A Combined Computational Fluid Dynamics Machine Learning (CFD-ML) Framework for Numerical Design and Optimisation of Turbo Expanders Used in Natural Gas Liquefaction Units
Notice bibliographique
Résumé
With the destructive greenhouse gas effects on the rise, there has been a soaring demand for effective strategies that can aid in optimising energy consumption on a global scale. Out of the most attentive strategies in the present market of sustainability and net-zero emission is the application of turbo expanders in the liquefaction process of natural gas (NG). Although the use of turbo expanders has been promising in terms of harvesting energy in liquefied natural gas (LNG) production units compared to traditional equipment such as the Joule-Thomson valve, their complex operation – which is mainly associated with the complex behaviour of NG flows at low-temperature conditions – has challenged not only the related maintenance and condition monitoring procedures, but also the numerical tools regularly utilised for design and optimisation of such machinery. Aiming to address this deficiency, the current work brings together computational fluid dynamics (CFDs) and machine learning (ML) to develop a numerical framework able to effectively predict the performance of low-temperature gaseous NG turbo expanders through fast-response robust surrogate models, while providing an insight into the physical aspects of NG flow inside the turbo expander. The proposed framework can be ultimately extended as a supplemental tool for evaluating the efficiency of relevant industrial turbomachinery, helping to improve their design, implementation and maintenance procedures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».