Technico-economic modelling of maintenance cost for hydroelectric turbine runners
Notice bibliographique
Résumé
Large utilities need to optimize the investment made to maintain their assets. For a utility like Hydro-Québec (37 GW) an important part of those investments are made to maintain their hydroelectric facilities. To minimize the maintenance cost, technico-economic model enabling the propagation of uncertainty associated with the degradation processes of a given component seems essential. Therefore, for Francis hydroelectric turbine runners, we developed two technico-economic models: one for crack propagation and one for cavitation. Since these are the main degradation mechanisms leading to failure of Francis runners, they enable us to study the effect of maintenance strategies on the maintenance cost of these components. The model has been created using VME, an asset management software developed by EDF R&D (Électricité de France). VME uses Monte-Carlo simulations to generate stochastic failure dates and obtains probabilistic indicators of the net present value of a given management strategy. We will use a study case based on a Hydro-Québec (Québec, Canada) facility to illustrate the importance of the proper assessment of current and expected long-term reliability on maintenance cost. The paper will be structured as follows. First, an overview of the modelling strategy will be presented. Then, we will have a closer look on how VME, the tool used for Monte-Carlo simulations, derive its results. Finally, we will present a study case and discuss the results obtained in terms of the sensitivity to the reliability assessment uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».