Разработка типоряда высокоэффективных проточных частей центробежных компрессоров для турбохолодильных машин

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. В настоящее время растет потребность в центробежных компрессорах с высоким отношением давлений в ступенях. Такие требования побуждают использовать высоконапорные ступени с большими окружными скоростями u2>300 м/c, что ведет к повышенным уровням условного числа Маха и, как следствие, потерям напора. Работы по повышению эффективности таких ступеней ведут к снижению энергопотребления и повышению холодопроизводительности холодильных машин.

Цель – разработать типоряд из десяти высокоэффективных высоконапорных модельных центробежных компрессоров с отношением давлений Пк=2,0.

Методы. Используется разработанная авторами комплексная расчетная методика для повышения эффективности ступеней центробежных компрессоров. Методика состоит из последовательного выполнения 4 этапов: газодинамический расчет, профилирование, трехмерный вязкий расчет, многопараметрическая оптимизация.

Результаты. Спроектирован типоряд модельных центробежных компрессоров для следующего диапазона параметров расчетного режима: условный коэффициент расхода 0,035<Фр<0,12; коэффициент теоретического напора ψт.р.=0,74; условное число Маха 0,93u<0,96. Оценочный изоэнтропный КПД разработанных центробежных компрессоров составляет от 77% до 84% в зависимости от расходности ступени.

Заключение. Разработан ряд из десяти высокоэффективных проточных частей одноступенчатых центробежных компрессоров, который может использоваться в газодинамических проектах при проектировании современных центробежных компрессоров.

Об авторах

Алексей Михайлович Данилишин

Университет ИТМО

Email: Danilishin_am@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1213-7114
SPIN-код: 1162-5118
Россия, Санкт-Петербург

Юрий Владимирович Кожухов

Университет ИТМО

Автор, ответственный за переписку.
Email: kozhukhov_yv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7679-9419
SPIN-код: 5756-4994

к.т.н., доцент

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. НОВАТЭК запустил малотоннажный СПГ-завод в Челябинской области. [internet] Дата обращения 04.12.2022. Режим доступа: https://neftegaz.ru/news/gas-stations/627753-novatek-zapustil-malotonnazhnyy-spg-zavod-v-chelyabinskoy-oblasti/
  2. Хетагуров В.А., Слугин П.П., Воронцов М.А. и др. Опыт и перспективы применения турбодетандерных агрегатов на промысловых технологических объектах газовой промышленности России // Газовая промышленность. 2018. № 11(777). P. 14–22.
  3. Данилишин А.М., Кожухов Ю.В., Симонов А.М. Комплексный метод автоматизированного проектирования двухзвенных ступеней с осерадиальным рабочим колесом центробежных компрессоров // Вестник Международной академии холода. 2020. № 1. С. 3-11. doi: 10.17586/1606-4313-2020-19-1-3-11
  4. Bonaiuti D., Zangeneh M. On the coupling of inverse design and optimization techniques for the multiobjective, multipoint design of turbomachinery blades // J. Turbomach. 2009. Vol. 131, N 2. P. 021014. doi: 10.1115/1.2950065
  5. Симонов А.М. Исследование эффективности и оптимальное проектирование высоконапорных центробежных компрессорных ступеней // Труды научной школы компрессоростроения СПбГПУ. Под ред. проф. Галеркина Ю.Б. Санкт-Петербург: СПбГПУ, 2010. С. 164 – 188.
  6. Hildebrandt A., Ceyrowsky T. One-dimensional and three- dimensional design strategies for pressure slope optimization of high-flow transonic centrifugal compressor impellers // J. Turbomach. 2019. Vol. 141, N 5. P. 051002. doi: 10.1115/1.4041907
  7. Stuart C., Spence S., Filsinger D., et al. Characterizing the influence of impeller exit recirculation on centrifugal compressor work input // J. Turbomach. 2018. Vol. 140, N 1. P. 011005. doi: 10.1115/1.4038120
  8. Cousins W.T., Yu L., Sishtla V., et al. Analytical and experimental results of a novel single-stage centrifugal compressor with economizer injection // Proceedings of the ASME Turbo Expo. June 11–15, 2018. Oslo, Norway. Vol. 2B: Turbomachinery. Oslo: ASME, 2018. doi: 10.1115/GT2018-76967
  9. Andersen M.R., Gu F., MacLeod P.D. Application and validation of CFD in a turbomachinery design system // American Society of Mechanical Engineers, Process Industries Division (Publication) PID. 2003. November 15–21, 2003 Washington, DC, USA. Washington: ASME, 2003. doi: 10.1115/IMECE2003-55217
  10. Rinaldi E., Pecnik R., Colonna P. Steady State CFD Investigation of a Radial Compressor Operating With Supercritical CO2 // Volume 8: Supercritical CO2 Power Cycles; Wind Energy; Honors and Awards. American Society of Mechanical Engineers. June 3–7, 2013 San Antonio, Texas, USA. San Antonio: ASME, 2013. doi: 10.1115/GT2013-94580
  11. Li X., Liu Z., Lin Y. Multipoint and Multiobjective Optimization of a Centrifugal Compressor Impeller Based on Genetic Algorithm // Math. Probl. Eng. 2017. Vol. 2017. doi: 10.1155/2017/6263274
  12. Guo S., Duan F, Tanget H., et al. Multi-objective optimization for centrifugal compressor of mini turbojet engine // Aerosp. Sci. Technol. 2014. Vol. 39. P. 414-425. doi: 10.1016/j.ast.2014.04.014
  13. Kang H.S., Kim Y.J. A study on the multi-objective optimization of impeller for high-power centrifugal compressor // Int. J. Fluid Mach. Syst. 2016. Vol. 9, N 2. P. 143-149 doi: 10.5293/IJFMS.2016.9.2.143
  14. Guo Z., Song L., Zhou Z., et al. Multi-Objective Aerodynamic Optimization Design and Data Mining of a High Pressure Ratio Centrifugal Impeller // J. Eng. Gas Turbines Power. 2015. Vol. 137, N 9. P. 092602. doi: 10.1115/1.4029882
  15. Kim J.H., Choi J.H., Kim K.Y. Design optimization of a centrifugal compressor impeller using radial basis neural network method // Proceedings of the ASME Turbo Expo. June 8–12, 2009. Orlando, Florida, USA. Orlando: ASME, 2009. P. 443–451. doi: 10.1115/GT2009-59666
  16. Данилишин А.М., Кожухов Ю.В. Численное моделирование турбулентного течения в высоконапорном осерадиальном рабочем колесе центробежного компрессора холодильных машин // Омский научный вестник. Серия «Авиационно-ракетное и энергетическое машиностроение» 2022. C. 59–70. doi: 10.25206/2588-0373-2022-6-2-59-70

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема модельной высоконапорной центробежной компрессорной ступени для разработки типоряда компрессоров.

Скачать (68KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема проектирования высокоэффективных центробежных компрессорных ступеней по комплексной расчетной методике.

Скачать (149KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Распределение относительной скорости по средней высоте лопаток рабочего колеса при различных значениях расчетной диффузорности.

Скачать (388KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Характеристики коэффициента полезного действия и теоретического напора центробежных компрессоров холодильных машин при различных значениях расчетной диффузорности.

Скачать (205KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Газодинамические характеристики типоряда модельных одноступенчатых центробежных компрессоров холодильных машин.

Скачать (677KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Газодинамические характеристики типоряда одноступенчатых центробежных компрессоров для турбодетандерных агрегатов.

Скачать (371KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».