Optimización Bayesiana del Diseño de Voluta de Entrada para Turbina de Flujo Radial de Dióxido de Carbono Supercrítico
Autores: Bian, Chao; Zhang, Shaojie; Yang, Jinguang; Liu, Haitao; Zhao, Feng; Wang, Xiaofang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Licencia
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Citaciones: Sin citaciones
La turbina de flujo radial, un componente clave del ciclo Brayton de CO supercrítico (S-CO), tiene un impacto significativo en la eficiencia del ciclo. La voluta de entrada es un componente de flujo importante que introduce el fluido de trabajo en la turbina centrípeta. La investigación en profundidad sobre ella ayudará a mejorar el rendimiento de la turbina y del ciclo en su totalidad. Este artículo tiene como objetivo mejorar la capacidad de flujo de la voluta optimizando la geometría de la sección transversal de la voluta, mejorando así el rendimiento de la voluta, tanto en puntos de diseño como en puntos no de diseño. Primero se realiza un análisis de sensibilidad de parámetros basado en un modelo de sustitución del proceso gaussiano, y luego se implementa el proceso de optimización mediante optimización bayesiana (BO), donde se utiliza la función de adquisición para consultar el diseño óptimo. Los resultados muestran que la voluta optimizada tiene características de flujo mejores y más uniformes en puntos de diseño y no de diseño. Tiene una curva de rendimiento más suave en condiciones fuera de diseño. El coeficiente de pérdida de presión total en el punto de diseño de la voluta optimizada se reduce en un 33.26%, y la deformación del flujo se reduce en un 54.55%.
Descripción
La turbina de flujo radial, un componente clave del ciclo Brayton de CO supercrítico (S-CO), tiene un impacto significativo en la eficiencia del ciclo. La voluta de entrada es un componente de flujo importante que introduce el fluido de trabajo en la turbina centrípeta. La investigación en profundidad sobre ella ayudará a mejorar el rendimiento de la turbina y del ciclo en su totalidad. Este artículo tiene como objetivo mejorar la capacidad de flujo de la voluta optimizando la geometría de la sección transversal de la voluta, mejorando así el rendimiento de la voluta, tanto en puntos de diseño como en puntos no de diseño. Primero se realiza un análisis de sensibilidad de parámetros basado en un modelo de sustitución del proceso gaussiano, y luego se implementa el proceso de optimización mediante optimización bayesiana (BO), donde se utiliza la función de adquisición para consultar el diseño óptimo. Los resultados muestran que la voluta optimizada tiene características de flujo mejores y más uniformes en puntos de diseño y no de diseño. Tiene una curva de rendimiento más suave en condiciones fuera de diseño. El coeficiente de pérdida de presión total en el punto de diseño de la voluta optimizada se reduce en un 33.26%, y la deformación del flujo se reduce en un 54.55%.