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Enregistrement W4413350844 · doi:10.1115/1.4069488

Efficiency Enhancement in Pressure Gain Combustion Combined Cycle Gas Turbine by Blade Cooling Integration With Bottoming Cycle

2025· article· en· W4413350844 sur OpenAlexaff
Abhishek Dubey, Alessandro Sorce, Aristide F. Massardo

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGas turbinesBlade (archaeology)Combined cycleCombustion chamberTurbineMechanical engineeringCombustionTurbine bladeEngineeringMaterials scienceNuclear engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article investigates the potential advantages of integrating turbine blade cooling with bottoming cycle in combined cycle gas turbine (CCGT) with pressure gain combustion (PGC) for land-based power generation application. PGCs have recently emerged as a promising solution to achieve significant performance gains in current gas turbines (GTs) and CCGTs in terms of efficiency and power output. However, GTs with PGC combustors require higher cooling flow compared to conventional GTs due to the increased temperature of the cooling flow from its secondary compression that is necessary for admission in the turbine. The present work aims to address this issue by utilizing the working fluid from the steam cycle for cooling stator and rotor vanes or to decrease the cooling air temperature. PGC is represented by a steady-state zero-dimensional constant volume combustion (CVC) model based on the Humphrey cycle. The PGC combustor model is simulated with different injection pressure losses to investigate the impact of pressure gain on steam cooling integrated CCGT. Different approaches of turbine blade cooling through the bottoming cycle are investigated in this work, such as (i) cooling of compressor-bleed air through steam/water, (ii) open-loop steam cooling (OLSC) for stator and vanes, (iii) closed-loop steam cooling (CLSC) for stator and vanes, and (iv) mixed-loop steam cooling (MLSC) where stator is steam cooled while rotor is air cooled. A heavy-duty industrial H-class CCGT with a PGC combustor and a three-pressure level heat recovery steam generator (HRSG) was modeled in wtemp (web-based thermo-economic modular program) software, an original modular cycle analysis tool developed at the University of Genova. Thermodynamic analysis of the CCGT cycle was performed with realistic component efficiencies at a wide range of operating conditions, with methane as the fuel. The impact of different cooling approaches on the cycle performance was analyzed in terms of efficiency, specific work, and practical feasibility of the solution. Results showed that implementing both PGC technology and steam cooling together in a CCGT can significantly enhance efficiency and work output due to the synergistic effect of both technologies. The efficiency of an H-class CCGT can be increased from 62.6% to 67.2% (4.54 percentage points increment) and specific work by 194.5 kJkgair by using CLSC and PGC combustor with a pressure gain of 0.40. MLSC was identified as the most practical solution, which, when augmented with a PGC combustor with 0.26 pressure gain, can improve the overall CCGT efficiency by 2.9 percentage points and specific work by 104.6 kJ/kgair. Overall, the study demonstrates the theoretical potential of integrating turbine cooling in the PGC combined cycle with a steam bottoming cycle as a potential pathway toward CCGTs with more than 65% efficiency.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,649

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations2
Publié2025
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