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垂直タービンポンプのキャビテーション性能試験のための一般的な方法と実用ガイドライン

カテゴリ:技術サービス著者:起源:起源発行時期:2025-04-08
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キャビテーションは隠れた脅威である  縦型タービンポンプ  垂直タービンポンプは、振動、騒音、インペラの摩耗などを引き起こし、深刻な故障につながる可能性があります。しかし、その独特な構造(シャフト長は最大数十メートル)と複雑な設置のため、キャビテーション性能試験(NPSHr測定)は大きな課題となります。

ディーゼルエンジン搭載のAPI610垂直タービンポンプ

I. 閉ループ試験装置:精度と空間的制約

1.試験の原則と手順

• コア機器: 正確な入口圧力制御のための閉ループシステム(真空ポンプ、安定タンク、流量計、圧力センサー)。

• 手順:

· ポンプの速度と流量を修正します。

· ヘッドが 3% 低下するまで (NPSHr 定義ポイント)、入口圧力を徐々に下げます。

· 臨界圧力を記録し、NPSHrを計算します。

• データ精度: ±2%、ISO 5199 規格に準拠。

2. 垂直タービンポンプの課題

• スペースの制限: 標準的な閉ループリグの垂直高さは 5 m 以下であり、長軸ポンプ (一般的なシャフトの長さ: 10~30 m) には適合しません。

• 動的動作の歪み: シャフトを短くすると、臨界速度と振動モードが変わり、テスト結果が歪んでしまいます。

3. 産業用アプリケーション

• 使用事例:短軸深井戸ポンプ(シャフト≤5m)、プロトタイプの研究開発。

• ケーススタディ: ポンプ製造業者は、22 回のクローズドループ テストを通じてインペラ設計を最適化した結果、NPSHr を 200% 削減しました。

II. オープンループテストリグ:柔軟性と精度のバランス

1. テストの原則

• オープンシステム:タンクの液面差または真空ポンプを使用して入口圧力を制御します (シンプルですが、精度は低くなります)。

• 主なアップグレード:

· 高精度差圧トランスミッタ(誤差≦0.1%FS)。

· 従来のタービン流量計に代わるレーザー流量計(精度±0.5%)。

2. 垂直タービンポンプの適応

• 深井戸シミュレーション: 地下シャフト(深さ ≥ ポンプシャフトの長さ)を構築して、浸漬条件を再現します。

• データ修正:CFD モデリングは、パイプラインの抵抗によって生じる入口圧力の損失を補正します。

III. フィールドテスト:実世界検証

1. テストの原則

• 動作調整: バルブの絞りまたは VFD 速度の変更により入口圧力を調整し、ヘッド降下ポイントを特定します。

• 主な配合:

NPSHr=NPSHr=ρgPin+2gvin2−ρgPv

(入口圧力 Pin、速度 vin、流体温度の測定が必要です。)

手順

入口フランジに高精度圧力センサーを取り付けます。

流量、揚程、圧力を記録しながら、入口バルブを徐々に閉じます。

NPSHr の変曲点を特定するために、ヘッド対入口圧力曲線をプロットします。

2.課題と解決策

• 干渉要因:

・配管の振動→防振マウントを設置する。

· ガス混入 → インラインガス含有量モニターを使用します。

• 精度の向上:

· 複数の測定値を平均します。

· 振動スペクトルを分析します(キャビテーションの開始により、1~4 kHz のエネルギースパイクがトリガーされます)。

IV. スケールダウンモデルテスト:費用対効果の高い洞察

1. 類似性理論の基礎

•スケーリングの法則: 特定の速度 ns を維持し、インペラの寸法を次のようにスケールします。

· QmQ=(DmD)3、HmH=(DmD)2

•モデル設計:  1:2 ~ 1:5 のスケール比。材質と表面粗さを再現します。

2. 垂直タービンポンプの利点

•スペース互換性: ショートシャフトモデルは標準テスト装置に適合します。

•コスト削減: テストコストは実物大プロトタイプの 10 ~ 20% に削減されました。

エラーの原因と修正

•スケール効果:  レイノルズ数偏差→乱流補正モデルを適用します。

•表面粗さ:  摩擦損失を相殺するためにモデルをRa≤0.8μmに研磨します。

V. デジタルシミュレーション:仮想テスト革命

1. CFDモデリング

•プロセス:

フルフローパス 3D モデルを構築します。

多相流 (水 + 蒸気) とキャビテーション モデル (例: Schnerr-Sauer) を構成します。

3% のヘッドドロップまで反復し、 NPSHr を抽出します。

• 検証: CFD の結果は、ケース スタディにおける物理テストからの偏差が 8% 以下であることを示しています。

2. 機械学習による予測

• データ駆動型アプローチ:  履歴データで回帰モデルをトレーニングし、インペラパラメータ (D2、β2 など) を入力して NPSHr を予測します。

• アドバンテージ: 物理的なテストがなくなり、設計サイクルが 70% 短縮されます。

結論:「経験的推測」から「定量化可能な精度」へ

垂直タービンポンプのキャビテーション試験では、「特殊な構造のため正確な試験が不可能」という誤解を払拭する必要があります。閉ループ/開ループ試験装置、フィールド試験、スケールモデル、デジタルシミュレーションを組み合わせることで、エンジニアはNPSHrを定量化し、設計と保守戦略を最適化できます。ハイブリッド試験とAIツールの進歩に伴い、キャビテーション性能の完全な可視化と制御が標準的な手法となるでしょう。

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