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Enregistrement W4386101719 · doi:10.1063/5.0164018

Exploration of transient flow perturbations in a bulb turbine diffuser using proper orthogonal decomposition

2023· article· en· W4386101719 sur OpenAlexafffund
Jean-David Buron, Sébastien Houde

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsTurbineFlow separationPhysicsPressure dropDrop (telecommunication)WakeDraft tubeFlow (mathematics)VortexMeteorologyTurbulenceMechanical engineeringEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydraulic turbines with high efficiency over a wide range of operating conditions offer a much sought-after flexibility to electricity producers. However, some low-head turbines exhibit sharp losses of efficiency close to their peak efficiency discharge that are linked to draft tube flow separations whose causes remain misunderstood. This paper presents the latest results obtained in the scope of the BulbT project that focused on the flow dynamics related to the efficiency drop. The main objectives are to document the transient characteristics of the flow in the hub-wake region and investigate interactions between the core flow and wall separations to identify potential mechanisms explaining the efficiency drop. Using proper orthogonal decompositions of synchronized time-resolved velocity and pressure measurements, highly energetic modes representing stochastic perturbations across BulbT's draft tube are identified. These perturbations occur only for the discharges affected by the efficiency drop, past the best efficiency point. Despite the absence of near-wall velocity measurements, the modal decompositions provide evidence that the onset of the efficiency drop is the result of two independent types of flow separation that occur on opposite sides of the draft tube. Upstream separations are found to happen simultaneously with an asymmetric acceleration of the flow in a region surrounding the turbine's axis and the tip of the runner hub and become the most important contributor to the efficiency drop at the highest measured flow rate. Furthermore, the likeliness of observing one kind of flow separation increases after it has already occurred, pointing to a strong history effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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