Numerical simulation of cavitation in the flow path of a reversible hydraulic machine for a head up to 250m

封面


如何引用文章

全文:

详细

In areas where thermal and nuclear power plants are mainly located, the problem of lack of maneuverable capacities, the coverage of peak loads and the passage of periods of reduced energy consumption is solved through the construction of large pumped storage power plants (PSPP). To create highly efficient flow paths for pump-turbines, one of the modern trends is the use of numerical modeling of three-dimensional fluid flow. Nowadays, there are many software products that implement numerical modeling by the finite volume method. The most famous among them are Fluent, CFX, StarCD, Numeca, Flow Vision and CADRUN. Verification of the computational model remains an urgent task. It is important to choose a methodology that will allow you to get an acceptable result with optimal time spent on preparing data and conducting computational studies.

The article examines the flow path of a radial-axial pump-turbine designed for use at a maximum head up to 250m. Numerical modeling of the cavitation process arising in the turbine mode at a significant distance from the optimum of the characteristic was carried out. The calculations were performed using the Ansys CFX software package, version 2021R1. A brief description of the problem statement, the computational grids used and the assumptions made is given. Comparison of calculation results with experimental data is presented. A qualitative comparison of the cavitation origination regions obtained by numerical simulation with the data of monitoring the state of the base metal and welded joints of the hydroelectric unit impeller by the method of non-destructive testing is carried out.

The aim of the work was to present an “economical” technique for numerical simulation of cavitation to determine the places of possible occurrence of cavitation wear. The technique consists in describing the formulation of the problem, the computational grids used and the assumptions made for the optimal use of computing resources without a significant loss in the accuracy of the results.

作者简介

V. Seleznev

JSC Power Machines

编辑信件的主要联系方式.
Email: Seleznev_VN@power-m.ru
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Sinyugin V.YU., Magruk V.I., Rodionov V.G. Gidroakkumuliruyushchiye elektrostantsii v sovremennoy el-ektroenergetike [Pumped storage power plants in the modern electric power industry]. Moscow: ENAS Publ., 2008. 352 p.
  2. Krivchenko G.I. Gidravlicheskiye mashiny: Turbiny i nasosy [Hydraulic machines: Turbines and pumps]. Moscow: Energiya Publ., 1978. 320 p.
  3. Rodrigues Cunha M.A., Villa Nova H.F. CAVITATION MODELING OF A CENTRIFUGAL PUMP IMPELLER // 22nd International Congress of Mechanical Engineering November 03-07, 2013, Ribeirão Petro, São Paulo, Brazil
  4. D. Somashekar, Dr. H. R. Purushothama Numerical Simulation of Cavitation Inception on Radial FlowPump IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSRJMCE) ISSN : 2278-1684 Volume 1, Issue 5 (July-August 2012), PP 21-26 www.iosrjournals.org
  5. Documentation Ansys CFX 2021R1.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Geometry of the investigated flow path of the pump-turbine

下载 (223KB)
3. Fig. 2. Velocity and static pressure fields in the volute in turbine mode

下载 (447KB)
4. Fig. 3. Dependence of energy losses in the spiral chamber on the flow rate

下载 (219KB)
5. Fig. 5. Comparison of the area of occurrence of the vapor phase, obtained in the calculation, with the places of damage from the effect of cavitation on the pressure edge of the impeller

下载 (361KB)
6. Fig. 6. Comparison of the area of occurrence of the vapor phase, obtained in the calculation, with the places of damage from the effects of cavitation on the suction edge of the impeller

下载 (372KB)

版权所有 © Seleznev V.N., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».