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Enregistrement W3198139498 · doi:10.3390/coatings11091061

The Effect of High-Temperature Water Vapour on Degradation and Failure of Hot Section Components of Gas Turbine Engines

2021· article· en· W3198139498 sur OpenAlexafffund
Kuiying Chen, Dongyi Seo, Pervez Canteenwalla

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials scienceSpallationThermal barrier coatingWater vaporDegradation (telecommunications)Turbine bladeCeramicTurbineEnvironmental scienceComposite materialMechanical engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past decade, the aviation industry has been adopting sustainable aviation fuels (SAF) for use in aircraft to reduce the impact of aviation on climate change. Also, some nations look to SAF as an option for energy security for their military fleets. Understanding the critical impact of alternative fuel sources on hardware will provide the gas turbine industry with strategic options in sustainability and maintainability of the existing and new fleets. The alternative fuels with high hydrogen/carbon ratio (H/C) (such as synthetic paraffinic kerosenes (SPK)) could produce more water vapour content than the conventional jet fuels upon combustion, and this increased water vapour level could exert a significant impact over the long-term durability on hot section components such as the substrate blades, oxidation resistant coatings, thermal barrier coatings (TBCs), environmental barrier coatings (EBCs), resulting in an accelerated degradation of the turbine components. The possible detrimental effect of high-temperature water vapour on degradation and lifespan of hot section components was examined. Examples were specifically given on degradation and spallation of thermally grown oxides (TGO), formation of non-protective oxides and ceramics topcoats in TBCs. Results show that water vapour can lead to volatilization of TGO (Al2O3), and is responsible for the formation of non-protective oxides in both Pt-modified β-NiAl and MCrAlY coatings, leading to their early spallation. However, water vapour does not appear to directly affect the ceramic topcoat of the TBC. For EBCs coated on SiC-based substrates, the substrate recession via silica (TGO) volatilization was reviewed. These EBCs were observed undergoing degradation in highly hostile environments, e.g., constantly operating under high temperatures, pressures, and velocities condition in the presence of water vapour steam. The review intends to provide a perspective of high-temperature water vapour effect on the EBCs’ topcoat properties such as durability, degradation, crack nucleation and crack growth, and possible guidance for mitigating these degradation effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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