автореферат диссертации по энергетике, 05.14.03, диссертация на тему:Физико-статистические модели управления ресурсом оборудования второго контура атомных электростанций

На правах рукописи УДК 621.039.586

ФИЗИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСОМ ОБОРУДОВАНИЯ ВТОРОГО КОНТУРА АТОМНЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

003474656

Обнинск-2009

003474656

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 «$■£> » и<ли _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 эффективною 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, C.B. Европина, работы А.Ф. Гетмана, В.П. Горбатых, Н.Б. Трунова, A.A. 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. Казачков-ского 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 котура 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 котура 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 котура АЭС, подверженного эрозионно-коррозионному износу.

6. Разработка метода прогнозирования интенсивности процесса ЭКИ элементов оборудования АЭС, изготовленных из перлитных сталей, га 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, Балаков-ской, 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 ко! про ля, 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 кошура с корректной формулировкой определений предельных состояний оборудования, методов и положений, а также соответствием ряда результатов эксплуатационным данным.

Положения, выносимые па защиту

1. Значимость факторов, влияющих на процессы старения металлов и необходимых для индивидуального применения физико-статисшчсских моделей оценки и управления сроком службы оборудования второго контура.

2. Физико-статистические модели оценки, прогнозирования и управления ресурсом оборудования второго кошура 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 каплсударной 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 кагегорийности 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 кошура 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.

Апробации 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 «Расчегао-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.

Материачы 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. 7lh International Confercnce on Nuclear Engineering. Tokyo, Japan, April 19-23,1999ICONE-7.

4. Контроль и диагностика трубопроводов, Москва, 2001.

5. PSAM 7 ESREL 04 International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management, Berlín, 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 кошура АЭС, разработаны методы на основе физико-статистического подхода и предложены эффективные вычислительные процедуры для расчета ресурсных характеристик.

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 кошура: 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 доверительно-

го интервала А^, —т=-, где А,, - величина доверительного ингер-

' V"

вала (ДИ),р - доверительная вероятность (Р = 0,95), п - число измерений (размер выборки), (п р - квантиль распределения Стьюдента, 512 - выбо-

равна2,35,а£2 =0.516,длинаДИ Д5,=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 явля-

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

рочная дисперсия, Я =

. При /? = 3 когда квантиль 0,95

ются 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 паропроизводи-тельность. Основные зависимости выявлены между числом заглушённых ТОТ и количеством железа и меди в отложениях, средней удельной загрязненностью поверхности, местоположением ТОТ в сборке. Приведены соответствующие аппроксимации и оценки. Например, зависимость числа заглушённых ТОТ (ЗТОТ) от средней удельной загрязненности достаточно хорошо описывается линейной функцией (рис. 2).

5 6 7 8 9 10 11 А год

Рисунок 1. Аппроксимация данных ВТК с доверительными интервалами

Индивидуальными являются: интенсивность старения, распределение числа заглушённых 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 /(/) = С0 схр(Г.',/) + Сг (рис. 3), или для

скорости роста = С,АГ(?) - С,С2.

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.

и

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

Время, год

Рисунок 3. Аппроксимация загрязненности для 1ПГ-3 КлнАЭС

Расчет с различными начальными значениями остаточной средней удельной загрязненности дает следующие значения нижней границы 95%-го 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 принятая 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:

где к - время в годах (может быть меньше единицы), N - горизонт расчета; СГк - эффект (поток платежей), достигаемый на к-м шаге; /* - коэффициент дисконтирования на шаге к; (){'[) - уровень безопасности энергоблока, выражается числом инцидентов в год и в общем случае зависит от времени; <2м- 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 (и типов оборудования) имеет вид

где Рп{0 - вероятность того, что оборудование находится в работоспособном состоянии; Смг- стоимость замененного оборудования или его части; Сщу - стоимость восстановительных работ; Х,(/) - частота отказов оборудования; р, — интенсивность восстановления после отказа.

С\г =СЕ-И-&, где N - мощность блока, СЕ - 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.

Рисунок 4. Графическое отображение целевой функции

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 д. а функцию от него:

го

где Ъ,1 -_/-ая производная процесса с, - весовые коэффициенты. После этого можно подсчитать число пересечений процессом г|, постоянного уровня .V на скользящем интервале времени тск. 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 д . Для получения оценок Б и с адагтга-

рованы метод золотого сечения (для оптимизации длины шага) и методы оптимизации нулевого порядка

Третий раздел посвящен вопросам прогнозирования ресурса оборудования второго контура методами суммирования повреждений. Рассмотрены критерии предельного состояния и модели накопления повреждений в материале оборудования кондснсатно-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 продолжигельностей работы оборудования в известных условиях к рассчитанному максимальному времени наработки до отказа этого оборудования в аналогичных условиях т,:

где каждое отдельное повреждение со, соответствует работе оборудования в течение некоторого времени с известными эксплуатационными параметрами, от которых зависит время до разрушения т„ а ©(/) - относительный возраст металла, обусловленный работой на нескольких режимах (где « - число режимов к момету времени /)

п

<а(/) = 2>1-

Тогда вероятность безотказной работы (ВБР) можно определить как вероятность невыхода со(/) за уровень <1-1, т.е. <м(0) = 0, а ®(т) = 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 ЦГГГ. Метод применен к накопленному повреждению в гибах паропроводов с двухфазным теплоносителем вследствие каплеудар-

ной 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 т] гиба паропровода с двухфазным теплоносителем в условиях каплеударной эрозии

ВБР0!)= }]]/„ Ш (ОХ >

11 1 о

/„(у)=-^=ехр л/2тс

(1 - уМ1)

2 \

1 + уМ\

у

2 у^Ю'

2у1)

ч

где/,, А/1 и £> - соответственно плотность распределения числа соударений, математическое ожидание и дисперсия накопленного повреждения, ~ 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 В.В. Герасимовым и В.П. Горбатых,

1пт = 1п I -17.79-0.51пСп -1.51пС +

С _ зл

—== - авЬ р >/2

°2 СГ Щ*

справедливое для L< 5 мм, малых р«109 см"2 и С <100 мкг/ кг,

Z - толщина металла, мм; С0] ,С - концентрации кислорода и хлор-

иона, мг/кг; Со = 17, 64-Ю9 мм/ч - скорость звука в металле; 2>=2.53-Ю~10 м -вектор Бюргерса; а = 0,22, NA - число Авогадро.

Показан индивидуальный характер повреждений, приведена связь со статистической мерой повреждения, определяемой по относительному числу заглушённых теплообменных трубок. Оценка статистической меры повреждения Р выражена через оценку вероятности отказа как функции числа заглушённых трубок ц = Y.ty к моменту времени t и общее чис-и,

ло трубок п Р = —.

п

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

2ц/п + Ъ2/n-b^(b2 /и + 4ц/и(1-ц/и))/и

Pi= 2(1 + ЬЧп) ~~ '

2 ц/n + b2/п+Ь^(Ь2/n + 4\i/n(l-ii/n))/n Ри= 2(! + ъ 1/я) '

где Pl и Ри - 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

am " Оз

где 5 - толщина отложений, м; р' - плотность воды на линии насыщения при рабочем давлении, кг/м3; г - теплота парообразования, кДж/кг; а - пористость отложений (а ~ 0,3); Dq - коэффициент диффузии хлорид-иона в отложениях, м2/с, Cci - 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.

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

Концентрации Без учета концентри- С учетом концентри-

активаторов рования хлор-иона рования хлор-иона

С, мкг/кг (1= 16%* с1 = 18% с1 — 16%* (1= 18%

02 = Ю; С1" = 50 200 358 151 238

02=Ю; С1" =100 104 125 64 83

02= Ю; СГ= 150 63 78 45 54

02 = 50; СГ = 50 118 161 81 118

02 = 50; СГ = 100 23 28 15 17

02 = 50; СГ =150 17 19 12 14

Здесь с1 - предельное число заглушённых 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 с/ 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 теплооб-менных 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 пттинги; скопление коррозионных трещин.

Поэтому логично выбрать в качестве основного процесса старения рост коррозионной трещины. В общем виде скорость роста трещины dlldt зависит от коэффициента интенсивности напряжений К; (уравнение Пэриса) dl!dt=J{Ki).

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

= (2)

dt

где / - глубина трещины, м; Kj - коэффициент интенсивности напряжений (КИН), МПа-мш; t - время; С, т- константы материала.

Учитывая, что число повреждений ТОТ зависит от высоты трубной

решетки, введен безразмерный коэффициент Kh = —lUll— ддЯ уЧета

max/(/г)

расположения трубки с трещиной в трубной решетке. Функция f(h) индивидуальна для каждого ПГ. Так как число заглушённых труб определяется глубиной дефекта и пропорционально ему, то введенный коэффициент используется в той же степени, что и глубина дефекта. Тогда уравнение (2) примет вид

dt т/ W

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

= 2(0) = 0, (3)

где Zjp - критическое значение функции, при котором нехватка материала / достигает предельного значения. В общем случае функция z{t) является случайным процессом, т.к. зависит от случайных параметров эксплуатации. В разработанном алгоритме {zm (',*)} - /и-компоненг-ный

п

вектор, где т - количество трубок, время t - дискретное tn = ^¡Г Д(, здесь

/=i

Дi - интервалы времени между наблюдениями (ПНР).

Фильтр Калмана дает оценку состояния как хп = К\цп / уи,...,у,], п>1,

здесь £[*/*] - условное математическое ожидание, х0 - гауссовская ве-

личина, не зависящая от и, и оценка х0 гДе £[*] - математиче-

ское ожидание.

Получены сглаживающий фильтр для аппроксимации роста трещины xn=(l-Kn-Cn)-xn_l+(l-Kn-Cn)-An^+Kn-vn и предиктор

К=А.(1-К . С ,)*.. + Я ,+А„ .-К„ ,\п

п я-1 \ п—1 Я-1 / Л—1 п— 1 л—1 И—1 П-1 '

где хп =хп + Kn(vn -Cnxn), х0 =М[г|0] - 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. 5 приведен при-

Рисунок 5. Рост трещины в 10 трубках с различной начальной повреждешюстью в зависимости от времени

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

Определим управление {/° ресурсом парогенератора как оптимальное, если

Г(£/.°) = 8ир

ие!Г.

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 с!.

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. 6.

Рисунок 6. Модели прогнозирования ЭКИ

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.

Эмпирические модели строятся на основании данных эксплуатационного кошроля и результатов лабораторных исследований. Статистические модели позволяют оценить общее состояние системы или отдельных групп элементов трубопроводов на момент даты замеров по данным эксплуатационного кошроля. 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 толщи-нометрии элементов оборудования с целью оценки риска повреждения по причине ЭКИ.

Обработка данных контроля вкшочает систематизацию элементов оборудования по типу теплоносителя, по типоразмеру, по элементах! 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. 7 приведена схема обработки данных кошроля для оценки риска повреждения от ЭКИ.

В табл. 3 и на рис. 10-11 приведена визуализация расчетов по оценке степени и зон повреждения на прямом участке паропровода.

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 кошроля элементы, остаточный ресурс которых приближается к дате очередного ППР. В табл.4 приведены результаты анализа данных толщинометрии отводов трубопроводов ПВ и ОК.

Мегодо-101 ии

V

к

Уменьшение объемов эксплуатационного контроля

% утонений и

утолщений

максимальное

утонение

(в каком сечении

и часе)

% нехватки металла скорость ЭКИ

Оценка периодичности контроля

Расчет допустимой толщины стенки металла для всех трубопроводов и оборудования АС

1 Г

I [ериод контроля для всех трубопроводов

Катего-рийность

Определение размеров зон размыва, параметры эксплуатации, состав металла, характеристики ВХР

Рисунок 7. Методология оценки категорийности оборудования АЭС

Отклонение значения толщины стенки от номинала (%)

Рисунок 8. Гистограмма распределения гибов по величине износа (результаты замеров на 395 гибах трубопроводов 17 типоразмеров 2-го блока КолАЭС)

4 5

Сечеяш

9 часов

- Зчасов

- Изминал -Изминал

Рисунок 9. Размыв и отложения продуктов коррозии на вну тренней поверхности трубопровода 108x8 мм между сварными швами

Таблица 3

Данные контроля прямого участка №1 паропровода свежего пара

Номера сечений

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 И 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 оо -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

Общая характеристика отводов трубопроводов 1Ю

№ Заклю- Типо- Кол. Кол. Хар-р изм-я толщин Диапазоны, мм

чения размер отвод. замер. Умен. Увел. Б/измен. Макс. толщ. Мин. толщ.

1 366 089x4,0 3 54 - 54 - 5,2-5,5 4,8-5,3

2 451, 089x5,0 3 36 1 35 - 5,3-6,2 4,9-5,6

453 18 - 18 - 5,7-6,0 5,2-5,6

3 284 089x6,0 3 54 24 29 1 5,1-6,8 4,6-6,9

4 290,302 0108x6,0 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 0159x9,0 15 270 6 254 10 9,3-11,6 8,4-9,9

6 338 0159x13,0 4 72 48 7 17 11,5-13,3 10,8-12,8

7 71 0426x9,0 2 36 19 16 1 9,0-9,5 7,6-9,1

8 109 0426x14,0 1 18 9 8 1 13,3-16,0 12,8-14,1

9 2,62, 0426x24,0 15 198 39 155 4 22,5-28,5 21,0-27,5

95,107 36 24 12 - 22,5-26,5 21,7-24,8

18 ~1Г^ 5 5 24,0-24,5 21,5-24,0

18 8 9 1 24,1-25,3 22,9-23,9

10 427 0428x14,0 3 54 23 27 4 14,1-15,6 12,3-13,8

11 188,192, 0530x28,0 30 36 18 17 1 25,6-34,9 23,3-29,7

220,228, 144 140 3 1 24,3-29,0 20,9-25,4

360,373, 36 21 13 2 28,9-29,9 22,6-24,9

438,454, 36 17 18 1 28,9-30,1 24,2-26,5

464,488 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 - -

В утолщение

■ утонение <5%

□ утонение <10%

□ утонение <15%

■ утонение <20% @ утонение >20%

Рисунок 10. Распределение значений нехватки металла

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Номер сечения

Рисунок 11. Развертка прямого участка №1 паропровода свежего пара Значения толщин отводов трубопровода ПВ диаметром 530x28 мм в 12 часе

25 |

5

2 24

х з;

3"

Е? 23

__а

Г'"

22

2 3 4 5

Места контролятопщин(сечения 1-А,2-Б,3-В,4-Г,5-Д,6-Е

-233-305 - 241-248 226-260 .- 249-250 -Ш-308-308/1 -я-ЗОаП-259 242-223 -м-224-234

Рисунок 12. Значения толщин отводов трубопроводов ПВ

Категорийность отводов трубопроводов ПВ

№ Заключе- Типо- Отвод Местоположение Макс, скорость Мин. Износ,

ния размер проблемного участка ЭКИ, мм/год толщ. %

I категория

1 192 0530x28 308-308/1 сечения В и Г, ч 12 0,41 21,4 25

2 228-260 сечение Г, час 12 21 25,3

3 242-223 -II- 21,9 25

4 284 089x6 34-41 сечение Г. ч 12 0,08 4,6 23

Таблица 6

Отводы трубопроводов ОК, относящиеся к первой категории

№ Закгао чения Типоразмер Кол. отвод. Кол. замер. Характер изм-я толщин стенок Диапазоны изм-я толщ, мм Износ, % Скорость ЭКИ, мм/год

Ута. Утл. Без изм. Макс, толщ. Мин. толщ.

1 82 0133x5 2 36 15 19 2 6,0 3,4 32% 0,07

2 101 0530x16 3 54 54 - - 12,0 11,6 27,5% 0,25

3 90 0377x9 8 144 35 108 1 10,9 6,6 26% 0,14

4 43 0273x10 4 72 72 - - 9,6 7,5 25% 0,14

5 165 0426x24 5 90 43 45 2 27,1 18,1 24,5% 0,34

6 45 0108x8 2 36 36 - - 7,8 6,1 24% 0,11

7 74 0377x13 1 18 18 - - 10,6 10,0 23% 0,17

8 84 0133x10 12 216 104 91 21 11Д 8,0 20% 0,12

9 362 0159x9 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

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

Жэки = Fx (Г) • F2(AC). I'\(MT). F4(02) • F5 (/;//) • F6(G) ■ F, (a) ■ Fg(tf),

где F(*) - функция влияния на скорость ЭКИ фактора: Т - температура, АС - состав сплава, МТ - массообмен, О2 - влияние кислорода, pH - влияние pH при данной температуре, G - геометрия, а - паросодер-жание, Н - 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 кошуре КГТГ 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. 13).

Т-^

D-^

С>2-

Рисунок 13. 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 вычислял, 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 кошура 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. Экономиче-

екая 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 X, интенсивности его восстановления ц, стоимости ремонтов и замен оборудования и т.д.

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

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

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

5. Вероятностные характеристики ресурса получены методами линейного и нелинейного суммирования повреждений - для процессов капле-ударной 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 тегшообменных трубок ПГ в основу процесса повреждения положен процесс коррозионного растрескивания под напряжением, интенсивность которого существенно зависит от концентраций активаторов коррозии, наличия отложений на теплоо бменно й 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 дли прогнозирования ресурсных характеристик тегшообменных трубок ПГ. Разработаны алгоритмы сглаживающего фильтра и предиктора. Используется дополнительная информация в виде данных периодического контроля, местоположения трубки в сборке, погрешностей измерения толщин стенок и т.д. Исходя из требований к темпу процесса старения, можно оценить оптимальный период или оптимальный план последующего контроля. Сформулирован принцип оптимального алгоритма для управления ресурсом ТОТ ПГ.

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

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

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

- фильтрацию данных для обучения;

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

- выполнение кластерного анализа для анализируемых ситуаций;

- построение для каждого класса нейронной сети, обученной с помощью алгоритма обратного распространения. Предложенный алгоритм реализован с помощью комплекса нейронных сстсй: рспликативной 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 H.J1. 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. - № 3. - С. 40-46.

4. Гулина О.М., Сальников H.JI. Диффузионная модель вероятностного прогнозирования ресурса оборудования ЯЭУ//Извсстия 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 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 на-гружении// 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 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. Гулина. Быстрый метод прогнозирования роста трещин в трубопроводах большого диаметра//Известия вузов. Ядерная энергетика. - 2000. - №3. - С. 14-18.

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

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

14.Гулина О.М., Жиганшин A.A., Михальцов A.B., 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., Полипоков 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 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. 3-8.

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

20. Игитов A.B., Гулина О.М., Сальников H.JI. 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 A.B., Тарасова О.С. Эксплуатационный контроль трубопроводов, подверженных эрозион-но-коррозионному износу// Теплоэнергетика - 2009. - №5. - С. 20-27.

_Компьютерная верстка P.M. Гулина_

JIP№020713 от 27.04.1998_

Подписано к печати 2 2>>С G. 09 Формат бумаги 60x84/16

Печать ризограф. Бумага МВ Печ. л. 2,0

Заказ № 2. ё>8>_Тираж 100 экз._Цена договорная

Отдел множительной техники ИАТЭ 249035, г. Обнинск, Студгородок, 1

Введение.

1 Современное состояние теории прогнозирования и оценивания характеристик надежности оборудования АС.

1.1 Управление ресурсом оборудования КПТ АЭС: концептуальный подход.

1.2 Эксплуатационная надежность элементов второго контура.

1.2.1 Общая характеристика оборудования второго контура.

1.2.2 Эксплуатационная надежность конденсатора.

1.2.3 Эксплуатационная надежность ПНД и ПВД.

1.2.4 Эксплуатационная надежность ПГ.

1.3 Статистический и физико-статистический подходы к оценке ресурса оборудования.

1.4 Анализ методов управления ресурсом.

1.5 Выводы по первой главе.

2 Прогнозирование срока службы энергоблока АЭС.

2.1 Анализ методических и руководящих материалов по оценке технического состояния и остаточного ресурса элементов ЭБ АЭС.

2.2 Задача оптимизации уровня для обнаружения разладки в наблюдаемом случайном процессе.

2.3 Проблемы безопасности и развития атомной энергетики России.

2.4 Разработка экономического критерия.

2.5 Марковская модель эксплуатации.

2.6 Выводы по второй главе.

3 Прогнозирование ресурса оборудования второго контура методами суммирования повреждений.

3.1 Критерии предельного состояния и модели накопления повреждений в материале оборудования второго контура.

3.2 Разработка модели каплеударной эрозии.

3.3 Расчет характеристик надежности пароводяного оборудования

АЭС в условиях каплеударной эрозии.

3.4 Модель линейного суммирования повреждений в теплообменных трубках ПГ.

3.5 Модель нелинейного суммирования повреждений.

3.6 Влияние точности измерения основных показателей водно-химического режима на результаты расчетов.

3.7 Выводы по третьей главе.

4 Прогнозирование ресурса теплообменных трубок ПГ методом линейной стохастической фильтрации Калмана.

4.1 Анализ эксплуатационных данных и постановка задачи.

4.2 Построение фильтра Калмана для прогнозирования ресурса ПГ на основе модели суммирования повреждений.

4.3 Алгоритм фильтра Калмана для процесса роста трещины вТОТПГ.

4.4 Принцип построения оптимального алгоритма управления ресурсом трубчатки ПГ на основе фильтра Калмана.

4.5 Выводы по четвертой главе.

5 Разработка метода оптимизации объемов и периодичности контроля элементов оборудования АЭС, подверженных эрозионно-коррозионному износу.

5.1 Проблема ЭКИ оборудования АЭС.

5.2 Метод прогнозирования ЭКИ.

5.3 Модель процесса ЭКИ.

5.4 Разработанные алгоритмы обработки данных первичного контроля.

5.5 Результаты обработки данных первичного контроля на

КлнАЭС.

5.6 Результаты обработки данных первичного контроля на

САЭС.

5.7 Результаты обработки данных первичного контроля на БлкАЭС.

5.8.Результаты обработки данных первичного контроля на КолАЭС.

5.9 К обоснованию методики расчёта допустимых толщин стенок.

5.10 Выводы по пятой главе.

6 Нейросетевая модель оценки и прогнозирования работоспособности элементов оборудования атомнйгх электростанций, подверженных эрозионно-коррозионному износу.

6.1 Обзор методов прогнозирования интенсивности ЭКИ.

6.2 Обоснование применения аппарата нейронных сетей для прогнозирования интенсивности процесса ЭКИ.

6.3 Алгоритмы обучения и модели нейронных сетей.

6.4 Концептуальная схема интеллектуальной системы для задачи прогнозирования ЭКИ.

6.5 Выводы по разделу 6.

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 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 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.

304

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 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 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 НС; самоорганизующейся карты Кохоннена; НС обратного распространения.

1. РД-ЭО-0039-95. Нормативно-методологические требования к управлению ресурсными характеристиками элементов энергоблоков АС. М., 1997.

2. Data Collection and Record Keeping for the Management of Nuclear Power Plant Ageing IAEA. Safety Practices Publications. #50-P-3, Vienna, 1997.

3. Муратов О.Э., Тихонов M.H. Снятие АЭС с эксплуатации: проблемы и пути решения (www.proatom.ru)

4. Агеев А.Г., Корольков Б.М., Белов В.И., Семякин А.А., Корниенко К.А., Трунов Н.Б. Теплохимические испытания парогенератора ПГВ-1000М с реконструированным ПДЛ и модернизированной системой водопитания.// Годовой отчет ЭНИЦ ВНИИАЭС, 1999.

5. Бараненко В.И., Гашенко В.А., Трубкина Н.Е., Бакиров М.Б., Янченко Ю.А. Эксплуатационная надежность теплообменных труб парогенераторов энергоблоков АЭС с ВВЭР// Материалы семинара на Калининской АЭС, 16-18 ноября 1999 г., с.133-158.

6. Methodology for the Management of Ageing of Nuclear Power Plant Components Important to Safety IAEA. Technical Reports Series, #338. Vienna, 1998.

7. Бараненко В.И., Баклашов C.A. Анализ эксплуатационных повреждений конденсаторов и подогревателей низкого давления. Подготовка план-графика замены оборудования конденсатно-питательного тракта. ВМ.21.02.00.ТО. ФГУПВНИИАМ. М., 2003.

8. Chexal V.K. (Bind), Horowitz J.S. Chexal-Horowitz Flow-Accelerated Corrosion Model-Parameter and Influences. Current perspective of Inter. Pressure vessels and Piping: Codes and Standard. Book No. 409768. -1995.-P. 231-243.

9. Авария на АЭС «Сарри-2»// Атомная техника за рубежом. -1987.- № 10. -с.43.

10. Secondary Pipe Rupture at Mihama Power Unit 3. Mr. Hajime Ito.// The Kansai Electric Power Co., Inc. Conf. WANO. 2005. 15 p.

11. T. Inagaki. IAEA activities related to ageing management and safe long term operation including FAC// Seminar on Erosion-Corrosion and Flow Assisted Corrosion 6-8 November 2007, Obninsk, Russia.

12. Jens Gunnars. Overview of Erosion-Corrosion// Seminar on Erosion-Corrosion and Flow Assisted Corrosion 6-8 November 2007, Obninsk, Russia.

13. John Pietralik. FAC Seminar: Theoretical Backgrounds// Seminar oni

14. Erosion-Corrosion and Flow Assisted Corrosion 6-8 November 2007, Obninsk, Russia.

15. Pipe Break causes deaths at Surry. // Nucl.Eng.Inter., 1987 v.32. p.4.

16. РД ЭО 0571-2006. Нормы допустимых толщин элементов трубопроводов из углеродистых сталей атомных станций. 44 с.

17. Бакиров М.Б., Клещук С.М., Чубаров С.В., Немытов Д.С., Трунов Н.Б., Ловчев В.Н., Гуцев Д.Ф. Разработка атласа дефектов теплообменных труб парогенераторов АЭС С ВВЭР. 3-5октября 2006 ФГУП ОКБ «ГИДРОПРЕСС».

18. Харитонов Ю.В., Брыков С.И., Трунов Н.Б. Прогнозирование накопления отложений продуктов коррозии, на теплообменных поверхностях парогенератора ПГВ-1000М// Теплоэнергетика № 8, 2001,с.20-22.

19. Обеспечение безопасной и надежной эксплуатации парогенераторов ПГВ-1000. Под ред. Аксенова В.И.// Материалы семинара на Калининской АЭС, 16-18 ноября 1999 г., с.78-132.

20. Трунов Н.Б., Логинов С.А., Драгунов Ю.Г. Гидродинамические и теплохимические процессы в парогенераторах АЭС с ВВЭР. М.: Энергоатомиздат,2001. - 316 с.

21. Бараненко В.И., Олейник C.j\, Будукин С.Ю., Бакиров М.Б., Янченко Ю.А., Корниенко К.А. Обеспечение эксплуатационной надежности парогенераторов АЭС с ВВЭР// Тяжелое машиностроение.-2001,№8.-с.6-9.2001.- с.71-72.

22. Йовчев М. Коррозия теплоэнергетического и ядерно-энергетического оборудования. М.: Энергоатомиздат, 1988.- 222 с.

23. Анализ эксплуатационных данных по ведению водно-химического режима второго контура на энергоблоках № 1-4 Балаковской АЭС в2005 г.// М., ВНИИАЭС, 2006 г.

24. Анализ эксплуатационных данных по ведению водно-химического режима второго контура на энергоблоках №1-4 БлкАЭС за II квартал2006 г. М., ВНИИАЭС, 2006.

25. Нормы расчета на прочность оборудования и трубопроводов атомных энергетических установок (ПНАЭ Г-7-002-86). -М.: Энергоиздат, 1989.

26. Никитин В.И. Коррозионные повреждения конденсаторов паровых турбин и определение остаточного ресурса их трубной системы.// Теплоэнергетика.- 2001.- №11. с. 41-45.

27. В.И. Бараненко, О.А. Беляков. Прогнозирование срока службы теплообменных трубок конденсаторов энергоблока №2 Калининской АЭС//Научно-технический отчет Д. № 2006/4.15.5/16473 п.26. Электрогорск, 2006.

28. Отчет о НИР. Проверка технологии ремонта и восстановления теплообменных трубок АЭС методом нанесения полимерного покрытия на внутреннюю поверхность теплообменных трубок. М. 2003. Утв. Техн. директор НПО «РОКОР» к.т.н. А.Б. Ильин. -22с.

29. Гулина О.М., Семилеткина И.В. Определение скрытого периода эрозионного разрушения// Диагностика и прогнозирование надежности, элементов ЯЭУ: сб.научных тр.кафедры АСУ.- Обнинск: ИАТЭ.- 1992.- № 8.- с.31-34

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

31. Зб.Зажигаев JI. С., Кишьян А. А., Романиков Ю. И. Методы планирования и обработки результатов физического эксперимента. М., Атомиздат, 1978.

32. Антонович А.В., Бутовский JI.C. Влияние повреждений трубной системы конденсаторов на экономичность турбоустановок ТЭС и АЭС // Энергетика и электрификация.,2001. №7. С. 29-34.

33. Нигматулин Б., Козырев М: Атомная» энергетика России. Время упущенных возможностей.// Атомная стратегия. Электронный журнал. Июль 2008 (www.proatom.ru).

34. Черкасов В. Атомная энергетика России: Состояние, проблемы, перспективы.( http://www.wdcb.ru/mining/doklad/doklad.htm').

35. Рассохин Н.Г. Парогенераторные установки атомных электростанций. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 384 с.

36. Бараненко В.И., Олейник С.Г., Будукин С.Ю., Бакиров М.Б., Янченко Ю.А., Корниенко К.А. Обеспечение эксплуатационной надежностипарогенераторов АЭС с ВВЭР// Тяжелое машиностроение.-2001-№8.-с.6-9.

37. Трунов Н.Б., Денисов В.В., Драгунов Ю.Г., Банюк Г.Ф., Харитонов Ю.В. Работоспособность теплообменных труб ПГ АЭС с ВВЭР.// Материалы регионального семинара МАГАТЭ «Целостность трубок ПГ», Удомля, 27-30 ноября 2000 г.- с.12-18.

38. Иванисов В.Ф. Проблемы ВТК на Калининской АЭС.// Материалы семинара на Калининской АЭС, 16-18 ноября 1999 г.- с.55-57.

39. Гулина О.М. Оценка и прогнозирование ресурса оборудования АЭС. /Сб. научных трудов "Научные исследования в области ядернойэнергетики в технических вузах России". М.- Издательство МЭИ.-1999г.-с.201-204.

40. Гулина О.М., Сальников H.JI. Вероятностное прогнозирование ресурса трубопроводов и сосудов давления АС.// Известия Вузов. Ядерная энергетика, 1998.-№ 1.-С.4-11.

41. Гулина О.М., Сальников H.JI. Методы прогнозирования ресурса теплообменного оборудования АС// Известия вузов. Ядерная энергетика.- 2007.- №3, выпуск 1.- с.23-29.

42. John Petralik. Liquid Impact Erosion and Cavitation Erosion.// Proceeding of FAC-Seminar. Obninsk, Russia„November 6-8, 2007.

43. Бараненко В.И., Олейник С.Г., Меркушев B.H. и др. Эксплуатационная надежность элементов конструкции парогенераторов АЭС с ВВЭР. Вопросы атомной науки и техники. Сер. Обеспечение безопасности АЭС.- 2003, вып.З.- с.85-100.

44. Антонов А.В., Острейковский В.А. Оценивание характеристик надежности элементов и систем ЯЭУ комбинированными методами. -М.: Энергоатомиздат,1993.-368с.

45. Скрипник В.М., Назин А.Е., Приходько Ю.Г. Анализ надежности технических систем по цензурированным выборкам. -М.: Радио и связь, 1988:-289с.

46. Северцев Н.А., Янишевский И.М. Надежность дублированной системы с нагруженным резервом при проведении3i7предупредительных профилактик резервного элемента. //Надежность и контроль качества, -М.: Радио и связь, 1995.-С.94-100.

47. Таратунин В.В., Елизаров А.И, .Панфилова С.Э. Применение' метода марковских графов в- задачах распределения требований5 к надежности. Технический отчег-М.: ВНИИЭАС, 1997. -48с.

48. В.В.Таратунин, А.И.Елизаров. Вероятностные методы управления надежностью АЭС, энергоблоков; систем: и отдельного оборудования на этапе эксплуатации- и продление назначенного: срока службы. Доклад на НТС.- М.:ВНИИАЭС,1999. -57с.

49. Таратунин В.В:, Елизаров А.И. Вероятностная оценка надежности оборудованиям и: систем! АЭС с учетом старения и действующей системы ТОиР. Технический отчет. Росэнергоатом .-М.:ВНИИАЭС,2000. -100с.

50. РД-ЭО-0039-95. Нормативно-методологические требования^ к управлению ресурсными характеристиками элементов энергоблоков АС.-М., 1997.

51. N. Davidenko, S. Nemytov, К. Kornienko, V. Vasiliev. The Integrity of the Elements of VVER Steam Generators of Concern Rosenergoatom//

52. Proceedings of IAEA Regional Workshop on «Steam Generator Degradation and Inspection», Saint Denis, France, 1999. Vienna: IAEA, 1999.

53. Гулина O.M., Павлова M.H., Политюков В.П., Сальников H.JI. Оптимальное управление ресурсом парогенератора АЭС// Известия вузов. Ядерная энергетика.- 2008.-№4.~ с. 25-30.

54. 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.

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

56. Гулина О.М., Острейковский В.А., Сальников H.J1. Обобщение моделей «параметр-поле допуска» и «нагрузка-несущая способность» при оценке надежности объектов.//Надежность и контроль качества.-1982.-№2.-с. 10-14.

57. Игитов А.В., Гулина О.М., Сальников H.JT. Задача оптимизации уровня для обнаружения разладки в наблюдаемом случайном процессе.//Известия вузов. Ядерная'энергетика.- 2009-№1.- с. 25-29.

58. Implementation and Review of Nuclear Power Plant Ageing Management Programme IAEA. Safety Reports Series, #15. Vienna, 1999, p.35.

59. Methodology for the Management of Ageing of Nuclear Power Plant Components Important to Safety IAEA. Technical Reports Series, #338. Vienna, 1998.

60. Basic Principles for Nuclear Power Plants, Safety Series No. 75-INSAG-3, International Atomic Energy Agency, Vienna, 1988; INSAG-8.

61. Ковалевич О.М. Продление сроков эксплуатации энергоблоков АЭС.//Атомная энергия, т.88, вып.1, янв.2000.

62. РД-ЭО-0039-95. Нормативно-методологические требования к управлению ресурсными характеристиками элементов энергоблоков АС. -М., 1997.

63. РД ЭО' 0096-98. Типовое Положение по управлению ресурсными характеристиками элементов энергоблоков АС. М., 1997.

64. Тутнов И.А. Управление процессами старения АЭС// Атомная техника за рубежом.-2000.-№4.-с. 10-15.

65. Степанов И.А. Мониторинг остаточного ресурса оборудования АЭС по показателям коррозионно-механической прочности конструкционных материалов// Теплоэнергетика.- 1994.№5.

66. РД ЭО-0085-97. Техническое обслуживание и ремонт систем иоборудования атомных станций. Нормативная продолжительность ремонта ЭБ АС. -М., 1997.

67. РД ЭО 0077-97. Временные методические указания по расчету рабочей мощности энергоблоков атомных электростанций. М., 1997

68. Сигал Е.М. Проектный КИУМ как показатель эффективности использования установленной мощности АЭС// Атомная энергия.-2003.-t.94, вып.2. с. 110-114.

69. IAEA Consultants Report on the Meeting on Nuclear Power Plant Ageing and Life Management// IAEA, Vienna, Austria, August, 1989.

70. Akiyama M. Ageing Research Programme for Plant Life Assessment.// Intern. NPP Ageing Symp., August 30 to Sept. 1, 1988, Bethesda, Maryland, USA.

71. Сигал Е.М. Ранжирование отклонений от нормальной работы оборудования АЭС по степени их влияния на коэффициент использования установленной мощности// Атомная энергия.- 2002.- т. 92, вып. 3.

72. Таратунин В.В., Тюрин М.Н., Елизаров А.И. и др. Разработка математических моделей по распределению требований к надежности компонентов энергоблоков. Подготовка вычислительного кода. /Отчет -М.: ВНИИАЭС, 2002.

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

74. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. Утверждено Госстроем России от 31 марта 1994 г. (№7-12/47), М., 1994 г.

75. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов, утверждённых Министерством экономики

76. РФ, Государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике № ВК 447 от 21.06.1999 г., М. Экономика 2000.

77. Комисарчик Т.Н., Грибов В.Б. Методика анализа сравнительной экономической эффективности альтернативных инженерных решений при проектировании энергоисточников.// Теплоэнергетика.-2000.*-№8.- с. 58-62.

78. Кархов А.Н. Основы рыночной экономики. Фианфонд, М., 1994.

79. Казачковский О.Д. Основы рациональной теории стоимости. М.: Энергоатомиздат, 2000.

80. Казачковский О.Д. Расчет экономических параметров АЭС// Атомная энергия.- 2001.- т.90, вып.4.

81. Кархов А.Н. Экономическая оценка предложений по строительству АЭС// Атомная техника за рубежом.- 2002.- №2.- с. 23-26.

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

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

84. Кархов А.Н. Равновесное ценообразование в энергетике на основе дисконтированной стоимости. Препринт № IBRAE-98-07, М., 1998.

85. О. Gulina, N. Salnikov. Multicriterion Problem of NPP Lifetime Management// PSAM 7 ESREL 04 International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management, June 14-18, 2004, Berlin, Germany.

86. Лихачев Ю.И., Пупко В.Я. Прочность тепловыделяющих элементов ядерных реакторов/М.: Атомиздат, 1975.

87. Сальников Н.Л., Гулина О.М., Корниенко К.А., Фролов С.А. и др. Оценка надежности парогенератора методами суммированияповреждений (промежуточный по договору № 2004/4.1.1.Г.7.7/9224)// Отчет по НИР.- Обнинск: ИАТЭ, 2004.- 71 с.

88. Гулина О.М. Аналитический метод оценки надежности оборудования в условиях накопления повреждений.// В сб. научных трудов каф. АСУ "Диагностика и прогнозирование надежности элементов ЯЭУ". Обнинск. - ИАТЭ.-1998. - № 12. - с.56-59.

89. Gens Gunnars, Inspecta. Overview of Erosion-Corrosion.// Proceeding of FAC-Seminar. Obninsk, Russia„November 6-8, 2007.

90. John Petralik. Liquid Impact Erosion and Cavitation Erosion.// Proceeding of FAC-Seminar. Obninsk, Russia„November 6-8, 2007

91. Богачев А. Ф. Анализ данных повреждаемости подогревателей высокого давления с. к. д. с водяной стороны// Теплоэнергетика.-1991.-№7.

92. Шубенко-Шубин JI. А., Шубенко A. JL, Ковальский А. Э. Кинетическая модель процесса и оценка инкубационного периода разрушения материалов, подвергаемых воздействию капельных потоков// Теплоэнергетика. 1987. - № 2. - с. 46 — 50.

93. N. Henzel, D.C. Grosby, S.R. Eley. Erosion/Corrosion in Power Plants Single- and Two-Phase Flow Experience, Prediction, NDE Management// p.109-116.

94. Эрозия. Иод ред. К. Прис. М.: Мир, 1982.

95. Kastner W., Hofmann P., Nopper H. Erosion-corrosion on Power Plants// Decision-making Code for Conteracting Material Dragradation VGB Kraftwerktechnik. 1990. - V. 70.- № 11. - P. 806-815.

96. Гулина О.М., Сальников H.JI. Построение модели прогнозирования ресурса трубопровода при эрозионном повреждении//Известия вузов. Ядерная энергетика.—1995.—№ 3.-С.40-46.

97. Кириллов П. JI. Конспект лекций по курсу "Тепломассообмен (Двухфазные потоки)". Обнинск: ИАТЭ, 1991.

98. Чудаков М.В. Методы обеспечения надежности трубопроводов АЭС в условиях каплеударной эрозии// Дисс. на соискание ученой степени к.т.н. Санкт-Петербург, 2005 г.

99. Кастнер В., Ноппер Х.Ю Реснер Р. Защита трубопроводов от коррозионной эрозии// Атомная энергия. 1993. - Т. 75, вып. 4. -С.286-294.

100. Гулина О.М1., Сальников H.JI. Оценка ресурсных характеристик паропроводов ВВЭР-440 в условиях эрозионно-коррозионного износаУ/VI Международная конференция "Безопасность АЭС и подготовка кадров". Тезисы докладов. Обнинск, 4-8 октября 1999г.

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

102. Gosselin S.R., Fleming K.N. Evaluation of pipe failure potential via degradation mechanism assessment.// 5-th International Conference on Nuclear Engineering, May 26-30Д997, Nice, France.

103. Марголин Б.З., Федорова B.A., Костылев В.И. Основные принципы оценки долговечности коллекторов ПГВ-1000 и перспективы по прогнозированию ресурса коллекторов блока №1 Калининской АЭС// Материалы семинара на Калининской АЭС, 1618 ноября 1999.- с.61-72.

104. Рассохин Н.Г., Горбатых В.П., Середа Е.В., Баканов А.А. Прогнозирование ресурса теплоэнергетического оборудования поусловиям коррозионного растрескивания// Теплоэнергетика.- 1992.-№5. с.53-58.

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

106. Карзов Г.П., Суворов С.А., Федорова В.А., Филлипов А.В., Трунов Н.Б., Брыков С.И., Попадчук B.C. Основные механизмы повреждения теплообменных труб на различных этапах эксплуатации парогенераторов типа ПГВ-1000.

107. Локальная коррозия металла теплоэнергетического оборудования. Под ред. Горбатых В. П. М.: Энергоатомиздат, 1992.

108. 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.

109. Бараненко В.И., Малахов И.В., Судаков А.В. О характере эрозионно-коррозионного износа трубопроводов на первом энергоблоке Южно-Украинской АЭС// Теплоэнергетика.-1996.-№12.-с.55-60.

110. Гулина О.М., Корниенко К.А., Фролов С.А. Разработка и исследование моделей прогнозирования времени жизни парогенератора.// 9-ая международная конференция «Безопасность АЭС и подготовка кадров». Тез. докл. Обнинск, 24-28 октября 2005 г.

111. Надинич Б. Установление критериев глушения теплообменных труб в парогенераторах АЭС с реакторами ВВЭР-440, ВВЭР-1000// Теплоэнергетика.- 1998.- №2. С. 68-70.

112. 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.

113. Сальников H.JI., Гулина О.М., Корниенко К.А., Фролов С.А. и др. Анализ эксплуатационных данных о техническом состоянии оборудования КПТ (промежуточный по договору № 2004/4.1.1.1.7.7/9224)// Отчет о НИР.Обнинск: ИАТЭ,2004.- 68 с.

114. Корниенко К. А. Управление ресурсом элементов конденсатно-питательного тракта энергоблоков ВВЭР на основе анализа эксплуатационных данных. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Обнинск, 2007.

115. Балакришнан А.В. Теория фильтрации Калмана. М.: Мир, 1988.168 с.

116. Ширяев А. Н., Липцер Р. Ш. Статистика случайных процессов. -М.: Наука, 1974. 696 с.

117. Kastner W., Hofinann P., Nopper H. Erosion-corrosion Power Plants. // Decision-making Code for Conteracting Material Dragradation VGB Kraftwerktechnik. 1990. - V. 70, № 11. - P. 806-815.

118. DASY dokumentiert Wanddichenme|3 Bwerte von Rohrleitungen Siemens AG Unternemensbereich KWU// Hammerbacherstrabe 12-14 Dostfach 32-80, June 1993. D-91056 Eriangen.

119. Case N-480. Examination Requirements for Pipe Wall Thinning Due Single Phase Erosion and Corrosion. Section XI, Division. P.787-795.

120. Аттестационный паспорт программного средства ЭКИ-02. Дата регистрации 17.03.2003 г., дата выдачи 19.09.2003 г.

121. Аттестационный паспорт программного средства ЭКИ-03. Дата регистрации 17.03.2003 г., дата выдачи 23.06.2003 г.

122. Бараненко В.И. Малахов И.В. Судаков А.В. О характере эрозионно-коррозионного износа трубопроводов на первомэнергоблоке Южно-Украинской АЭС// Теплоэнергетика.- 1996. № 12,- С. 55-60.

123. Бараненко В.И. Гашенко В.А. Полях В.И. и др. Анализ эрозионно-коррозионного износа трубопроводов энергоблока №2 Балаковской АЭС// Теплоэнергетика.- 1999.- № 6.- С. 18-22.

124. Бараненко В.И. Олейник С.Г. Янченко Ю.А. Использование программных средств для расчета эрозионно-коррозионного износа элементов трубопроводных систем АЭС//Теплоэнергетика.-2003.- № 11.-С. 18-22.

125. Бараненко В.И. Олейник С.Г. Янченко Ю.А. и др. Учет эрозионно-коррозионного износа при эксплуатации трубопроводов АЭС.// Теплоэнергетика.-2004.- № 11.- С. 21-24.

126. Бараненко В.И. Олейник С.Г. Филимонов Г.Н. и др. Пути повышения надежности парогенераторов на энергоблоках АЭС с реактором ВВЭР.//Теплоэнергетика.- 2005. № 12. -С. 23-29.

127. Бараненко В.И., Янченко Ю.А. Решение проблемы снижения эрозионно-коррозионного износа оборудования и трубопроводов на зарубежных и отечественных АЭС// Теплоэнергетика.-2007.-№5.-с.12-19.

128. Типовая программа эксплуатационного контроля за состоянием основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов АЭС с ВВЭР-1000. АТПЭ-9-03. 2003.

129. Типовая программа контроля за состоянием основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов АЭС с РУ ВВЭР-440 при эксплуатации. АТПЭ-2-2005.

130. Типовая программа эксплуатационного контроля за состоянием основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов систем, важных для безопасности, энергоблоков АЭС с РБМК-1000. АТПЭ-10-04. 2004.

131. Типовая программа эксплуатационного контроля состояния основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов энергоблока Белоярской АЭС с реакторной установкой БН-600. АТПЭ-11-2006.

132. Типовая программа эксплуатационного контроля состояния основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов систем, важных для безопасности, энергоблоков Билибинской АЭС с реакторной установкой ЭГГТ-6. АТПЭ-20-2005.

133. Managing large amounts of erosion-corrosion NDE data with CEMS. // Nucl. Eng. Inter. May 1990. - P. 50-52.

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

135. 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. 3-8.

136. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. Перевод на русский язык Ю. А. Зуев, В. А. Точенов, 1992.

137. К.Свинглер «Применение Neural Networks. Практическое руководство». Перевод Ю.П. Маслобоева

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

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

140. Козин И.О., Островский Е.И., Сальников H.JI. Анализатор момента изменения характеристик случайных низкочастотных процессов. Свидетельство № 1322330.

141. Тихонов В.И., Хименко В.И. Выбросы траекторий случайных процессов. -М.: Наука, 1987. 304 с.

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