Searching stochastic method of the submersible electric pump flow part optimal shape

Cover Page


Cite item

Abstract

BACKGROUND: Modern approaches based on numerical optimization methods are used in development of pumps in order to achieve the high level of efficiency. These methods with use of parametrical models of flow sections of pumps help to find either global or local extremum of an objective function and to obtain the optimal geometric shape of the flow section. The study object is a dewatering electric submersible pump with cantilever working wheel arrangement used in shipbuilding industry.

AIM: Improvement of energy indicators of the flow section of the high-speed electric submersible pump at the nominal operation mode by means of calculation with the use of the stochastic algorithm of search of the global extremum of an objective function that is pump hydraulic efficiency.

METHODS: Search of the optimal shape if the flow section was conducted with the use of mathematical modelling of three-dimensional flow of a viscous fluid in the computational region of the studied object. The parametrical model of the flow section includes nine geometric variables (four variables for a working wheel, five variables for an outlet element) and their variation ranges. The chosen algorithm of search of the global extremum of the objective function is the Latin hypercube method which ensure uniform distribution of geometric variables in the search space. According to the compiled matrix of experiments with various combinations of parameters, direct fluid dynamics simulations of flow in the flow section were performed.

RESULTS: Simulation results showed that it was managed to improve the pump hydraulic efficiency by 7% in comparison with the initial flow section. According to the velocity field analysis, energy indicators improvement was achieved mainly by increasing the width of channels between an electric motor and a housing, leading to velocities decreasing and lowering the level of hydraulic losses in the outlet element of the flow section of the pump.

CONCLUSONS: The Latin hypercube method proved its effectiveness in search of the global extremum of the pump hydraulic efficiency. The obtained result can be used in further as the initial point in search of the local extremum with direct methods in the area around the found global extremum of the objective function.

About the authors

Daniil A. Gorbatov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University; SULAK

Author for correspondence.
Email: Da.Gorbatov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3172-3346
SPIN-code: 5727-2661

Postgraduate of the Higher School of Power Engineering of the Institute of Energy, Leading Designer of the Main Division

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Alexander A. Zharkovskii

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

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

Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Higher School of Power Engineering of the Institute of Energy

Russian Federation, Saint Petersburg

Artemiy V. Adrianov

SULAK

Email: mr_a@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4853-0804
SPIN-code: 8117-4795

CEO

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Gorbatov DA, Zharkovsky AA, Adrianov AV. Consideration of various options for guiding influence on hydraulic losses in the elements of the flow part of a submersible electric pump. In: Hydraulic, hydraulic drives and hydropneumatic automation. Materials of the XXV International Scientific and Technical Conference dedicated to the 75th anniversary of the Department of Fluid Mechanics and Hydraulic Machines named after. V.S. Kvyatkovsky” Research University “MPEI”. Moscow: MEI; 2021:60–65. (In Russ). EDN: PYVRDU
  2. Galdin DN, Kretinin AV, Pechkurov SV. Optimization of the profile of a spatial impeller of a centrifugal pump using a parameterized model of the flow path and an artificial neural network. Nasosy. Turbiny. Sistemy. 2021;3(40):22–31. (In Russ). EDN: EVAYEI
  3. Chaburko PS, Lomakin VO, Kuleshova MS, Baulin MN. Comprehensive optimization of the flow part of a sealed pump using the LP-tau search method. Nasosy. Turbiny. Sistemy. 2016;1(18):55–61. (In Russ). EDN: WDEQVX
  4. Svoboda DG, Ivanov EA, Zharkovsky AA, Shchutsky SYu. Optimization of the flow path of an axial pump using direct methods. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Mashinostroenie. 2022;12(753):116–123. (In Russ). EDN: LGLYSX. doi: 10.18698/0536-1044-2022-12-116-123
  5. Svoboda D.G., Ivanov E.A., Zharkovsky A.A., Shchutsky S.Yu. Optimization of the flow path of an axial pump using a response surface. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Mashinostroenie. 2022;8(749):74–83. (In Russ). EDN: IIUJUA. doi: 10.18698/0536-1044-2022-8-74-83
  6. Valyukhov SG, Galdin DN, Korotov VV, Rusin VA. Using approximation models to optimize the profile of a centrifugal pump impeller. Nasosy. Turbiny. Sistemy. 2020;2(35):58–65. (In Russ). EDN: RRUDUX
  7. Garbaruk AV, Strelets MKh, Travin AK, Shur ML. Modern approaches to turbulence modeling. Sankt Petersburg: Izd-vo Politekhn. un-ta, 2016. (In Russ).
  8. Gulich JF. Centrifugal Pumps. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2010. doi: 10.1007/978-3-642-12824-0

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The digital model (a) and the computational region (b) of the submersible pump.

Download (129KB)
3. Fig. 2. Geometric variables of the computational region.

Download (217KB)
4. Fig. 3. Distribution of the b / D2 and B / D2 variables in the search space.

Download (355KB)
5. Fig. 4. Velocity fields in the initial (a) and the optimal (b) flow sections.

Download (744KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».