Прогнозирование энергетических и кавитационных характеристик быстроходных радиально-осевых гидротурбин

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Кавитация – это явление, которое возникает в лопастных гидравлических машинах: насосах, гидротурбинах, когда давление в определенной области потока достигает уровня давления насыщенного пара. Ее возникновение зависит от конструкции и режима работы гидротурбины (ГТ). Для того, чтобы спроектировать ГТ с высокими кавитационными качествами необходимо уметь надежно предсказывать это явление.

Цель. В статье приведено описание подходов к моделированию работы радиально-осевых гидротурбин на основе пакета программ ANSYS.

Методы. Лопастная система турбины на напор 75 метров смоделирована с помощью квазитрехмерных методов. Гидродинамические расчёты проведены в однофазной и двухфазной постановках с использованием пакета ANSYS CFX.

Результаты. Выполнено проектирование трехмерной твердотельной модели проточной части радиально-осевой гидротурбины с коэффициентом быстроходности ns =283. Проточная часть гидротурбины включает спиральную камеру, статор, направляющий аппарат, рабочее колесо и отсасывающую трубу. Проведено расчетное моделирование течения однофазной вязкой жидкости в гидротурбине на разных режимах для построения универсальной характеристики. Найден оптимальный коэффициент полезного действия и рассчитаны характеристики потока. Определены потери в элементах проточной части гидротурбины при различных режимах работы, найдена зона оптимальной работы гидротурбины. Рассчитано кавитационное течение с использованием модели двухфазного потока (вода-пар). Для обеих сторон лопасти рабочего колеса получено распределение давления, по которому можно судить о возможности возникновения кавитации в областях, в которых давление водяного столба меньше давления парообразования. Определено значение критического коэффициента кавитации для трёх наиболее неблагоприятных режимов, построена срывная характеристика – зависимость КПД от коэффициента кавитации. Визуализирована область, занятая паром на лопасти при кавитационном течении, определена ее площадь относительно площади поверхности лопасти.

Выводы. Спроектированная гидротурбина имеет хорошие энергетические и кавитационные качества, подтвержденные расчётом. Полученный вариант гидротурбины может быть использован как первоначальный, с дальнейшей оптимизацией лопастной системы и элементов проточной части, для улучшения энергетических и кавитационных качеств.

Об авторах

Александр Аркадьевич Жарковский

Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого

Email: azharkovsky@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3044-8768
SPIN-код: 3637-7853

профессор, д.т.н., профессор

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Василий Алексеевич Щур

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: tshur_va@spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9816-4323
SPIN-код: 3626-5109

к.т.н., доцент

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Омран Мохаммад

Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: omran3.m@edu.spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9284-171X
SPIN-код: 5292-5533

аспирант

Россия, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29

Список литературы

  1. Bunea F., Ciocan G.D., Bucur D.M., et al. Hydraulic Turbine Performance Assessment with Implementation of an Innovative Aeration System // Water. 2021. Vol. 13, N 18. P. 2459. doi: 10.3390/w13182459
  2. Patel K., Desai J., Chauhan V., et al. Development of Francis Turbine using Computational Fluid Dynamics // The 11th Asian International Conference on Fluid Machinery and The 3rd Fluid Power Technology Exhibition, November 21–23, 2011, IIT Madras, Chennai, India. Chennai: IIT Madras, 2011. doi: 10.13140/2.1.2177.4402
  3. Shukla M.K., Jain R., Prasad V., et al. CFD Analysis of 3-D Flow for Francis Turbine // MIT international journal of Mechanical Engineering. 2011. Vol 1, N 2. P. 93–100.
  4. Топаж Г.И. Лопастные гидромашины и гидродинамические передачи. Основы рабочего процесса и расчета гидротурбин. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2011.
  5. Celebioglu K., Altintas B., Aradag S., et al. Numerical research of cavitation on Francis turbine runners // International Journal of Hydrogen Energy. 2017. Vol. 42, N 28. P. 17771-17781. doi: 10.1016/j.ijhydene.2017.03.180
  6. Zgolli R., Ennouri M., Kanfoudi H. Modeling of cavitation in hydraulic turbomachinery // 16th International Symposium on Transport Phenomena and Dynamics of Rotating Machinery, Apr 2016, Honolulu, United States. 2016. P. ffhal-01894392f.
  7. Жарковский А.А., А.В. С.А.и др. Математические модели рабочих процессов лопастных гидромашин. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2011.
  8. Топаж Г.И. Лопастные гидромашины. Выбор основных параметров и элементов проточной части реактивных гидротурбин. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2006.
  9. Барлит В.В. Гидравлические турбины. Киев: Вища школа, 1977.
  10. Пугачев П.В., Свобода Д.Г., Жарковский А.А. Расчет вязкого течения в лопастных гидромашинах с использованием пакета ANSYS CFX. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2016.
  11. Moukalled F., Mangani L., Darwish M. The Finite Volume Method in Computational Fluid Dynamics. An Advanced Introduction with OpenFOAM and Matlab. Berlin: Springer, 2016.
  12. Gohil P.P., Saini R.P. Numerical Study of Cavitation in Francis Turbine of a Small Hydro Power Plant // Journal of Applied Fluid Mechanics. 2015. Vol. 6, N 1. P. 357–365. doi: 10.18869/ACADPUB.JAFM.68.224.24080
  13. Панов Л.В. Численное моделирование кавитационных течений вязкой жидкости в гидротурбинах. Автореф. дис. ... канд. тех. наук., Новосибирск, 2014.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Геометрия исследуемой проточной части гидротурбины РО 75: a – лопастная система РК, b – проточная часть гидротурбины РО 75.

Скачать (133KB)
3. Рис. 2. Расчетная универсальная характеристика.

Скачать (134KB)
4. Рис. 3. КПД гидротурбины в зависимости от σ.

Скачать (119KB)
5. Табл. 2_1

Скачать (103KB)
6. Табл. 2_2

Скачать (116KB)
7. Табл. 2_3

Скачать (121KB)
8. Табл. 2_4

Скачать (126KB)
9. Табл. 2_5

Скачать (127KB)
10. Табл. 2_6

Скачать (129KB)
11. Табл. 4_1

Скачать (46KB)
12. Табл. 4_2

Скачать (49KB)
13. Табл. 4_3

Скачать (61KB)
14. Табл. 4_4

Скачать (46KB)
15. Табл. 4_5

Скачать (48KB)
16. Табл. 4_6

Скачать (61KB)
17. Табл. 4_7

Скачать (44KB)
18. Табл. 4_8

Скачать (50KB)
19. Табл. 4_9

Скачать (60KB)

© Жарковский А.А., Щур В.А., Мохаммад О., 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».