigue damage problems and not the other. However, even within a given group, significant reliability differences were found when comparing with a third runner. The observed data shows that an important turbine characteristic was overlooked. Our conclusions point toward eccentricities and imperfections in the discharge ring attributable to only the upper part of the labyrinth seal being refurbished in this facility. This may generate a significant imbalance in the force produced by the flow in the runner side chamber. The paper underscores the impact of such imbalance, which could be present in older refurbished facilities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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