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Enregistrement W3195882090 · doi:10.1002/cjce.24294

Experimental and numerical modal analysis of wall tubes in the coal‐fired boiler or radiant syngas cooler

2021· article· en· W3195882090 sur OpenAlexvenueno aff
Lintao Shao, Wei Guo, Weijuan Yang, Zhiwen Xia, Zhijun Zhou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBoiler (water heating)Natural frequencyFinite element methodCoalMaterials scienceVibrationStructural engineeringModal analysisEngineeringWaste managementAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The slag deposited on the wall tubes in the coal‐fired boiler or radiant syngas cooler (RSC) of the entrained flow gasifier could reduce the heat transfer efficiency and degrade the tubes by corrosion. During the operation of the boiler or RSC, the rapping‐off‐ash method is an effective method to remove slag deposits, especially in a high‐pressure environment. The operating parameters of the rapping‐off‐ash method are related to the modal parameters of wall tubes, including the natural frequency, damping ratio, and mode shapes. In this study, modal parameters of wall tubes composed of three single tubes and fins were experimentally determined through the modal test analysis under both empty and water‐filled conditions. The dynamic characteristics of wall tubes were extracted by using the roving hammer‐impact test and the frequency response function (FRF). A numerical simulation based on the finite element method in ABAQUS was conducted to compare with the experimental modal analysis. The first five natural modes ranged from 14 to 154 Hz, and the maximum vibration or torsion locations of wall tubes under the corresponding mode frequencies were investigated. The water inside the wall tubes could reduce the stiffness of the structure and decrease the values of natural frequency.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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