Unsteady turbine flow analysis by PIV data processing

In this present work, the flow quantities have been extracted from experimental PIV data obtained in a high-speed high-pressure turbine from the facility of Von Karman Institute of fluid dynamics. The extraction of flow quantities starts from the data that has been obtained in the form of hundreds of images. Before capturing the images, the flow field is injected with the tracer particles and these particles scatter the light when the laser sheet falls on them. These images are captured with the help of a high-speed camera when an endoscope delivers the laser sheet to the region of interest and a plano-concave window that provides the optical access for the measurement in the annular test section. After the acquisition of PIV images, it is found that the image has lot of noise and background reflections. Even the contrast of the images has to be improved. So, for the improvement of contrast, two filters named CLAHE and the Min/Max intensity normalization has been compared and provided with the result. In the case of background removal, Sobel, Temporal and POD have been compared. Both these contrast enhancement filters and the background removal filters are sensitive to noises. In contrast enhancement case, they intensify the local noise and in the case background removal, they allow noise to pass through the filter. It is important to have the denoising filter in order to improve the signal to noise ratio. Hence, the Gaussian filter and the Bilateral filter are compared in this case. After the image pre-processing, the images are then processed for the evaluation of the velocity flow fields. A test matrix with different parameters like initial and final window size, initial and final window overlap percentage, number of passes, peak to peak threshold value etc., are altered or optimized in such a way to have the best output of it. There are few uncertainties that are associated with the PIV evaluation especially the out-of-the-plane (plane that is normal to laser sheet) velocity components are evaluated in the present work. Finally, the PIV result is being compared with the available experimental data (5 hole probe) and the CFD (RANS) predictions.

In questo lavoro, le quantità di flusso sono state estratte da dati sperimentali PIV ottenuti in una turbina ad alta pressione ad alta velocità dalla struttura del Von Karman Institute of fluidodinamica. L'estrazione delle quantità di flusso parte dai dati che sono stati ottenuti sotto forma di centinaia di immagini. Prima di acquisire le immagini, il campo di flusso viene iniettato con le particelle traccianti e queste particelle disperdono la luce quando il foglio laser cade su di esse. Queste immagini vengono acquisite con l'aiuto di una telecamera ad alta velocità quando un endoscopio fornisce il foglio laser alla regione di interesse e una finestra piano-concava che fornisce l'accesso ottico per la misurazione nella sezione di test anulare. Dopo l'acquisizione delle immagini PIV, si scopre che l'immagine presenta molto rumore e riflessi di sfondo. Anche il contrasto delle immagini deve essere migliorato. Quindi, per il miglioramento del contrasto, sono stati confrontati e forniti con il risultato due filtri denominati CLAHE e la normalizzazione dell'intensità Min/Max. In caso di rimozione dello sfondo sono stati confrontati Sobel, Temporal e POD. Sia questi filtri di miglioramento del contrasto che i filtri di rimozione dello sfondo sono sensibili ai rumori. Nel caso di miglioramento del contrasto, intensificano il rumore locale e nel caso di rimozione dello sfondo, consentono al rumore di passare attraverso il filtro. È importante avere il filtro denoising per migliorare il rapporto segnale/rumore. Quindi, in questo caso, vengono confrontati il ​​filtro gaussiano e il filtro bilaterale. Dopo la pre-elaborazione dell'immagine, le immagini vengono quindi elaborate per la valutazione dei campi di flusso di velocità. Una matrice di test con diversi parametri come la dimensione della finestra iniziale e finale, la percentuale di sovrapposizione della finestra iniziale e finale, il numero di passaggi, il valore di soglia da picco a picco ecc., vengono alterati o ottimizzati in modo tale da ottenere il miglior risultato. Ci sono poche incertezze associate alla valutazione PIV, in particolare le componenti della velocità fuori dal piano (piano che è normale al foglio laser) sono valutate nel presente lavoro. Infine, il risultato PIV viene confrontato con i dati sperimentali disponibili e le previsioni CFD.