캐비테이션은 수력 발전소에서 가장 공격적인 조용한 적 중 하나입니다. 터빈이 고장 났을 때, 첫 번째 단계는 무작정 분해하는 것이 아니라 재해를 디지털화하는 것입니다. 이 경우, 손상된 블레이드를 GOM ATOS 시스템으로 스캔하여 침식의 정확한 지형을 포착합니다. 목표는 고장이 자연적인 피로 때문인지, 설계 매개변수를 벗어난 운전 때문인지 판단하는 것입니다.
워크플로우: 포인트 클라우드에서 CFD 시뮬레이션까지 🔧
프로세스는 GOM ATOS를 사용한 블레이드 디지털화로 시작하여, 캐비테이션으로 인한 모든 크레이터와 움푹 들어간 부분을 반영하는 고정밀 포인트 클라우드를 생성합니다. 이 실제 모델은 SolidWorks로 가져와 손상된 형상을 재구성한 후, Ansys Fluent로 전송됩니다. 여기서 실제 유동 조건을 재현하는 CFD 시뮬레이션이 실행됩니다. 결과는 스캔된 침식 패턴과 정확히 일치하는 저압 영역 및 기포 붕괴 영역을 보여줍니다. CloudCompare를 통해 원본 CAD 모델과 스캔 데이터를 비교했을 때 놀라운 사실이 드러납니다. 형상 차이는 터빈이 지정된 것보다 훨씬 높은 유량과 속도로 작동하여 블레이드 앞전에 심각한 캐비테이션을 유발했음을 나타냅니다.
재료 피로 시뮬레이션을 위한 교훈 ⚙️
이 사례는 피로 시뮬레이션이 이상적인 모델에만 기반할 수 없음을 보여줍니다. 실제 손상의 3D 스캔과 CFD의 결합을 통해 구체적인 데이터로 고장 가설을 검증할 수 있습니다. 시뮬레이션 엔지니어에게 메시지는 분명합니다. 모델이 손상 후 형상을 반영하지 않는다면 수명 예측은 비현실적일 것입니다. CloudCompare는 최종 판정자 역할을 하여 실제 운전이 이론적 설계에서 어디에서 얼마나 벗어났는지 보여줍니다. 캐비테이션은 단순한 수력학적 문제가 아닙니다. 재료 표면에 쓰여진 피로 선고입니다.
블레이드의 3D 스캔에서 감지된 캐비테이션 침식 영역을 CFD에서 얻은 압력 및 유동 맵과 정량적으로 상호 연관시켜 구성 요소의 잔여 수명을 예측할 수 있습니까?
(추신: 재료 피로는 10시간 시뮬레이션 후의 당신의 피로와 같습니다.)