汽輪機多分散模型中的成核區和分液滴的特殊方法

青格勒

摘要：采用所提出的多分散方法可以看出成核區各位置產生的液滴對濕蒸汽流的影響，并可被認為是一種有用和實用的方法。

Abstract： The proposed polydispersal method can be used to observe the influence of droplets produced at various locations in the nucleation zone on the wet steam flow， and can be considered as a useful and practical method.

關鍵詞：汽輪機;多分散模型;成核區

Key words： steam turbine;multi-dispersion model;nucleation zone

0 ?引言

通過20組實驗葉片中心線成核區的成核速率、臨界半徑、過冷度和過飽和度比。核內有核液滴的半徑區域等于臨界半徑。成核區葉片中心線有核液滴的臨界半徑范圍為6.57E-10m至1.2E-9m。有核液滴每個位置過飽和度比和過冷度的不同值。成核率、過冷度和過飽和比的最大值與臨界半徑的最小值相匹配。在單分散模型中，成核區的半徑為ca，利用有核液滴半徑和在先前控制體積中生長的液滴的質量平均。因此，在每個位置報告半徑的值，在完整的多分散方法中，假設成核區中每個控制體積中的有核液滴開始生長，而不進行質量平均操作和每個控制操作體積產生液滴組。

關于汽輪機的實驗室證明代表了尺寸光譜半徑的存在，光學測量表明，在渦輪機中，半徑分布非常寬，液滴沒有相同的半徑。沃爾特斯測量了500兆瓦汽輪機低壓階段的水滴半徑，它表明了用于模擬非平衡冷凝現象的單分散模型無法預測這種類型的液滴尺寸分布。

兩相流中最重要的項目之一是液滴尺寸分布參數。在汽輪機葉片的液滴尺寸分布中，有必要進行計算，設計人員使用額外的解決方案來提高組件的可靠性和耐久性。濕蒸汽流中不同尺寸的液滴的存在導致研究人員提出了液滴分組等不同的解決方案對這些液滴進行建模。

單分散模型具有計算時間短等優點，但不能表示液滴尺寸分布的信息。在單分散模型中，核半徑離子區是利用成核液滴和從先前控制體積生長的液滴的質量平均得到的。

最后，報告每個位置的半徑值。在完全多分散的方法中，假設成核區中每個控制體積的有核液滴不做質量平均，在下一個控制體積和每個控制體積創建一個液滴組。在本研究中，提出了一種新的歐拉-歐拉方法中的多分散方法。因此，在本研究中，為了減少常規的時間消耗。等分散法，成核區被幾何地劃分為20個部分，每個部分的有核液滴被放置在這些基團中。

1 ?算法

考慮到在完整的多分散模型中計算量大，本文介紹了一種特殊的計算方法。在本文提出的多分散模型中，有20個液滴基團在渦輪葉片中使用較少的計算。首先，成核區根據成核區的高度和每個區域產生的液滴分為20個部分放置在每組中。為單分散模型演示了該區域的高度。

根據高度表示成核區的分割，表示了各組中產生的最大成核速率。第1組有最小的成核率，第10組的成核率最大。從第1組到第10組，每組中的最大成核速率增加，從第10組到第20組，這個值減少代表核心利用在多分散模型中分割液滴的特殊方法，將速率放置在第五組和第十組中。

2 ?渦輪葉片中的多分散模型

當濕蒸汽在葉片中流動時，葉片收斂部分的截面、壓力和溫度降低，馬赫數增加，使喉部的流動具有聲波性，使流動聲波后，壓力和溫度降低，流動的馬赫數和截面增加，過冷度指定TH的偏差平衡態的蒸汽增加。

通過增加過冷值，產生液滴，但由于液滴不多，對流動的影響很小。通過增加液滴的數量，更多的潛熱被轉移到蒸汽中。當過冷度最大化時，更多的潛熱被移動到冷凝的地方，通過增加液滴及其生長，增加液體質量分數。介紹了壓力比、馬赫數、溫度的變化輪廓多分散方法在渦輪葉片中的UID質量分數。本文利用20個液滴基團進行了多分散模型的研究。在每個位置報告20個液滴半徑的大小。當從第1組移動到第20組時，液滴半徑減小。第1組半徑最大，第20組半徑最小。表示葉片中心線中5組1、5、10、13和15的液滴半徑和液體質量分數。第一組具有較大的尺寸和較小的液體質量分數，

第一組半徑最大，第20組半徑最小。半徑從第1組減小到第20組。較早成核的液滴在過冷中停留的時間較長，裝飾和生長到更大的尺寸。

在所有產生的液滴中，第10組24%、第11組20%、第9組19%、第12組15%和第8組11%。因此，87%的生產液滴，放置在8-12組內。

考慮葉片出口總液體質量分數時，第10組為23%，第9組為21%，第11組為17%，第8組為14%，第12組為8%。根據我們的模擬，22%的總侵蝕率是由液滴引起的，其中9組為20%，10組為19%，8組為19%，11組為12%，7組為11%。侵蝕速率取決于液體質量分數和液滴半徑。第一組具有最大的半徑，但由于與其他組相比，液滴的數量較少，所以它們具有較小的液體質量分數，它們的侵蝕速率與其他液滴相比是微不足道的。最后一組的半徑小，它們的液體質量分數很小，與中間組相比，這些液滴組的旋轉速率幾乎為零。我們發現半徑的影響大于液體質量分數。雖然第9組的液體質量分數比第10組小，但效果最大由于半徑較大而導致的侵蝕速率。

考慮到第10組的液滴和液體質量分數最大，可以說78%的侵蝕率和85%的液體質量分數在第8-12和第2組中侵蝕率的2%和液體質量分數的15%在其他組中。

為了進一步研究渦輪葉片中液滴尺寸分布，考慮了渦輪葉片在葉片中心線和X/Xc處的2點=0.84和X/Xc=1.33。點1位于成核區的末端，點2位于計算網格的末端和中心線。

液滴在這些點的尺寸分布。這個數字表示在這個位置可以看到多少液滴。在點1，半徑從零到9.06e-8m。在點2，最大液滴數與半徑為3.48e-8m的液滴有關。兩相流是一個不可逆的過程，它降低了汽輪機的性能。顯示了每個液滴組的凝結損失。最大冷凝損失為第10組和第8-11組的冷凝損失最高。

本文提出了一種新的方法來更好地研究渦輪葉片中水滴的侵蝕速率和凝結損失。這是一種模擬聚濕蒸汽流動的方法分散模型。成核區是渦輪葉片中最重要的區域之一。因為在這個區域，產生了許多具有臨界半徑的液滴，因此，兩相流動.在目前的研究中，成核區被劃分為20個部分，每個部分產生的液滴位于一個液滴組中，對于每個液滴組，其方程計算了液滴的數量和濕度。在本研究中同時計算方程，每組由半徑、濕度、液滴數和溫度組成。因此，報告了每個位置半徑的20個大小。結果表明，當從FI移動時到最后一組，液滴半徑減小。因為水滴在一個過冷度較高的環境中，時間更長，在成核區開始時產生的液滴生長得更多。第一組（第1至5組）半徑較大，但液滴和濕度較小，其對侵蝕速率的影響可忽略不計。最后一組（16至20組）有更大的半徑，液滴的數量和濕度，它們有微不足道的侵蝕率。圍繞最大成核速率產生的基團具有最大的濕性和液滴數它們的半徑小于第一組，大于最后一組，對侵蝕速率和凝結損失的影響最大。

在多分散模型中，與單分散模型相比，吸入側冷凝沖擊發生的時間略有延遲。聚中的成核率和液滴數分散模型大于單分散模型，多分散模型中的最大成核速率和液滴數是最大成核速率的三倍以上單分散模型中液滴的數目。多分散模型的第13組與渦輪葉片級聯中的實驗半徑有較好的匹配。而單分散模型相對于實驗半徑有62%的誤差。

結果表明，采用所提出的多分散方法可以看出成核區各位置產生的液滴對濕蒸汽流的影響，并可被認為是一種有用和實用的方法，濕蒸汽設備侵蝕速率和凝結損失的OPRIAT技術。

通過渦輪葉片的體積加熱來減少產生的濕性。他們指出，使用一定量的體積加熱可以降低產生的熵。在定子串級通道中開發并安裝了端壁柵欄。他們探討了不同加熱強度和不同放置位置對性能的影響。在收斂發散噴嘴中將熱蒸汽注入濕蒸汽流，并研究了其對兩相流動參數的影響。利用算法他們提出了收斂發散噴嘴中HSI的最佳用量，并指出HSI可以降低濕度和液滴半徑。

如果射流沒有運動部件，怎么做來壓縮它？答案是動機蒸汽。你需要把噴射器分成三個單獨的部分，分別描述每個部分。

第一部分：蒸汽噴嘴-它的直徑比蒸汽供應線小得多，它有一個光滑的，圓形的開口。當蒸汽通過蒸汽噴嘴膨脹時，它從大約50英尺處加速。加速蒸汽的能量來自兩個來源：一些來自蒸汽的壓力，還有大部分來自焓（即蒸汽的熱量）。蒸汽的熱量轉化為動能稱為等熵膨脹。

第二部分：噴射器的匯合部分-這是蒸汽噴嘴下游擴散器體的一半。它可能比蒸汽噴嘴大100倍。動力蒸汽以接近聲速進入擴散器入口。此時的動力蒸汽已經與真空塔或上游冷凝器蒸汽出口的脫氣相結合。這種脫氣已被拉入低壓區，由動機蒸汽的效應產生。擴散器收斂截面的變窄引起動機，組合蒸汽流達到并超過，聲音的速度，在擴散器的最狹窄的部分，這被稱為臨界流。當流動的組合流（即蒸汽加氣體）在擴散器喉部或之前達到聲速時，它會產生一個壓力波前，稱之為聲波助推器。這將使蒸氣壓縮約三分之一。然而，如果在擴散器喉部或之前沒有達到聲波速度，那么聲波升壓就不會發展，蒸汽根本不被壓縮。

控制凝結現象是汽輪機葉片性能的關鍵問題。控制冷凝現象的方法之一是HSI進入通道。建議在葉片后緣進行HSI。降低出口液體質量分數。此外，注射對液滴的影響較大，還沒有詳細研究蒸汽噴射的最佳位置。介紹了兩種不同的建模方法，它們估計了整個渦輪或每個汽包產生的功率、每個汽包出口的溫度和壓力，渦輪出口的團隊質量。這兩個模型都是用通用電氣Turbomachinery設計工具創建的數據集進行訓練的，但也用實際發電廠測量的現場數據進行了測試。基于NN的模型提供了滿意的結果，也考慮到了極端的非設計條件。另一方面，混合熱力學模型結合了風效的監測，但其性能并不完全令人滿意。未來的工作將集中在為混合熱力學模型設計更精確的算法，并探索更復雜的網絡結構和混合方法。

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