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Enregistrement W4236694707 · doi:10.1115/1.4050363

Experimental and Computational Analysis of Additive Manufactured Augmented Backside Liner Cooling Surfaces for Use in Micro-Gas Turbines

2021· article· en· W4236694707 sur OpenAlexaff
Adamos Adamou, Colin Copeland

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésCombustorMechanical engineeringHeat transferGas turbinesAir coolingTurbineActive coolingNuclear engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceAutomotive engineeringProcess engineeringEngineeringMechanicsCombustionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Augmented backside cooling refers to the enhancement of the backside convection of a combustor liner using extended heat transfer surfaces to fully utilize the cooling air by maximizing the heat transfer to pumping ratio characteristic. Although film cooling has and still is widely used in the gas turbine industry, augmented backside cooling has been in development for decades now. The reason for this is to reduce the amount of air used for liner cooling and to also reduce the emissions caused by using film cooling in the primary zones. In the case of micro-gas turbines, emissions are of even greater importance, since the regulations for such engines will most likely become stricter in the following years due to a global effort to reduce emissions. Furthermore, the liners investigated in this paper are for a 10 kWe micro-turbine, destine for various potential markets, such as combined heat and power for houses, electric vehicle hybrids and even small unmanned aerial vehicles. The majority of these markets require long service intervals, which in turn requires the combustor liners to be under the least amount of thermal stress possible. The desire to also increase combustor inlet temperatures with the use of recuperated exhaust gases, which in turn increase the overall system efficiency, limits the cooling effectiveness of the inlet air. Due to all these reasons, an advanced form of augmented backside cooling would be of substantial significance in such a system. Currently, some very simple designs are used in the form of straight plain fins, transverse strips, or other similar geometries, but the creation of high heat transfer efficiency surfaces in such small sizes becomes very difficult with traditional subtractive manufacturing methods. When using additive manufacturing though these types of surfaces are not an issue. This paper covers the comparison of experimental results with conjugate heat transfer computational fluid dynamics (CFD) models and empirical heat balance models for two different additively manufactured (AM) liner cooling geometries and an AM blank liner. The two cooling fin geometries include a rotating plain fin and an offset strip fin. The liners were tested in an AM-built reverse flow radial swirl stabilized combustion chamber at a variety of operating conditions. During the experiments, the surfaces were compared using a thermal camera to record the outer liner temperature, which was viewed through a quartz outer casing. The experimental results showed that the cooling surfaces were effective at reducing the liner temperatures with minimal pressure losses for multiple operating points. Those results were then compared against the conjugate heat transfer CFD models and the empirical calculations used to design the surfaces initially. From this comparison, it was noticed both the CFD and empirical calculations under-predicted the wall temperatures. This is thought to be due to inaccuracies in the predicted flame temperatures and the assumed emissivity values used to calibrate the thermal imaging camera. Further uncertainties arise from the assumption of a constant air and hot gas temperature and mass flow along the cooling surfaces and the lack of data for the surface roughness of the parts.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations4
Publié2021
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Résumé présentoui

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