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Enregistrement W4382559964 · doi:10.18280/mmep.100338

Numerical Simulation of Heat Transfer and Flow Enhancement Through Multi-Row Film Holes for Gas Turbine Blade Cooling

2023· article· en· W4382559964 sur OpenAlexvenueno aff
Hasan Sh. Majdi, Basil Noori Merzah, Sanaa T. Mousa Al-Musawi, Atheer Raheem Abdullah

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas turbinesHeat transferMechanicsBlade (archaeology)Materials scienceComputer simulationFlow (mathematics)Heat transfer enhancementTurbine bladeMechanical engineeringTurbineHeat transfer coefficientEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To increase gas turbine power output and thermal efficiency, turbine inlet temperatures can exceed the melting point of component materials.Blade cooling techniques are thus required.This study reviews external cooling methods for gas turbine blade tips.Recent publications on cooling technology improvements were analyzed to enhance turbine blade cooling.The operating conditions and cooling requirements of turbine blades were examined.Air was blown through a duct in the turbine blade at lower temperatures to cool the blade by adjusting the air pressure to match internal pressures.The inlet air pressure was 24,000 Pa.Experiments were conducted by varying the air pressure.At 25,000 Pa, the air flow improved.Increasing the pressure to 30,000, 35,000, and 40,000 Pa resulted in the cooled air flowing away from the blade, causing blockage and reduced inlet air pressure.Reducing the pressure to 24,000 Pa caused the air to be retained, preventing its exit through the holes and increasing blade temperature.The optimal cooling was achieved at 25,000 Pa.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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