WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

УДК 621.039.586

ГУЛИНА ОЛЬГА МИХАЙЛОВНА

ФИЗИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСОМ ОБОРУДОВАНИЯ ВТОРОГО КОНТУРА АТОМНЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ

Специальность 05.14.03 ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Обнинск - 2009

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Обнинский государственный технический университет атомной энергетики»

Официальные оппоненты         доктор технических наук  Давиденко

Николай Никифорович

доктор технических наук  Горбатых

Валерий Павлович

доктор технических наук  Гашенко

Владимир Александрович

       

Ведущая организация ОАО «ВНИИАЭС» 

Всероссийский Научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций

       Защита состоится « 23 » _09_ 2009г. в _14_час_00__мин. на заседании диссертационного совета Д 212.176.01 при Обнинском государственном техническом университете атомной энергетики по адресу: 249040, Калужская обл., г. Обнинск, Студгородок, 1, ИАТЭ, зал заседаний Ученого совета.

       

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Обнинского государственного технического университета атомной энергетики.

Автореферат разослан «____»______________2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.176.01

д.ф.-м.н., профессор  В.Л. Шаблов

Общая характеристика работы

Диссертационная работа направлена на решение проблемы эффективного управления сроком службы оборудования второго контура атомных электростанций.

Актуальность работы. Безопасность АЭС в значительной 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 АЭС. 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 коэффициент использования установленной мощности (КИУМ) энергоблока (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. Как правило, для прогнозирования используется статистическая информация об отказах и наработках.

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 наблюдений и анализа технического состояния оборудования во время эксплуатации и широкого использования программ диагностики и неразрушающего контроля. Данные наблюдений 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, определяет актуальность диссертационной работы.

Объект исследования оборудование второго контура АЭС.

Предметом исследования является оценка ресурсных характеристик оборудования второго контура АЭС.

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 механизмов 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 старения;

-  асимптотические 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 ЭКИ;

- метод 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  КО7 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 19-23, 1999 ICONE-7.
  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.Л. 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.

Содержание работы

Диссертация состоит из 6 разделов, введения, заключения, списка литературы из 169 наименований, пяти приложений – всего 344 с.

В первой главе рассмотрены основные проблемы, связанные с ненадежностью оборудования второго контура: основные механизмы повреждения, критерии предельного состояния, экономические проблемы, связанные с заменами оборудования. Проведен анализ факторов, ограничивающих ресурс оборудования (показатели водно-химического режима (ВХР) и их динамика, зависимости ресурса от факторов эксплуатации), показан индивидуальный характер старения оборудования в пределах одного блока и на разных АЭС, выполнена оценка технического состояния конденсатора БлкАЭС аналоговым методом. Оценка ресурса выполнена по критерию допустимого глушения 10 % конденсаторных трубок с «нехваткой металла» более 70 % (рис. 1). По оси ординат – доля отбракованных труб от общего количества в %, по оси абсцисс – время проведения ППР минус 1990.  Погрешность оценок учтена с помощью доверительного интервала , где - величина доверительного интервала (ДИ), - доверительная вероятность (=0,95), n - число измерений (размер выборки), - квантиль распределения Стьюдента, - выборочная дисперсия, . При  n=3  когда квантиль t3, 0,95 равна 2,35, а, длина ДИ.=0,97.

Пересечение верхней границы ДИ с допустимым уровнем (в данном случае 10%) дает нижнюю границу ресурса. В приведенном случае нижняя граница ресурса отличается от средней примерно на полгода.

Отмечены закономерности и особенности старения теплообменных трубок (ТОТ) ПГ на различных блоках и разных АЭС. К закономерностям, проявляющимся на ТОТ ПГ в течение эксплуатации, можно отнести старение материала под действием повреждающих факторов, проявляющееся в виде роста дефектов, в основном, под отложениями продуктов коррозии.  Основными механизмами повреждений теплообменных трубок ПГ являются язвы, питтинг и коррозионное растрескивание под напряжением. На эти механизмы деградации приходится 68-85% повреждений ТОТ от общего количества повреждений. Зарождению и развитию повреждений ТОТ способствует наличие отложений продуктов коррозии на внешней поверхности ТОТ. Загрязненность поверхности также ухудшает теплообмен между первым и вторым контурами, что уменьшает паропроизводительность. Основные зависимости выявлены между числом заглушенных ТОТ и количеством железа и меди в отложениях, средней удельной загрязненностью поверхности, местоположением ТОТ в сборке. Приведены соответствующие аппроксимации и оценки. Например, зависимость числа заглушенных ТОТ (ЗТОТ) от средней удельной загрязнённости достаточно хорошо описывается линейной функцией (рис. 2).

  а)

 

б)

Рисунок 2. Эмпирическая зависимость количества заглушенных ТОТ от средней удельной загрязнённости для 1ПГ-1 (а) и 1ПГ-3 (б) КлнАЭС.

Индивидуальными являются: интенсивность старения, распределение числа заглушенных ТОТ по высоте трубной решетки, проведенные профилактические мероприятия и их периодичность, техническое состояние оборудования КПТ и их материалы, ВХР, критерии глушения и т.д.  Приведен расчет межпромывочного периода с учетом полученных зависимостей загрязненности от времени (рис.3), или для скорости роста .

Зная допустимый уровень загрязненности ТОТ для данного ПГ (критерий предельного состояния), можно оценить время до первого выхода процесса роста загрязненности за допустимый предел. Однако прогноз на основании среднего тренда не является консервативной оценкой. Поэтому необходимо оценить погрешность полученных оценок, построив доверительный интервал.

Рисунок 3. Аппроксимация загрязненности для 1ПГ-3 КлнАЭС

Расчет с различными начальными значениями остаточной средней удельной загрязненности дает следующие значения нижней границы 95%-ного ДИ для времени выхода за допустимые пределы, указанные в  табл. 1.

Таблица 1

Значения межпромывочного периода при различных значениях остаточной загрязненности для 1ПГ-3

Начальное значение, г/м2

Допустимый уровень d, г/м2

Межпромывочный период, тыс.ч

10

100

21

20

100

17,1

50

100

  8

70

100

  4,1

10

150

26,3

20

150

22,4

50

150

13,3

70

150

  9,4

Приведен анализ статистического и физико-статистического подходов к оценке остаточного ресурса оборудования, приведен обзор моделей расчета ресурсных характеристик элементов, проведен анализ эффективности различных мероприятий по управлению ресурсом, что определяет значимость действующих факторов.

Во второй главе рассмотрены основные проблемы, связанные с оптимизацией срока службы ЭБ АС: выбор экономического критерия, ранжирование оборудования, разработка модели потока платежей и т.д.; приведено решение задачи обнаружения разладки в наблюдаемом случайном процессе, связанное с началом старения.

Критерии принятия решения «продление срока службы – вывод из эксплуатации» определяются ежегодными затратами на содержание АЭС, модернизацию и замену оборудования, и количеством выработанной за этот период электроэнергии. При этом гарантирование надлежащих условий безопасности является абсолютным требованием при эксплуатации любой АЭС независимо от ее возраста. Выбор показателя ЧДД (чистый дисконтированный доход) в качестве оптимизационного критерия является логичным и методически обоснованным. Этот интегральный критерий осуществляет соизмерение разновременных показателей путем дисконтирования, учитывает как экономическую, так и техническую составляющие. Являясь интегральным, т.е. учитывающим всю историю эксплуатации блока, ЧДД отражает истинное соотношение между вложениями в производство электроэнергии (затратами) и стоимостью произведенной электроэнергии (результатом).

Чистый дисконтированный доход определяется как сумма текущих эффектов за весь расчетный период, приведенная к начальному шагу. Математическая постановка задачи определения срока службы по выбранному критерию выглядит следующим образом:

Q(Т)<QN,

где k – время в годах (может быть меньше единицы), N – горизонт расчета; CFk – эффект (поток платежей), достигаемый на k-м шаге; ik – коэффициент дисконтирования на шаге k; Q(T) – уровень безопасности энергоблока, выражается числом инцидентов в год и в общем случае зависит от времени; QN – нормативный уровень безопасности.

Разработаны основные подходы к созданию процедуры оценки срока службы ЭБ АС – экспресс-метод, основанный на учете интегральных затрат, позволяющий получить оценку срока службы (СС), принимая во внимание как экономическую составляющую эксплуатации, так и техническое состояние ЭБ – и метод оценки СС отдельного оборудования, разработанный в виде марковской модели, включающей стоимости ремонтов, замен оборудования, его характеристики надежности, изменяющиеся в течение эксплуатации, а также стоимость простоя, связанного с обслуживанием данного оборудования. Решение о прекращении эксплуатации блока принимается на основе анализа информации об оборудовании, включенном в группу критических элементов, т.е. важных с точки зрения безопасности.

Формула для вычисления стоимости эксплуатации энергоблока (n типов оборудования) имеет вид

,

PW(t) – вероятность того, что оборудование находится в работоспособном состоянии;

CWF– стоимость замененного оборудования или его части,

CFW – стоимость восстановительных работ;

i(t) - частота отказов оборудования;

i  - интенсивность восстановления после отказа.

CW =СE⋅N⋅Δt, где N – мощность блока, CE – ежегодный тариф на электроэнергию.

Полученная формула для оценки стоимости эксплуатации энергоблока позволяет оптимизировать его срок службы, принимая во внимание все остальные аспекты эксплуатации.

Для применения этого подхода существенным является вопрос отбора оборудования, его ранжирования по продолжительности  простоев, стоимость и значимость мероприятий по управлению ресурсом конкретного оборудования.

Одной из наиболее типичных задач при диагностике технического состояния различного оборудования АЭС является решение задачи о раннем распознавании неисправности оборудования на основе анализа изменения контролируемого параметра. Эффективность системы контроля в существенной степени зависит от алгоритма обработки информации о состоянии контролируемого оборудования. Для  получения максимально достоверного решения о наличии разладки процесса предлагается анализировать не сам исходный случайный низкочастотный процесс t, а функцию от него:

,  (1)

где tj – j-ая производная процесса t, ci – весовые коэффициенты. После этого можно подсчитать число пересечений процессом t постоянного уровня S на скользящем интервале времени . Поставлена задача оптимизации уровня для обнаружения разладки; впервые получено аналитическое решение для совместной плотности распределения огибающей первого рода и ее производной; впервые аналитически получено выражение для математического ожидания числа пересечений N для первой производной измеряемого случайного процесса . Для получения оценок S и c адаптированы метод золотого сечения (для оптимизации длины шага) и методы оптимизации нулевого порядка.

Рисунок 4. Графическое отображение целевой функции

Третий раздел посвящен вопросам прогнозирования ресурса оборудования второго контура методами суммирования повреждений. Рассмотрены  критерии предельного состояния и модели накопления повреждений в материале оборудования конденсатно-питательного тракта. 

Старение материала того или иного оборудования АЭС сопровождается накоплением повреждений в материале оборудования, что приводит к сокращению остаточного ресурса. Модель оценки остаточного ресурса разработана на основе метода суммирования повреждения, предложенного в работах Болотина В.В.

Относительный возраст металла (т.е. накопленные квазистатические повреждения от длительного воздействия медленно меняющихся напряжений, температуры и коррозионной среды) можно определить как сумму отношений продолжительностей работы оборудования в известных условиях ti к рассчитанному максимальному времени наработки до отказа этого оборудования в аналогичных условиях i:

,

где каждое отдельное повреждение соответствует работе оборудования в течение некоторого времени ti с известными эксплуатационными параметрами, от которых зависит время до разрушения i, а (t) - относительный возраст металла, обусловленный работой на нескольких режимах (где n - число режимов к моменту времени t)

.

Тогда вероятность безотказной работы (ВБР) можно определить как вероятность невыхода (t) за уровень d=1, т.е. (0)=0, а ()=1.

Для различных процессов старения введена вероятностная мера повреждения. Для тонкостенного оборудования, к которому относятся и теплообменные трубки ПГ, характерны нелинейные эффекты накопления повреждений. Модели нелинейного суммирования повреждений для оценки остаточного ресурса построены на основе работ Ю.И. Лихачева.

Большинство задач оценки ресурсных характеристик относятся к задаче пересечения уровня стохастическим процессом накопления повреждений. Предложен асимптотический подход к расчету вероятности безотказной работы на основе ЦПТ. Метод применен к накопленному повреждению в гибах паропроводов с двухфазным теплоносителем вследствие каплеударной эрозии и в теплообменных трубках парогенератора в условиях коррозионного растрескивания под напряжением.

Модель каплеударной эрозии построена на основе феноменологического подхода, когда повреждающее воздействие от капель влаги в двухфазном потоке приводит к эрозионному повреждению поверхности в весьма малом объеме. Интенсивность этого процесса зависит от скорости потока, давления, температуры, влажности пара, свойств материала. Микроповреждение, вызванное ударным воздействием одной капли, является, в общем случае, случайной величиной.

Задача может быть решена, например, методом статистического моделирования.  Но, поскольку повреждающее воздействие капель очень мало, а самих капель очень много, использование метода Монте-Карло требует много времени для расчета и большого количества независимых стандартных случайных величин. Поэтому предложено использовать асимптотику ЦПТ и найти распределение ВБР как распределение суммы большого числа независимых одинаково распределенных случайных величин. Вероятность безотказной работы в течение времени η гиба паропровода с двухфазным теплоносителем в условиях каплеударной эрозии                                                 ВБР(η)=,                fn(y)=,

Здесь fn, М1 и D – соответственно плотность распределения числа соударений, математическое ожидание и дисперсия накопленного повреждения,

fv, fr – соответственно, скорости плотности распределения потока и радиуса капли.

Работоспособное состояние ПГ в большой степени определяется состоянием трубчатки, которое зависит от более, чем 40 параметров. Возможность выделить в течение эксплуатации режимы с приблизительно однородными значениями параметров позволила использовать метод суммирования повреждений, для которого разработаны линейная и нелинейная модели. Вероятностная мера повреждения определена через основной процесс старения – коррозионное растрескивание под напряжением. Зависимость времени до разрушения в условиях КРН описывается полуэмпирическим уравнением, полученным Герасимовым В.В. и Горбатых В.П.,

,                        

справедливое для L5 мм, малых ρ109 см-2 и С100 мкг/ кг, L - толщина металла, мм; - концентрации кислорода и хлор-иона, мг/кг; ε0 = 17, 64⋅109 мм/ч - скорость звука в металле; b=2.53⋅10-10 м - вектор Бюргерса; α=0,22, NA – число Авогадро.

Показан индивидуальный характер повреждений, приведена связь со статистической мерой повреждения, определяемой по относительному числу заглушенных теплообменных трубок. Оценка статистической меры повреждения выражена через оценку вероятности отказа как функции числа заглушенных трубок =nj к моменту времени t и общее число трубок n  .

Доверительный интервал для оценки вероятности отказа построен в соответствии с теоремой Лапласа. Границы для оценки

,

,        

где L и U - соответственно нижняя и верхняя границы доверительного интервала.

При наличии на теплообменной поверхности отложений продуктов коррозии необходимо учитывать концентрирование в них хлорид-ионов. Для учета повышенной концентрации хлорид-иона непосредственно у поверхности металла теплообменной трубы под слоем отложений можно использовать формулу Макбета

,

где – толщина отложений, м; – плотность воды на линии насыщения при рабочем давлении, кг/м3; r – теплота парообразования, кДж/кг; a – пористость отложений (a=0,3); DCl  – коэффициент диффузии хлорид-иона в отложениях, м2/с, CCl – концентрация хлора в продувочной воде, q – тепловой поток.

В табл. 2 приведены результаты расчета остаточного ресурса трубчатки ПГ без учета и с учетом концентрирования хлор-иона в отложениях при различных критериях предельного состояния трубчатки, тыс. ч.

Таблица 2

Результаты расчета остаточного ресурса трубчатки ПГ при различных критериях предельного состояния трубчатки, тыс. ч.

Концентрации активаторов

Без учета концентрирования

хлор-иона

С учетом концентрирования

хлор-иона

С, мкг/кг

d=16%*

d=18%

d=16%*

d=18%

O2 = 10; Cl- = 50

200

358

151

238

O2 = 10; Cl- = 100

104

125

64

83

O2 = 10; Cl-= 150

63

78

45

54

O2 = 50; Cl- = 50

118

161

81

118

O2 = 50; Cl- = 100

23

28

15

17

O2 = 50; Cl- = 150

17

19

12

14

Здесь d – предельное число заглушенных ТОТ.

Чтобы управлять состоянием объекта и, следовательно, его ресурсом, необходимо воздействовать на эксплуатационные факторы. Исследование на основе разработанной модели суммирования повреждений в условиях КРН показало необходимость поддерживать концентрации активаторов коррозии в продувочной воде ПГ в жестких пределах. Критерий предельного числа глушений ТОТ d также является значимым фактором.

Качественное техническое обслуживание оборудования, использование новых методов периодического неразрушающего контроля, улучшение ВХР,  использование дополнительной информации из экспериментов и предыдущего опыта эксплуатации позволяют управлять ресурсом оборудования АС. Для того чтобы учесть максимум возможной информации, разработаны алгоритмы метода стохастической фильтрации Калмана. Его применение показано на примере прогнозирования ресурса трубчатки ПГ в четвертой главе. Для учета разнородной информации об объекте с учетом ее неопределенности, а также для учета мероприятий, проведенных или планируемых для снижения скорости процессов старения, разработаны процедуры линейной стохастической фильтрации Калмана на основе суммирования повреждений и на основе роста коррозионной трещины в материале ТОТ ПГ.

Характерной особенностью всех  выявленных на образцах  теплообменных труб ПГ дефектов является их расположение на  наружной поверхности:

на свободных участках

- коррозионные язвы; коррозионные язвы с трещинами; коррозионные пятна; одиночные коррозионные трещины;

под дистанционирующей решеткой

- коррозионные язвы; коррозионные язвы с трещинами; коррозионные пятна; одиночные коррозионные трещины; коррозионные питтинги; скопление коррозионных трещин.

Поэтому логично выбрать в качестве основного процесса старения рост коррозионной трещины. В общем виде скорость роста трещины dl/dt зависит от коэффициента интенсивности напряжений KI  (уравнение Пэриса) dl/dt=f(KI).

Скорость роста полуэллиптической поверхностной трещины в ТОТ может быть описана, например, уравнением  ,                                                 (2)

где l - глубина трещины, м; KI - коэффициент интенсивности напряжений (КИН), МПа·м1/2; t - время; C, m - константы материала.

Учитывая, что число повреждений ТОТ зависит от высоты трубной решетки, введен безразмерный коэффициент для учета расположения трубки с трещиной в трубной решетке. Функция f(h) индивидуальна для каждого ПГ. Так как число заглушенных труб определяется глубиной дефекта и пропорционально ему, то введенный коэффициент используется в той  же степени, что и глубина дефекта. Тогда уравнение (2) примет вид

.

Для линеаризации полученного уравнения сделаем замену переменных  и для m<2, например, получим следующую зависимость:

,         ,                        (3)

где zкр - критическое значение функции, при котором нехватка материала l достигает предельного значения. В общем случае функция z(t) является случайным процессом, т.к. зависит от случайных параметров эксплуатации. В разработанном алгоритме - m-компонентный вектор, где m – количество трубок, время t – дискретное , здесь i - интервалы времени между наблюдениями (ППР).

Фильтр Калмана дает оценку состояния как n1, здесь E[*/*] – условное математическое ожидание, – гауссовская величина, не зависящая от n, и оценка , где – математическое ожидание.

Получены сглаживающий фильтр  для аппроксимации роста трещины  и предиктор      - для прогнозирования на один шаг вперед.

Разработанный алгоритм позволяет прогнозировать развитие трещины при использовании дополнительной информации в виде  данных периодического контроля и зафиксированного состояния объекта.  Исходя из требований к темпу процесса старения, можно оценить оптимальный период или оптимальный план последующего контроля. На рис. 4  приведен пример роста трещины в 10 трубках с различной начальной поврежденностью.

Рисунок 4. Рост трещины в 10 трубках с различной начальной поврежденностью

в зависимости от времени

Параметры, определяющие процесс старения, объединим одним вектор-параметром  U, а область, в которой они могут меняться, обозначим через W.

Определим управление ресурсом парогенератора как оптимальное, если

.

Смысл определения заключается в следующем: среди всех  воздействий на ресурс парогенератора (параметры ВХР, режим эксплуатации, средняя удельная загрязненность  и др.) необходимо найти такое, которое максимально увеличивает время до пересечения траекториями процессов роста трещин уровня  d.

Эрозионно-коррозионный износ (ЭКИ) является наиболее распространенным механизмом повреждения оборудования и трубопроводов АЭС, изготовленных из сталей перлитного класса. Значимой проблемой российских АЭС,  как и зарубежных, является уменьшение объемов периодического контроля толщин стенок оборудования АЭС, подверженного ЭКИ. Для оценки периодичности контроля необходимы модели прогнозирования развития процесса ЭКИ. Классификация моделей приведена на рис. 5.

Аналитические модели основаны на теоретическом описании физических процессов и незаменимы при исследовании отдельных механизмов ЭКИ: каплеударная эрозия, кавитационная эрозия, электрохимическая коррозия и т.д. Гидродинамические модели позволяют выявлять места возникновения локальных утонений и получать пространственные распределения ЭКИ на основании характеристик потока. Однако процессы, определяющие ЭКИ, сложным образом взаимосвязаны друг с другом, и их влияние на общий процесс износа определяется многими факторами: геометрией элемента оборудования, химическим составом металла, типом теплоносителя и параметрами эксплуатации.

Рисунок 5. Модели прогнозирования ЭКИ

Эмпирические модели строятся на основании данных эксплуатационного контроля и результатов лабораторных исследований. Статистические модели позволяют оценить общее состояние системы или отдельных групп элементов трубопроводов на момент даты замеров по данным 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.

В пятой главе на основе анализа большого объема данных контроля на АЭС с реакторами ВВЭР-1000, РБМК-1000, ВВЭР-440 (более 200 тыс.замеров) разработаны методики и алгоритмы  обработки данных толщинометрии элементов оборудования с целью оценки риска повреждения по причине ЭКИ.

Обработка данных контроля включает систематизацию элементов оборудования по типу теплоносителя, по типоразмеру, по элементам трубопровода; определение некорректных замеров; оценку минимальных толщин (сечение, час) и размеров зон размыва; определение элементов с недопустимыми повреждениями; определение элементов, входящих в группу риска по ЭКИ (расчет степени износа, скорости ЭКИ, расчет допустимых толщин с учетом геометрии элемента, параметров эксплуатации и размеров зон размыва); ранжирование элементов в соответствии с выявленной степенью износа и скоростью ЭКИ; прогнозирование минимальной толщины стенки к следующему контролю (дата следующего контроля). На рис. 6 приведена схема обработки данных контроля для оценки риска повреждения от ЭКИ.

Рисунок 6. Методология оценки категорийности оборудования АЭС

Рисунок 7. Размыв и отложения продуктов коррозии на внутренней поверхности трубопровода 108х8 мм между сварными швами

Рисунок 8. Гистограмма распределения гибов по величине износа (результаты замеров

на 395 гибах трубопроводов 17 типоразмеров 2-го блока КолАЭС)

В табл. 3 и на рис. 8 приведена визуализация расчетов по оценке степени и зон повреждения на прямом участке паропровода.

Таблица 3

Данные контроля прямого участка №1 паропровода свежего пара

Номера сечений

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

1

3.1

-6.4

-1.3

-3.4

1.9

0.4

-1.3

-3.4

1.9

-1.3

0.4

-1.3

-3.4

1.9

-1.3

3.1

-6.4

-1.3

-3.4

1.9

2

0.4

-4.2

4

3.1

-4.2

3.8

4

3.1

-4.2

4

3.8

4

3.1

-4.2

4

0.4

-4.2

4

3.1

-4.2

3

3.8

-3.4

-0.6

0.9

-5.8

3.6

-0.6

0.9

-5.8

-0.6

3.6

-0.6

0.9

-5.8

-0.6

3.8

-3.4

-0.6

0.9

-5.8

4

3.6

-3.1

-1.3

0.5

-4

3.8

-1.3

0.5

-4

-1.3

3.8

-1.3

0.5

-4

-1.3

3.6

-3.1

-1.3

0.5

-4

Рисунок 8. Распределение значений нехватки металла

Рисунок 9. Развертка прямого участка №1 паропровода свежего пара

Обоснована возможность пропуска мест локального утонения при нерациональных схемах контроля, на основании чего сформулированы требования к виду и качеству предоставляемой информации о замерах. Введено понятие категории для обозначения группы риска интенсивного утонения.  К первой категории следует отнести элементы оборудования с износом более 20% или скорость ЭКИ которых превышает 0,200 мм/год. Предложено включать в план контроля элементы, остаточный ресурс которых приближается к дате очередного ППР. В табл.4 приведены результаты анализа данных толщинометрии отводов трубопроводов ПВ и ОК.

Таблица 4

Общая характеристика отводов трубопроводов ПВ

Заклю-

чения

Типо-

размер

Кол-во

отвод.

Кол.

замер.

Хар-р изм-я толщин

Диапазоны, мм

Умен.

Увел.

Б/измен.

Макс. толщ.

Мин. толщ.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

366

89х4,0

3

54

-

54

-

5,2-5,5

4,8-5,3

2

451,

453

89х5,0

3

36

1

35

-

5,3-6,2

4,9-5,6

18

-

18

-

5,7-6,0

5,2-5,6

3

284

89х6,0

3

54

24

29

1

5,1-6,8

4,6-6,9

4

290,302,

108х6,0

6

72

48

19

5

5,1-6,6

4,9-6,4

36

16

16

4

5,5-6,9

5,4-6,1

5

236

159х9,0

15

270

6

254

10

9,3-11,6

8,4-9,9

6

338

159х13,0

4

72

48

7

17

11,5-13,3

10,8-12,8

7

71

426х9,0

2

36

19

16

1

9,0-9,5

7,6-9,1

8

109

426х14,0

1

18

9

8

1

13,3-16,0

12,8-14,1

9

2,62,

95,107

426х24,0

15

198

39

155

4

22,5-28,5

21,0-27,5

36

24

12

-

22,5-26,5

21,7-24,8

18

8

5

5

24,0-24,5

21,5-24,0

18

8

9

1

24,1-25,3

22,9-23,9

10

427

428х14,0

3

54

23

27

4

14,1-15,6

12,3-13,8

11

188,192,

220,228,

360,373,

438,454,

464,488

530х28,0

30

36

18

17

1

25,6-34,9

23,3-29,7

144

140

3

1

24,3-29,0

20,9-25,4

36

21

13

2

28,9-29,9

22,6-24,9

36

17

18

1

28,9-30,1

24,2-26,5

18

18

-

-

24,7-26,8

22,8-25,3

36

36

-

-

25,8-27,3

24,9-26,6

144

32

110

2

27,7-33,6

25,6-31,9

36

26

10

-

25,4-31,9

21,3-26,4

18

18

-

-

25,3-26,3

22,2-22,3

36

20

16

-

28,6-30,7

24,2-26,0

Сумма, шт

85

1530

619

851

60

-

-

Сумма, %

100

100

40

56

4

-

-

Рисунок 10. Значения толщин отводов трубопроводов ПВ

Таблица 5

Категорийность отводов трубопроводов ПВ

№ Заклю-

чения

Типо-

размер

Отвод

Местоположение проблемного участка

Макс. скорость ЭКИ, мм/год

Мин.

толщ.

Износ, %

I категория

1

2

3

192

530х28

308-308/1

228-260

242-223

сечения  В и Г, ч 12

сечение Г, час 12

-//-

0,41

21,4

21

21,9

25

  25,3

25

4

284

89х6

34-41

сечение Г. ч 12

0,08

4,6

23

Таблица 6

Отводы трубопроводов ОК, относящиеся к первой категории

Заключения

Типо-

размер

Кол-во

отводов

Количество

замеров

Характер изменения

толщин стенок

Диапазоны

изм-я толщ.,мм

Износ, %

Скорость ЭКИ, мм/год

Утн.

Утл.

Без

изм.

Макс.

толщ.

Мин.

толщ.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

82

133х5

2

36

15

19

2

6,0

3,4

32%

0,07

  2

101

530x16

3

54

54

-

-

12,0

11,6

27,5%

0,25

3

90

377х9

8

144

35

108

1

10,9

6,6

26%

0,14

4

43

273х10

4

72

72

-

-

9,6

7,5

25%

0,14

5

165

426х24

5

90

43

45

2

27,1

18,1

24,5%

0,34

6

45

108х8

2

36

36

-

-

7,8

6,1

24%

0,11

7

74

377х13

1

18

18

-

-

10,6

10,0

23%

0,17

8

84

133х10

12

216

104

91

21

11,2

8,0

20%

0,12

9

362

159х9

1

18

18

-

-

7,8

7,2

20%

0,10

Таблица 7

Результаты анализа данных замеров на 2-ом блоке КлнАЭС

Элементы

Количество элементов

Количество элементов, вошедших в 1 и 2 группы риска

Конденсатные трубопроводы

ОШЗ

206

5

Дренажные трубопроводы

ОШЗ

69

3

Трубопроводы сепарата

ОШЗ

32

4

Трубопроводы питательной воды

Отводы

85

13

Трубопроводы основного конденсата

Отводы

208

42

ВСЕГО

600

67

Таблица 8

Результаты анализа по ТЦ 1-го блока САЭС

Элементы

Количество элементов

Количество элементов, вошедших в 1 и 2 группы риска

Трубопроводы ОК

Гиб

75

19

Прямой участок

161

9

Переход

29

10

Отводы

278

7

Итог

543

45

ПЭН

Гиб

15

13

Прямой участок

15

-

Итог

30

13

ПАРОПРОВОДЫ

Гиб

24

4

Переход

4

2

Прямой участок

28

-

Итог

56

6

ВСЕГО

629

64

Примерно 10% рассмотренных элементов попали в 1 и 2 группы риска, однако неопределенность в проведении контроля не дает достаточной уверенности в надежности остальных элементов. Причиной этого является измерение толщин стенок совместно с отложениями на внутренней поверхности, которые, кроме того, могут мигрировать. Вследствие этого, замеренные минимальные толщины могут оказаться еще меньше, что не позволяет сделать оценку остаточного ресурса более надежной без изменения технологии замеров.

Рекомендации, сформулированные по результатам выполненных работ, направлены на оптимизацию решения  проблемы эрозионно-коррозионного износа.

Физико-химические модели базируются на большом объеме экспериментальных данных, на основании которых выявляются закономерности влияния отдельных факторов: температуры, скорости потока, содержания кислорода или диаметра трубопровода,- на интенсивность ЭКИ. Эмпирические модели лишены физического смысла, но удовлетворительно описывают экспериментальные данные, характеризующие свойства реальных объектов. Так, скорость ЭКИ может быть вычислена по формуле

,

где F(*) – функция влияния на скорость ЭКИ фактора: Т – температура, AC – состав сплава, MT – массообмен, О2 - влияние кислорода, pH – влияние pH при данной температуре, G – геометрия, - паросодержание, H – влияние гидразина. 

Обобщение и анализ многолетнего опыта эксплуатации и статистических данных о повреждаемости АЭС, а также исследование процессов и закономерностей эрозии-коррозии металла позволили разработать расчетные коды в США (CHEKWORKS), Германии (WATHEK), Франции (COMSY) и в России ЭКИ-02 (однофазная среда), ЭКИ-03 (двухфазная среда). В силу объективных причин невозможен просто перенос результатов зарубежных исследований на оборудование российских энергоблоков: разные марки стали, разные характеристики ВХР, присутствие в контуре КПТ медьсодержащего оборудования и т.д. В связи с этим задача адекватного прогнозирования скорости ЭКИ на элементах оборудования АС российских энергоблоков остается весьма актуальной. Одновременно возникает дилемма или повторения зарубежных исследований на данных контроля российских энергоблоков для выявления основных закономерностей и связей между факторами, или использование новой технологии – искусственного интеллекта – для прогнозирования скорости ЭКИ. Задача прогнозирования скорости ЭКИ в оборудовании второго контура на основе нейросетевого подхода рассмотрена в шестой главе.

Такой аппарат как нейронные сети хорошо зарекомендовал себя в области моделирования систем и процессов, внутренние связи которых либо мало изучены, либо реализуют сложные взаимодействия. Способность искусственной нейронной сети к обобщению и абстрагированию помогает получить верный прогноз относительно величины эрозионно-коррозионного износа без определения всех зависимостей между множеством факторов, обуславливающих процесс ЭКИ.

Исследование выполнено на основе упрощенной искусственной нейронной сети, решающей задачу прогнозирования утонения стенки прямого участка трубопровода с однофазной средой КПТ АЭС с ВВЭР (рис. 11).

Рисунок  11. Упрощенная модель нейронной сети для 

задачи прогнозирования скорости ЭКИ

Упрощенная сеть обучена с помощью алгоритма упругого обратного распространения. Определена область корректного прогноза на временном интервале до 4 лет.

Для оптимизации решения задачи прогнозирования скорости ЭКИ с помощью нейросетевого подхода предложен алгоритм, включающий

- фильтрацию данных, заключающуюся в использовании только информации об утонениях, т.к. процесс ЭКИ связан с утонением стенки,

- «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. 

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

В Заключении перечислены полученные в диссертационной работе основные теоретические и практические результаты:

  1. На основе  анализа и систематизации данных эксплуатации, особенностей воздействия физических процессов на процессы старения металла оборудования второго контура  обоснована необходимость разработки и применения физико-статистических моделей для оценки, прогнозирования и управления сроком службы оборудования АЭС. Наиболее значимым фактором, влияющим на интенсивность процессов старения металла оборудования второго контура АЭС, является наличие меди в контуре. Индивидуальный подход к оценке текущего состояния оборудования и разработке прогнозных моделей с максимальным использованием имеющейся информации: данные 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. 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 λ, интенсивности его восстановления μ, 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.

  1. 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.
  2.        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.
  3. 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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.