CFD simulation of the TR-Francis turbine under no-load andlow-load-operation and comparison with flow measurements
Notice bibliographique
Résumé
It is becoming increasingly common for Francis machines to operate at no load and low load conditions to compensate for the variation in the energy production of other renewable sources, such as solar and wind.These conditions are characterized by various flow phenomena such as the presence of large backflow regions, cavitation volumes, interblade vortices, and, in some cases, vaneless space vortices.All these phenomena are responsible for increasing the pressure pulsations and, consequently, the dynamic stresses, which can significantly affect the fatigue lifespan of the runner.Interaction between these various phenomena and other types of hydraulic instabilities can lead to unstable and intermittent cavitation volumes, which will further increase the pressure pulsations and dynamic stresses on the runner.Therefore, accurate prediction of these flow phenomena is of high importance in order to accurately predict the stochastic dynamic stresses under these conditions.In the current work, the TR-Francis speed-no-load (EXP1) and deep-part-load (EXP11 and EXP13) measured operating points will be simulated using Ansys CFX with the SAS-SST turbulence model.The corresponding discharge coefficient normalized by the discharge coefficient at the best efficiency point Qnd/Qnd^ at these operating points are: 0.0125, 0.21, and 0.46, respectively.The CFD results will be analyzed qualitatively in terms of backflow, cavitation volumes, interblade vortices, and vaneless space vortices.The results at the different operating conditions will be compared with each other to better understand the evolution of these flow phenomena as we move from no load to higher load conditions.To verify the validity of the CFD simulations, the cavitation volumes obtained from CFD will be compared to the ones present in the videos from the measurements.Furthermore, the pressure pulsations from the CFD results, at different locations along the hydraulic passages, will be analysed and compared with the measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».