Физико-статистические модели управления ресурсом оборудования второго контура атомных электростанций

Безопасность АЭС в большой степени определяется надежной работой системы генерации пара и системы внешнего охлаждения, состоящей из конденсаторов паровых турбин и системы регенерации.

Безопасная эксплуатация энергоблоков АЭС и мероприятия по продлению срока службы невозможны без тщательного соблюдения норм и правил эксплуатации и обслуживания, анализа действенности тех или иных управляющих воздействий, развития методов вероятностного прогнозирования ресурсных характеристик оборудования, а также внедрения современных процедур обработки данных контроля. Этим вопросам посвящены обзоры И. А. Тутнова, В. И. Бараненко, А. И. Аржаева, С. В. Европина, работы А. Ф. Гетмана, В. П. Горбатых, Н. Б. Трунова, А. А. Тутнова и др.

Но на работу энергоблока кроме условия безопасности накладывается и условие экономической эффективности эксплуатации. Эти проблемы рассматриваются и развиваются в работах А. Н. Кархова, О. Д. Казачковского и др. Экономичность производства электроэнергии в значительной степени зависит от времени простоя блока, связанного с проведением профилактики или с устранением причин отказов оборудования АС. Классификация оборудования, важного с точки зрения влияния на безопасность, выполненная в разных странах, развивающих ядерную энергетику, обозначила основные типы оборудования, которые следует учитывать при принятии решения о продлении срока службы. Эти вопросы содержательно рассмотрены в документах МАГАТЭ, в работах Е. М. Сигала, В. А. Острейковского и др. Влияние выбранного оборудования на КИУМ ЭБ обусловлено простоями из-за ненадежности этого оборудования. Одной из основных задач в связи с этим является прогнозирование характеристик надежности оборудования и оценка эффективности управляющих мероприятий на основе моделей процессов старения, ограничивающих его ресурс. В большом числе работ, посвященных развитию теоретических моделей этих процессов, представленные модели достаточно сложны и содержат большое количество специфических данных, что затрудняет использование таких моделей при прогнозировании ресурса.

Актуальной в настоящее время является проблема оптимизации срока службы энергоблока с учетом эффектов старения металла оборудования и стоимости мероприятий модернизации. Особенностью задачи оптимизации срока службы ЭБ является то, что это задача индивидуального прогнозирования, поэтому требуется организовать сбор и обработку исходной информации, обосновать выбор экономического критерия, сформулировать принцип оптимизации с учетом экономической обстановки в течение эксплуатации конкретного ЭБ.

Оборудование второго контура в этом плане играет особую роль, т.к. оно подвержено разным процессам старения, работает в различных условиях, назначенный ресурс, как правило, соизмерим с ресурсом блока, замена имеет достаточно высокую стоимость.

Процессы старения материалов оборудования второго контура, как и вообще оборудования АЭС, объективны, и для своевременного эффективного управления ресурсом требуется проведение оценки технического состояния оборудования во время эксплуатации и широкого использования программ диагностики и неразрушающего контроля. Эти данные должны быть своевременно и качественно обработаны и использованы при прогнозировании ресурсных характеристик оборудования.

Поэтому необходимость разработки подходов, методик и алгоритмов постановки и решения задачи оптимизации срока службы ЭБ, разработки методов прогнозирования ресурса с учетом различных факторов, природы процесса старения и его вероятностного характера, а также применения вычислительных процедур, позволяющих получить эффективные оценки, определяют актуальность диссертационной работы.

Условия, заложенные в проекте и определяющие технико-экономические и временные аспекты проектного срока, могут существенно отличаться от реальных во время эксплуатации. Более того, их можно улучшать за счет ослабления повреждающих факторов в результате технического обслуживания и модернизации и, следовательно, управлять сроком службы.

В основе концепции управления сроком службы (УСС) AC (Ageing Management Programme — AMP) лежит положение о сохранении проектных показателей и функций, важных для безопасности, через взаимосвязанную систему мероприятий по техническому и диагностическому обслуживанию, своевременному ремонту и модернизации. К модернизации следует отнести также и внедрение новых технологий эксплуатации и ремонта, в том числе и по управлению АЭС, позволяющих уменьшить скорость деградации свойств и параметров оборудования, инженерных систем конкретных блоков [1].

Активные работы по теме продления срока службы, (ПСС) с акцентом на механизмы старения и меры по снижению их влияния привели к появлению термина «управление старением», что подчеркивает регулируемость процесса и возможность активного воздействия < со стороны эксплуатирующей организации.

Управление сроком службы (УСС) атомных станций — это интегрированная практика обеспечения социально-экономической эффективности и безопасной эксплуатации, включающая программы управления старением.

С экономической точки зрения УСС является одной из существенных частей общей методологии и практики оптимизации затрат в целях достижения максимальной прибыли при сохранении конкурентоспособности на рынке производителей электроэнергии и обеспечения безопасности. С технической точки зрения УСС есть комплекс мероприятий по поддержанию или повышению безопасности АЭС, обеспечению работоспособности и долговечности основных элементов (систем) и блока в целом при минимизации эксплуатационных затрат. Условия подготовки и реализации управления сроком службы должны создаваться на всех этапах жизненного цикла энергоблока.

Краткий анализ программ государств-членов МАГАТЭ и общая методология решения проблемы продления срока службы (ПСС) приведены в докладе IAEA «Старение АЭС и продление сроков эксплуатации». Все программы классифицируются следующим образом [2]:

• Оценка срока службы оборудования, которое не может быть заменено;

• Продление сроков службы или планируемые замены основных элементов, которые целесообразны по экономическим соображениям;

• Планирование капитального ремонта и замены оборудования в целях обеспечения безопасности и надежности работы.

Основными теоретическими разработками в данной области должны быть:

• Методы оценки надежности;

• Методы оценки безопасности;

• Методы оценки экономической эффективности;

• Методы прогнозирования старения в зависимости от времени.

Объект исследования — оборудование второго контура АЭС. Предметом исследования является оценка ресурсных характеристик оборудования.

Цель и задачи исследования

 — разработка теоретических основ и прикладных моделей оценки, прогнозирования и управления сроком службы оборудования второго контура АЭС на основе статистической' обработки данных по эксплуатации и учете механизмов процессов старения. Для достижения этой цели решаются следующие задачи. 1. Анализ и систематизация данных эксплуатации с точки зрения воздействия физических процессов на процессы старения материалов оборудования второго контура и обоснование применения физико-статистических моделей для индивидуальной оценки, прогнозирования и управления сроком службы оборудования второго контура АЭС.

2. Разработка методов прогнозирования ресурсных характеристик оборудования второго контура в условиях накопления повреждений от действия различных процессов старения материала с учетом их вероятностного характера.

3. Разработка методов и алгоритмов оптимизации срока службы энергоблока на основе экономического критерия, учитывающего разновременность затрат и результатов, характеристики надежности оборудования блока и стоимость ремонтов и замен оборудования в течение эксплуатации.

4. Разработка методов решения задачи достижения предельного состояния элементами оборудования АЭС.

5. Оптимизация объемов и периодичности контроля технического состояния оборудования второго контура АЭС, подверженного эрозионно-коррозионному износу.

6. Разработка метода прогнозирования интенсивности процесса ЭКИ элементов оборудования АЭС, изготовленных из перлитных сталей, на основе теории нейронных сетей.

Методы исследований. Работа базируется на использовании и развитии методов безопасной эксплуатации АЭС, теории надежности, теории вероятностей и математической статистики, с использованием которых проведены:

• анализ действующих факторов, ограничивающих ресурс оборудования АЭС;

• анализ статистических данных о работоспособности оборудования АЭС;

• моделирование процессов старения на основе физики процессов, экспериментальных данных и данных периодического контроля.

Научная новизна работы состоит в том, что, в отличие от существующих подходов к определению срока службы энергоблока, предложенная концепция использует постановку задачи с учетом эффектов старения оборудования АЭС, а также в том, что разработаны методы прогнозирования ресурсных характеристик оборудования, использующие модели физических процессов старения, больший объем информации о параметрах эксплуатации и проведенных мероприятиях по управлению сроком службы оборудования второго контура атомных электростанций. При разработке методов оценки и прогнозирования ресурсных характеристик получен ряд новых теоретических результатов: значимость факторов, определяющих интенсивность процессов старения в материале, необходимая для управления ресурсом конкретного оборудования АЭС;

— вероятностная модель прогнозирования ресурса теплообменных трубок парогенератора на основе методов линейного и нелинейного суммирования повреждений с учетом параметров эксплуатации и вида основного процесса старенияасимптотические методы решения задачи достижения элементами оборудования предельного состояния: в модели каплеударной эрозии в условиях двухфазных потоков теплоносителя, в методах суммирования повреждений в задаче оценки ресурса ТОТ ПГ;

— метод прогнозирования ресурса трубчатки парогенератора на основе линейной стохастической фильтрации Калмана, позволяющий учесть большой объем эксплуатационных данных, данных контроля и результатов исследований на основе математических моделей процессов повреждения и проводимых профилактических мероприятий, что приводит, в отличие от известных методов, к повышению достоверности прогноза и возможности качественно управлять ресурсом трубчатки на основе сформулированного принципа оптимального управления;

— метод оптимизации объемов и периодичности контроля толщин элементов оборудования АЭС, подверженных эрозионно-коррозионному износу, базирующийся на предложенной методике обработки данных контроля и определении элементов, принадлежащих группе риска по ЭКИ, расчете допустимых толщин стенок и ранжировании элементов по степени износа и скорости ЭКИ, основанный на впервые выполненном анализе большого числа замеров на Кольской, Калининской, Балаковской, Нововоронежской, Смоленской АЭС;

— нейросетевая модель оценки и прогнозирования работоспособности элементов оборудования, подверженного эрозионно-коррозионному износу, на базе наблюдаемых параметров, определяющих интенсивность процесса ЭКИ, и данных контроля, которая в отличие от существующих статистических и эмпирических моделей позволяет оценить взаимное влияние всех факторов, выделить существенные свойства поступающей информации и, в конечном итоге, улучшить точность прогноза без определения всех зависимостей между множеством факторов, обуславливающих процесс ЭКИметод оптимизации срока службы энергоблока на основе экономического критерия, учитывающего разновременность затрат и результатов, характеристики надежности оборудования блока и стоимость ремонтов и замен оборудования в течение эксплуатации.

Достоверность научных положений подтверждается строгим обоснованием моделей, описывающих процессы работоспособности оборудования второго контура с корректной формулировкой определений предельных состояний оборудования, методов и положений, а также соответствием ряда результатов эксплуатационным данным. Положения, выносимые на защиту 1. Значимость факторов, влияющих на процессы старения металлов и необходимых для индивидуального применения физико-статистических моделей оценки и управления сроком службы оборудования второго контура.

2. Физико-статистические модели оценки, прогнозирования и управления ресурсом оборудования второго контура АЭС, основанные на методе суммирования повреждений, вызванных различными процессами старения, для проведения вариационных расчетов и обоснования значений параметров, позволяющих управлять ресурсом оборудования.

3. Асимптотические методы решения задач оценки ресурсных характеристик элементов оборудования АЭС, основанные на Центральной Предельной Теореме (ЦПТ), и их применение к накопленному в материале оборудования повреждению в условиях каплеударной эрозии гибов трубопроводов с двухфазным теплоносителем и в условиях коррозионного растрескивания под напряжением теплообменных трубок парогенератора.

4. Метод прогнозирования ресурса трубчатки парогенераторов атомных электростанций на основе теории стохастической фильтрации.

5. Метод оптимизации объемов и периодичности толщинометрии элементов оборудования АЭС с учетом их категорийности по скорости ЭКИ.

6.Нейросетевая модель обобщенного учета факторов эксплуатации для прогнозирования скорости ЭКИ в элементах оборудования атомных электростанций.

7. Метод оптимального управления сроком службы энергоблока с учетом разновременности затрат и результатов.

Практическая ценность результатов работы заключается в том, что на основе указанных выше теоретических положений и методов разработаны алгоритмы и инженерные методики, позволяющие обосновать значения технологических параметров для управления ресурсом оборудования. Проведенные по разработанным методам расчеты позволили получить оценку ресурсных показателей оборудования второго контура АЭС с реакторами ВВЭР-1000, ВВЭР-440 и РБМК-1000 Кольской, Смоленской, Калининской, Балаковской АЭС и выработать рекомендации по управлению ими.

Область применения результатов — управление ресурсом трубчатки ПГ, теплообменных конденсаторных трубок, элементов трубопроводов, изготовленных из перлитных сталей.

Апробация и внедрение результатов.

Работа выполнена в рамках тем концерна «Энергоатом».

— Диагностика, ресурс оборудования, парогенераторы, качество. Технико-экономическое обоснование замены медьсодержащего оборудования КПТ для головного блока ВВЭР-1000 (энергоблок № 3 БлкАЭС),.

— Фундаментальные проблемы вывода из эксплуатации ядерных энергетических установок,.

— Доработка «Норм допустимых толщин элементов трубопроводов из углеродистых сталей АС» РД ЭО 0571−2006″ и «Разработка руководящего документа по оценке технического состояния элементов оборудования и трубопроводов, подверженных эрозионно-коррозионному износу»;

— Комплексная программа мероприятий по предупреждению разрушений и повышению эксплуатационной эрозионно-коррозионной стойкости трубопроводов АЭС. № АЭС ПРГ-550 К07 концерна «Энергоатом» на тему «Расчетно-экспериментальное обоснование объемов и периодичности контроля эрозионно-коррозионного износа трубопроводов энергоблоков АЭС с РУ ВВЭР:1000»,.

Обработка и анализ результатов толщинометрии элементов трубопроводов 1−3-го блоков Смоленской АЭС.

Материалы диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийских конференциях: 1. Системные проблемы надежности, математического моделирования и информационных технологий, Москва-Сочи, 1997, 1998.

2. Безопасность АЭС и подготовка кадров, Обнинск, 1998,1999,2001,.

2003, 2005,2007.

3. 7th International Conference on Nuclear Engineering. Tokyo, Japan, April 1923, 1999 ICONE-1.

4. Контроль и диагностика трубопроводов, Москва, 2001.

5. PSAM 7 ESREL 04 International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management, Berlin, 2004.

6. Математические идеи П. JI. Чебышева и их приложение к современным проблемам естествознания, Обнинск, 2006.

7. Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики, Москва,.

2004, 2006.

8. MMR 2007 International Conference on Mathematical Methods in Reliability. Glasgow, Great Britain, 2007.

9. Проблемы материаловедения при проектировании, изготовлении и эксплуатации оборудования, Санкт-Петербург, 2008. Публикации. По теме диссертации опубликовано 57 научных работ, в том числе 20 статей в научно-технических журналах, 15 статей в сборниках, 22 — в трудах конференций.

Личный вклад автора. Автору принадлежит основной вклад в решение поставленных задач, разработку теоретических положений, обработку статистических данных по результатам многолетней эксплуатации атомных электростанций.

В диссертации поставлены методологические вопросы прогнозирования ресурса оборудования второго контура АЭС, разработаны методы на основе физико-статистического подхода и предложены эффективные вычислительные процедуры для расчета ресурсных характеристик.

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 H.JI. 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. JI. Построение модели прогнозирования ресурса трубопровода при эрозионном повреждении// Известия вузов. Ядерная энергетика. — 1995. — № З.-с. 40−46.

4. Гулина О. М., Сальников H.JI. Диффузионная модель вероятностного прогнозирования ресурса оборудования ЯЭУ//Известия вузов. Ядерная энергетика. — 1995. — № 1. с. 48−51.

5. Гулина О. М., Сальников Н. JI. 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 H.JI. 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. -№ З.-с.З-l 1.

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.

Ю.Гулина О. М., Сальников H.JI. 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. Гулнна. 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 АСУ/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.-t.101 (4).- с.313−316.

17.Гулина О. М., Сальников H.JI. 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.-с.З-8.

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

20. Игитов А. В., Гулина О. М., Сальников H. JL 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.

6.5 Выводы по разделу 6.

1. Для оценки периодичности контроля необходимы модели прогнозирования развития процесса ЭКИ. Методы прогнозирования интенсивности процесса ЭКИ можно классифицировать следующим образом:

• методы, использующие аналитические модели;

• методы, использующие эмпирические модели;

• методы прогнозирования с помощью искусственного интеллекта.

2. Аналитические модели, основанные на теоретическом описании физических процессов — отдельных механизмов ЭКИ, — способны обеспечить лишь качественный анализ в силу того, что влияние на общий процесс износа определяется многими факторами: геометрией элемента оборудования, химическим составом металла, типом теплоносителя и параметрами эксплуатации.

3. Статистические модели позволяют оценить общее состояние системы I f или отдельных групп элементов трубопроводов на данный момент. В основе статистических моделей лежат данные эксплуатационного контроля. Методы статистического анализа применяются для оперативного реагирования на сложившуюся ситуацию: выявление элементов, подверженных ЭКИ, оценка максимальной и средней скорости ЭКИ, и т. д., — на основании чего можно оценить объем и примерную дату следующего контроля.

4. Эмпирические модели строятся на основании данных эксплуатационного контроля и результатов лабораторных исследований: статистические, физико-химические и нейросетевые модели. Для t прогнозирования ЭКИ оборудования конкретного блока необходимо выполнить калибровку эмпирической модели, используя данные эксплуатационного контроля этого блока. Модель, полученная в результате калибровки, не может применяться для другого блока без соответствующей адаптации.

5. Большое число параметров, определяющих интенсивность процесса ЭКИ, сложным образом влияют друг на друга. Использование ИНС для решения задачи прогнозирования ЭКИ позволяет оценить взаимное влияние всех факторов, выделить существенные свойства поступающей информации и, в конечном итоге, улучшить точность прогноза без определения всех зависимостей между множеством факторов, обуславливающих процесс ЭКИ. Это позволяет обосновать нейросетевой подход к определению интенсивности процесса ЭКИ в оборудовании конденсатно-питательного тракта АЭС.

6. Приведен обзор методов обучения нейронных сетей и предложено оптимальное сочетание подходов к созданию и обучению искусственной нейронной сети, решающей задачу прогнозирования интенсивности ЭКИ в трубопроводах АЭС. Для повышения достоверности прогноза необходима фильтрация данных, заключающаяся в использовании только информации об утонениях, т.к. процесс ЭКИ связан с утонением стенки, а утолщения обусловлены переносом продуктов коррозии.

7. Исследование выполнено на основе упрощенной искусственной нейронной сети, решающей задачу прогнозирования утонения стенки прямого участка трубопровода с однофазной средой КПТ АЭС с ВВЭР. Упрощенная сеть обучена с помощью алгоритма упругого обратного распространения. Определена область корректного прогноза на временном интервале до 4 лет.

8. Для оптимизации решения задачи прогнозирования скорости ЭКИ с помощью НС предложен алгоритм, включающий.

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

— выполнение кластерного анализа для анализируемых ситуаций с целью разбиения их на кластеры ситуаций со сходными свойствами, при этом точность может быть повышена за счет учета локальных и уникальных для каждого кластера зависимостей и факторов. I.

— построение для каждого класса входного множества НС, обученной с помощью алгоритма обратного распространения, которая и будет вычислять утонение стенки трубопровода на прогнозируемый период.

9. Предложенный алгоритм реализован с помощью комплекса нейронных сетей.

• репликативной НС;

• самоорганизующейся карты Кохоннена;

• НС обратного распространения. t.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Основными теоретическими и практическими результатами, полученными в работе, являются следующие.

1. На основе анализа и систематизации данных эксплуатации, особенностей воздействия физических процессов на процессы старения металлов оборудования второго контура обоснована необходимость разработки и применения физико-статистических моделей для оценки, прогнозирования и управления сроком службы оборудования АЭС. Анализ показал определяющее влияние наличия меди в контуре на интенсивность процессов старения металла оборудования второго контура АЭС. Индивидуальный подход к оценке текущего состояния оборудования и разработке прогнозных моделей с максимальным использованием имеющейся информации: данных о повреждениях и их причинах, факторах, интенсифицирующих процессы повреждения, данных периодического контроля технического состояния, параметрах ВХР, а также о мероприятиях, способствующих смягчению условий эксплуатации и снижению интенсивности процессов повреждения, -определяет методы проведения расчетов ресурсных характеристик оборудования.

2. Показано взаимное влияние оборудования конденсатно-питательного и парового трактов, объединенных водным контуром, на техническое состояние друг друга, особенно на техническое состояние и эффективность работы ПГ. Рассмотрены основные процессы старения, характерные для металла оборудования второго контура, а также факторы, влияющие на ресурс конденсаторных трубок, ПНД и ПВД, трубопроводов и теплообменных трубок ПГ. Отмечены мероприятия, позволяющие снизить интенсивность процессов повреждения.

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 эксплуатациичистого 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 замен, 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, молено 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 которых 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 НСсамоорганизующейся карты КохонненаНС обратного распространения.