Characterization of the air flow in a scale model of a hydrogenerator by means of particle image velocimetry
Notice bibliographique
Résumé
In hydroelectric power plants, generators are essential components and, like all machines, generate heat due to losses. The most common way to evacuate this heat is by circulating a cooling fluid (generally air) through the generator components. Due to their geometrical complexity, it is quite challenging to numerically simulate the flow to predict the cooling in a generator. Furthermore, in situ measurements are costly and difficult to perform due to the limited access. For this reason, a 1:4 scale model of a hydroelectric generator was built at the research institute of Hydro-Quebec (IREQ). In this thesis, particle image velocimetry (PIV) measurements of the flow in the opening of the generator pit, in the space between the enclosure wall and the cooler exit of the scale model, at the cooler exit, in the covers, and in theair gap and interpole region are presented. Experimental aspects pertaining to the seeding of the flow, calibration targets, experimental method and PIV theory are also discussed. Furthermore, a comparison of the experimental data with the results of CFD (Computational Fluid Dynamics) simulations using ANSYS-CFX is given. The results in the pit opening region have shown the sensibility of the simulation results to small modifications to the geometry. The measurements in the space between the cooler exit and the enclosure wall and those in the air gap and interpole region have qualitatively validated the CFD. Finally, computation of the mass flow rate through the cooler exit and in the cover has also quantitatively validated the simulation results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».