Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp cải tiến thích ứng dựa trên dữ liệu vận hành của các đặc tính thành phần tuabin khí cho mô phỏng hiệu suất
Tóm tắt
Bản đồ thành phần chính xác là rất quan trọng cho việc mô phỏng hiệu suất của tuabin khí. Tuy nhiên, việc tạo ra bản đồ thành phần gặp nhiều thách thức do sự hạn chế về dữ liệu và sự khác biệt cá nhân giữa các tuabin khí. Do đó, một phương pháp thích ứng đặc tính thành phần đã được đề xuất ở đây. Đầu tiên, các công thức phân tích thành phần gốc (OCAF) được phát triển, và các tham số đặc tính chuẩn hóa phân tích (ANCP) được tính toán. Tiếp theo, các tham số đặc tính chuẩn hóa thực (RNCP) được tính toán ngược lại dựa trên dữ liệu đo tại hiện trường. Sau đó, các hệ số điều chỉnh được tối ưu hóa để có được các công thức phân tích thành phần cải tiến tối ưu (ICAF). Cuối cùng, tính hiệu quả của phương pháp đề xuất được xác thực thông qua dữ liệu thực địa của tuabin khí LM2500+ và so sánh với hai phương pháp thích ứng trước đó. Kết quả cho thấy phương pháp được đề xuất cung cấp khả năng điều chỉnh cao và hiệu suất tính toán trong quá trình thích ứng, cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình mô phỏng hiệu suất tuabin khí. Nghiên cứu này mở ra con đường cho các mô phỏng hiệu suất tuabin khí đáng tin cậy hơn và cải thiện chẩn đoán sự cố tại hiện trường.
Từ khóa
#tuabin khí #mô phỏng hiệu suất #cải tiến thích ứng #đặc tính thành phần #dữ liệu vận hànhTài liệu tham khảo
J. Li and Y. Ying, Gas turbine gas path diagnosis under transient operating conditions: a steady state performance model based local optimization approach, Applied Thermal Engineering, 170 (2020) 115025.
M. Hu, Y. He, X. Lin, Z. Lu, Z. Jiang and B. Ma, Digital twin model of gas turbine and its application in warning of performance fault, Chinese Journal of Aeronautics, 36 (3) (2023) 449–470.
E. Tsoutsanis, Y. G. Li, P. Pilidis and M. Newby, Part-load performance of gas turbines: part I — a novel compressor map generation approach suitable for adaptive simulation, ASME 2012 Gas Turbine India Conference, Mumbai, India (2012) 733–742.
Y. Li, M. Abdul Ghafir, L. Wang, R. Singh, K. Huang, X. Feng and W. Zhang, Improved multiple point nonlinear genetic algorithm based performance adaptation using least square method, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 134 (3) (2012) 031701.
J. Kurzke, How to create a performance model of a gas turbine from a limited amount of information, ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea, and Air, Reno, USA (2005) 145–153.
C. Kong and J. Ki, Components map generation of gas turbine engine using genetic algorithms and engine performance deck data, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 129 (2) (2007) 312–317.
A. Stamatis, K. Mathioudakis and K. Papailiou, Adaptive simulation of gas turbine performance, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 112 (2) (1990) 168–175.
Y. G. Li, L. Marinai, E. L. Gatto, V. Pachidis and P. Philidis, Multiple-point adaptive performance simulation tuned to aeroengine test-bed data, Journal of Propulsion and Power, 25 (3) (2009) 635–641.
Y. G. Li, M. Ghafir, L. Wang, R. Singh, K. Huang and X. Feng, Nonlinear multiple points gas turbine off-design performance adaptation using a genetic algorithm, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 133 (7) (2011) 071701.
S. Kim, K. Kim and C. Son, A new transient performance adaptation method for an aero gas turbine engine, Energy, 193 (2020) 116752.
S. Pang, Q. Li, H. Feng and H. Zhang, Joint steady state and transient performance adaptation for aero engine mathematical model, IEEE Access, 7 (2019) 36772–36787.
S. R. Gaudet and J. D. Gauthier, A simple sub-idle component map extrapolation method, ASME Turbo Expo 2007: Power for Land, Sea, and Air, Montreal, Canada (2007) 29–37.
P. K. Zachos, I. Aslanidou, V. Pachidis and R. Singh, A sub-idle compressor characteristic generation method with enhanced physical background, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 133 (8) (2011) 081702.
S. Li, Z. Li and S. Li, Improved method for gas-turbine offdesign performance adaptation based on field data, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 142 (4) (2020).
S. Kim, Generating a virtual physical model through measurement data and reverse engineering: applying a performance prediction model for an industrial gas turbine during start-up, Applied Thermal Engineering, 232 (2023) 120927.
A. Scotti del Greco, S. Biagiotti, V. Michelassi, T. Jurek, D. Di Benedetto, S. Francini and M. Marconcini, Analysis of measured and predicted turbine maps from start-up to design point, ASME Turbo Expo 2020: Turbomachinery Technical Conference and Exposition, Virtual, Online (2020) V02BT33A023.
X. Li, Y. Ying, Y. Wang and J. Li, A component map adaptation method for compressor modeling and diagnosis, Advances in Mechanical Engineering, 10 (3) (2018) 1–13.
J. Kurzke, How to get component maps for aircraft gas turbine performance calculations, ASME 1996 International Gas Turbine and Aeroengine Congress and Exhibition, Birmingham, UK (1996) V005T016A001.
C. Kong, J. Ki and M. Kang, A new scaling method for component maps of gas turbine using system identification, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 125 (4) (2003) 979–985.
E. Tsoutsanis, N. Meskin, M. Benammar and K. Khorasani, A component map tuning method for performance prediction and diagnostics of gas turbine compressors, Applied Energy, 135 (2014) 572–585.
E. Tsoutsanis, N. Meskin, M. Benammar and K. Khorasani, Transient gas turbine performance diagnostics through nonlinear adaptation of compressor and turbine maps, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 137 (9) (2015) 091201.
Q. Yang, S. Li and Y. Cao, A new component map generation method for gas turbine adaptation performance simulation, Journal of Mechanical Science and Technology, 31 (4) (2017) 1947–1957.
C. Drummond and C. R. Davison, Capturing the shape variance in gas turbine compressor maps, ASME Turbo Expo 2009: Power for Land, Sea, and Air, Orlando, USA (2009) 177–186.
G. Jones, P. Pilidis and B. Curnock, Extrapolation of compressor characteristics to the low-speed region for sub-idle performance modelling, ASME Turbo Expo 2002: Power for Land, Sea, and Air, Amsterdam, The Netherlands (2002) 861–867.
N. Zhang and R. Cai, Analytical solutions and typical characteristics of part-load performances of single shaft gas turbine and its cogeneration, Energy Conversion and Management, 43 (9–12) (2002) 1323–1337.
B. Yan, M. Hu, K. Feng and Z. Jiang, Enhanced component analytical solution for performance adaptation and diagnostics of gas turbines, Energies, 14 (14) (2021) 4356.
Y. Yu, L. Chen, F. Sun and C. Wu, Neural-network based analysis and prediction of a compressor’s characteristic performance map, Applied Energy, 84 (1) (2007) 48–55.
M. Gholamrezaei and K. Ghorbanian, Compressor map generation using a feed - forward neural network and rig data, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 224 (1) (2010) 97–108.
Z. Liu and I. A. Karimi, Gas turbine performance prediction via machine learning, Energy, 192 (2020) 116627.
F. Haglind and B. Elmegaard, Methodologies for predicting the part - load performance of aero-derivative gas turbines, Energy, 34 (10) (2009) 1484–1492.
P. P. Walsh and P. Fletcher, Gas Turbine Performance, 2nd Ed., John Wiley & Sons, Oxford, UK (2004).
K. A. Naeim, A. A. Hegazi, M. M. Awad and S. H. El-Emam, Thermodynamic analysis of gas turbine performance using the enthalpy — entropy approach, Case Studies in Thermal Engineering, 34 (2022) 102036.
J. H. Lee, D. W. Kang, J. H. Jeong and T. S. Kim, Quantification of variations in the compressor characteristics of power generation gas turbines at partial loads using actual operation data, Journal of Mechanical Science and Technology, 37 (3) (2023) 1509–1521.
J. Klapproth, M. Miller and D. Parker, Aerodynamic development and performance of the cf6-6/lm2500 compressor, 4th International Symposium on Air Breathing Engines, Orlando, USA (1979) 7030.
U. Unnikrishnan and V. Yang, A review of cooling technologies for high temperature rotating components in gas turbine, Propulsion and Power Research, 11 (3) (2022).
A. Chaibakhsh and S. Amirkhani, A simulation model for transient behaviour of heavy-duty gas turbines, Applied Thermal Engineering, 132 (2018) 115–127.
L. E. Ferrer-Vidal, V. Pachidis and R. J. Tunstall, Generating axial compressor maps to zero speed, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 235 (5) (2021) 956–973.
T. S. Kim, Model-based performance diagnostics of heavy-duty gas turbines using compressor map adaptation, Applied Energy, 212 (2018) 1345–1359.
Y. Ying, Y. Cao, S. Li and J. Li, Nonlinear steady-state model based gas turbine health status estimation approach with improved particle swarm optimization algorithm, Mathematical Problems in Engineering, 2015 (2015) 940757.
S. Sun, Z. P. Wang, X. P. Sun, H. L. Zhao and Z. P. Wang, An adaptive compressor characteristic map method based on the Bezier curve, Case Studies in Thermal Engineering, 28 (2021) 101512.