Развитие методов расчета влажнопарового потока в проточных частях турбомашин на основе алгоритмов машинного обучения

Усилия коллектива в рамках проекта направлены на решение одной из проблем комплексной задачи повышения эффективности и надежности энергетического оборудования. Паровая турбина является одним из наиболее распространенных приводов вала электрогенератора на электростанциях Российской Федерации. Помимо ТЭС, АЭС, эта лопаточная машина генерирует приблизительно 33% мощности ПГУ - самой эффективной технологии генерации электроэнергии при сжигании органического топлива. Одной из особенностей течения рабочего тела в проточной части конденсационной паровой турбины (чего нет в ГТУ) является влажное состояние паровой среды в последних ступенях ЦНД. Среда с дискретными частицами жидкой фазы проявляется в той зоне машины, для которой характерны наибольшие вырабатываемые мощности, окружные и относительные скорости. В связи с этим критически важно обеспечить надежность и эффективность работы последних ступеней, минимизировав негативное влияние влажности. Жидкая фаза, в зависимости от своих параметров, участвует как в механизме генерации дополнительных потерь энергии, так и в эрозионном износе рабочих лопаток. В проекте будут рассматриваться процессы движения крупных эрозионной-опасных капель, которые в первую очередь являются причиной эрозионного разрушения лопаточных аппаратов последних ступеней турбомашин. Для борьбы с их негативным влиянием в настоящее время применяются активные и пассивные методы - внутриканальная сепарация на поверхностях сопловых решеток и формирование стеллитового покрытия на входных кромках рабочих лопаток. Проблема при проектировании последних ступеней заключается в сложности определения параметров конструкторской реализации этих методов, т.к. в данной области недостаточно теоретических представлений о характере движения влажно-паровых потоков. В настоящем проекте планируется реализовать ряд методов, которые направлены на предсказание распределения параметров дискретной среды за сопловой решеткой (непосредственно перед рабочими лопатками) и в межлопаточных каналах. Результатом их применения будет информация о распределении концентрации, диаметров, величины скорости и направлений потоков капель, кроме того, данный подход позволит оценить интенсивность оседания влаги на поверхностях лопаток, выявить места оптимального расположения сепарационных щелей и режимы их работы. В отличие от традиционных подходов, основанных на численном моделировании движения сферических частиц в спутных потоках и для которых характерна существенная длительность процесса расчета, разрабатываемый метод основывается на принципах машинного обучения. В данном случае будут использованы накопленные коллективом за более чем десятилетнюю деятельность экспериментальные исследования в области влажно-паровых потоков. Эти подготовленные данные будут использоваться для обучения моделей машинного обучения. Подготовленные в рамках проекта нейронные сети и модели кластеризации могут быть использованы как эффективные инструменты проведения испытаний в ЦНД полномасштабных и модельных паровых турбин с точки зрения исследований влажно-паровых потоков; проведения предварительных расчетов движения эрозионно-опасных капель в процессе проработки конструктива последних ступеней перспективных конденсационных турбин с целью определения оптимального положения сепарационных щелей и оценки интенсивности эрозионного износа рабочих лопаток турбин.