Физико-статистические модели управления ресурсом оборудования второго контура атомных электростанций

2. Факторы, влияющие на оценку, прогнозирование и управление ресурсными характеристиками элементов оборудования, можно разделить на три группы: факторы эксплуатации, факторы, связанные с модернизацией, факторы, характеризующие техническое состояние. Систематизация и комплексное рассмотрение всех групп факторов позволяет провести разработку моделей оценки остаточного ресурса оборудования. Экономическая эффективность срока службы оборудования определяется интенсивностью процессов старения, периодом проведения контроля, профилактики и замен, проведением модернизации. Для задачи управления ресурсом необходим учет последствий принятых мер по улучшению качества эксплуатации, которые выражаются в численных значениях коэффициента КИУМ, интенсивности отказов отдельного оборудования , интенсивности его восстановления , стоимости ремонтов и замен оборудования и т.д.

3. Оптимизация срока службы энергоблока производится на основе экономического критерия, учитывающего разновременность затрат и результатов, характеристики надежности оборудования блока и стоимость ремонтов и замен оборудования в течение эксплуатации - чистого дисконтированного дохода (ЧДД). Критерий оптимизации срока службы - максимум ЧДД.

Структура потока платежей получена с помощью разработанной марковской модели эксплуатации. Предложенная модель расчета стоимости эксплуатации учитывает убыток, связанный с простоем, стоимость произведенной электроэнергии, стоимость замененного оборудования или его части, стоимость восстановительных работ, стоимость мероприятий модернизации и т.д.

4. Разработаны и исследованы методы прогнозирования ресурсных характеристик оборудования на основе учета накопления повреждений от действия различных процессов старения материала оборудования второго контура АЭС с учетом их вероятностного характера. Для оценки работоспособности оборудования введена стохастическая мера повреждения на основе накопления повреждений в материале от действия тех или иных процессов старения. Ресурс определяется как момент выхода случайного процесса накопления повреждений за установленный уровень.

5. Вероятностные характеристики ресурса получены методами линейного и нелинейного суммирования повреждений - для процессов каплеударной эрозии в двухфазном потоке и коррозионного растрескивания под напряжением теплообменных трубок ПГ - при различных значениях концентраций повреждающих факторов и рассчитаны на основе асимптотических приближений теории вероятностей и математической статистики.

6. Для процесса каплеударной эрозии, характерной для гибов паропроводов, лопаток паровых турбин, входных участков ПСТЭ в ПВД и т.д., за основу взят механизм ударного воздействия капли на твердую поверхность с учетом распределения нормальных скоростей, размеров капель, а также таких параметров, как влажность пара, расход, радиус пятна соударения, температура, давление, плотность жидкости и пара, скорость звука в жидкости, параметры материала.

Для теплообменных трубок ПГ в основу процесса повреждения положен процесс коррозионного растрескивания под напряжением, интенсивность которого существенно зависит от концентраций активаторов коррозии, наличия отложений на теплообменной поверхности, концентраций меди в отложениях, что позволяет путем обоснования значений соответствующих параметров модели управлять процессом старения ТОТ ПГ.

7. Предложен и обоснован подход, использующий стохастическую линейную фильтрацию для учета разнородной информации об объекте при прогнозировании его ресурса, а также для учета мероприятий, проведенных или планируемых для снижения интенсивности процессов старения. Метод стохастической фильтрации Калмана адаптирован для прогнозирования ресурсных характеристик теплообменных трубок ПГ. Разработаны алгоритмы сглаживающего фильтра и предиктора. Используется дополнительная информация в виде данных периодического контроля, местоположения трубки в сборке, погрешностей измерения толщин стенок и т.д. Исходя из требований к темпу процесса старения, можно оценить оптимальный период или оптимальный план последующего контроля. Сформулирован принцип оптимального алгоритма для управления ресурсом ТОТ ПГ.

8. Приведен систематизированный обзор моделей для прогнозирования ЭКИ в элементах оборудования. Разработаны процедуры обработки данных толщинометрии элементов оборудования второго контура АЭС для оптимизации объемов и периодичности контроля. На основе анализа большого объема данных контроля по АЭС с реакторами ВВЭР-1000, РБМК-1000, ВВЭР-440 - КлнАЭС, БлкАЭС, НВАЭС, КолАЭС, САЭС - разработаны методики и алгоритмы обработки данных толщинометрии, требования к виду и качеству предоставляемой для расчетов информации, введено понятие категории для обозначения группы риска интенсивного утонения. Предложено включать в план контроля элементы, остаточный ресурс приближается к дате очередного ППР.

9. Обосновано применение нейросетевого моделирования для решения задачи прогнозирования ЭКИ, позволяющего оценить взаимное влияние всех воздействующих факторов, выделить существенные свойства поступающей эксплуатационной информации без определения всех зависимостей между множеством факторов, обуславливающих процесс ЭКИ. На примере исследования упрощенной сети для прогнозирования утонения стенки прямого участка трубопровода основного конденсата АЭС с ВВЭР, обученной с помощью алгоритма упругого обратного распространения, показана корректность прогноза на временном интервале до 4 лет.

10. Для оптимизации решения задачи прогнозирования скорости ЭКИ с помощью нейронной сети предложен алгоритм, включающий

- фильтрацию данных для обучения;

- «выявление» характерных признаков входного множества и уменьшение на его основе количества входных факторов;

- выполнение кластерного анализа для анализируемых ситуаций;

- построение для каждого класса нейронной сети, обученной с помощью алгоритма обратного распространения. Предложенный алгоритм реализован с помощью комплекса нейронных сетей: репликативной НС; самоорганизующейся карты Кохоннена; НС обратного распространения.

В работе представлены результаты, полученные лично автором или при непосредственном его участии.

Основные публикации

1. Гулина О. М., Острейковский В. А. Аналитические зависимости для оценки надежности с учетом корреляции между нагрузкой и несущей способностью объекта. // Надежность и контроль качества. 1981. № 2. с. 36-41.

2. Гулина О.М., Острейковский В.А., Сальников Н.Л. Обобщение моделей «параметр-поле допуска» и «нагрузка-несущая способность» при оценке надежности объектов.//Надежность и контроль качества. 1982. №2. с. 10-14.

3. Гулина О. М., Сальников Н. Л. Построение модели прогнозирования ресурса трубопровода при эрозионном повреждении.// Известия вузов. Ядерная энергетика. 1995. № 3. с. 40-46.

4. Гулина О.М., Сальников Н.Л. Диффузионная модель вероятностного прогнозирования ресурса оборудования ЯЭУ//Известия вузов. Ядерная энергетика. 1995. № 1. с. 48-51.

5. Гулина О. М., Сальников Н. Л. Модель оценки ресурса трубок ПГ в условиях коррозионного растрескивания// Известия вузов. Ядерная энергетика. 1996. № 1. с. 16-19.

6. Егишянц С. А., Гулина О. М., Коновалов Э. Н. Оценка распределения ресурса при суммировании повреждений// Известия вузов. Ядерная энергетика. 1997. № 1. с.18-21.

7. Гулина О.М., Сальников Н.Л. Вероятностное прогнозирование ресурса трубопроводов и сосудов давления АС// Известия вузов. Ядерная энергетика. 1998. № 1. с. 4-11.

8. Филимонов Е.В., Гулина О.М. Обобщенная интегральная модель прогнозирования надежности трубопроводов АЭС при усталостном нагружении// Известия вузов. Ядерная энергетика. 1998. № 3. с. 3-11.

9. Гулина О.М. Оценка и прогнозирование ресурса оборудования АЭС. / Научные исследования в области ядерной энергетики в технических вузах России: сб.научных тр. М.: МЭИ, 1999. с. 201-204.

10. Гулина О.М., Сальников Н.Л. Расчет ресурсных характеристик оборудования в условиях нелинейных эффектов процессов деградации//Известия вузов. Ядерная энергетика. 1999. №4. с. 11-15.

11. В. А. Андреев, О.М. Гулина. Быстрый метод прогнозирования роста трещин в трубопроводах большого диаметра//Известия вузов. Ядерная энергетика. 2000. №3. с. 14-18.

12. Гулина О.М., Жиганшин А.А., Чепурко В.А. Разработка критерия оптимизации срока службы энергоблока// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2001. №2. с.10-14.

13. Гулина О.М., Жиганшин А.А., Корниец Т.П. Многокритериальная задача оптимизации срока службы энергоблока АС//Известия вузов. Ядерная энергетика. 2002. №4. с.12-15.

14. Гулина О.М., Жиганшин А.А., Михальцов А.В., Цыкунова С.Ю. Проблема оценки срока службы оборудования АС в условиях старения// Ядерные измерительно-информационные технологии. 2004. № 1. с.62-66.

15. Гулина О.М., Корниенко К.А., Павлова М.Н. Анализ загрязненности трубчатки ПГ и оценка межпромывочного периода методами диффузионных процессов// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2006. №1. с. 12-18.

16. Гулина О.М., Корниенко К.А., Политюков В.П., Фролов С.А. Применение метода стохастической фильтрации Калмана для прогнозирования ресурсных характеристик парогенератора АЭС// Атомная энергия. 2006. т.101 (4). с.313-316.

17. Гулина О.М., Сальников Н.Л. Методы прогнозирования ресурса теплообменного оборудования АС// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2007. №3, вып 1. с.23-29.

18. Бараненко В.И., Гулина О.М., Докукин Д.А. Методологическая основа прогнозирования эрозионно-коррозионного износа оборудования АС методом нейросетевого моделирования// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2008. №1. c. 3-8.

19. Гулина О.М., Павлова М.Н., Политюков В.П., Сальников Н.Л. Оптимальное управление ресурсом парогенератора АЭС// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2008. №4. с. 25-30.

20. Игитов А.В., Гулина О.М., Сальников Н.Л. Задача оптимизации уровня для обнаружения разладки в наблюдаемом случайном процессе// Известия вузов. Ядерная энергетика. 2009-№1. с. 125-129.

21. Бараненко В.И., Янченко Ю.А., Гулина О.М., Тарасов А.В., Тарасова О.С. Эксплуатационный контроль трубопроводов, подверженных эрозионно-коррозионному износу// Теплоэнергетика. 2009. №5. с. 20-27.

Размещено на Allbest.ru