автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Повышение эффективности оценки параметров температурных полей при контроле течи теплоносителя ядерных энергоустановок

4840233

КИРИЛЛОВ ИЛЬЯ АЛЕКСАНДРОВИЧ

Повышение эффективности оценки параметров температурных полей при контроле течи теплоносителя ядерных энергоустановок

Специальность 05.11.13 - «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 о МАР 2071

Москва 2011

4840233

Работа выполнена в Московском государственном университете приборостроения и информатики (МГУПИ)

Научный руководитель: заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Фирстов Владимир Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Олейников Петр Петрович

кандидат технических наук, старший научный сотрудник Горбачев Виктор Иванович

Ведущая организация: Открытое акционерное общество «Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций» (ОАО «ВНИИАЭС»)

Защита состоится «22» марта 2011 г. в 12 час. 00 мин. на заседании Диссертационного Совета Д 212.119.01 в Московском государственном университете приборостроения и информатики (МГУПИ) по адресу: 107996, г. Москва, ул. Стромынка, д. 20, к. 614

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке МГУПИ.

Автореферат разослан «15» февраля 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

В.В. Филинов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность

Развитие экономики России, выход промышленного производства на новые рубежи требуют развития энергетического комплекса опережающими темпами. В этой связи Правительством РФ принят ряд программ развития ядерной энергетики РФ, как наиболее прогрессивной в энергетической отрасли.

Производство тепловой и электрической энергии из ядерного топлива на атомных станциях (далее - АС) является наиболее высокотехнологичным, эффективным и экологически чистым из существующих в настоящее время технологий, позволяющих осуществлять генерацию электроэнергии в промышленных масштабах, несмотря на то обстоятельство, что по ряду признаков часть объектов АС является опасными производственными объектами, а производство - потенциально опасным.

Приоритетом эксплуатирующей АС организации является эффективное ведение технологического процесса при безусловном соблюдении критериев и принципов безопасности, что возможно достичь контролем и управлением техпроцессом только на основании достоверной измерительной информации об его параметрах и состоянии оборудования ядерной энергетической установки (далее - ЯЭУ) и энергоблока в целом. Контролируемых параметров и измеряемых величин - тысячи, точек отбора измерительной информации и средств измерений (в т.ч. измерительных каналов измерительных и информационных систем) - десятки тысяч на энергоблок АС. Для обеспечения эффективности и безопасности контроль и управление техпроцессом постоянно совершенствуются в соответствии с развитием науки и техники. Модернизируется штатное оборудование и вводятся новые точки контроля - измеряются новые параметры техпроцесса, недоступные для контроля ранее. Достоверность результатов измерений, необходимая для создания условий безопасной эксплуатации, обеспечивается в том числе дублированием (а порой и троированием) измерительной информации, ее избыточностью и замещением, использованием для контроля определенного параметра техпроцесса или состояния оборудования одновременно нескольких физических методов измерения, применением косвенных и совокупных методов измерений.

Для контроля течи теплоносителя ЯЭУ разработаны и введены в эксплуатацию автоматизированные системы с распределенными функциями измерений физических величин, совокупность которых характеризует своим поведением отсутствие/наличие течи и ее параметры. На энергоблоках АС с ЯЭУ - реакторными установками типа ВВЭР-1000 и 440 эксплуатируются системы контроля протечки теплоносителя первого контура (СКТТ), с РБМК-1000 - автоматизированные системы обнаружения течи теплоносителя (АСОТТ), которые контролируют наличие или отсутствие течи, а также производят оценку расхода теплоносителя через течь и координат места ее расположения. Учитывая важность этой проблемы, исследования и разработка автоматизированных систем обнаружения и контроля течи теплоносителя ЯЭУ ведутся во всех странах, обладающих ядерными производствами. В области разработки систем контроля и диагностики оборудования АС России (а также Украины, Литвы, Болгарии, Чехии, Словаки, Финляндии, Индии, Китая) большой вклад внесли A.A. Абагян, Е.П. Велихов, В.В. Клюев, В.А. Легасов, A.C. Штань, Б.В. Антонов, А.Ф. Гетман, H.H. Давиденко, Л.К. Исаев, Ю.Н. Козин, Н.Г. Рощин, Б.П. Стрелков, Б.М. Финкель, В.Г. Фирстов, В.М. Шевченко. Также хорошо известны работы G. Bartholome, R. Keskinen, R. Olson, S. Rahman, J. Zdarek.

Повышение эффективности способов обработки измерительной информации о текущих значениях физических величин, получаемой от первичных измерительных преобразователей по измерительным каналам систем диагностики, описания физическими и математическими моделями течи теплоносителя, ее возможного наличия и оцененных значений параметров, представляет актуальную составляющую проблемы обеспечения безопасной эксплуатации АС.

Государственная значимость этой проблемы установлена Федеральными законами

от 21 ноября 1995 года № 170-ФЗ «Об использовании атомной энергии», от 9 января 1996 года № З-ФЗ «О радиационной безопасности населения», Федеральной целевой программой «Развитие атомного энергопромышленного комплекса России на 2007 - 2010 годы и на перспективу до 2015 года», подпрограммами по безопасности и развитию атомной энергетики, энергетической стратегией России на период до 2020 года. Цель и задачи

Целью диссертационной работы является повышение надежности и безопасности эксплуатации атомных станций за счет повышения эффективности оценки температурных полей в контролируемых помещениях энергоблока АС при обнаружении и контроле течи теплоносителя.

Достижение поставленной в диссертационной работе цели обеспечивается решением следующих задач:

- проведение системного анализа состояния методов и средств контроля течи теплоносителя энергоблоков АС;

- построение и исследование распределения, обобщающего нормальное и экспоненциальное, и обоснование возможности его использования при контроле течи теплоносителя;

- разработка методов применения экспоненциально-нормального распределения для оценки параметров распределений данных температурного контроля при обнаружении и контроле течи теплоносителя;

- исследование температурного режима и распределений результатов температурных измерений в контролируемых помещениях энергоблока с реакторной установкой РБМК-1000;

- проведение мониторинга системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС и разработка комплекса нормативной, технической и методической документации в данной области.

Научная новизна:

- предложен новый метод функциональной обработки данных стохастических процессов работающего энергоблока, основанный на экспоненциально-нормальном распределении, и разработан математический аппарат его применения для оценки параметров, контролируемых системами обнаружения течи теплоносителя;

- впервые обоснована возможность и показана эффективность применения экспоненциально-нормального распределения в полномасштабных системах обнаружения и контроля течи теплоносителя;

- на основе экспоненциально-нормального распределения разработана математическая модель составляющих температурного состояния с учётом динамики и переходных состояний в контролируемых помещениях при различных режимах работы основного оборудования энергоблока;

- разработан и обоснован метод анализа сложных, многофакторных процессов, характеризующих температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС, основанный на представлении их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения. Практическая значимость работы:

- проведена разработка и апробация методов экспоненциально-нормального распределения в системах обнаружения и контроля течи теплоносителя;

- предложены методы практического применения экспоненциально-нормального распределения при контроле течи теплоносителя: графический метод построения и оценки параметров и метод аппроксимации с сохранением математического ожидания, дисперсии и асимметрии распределения данных;

- предложен и апробирован способ ранней идентификации события в подсистемах контроля температуры и влажности;

- разработана и введена в действие на АС комплексная система метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС;

- разработана и введена в действие впервые на АС система первичной калибровки средств неразрушающего контроля и измерительных каналов систем диагностики.

Практическая значимость разработанной системы метрологического обеспечения отмечена в 2010 году золотой медалью Федерального агентства по техническому регулирования и метрологии «За большой вклад в работы по метрологическому обеспечению безопасности эксплуатации атомных станций». Методы исследования

В диссертационной работе использованы: термодинамика, термометрия, методы математического анализа, математическое моделирование, специальные функции, теория вероятностей и математическая статистика, включая параметрические методы и теорию случайных процессов, теоретическая и законодательная метрология. Достоверность результатов работы Достоверность результатов работы подтверждена:

- соответствием результатов проведенных исследований фактическим данным контроля и обнаружения течи теплоносителя, полученным в условиях работающего энергоблока, и результатам моделирования, известным из литературных источников;

- результатами применения разработанных методов экспоненциально-нормального распределения к данным температурного контроля разных подсистем при обнаружении и контроле течи теплоносителя различных энергоблоков;

- результатами проверки методов, разработанных для температурного контроля АС с реакторной установкой РБМК-1000, применением к данным контроля влажности АС с реакторной установкой ВВЭР-1000.

Реализация и внедрение результатов работы

Результаты диссертационной работы реализованы в системах обнаружения и контроля течи теплоносителя, эксплуатируемых на энергоблоках КуАЭС, ЛАЭС и НВАЭС и внедрены на всех АС РФ в системе метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики.

Основные положения, выносимые на защиту:

- результаты исследования распределений составляющих температурного состояния с учётом динамики и переходных состояний в контролируемых помещениях при различных режимах работы основного оборудования энергоблока и математическая модель температурных состояний, основанная на экспоненциально-нормальном распределении;

- методы обработки результатов измерений и описания флуктуирующих и многофакторных состояний с использованием экспоненциально-нормального распределения и обоснование эффективности их применения при обработке данных температурного контроля для обнаружения и контроля течи теплоносителя в условиях работающего энергоблока;

- метод анализа сложных, многофакторных процессов, характеризующих температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС, представлением их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения;

- графический метод построения и оценки параметров экспоненциально-нормального распределения и метод аппроксимации экспоненциально-нормальным распределением с сохранением математического ожидания, дисперсии и асимметрии распределения для контроля течи теплоносителя;

- комплексная система метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС.

Апробация

Основные результаты работы доложены и обсуждены на XV Российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» (Москва, 1999), II Международной конференции «Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики» (Москва, 2001), III Международной конференции «Диагностика трубопроводов» (Москва, 2001), VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (Москва, 2003), III международной специализированной выставке-конференции приборов и оборудования для промышленного неразрушающего контроля и технической диагностики

«Промышленный неразрушающий контроль ЫЭТ» (Москва, 2004), II Московском международном симпозиуме метрологов (Москва, 2010), отраслевых и подотраслевых, в т.ч. с международным участием, конференциях и совещаниях по измерениям, контролю и диагностике, метрологическому обеспечению в системе Росатома (1998-2010). Личный вклад автора

Исследование экспериментальных данных и их обработка, разработка математического аппарата экспоненциально-нормального распределения и обоснование его применения для повышения эффективности контроля течи теплоносителя, а также методических документов по первичной калибровке систем диагностики выполнены автором самостоятельно. Автор принимал непосредственное участие в разработке приложений экспоненциально-нормального распределения, испытаниях и первичной калибровке (метрологической аттестации) измерительных каналов подсистем влажности, акустического, температурного и аэрозольного контроля полномасштабных систем обнаружения и контроля течи теплоносителя, а также разработке комплексной системы метрологического обеспечении неразрушающего контроля и диагностики АС, подсистемы калибровки для АС, процедуры первичной калибровки и методического обеспечения систем оперативной диагностики. Публикации

Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из которых: в журналах, рекомендованных ВАК - 7, в зарубежных научных изданиях - 3; выпущено 15 нормативных и методических документов. Список опубликованных работ приведен в приложении. Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 181 стр. машинописного текста, 18 таблиц, 70 рисунков и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 127 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы цель исследования, решаемые задачи и основные положения, представляемые к защите. Приведены сведения о научной новизне, практической ценности полученных результатов и о публикациях.

В первой главе говорится о значении оперативного обнаружения течи теплоносителя ядерной энергетической установки и контроля за ее состоянием в глобальной проблеме обеспечения безопасности атомных станций. Рассматриваются автоматизированные системы обнаружения течи теплоносителя, физические эффекты, используемые при их создании, способы отбора, обработки и хранения измерительной информации, критерии принятия решений. Показано, что сочетание требований приемлемой эффективности при безусловной безопасности и высокой надежности ведения технологического процесса АС определило построение полномасштабной автоматизированной системы обнаружения течи теплоносителя, включающей 4 независимые подсистемы, реализующие различные физические принципы контроля, для обеспечения безопасного останова ядерного реактора до, или в случае, разрыва трубопроводов контуров охлаждения и питания, в т.ч. аварии типа ШСА - мгновенного разрыва трубопровода большого диаметра. Системы оперативной диагностики обеспечивают своевременное обнаружение дефекта трубопровода и, тем самым, исключают его внезапный разрыв. Построение таких систем опирается на факт устойчивого докритического роста дефектов трубопроводов перед его мгновенным катастрофическим разрушением. На этой концепции - течь перед разрушением (ТПР), основаны требования к комплексным полномасштабным системам автоматизированного контроля течи трубопроводов АС. В рамках концепции ТПР принято положение, что ни один из существующих в настоящее время методов обнаружения течи не может одновременно обеспечивать требуемую чувствительность обнаружения течи, приемлемую точность оценки расхода теплоносителя через течь и обладать способностью определения ее местоположения. Для корректного применения концепции ТПР требуются использование информации, поступающей одновременно от минимум трех независимых, дополняющих

друг друга и при этом разнотипных, построенных на различных физических эффектах, подсистем системы контроля и обнаружения течи: контроля аэрозольной активности воздушной среды, контроля влажности окружающей среды и акустического контроля. Показано, что при технической невозможности осуществления акустического метода в контролируемых помещениях АС - для «холодных» помещений, применение находит контроль параметров температурных полей, и его значимость в повышении эффективности оперативной диагностики состояния трубопроводов ЮУ определена концепцией ТПР, правилами и нормами, действующими в атомной энергетике.

Во второй главе приводятся теоретические исследования распределений и математического аппарата, используемых для описания данных о физических величинах, характеризующих возникновение и развитие течи теплоносителя, и обосновано применение экспоненциально-нормального распределения в полномасштабных системах автоматизированного контроля течи теплоносителя.

Для иссследований и описания результатов измерений выбрано экспоненциально-нормальное распределение с плотностью вида: (»-с)2

/е„(х) = А(а,Ь)-е°^2Ь' (1)

как обладающее достаточно широкими описательными возможностями, интерпретируемыми параметрами, столь же удобное в использовании как экспоненциальное и нормальное распределения. Эти возможности были использованы при общем описании исходных данных и температурного режима. Формальное описание /е„(х) дополнено изложением внутренней структуры этого однопараметрического семейства и необходимыми техническими уточняющими сведениями.

Формулы для характеристик распределения (х) (нормировка, моменты, преобразования Лапласа и Фурье) получаются непосредственно из представления Кр - модифицированной бесселевой функции третьего рода, порядка р в виде:

^х"-1ехр(-(5х + д/х)/2)с1х = 2{5/дУ1"гКр(^), 1*е(я) > 0 1*е(д) > 0.

Масштабно-инвариантный параметр типа распределения:

- = (2-)2 (2) а

позволяет представить нормирующий коэффициент

А(а,Ь) = [а ■ (2Ыа)г ехр((2Ь/а)2 К,(2Ыа)2)]"1 в виде: Л(а,Ъ) = [а • ;-ехр(г) • А", (-)] '. Из (1) и таблицы 1, используя разложения для Кр(г),

можно видеть, что это распределение - мост между экспоненциальным (при £> —>0 =>г = (26/а)2 —>0) и нормальным (при а->0 =>;->оо) распределениями и поэтому имеет широкие описательные возможности (см. также рис. 1 а).

Таблица 1 - Общие свойства экспоненциального, экспоненциально-нормального и нормального распределений___

Распределения ехр(-(дг-с)/о) ехр(-(дг-с)2 1(а(х-с)+ 2Ь2)) ехр(-(*-с)2/(2а2))

а а(2Ь/а)2 ехр((2А/ а)2)К1((2Ь / а)2) 42л <7

Область определения С<Л<» с-2Ь2/а<Х<<Х: — 00 < X < +00

Симметрия - +

Интерпретируемость параметров + + +

Масштабируемый параметр + + + +

Продолжение таблицы 1

Масштабно-инвариантный параметр - Ыа [г = (2ЫаУ] -

Характеристическая функция е'" 1 - На _ е " л/1- На К ¿г) г2<т2 --+11С е 2

Мода С с с

Математическое ожидание с + а с +-(А2,,-1) а с

Дисперсия 2 а 462[(К22„(- 7) + *м+7] 4 4 </

Третий центральный момент 2а3 4 2 4 4 0

Отношение <т2 / <7 2 (а> 0) е/2-1 е / 2 -1 < сг2 / и2 <1 1

Ширина IV на уровне е-1 а л/а2 +862 [Ш1г = Ш 12 + а12\ 2-Да

Здесь введено обозначение Кг/1=Кф)/ К ¡(г). Параметры а, Ь и с могут интерпретироваться также, как и в исходных (экспоненциальном и нормальном) распределениях, т.е. как показатели асимметрии, разброса и мода. Мерой асимметрии (инвариантом масштабирования) является отношение а/Ь (и любая функция, зависящая только от а/Ь). При аналитических исследованиях удобно использовать параметр асимметрии в виде (2), а при численных

Рг=а]!а) (3)

где а21 и ст2г - левая и правая части дисперсии о2 относительно математического ожидания:

^ = ['и21(х-ц?т^ = ^ + а2г = ^(х-ц)гЯх)с1х (5)

Отметим, что во многих случаях (3) можно рассматривать как легко проверяемый необходимый критерий нормальности: при вычислении дисперсии отдельно вычислять суммы квадратов отклонений левее и правее среднего и сравнивать полученные значения. Если (3) пренебрежимо мало отличается от 1, то можно предполагать распределение нормальным.

Как усечённое, распределение (1) является приближением для описания равномерного распределения при достаточно большом значении параметра а, соответствующем нужному малому наклону (см. рис. 1). Равномерное распределение с любой точностью может быть приближено усеченным экспоненциальным распределением, т.к. всегда найдётся достаточно большое а, чтобы ехр(-х/а) на любом конечном промежутке изменилось как угодно мало (см. рис. 1). Этого достаточно, т.к. равномерное распределение может быть определено только на конечном промежутке. Очевидно, плотность усечённого экспоненциального распределения на промежутке с,Ы имеет вид:

—ехР(~(*~с)/°)--при с/ -»со получается обычное экспоненциальное распределение.

а(1 - ехр(-(^ - с) I а))'

Исследование ширины распределения IV на уровне (I (т.е. расстояния между аргументами, где плотность распределения принимает значения в с1 меньшие, чем в моде) и её левой IV, и правой (от моды с = 0) составляющих дало возможность получить полезные соотношения и представления для описания несимметричных распределений (последняя строка сравнительных свойств /„(*)> таблица 1).

В практической работе удобно использовать выражения параметров распределения через составляющие ширины на уровне (I == е:

(6)

2Ь1 = IV, ■ IV, или Ь = рГгШгП (7)

Формулы (6), (7) имеют часто используемую геометрическую интерпретацию (см. рис. 1 б), которая порождает соответствующую физическую интерпретацию в конкретных случаях (а - характеризует эффективную асимметричность, Ъ - эффективный разброс значений физического параметра, а оба вместе - форму кривой распределения).

Связь между шириной и параметром г (2), определяющим форму распределения, даётся выражением: IVIV

-'-—-—-21пЫ = г на любом уровне <1.

(К-ЩУ

Из свойств и приложений /„(*), как важное для метрологии (и непосредственно измерений), отмечено, что это распределение аппроксимирует распределение суммы конечного числа п несимметричных случайных слагаемых с точностью 1/п, т.е. в -/« лучше, чем нормальное распределение. Нормальное распределение аппроксимирует распределение суммы симметричных слагаемых с точностью 1/п, а несимметричных - с точностью Ц-[п. Параметры /„ (х) учитывают асимметричность слагаемых и поэтому точность аппроксимации этим несимметричным распределением такая же, как точность аппроксимации нормальным распределением суммы симметричных слагаемых. Таким обрзом, /„(*) пригодна и предпочтительна для описания результатов измерений флуктуирующего объекта при конечном числе существенных воздействующих факторов.

Это свойство приведено с полным доказательством, базирующемся на разложении Эджворта. Доказательство и полученные формулы для параметов /„(*) не нуждаются в обычной теоретико-вероятностной корректировке, обусловленной отрицательными значениями полиномов Эрмита. Также полностью рассмотрен вопрос и выведены формулы для точного и аппроксимационного построения /„(х) по моментам распределений - слагаемых.

а) б)

Рис. 1 - а) Приведённое (Ь=1, с=0) экспоненциально-нормальные распределение при значениях а=0,1,5,10. вертикальными чертами показаны математические ожидания.

Пунктиром дано нормальное распределение; б) Геометрическая интерпретация параметров и графический метод построения распеделения. Пунктир - предполагаемое распределение, точки - построенное. Фрагменты - варианты представлния /1п(х) Существенным обстоятельством для использования распределения, кроме интерпретируемости параметров, являются удобства построения и оперирования с ним.

Изложенная интерпретация параметров позволяет построить удобные методы для оценки параметров /„(*), в частности наглядный графический метод (рис. 1 б) и методы, учитывающие специфику исходных данных - в т.ч. полноту данных и их точность.

Графический метод. Соотношения (6, 7), связывающие значения параметров с наглядными значениями ширины, указывают простой способ аппроксимации данных, заданных гистограммой или графиком. Из максимума предполагаемой кривой, сглаживающей данную гистограмму (112,3; 22300) опускается перпендикуляр на ось абсцисс и находится значение моды с=112,3 °С. Затем проводится горизонтальная прямая примерно на уровне 1/3 (е=3) от максимума и, отметив значения концов ширины (111,9 и 113,2), получаются значения составляющих ширины: IV, =0,4 и И^=0,9. Далее из (6), (7) находятся: а =0,9-0,4=0,5 2Ъг =0,4 0,9=0,36 (6=(0,36/2)1/2=0,424) и выписывается аналитическая аппроксимация (1): 22300 ехр(-(М12,3)2/(0,5(М12,3)+0,36)). Эта аппроксимация представлена на рисунке точечной кривой.

Фрагмент 1 на этом рисунке (указание моды и значений компонентов ширины) является представлением /„(*) через ширины, а фрагмент 2 (указание математического ожидания и составляющих дисперсии) также является представлением /,„(х) и обобщает традиционное представление данных для не симметричного распределения погрешности.

Метод аппроксимации с сохранением математического ожидания, дисперсии и асимметрии удобен при данных низкой точности и не нуждается в предварительной подготовке, например группировке данных (гистограммировании). Если значения математического ожидания и дисперсии известны, получение параметров экспоненциального и нормального распределений сводится к сравнению рассчитанного значения дисперсии с дисперсией стандартизованной формы (для определения параметра масштаба) и аналогичному сравнению математических ожиданий (для определения параметра сдвига). Знание математического ожидания и дисперсии не достаточно для определения параметров /,„(*)> поскольку стандартизованная форма (математическое ожидание равно нулю, а стандартное отклонение - единице) этого распределения не единственна, а образует одно-параметрическое семейство, зависящее от масштабно-инвариантного параметра типа распределения (являющегося также мерой асимметрии). Поэтому, если сначала найти значение этого параметра, то получение значений других параметров /т (х) сводится к тем же процедурам, что при работе с этими родственными распределениями.

Для определения значения параметра типа распределения воспользуемся тем его свойством, что он является мерой асимметрии. При определении этого параметра не обязательно традиционно вычислять третий момент, который не надежен при плохом качестве данных. Удобно воспользоваться мерой асимметрии, введенной (3) (для этого такая мера и была введена). Значение рг получается как побочный продукт при обычном статистическом анализе непосредственно из исходных данных. Отметим также родство этого определения меры с асимметрией Пирсона: отношение разности между модой и математическим ожиданием к стандартному отклонению.

Таким образом, вычисленное значение р2 определяет параметр г, а значит, указывает нужную стандартизованную форму. После чего параметры масштабирования и сдвига определяются также, как при работе с экспоненциальным и нормальным распределениями. Использование таблицы значений параметров /„ (х) сводит весь метод к 8 арифметическим операциям.

Этот метод построения и тестирования результатов /е„(х) пригоден для различного вида задания исходных данных, в частности без процедуры группировки (гистограммирования), что позволяет более полно использовать современные статистические методы (не только у?).

Вместе с тем, что х) пригодна и предпочтительна для описания результатов измерений флуктуирующего объекта при конечном числе существенных воздействующих факторов, это распределение удобно при конструировании сложных распределений, типа смесей, например - многомодальных для описания многофакторных состояний. В этом случае особенно удобно использовать графический метод, который и лежит в основе далее построенных смесей. Родство /„(х) с экспоненциальным и нормальным распределениями при более широких описательных возможностях определяет предложение о целесообразности использовать его в качестве ориентира при исследовании сложных явлений для которых трудно (часто не представляется возможным) построить функцию распределения. Для практического удобства приводится таблица значений параметров этого распределения.

В третьей главе приведены результаты исследований с применением методов экспоненциально-нормального распределения в автоматизированных системах обнаружения и контроля течи теплоноситея ЯЭУ действующих АС. Экспоненциально-нормальное распределение использовалось при обработке измерительной информации, поступающей по измерительным каналам температуры АСОТТ.

При исследованиях использовались натурные (не модельные) данные значений температуры, полученные от подсистемы контроля влажности и подсистемы температурного контроля, используемой в АСОТТ для «холодных» помещений вместо акустической подсистемы, применение которой для этих помещений ограничено из-за демпфирования акустических волн защитными кожухами оборудования.

В подсистеме контроля влажности фиксировались значения температуры в точке отбора информации об относительной влажности воздуха по 8 измерительным каналам в 3 контролируемых системой помещениях: по расположению основного оборудования -ШОТ (шахта опускных трубопроводов) каналы 1 и 2; помещение БС (барабан-сепаратора) каналы 3-5; помещение РГК (раздаточного группового коллектора) каналы 6-8; статистика 40 тысяч. В подсистеме контроля температурных полей фиксировались значения температуры в контролируемом помещении ШОТ непосредственно, по 20 измерительным каналам; статистика 60 тысяч.

В рассмотренные периоды времени течи теплоносителя и других ситуаций, влияющих на резкое и однозначно физически интерпретируемое изменение температурного режима в точках отбора информации, не возникало.

Результаты измерений температуры подсистемой контроля влажности представлены на рис. 2, где в качестве аргумента указаны номера измерений.

Рис. 2 - Измерения температуры по

номерам измерительных каналов (цифры у кривых) и суточная шкала (пунктир). Данные каналов 3, 5, б, 8 близки к показанным (4 и 7) и опущены для ясности рисунка. Выноски 1 и 2 (в кружках) - примеры локальных волн

Объём статистики и точность измерений позволяют получить весьма подробные распределения.

Рис. 3 - Распределения температуры. Сплошные кривые - аппроксимация /е„(х), пунктир - аппроксимация нормальным распределением. Стрелками показаны средние значения

Здесь заштрихованы гистограммы, полученные из предположения о распределениях близких к нормальным. Из-за колебательного режима изменения температуры (см. рис. 2) без потери нужной физической информации для описания общего состояния лучше перейти к более укрупнённой группировке. В качестве общих характеристик этих распределений видны асимметричность, многокомпонентность и значительные колебания плотности даже для соседних значений. Качественно можно заключить, что первое распределение - экспоненциальное, близкое к равномерному, второе - похоже на экспоненциальное, два последних - промежуточные между экспоненциальным и нормальным.

Результаты обычного статистического анализа исходных данных (т.е. без какого-либо гистограммирования) показывают недостаточность описания нормальным распределением этих сложных распределений.

Таблица 2 - Результаты статистического анализа по каналам 1,2,4, 7

Характеристики\каналы 1 2 4 7

Среднее, т 39,53 29,07 35,15 35,39

Стандартное отклонение, а 1,34 0,41 0,69 0,80

Коэффициент асимметрии, А&=т^а> 0,16 1,46 0,68 0,66

Коэффициент эксцесса, Ех= т/о*-3 -1,34 1,92 -0,06 -0,50

Как видно из рис. 3 и таблицы 1, для описания температурного состояния (хотя бы только эффективной температуры, т.е. такой, при которой объект находится максимальное время) описательных возможностей нормального распределения не достаточно. Качественный анализ указывает на экспоненциально-нормальное распределение. Результаты использования этого распределения для описания рассматриваемых случаев изображены на рисунке 3 и даны в таблице 3.

Таблица 3 - Значения параметров аппроксимирующего экспоненциально-нормального

Параметры\каналы 1 2 4 7

Нормирующий коэффициент, А 9941 19076 13997 13784

Параметр сдвига с 36,89 28,71 34,78 34,89

Параметр асимметрии а 12,44 0,478 0,702 0,904

Параметр разброса Ь 0,1219 0,287 0,676 0,690

Значение оценки %2 0,0016 0,0338 0,0835 0,0219

Доверительная вероятность % 98 85 77 85

Сравнение таблиц 2 и 3 показывает их согласованность; интерпретация результатов модели также согласуется с физическим пониманием описываемых процессов. Достаточно хорошая аппроксимация распределений позволяет использовать моду этого распределения как оценку эффективной температуры.

Близкие к нормальным распределения по 4 и 7 каналам (см. пунктир на рис. 3) дают худшую оценку х2 (соответвтвующие значения 0,265 и 0,234, что для усечённых распределений соответствует примерно 70 % доверительной вероятности). Для этих (хороших) случаев использование нормального распределения приводит к сдвигу оценки эффективной температуры примерно на 0,5 °С.

Отдельно рассмотрен режим с наименьшим возможным влиянием внешних дополнительных факторов. Наиболее близкий к такому «стационарному» участку, выбран интервал с 0 по 15000 измерений канала 2 (см. рис. 2).

Рис. 4 - Распределение температуры в помещении 1, канал 2. Сплошная линия

- аппроксимация экспоненциально-нормальным распределением, пунктир - нормальным распределением

Температура в режиме с наименьшим влиянием факторов, обуславливающих общее изменение, неплохо описывается обоими рапределениями. Соответствующие значения оценки £ для экспоненциально-нормального 0,417 и для нормального 2,34, что соответсвует доверительной вероятности 93 % для экспоненциально-нормального (при 3-х степенях свободы) и почти 90 % для нормального (при 6-и стелеях свободы).

Обратим внимание на то обстоятельство, что учёт асимметричности приводит к более точному описанию эффективной температуры и значительно (примерно на порядок, а в данном случае - в 5 раз: 2,34/0,417) более точной аппроксимации, что в дальнейшем будет использовано при конструировании композиций (смесей) для описания распределений при изменяющихся режимах.

Более подробно рассмотрена локальная волна колебаний, как основной конструкционный элемент общего температурного режима: несимметричные колебания (выноски 1, 2 рис. 2), видом напоминающие одну волну |8шх|. Амплитуда этих локальных колебаний непостоянна и составляет =1 "С, т. е. примерно четверть всего интервала изменения температуры, и на 2 порядка больше измерительной точности, что дает возможность считать эти элементы представительными по отношению к процессу в целом и при этом с достаточной статистикой. Форма и флуктуации этих колебаний определяют сложность распределений представленных на рис. 3 (в противном случае наблюдались бы только распределения близкие к равномерным). Для анализа взят интервал 4536 - 5996 (выноска 1 на рис. 2), где колебания наименее рассинхронизированы.

38 36

34 32 30

•а ■ ■ ' п '—'—1—'---'-1->—1-1—'—'-'—|-1-1---

4600 4800 5000 5200 5400 5600 5800 6000 «боо «¡00 5000 5200 5400 5600 5800 6000

Рис. 5 - Локальная температурная волна. Условные границы волны показаны стрелками.

Фрагмент - в подробном масштабе 30 измерений (4826 - 4856 канал 2; кружкакми отмечены зафиксированные значения) Как видно из левой части рисунка, в этом временном интервале верхняя кривая (канал 1) не представляет локальную волну: показывает конец одного колебания и начало следующего. Наименее флуктуирующая нижняя кривая (канал 2) показывает режим близкий к постоянному. Пучок кривых даёт результаты измерений по всем остальным

каналам. Фрагмент показывает типичную картину результатов измерений на небольшом промежутке времени (полчаса) слабо флуктуирующей величины и может иллюстрировать точность измерений.

Правая часть рисунка - в увеличенном виде пучок кривых. Верхние 3 кривые (сверху вниз: каналы 5, 3, 4) - распределения в помещении БС, которое более чувствительно к колебаниям температуры. Соответствующие распределения для них даны на рис. 6.

каналы: 5, 3,4

Очевидно, что все эти распределения существенно асимметричны и имеют форму близкую к экспоненциальному распределению. (Наличие экспоненциальной формы здесь, также как и при предыдущем более общем рассмотрении (рис. 3), не кажется случайным и возможно определяется спецификой АС, являсь косвенным следствием экспоненциального характера ядерно-распадных процессов). Поэтому для описания этих распределений так же использовано экспоненциально-нормальное распределение.

Результаты статистического анализа и аппроксимации распределений, данных на рис. 6, приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Характеристики распределений температурной волны 4556 - 5956 в помещении БС по каналам 3,4, 5.__

Характеристики\каиалы 3 4 5

Среднее, т 35,26 35,18 35,58

Стандартное отклонение, а 0,24 0,19 0,27

А5 -0,91 -0,77 -0,99

Ех -0,018 -0,30 -0,039

Ог 0,021 0,013 0,024

<7| 0,039 0,023 0,048

А 465 426 482

с 35,50 35,37 35,870

а -0,32 -0,26 -0,39

Ь 0,083 0,066 0,0074

X 0,428 0,952 0,198

% 98 91 99

Коэффициенты корреляции 1 0,982 0,979

1 0,979

Строки последовательно представляют: среднее - т, стандартное отклонение - о, коэффициент асимметрии (Ах = т, /сг3, где тз - третий центральный момент), коэффициент эксцесса (Ех=т4/а4-3), аг правую и щ - левую составляющие дисперсии (а1 = а2г + ег,2), значения параметров аппроксимирующего экспоненциально-нормального распределения: А - коэффициент количества наблюдений, а - показатель асимметрии, Ь -показатель разброса, с - параметр сдвига, х - отклонение от аппроксимирующего распределения, % - соответствующую доверительную вероятность в процентах.

Значительные отличия от 0 коэффициентов Ля и Ех, обычно используемых для сравнения с нормальным распределением, указывают на необходимость использования распределения с более широкими описательными возможностями. То же самое указывает и неравенство составляющих дисперсии. Вариации этих значений отражают разнообразие форм распределений. Аналогично рассмотрена локальная волна в режиме повышения температуры (см. выноску 2 на рис. 1), представимая распределением /„(.*) с доверительной вероятностью 89 %.

Далее описана динамика изменения формы распределения на участках перехода от одной локальной волны к следующей. Из этого рассмотрения следует, что сложность, мнофакторность процессов приводит к многокомпонентным, многомодальным распределениям. В определённых случаях эти распределения упрощаются и могут быть описаны экспоненциально-нормальным распределением, т.к. оно учитывает асимметричность и может описывать наблюдаемые процессы повышения и понижения температуры. Нормальное распределение является скорее исключительным случаем, чем типичным.

Анализ результатов прямых измерений в условиях работающего энергоблока показывает, что нормальное (или близкое к нему) распределение может появляться как правило при описании в режиме с наименьшим влиянием внешних факторов. Причина необходимости использования распределения с расширенными описательными возможностями обусловлена трудновыполнимыми и противоречивыми требованиями к измерительному процессу: статистика должна быть достаточно большой и значит время всего процесса измерений тоже большим, а объект за это большое время не должен флуктуировать или флуктуировать по крайней мере симметрично.

Из проведённого анализа данных по подсистеме влажности сделаны выводы: как правило, распределение температуры левоасимметрично, т.е. большую часть времени объект имеет температуру выше средней, и соответственно, оценка эффективного значения температуры за любой рассматриваемый отрезок времени, по которому ведется усреднение, не совпадает со средним и больше его. Даже для локальной волны, когда виден общий ход процесса, его сложность, флуктуации форм и обертонов не всегда позволяют указать с высокой (большей 90%) доверительной вероятностью распределение соответствующее наблюдениям. Поэтому в общем случае правильнее рассматривать описывающее распределение лишь как аппроксимирующее, ориентировочное без утверждения о том, что наблюдаемые значения распределены по указанному закону. Экспоненциально-нормальное распределение так же удобно как и базовые распределения (равномерное, экспоненциальное и нормальное), но встречается гораздо чаще и для разнообразных форм показывает лучшие (и не плохие) результаты, чем другие распределения.

Данные подсистемы контроля температуры (помещение ШОТ) на порядок более подробны, что позволяет получить более точное модельное описание. Выявленная при рассмотрении данных подсистемы контроля влажности многофакторность процессов, приводящих к многомодальным распределениям здесь проявляется как основное явление.

Общее описание результатов измерений температуры подсистемой контроля температуры дано в левой части рис.7, где в качестве аргумента указаны даты измерений.

3,4, 18 11, °С

8, 9, 10, 11, 12, 13,14, 15, 16, 17

11

12 1530 '15 ' 17

008 1 0/3/2008 10/5/2008 10/7/2008 -10000 0 ЮООО 20000 ЗОООО 40000 20000 60000 70000

Рис. 7 - Общая картина измерений температуры подсистемой температурного контроля в помещении ШОТ. У групп каналов даны номера входящих в них каналов; у кривых даны номера каналов - представителей групп. В правой части - температура по каналу 3 Как видно, каналы разбиваются на 3 группы. Внутри группы значения близки примерно так, как приведённые во второй группе, распределения по каналам 12 и 15. Для ясности рисунка некоторые кривые исключены. У групп каналов даны номера входящих в них каналов. Пример типичного температурного режима в более подробном масштабе по каналу 3 дан в правой части этого рисунка, где по оси х указаны номера измерений. Диапазон изменения температуры по каждому каналу примерно 3 °С. Видно падение температуры по всем каналам примерно на 2 "С в первой половине третьих суток и в остальное время постепенный рост. Отметим, что характерные локальные колебания по разным каналам могут отличаться на порядок. Нужно отметить также отдельные выбросы иногда достигающие 1 "С, т.е. на 3 порядка больше точности.

Распределения температуры по каналам, приведённым на рис. 7, даны на рис. 8.

Рис. 8 - Распределения температуры и их аппроксимация смесью. Номера каналов даны в

правом верхнем углу

Также как и в подсистеме контроля влажности, все распределения асимметричны, но гистограммы показывают, что имеет место сложный, многофакторный процесс, имеющий несколько состояний. То же самое показывают и результаты обычного статистического анализа.

Характеристики \ каналы 2 3 7 11 12 15 17 19

Среднее, т 108,4 152,7 113,2 139,0 135,1 135,2 132,1 115,9

Стандартное отклонение, а 0,7477 0,3480 0,9274 0,3393 0,5601 0,4035 0,4902 0,9005

Коэффициент асимметрии, М= /яуст3 -0,393 -0,801 0,184 -0,867 -0,756 -0,736 -0,386 -0,407

Коэффициент эксцесса, Ех= т/в4-3 -1,30 -0,01 -1,50 -0,344 -0,643 -0,122 -0,823 -1,09

0,2372 0,0442 0,4635 0,0397 0,1116 0,0594 0,1047 0,3373

01 0,3218 0,0769 0,3965 0,0753 0,2021 0,1034 0,1356 0,4735

Большие значения отрицательного эксцесса соответствуют наблюдаемым нерегу-лярностям, типа «провалов» в гистограммах. Попытка описать состояние унимодальным распределением также указывает на сложность и многофакторность явления. Результаты аппроксимации наиболее близких к нормальному распределению (каналы 3, 15, 17) более общим, учитывающим асимметрию, экспоненциально-нормальным распределением дают следующие значения 0,205; 0,418; 0,368, что соответствует (при двух степенях свободы) доверительным вероятностям: 90 %; 80 %; 85 %. Для более точной характеристики температурного поля помещения не достаточно не только нормального распределения, но и экспоненциально-нормального.

Для описания сложного, многомодального распределения требуются специальные методы. Один из наиболее простых и удобных - аппроксимация смесью.

Далее в работе анализируются основные состояния как компоненты смеси. Рассматриваются способы их выделения и описания. Указываются удобства использования /„ (х) и графического метода на этой стадии работы. Затем излагается методика построения смеси как многомодального распределения, являющегося суммой распределений, описывающих основные состояния. Изложение сопровождается примером построения смеси и анализом некоторых вариантов работы, используя данные по каналу 7 (выделен штриховкой на рис. 8). Результаты применения описанной методики к данным температурного мониторинга ШОТ показаны аппроксимациями, приведёнными на рис. 8 и таблицей значений параметров и оценок полученного описания.

Таблица 6 - Описание температурного состояния помещения ШОТ бимодальными распределениями_

Канал А, а1 Ь, С/ Л2 <32 ъ2 С2 г2 %

2 2700 864 7,37 107,17 5895 0,0417 0,119 109,00 1,17 99

3 3551 -0,0961 0,107 152,09 9780 -0,0492 0,226 152,83 0,407 99

7 3592 -0,621 0,389 114,47 9702 0,833 0,157 112,00 0,826 99

11 5940 0,12 0,0345 138,24 7947 -0,0946 0,199 139,19 2,96 99

12 615,8 -1,67 27,3 134,61 5437 -0,493 0,385 135,39 3,60 98

15 3962 -0,0322 0,142 134,48 10331 0,0599 0,230 135,29 0,571 99

17 2707 -0,0149 0,235 131,44 7363 -0,183 0,373 132,41 0,527 99

19 3602 0,541 0,550 114,65 10123 0,195 0,308 116,42 0,368 99

Как и ожидалось, использование функций распределения с широкими описательными возможностями позволяет выявить не только многокомпонентность и разнообразие состояний, но и индивидуальность каждого канала.

Сделаем одно очевидное методическое замечание общего характера к свойствам смесей экспоненциально-нормальных распределений: распределения смесей, построенные на базе экспоненциально-нормального распределения, могут быть определены как на бес-

конечном, так и на конечном промежутке, но всегда бесконечно дифференцируемы и имеют все моменты.

Использование feп (х) позволило получить описание общего состояния объекта за интервалы времени порядка десятка суток. Был проведён более подробный анализ, позволивший выделить и описать состояния объекта за время порядка суток. Рассмотрена динамика плавного перехода объекта из одного состояния в другое, т.е. описаны состояния за время порядка часа. Использование функций распределения во всех этих случаях позволило уточнить описание. Как известно, и можно видеть из приведённых рисунков, переход из одного состояния в другое может осуществляться за время порядка минут. Особенно важным случаем резкого перехода является повышение температуры, т.к. такого рода переход может быть обусловлен развитием трещины и/или образованием течи.

Известны описания повышения влажности и изменения температуры в результате моделирования развития течи, как численных (не аналитических) решений системы уравнений теплопроводности, т.е. рассмотрение проблемы на термодинамическом уровне, выполненное НИКИЭТ. Проводимое в данной работе исследование ни какой мере не отрицает и не противопоставляется существующим методам, примененным в действующих системах диагностики, в частности основанным на совокупном корреляционном анализе, но является дополнением к анализу температурного состояния. Во многих случаях (но не всегда) течь сопровождается повышением температуры. Из имеющихся данных ситуацию с наиболее быстрым ростом температуры (близкую к описанной в работах автора, список приведен в приложении) можно найти в канале 12 измерения 37800 - 39960.

На рис. 9 приведены: а) график температуры за всю неделю, где виден значительный скачёк повышения температуры и б) более подробный график области перехода из состояния с низкой температурой в состояние с более высокой.

136,0 135,5135,0 134,5 134,0 133,5

n(IOsec)

10000 20000 30000 40000 50000 60000

135,0 134,8 134,0 134,4 134,2 134,0 133,

n(10sec)

36000 37000 38000 39000 40000 41000 42000

а) б)

Рис. 9 - Измерения температуры по 12 каналу: а) стрелками выделен скачёк температуры (37800 - 39960); б) область скачка температуры (35640 - 42120), крайними стрелками отделены начальное (35640 - 37800) и конечное (39960 - 42120) состояния, скачёк (37800 -39960) разделён пополам средней стрелкой Прежде всего, из этого рисунка виден колебательный характер изменения и роста температуры. Скачёк (37800 - 39960) представляет повышение температуры на 1 °С за 6 часов со средней скоростью 0,16 0С/час или 4,6-10"5 "С/с. Напомним, что измерения проводились 1 раз за 10 секунд. Эта скорость на порядок выше, чем при обычном режиме повышения температуры, например таком, как в интервале наблюдений 42000 - 60000 (1 "С за 50 часов), т.е. 5,5-Ю"6 °С/с. Из правой части видны также отдельные участки, где скорость была ещё выше. В интервале измерений 37800 - 38000 температура повышалась со скоростью 1,5 °С/час, (4-Ю 4 °С/с), что на 2 порядка выше обьиной.

Состояния за эти промежутки времени неплохо описываются /„ (х) (доверительная вероятность ~ 95%). Условия задачи позволяют рассмотреть задачу более подробно.

Рис. 10 - Более подробное рассмотрение переходного состояния: интервалы 37800 - 38880

и 38880-39960

Большая асимметрия распределения на первом участке показывает, что здесь наблюдается отмеченное при анализе рис. 9 повышение температуры с большей скоростью, чем на втором. Хотя доверительная вероятность представления на 1 участке остаётся высокой (94 %) видно присутствие частот при малой температуре. Ещё более заметен этот эффект во 2 участке. Именно он снижает доверительную вероятность до 60 %. Таким образом, в данных подсистемы температурного контроля колебательный характер начинает проявляться при статистике порядка 1000 (что соответствует временному интервалу порядка 3 часов). Поэтому приведённое описание при большой статистике полезно при анализе ситуации штатного повышения температуры, на стадиях идентификации модели для определения и уточнения её параметров, но не решает задач классификации и прогнозирования.

Начало и развитие течи, сопряженное с резким изменением температуры, наиболее сильно отражается на поведении производной. Как видно из рис. 9 б), изменение температуры происходит не гладким, а нерегулярным многократным скачкообразным путём: присутствуют как скачки вверх (повышение температуры), так и скачки вниз (понижение). Механизм общего повышения состоит в том, что скачки вверх осуществляются чаще, чем вниз, и величины скачков вверх преимущественно больше, чем вниз, что и определяет общий рост производной температуры по времени, которая не может быть гладкой и регулярной.

Обычно такая ситуация рассматривается как результат наложения (суммирования) шума на полезную информацию (сигнал). Для исследования влияния этих факторов (их разделения) обычно используются фильтры. Основное назначение которых подавить влияние локальных скачков и тем самым выявить общую закономерность (в нашем случае - значительный устойчивый рост значений результатов измерений температуры). В работе приведены результаты использования простейшего скользящего фильтра производной функции температуры для ширин фильтра 120, 240 измерений.

Сопоставляя эти результаты можно, например, увидеть более ясное выделение повышения температуры в области измерения номер 38000 с увеличением ширины фильтра, можно также увидеть и другие закономерности. Очевидно, что использование более сложных фильтров с привлечением регрессионного анализа улучшит результаты. Однако главное, что следует отметить - это нерегулярность (хаотичность) поведения производной (масштаба ±110'5 °С/с для фильтра шириной 240). Для целей оперативного описания (и прогнозирования) в короткие промежутки времени (порядка минут, а не часов) эта нерегулярность указывает на необходимость рассмотрения задачи путём привлечения аппарата случайных процессов, т.е. совокупности функций распределения с параметрами зависящими от времени. Задачи прогнозирования быстрого повышения температуры по результатам данной работы могут быть решены с использованием модели, содержащей в качестве основного элемента рекурсивный фильтр под общим названием фильтра Калма-на, что описано в «Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация», B.C. Пугачёв, И.Н. Синицин.

Особенно заметное (резкое) изменение температуры происходит в начале процесса образования течи. Проведённое рассмотрение режима подъёма температуры, позволяет заметить, что быстрое изменение температуры опережает рост амплитуды колебаний шума. Быстрое повышение температуры сопряжено с ростом средней производной и ещё большим ростом дисперсии (свойство, приводящее к не робастности среднего в этих условиях оказывается полезным). Поэтому такая характеристика как коэффициент вариации производной должна быть чувствительной к быстрому изменению температуры в условиях зашумлённости. Как можно видеть из следующего рисунка, использованный нами простейший фильтр, детектирует этот эффект.

0,030 0,025 0,020 0,015 0,010 0,005 0,000 -0,005-

(сг/ш)3

/сг/т)3

120

0,0008 0,0006 0,0004 0,0002

п(ЮЭЕС) 0,0000

240

пМОЭЕС)

36000 37000 38000 39000 40000 41000 42000

36000 37000 38000 39000 40000 41000 42000

Рис. 11 - Иллюстрация детектирующей способности вариации производной температуры.

Длина скользящего фильтра указана в правом углу Для характеристики локальных участков изменения температуры на рис. 11 использован куб вариации производной взятый со знаком среднего, усреднённый по длине скользящего фильтра. Детектируются как участки резкого повышения температуры, так и понижения; участки плавного изменения температуры вырождаются в ноль. Избирательная способность к величине и длительности изменения температуры зависит от величины области усреднения (длины скользящего фильтра). Например, участок наиболее значительного роста температуры (т.е. с учётом не только величины производной но и длительности её большого значения - область измерений номер 38000) явно выделяется уже при длине простейшего усреднения порядка 100. Величина производной температуры, усреднённая по длине скользящего фильтра, определяет высоту пика (значение по оси У), а длительность состояния с таким значением производной - ширину пика (сравни с рис. 9 б). Это свойство (соотношение высоты и ширины пика) возможно будет полезно при отбраковке флуктуаций не связанных с трещиной или течью.

Как было сказано выше, более точное описание температурного состояния нужно не только как таковое, но влияет на точность определения физических характеристик зависящих от температуры. Например, повышение точности измерения температуры в аккустической системе идентификации течи (из-за температурной зависимости скорости звука) повышает оперативность и точность определения места течи в несколько раз (почти на порядок). Полезным в силу своей общности является развитый нами подход исследования температурных полей, основанный на описаниях функциями распределения.

Применение развитой в работе методики к результатам прямых измерений абсолютной влажности в условиях течи при работающем оборудовании не встречает каких-либо трудностей и показывает, что идентификация начала течи возможна за значительно (в некоторых случаях в несколько раз) меньшее время, чем предельно необходимое в рамках применения концепции ТПР.

Анализу подлежали недельные измерения абсолютной влажности по 8 каналам измерения абсолютной влажности СКТТ в помещении верхнего блока АС с ядерной энергетической установкой типа ВВЭР: 50615 измерений с интервалом 11,9 секунды.

Как видно из приведённого графика, на рис. 12 при уже описанном (см. рис. 2) основном колебательном режиме работы оборудования резко выделяется полусуточная область повышенной влажности (при измерениях 27000 - 30000), связанная с событием течи (измерения 26680 - 30270). Наибольший интерес в этом случае представляет проблема определения начала течи за минимальное время. Измерения влажности прямо связаны с течью и для решения этой задачи можно применить идентификатор, полученный при исследовании температурных состояний.

1000 2000 3000 4000 5000

12 - Измерения влажности по каналам показывающим крайние значения. Стрелкой показана область начала течи

28800 26900 27000 27100 27200 27300 27400

Рис. 13 - Значения влажности и значения показаний идентификатора с фильтром длины 120 в одно и то же время (изм. 26550 - 27450)

Применение того же, что и при исследовании температуры, идентификатора (даже без коррекции использованных ранее констант) показывает такие же результаты (см. рис. 11): идентификатор не чувствителен к плавному изменению влажности, характерному для штатного режима и резко чувствителен к быстрому изменению, обусловленному течью (см. рис 11, пик и его обсуждение). Начало детектированного повышения влажности в более подробном масштабе (рис. 13) показывает быстрый рост идентификатора относительно шума (нижняя часть рис. 13) при ещё небольших абсолютных значениях увеличения влажности (верхняя часть рис. 13). Задавшись троекратным устойчивым превышением уровня шума, идентификатор определяет время начала идентификации течи соответствующим измерениям большим 2700.Таким образом, результаты исследования температурного поля непосредственно прилагаются к проблеме идентификации течи по результатам прямых измерений влажности.

По результатам проведенных исследований - анализа распределений измерений температуры при различных режимах работающего энергоблока в помещении ШОТ и точках отбора информации об относительной влажности помещений ШОТ, БС и РГК, сравнительного анализа качества аппроксимации различными функциями распределений, сделан вывод, что разработанный математический аппарат, базирующийся на экспоненциально-нормальном распределении, эффективен при описании основных типичных состояний и их динамики, многофакгорных состояний температурного режима во временном диапазоне от месяца до часа. Применение нормального распределения корректно и приемлемо в случаях стабильности объекта и процесса измерений, включая влияющие величины, отсутствия асимметрии, редко реализуемых на практике. Эффективность разработанного аппарата обусловлена широкими описательными возможностями предложенного распределения я определяется качеством аппроксимации данных экспоненциально-нормальным распределением (или их смесью -для многофакторных состояний): как правило среднеквадратичная оценка в 5 - 7 раз (а часто - на порядок и более) лучше, чем нормальным. Более точные оценки параметров температурных распределений позволяют найти близкие к действительным значения характеристик температурных полей в контролируемых помещениях, на основании которых формируется информация о возможном наличии течи теплоносителя подсистемой температурного контроля и подсистемой контроля влажности (при вычислении значений относительной влажности с использованием результатов измерений температуры). Коррелированное по соседним (по

расположению в поле температуры) каналам изменение температуры в помещении ШОТ на 2-3 °С характеризует возникновение течи и ее изменение от 0 до 230 л/час, что является предельным значением для принятия решения. Так же известно, что использование действительных значений температуры в контролируемом помещении в расчетах скорости звука для реальных условий позволяет значительно (почти на порядок - с 15-18 % до 1,5-3,0 %) уменьшить систематическую ошибку локализации места течи акустической подсистемой.

Предложенные методы построения и применения экспоненциально-нормального распределения в части вычислительных задач обработки данных сводятся к традиционным процедурам для работы с нормальным распределением, в связи с чем практическое приложение этих новых методов не сопряжено с какими-либо дополнительными трудностями и позволяют оптимизировать процедуры оценки параметров данных автоматизированными системами контроля и обнаружения течи. Реализация разработанных методов в системах контроля и обнаружения течи теплоносителя КуАЭС, ЛАЭС показала, что при диапазонах изменения температуры в 2-3 °С, характеризующего событие, за счет более корректной обработки измерительной информации для обнаружения течи достижимо повышение точности контроля параметров температурных полей на 5-10 % в зависимости от значимости асимметрии, что является существенным и может сыграть определяющую роль в обнаружении течи и предотвращении разрыва трубопровода. Реализация предложенного и апробированного в подсистемах контроля температуры и влажности ЛАЭС, НВАЭС способа ранней идентификации события анализом вариации производной процесса позволит снизить время обнаружения течи более чем в 2 раза.

В четвертой главе рассмотрены результаты внедрения комплекса научно-технической и нормативно-методической базы метрологического обеспечения неразрушаюгцего контроля и диагностики АС.

Опыт, полученный при эксплуатации систем контроля течи теплоносителя и проведении испытаний на действующих энергоблоках, показал, что в составе четырех подсистем системы контроля течи теплоносителя обладают высокой надежностью и чувствительностью, подтвержденными следующими метрологическими характеристиками: - чувствительность обнаружения течи, не хуже 3,8 л/мин в течение не более 1 ч;

- относительная погрешность измерения расхода течи, % 20;

- определение местонахождения течи с погрешностью в пределах, м 1;

- диапазон измерения уровня звукового давления, дБ -50-110;

- частотный диапазон излучения, кГц 3-30;

- предел допускаемой основной погрешности, дБ ±3;

- измерение уровня звукового давления, дБ 0,5;

- диапазон измерения объемной р-активности аэрозолей, Бк/м3 25-105;

- пределы допускаемой относительной погрешности измерения р- ±50; активности, %

- диапазон измерения влажности, % 5-98;

- пределы допускаемой относительной погрешности измерения влажности, %

- в диапазоне (10-98)% ±2;

- в диапазоне (5-10) % ±1;

- пределы допускаемой относительной погрешности измерения температуры, °С ±0,5.

Проведен мониторинг состояния системы метрологического обеспечения неразрушаюгцего контроля и диагностики АС, как со стороны метрологической службы эксплуатирующей АС организации - концерна Росэнергоатом, так и со стороны органов Государственной метрологической службы - Госстандарта, на основании чего разработана концепция метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС, обоснованы, разработаны и приняты 27, руководящих документов. В разработанных документах реализованы требования Федеральных законов «Об использовании атомной энергии» и «Об обеспечении единства измерений», в развитие Указа Президента Российской Федерации «Об эксплуатирующей организации атомных станций Российской

Федерациии». В документах рассмотрены и обоснованы основные направления системной деятельности по метрологическому обеспечению неразрушающего контроля и диагностики, включающие требования к техническим средствам и методикам (методам) измерений, используемых в основной и вспомогательной сферах деятельности АС.

Офера метрологическом обеспечения

Службы эксплуатацни оборудования

Метрологическая служба Специалисты

Эталоны, средства Техническая, нормативная. калибровки, шверки, методическая документация стандартные обточны

Метрологическая эксперппа. аттестация

Калибрт>икя. понсрка

Результаты ^кспергил калибгоши. повеем

Службы псиазоупшрншо кснстш и лиатхткй

Специалиста по\ иеразруптающому контролю и диагностике

Средства неразрушаюдас!

КОН1РО.Ш КДШ!Н"е-ТИКИ(

яао [реечные стандарт«/]'

Сфера решающего

РМ&ЩЫ /хоягродй

Мсзоды. рег.томоггы вопдрьда и дпэгностикп. методики (методы! измерений-

йши-ностшч!

Неразрушающе© «очтейетвле

Репудкгаг измерений

У- .¿а,;-:-?

Рис. 14 - Концепция метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций Впервые в отрасли определены основные положения по метрологическому обеспечению неразрушающего контроля и диагностики на АС (РД ЭО 0318-01), определены общий подход и критерии разграничения сфер распространения Государственного и ведомственного метрологического надзора, основные требования и порядок организации метрологического обеспечения средств измерений и методик (методов) измерений для целей неразрушающего контроля и диагностики на АС, в т.ч.: первичная калибровка и утверждение типа средств неразрушающего контроля и систем диагностики, периодическая калибровка и поверка средств неразрушающего контроля и систем диагностики, аттестация методик (методов) измерений, входящих в регламенты неразрушающего контроля или применяемых при диагностике, аттестация стандартных образцов и пр.

Разработаны и введены в действие методические документы систем оперативной диагностики состояния оборудования АС: К892 №47580-2002 «Методика оценивания метрологических характеристик измерительных каналов теплотехнических параметров АСУ ТП АЭС расчетным способом»; СКТТ 983.03.1-2001 ПМ1 «Система контроля протечки теплоносителя первого контура реакторной установки типа ВВЭР. Типовая программа и методика первичной калибровки» и т.д. (см. Приложение),

Впервые обоснованы и введены в действие нормы точности измерений основных теплотехнических величин для атомных электрических станций с водно-водяными энергетическими реакторами ВВЭР-1000 (РД ЭО 0515).

Впервые в России введена процедура первичной калибровки РД ЭО 0202 «Методические указания. Первичная калибровка СИ. Организация и порядок проведения», как решение задачи метрологического обеспечения уникальных единичных средств измерений, в том числе из состава средств неразрушающего контроля и систем диагностики, остро вставшей после отмены ГОСТ 8.326 «ГСИ. Метрологическая аттестация средств измерений». Введение операции первичной калибровки в практику метрологического обслуживания измерительного оборудования на базе ранее разработанной и введенной в действие в рамках Российской системы калибровки Подсистемы калибровки для АС: РД ЭО 0061 «РСК. Подсистема калибровки для АС. Основные положения» и т.д., см. Приложение, по-

Решение о объекта

зволило впервые осуществить метрологическое обеспечение контрольно-измерительного оборудования, находящегося в эксплуатации на АС вне сферы государственного регулирования (метрологического контроля и надзора).

Введение в действие системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики на действующих АС, разработанный нормативный и методический комплекс позволили создать эффективный механизм управления метрологическим обеспечением неразрушающего контроля и диагностики АС, повысить достоверность результатов контроля и диагностики элементов, конструкций и оборудования энергоблока АС, снизить риски принятия ошибочных решений и действий при управлении АС от использования недостоверной измерительной информации. Основные результаты и выводы

- показано что для обнаружения течи теплоносителя ядерных энергоустановок АС с чувствительностью не хуже 3,8 л/мин за время не более часа в системах автоматизированного контроля необходимо использоваеие не менее трех независимых информационно-измерительных подсистем и обосновано, что наиболее эффективно применение в таких системах акустического, гидрометрического, радиометрического и термометрического методов контроля;

- предложен метод, основанный на применении экспоненциально-нормального распре-

<.*-с)г

деления /е„ (л) = А (а, Ь) • е "<-х~с^2Ь и разработан математический аппарат обработки результатов измерений и описания флуктуирующих и многофакторных состояний, показана эффективность его использования при функциональной обработке данных для повышения достоверности обнаружения и контроля течи теплоносителя в полномасштабных автоматизированных системах;

- на основе экспоненциально-нормального распределения разработана математическая модель составляющих температурного состояния и установлены типичные распределения температурных полей, включая закономерности динамики, в контролируемых помещениях энергоблока с реакторной установкой РБМК-1000;

- предложены удобные для использования в инженерной практике простые и эффективные методы аппроксимации результатов измерений экспоненциально-нормальным распределением, позволившие оптимизировать процедуру оценки параметров данных автоматизированных систем контроля и обнаружения течи теплоносителя, внедренных на КуАЭС, ЛАЭС, НВАЭС;

- разработан и обоснован метод анализа сложных, многофакторных процессов, на основе представления их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения, позволивший установить закономерности, характеризующие температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС;

- реализация разработанных методов экспоненциально-нормального распределения в системах контроля и обнаружения течи теплоносителя КуАЭС, ЛАЭС показала, что при диапазонах изменения температуры в 2-3 °С, характеризующего событие, за счет более корректной обработки измерительной информации для обнаружения течи достижимо повышение точности контроля парметров температурных полей на 10%. Реализация предложенного и апробированного в подсистемах контроля температуры и влажности ЛАЭС, НВАЭС способа ранней идентификации события анализом вариации производной процесса позволит сниженить время обнаруженния течи более чем в 2 раза;

- разработана комплексная система метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС, введенная для обязательного применения на всех АС РФ. Система метрологического обеспечения АС отмечена в 2010 году золотой медалью Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии «За большой вклад в работы по метрологическому обеспечению безопасности эксплуатации атомных станций».

Приложение

Публикации по теме диссертации:

1. Кириллов И.А. Организационные основы метрологического обеспечения неразру-шающего контроля и диагностики на атомных станциях // 2-я Международная конференция «Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики» // Сборник докладов - Москва, 2001, с. 227 - 229.

2. A.A. Kirillov, I.A. Kirillov. Approximation of individual and mean cascades with energies above the GZK cut-off// Astroparticle Physics, 2002, pp. 1-12.

3. Фирстов В.Г., Кириллов И.А. Метрологическое обеспечение неразрушающего контроля и оперативной диагностики атомных станций // VI Международная научно-практическая конференция «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» // Сборник трудов - Москва, 2003, с. 211 - 215.

4. L.G. Dedenko, A.A. Kirillov, I.A. Kirillov, G.F. Fedorova, E.Yu. Fedunin. Description of Cascades with Energies Above the GZK Cut-Off // The 28th International Cosmic Ray Conference // Universal Academy Press - 2003, pp.1 - 5.

5. Кириллов A.A., Кириллов И.А. Общие свойства плотности распределения А*ехр(-(х-с)2/(а(х-с)+2Ь2)) // Математическое моделирование - 2004, том 16, № 1, с. 75 - 89.

6. Лысенко В.Г., Кириллов И.А. Метрологическое обеспечение неразрушающего контроля и оперативной диагностики ядерных энергетических установок // Мир измерений -Москва, №9,2004, с. 9 -12.

7. Финкель Б.М., Шиманский С Б., Кириллов И.А. Измерительные технологии в системах диагностики оборудования ядерных энергетических установок// Мир измерений - Москва, №9,2004, с. 17-21.

8. Фирстов В.Г., Соснин Ф.Р., Кириллов И.А. Нормативное и метрологическое обеспечение неразрушающего контроля и диагностики // Контроль. Диагностика. 2004. №10. с. 64 -65.

9. Кононогов С.А., Лысенко В.Г., Фирстов В.Г., Шевченко В.М., Кириллов И.А. Метрологическое обеспечение неразрушающего контроля и оперативной диагностики ядерных энергетических установок // III международная специализированная выставка-конференция приборов и оборудования для промышленного неразрушающего контроля и технической диагностики. Промышленный неразрушающий контроль NDT // Сборник докладов - Москва, 2004. с. 132 - 134.

10. Деденко Л.Г., Кириллов A.A., Кириллов И.А., Г.Ф. Фёдорова, Е.Ю. Федулин. Исследование распределения глубины максимума ШАЛ гигантских энергий функций А*ехр[-(х-с)2/(а(х-с)+2Ь2)] // Известия РАН. Серия физическая - Москва, том 69, № 3, 2005, с. 359 -362.

11. A.A. Kirillov, I.A. Kirillov. The exponential-normal form and its application to ultra high energy cascades investigation// Monte Carlo Methods and Applications vol. 15 No 2 (2009), pp. 107-133.

12. Кириллов A.A., Кириллов И.А. Экспоненциально-нормальное распределение и методы его использования в ядерной физике // Прикладная физика // Научно-технический журнал №6 - Москва, 2009, с. 23 - 35.

13. Кириллов A.A., Кириллов И.А. Описательные возможности и свойства распределения с плотностью Аехр(-(х-с)2/(а(х-с)+2Ь2)) Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009). с. 586-596.

14. Кириллов A.A., Кириллов И.А. Методы аппроксимации формой Аехр(-(х-с)2/(а(х-с)+2Ь2)) с учётом качества данных. Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009). с. 608-616.

15. Кириллов А.А., Кириллов И.А. Исследование каскадов ультравысоких энергий с использованием формы Аехр(-(х-с)2/(а(х-с)+2Ь2)). Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009). с. 625-633.

Нормативные и методические документы:

1. ГОСТ Р 8.565-96 «Метрологическое обеспечение эксплуатации атомных станций. Основные положения»;

2. РД ЭО 0318-01 «Метрологическое обеспечение неразрушающего контроля и диагностики на атомных станциях. Основные положения»;

3. СКТТ 983.03.1-2001 ПМ1 «Система контроля протечки теплоносителя первого контура реакторной установки типа ВВЭР. Типовая программа и методика первичной калибровки»;

4. СВШД 150.02-2001 ПМ1 «Системы вибрационной и виброшумовой диагностики реакторной установки типа ВВЭР. Типовая программа и методика первичной калибровки»;

5. СОССП 982.02.1-2001 ПМ1 «Система обнаружения свободных и слабозакрепленных предметов реакторной установки типа ВВЭР. Типовая программа и методика первичной калибровки»;

6. АТК 920.12-2001 ПМ1 «Аппаратура телевизионного контроля на атомных станциях. Типовая программа и методика первичной калибровки».

7. РД ЭО 0309-01 «Аппаратура контроля радиационной обстановки. Методики поверки (калибровки). Измерительные каналы мощности амбиентного эквивалента дозы гамма-излучения»;

8. РД ЭО 0310-01 «Аппаратура контроля радиационной обстановки. Методики поверки (калибровки). Измерительные каналы объемной активности гамма-излучающих радионуклидов в жидкости»;

9. РД ЭО 0311-01 «Аппаратура контроля радиационной обстановки. Методики поверки (калибровки). Измерительные каналы объемной активности бета-излучающих радионуклидов инертных газов»;

10. РД ЭО 0312-01 «Аппаратура контроля радиационной обстановки. Методики поверки (калибровки). Измерительные каналы объемной активности бета-излучающих радионуклидов аэрозолей»;

11. РД ЭО 0313-01 «Аппаратура контроля радиационной обстановки. Методики поверки (калибровки). Измерительные каналы объемной активности бета-излучающих радионуклидов парообразного йода-131»;

12. РД ЭО 0202-00 «Методические указания. Первичная калибровка СИ. Организация и порядок проведения»;

13. РД ЭО 0061-97 «РСК. Подсистема калибровки для АС. Основные положения»;

14. РД ЭО 0515-03 «Нормы точности измерений основных теплотехнических величин для атомных электрических станций с водо-водяными энергетическими реакторами»;

15. К892 №47580-2002 «Методика оценивания метрологических характеристик измерительных каналов теплотехнических параметров АСУ ТП АЭС расчетным способом».

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ ОБОРУДОВАНИЯ ЯДЕРНЫХ ЭНЕРГОУСТАНОВОК АТОМНЫХ СТАНЦИЙ.

1.1 Анализ состояния и развития систем диагностики оборудования ядерных энергоустановок.

1.2 Реализация концепции «течь перед разрушением» в проблеме безопасной эксплуатации атомных станций.

1.3 Обоснование требований к системам диагностики целостности трубопроводов охлаждающей и питательной воды ядерных энергоустановок.

1.4 Автоматизированные системы обнаружения и контроля течи теплоносителя.

1.5 Измерительные задачи температурного контроля при обнаружении и контроле течи теплоносителя.

ГЛАВА 2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНО-НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ОБНАРУЖЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ТЕЧИ ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ.

2.1 Основы создания экспоненциально-нормального распределения.

2.2 Общие свойства экспоненциально-нормального распределения и взаимосвязь с экспоненциальным и нормальным распределениями.

2.3 Функциональные возможности экспоненциально-нормального распределения для обработки результатов измерений с значимой асимметрией.

2.4 Методы оценки параметров распределений результатов измерений с применением экспоненциально-нормального распределения.

2.5 Интегральная функция и значения для расчёта параметров экспоненциально-нормального распределения.

ГЛАВА 3 ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ КОНТРОЛЯ ТЕЧИ ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНО-НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.

3.1 Исходные данные температурных измерений.

3.2 Типичные распределения результатов измерений температуры в подсистеме контроля влажности и динамика локальных функций.

3.3 Типичные распределения результатов измерений параметров температурных полей подсистемой температурного контроля.

3.4 Анализ сложных многофакторных процессов и их описание смесью функций распределения.

3.5 Сравнительный анализ аппроксимаций результатов измерений при различных гипотезах об их распределениях.

3.6 Применение экспоненциально-нормального распределения в задаче идентификации течи теплоносителя.

4 ОБОСНОВАНИЕ, РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ АТОМНЫХ СТАНЦИЙ.:.

4.1 Разработка концепции метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций.

4.2 Разработка нормативной базы системы метрологического обеспечения средств неразрушающего контроля и систем диагностики атомных станций.

4.3 Разработка методической базы системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций.

4.4 Разработка и внедрение комплексной системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций

Развитие экономики России, выход промышленного производства на новые рубежи требуют развития энергетического комплекса опережающими темпами. В этой связи Правительством РФ принят ряд программ развития ядерной энергетики РФ, как наиболее прогрессивной в энергетической отрасли. Производство тепловой и электрической энергии из ядерного топлива на атомных станциях (далее — АС) является наиболее высокотехнологичным, эффективным (экономически целесообразным из всех энергопроизводящих отраслей при учете всего производственного цикла от добычи сырья до производства тепловой и электрической энергии) и экологически безопасным из существующих в настоящее время технологий, позволяющих осуществлять генерацию электроэнергии в промышленных масштабах, несмотря на то обстоятельство, что по ряду признаков часть объектов АС является опасными производственными объектами, а производство — потенциально • опасным. Именно атомная отрасль использует самые передовые, научно обоснованные технологии и сама является генератором новейшей науки, техники, подлинной культуры производства и культуры безопасности [26].

Мировыми лидерами в производстве ядерной электроэнергии являются: США (836,63 млрд. кВт-ч/год), Франция (439,73 млрд. кВт-ч/год), Япония (263,83 млрд. кВт-ч/год), Россия (170,01 млрд. кВт-ч/год), Корея (142,94млрд. кВт-ч/год) и Германия (140,53 млрд. кВт-ч/год). В мире (32 страны) действует 443 энергетических ядерных реакторов общей мощностью- 376,692 ГВт. Ядерная (на территории1 РФ, вопреки физики ядерных процессов получения энергии за счет дефекта масс, а не атомных процессов типа испускания фотонов за счет изменения энергетических уровней электронов при. химических реакциях окисления» ценнейшего «природного топлива» — невосстанавливае-мых углеводородов, устоялся термин «атомная») энергетика в настоящее время играет существенную роль в производстве электроэнергии во многих странах мира. В ряде стран ее доля достигает более 50 %, а мировым лидером по доле АС в национальном производстве электроэнергии является Франция.

Атомная энергетика в этой стране развивается планомерно и устойчиво. Здесь эксплуатируются 59 атомных энергоблоков суммарной электрической мощностью около 70 ГВт, которые вырабатывают около 80 % всей электроэнергии страны. Доля атомной генерации в общем энергобалансе России около 17 %. Высокое значение атомная энергетика имеет в европейской части России (порядка 30 %) и особенно на северо-западе, где выработка на АС достигает 42 %, а в субъектах Федерации по месту расположения АС — 75-90 и более %. В настоящее время на 10 АС России эксплуатируется 32 энергоблока установленной мощностью 24,242 ГВт, из них 16 реакторов с водой под давлением: 10 ВВЭР-1000, 6 - ВВЭР-440; 11 - РБМК-1000, 4 - ЭГП-6, 1 реактор на быстрых нейтронах.

В Швеции доля выработки энергии на 10 энергоблоках составляет около 50 % в общем национальном производстве электроэнергии. В Японии эксплуатируются 55 ядерных энергоблока, которые производят в стране 34 % электрической энергии, и еще один строится. Причем в 1991 году их было 41, то есть за последнее десятилетие построено 14 новых энергоблоков. К 2016 году планируется доведение этой доли до 40 %. Все АС в Японии размещаются на морском побережье в сейсмически активных районах. На территории Германии действуют 17 ядерных энергоблоков, и доля вырабатываемой на АС электроэнергии составляет более 30 %. Самый большой в мире парк АС принадлежит США. Находящиеся в эксплуатации 103 энергоблока суммарной мощностью почти 100 ГВт обеспечивают производство почти 20 % всей электроэнергии страны. На семи ядерных энергоблоках в Бельгии вырабатывается почти 60 % электроэнергии страны. Почти 50 % энергии в Болгарии производится на 6 ядерных реакторах. В Великобритании 23 энергоблока дают около 20 % всей производимой энергии в стране. В Испании работают 8 энергоблоков, что позволяет производить 20 % энергии. Южная Корея получает 40 % всей электроэнергии от 20 работающих ядерных реакторов. В Словакии 6 ядерных установок обеспечивают более половины электропроизводства. 25 % энергии на Тайване производится на 6 ядерных энергоблоках. На

Украине работают 15 энергоблоков, которые обеспечивают примерно 50 % вырабатываемой энергии. 35 % мощности в Финляндии производится на АС (4 энергоблока) и в Швейцарии на 5 ядерных установках. В Чехии 6 энергоблоков обеспечивают более 30 % потребностей страны в электроэнергии. Бурно развивается при поддержке РФ данная отрасль и в КНР и Индии. Программы развития атомной энергетики приняты во многих странах мира. По данным МАГАТЭ к 2020 году в мире планируется ввести в эксплуатацию более 100 ядерных реакторов. По различным оценкам, к 2020 году только в государствах Азии будет построено от 40 до 80 новых энергоблоков. В настоящее время в 14 различных странах мира строятся 36 новых энергоблоков АЭС общей электрической мощностью более 23 ГВт. Среди стран, активно развивающих ядерную энергетику, можно выделить Францию, Украину, Финляндию, Японию, Южную Корею, Китай, Индию и др.

Если (теоретически) заменить все действующие в мире атомные электростанции на тепловые, мировой экономике, всей планете и каждому человеку в отдельности будет нанесен непоправимый ущерб. Этот вывод основывается на том факте, что выработка энергии действующими АС одновременно предотвращает ежегодный выброс в атмосферу Земли до 2300 миллионов тонн двуокиси углерода, 80 миллионов тонн диоксида серы и 35 миллионов тонн оксидов азота. Это происходит за счет уменьшения количества сжигаемого органического топлива на тепловых электростанциях. Кроме того, мало кто знает, что при сгорании органического топлива (угля, нефти) в атмосферу выбрасывается большое количество радиоактивных веществ, содержащих, в основном, изотопы радия с периодом полураспада около 1600 лет. При замене атомной энергетики на тепловую все эти вредные вещества оказались бы дополнительно в атмосфере (закрытие в Швеции атомной станции Барсебек-1 привело к тому, что: Швеция, впервые за последние 30 лет, вынуждена импортировать электроэнергию из Дании; на угольных электростанциях Дании было сожжены дополнительно сотни тысяч тонн угля из России и Польши, что привело к росту выбросов двуокиси углерода на 4 млн. тонн в год и значительному увеличению количества выпадающих кислотных дождей во всей южной части Швеции). Многолетний опыт эксплуатации АС во всех странах подтверждает, что АС не оказывают заметного (как сжигающие органическое топливо) вредного воздействия на окружающую среду. Накопленный опыт показывает, что отсутствие воздействия не зависит от срока работы АС — в составе парка АС имеются энергоблоки разных поколений. Среднее время эксплуатации действующих АС составляет на сегодняшний день около 30 лет. Надежность, безопасность и экономическая эффективность АС опираются не только на жесткую регламентацию процесса функционирования АС, но и на сведение до минимума влияния АС на окружающую среду [82].

Приоритетом эксплуатирующей АС организации является эффективное ведение технологического процесса при безусловном соблюдении критериев и принципов безопасности, что возможно достичь контролем и управлением техпроцессом только на основании достоверной измерительной информации об его параметрах и состоянии оборудования ядерной энергетической установки (далее - ЯЭУ) и энергоблока в целом. Контролируемых параметров и измеряемых величин - тысячи, точек отбора измерительной информации и средств измерений (в т.ч. измерительных каналов измерительных и информационных систем) - десятки тысяч на энергоблок АС. Для обеспечения эффективности и безопасности контроль и управление техпроцессом постоянно совершенствуются в соответствии с развитием науки и техники. Модернизируется штатное оборудование и вводятся новые точки контроля — измеряются новые параметры техпроцесса, недоступные для контроля ранее. Достоверность результатов измерений, необходимая для создания условий безопасной эксплуатации, обеспечивается, в том числе, дублированием (а порой и троированием) измерительной информации, ее избыточностью и замещением, использованием для контроля определенного параметра техпроцесса или состояния оборудования одновременно нескольких физических методов измерения, применением косвенных и совокупных методов измерений.

Безопасность и эффективность эксплуатации АС неразрывно связаны как единая часть технологического процесса с контролем и диагностикой состояния оборудования АС.

Для контроля течи теплоносителя ЯЭУ разработаны и введены в эксплуатацию автоматизированные системы с распределенными функциями измерений физических величин, совокупность которых характеризует своим поведением отсутствие/наличие течи и ее параметры. На энергоблоках АС с ЯЭУ — реакторными установками типа ВВЭР-1000 и 440 эксплуатируются системы контроля протечки теплоносителя первого контура (СКТТ), с РБМК-1000 — автоматизированные системы обнаружения течи теплоносителя (АСОТТ), которые контролируют наличие или отсутствие течи, а также производят оценку расхода теплоносителя через течь и координат места ее расположения. Учитывая важность этой проблемы, исследования и разработка автоматизированных систем обнаружения и контроля течи теплоносителя ЯЭУ ведутся во всех странах, обладающих ядерными производствами. В области разработки систем контроля и диагностики оборудования АС России (а также Украины, Литвы, Болгарии, Чехии, Словаки, Финляндии, Индии, Китая) большой вклад внесли A.A. Абагян, Е.П. Велихов, В.В. Клюев, В.А. Легасов, A.C. Штань, Б.В. Антонов, А.Ф. Гетман, H.H. Давиденко, Л.К. Исаев, Ю.Н. Козин, Н.Г. Рощин, Б.П. Стрелков, Б.М. Финкель, В.Г. Фирстов, В.М. Шевченко. Также хорошо известны работы G. Bartholome, R. Keskinen, R. Olson, S. Rahman, J. Zdarek.

Повышение эффективности способов обработки измерительной информации о текущих значениях физических величин, получаемой от первичных измерительных преобразователей по измерительным каналам систем диагностики, описания физическими и математическими моделями течи теплоносителя, ее возможного наличия и оцененных значений параметров, представляет актуальную составляющую проблемы обеспечения безопасной эксплуатации АС.

Государственная значимость этой проблемы установлена Федеральными законами от 21 ноября 1995 года № 170-ФЗ «Об использовании атомной энергии», от 9 января 1996 года № З-ФЗ «О радиационной безопасности населения», федеральной целевой программой «Развитие атомного энергопромышленного комплекса России на 2007 — 2010 годы и на перспективу до 2015 года», подпрограммами по безопасности и развитию атомной энергетики, энергетической стратегией России на период до 2020 года.

Целью диссертационной работы является повышение безопасности эксплуатации АС за счет повышения эффективности оценки параметров температурных полей в контролируемых помещениях энергоблоков АС при обнаружении и контроле течи теплоносителя.

Достижение поставленной в диссертационной работе цели обеспечивается решением следующих задач:

- проведение системного- анализа состояния методов и средств контроля течи теплоносителя энергоблоков атомных станций;

- построение и исследование распределения, обобщающего нормальное и экспоненциальное, и обоснование возможности его использования при контроле течи теплоносителя;

- разработка методов применения экспоненциально-нормального распределения для оценки параметров распределений' данных температурного контроля при обнаружении и контроле течи теплоносителя;

- исследование температурного режима и распределений результатов температурных измерений в контролируемых помещениях энергоблока с реакторной установкой РБМК-1000;

- проведение мониторинга системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций и разработка комплекса нормативной, технической и методической документации в данной области.

Научная новизна представленной работы состоит в том, что предложен новый метод функциональной обработки данных стохастических процессов работающего энергоблока, основанный на экспоненциально-нормальном распределении, и разработан математический аппарат его применения для оценки параметров, контролируемых системами обнаружения течи теплоносителя; впервые обоснована возможность и показана эффективность применения экспоненциально-нормального распределения в полномасштабных системах обнаружения и контроля течи теплоносителя; на основе экспоненциально-нормального распределения разработана математическая модель составляющих температурного состояния с учётом динамики и переходных состояний в контролируемых помещениях при различных режимах работы основного оборудования энергоблока; разработан и обоснован метод анализа сложных, многофакторных процессов, характеризующих температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС, основанный на представлении их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения.

Практическая значимость работы определяется разработанными практическими методами использования экспоненциально-нормального распределения в автоматизированных системах обнаружения и контроля течи теплоносителя ЯЭУ, способом ранней идентификации события в подсистемах контроля температуры и влажности и их апробацией, а также разработанными и введенными в действие на АС РФ комплексной системой метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики и системой первичной калибровки средств неразрушающего контроля и измерительных каналов систем диагностики. Практическая значимость разработанной системы метрологического обеспечения отмечена в 2010 году золотой медалью Федерального агентства по техническому регулирования и метрологии «За большой вклад в работы по метрологическому обеспечению безопасности эксплуатации атомных станций».

Достоверность результатов работы подтверждается соответствием результатов проведенных исследований фактическим данным контроля и обнаружения течи теплоносителя, полученным в условиях работающего энергоблока, и результатам моделирования, известным из литературных источников; результатами применения разработанных методов экспоненциально-нормального распределения к данным температурного контроля разных подсистем при обнаружении и контроле течи теплоносителя различных энергоблоков; результатами проверки методов, разработанных для температурного контроля АС с реакторной установкой РБМК-1000, применением на данных контроля влажности АС с реакторной установкой ВВЭР-1000.

Результаты диссертационной работы реализованы в системах обнаружения и контроля течи теплоносителя, эксплуатируемых на энергоблоках КуАЭС, ЛАЭС и НВАЭС и внедрены на всех АС РФ в системе метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики.

Основные положения, выносимые на защиту:

- результаты исследования распределений составляющих температурного состояния с учётом динамики и переходных состояний в контролируемых помещениях при различных режимах работы основного оборудования энергоблока и математическая модель температурных состояний, основанная на экспоненциально-нормальном распределении;

- методы обработки результатов измерений и описания флуктуирующих и многофакторных состояний с использованием экспоненциально-нормального распределения и обоснование эффективности их применения при обработке данных температурного контроля для обнаружения и контроля течи теплоносителя в условиях работающего энергоблока;

- метод анализа сложных, много факторных процессов, характеризующих температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС, представлением их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения;

- графический метод построения и оценки параметров экспоненциально-нормального распределения и метод аппроксимации экспоненциально-нормальным распределением с сохранением математического ожидания, дисперсии и асимметрии распределения для контроля течи теплоносителя;

- комплексная система метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС.

Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из которых: в журналах, рекомендованных ВАК — 7, в зарубежных научных изданиях - 3; выпущено 15 нормативных и методических документов. Основные результаты работы доложены и обсуждены на XV Российской научноi технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» (Москва, 1999), II Международной конференции «Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики» (Москва, 2001), III Международной конференции «Диагностика трубопроводов» (Москва, 2001), VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (Москва, 2003), III международной специализированной выставке-конференции приборов и оборудования для промышленного неразрушающего контроля и технической диагностики «Промышленный неразрушающий контроль NDT» (Москва, 2004); II Московском международном симпозиуме метрологов (Москва, 2010), отраслевых и ведомственных, в т.ч. с международным участием, конференциях и совещаниях по измерениям, контролю и диагностике, метрологическому обеспечению в системе Росатома (1998-2010).

В первой главе говорится о значении оперативного обнаружения течи теплоносителя ядерной энергетической установки и контроля за ее состоянием в глобальной проблеме обеспечения безопасности атомных станций. Рассматриваются автоматизированные системы обнаружения течи теплоносителя, физические эффекты, используемые при их создании, способы отбора, обработки и хранения измерительной информации, критерии принятия решений. Показано, что сочетание требований приемлемой эффективности при безусловной безопасности и высокой надежности ведения технологических процессов АС определило построение полномасштабной автоматизированной системы обнаружения течи теплоносителя, включающей четыре независимые подсистемы, реализующие различные физические принципы контроля для обеспечения безопасного останова ядерного реактора до или в случае разрыва трубопроводов контуров охлаждения и питания, в т.ч. аварии типа LOCA — мгновенного разрыва трубопровода большого диаметра. Системы оперативной диагностики обеспечивают своевременное обнаружение дефекта трубопровода и, тем самым, исключают его внезапный разрыв. Построение таких систем опирается на факт устойчивого докритического роста дефектов трубопроводов перед его мгновенным катастрофическим разрушением. На этой концепции — течь перед разрушением (ТПР), основаны требования к комплексным полномасштабным системам автоматизированного контроля течи трубопроводов АС. В рамках концепции ТПР принято положение, что ни один из существующих в настоящее время методов обнаружения течи не может одновременно обеспечивать требуемую чувствительность обнаружения течи, приемлемую точность оценки расхода теплоносителя через течь и обладать способностью определения ее местоположения. Для корректного применения концепции ТПР требуется использование информации, поступающей одновременно от минимум трех независимых, дополняющих друг друга и при этом разнотипных, построенных на различных физических эффектах, подсистем системы контроля и обнаружения течи: контроля аэрозольной активности воздушной среды, контроля' влажности окружающей среды и акустического контроля. Показано, что при технической невозможности осуществления акустического метода в контролируемых помещениях АС — для «холодных» помещений, применение находит контроль параметров температурных полей, и его значимость в повышении эффективности оперативной диагностики состояния трубопроводов ЯЭУ определена концепцией ТПР, правилами и нормами, действующими в атомной энергетике.

Во второй главе приводятся теоретические исследования распределений и математического аппарата, используемых для описания распределений данных о физических величинах, характеризующих возникновение и развитие течи теплоносителя, и обосновано применение экспоненциально-нормального распределения в полномасштабных системах автоматизированного контроля течи теплоносителя.

Для исследований и описания распределений результатов измерений в условиях работающего энергоблока показана необходимость привлечения распределения с более широкими описательными возможностями, чем равномерное и нормальное. Качественный анализ показал, что нужное распределение должно также обладать свойствами экспоненциального распределения. Показано, что это распределение является однопараметрическим обобщением экспоненциального и нормального распределений, имеет широкие описательные возможности и обладает дополнительными свойствами, полезными при обработке результатов измерений. Полезным является рассмотрение дисперсии как суммы (неравных) левой и правой частей от математического ожидания, порождающих меру асимметрии и, в частности, обобщающее традиционное графическое представление точности результатов указанием стандартных отклонений. Наиболее важным из дополнительных свойств является повышение точности аппроксимации суммы конечного числа слагаемых. Для практического применения этого распределения разработаны методы его построения и оценки параметров с учётом качества исходных данных и использования робастных характеристик. Свойства этого распределения использованы для конструирования многомодальных распределений как смесей экспоненциально-нормальных.

В третьей главе приведены результаты исследований по применению экспоненциально-нормального распределения для оценки параметров распределения температуры полномасштабными системами автоматизированного обнаружения и контроля течи теплоносителя. Проведено статистическое исследование результатов измерений температуры в различных режимах работающего энергоблока. Получено описание температурного состояния ШОТ (шахта опускных трубопроводов), помещения БС (барабан-сепаратора), помещение РГК (раздаточного группового коллектора) во временном диапазоне от месяца до десятка минут. Исследована структура и динамика полученных функций распределения. Показано, что использование равномерного и нормального распределений не достаточно для описания даже такой общей характеристики, как эффективная температура. В основу модели положено экспоненциально-нормальное распределение. Выполнен сравнительный анализ характеристик аппроксимации экспериментальных данных в условиях работающего энергоблока при различных гипотезах об их распределении. Для исследования сложных многофакторных процессов, описываемых многомодальными распределениями, разработана методика построения смеси экспоненциально-нормальных распределений. Выполнен анализ переходного процесса с быстрым повышением температуры и особое внимание уделено его начальной стадии. Проведённое исследование выявило наличие шума, который требует для описания состояний системы в интервалах времени порядка минут — десятка минут расширения исследовательского аппарата, т.е. переход от описания функциями распределения к совокупности распределений, зависящих от времени — стохастическим процессам. Найдена функциональная зависимость, чувствительная к быстрому повышению температуры и полезная как идентификатор при оперативной оценке характеристик течи. Развитая методика, в силу своей общности, применена к результатам прямых измерений влажности. Её использование показало, что идентификация начала течи возможна за значительно меньшее время, чем необходимое в рамках применения концепции ТПР.

В четвертой главе приводится обоснование, разработка и внедрение системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики атомных станций, в том числе концепции и нормативной базы системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС, уникальных средств неразрушающего контроля и систем диагностики АС вне сферы государственного регулирования обеспечения единства измерений, разработка методической базы системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС, разработка и развитие научно-методического и организационно-административного механизма управления системой метрологического обеспечения эксплуатации и развития АС.

В заключении сформулированы основные выводы по диссертационной работе в целом.

Основные результаты и выводы

В ходе выполнения работы и процессе решения поставленных задач получены следующие основные результаты:

- показано что для обнаружения течи теплоносителя ядерных энергоустановок АС с чувствительностью не хуже 3,8 л/мин за время не более часа в системах автоматизированного контроля необходимо использование не менее трех независимых информационно-измерительных подсистем и обосновано, что наиболее эффективно применение в таких системах акустического, гидрометрического, радиометрического и термометрического методов контроля;

- предложен метод, основанный на применении экспоненциально

-с)2 f Сх") = А(а Ь~) ■ е "<-х~с'>+2ь2 нормального распределения ■/епК ; 4 ' } и разработан математический аппарат обработки результатов измерений и описания флуктуирующих и многофакторных состояний, показана эффективность его использования при функциональной обработке данных для повышения достоверности обнаружения и контроля течи теплоносителя в полномасштабных автоматизированных системах;

- на основе экспоненциально-нормального распределения разработана математическая модель составляющих температурного состояния и установлены типичные распределения температурных полей, включая закономерности динамики, в контролируемых помещениях энергоблока с реакторной установкой РБМК-1000;

- предложены удобные для использования в инженерной практике простые и эффективные методы аппроксимации результатов измерений экспоненциально-нормальным распределением, позволившие оптимизировать процедуру оценки параметров данных автоматизированных систем контроля и обнаружения течи теплоносителя, внедренных на КуАЭС, ЛАЭС, НВАЭС;

- разработан и обоснован метод анализа сложных, многофакторных процессов, на основе представления их смесью экспоненциально-нормальных функций распределения, позволивший установить закономерности, характеризующие температурный режим в контролируемых помещениях энергоблока АС;

- реализация разработанных методов экспоненциально-нормального распределения в системах контроля и обнаружения течи теплоносителя КуАЭС, ЛАЭС показала, что при диапазонах изменения температуры в 23 °С, характеризующего событие, за счет более корректной обработки измерительной информации для обнаружения течи достижимо повышение точности контроля параметров температурных полей на 10 %. Реализация предложенного и апробированного в подсистемах контроля температуры и влажности ЛАЭС, НВАЭС способа ранней идентификации события анализом вариации производной процесса позволит снизинить время обнаружения течи более чем в 2 раза;

- разработана комплексная система метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС, введенная для обязательного применения на всех АС РФ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного системного анализа состояния и развития систем диагностики оборудования ядерных энергоустановок в реализации концепции «течь перед разрушением» для целей безопасной эксплуатации атомных станций на основании требований к системам диагностики целостности трубопроводов охлаждающей и питательной воды ядерных энергоустановок показано, что для целей обнаружения и контроля течи теплоносителя в настоящий момент на российских и зарубежных АС в рамках реализации концепции ТПР применяется несколько типов автоматизированных систем обнаружения и контроля течи теплоносителя, основанных на комплексе видов контроля, использующие различные измерительные технологии. Достоверность и точность результатов измерений физических величин определяют достоверность контроля, чувствительность к обнаружению течи теплоносителя, точность оценки расхода через течь и координат расположения течи. Работа ИК систем контроля происходит в условиях вносящих шум в результаты измерений, определяющими аспектами достоверности и точности контроля становится методическое обеспечение обработки регистрируемой измерительной информации и организационно-методическое обеспечение аспектов метрологии неразрушающего контроля и диагностики АС. Решение последней задачи потребовало выполнить разработку комплексной системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики АС. Решение задачи методического обеспечения обработки регистрируемой измерительной информации продиктовало необходимость теоретического исследования, а по существу - построения, распределения с достаточно широкими описательными возможностями, интерпретируемыми параметрами, удобного для практического использования в задачах обработки результатов измерений, включая разработку методов его построения и методики применения для целей обнаружения и контроля течи теплоносителя.

Результаты измерений, полученные в условиях работающего энергоблока, показывают необходимость привлечеиия распределения с более широкими описательными возможностями, чем равномерное и нормальное. Качественное рассмотрение показало, что нужное распределение должно также обладать свойствами экспоненциального распределения. Поэтому было разработано экспоненциально-нормальное распределение. Это распределение, сохраняя свойства экспоненциального и нормального распределений (в частности интерпретируемость параметров и удобства использования), является однопараметрическим обобщением этих исходных распределений, имеет широкие описательные возможности, обобщает известные их свойства и обладает дополнительными свойствами, полезными при обработке результатов измерений. Полезным является рассмотрение дисперсии как суммы (неравных) левой и правой частей от математического ожидания, порождающих меру асимметрии и, в частности, обобщающее традиционное графическое представление точности результатов указанием стандартных отклонений. Наиболее важным из • дополнительных свойств является повышение точности аппроксимации суммы конечного числа слагаемых. Для практического применения этого распределения разработаны методы его построения и оценки параметров с учётом качества исходных данных и использования робастных характеристик. Свойства этого распределения определяют удобства конструирования многомодальных распределений как смесей экспоненциально-нормальных.

Для повышения точности определения характеристик процессов функционирования АС, характеризующих возможное наличие течи теплоносителя, ее развитие, параметры — местоположение и расход, и применяемые для целей течеискания в полномасштабных системах обнаружения и контроля течи теплоносителя, проведено статистическое исследование результатов измерений температуры в различных режимах работающего энергоблока. Получено описание температурного состояния ШОТ (шахта опускных трубопроводов), помещения БС (барабан-сепаратора), помещение РГК (раздаточного группового коллектора) во времменном диапазоне от месяца до десятка минут. Исследована структура и динамика полученных функций распределения. Отмечено частое появление распределений экспоненциального типа. Показано, что использование равномерного и нормального распределений не достаточно для описания даже такой общей характеристики, как эффективная температура. В основу модели положено экспоненциально-нормальное распределение как имеющее более широкие описательные возможности, сохраняющее интерпретируемость параметров и простоту оперирования. Для исследования сложных многофакторных процессов, описываемых многомодальными распределениями, разработана методика построения смеси экспоненциально-нормальных распределений. Выполнен анализ переходного процесса с быстрым повышением температуры (как часто сязанному с образованием течи); при этом особое внимание уделено его начальной стадии. Проведённое исследование выявило наличие шума, который требует для описания состояний системы (и её элементов) в интервалах времени порядка минут -десятка минут расширения исследовательского аппарата, т.е. переход от описания функциями распределния к совокупности распределений зависящих от времени - случайным процессам. Это исследование указало на функциональную зависимость, которая должна быть чувствительна к быстрому повышению температуры и может быть полезна как идентификатор при оперативной оценке характеристик течи. Развитая методика, в силу своей общности, применена к результатам прямых измерений влажности в условиях работающего энергоблока и наличия течи. Её использование показало, что идентификация начала течи возможна за значительно (в некоторых случаях в несколько раз) меньшее время чем предельно необходимое в рамках применения концепции ТПР.

Разработана и внедрена на всех АС РФ комплексная система метрологического обеспечения НКиД АС. В разработанных документах, согласованных с органами Государственной метрологияеской службы, реализованы требования Федеральных законов «Об использовании атомной энергии» и «Об обеспечении единства измерений», в развитие Указа Президента Российской Федерации «Об эксплуатирующей организации атомных станций Российской Федерациии», рассмотрены и обоснованы основные направления системной деятельности по метрологическому обеспечению неразрушающего контроля и диагностики, включающие требования к техническим средствам и методикам (методам) измерений. Впервые в отрасли определены основные положения по метрологическому обеспечения неразрушающего контроля и диагностики на АС. Разработаны и введены в действие методические документы систем оперативной диагностики состояния оборудования АС, измерительных каналов систем контроля радиационной обстановки, измерительная информация от которых используется системами течеискания и общий по системам документ в области определения характеристик погрешностей ИК. Впервые введена процедура первичной калибровки, как решение задачи метрологического обеспечения уникальных единичных средств измерений, в том числе из состава средств неразрушающего контроля и систем диагностики, остро вставшей после отмены ГОСТа по метрологической аттестации средств измерений. Введение операции первичной калибровки в практику метрологического обслуживания измерительного оборудования на базе разработанной и введенной в действие в рамках Российской системы калибровки Подсистемы калибровки для АС, позволило осуществить метрологическое обеспечение контрольно-измерительного оборудования, находящегося в эксплуатации на АС вне сферы государственного регулирования.

10-летний опыт использования комплексной системы метрологического обеспечения неразрушающего контроля и диагностики на действующих АС, результаты метрологического надзора, как внутреннего, так и внешнего - отраслевого и государственного, обсуждение полученных результатов на конференциях специалистов Росатома, Росстандарта, концерна, в т.ч. АС, позволяет сделать вывод в том, что введение в действие данной системы позволили создать эффективный механизм управления метрологическим обеспечением неразрушающего контроля и диагностики АС, повысить достоверность результатов контроля и диагностики элементов, конструкций и оборудования, снизить риски принятия ошибочных решений и действий при управлении АС от использования недостоверной измерительной информации. Данное обстоятельство отмечено в 2010 году по итогам Московского международного симпозиума метрологов и Всероссийской выставочно-конкурсной программы «За единство измерений» международной выставки Мет1Ехро'2010 золотой медалью Федерального агентства по техническому регулирования и метрологии «За большой вклад в работы по метрологическому обеспечению безопасности эксплуатации атомных станций».

1. Barndorff-Nielsen О. Е. Ргос. R. Soc. Lond. А. 353, (1977) 401.

2. Barndorff-Nielsen О. Е., Halgreen Ch. Z. Wahrscheinlichkeitstheoric verw. Gebiete 38, \ (1977) 309.

3. Bartholome G. German Leak-Before-Break concept (Description of German LBB procedures, practices and applications. Int. J .Pres. Ves. & Piping, v.71,1997, pp.139-146.

4. Dedenko L.G., Kirillov A.A., Kirillov I.A., Fcdorova G.F., Fedunin E.Yu. Description of cascades with energies above the GZK cut-off. // 28-th Intern. Cosmic Ray Conf. (Tsukuba, Japan) 2003, v.2, pp.531-534.

5. Hyndman R. J. (1995). The problem with Sturges' rule for constructing histograms.

6. Available: http://robjhyndman.com/papers/sturges.pdf Last accessed 31 December 2010.

7. Ikonen K., Raiko H., Keskinen R. Leak before break evaluation procedures for piping components, STUK-YTO-TR 83,(1996).

8. International Atomic Energy Agency. Guidance for the leak before break concept, IAEA-TECDOC-774, Vienna (1994).

9. International Atomic Energy Agency. Leak before break concept application to the RBMK nuclear power plants, IAEA Report, September 1997.

10. International Atomic Energy Agency. Workshop to review guidance for LBB concept application to Ignalina NPP. TC Project RER/9/052, RBMK-SC-057. IAEA Report, (1998).

11. International IEC Standard 1250. First edition 1994-01 important for safety. Detection of leakage in coolant systems. Nuclear reactors instrumentation and control systems.

12. Jorgensen B. Statistical Properties of the Generalized Inverse Gaussian Distribution. Lecture Notes in Statistics, 9, (1982) Springer, New York.

13. Keskinen R. Technical substantiation of the Leak-Before-Break concept. NRWG task force on leak before break. STUK document, 1998.

14. Kirillov A. A., Kirillov I.A. Application and Properties of the Probability Density A-exp(-(x-c)2 / (a(x-c)+2b2)) I/ 28-th. Intern. Cosmic Ray Conf. (Tsucuba, Japan) 2003, v.2, pp. 535-538.

15. Kirillov A.A., Kirillov I.A. Approximation of individual and mean cascades with energies above GZK cut-off. //Astroparticle Physics, 2003, v. 19, № 1, p. 101-112.

16. Kirillov A. A., Kirillov I. A. Descriptive ability and properties of the probability density Aexp(-(x-c)2/(a(x-c)+2b2)). Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009) сс. 597-607

17. Available: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2009/051e.pdf1.st accessed 31 December 2010.

18. Kirillov A. A., Kirillov I. A. Investigation of ultra high energy cascades by form Aexp(-(x-c) /(a(x-c)+2b )) Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009) сс. 634-641

19. Available: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2009/053e.pdf1.st accessed 31 December 2010.

20. Kirillov A. A., Kirillov I. A. Methods of approximation by form accounting quality of data Электронный научный журнал «Исследовано в России» т. 12, (2009) сс. 617-624

21. Available: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2009/052e.pdf Last accessed 31 December 2010.

22. Kirillov A.A., Kirillov I.A. The exponential-normal form and its application to ultra high energy cascades investigation // Monte Carlo Methods and Applications vol. 15 No 2 (2009), pp. 107 133.

23. Kirillov A.A., Kirillov I.A. Approximation of individual cascades with energies above GZK cut-off.// 27-th. Intern. Cosmic Ray Conf. (Hamburg, Germany) 2001, v.2, pp. 483-486.

24. Olson R., et al. Advanced LBB methodology and considerations, specialist meeting LBB 95 in Lyon, France, 9-11 Oct. 1995.

25. Rahman S., Ghadiali N., Paul D., Wilkowski D.&G. Probabilistic pipe fracture evaluations for Leak-Rate-Detection applications. NUREG/CR-6004, BMI-2174, Washington, D.C, Jan. 1995.

26. Sturges PI., (1926) The choice of a class-interval. J. Amer. Statist. Assoc., 21,65-66.

27. Swamy S.A., Bhowmick D.C. Application of LBB to high energy piping systems in operating PWR. Specialist meeting LBB 95 in Lyon, France, 9-11 October 1995.

28. Zdarek J., Pecinka L. Application of the LBB concept to nuclear power plants with WWER 440 and WWER 1000 reactors, specialist meeting LBB 95 in Lyon, France, 9-11 Oct. 1995.26