Universität Stuttgart
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Item Open Access Experimental investigation on heat transfer and pressure drop of supercritical carbon dioxide cooling in small diameter tubes(Stuttgart : Institut für Kernenergetik und Energiesysteme, 2022) Wahl, Andreas; Starflinger, Jörg (Prof. Dr.-Ing.)Kraftwerkskreisläufe mit überkritischem Kohlendioxid (sCO2) als Arbeitsmittel haben hohes Potenzial in Hinsicht von Effizienz- und Flexibilitätssteigerungen im Vergleich zu konventionell wasserdampfbetriebenen Kraftwerken. Das kompaktere Anlagenlayout reduziert den Materialeinsatz, was wiederum zu niedrigeren Investitionskosten führt. Bei der Wärmeabfuhr nahe dem kritischen Druck durchlaufen die thermophysikalischen Stoffeigenschaften abrupte Änderungen. Daher variieren die Wärmeübertragung und die hydraulischen Eigenschaften innerhalb eines engen Temperaturbereichs stark. Die vorliegende Arbeit untersucht die Wärmeübertragung und den Druckverlust von sCO2 in Rohrströmungen mit kleinem Durchmesser, um eine Designempfehlungen für neuartige Konzepte kompakter Wärmeübertrager zu liefern. Der Einsatz kompakter Wärmeübertrager hat das Potential die Effizienz, Lastwechselgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit eines Kraftwerkskreislauf unter hohem CO2-Druck und kleiner Differenztemperatur zu verbessern. Es wurden zwei Teststrecken in Form eines Doppelrohrwärmeübertrager konzipiert und aufgebaut. Die sCO2-Rohrströmung, mit jeweils 2 mm und 3 mm Innendurchmesser, wird durch das Kühlmedium im Ringspalt abgekühlt. Temperaturmessungen in der Wandung des Innenrohres ermöglichen die quantitative Bewertung des Wärme-übertragungskoeffizienten der sCO2 Strömung. Die Arbeit wurde thematisch in vier Kaptitel unterteilt. In jedem Abschnitt wird eine Messkampagne vorgestellt und die Ergebnisse mit entsprechenden Literaturdaten verglichen. Mit dem 2 mm-Versuchsrohr wurde die turbulente Wärmeübertragung untersucht. Unter weitreichender Variation der Betriebsbedingungen von sCO2 (Druck, Temperatur, Massenfluss) und Kühlmedium (Volumenstrom, Temperatur) wurde der Einfluss auf den Wärmeübertragungskoeffizient untersucht. Die signifikanten Einflüsse aller Parametern wurden aufgezeigt und eine neue Nusselt-Wärmeübertragungs-gleichung wurde entwickelt. Die Wärmeübertragung in vertikaler Strömungsausrichtung wurde mit beiden Versuchsrohren untersucht. Eine deutliche Verschlechterung der Wärmeübertragung in der Abwärtsströmung wurde festgestellt, welche durch Beschleunigungs- und Auftriebseffekte verursacht wird. In den horizontalen Versuchsreihen mit dem 3 mm Rohr wurden Messungen doppelt durchgeführt mit jeweils Temperaturmessungen oben und unten in der Rohrwandung. Bei Variation von CO2-Massenfluss und CO2-Temperatur wurde eine Temperaturschichtung festgestellt. Mit beiden Versuchrohren wurde der Druckverlust untersucht. Mit jeweils einer isothermen Versuchskampagne wurden eine Gleichung für den Reibungs-koeffizienten validiert. Basierend darauf wurde die Vorhersagbarkeit des Druckverlustes beim Kühlen untersucht. Die Berechnung der Druckverluste mit den Stoffeigenschaften bei Kernströmungstemperatur zeigten die beste Übereinstimmung mit den experimentellen Messungen.Item Open Access Multiple Imputation by Chained Equations - eine Leistungsevaluation bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mittels Monte-Carlo-Simulationen(2020) Wahl, Andreas; Urban, Dieter (Prof. Dr.)Fehlende Werte sind ein omnipräsentes Phänomen der empirisch-quantitativ arbeitenden Sozialforschung. Da die meisten empirischen Datensätze fehlende Werte aufweisen, müssen möglichst geeignete Wege und Verfahren gefunden werden, um diese vor der Analyse angemessen zu behandeln. Das gilt auch für Analysen mit der Strukturgleichungsmodellierung (SEM). Zur Behandlung der fehlenden Werte, werden aktuell zwei Methoden präferiert: Direct-ML (ein Maximum Likelihood-Schätzverfahren) und die Multiple Imputation (MI). Während Direct-ML im SEM-Kontext in einigen Studien systematisch evaluiert wurde, gilt das für die MI nicht. Das kann darin begründet sein, dass für die MI verschiedene Varianten existieren, mit welchen die Ersetzung der fehlenden Werte jeweils unterschiedlich verläuft. Aufgrund ihrer Flexibilität ist die MI mittels conditional modeling (FCS) eine beliebte und oft eingesetzte Variante. Jedoch zeigt sich, dass deren Leistungsfähigkeit im SEM-Kontext kaum evaluiert wurde. In der vorliegenden Monte-Carlo-Studie wird diese Forschungslücke geschlossen, indem eine umfangreiche systematische Evaluation von FCS durchgeführt wird und verschiedene Spezifikationen von FCS untersucht werden (darunter eine mit predictive mean matching; PMM). Zusätzlich werden zum gegenüberstellenden Vergleich weitere Missing Data Techniken (MDTs) evaluiert. Das sind Direct-ML, eine Einfachimputation mit Expectation-Maximization (EM), zwei MI-Varianten mittels joint modeling Ansatz (EMB und MNV) sowie eine Variante, die bei der Imputation der fehlenden Werte die Modellstruktur des Analysemodells berücksichtigt (H0). Alle sieben MDTs werden im Kontext von drei verschiedenen SEM-Populationsmodellen unter unterschiedlichen Simulationskonfigurationen getestet. Zu den variierten Testbedingungen gehören: die Fallzahl, die Variablenskalierungen und -verteilungen sowie der Anteil an fehlenden Werten. Die Performanz der MDTs wird hinsichtlich verschiedener SEM-Fit-Indices, der geschätzten Parameter, deren Effizienz und der geschätzten Standardfehler bewertet. Im Ergebnis können zwei MDTs identifiziert werden, die unter allen Bedingungen zuverlässig arbeiten: Direct-ML und H0. Mit beiden Verfahren gehen für alle Performanzkriterien zufriedenstellende Ergebnisse einher. Die anderen MDTs schneiden dagegen etwas schlechter ab. Zwar liefern auch diese gute Ergebnisse für die Parameter und die Standardfehler (Letzteres mit Ausnahme von EM), allerdings nicht für die Fit-Indices (mit Ausnahme für das SRMR). In vielen Fällen kommt es nach dem Einsatz dieser MDTs zur fehlerbehafteten Modellbewertung. Deswegen werden die Ergebnisse der Arbeit in Handlungsempfehlungen übersetzt, die der Praxis als Orientierungshilfen dienen sollen, da sie angeben, unter welchen Bedingungen, mit welcher MDT zufriedenstellende Ergebnisse zu erwarten sind.