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Enregistrement W4400970020 · doi:10.1088/1361-6501/ad678c

Investigation of operational settings, environmental conditions, and faults on the gas turbine performance

2024· article· en· W4400970020 sur OpenAlexaff
Shazaib Ahsan, ‪Tamiru Alemu Lemma, Muhammad Baqir Hashmi, Xihui Liang

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas turbinesEnvironmental scienceReliability engineeringComputer scienceProcess engineeringPetroleum engineeringMechanical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas turbine engines are complex mechanical marvels widely employed in diverse applications such as marine vessels, aircraft, power generation, and pumping facilities. However, their intricate nature renders them susceptible to numerous operational faults, significantly compromising their performance and leading to excessive emissions, consequently incurring stringent penalties from environmental regulatory bodies. Moreover, the deterioration of gas turbine performance is exacerbated by variations in working conditions based on operational settings and environmental conditions. Past studies have focused on certain working conditions that limit effectiveness in real-world applications where operational settings and environmental conditions vary during operations. The influence of these working conditions on the performance of gas turbines also needs to be assessed, as they can lead to different fault patterns resulting in unplanned maintenance, unnecessary maintenance costs, unsafe conditions and stringent penalties. This study uses the gas turbine simulation program to simulate a high-bypass turbofan engine inspired by Pratt & Whitney PW-4056, analysing the combined effects of operational settings and environmental conditions on engine performance while also incorporating simulations of common gas turbine faults like fouling and erosion in various locations and severities along the gas path. The model’s accuracy is confirmed by low mean absolute percentage errors of 0.004% of thrust at the cycle reference point and 0.15% and 0.28% at 2 km and 7 km altitudes, respectively, demonstrating the model’s robustness across varying operational scenarios. In conclusion, this research highlights the significant effects of operational settings and environmental factors on gas turbine performance, particularly impacting specific fuel consumption and thrust. The study reveals that operational settings and environmental factors significantly impact fuel consumption and thrust. Specifically, compressor fouling and low-pressure turbine erosion increase nitrogen oxide (NO x ) emissions by 4.5% and 11.1%, while fouling of nozzle guide vanes and high-pressure turbine erosion raise unburned hydrocarbon by 10.0% and 20.2%, and carbon monoxide (CO) by 3.2% and 5.2%, respectively, compared to a healthy engine. These insights highlight the importance of component-specific degradation in influencing gas turbine performance and emissions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,168

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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