Last stage stator blade profile improvement for a steam turbine under a non-equilibrium condensation condition: A CFD and cost-saving approach
Notice bibliographique
Résumé
Non-equilibrium phenomena and related damages have always been one of the great concerns among researchers, designers, and industry managers. In power plants, the overhaul of turbines during a pre-planned schedule includes checking, repairing, and replacing damaged parts, which always challenge industry investors with variable costs. In this study, a modified profile for the stationary cascade blades of a 200 MW steam turbine is predicted by help of the Computational Fluid Dynamics (CFD) according to a cost-saving approach for a power plant. Wet steam model is used to investigate the flow behavior between the turbine blades, due to the sonication and non-equilibrium phenomena. The numerical model based on the Eulerian-Eulerian approach accounts the turbulence caused by the presence of droplets, condensation shocks and aerodynamics. At first, such model has been carefully validated against the available experimental data. Then, the entrance edge of the blade is designed considering different shapes and sizes. The flow behavior at the entrance edge region has been fully investigated. Finally, according to the criteria for measuring the non-equilibrium flow phenomena (erosion rate, Mach number, entropy, exergy destruction and transfer of mass and heat between flow phases), a modified model for the steam turbine blade considering the economic aspects has been presented. The modified blade model exhibits 88%, 0.13% and 7% reduction in the erosion rate, entropy generation and exergy destruction, respectively. Furthermore, the application of this modified blade profile save 456$ of the total monthly maintenance costs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».