Hydraulic Turbine Performance Assessment with Implementation of an Innovative Aeration System
Notice bibliographique
Résumé
The environmentally friendly concept in terms of water quality represents a condition for developing hydropower plants all around the world. Since 2017, hydropower has represented more than 70% of all renewable energy production and it is essential for the integration of the other renewable sources of energy and for regulation of the grid. To maintain the “green” label concerning the dissolved oxygen level (6 mg DO/L), the energy suppliers should respond to environmental concerns about the operation of hydropower plants. In the context of sustainable development, the ecological degradation of rivers is unacceptable due to the implementation of a hydropower plant on the watercourse. For deep reservoirs or tropical regions, the oxygen level in the water downstream of the hydropower plants may be low and affect the aquatic life for many kilometers downstream. This paper presents a new aeration system for discharged water from hydropower plants that provides water aeration with minimum energy consumption. The influence of the aeration process on the turbine operation and efficiency is analyzed. Experimental measurements are carried out on site on a small Francis turbine. The influence of the aeration process on the turbine mechanical performances (vibration level and relative displacement) and hydraulic performances (turbine efficiency, power output, and pressure fluctuation) is analyzed. The results showed that the impact of the aeration device implementation and operation over the energetic characteristics of the turbine is in the efficiency measurements accuracy range. The aeration through this device did not influence the turbine operation (vibration, level, or pressure fluctuations).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».