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Enregistrement W3111935658

Numerical investigation of non-equilibrium steam condensing flow in various Laval nozzles

2020· dissertation· en· W3111935658 sur OpenAlexaboutno aff
A. A. Telegina

Notice bibliographique

RevueLUTPub (LUT University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMechanicsRocket engine nozzleFlow (mathematics)Mechanical engineeringNuclear engineeringThermodynamicsEngineeringEnvironmental sciencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigation of condensing steam flow plays an important role due to the significance of the steam turbines which is a considerable part of global power generation. Condensation has an enormous impact on the efficiency of the low-pressure turbine which is lower in comparison with high-pressure steam turbine efficiency and study of this problem highly important. Turbine blade erosion, thermodynamic and aerodynamic losses, high level of the liquid mass fraction are caused by condensation in the low-pressure turbine stages. Experiments and numerical studying should be conducted to examine the condensation process and various losses caused by condensation.
\n
\nIn present work, the computational fluid dynamic (CFD) simulations were carried out to research the behaviour of non-equilibrium condensing steam flow inside the last turbine stages. For the CFD simulation, the Eulerian-Eulerian approach was applied. The shear stress transport (SST) k-ω turbulence model was used for solving the turbulence of steam flow. Various convergent-divergent (CD) nozzles were modelled for investigation of the surface tension effect on condensing steam flow. The model was validated with experimental data from literature sources. The results showed that the nucleation rate, droplet numbers and wetness are highly sensitive to the bulk tension factor. The surface tension of the liquid droplets significantly influences the correctness of simulated results provided by the nucleation model. The accuracy of the applied model is satisfactory to capture the condensation shock.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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