Інтелектуальна система моніторингу температурного режиму першого контуру енергоблоку атомної електростанції на основі фрактально-кластерного аналізу
Анотація
Актуальність. Забезпечення ефективного та безпечного функціонування енергоблоків атомних електростанцій вимагає постійного контролю за температурними параметрами першого контуру. Особливу важливість має виявлення нестандартних режимів циркуляції теплоносія та запобігання кризам тепловіддачі, які можуть призвести до аварій. Сучасні методи моніторингу температурного режиму не завжди враховують складну просторову структуру теплових процесів, що знижує їхню ефективність. Тому виникає потреба у вдосконаленні методів аналізу температурного поля на основі новітніх підходів, зокрема фрактально-кластерного аналізу.
Мета. Розробка та вдосконалення методів аналізу температурного поля першого контуру реакторної установки ВВЕР-1000 з урахуванням фрактально-кластерних особливостей для підвищення точності моніторингу, прогнозування аварійних режимів роботи та оптимізації інформаційно-керуючих систем програмно-технічного комплексу автоматизованої системи управління технологічним процесом енергоблоку атомної електростанції.
Методи дослідження. У роботі застосовано методи фрактального аналізу для вивчення температурних флуктуацій у першому контурі реактора. Проведено кореляційний аналіз для встановлення взаємозв’язку між температурою теплоносія та рівнем потужності реактора. Виконано порівняльний аналіз існуючих систем температурного моніторингу з подальшим узагальненням даних і формулюванням пропозицій щодо інтеграції нових підходів у інформаційно-керуючі системи атомних електростанцій.
Результати. Показано тісний взаємозв’язок між температурними параметрами теплоносія та динамікою роботи реакторної установки. Запропоновано нову методику моніторингу, яка враховує кластерну структуру теплових процесів та дозволяє ідентифікувати потенційні кризові зони у теплопередачі. Методика забезпечує підвищену чутливість до змін у температурному полі та може бути застосована для прогнозного аналізу в режимі реального часу. Визначено переваги інтеграції такого підходу у систему керування енергоблоком.
Висновки. Запропонована методика фрактально-кластерного аналізу температурного поля дозволяє підвищити ефективність контролю за тепловими процесами у першому контурі енергоблоку атомної електростанції. Вона сприяє підвищенню надійності роботи реакторного обладнання, зниженню ризиків нештатних ситуацій та продовженню строку експлуатації. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення систем управління та забезпечення загальної безпеки експлуатації атомних енергоблоків.
Завантаження
Посилання
S. Kiss, S. Lipcsei, “Analysis of propagating temperature perturbations in the primary circuit of PWRs,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 85, pp. 1167–1174, 2015. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2015.08.001
Y. Xu, H. Jing, L. Xu, Y. Han, L. Zhao, “Microstructural evolution and oxidation behaviour of CF8A austenitic stainless steel during corrosion fatigue in a simulated pressurised water reactor environment,” Corrosion Science, Vol. 163, p. 108286, 2020. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2019.108286
S. M. Mostafavi, G. R. Ansarifar, “Pressurizer water level control with estimation of primary circuit coolant mass in nuclear power plants via robust observer based dynamic sliding mode control,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 161, p. 108413, 2021. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2021.108413
G. R. Ansarifar, “Control of the nuclear steam generators using adaptive dynamic sliding mode method based on the nonlinear model,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 88, pp. 280–300, 2016. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2015.11.014
J. Zhang, H. Xia, Y. Zhu, Y. Fu, “Research on sensor fault tolerance technology in nuclear power plant control system,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 207, p. 110714, 2024. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2024.110714
A. A. Amin, K. M. Hasan, “A review of Fault Tolerant Control Systems: Advancements and applications,” Measurement, Vol. 143, pp. 58–68, 2019. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.04.083
T. Guilbaud, C. Fiorina, S. Lorenzi, A. Scolaro, F. Carminati, D. Maire, A. Pautz, “Investigating the Functional Mock-up Interface as a Coupling Framework for the multi-fidelity analysis of nuclear reactors,” Progress in Nuclear Energy, Vol. 169, p. 105022, 2024. https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2023.105022
H. Shao, Z. Gao, X. Liu, K. Busawon, “Parameter-varying modelling and fault reconstruction for wind turbine systems,” Renewable Energy, Vol. 116(B), pp. 145–152, 2018. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.08.083
A. F. Flores, M. Rzehulka, G. Mazzini, “Influence of mixed core in the radionuclides releases and hydrogen production for VVER-1000,” Nuclear Engineering and Design, Vol. 417, p. 112858, 2024. https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2023.112858
J. Bae, G. Kim, S. J. Lee, “Real-time prediction of nuclear power plant parameter trends following operator actions,” Expert Systems with Applications, Vol. 186, p. 115848, 2021. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115848
A. Baybulatov, A. Poletikin, M. Byvaykov, “NPP Upper Level Control System Databases: The Problem of Making Changes,” 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development, pp. 1–5, 2017. https://doi.org/10.1109/MLSD61779.2024.10739603
A. Ayodeji, M. Mohamed, L. Li, A. Buono, I. Pierce, H. Ahmed, “Cyber security in the nuclear industry: A closer look at digital control systems, networks and human factors,” Progress in Nuclear Energy, Vol. 161, p. 104738, 2023. https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2023.104738
P. Budanov, E. Khomiak, I. Kyrysov, K. Brovko, S. Kalnoy, O. Karpenko, “Building a model of damage to the fractal structure of the shell of the fuel element of a nuclear reactor,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 4(8(118)), pp. 60–70, 2022. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263374
P. Budanov, Yu. Oliinyk, A. Cherniuk, K. Brovko, “Dynamic Fractal Cluster Model of Informational Space Technological Process of Power Station,” Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Vol. 221, pp. 141–155, 2024. https://doi.org/10.1007/978-3-031-71801-4_11
P. Budanov, Yu. Oliinyk, A. Cherniuk, K. Brovko, “Fractal approach for the researching of information emergency features of technological parameters,” AIP Conference Proceedings, p. 040015, 2024. Iraq, Al-Samawa: Al-Furat Al-Awsat Technical University. https://doi.org/10.1063/5.0191648
Z. Chen, H. Wu, Y. Chen, L. Cheng, B. Zhang, “Patrol robot path planning in nuclear power plant using an interval multi-objective particle swarm optimization algorithm,” Applied Soft Computing, Vol. 116, p. 108192, 2022. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108192
D. A. Ejigu, X. Liu, “Dynamic modeling and intelligent hybrid control of pressurized water reactor NPP power transient operation,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 173, p. 109118, 2022. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2022.109118
E. Jharko, E. Abdulova, K. Chernyshov, “Some Aspects of Intelligent Human-Operators Decision Support Systems for NPP,” IFAC-PapersOnLine, Vol. 55(9), pp. 204–209, 2022. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.036
J. Li, M. Lin, Y. Li, X. Wang, “Transfer learning network for nuclear power plant fault diagnosis with unlabeled data under varying operating conditions,” Energy, Vol. 254(B), p. 124358, 2022. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.124358
K. S. Son, J. W. Lee, S. H. Seong, “Study on the digitalization of trip equations including dynamic compensators for the Reactor Protection System in NPPs by using the FPGA,” Nuclear Engineering and Technology, Vol. 55(8), pp. 2952–2965, 2023. https://doi.org/10.1016/j.net.2023.05.006
