Dabartinės turbinos menčių medžiagos jau pasiekė savo veikimo ribą. Siekdama kovoti su šia problema, komanda sukūrė sistemą, galinčią numatyti didelės entropijos lydinių, kuriuos galima naudoti dujų turbinose, oksidaciją. Kreditas: Texas A&M Engineering Dujų turbinos plačiai naudojamos elektros gamybai ir orlaivių varymui. Pagal termodinamikos dėsnius, kuo aukštesnė variklio temperatūra, tuo didesnis efektyvumas. Dėl šių dėsnių kyla susidomėjimas didinti turbinų darbinę temperatūrą.
Tyrėjų komanda iš Teksaso A&M universiteto Medžiagų mokslo ir inžinerijos katedros kartu su Eimso nacionalinės laboratorijos mokslininkais , sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, galinčią numatyti aukštos entropijos lydinius (HEA), kurie gali atlaikyti itin aukštą temperatūrą, oksiduojančią aplinką. Šis metodas galėtų žymiai sutrumpinti lydinių paieškos laiką ir sąnaudas, nes sumažėtų būtinų eksperimentinių analizių skaičius. Šis tyrimas atliktas neseniai. paskelbta Material Horizons.
Ilgai esant aukštai temperatūrai, turbinos mentės gali katastrofiškai sugesti, nes jos gali ištirpti arba oksiduotis. Deja, dabartinės turbinos menčių medžiagos jau pasiekė savo eksploatavimo ribą.
Inžinerijos pažanga, pvz., dangos ir aušinimo kanalai, atidėjo poreikį turbinoms naudojamoms medžiagoms keisti. Tačiau tikimasi, kad per ateinantį dešimtmetį kelionių lėktuvu apimtys padvigubės, o dujų turbinos tampa vis labiau dominuojančia energijos gamybos technologija. Todėl turbinoms reikalingas didesnis efektyvumas, kad būtų sumažintas degalų suvartojimas ir anglies dioksido išmetimas.
„Dujų turbinos veikia paversdamos cheminę energiją mechaniniu judesiu, tačiau jas riboja jų temperatūros slenkstis“, – sakė dr. Raymundo Arroyave. , Medžiagų mokslo ir inžinerijos katedros profesorius. „Kitas žingsnis siekiant pakeisti turbinų technologiją – pakeisti medžiagą, iš kurios gaminami komponentai, pvz., mentės, kad jie veiktų aukštesnėje temperatūroje ir katastrofiškai nesioksiduotų.“ Nagrinėjant skirtingus turbinų lydinių tipus, didelis dėmesys skiriamas HEA. HEA yra koncentruoti lydiniai, kurie neturi aiškios daugumos elemento. Unikali HEA savybė yra ta, kad šie lydiniai tampa stabilesni aukštesnėje temperatūroje, todėl juos galima naudoti ekstremaliose aplinkose. Nepaisant jų gebėjimo atlaikyti aukštą temperatūrą, HEA yra jautrūs rūdijimui (oksidacijai). HEA gali turėti daug kompozicijų, kurios eksponentiškai išplečia galinčių susidaryti oksidų tipus. Norint rasti kompoziciją, kuri galėtų atsispirti oksidacijai, reikės daug eksperimentuoti už labai dideles išlaidas.
Kad būtų išvengta HEA atradimo trūkumų ir išlaidų. , mokslininkai sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, galinčią numatyti HEA oksidacijos elgesį. Ši sistema, jungianti skaičiavimo termodinamiką, mašininį mokymąsi ir kvantinę mechaniką, gali kiekybiškai numatyti savavališkų cheminių kompozicijų HEA oksidaciją. Laikas, reikalingas lydiniams skaičiuoti, labai sutrumpėja – nuo metų iki kelių minučių. Dėl labai greito ir veiksmingo patikrinimo sumažėja daug išteklių reikalaujančių eksperimentinių bandymų poreikis.
„Ieškant didelė kompozicinė erdvė, eksperimentalistai turėtų paimti šimtus labai sudėtingos medžiagos variantų, juos oksiduoti ir apibūdinti jų veikimą, o tai gali užtrukti savaites, mėnesius ar net metus“, – sakė medžiagų mokslo ir inžinerijos magistrantas Danielis Sauceda. skyrius. „Mūsų tyrimai žymiai sutrumpino procesą, nes sukūrėme HEA oksidacijos planą, kuriame tyrėjams parodyta, ko galite tikėtis iš skirtingų kompozicijų.” Naudodami sistemą tyrėjai numatė kelių lydinių kompozicijų oksidacijos elgesį. Tada jie nusiuntė prognozes Ameso nacionalinės laboratorijos mokslininkui Gaoyuanui Ouyangui ir jo komandai, kad jie patikrintų savo atradimus ir patikrintų, ar karkasas tiksliai parodo, ar lydinys priešinsis oksidacijai, ar nesipriešins „Karkaso gebėjimas tiksliai nustatyti žalingas fazes leis sukurti patobulintas oksidacijai atsparias medžiagas”, – sakė Ameso nacionalinės laboratorijos mokslininkas Prashantas Singhas, kuris vadovavo karkaso kūrimui. „Šiame tyrime pateiktas metodas yra bendras ir taikomas norint suprasti HEA oksidacinį elgesį, taip pat suteikti įžvalgų apie oksidacijai ir korozijai atsparias medžiagas kitoms reikmėms.”
Šiame tyrime sukurti įrankiai gali pakeisti procesą, kurio metu mokslininkai, naudodami dirbtinio intelekto įrankius, atranda medžiagas ekstremalioms aplinkoms. per labai trumpą laiką greitai perbraukite astronominį lydinių skaičių.
„Šis įrankis padės pašalinti lydinius, kurie neveiks mūsų pritaikymo poreikiams, leidžiant mums praleisti daugiau laiko ir sukurti išsamesnę lydinių, kuriuos verta ištirti, analizę“, – sakė Arroyave. „Nors mūsų prognozės nėra 100 % tikslios, jos vis tiek suteikia pakankamai informacijos, kad būtų galima priimti pagrįstus sprendimus, kokias medžiagas verta ištirti. greičiu, kuris būtų buvęs neįsivaizduojamas iki šios sistemos sukūrimo“.
Pagal šią sistemą rastos HEA gali būti pritaikytos, pvz., dujų turbinos, skirtos varymui ir energijos gamybai, šilumokaičiai ir daugelis kitų kurioms reikalingos medžiagos, kad jos atlaikytų ekstremalias eksploatavimo sąlygas. „Suteikdamas galimybę atrasti medžiagas, galinčias atlaikyti ekstremalią aplinką, tai veikia tiesiogiai prisideda prie Energetikos departamento tikslo iki 2050 pasiekti nulinį anglies dvideginio išmetimą“, – sakė Singhas.
Daugiau informacijos: D. Sauceda ir kt., Didelio našumo oksidacijos kraštovaizdžio tyrinėjimas didelės entropijos lydiniuose, Materials Horizons ) (00729). DOI: .450/D2MH25K
Citata1039 : Dujų turbinų varikliams skirtų medžiagų atradimas naudojant efektyvias prognozavimo sistemas (2022, rugpjūtis ) gauta 08 rugpjūčio mėn. 2022 iš https://techxplore.com/news/2022–materials-gas-turbine-efektyvus-frameworks.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
