Failure Analysis of a Kaplan Turbine Blade in Iraq’s Haditha Hydropower Plant

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Kaplan turbines are widely used in low-water-head and large-capacity hydropower plants. The design of such systems is based on long-term performance. Nevertheless, many failures are reported in the industry, which lead to economic losses for the purpose of major repairs or replacement of a part of the system. Therefore, it is very important to know the failures, their causes, and finally provide useful solutions for their prevention or early treatment. In the present article, the authors focused on the failure detection of a Kaplan turbine blade in an Iraqi hydropower plant, and then, determined the direction of their future research. Quantometric test, tensile test, compression test, microhardness test, metallographic examination and study of the damaged surface were conducted from damaged runner blade. It was revealed that the raw material for manufacturing runner blade of Kaplan turbine was 304 stainless steel by employing cold drawing or rolling process. In addition, annealing treatment has also been done. In addition, it was found that the predominant damage in the studied part was severe cavitation.

About the authors

Waleed Mohammed Ridha Khalid

RUDN University

Email: 1042218144@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0009-0798-4317

Ph.D. student, Department of Mechanical Engineering Technologies, Academy of Engineering

Moscow, Russia

Kazem Reza Kashyzadeh

RUDN University

Email: reza-kashi-zade-ka@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-0552-9950

Candidate of Technical Sciences, Professor, Department of Transport, Academy of Engineering

Moscow, Russia

Siamak Ghorbani

RUDN University

Author for correspondence.
Email: gorbani-s@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-0251-3144
SPIN-code: 8272-2337

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Mechanical Engineering Technologies, Academy of Engineering

Moscow, Russia

References

  1. Thapa B, Shrestha R, Dhakal P, Thapa BS. Problems of Nepalese hydropower projects due to suspended sediments. Aquatic Ecosystem Health and Management. 2005;8(3):251-257. https://doi.org/10.1080/14634980500218241
  2. Mann B. High-energy particle impact wear resistance of hard coatings and their application in hydroturbines. Wear. 2000;237(1):140-146. https://doi.org/10.1016/S0043-1648(99)00310-5
  3. Sangal S, Singhal MK, Saini RP. CFD based analysis of silt erosion in Kaplan hydraulic turbine. 2016 International Conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES), Paralakhemundi, India. 2016:1765-1770. https://doi.org/10.1109/SCOPES.2016.7955746
  4. Al-Bukhaiti MA, Ahmed SM, Badran FMF, Emara KM. Effect of impingement angle on slurry erosion behaviour and mechanisms of 1017 steel and highchromium white cast iron. Wear. 2007;262(9-10):1187-1198. https://doi.org/10.1016/j.wear.2006.11.018
  5. Singh R, Tiwari SK, Mishra SK. Cavitation Erosion in Hydraulic Turbine Components and Mitigation by Coatings: Current Status and Future Needs. Journal of Materials Engineering and Performance volume. 2012; 21(7):1539-1551. https://doi.org/10.1007/s11665-011-0051-9
  6. Kim J, Yang H, Baik K, Seong BG, Lee C, Hwang SY. Development and properties of nanostructured thermal spray coatings. Current Applied Physics. 2006; 6(6):1002-1006. https://doi.org/10.1016/j.cap.2005.07.006
  7. Brijkishore KR, Prasad V. Prediction of cavitation and its mitigation techniques in hydraulic turbines - A review. Ocean Engineering. 2021;221: 108512. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108512
  8. Luo Y, Wang Z, Zeng J, Lin J. Fatigue of piston rod caused by unsteady, unbalanced, unsynchronized blade torques in a Kaplan turbine. Engineering Failure Analysis. 2010;17(1):192-199. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2009.06.003
  9. Liu X, Luo Y, Wang Z. A review on fatigue damage mechanism in hydro turbines. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016;54:1-14. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.09.025
  10. Georgievskaia E. Analytical system for predicting cracks in hydraulic turbines. Engineering Failure Analysis. 021;127:105489. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2021.105489
  11. Al-Tekreeti WKF, Reza Kashyzadeh K., Ghorbani S. A comprehensive review on mechanical failures cause vibration in the gas turbine of combined cycle power plants. Engineering Failure Analysis. 2022;143: 106094. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2022.106094
  12. Gohil PP, Saini RP. Coalesced effect of cavitation and silt erosion in hydro turbines - A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2014;33:280-289 https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.01.075
  13. Lahdelma S, Juuso EK. Vibration Analysis of Cavitation in Kaplan Water Turbines. IFAC Proceedings Volumes. 2008;41(2):13420-13425. https://doi.org/10.3182/ 20080706-5-KR-1001.02273
  14. Dörfler P, Sick M, Coutu A. Flow-Induced Pulsation and Vibration in Hydroelectric Machinery. Springer London Heidelberg New York Dordrecht Springer London Heidelberg New York Dordrecht, 2013. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4252-2
  15. Luo XW, Ji B,Tsujimoto T. A review of cavitation in hydraulic machinery. Journal of Hydrodynamics, Ser. B. 2016;28(3):335-358. https://doi.org/10.1016/S1001-6058(16)60638-8
  16. Ayli E. Cavitation in hydraulic turbines. International Journal of Heat and Technology. 2019;37(1): 334-344. https://doi.org/10.18280/IJHT.370140 17. Shamsuddeen MM, Park J, Choi YS, Kim JH. Unsteady multi-phase cavitation analysis on the effect of anti-cavity fin installed on a Kaplan turbine runner. Renewable Energy. 2020;162(6):861-876. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.100
  17. Dreyer M, Decaix J, Münch C, Farhat M. Mind the gap - tip leakage vortex in axial turbines. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Erosion and Cavitating Flows. 2014;22(5):052023. https://doi.org/10.1088/1755-1315/22/5/052023
  18. Decaix J, Dreyer M, Balarac G, Farhat M, Münch C. RANS computations of a confined cavitating tip-leakage vortex. European Journal of Mechanics - B/Fluids. 2018;67:198-210. https://doi.org/10.1016/j.euromechflu.2017.09.004
  19. Farrahi GH, Chamani M, Reza KK, Mostafazade A, Mahmoudi AH, Afshin H. Failure analysis of bolt connections in fired heater of a petrochemical unit. Engineering Failure Analysis. 2018;92:327-342. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2018.06.004
  20. Farrahi GH, Fallah A, Reza KK. Fracture toughness evaluation of 1.4841 bolt subjected to simultaneous effects of creep and hydrogen embrittlement phenomena using small punch test: A case study in a superheater of a petrochemical unit. Engineering Failure Analysis. 2023; 144(1):106956. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2022.106956
  21. Kashyzadeh KR, Farrahi GH, Shariyat M, Ahmadian MT. Experimental accuracy assessment of various high-cycle fatigue criteria for a critical component with a complicated geometry and multi-input random non-proportional 3D stress components. Engineering Failure Analysis. 2018;90:534-553. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2018.03.033
  22. Amiri N, Shaterabadi M, Kashyzadeh RK, Chizari M. A Comprehensive Review on Design, Monitoring, and Failure in Fixed Offshore Platforms. Journal of Marine Science and Engineering. 2021;9(12):1349. https://doi.org/10.3390/jmse9121349

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».