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Enregistrement W7055926955

Determining temperature and drivers of heat in mechanical face seals

2024· article· en· W7055926955 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDiVA (Mälardalen University College) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Seal (emblem)Heat generationThermalTemperature measurementSilicon carbide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High heat in mechanical seals is a long-recognized main failure cause, disrupting the seal's vital lubricating film and heating temperature-sensitive process media. A way to accommodate the seal's heat generation is by choosing materials with high thermal conductivity, such as silicon carbide (SiC). In single-use and short operating time applications, the usage of SiC may be greatly over-dimensioned, unnecessarily environmentally intense, and expensive. There is a desire to apply other materials for these cases, but the heat generation of the mechanical seal poses great limitations in material selections. The purpose of this study is to reduce the operating temperature of mechanical seals to enable the application of cheaper and more sustainable materials. The seals used for testing are presently used in Alfa Laval’s single-use separators, CultureOne, and accompanying this work is the designing of a temperature measuring rig for the specific mechanical seal to be tested in its applied environment. The following research questions have been formulated to concretize the presented problematization: RQ1: Which parameters have the highest significance for generated heat in the single-use mechanical seal? RQ2: How can the heat of the mechanical seal’s wear face be measured while operating in the CultureOne machine? This study is deductive, intending to gather quantitative data through thermal measuring. The temperature measuring rig was designed with inspiration from previous similar studies and was then validated through repeated testing and comparisons with FEM-simulations of the tested case. This resulted in a detected temperature loss of 1°C, which has been accounted for in the conclusions. During validation tests, a standard original seal temperature to use as a comparison was found to be 41°C. Heat-affecting parameters have been gathered and tested through the method of Design of Experiments (DoE), where a Placket-Burman design was chosen to enable testing 9 parameters with 12 tests. The results of the study indicate that surface roughness and sealing liquid temperature have significant effects on the seal temperature. Roughening the surface of the mechanical seal’s polished, static carbon face, as achieved with a 1000-grit abrasive paper, provided a heat mitigating effect of -9.3 °C, which is a 23% heat reduction. Similarly, introducing more cooling power to the system by cooling the sealing liquid with external methods such as an ice bath provided a heat-reducing effect of -5.4 °C at the end of a one-hour test, reducing the temperature with 13%. Combining the parameters provided a 36% reduction in heat for a one-hour run with the mechanical seal in the CultureOne Primo machine. Thus, the temperature-reducing strategies discovered in this study can be applied to enable more sustainable and cheaper material selections for mechanical face seals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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