Análisis discriminante del comportamiento vibracional de una microturbina de gas en función del combustible
Autores: Niola, Vincenzo; Savino, Sergio; Quaremba, Giuseppe; Cosenza, Chiara; Nicolella, Armando; Spirto, Mario
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Análisis discriminante del comportamiento vibracional de una microturbina de gas en función del combustible
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Estudios
Combustible
Biocombustible
Microturbinas
Comportamiento vibracional
Aceite de colza
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Varios estudios se realizaron anteriormente sobre el rendimiento de combustibles y biocombustibles en microturbinas. El presente artículo combina enfoques experimentales y estadísticos para estudiar el comportamiento vibracional de una microturbina de gas alimentada con diferentes combustibles puros y mezclados con aceites de colza. Las pruebas experimentales realizadas en diferentes condiciones de operación nos han permitido construir un modelo de clasificación mediante el uso de análisis discriminante. El modelo de clasificación puede distinguir el comportamiento vibracional que ocurre cuando la turbina se alimenta con queroseno, o diésel puro y mezclado con aceite de colza. Además, la metodología incluso nos ha permitido resaltar diferencias en el comportamiento vibracional causadas por pequeñas cantidades de aceite de colza mezcladas en el combustible. La fiabilidad del modelo, en términos del kappa de Cohen, resulta en una clasificación de datos óptima.
Descripción
Varios estudios se realizaron anteriormente sobre el rendimiento de combustibles y biocombustibles en microturbinas. El presente artículo combina enfoques experimentales y estadísticos para estudiar el comportamiento vibracional de una microturbina de gas alimentada con diferentes combustibles puros y mezclados con aceites de colza. Las pruebas experimentales realizadas en diferentes condiciones de operación nos han permitido construir un modelo de clasificación mediante el uso de análisis discriminante. El modelo de clasificación puede distinguir el comportamiento vibracional que ocurre cuando la turbina se alimenta con queroseno, o diésel puro y mezclado con aceite de colza. Además, la metodología incluso nos ha permitido resaltar diferencias en el comportamiento vibracional causadas por pequeñas cantidades de aceite de colza mezcladas en el combustible. La fiabilidad del modelo, en términos del kappa de Cohen, resulta en una clasificación de datos óptima.