在役天然气管网中加入氢气会使相关临氢部件出现氢脆隐患。对临氢零部件内部流动特性及氢浓度分布分析是十分必要的。以掺入氢气的甲烷为主要工质,对A型、B型、C型、D型4种掺氢入口位置的高压调压阀内部流场进行模拟仿真研究,分析流场内压力、速度、温度、氢气摩尔分数等物理参数的分布状态。结果表明,压力损失主要出现在阀门处,降压比在2.5以上;由于有效流动横截面积的变化和高压差的存在,气体在出阀门和节流孔后形成喷射流,速度达到峰值,同时温度急剧下降;通过对比分析,D型为最佳掺氢位置模型。该模型在出口处氢气摩尔分数达到8%,在掺氢天然气管道的安全范围内。研究结果可对掺氢天然气在高压调压阀内部的流动特性和掺氢入口位置选取提供参考。

重型燃气轮机是提供电力和调节电力波动的重要设备,其组成复杂、精密程度高,发生故障后会产生严重的安全隐患,进而影响经济效益。采用机器学习算法是实现重型燃气轮机健康监测的有效方法。机器学习算法的优化及融合对重型燃气轮机系统的健康运行具有重大意义。介绍了重型燃气轮机健康监测的发展过程;综述了采用不同机器学习算法对燃气轮机大部件及其子部件健康诊断的预测结果;重点分析对比了气路故障和整体状态健康监测、寿命预测的不同