Forecasting Effect of Blade Numbers to Cross-Flow Hydro-Type Turbine with Runner Angle 30° Using CFD and FDA Approach
Notice bibliographique
Résumé
Hydro energy installations in Indonesia are 6% of the total potential resource of 75 TW.Hydro energy in Indonesia still has an excellent opportunity to be developed to reduce the gap between potential and installation.Research on cross-flow type hydro-turbines is one form of effort to increase the availability of electrical energy from hydro-energy.This research has been carried out on a cross-flow type hydro-turbine using a threedimensional computational fluid dynamic (CFD) method.The research used CFX Solver on ANSYS.This research aims to determine the influence of the blade's number on the Power Coefficient of the turbine.Research has been carried out with variations in blades 12, 24, 36, and 48.The runner uses an angle of 30° and operates at a 50-300 rpm rotational speed.The velocity of the water used is 3 m/s, and the simulation is in a steady state.The simulation zone is divided into the rotational zone and the stationary zone.The type of turbulence used in this study is SST, and the mesh method is tetrahedral.The research results that have been done were analyzed using factorial design analysis (two factors).The 36-blade runner variation produced the best Cpmax.The resulting Cpmax is 27%.The factorial design analysis shows a significant influence between the rotational speed factor and the number of blades on turbine performance.In addition, the results show that there is no interaction between the rotational speed factor and the number of blades.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».