автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Создание эффективных статистических алгоритмов контроля состояния водно-химического режима на АЭС по данным химического анализа

На правах рукописи

Крюков Юрий Васильевич

СОЗДАНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ВОДНО-ХИМИЧЕСКОГО РЕЖИМА НА АЭС ПО ДАННЫМ ХИМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Специальность 05.11.13- приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2005 г

Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии Научно-исследовательский технологический институт им. А.П. Александрова (г. Сосновый Бор).

Научный руководитель

кандидат химических наук ВИЛКОВ Николай Яковлевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор КОНДРАШКОВА Галина Анатольевна

доктор химических наук ДВОРКИН Владимир Ильич

Ведущая организация - Петербургский институт ядерной физики им. Б. П. Константинова Российской академии наук

Защита диссертации состоится 2005 года в ауд._на заседании

диссертационного совета Д 212.230.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургском Государственном технологическом институте (техническом университете) по адресу: 190013, Санкт-Петербург, Московский пр., 26.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургского Государственного технологического института (Технического университета).

Отзывы на автореферат в одном экземпляре, заверенные печатью учреждения, просьба направлять по адресу Диссертационного совета: 190013, Санкт-Петербург, Московский пр., 26, Учёный совет, или по факсу: 112 - 77 - 91.

¿/» съ

Автореферат разослан 2005 г.

Учёный секретарь Диссертационного совета д. т. н., профессор Русинов Л.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Одним из важнейших требований, предъявляемых к АЭС, является обеспечение безопасности и долговременной надёжности функционирования основного и вспомогательного оборудования энергоблока АЭС. В настоящее время повышение качества водно-химического режима (ВХР) отнесено к первоочередным мероприятиям, обеспечивающим повышение эксплуатационной надёжности и ресурса оборудования энергоблока АЭС. Одним из способов повышения качества ВХР на АЭС является раннее обнаружение или ранняя идентификация неблагоприятных тенденций (аномалий) и прогнозирование развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР.

Основные затруднения в интерпретации текущего состояния ВХР по результатам химического анализа технологических сред обусловлены тем, что массивы результатов измерений, используемые для оценки текущего состояния ВХР, являются статистически неоднородными и имеют стохастический характер, т.е. содержат наряду с детерминированной случайную составляющую. Поэтому изменение значений контролируемых показателей, вызванное зародившейся аномалией ВХР на начальном этапе развития аномалии, как правило, маскируется статистической неоднородностью используемых данных химического анализа. Использование методов вероятностной диагностики и алгоритмов робастного оценивания, нечувствительных к наличию засоряющих выбросов и статистической неоднородности во временных рядах результатов химического анализа технологических сред, является перспективным способом решения задачи повышения качества контроля ВХР на АЭС.

Целью работы является повышение эффективности алгоритмов контроля и управления процессами, формирующими текущее состояние ВХР контуров АЭС, для решения задачи ранней идентификации аномалий ВХР в условиях статистической неоднородности данных химического анализа технологических сред. Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи:

разработать методологию ранней идентификации аномалий ВХР и концепцию эталонного процесса, необходимые для создания алгоритмов оценки состояния ВХР по данным химического анализа технологических сред;

- исспедовать вероятностные свойства рядов результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР на АЭС с целью подбора оптимальных методов и алгоритмов, способных эффективно отслеживать и наглядно (для эксплуатационного персонала) отображать текущее состояние контролируемых технологических процессов;

- обосновать целесообразность применения методов вероятностной диагностики и методов робастного оценивания при разработке алгоритмов оценки (контроля) состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред;

- разработать и адаптировать статистические алгоритмы для решения задач оценки текущего состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред;

- оценить эффективность использования разработанных в диссертации алгоритмов для решения задач ранней идентификации аномалий и оценки текущего состояния ВХР на реальных данных оперативного химического контроля, полученных на действующих энергоблоках АЭС;

проанализировать факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов оценки текущего состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред.

Научная новизна полученных результатов состоит в разработанной методологии ранней идентификации неблагоприятных тенденций ВХР и прогнозирования развития внутрикон-турных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР на АЭС, и заключается в следующем:

- предложена концепция эталонного состояния ВХР, необходимая для ранней идентификации аномалий ВХР и реализации автоматических процедур контроля состояния ВХР наАЭС;

теоретически обоснована необходимость адаптации метода контрольных карт, метода наименьших квадратов и алгоритмов вероятностной диагностики на основе критерия знаков при их использовании для контроля технологических процессов при наличии статистической неоднородности, колебательной составляющей и загрязняющих выбросов в данных химического анализа.

разработан алгоритм выявления значимых отклонений центрального значения контролируемого процесса от априори стандартизованного значения, робастный к наличию засоряющих выбросов и колебаний, наблюдаемых в текущей реализации контролируемого процесса.

адаптирована контрольная карта текущего среднего значения для статистического контроля технологических процессов в случае «загрязнённого» нормального распределения вероятности результатов измерений.

получен статистический критерий сравнения выборочной медианы с априори заданным (стандартизованным) значением для наиболее широкого класса распределения вероятностей экспериментальных данных.

разработана робастная контрольная карта текущей выборочной медианы для ранней идентификации аномалий ВХР по выборкам малого объёма.

Практическая ценность.

- Проанализированы основные причины и факторы, приводящие к затруднениям в ин-

терпретации текущего состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред. Это позволило сформулировать функциональные требования к алгоритмам оценки состояния ВХР, необходимые для обеспечения повышения качества поддержания ВХР на АЭС:

требование обеспечения заданной достоверности информации, получаемой при оценке (контроле) текущего состояния ВХР при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности и технологических колебаний в рядах результатов измерений;

требование раннего обнаружения (или ранней идентификации) проявившихся аномалий ВХР с заданным уровнем доверия.

На основе проведённого анализа законов распределения вероятности результатов измерений показателей качества ВХР за длительный период эксплуатации обоснована целесообразность использования алгоритмов робастного оценивания при создании статистических алгоритмов оценки состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа. Этот вывод является важным для разработчиков процедур контроля ВХР на АЭС, поскольку ориентирует на необходимость использования алгоритмов робастного оценивания, которые ещё не нашли достаточного отражения в существующих нормативных документах, регламентирующих методы управления качеством технологических процессов.

- Предложена методика выбора «эталонного состояния ВХР», основанная на постоперативном статистическом анализе массивов результатов измерений с учётом информации о фактическом состоянии оборудования и предыдущего опыта эксплуатации энергоблока. При разработке статистических алгоритмов контроля состояния ВХР по данным химического анализа предложенный подход к выбору «эталонного состояния ВХР» снижает риск неоправданного вмешательства в ВХР. Поскольку существующая при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС статистическая неоднородность результатов анализа уже не идентифицируется как проявление аномалий ВХР.

- На реальных данных оперативного химического контроля подтверждена эффективность использования разработанных и адаптированных статистических алгоритмов для

ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности и колебательной составляющей в массивах результатов измерений. Выявлены и проанализированы факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС.

- На примере идентификации протечки охлаждающей воды в главный конденсатор турбогенераторной установки по данным оперативного анализа содержания хлорид-ионов в воде главного конденсатора подтверждена эффективность предлагаемых алгоритмов вероятностной диагностики для решения задач контроля состояния оборудования, влияющего на ВХР (наличие негерметичности главного конденсатора доказано путем прямого осмотра на остановленном объекте).

- Адаптированные и разработанные в диссертационной работе статистические алгоритмы использовались при разработке программного комплекса информационной поддержки персонала водно-химической лаборатории, переданного в опытную эксплуатацию в ФГУП НИТИ им. А.П. Александрова для решения задач ранней идентификации аномалий ВХР и уменьшения риска неоправданного вмешательства в ВХР.

Достоверность результатов, обоснованность выводов и рекомендаций. Достоверность оценок, полученных для статистических характеристик исследуемых массивов данных химического анализа, базируется на полученных в работе результатах анализа законов распределения вероятности данных химического контроля технологических сред и на корректном использовании статистических методов и алгоритмов оценивания, соответствующих выявленным классам распределения вероятности.

Обоснованность выводов и рекомендаций подтверждена:

использованием в работе результатов анализа по выявлению основных причин, приводящих к затруднениям в интерпретации текущего состояния ВХР на АЭС по результатам химического анализа;

приведёнными в работе результатами практического применения вновь разработанных и адаптированных алгоритмов вероятностной диагностики для ранней идентификации аномалий ВХР па АЭС с ВВЭР-1000,

использованием результатов обсуждения основных положений и выводов диссертационной работы на научно-технических совещаниях и конференциях.

Апробация работы. Материалы диссертации были доложены и обсуждены:

на научно-техническом совещании «Водно-химический режим действующих АЭС», г. Москва, 19-21 сентября 2000 г.;

на научно-техническом совещании «Проблемы и перспективы развития химического и радиохимического контроля в атомной энергетике», г. Сосновый Бор 16-18 октября 2001 г.;

на П научно-техническом совещании «Проблемы и перспективы развития химического и радиохимического контроля в атомной энергетике»; г. Сосновый Бор 16-18 сентября 2003 г.;

Материалы диссертации были представлены в виде докладов на международных конференциях:

- International Congress on Analytical Chemistry Moscow, Russia 15-21 June 1997;

- International Conference "Water Chemistry in Nuclear Reactors Systems" Avignon (France) 22-26 April 2002;

на третьей международной научно-технической конференции «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР». г. Подольск, ФГУП ОКБ «Гидропресс», 26-30 мая 2003 г.

Публикации. Содержание диссертационной работы полностью отражено в 11 опубликованных работах [1-11].

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов и списка литературы. Работа представлена на 172 стр. в том числе 164 стр. основного текста и 8. стр. библиографии (86 наименовании). Работа содержит 15 рисунков и 2 таблицы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель, основные задачи работы и функциональные требования, предъявляемые к алгоритмам оценки (контроля) состояния ВХР для повышения качества поддержания ВХР на АЭС.

В литературе, посвященной обобщению опыта проектирования и эксплуатации реакторных установок ВВЭР для энергоблоков АЭС, повышение качества ВХР отнесено к первоочередным мероприятиям, обеспечивающим повышение эксплуатационной надёжности и ресурса оборудования энергоблока. Важным аспектом проблемы повышения эффективности управления ВХР на АЭС является раннее обнаружение или ранняя идентификация неблагоприятных тенденций {аномалий) и прогнозирование развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР.

С точки зрения технологии поддержания ВХР на АЭС аномалиями целесообразно считать обусловленные неполадками технологического оборудования неблагоприятные тенденции развития внутриконтурных физико-химических процессов, которые, в конечном итоге, могут привести к нарушению пределов безопасной эксплуатации энергоблока АЭС.

Во введении проанализированы причины, приводящие к затруднениям в интерпретации текущего состояния ВХР по данным химического анализа. Обоснован методический вывод, что стохастический характер и вероятностные свойства радов результатов измерений, используемых для оценки текущего состояния ВХР, приводят к целесообразности использования статистических методов при разработке процедур оценки (контроля) текущего состояния ВХР на АЭС по результатам аналитических измерений.

В первой главе. Разработаны концепции ранней идентификации аномалий ВХР и «эталонного состояния ВХР или эталонной реализации ВХР», необходимые для контроля -сравнения при реализации процедур оценки (контроля) состояния ВХР. Обоснована целесообразность использования алгоритмов робастного оценивания для описания статистических свойств реализаций контролируемых процессов, соответствующих эталонному состоянию ВХР.

Мировая практика показывает, что современные концепции управления энергоблоками АЭС ориентируются на применение методов ратей или превентивной диагностики, дающих возможность предупредительного управления неблагоприятными процессами в технологическом объекте. Согласно установленному действующими нормативными документами по технологии поддержания ВХР основных контуров АЭС понятию об «уровнях действия», нарушением ВХР считается выход текущих значений контролируемых показателей качества теплоносителя и рабочих сред за нормируемые предельные уровни (далее ПУ), не устраненный в течение установленного времени.

В диссертации обосновывается концепция обнаружения неблагоприятных тенденций развития контролируемых процессов, формирующих состояние ВХР, на ранней стадии их зарождения и развития. С этой целью предлагается вести контроль состояния ВХР с учетом не только нормируемых ПУ, но и характерных значений показателей качества в условиях «нормальной эксплуатации» энергоблока («эталонная» реализация ВХР). Практическая реализация такого подхода не противоречит положениям нормативных документов и обеспечивает решение задачи обнаружения с заданным уровнем доверия неблагоприятных тенденций развития процессов, формирующих текущее состояние ВХР, «задолго» до достижения показателями качества ВХР значений нормируемых ПУ.

С позиций вероятностной диагностики задачу ранней идентификации аномалий ВХР целесообразно формализовать как:

обнаружение с априори заданной доверительной вероятностью неблагоприятных тенденций развития контролируемых процессов; - оценку величины интервала неопределенности момента начала развития выявленной неблагоприятной тенденции развития процесса;

оценку прогноза развития контролируемого процесса под влиянием выявленной аномалии ВХР.

С точки зрения технологии поддержания ВХР выявленную статистическую неоднородность или тенденцию развития контролируемого процесса можно рассматривать как аномальную лишь в том случае, если её появление не может быть объяснено собственной изменчивостью контролируемого процесса при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС. Поэтому решение задачи ранней идентификации аномалий ВХР предполагает разработку статистических алгоритмов для оценки границ собственной изменчивости (вариабельности) контролируемых процессов при наличии загрязняющих выбросов и статистической неоднородности данных химического анализа.

В соответствии с теорией измерений реализация процедуры контроля включает в себя процедуру измерения и процедуру сравнения. В процессе контроля полученная при измерении информация соотносится с некоторым условно установленным «эталонным состоянием» или «состоянием сравнения». Поэтому в основе статистических алгоритмов оценки текущего состояния ВХР должны лежать процедуры, позволяющие наглядно для эксплуатационного персонала сравнивать текущие реализации контролируемого процесса с эталонными реализациями при наличии загрязняющих наблюдений, статистической неоднородности данных и технологических колебаний в массивах результатов измерений.

В диссертации концепция эталонного процесса разработана для выявления отклонений текущих реализаций контролируемого процесса от стандартных или характерных для данного энергоблока АЭС ситуаций, которые реализуются при соблюдении технологического регламента и при отсутствии неисправностей технологического оборудования, влияющего на ВХР. В этой связи при определении «эталонного состояния ВХР» или «эталонной реализации ВХР», как совокупности эталонных реализаций контролируемых процессов, формирующих текущее состояние ВХР, должны быть учтены следующие моменты, правомерные с технологической точки зрения.

Во-первых, эталонную реализацию процесса целесообразно определять исходя из анализа типовых технологических ситуаций, обусловленных неполадками оборудования, влияющего на ВХР, и опыта эксплуатации энергоблоков АЭС. В этом случае эталонной реализацией контролируемого процесса целесообразно считать реализацию, которая по результатам анализа технологической ситуации не содержит типовых технологически значимых аномалий ВХР. Анализ данных оперативного аналитического контроля ВХР для АЭС с ВВЭР-1000 показывает, что наиболее типичными (типовыми) аномалиями ВХР, связанными с неполадками в работе оборудования, влияющего на ВХР являются:

медленные тренды текущего среднего значения результатов измерений; одномоментные грубые сдвиги текущего среднего значения результатов измерений; выходы текущих значений результатов измерений контролируемого показателя за нормируемые ПУ.

Во-вторых, при определении эталонной реализации процесса необходимо учитывать, что требуемое нормативными документами качество теплоносителя и рабочих сред (необходимое для безопасного функционирования оборудования энергоблока АЭС) невозможно обеспечить без реализации комплекса регламентных процедур обеспечения и поддержания ВХР.

Поэтому в диссертации эталонное состояние ВХР (или эталонная реализация ВХР) определяется как совокупность эталонных реализаций контролируемых процессов,

7

формирующих текущее состояние ВХР, которые по результатам анализа технологических ситуаций, не содержат типовых технологически значимых аномалий ВХР и формируются при соблюдении технологического регламента.

При таком определении эталонная реализация ВХР выбирается не на основе «субъективного» мнения оператора, а с учётом информации о фактическом состоянии технологических систем и оборудования энергоблока АЭС и результатов постоперативного статистического анализа массивов результатов измерений. При разработке и использовании статистических алгоритмов контроля состояния ВХР по данным химического анализа такой подход к выбору эталонной реализации процесса снижает риск неоправданного вмешательства в ВХР на ранней стадии развития аномалий. Поскольку существующая при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС статистическая неоднородность результатов химического анализа и засоряющие наблюдения (выбросы) уже не идентифицируется как проявление аномалий ВХР.

Во второй главе приведены результаты систематического анализа вида законов распределения вероятности массивов результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР для эталонных реализаций ВХР на АЭС с ВВЭР-1000.

Выбор конкретных статистических алгоритмов, пригодных для реализации процедур оценки (контроля) текущего состояния ВХР, определяется законом распределения вероятностей результатов измерений показателей качества контролируемого процесса. Поэтому исследование статистических свойств рядов результатов измерений является условием, необходимым для создания и практической реализации статистических алгоритмов оценки (контроля) текущего состояния ВХР.

В диссертации идентификация вида закона распределения вероятности результатов измерений показателей качества контролируемых процессов проводилась в классе экспоненциальных распределений по методу аппроксимации полигона распределения экспериментальных данных непрерывной аналитической функцией. В рамках данного метода, идентификация вида закона распределения вероятности сводится к подбору показателя степени симметричной двусторонней экспоненты, огибающей полигон экспериментальных данных.

Нами проанализированы массивы результатов измерений показателей качества ВХР энергоблоков АЭС с ВВЭР за период с 1990 по 2002 годы. Для анализа выбирались фрагменты стабильных (с точки зрения существующих возможностей технологии поддержания ВХР) реализаций контролируемых процессов, полученных при стационарной работе энергоблока АЭС на номинальной мощности, не содержащие типовых аномалий ВХР. Результаты анализа закона распределения вероятности представлены в табл. 1.

Из табл. 1 следует, что найденное для всех исследованных случаев значение (к) - показателя степени симметричной двусторонней экспоненты, огибающей полигон экспериментальных данных, находится в границах Следовательно описание вероятностных свойств массивов результатов измерений, представленных в табл. 1, целесообразно проводить в классе «загрязнённого нормального распределения вероятности» - (к = 2) или с использованием распределения Лапласа - (к 5 1).

При анализе законов распределения вероятности выявлено, что ряды результатов измерений, полученные при нормальной эксплуатации энергоблоков АЭС содержат «загрязняющие» наблюдения (выбросы), технологически незначимые сдвиги «среднеэксплуатацион-ных» значений, медленные тренды и колебания значений результатов измерений. Поэтому с точки зрения математической статистики они являются статистически неоднородными. Статистическая неоднородность результатов измерений показателей качества ВХР не всегда является проявлением «скрытых» аномалий ВХР. Она может являться следствием реализации рутинных технологических процедур поддержания ВХР, методических причин, связанных с организацией и качеством аналитической процедуры, следствием локальных вариаций значений показателей качества ВХР и других случайных факторов, которые имеют место при эксплуатации энергоблока АЭС.

Таблица 1 - Результаты идентификации вида закона распределения вероятности массивов результатов измерений показателей

качества ВХР энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000

№ Наименование контролируемого показателя и точки контроля Параметры полигона расп ределения экспериментальных данных

я 1 m | Ха СКО X, | D \ к

Для контролируемых показателей качества ВХР второго контура

1 Показатель рН продувочной воды парогенератора (АЭС-1) 52 5 8.40 ед.рН 0 11 ед.рН 0.12 ед. рН 1.84

2 Показатель рН продувочной воды парогенератора (АЭС-2) 64 5 8.80 eà рН 0.11 ед рН 0 08 ед. рИ 1.53

3 Удельная электропроводимость Я - катионированной пробы продувочной воды парогенератора (АЭС-2) 49 5 1.53 мкСм/см 0.13 мкСм/см 0 13 мкСм/см 1.54

4 Удельная электропроводимость И - катионированной пробы продувочной воды парогенератора (АЭС-2) 52 5 3.95 мкСм/см 0.41 мкСм/см 0.38 мкСм/см t.66

5 Удельная электропроводимость N - катконированной пробы продувочной воды парогенератора (АЭС-1) 64 5 2.52 мкСм/см 0.37 мкСм/см 0.33 мкСм/см 1.16

6 Удельная электропроводимость Н - катионированной пробы продувочной воды парогенератора (АЭС-1) 63 5 3.47 мкСм/см 0.32 мкСм/см 0.45 мкСм/см 1.03

7 Концентрация ионов N0 в продувочной воде парогенератора (АЭС-1) 50 5 106 мкг/кг 13 мкг/кг 13 мкг/кг 1.76

8 Концентрация ионов Л/а в продувочной воде парогенератора (АЭС-2) 52 5 118 мкг/кг 11.8 мкг/кг 13 мкг/кг 1.32

9 Концентрация ионов Ыа в продувочной воде парогенератора (АЭС-2) 64 5 15 мкг/кг 3.13 мкг/кг 4 мкг/кг 1.47

10 Показатель рН питательной воды (АЭС-1) 52 5 8.98 ед.рН 0.07 ед рН 0.07 ед. рН 1.37

И Удельная электропроводимость Н - катионированной пробы питательной воды (АЭС-2) 61 5 0.13 мкСм/см 0.01 мкСм/см 0 02 мкСм/см 1.58

12 Удельная электропроводимость Н- катионированной пробы питательной воды (АЭС-2) 39 5 0.15 мкСм/см 0 01 мкСм/см 0.01 мкСм/см 1.77

13 Удельная электропроводимость И-катионированной пробы питательной воды (АЭС-1) 45 5 0.16 мкСм/см 0.01 мкСм/см 0.01 мкСм/см 1.59

14 Концентрация ионов Ыа в питательной воде (АЭС-1) 52 5 1.18 мкг/кг 0.19 мкг/кг 0.18 мкг/кг 1.05

Для контролируемых показателей качества теплоносителя первого контура

15 Концентрация аммиака в теплоносителе (АЭС-2) 103 7 18.0 мг/дм' 1.9 мг/дм3 2.52 мг/дм" 1.53-

16 Показатель рИ теплоносителя (АЭС-2) 100 7 7.58 ед.рН 0.16 ед рН 0.10 ед. рН 1.03

17 Концентрация растворенного водорода в теплоносителе (АЭС-2) 114 7 3.39 мг/дм' ■ 0.29 мг/дм' 0.22 мг/дм" 1.07

18 Концентрация аммиака в теплоносителе (АЭС-2) 77 5 18.5 мг/дм' 3.6 мг/дм' 4.0 мг/дм' 1.17. '

19 ПоказательрП теплоносителя (АЭС-2) 77 5 7.64 ед.рН 0.10 ед.рН 0Л0 ед.рН 1.51

20 Концентрация растворенного водорода в теплоносителе (АЭС-2) 83 5 3.57 мг/дм" 0.32 мг/дм' 0.29 мг/дм1 1.10

21 Концентрация растворенного водорода в теплоносителе (АЭС-2) 84 7 3.60 а¡г/дм1 0.28 мг/дм' 0.22 мг/дм' 1.64

— п - количество результатов измерении в исследуемом массиве данных; т - число интервалов группировки гистограммы,

— Хц - оценка координаты центра распределения экспериментальных данных; СЯТО_Л/ — оценка среднего квадратического отклонения (СКО) результатов измерений;

— О — принятое значение ширины столбца гистограммы; к - вычисленное значение показателя степени симметричной двусторонней экспоненты,

огибающей полигон экспериментальных данных в классе экспоненциальных распределений.

Вывод о статистической неоднородности массивов результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР, получаемых при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС является важным для технологии поддержания ВХР, поскольку одной из мер, последовательно предпринимаемых в последнее время для повышения безопасности и эксплуатационной надёжности оборудования энергоблоков АЭС, является периодическая корректировка норм ВХР в сторону их ужесточения.

При значимом вкладе в получаемые результаты измерений технологических колебаний, статистической неоднородности данных химического анализа и засоряющих выбросов, «сужение» границ интервала нормальной эксплуатации влечёт за собой существенное увеличение риска неоправданного вмешательства в ВХР на основе результатов текущих измерений. Поэтому для повышения безопасности и эксплуатационной надёжности работы оборудования, наряду с сужением границ интервала нормальной эксплуатации, для снижения вероятности неоправданного вмешательства ВХР, при оценке состояния контролируемого процесса необходимо использовать алгоритмы робастного оценивания, нечувствительные к засоряющим выбросам и статистической неоднородности получаемых массивов результатов измерений.

Полученные во второй главе работы выводы о характере законов распределения вероятности результатов измерений показателей качества ВХР оправдывают целесообразность выбора методов робастного оценивания для разработки алгоритмов оценки (контроля) состояния ВХР на АЭС с ВВЭР-1000 по данным химического анализа.

В третьей главе приведено описание статистических методов, используемых в диссертации при разработке алгоритмов оценки (контроля) состояния ВХР на АЭС.

Критерием отбора методов, используемых при создании статистических алюришов оценки (контроля) текущего состояния ВХР на АЭС, является теоретически обоснованная в математической статистикеробастность, состоятельность и эффективность, т.е. практическая применимость выбираемых алгоритмов для оценки статистических характеристик результатов измерений на эталонных реализациях процесса при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности данных, а также при отсутствии достоверной априорной информации о виде закона распределения вероятности результатов измерений.

Выбор оптимальных алгоритмов робастного оценивания, пригодных для описания статистических свойств совокупности результатов измерений показателей качества ВХР, определяется полученной оценкой вида закона распределения вероятности результатов измерений показателей качества контролируемых процессов, формирующих текущее состояние ВХР.

В случае, когда истинная плотность распределения вероятности результатов измерений неизвестна, ГОСТ Р ИСО 5725-5-2002 рекомендует простейшие робастные алгоритмы для оценки среднего значения и величины стандартного отклонения совокупности данных. На практике указанные оценки применяют для большинства законов распределения вероятности, при условии, что последние являются унимодальными.

На основе анализа литературы по математической статистике в третьей главе обоснован вывод, что предлагаемые в работе робастные алгоритмы оценивания, методы робастной регрессии и свободные от распределения статистические методы оценивания в силу их применимости в широком диапазоне изменения условий можно с уверенностью использовать на практике в случае статистической неоднородности получаемых результатов измерений. Показано, что в некоторых ситуациях только они могут быть применены на практике для описания вероятностных свойств получаемых результатов измерений.

В четвёртой главе обоснована необходимость адаптации контрольной карты Шухарта и алгоритмов вероятностной диагностики, основанных на критерии знаков (median test) для случая реальных данных химического контроля, когда результаты измерений содержат засоряющие наблюдения, статистическую неоднородность и технологические колебания. Разработана робастная контрольная карта текущей выборочной медианы для ранней идентификации аномалий ВХР по выборкам малого объёма.

На основе критерия знаков разработан алгоритм вероятностной диагностики для выявления значимых отклонений центрального значения контролируемого процесса (процесса изменения значений заданного контролируемого показателя качества ВХР) от назначенного стандартизованного значения -Цур {от центрального значения контролируемого показателя на эталонной реализации процесса). Алгоритм позволяет наглядно отображать «текущее качество» контролируемого процесса и является робастным при наличии технологических колебаний, засоряющих выбросов и статистической неоднородности результатов измерений.

В указанном алгоритме сравнение текущего центрального значения контролируемого процесса и стандартизованного значения - рэт осуществляется по текущей серии результатов измерений заданного объёма - N. А обнаружение значимых отклонений контролируемого процесса связывается с выявлением визуально наглядной для эксплуатационного персонала практической ситуации, когда в текущей серии нет измерений, расположенных ниже стандартизованного значения Цэт ? идентификация отклонения вверх, или когда в текущей серии нет измерений, расположенных выше стандартизованного значения /фт - идентификация отклонения вниз.

Если в текущей реализации контролируемого процесса присутствуют колебания результатов измерений, то для эффективного использования указанного алгоритма при наличии колебаний хронологическая протяжённость (или объём - Ы) текущей серии результатов измерений должна превышать половину периода колебаний, оценённого для гармоники с максимальной амплитудой, выявленной по результатам измерений текущего контролируемого процесса. То есть число равноотстоящих по времени результатов измерений, составляющих текущую серию, должно превышать число равноотстоящих по времени результатов измерений, полученных при регламентных измерениях за половину периода выявленных колебаний. В противном случае выявляемое алгоритмом значимое отклонение текущей серии измерений от стандартизованного значения ¡Хл может быть обусловлено не аномалией ВХР, а колебаниями контролируемого процесса.

При использовании данного алгоритма для обнаружения отклонений контролируемого процесса в оперативном режиме за момент обнаружения значимого отклонения центрального значения контролируемого процесса (вверх или вниз) от центрального значения эталонной реализации процесса принимается конечное, хронологически последнее измерение из указанной выявленной аномальной серии измерений.

В режиме постоперативного анализа результатов измерений с использованием указанного алгоритма за момент обнаружения значимого отклонения центрального значения контролируемого процесса (вверх или вниз) от центрального значения эталонной реализации ироцесса (//эг) принимается начальное, т.е. первое измерение из указанной выявленной аномальной серии измерений. Уровень доверия Р = (1-а) выявленных отклонений зависит от длины текущей серии - Ыи может быть определён по указанной в работе статистической таблице.

Наиболее разработанным средством статистического контроля качества технологических процессов являются контрольные карты (далее КК), которые позволяют визуально отображать текущее качество контролируемого процесса относительно выбираемых на основе опыта эксплуатации контрольных пределов (пределов изменчивости контролируемой статистики для эталонной реализации процесса).

К настоящему времени применение метода КК и правил принятия решений (например, используемых в практике химического анализа правил Вестгарда) стандартизованы целой серией нормативных документов для случая, когда результаты измерений контролируемых показателей подчиняются нормальному закону распределения вероятности (ГОСТ Р 50779.40-96 (ИСО 7870-93), ГОСТ Р 50779.41-96 (ИСО 7873-93), ИСО 8258-91 и др.). Однако «классическая» КК Шухарта (контрольная карта текущего среднего значения) основана на наблюдении текущего выборочного среднего значения для контролируемого показателя, которое неробастно (неустойчиво) к засоряющим наблюдениям и статистической неоднородности данных химического анализа. Поэтому в случае, когда эталонные или текущие реализации контролируемого процесса статистически неоднородны (что характерно для задач кон-

троля состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа) стандартизованные схемы контроля качества процессов на основе КК Шухарта неприменимы без адаптации.

Для обнаружения отклонений контролируемого процесса от эталонного состояния при наличии загрязняющих наблюдений и статистической неоднородности данных в главе 4 адаптирована КК Шухарта для случая «загрязнённого нормального распределения» вероятности. Адаптированная контрольная карта (далее АКК) строится как КК Шухарта для «основного незагрязнённого» нормального распределения вероятности И(рэт, Сэт). параметры которого (//эг И (Тэг) оцениваются по эталонной реализации процесса с использованием алгоритмов робастного оценивания для класса «приближённо нормальных» распределений вероятности. Контрольные пределы АКК рассчитываются для стандартизованных уровней доверия Р = {1 - а) по формулам (1) - (2).

Верхний контрольный предел - ВКП = /¿эг + 2а (1)

Нижний контрольный предел - НКП = Дэг _ (2).

Здесь 2а - значение квантили нормально распределенной случайной величины с нулевым средним и единичной дисперсией для принятого уровня значимости двустороннего критерия - объём выборки, используемой при расчёте контролируемой статистики.

Контролируемой статистикой АКК является полученная с использованием алгоритма робастного оценивания из класса «приближённо нормальных» распределений вероятности оценка центрального значения результатов измерений в серии, используемой для оценки текущего состояния контролируемого процесса.

В качестве параметров Цзт и (Тэт при расчёте контрольных пределов АКК берутся, соответственно, полученные для «загрязнённого» нормального распределения, робастная оценка центрального значения эталонной реализации процесса и оценка СКО для «основного незагрязнённого» нормального распределения вероятности, соответствующего эталонной реализации процесса. При практической реализации АКК алгоритмы робастного оценивания должны использоваться при расчёте контрольных пределов, центральной линии и текущих значений контролируемой статистики.

В главе 4 показано, что существующая регламентная скважность ежесменного ручного оперативного химического контроля может являться фактором, ограничивающим эффективность использования АКК для ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС.

Дело в том, что при реализации АКК объём выборки данных - N, используемой для оценки значений контролируемой статистики, характеризующей текущее состояние контролируемого процесса, должен быть достаточно большим, т.е. достаточным для эффективного функционирования алгоритмов робастного оценивания в классе «приближённо-нормальных распределений». В этом случае Nдолжно быть достаточным для корректной оценки степени загрязнения и параметра масштаба «основного незагрязнённого» распределения вероятности. Если значения контролируемой статистики оцениваются по выборкам незначительного объёма, а тем более по выборкам, для которых N = 3 или N = 4, то, как правило, трудно оценить степень загрязнения и параметр масштаба «основного незагрязненного» распределения вероятности по текущей выборке данных.

При существующей регламентной скважности ежесменного ручного оперативного контроля (когда за сутки производится три равноотстоящих по времени измерения контролируемого показателя качества ВХР) использование больших выборок для оперативного контроля состояния ВХР может привести к «потере информации» о текущем состоянии контролируемых процессов. Поскольку в этом случае (на момент получения) контролируемая статистика будет рассчитываться с учётом целого ряда результатов предыдущих измерений, которые не отражают оперативную ситуацию и могут «замаскировать» аномалию ВХР на ранней стадии её развития. В этой связи возникает необходимость разработки робастной контрольной карты

текущего центрального значения контролируемого процесса для контроля состояния ВХР по сериям измерений малого объёма.

Из математической статистики известно, что одной из наиболее робастных статистик является выборочная медиана, которая элементарно вычисляется, в том числе и для выборок малого объема. Поэтому при разработке алгоритмов ранней идентификации аномалий ВХР практический интерес представляет алгоритм статистического контроля, в котором текущее состояние контролируемого процесса оценивается по значениям текущей выборочной медианы результатов измерений. Для реализации схемы вероятностной диагностики в виде КК текущей выборочной медианы (далее ККВМ) необходим статистический критерий, позволяющий сравнивать при стандартизованном уровне доверия значение выборочной медианы совокупности результатов измерений с априори заданной величиной. В главе 4 вывод указанного критерия выполнен с использованием результатов теории порядковых статистик.

Пусть случайная величина Хиз совокупности (X) имеет распределение Лапласа - L(Mx, а) Пусть Мх - медиана генеральной совокупности {X} указанной случайной величины X Пусть далее из совокупности {X} извлекается случайная выборка объёма и

пусть - выборочная медиана, соответствующая указанной случайной выборке. Робастный критерий сравнения выборочной медианы для наименее благоприятного распределения вероятности результатов измерений в наиболее широком классе распределений (в классе невырожденных распределений) задаётся неравенством (3), которое реализуется с вероятностью

Р= (] -а)100 %.

-L

{ИХ-МХ)4Й

•а/2

а

<1

Ы2

(3)

Здесь Мх и а медиана и масштабный параметр генеральной совокупности {X}, имеющей распределение Лапласа; Ьа/2 И Ь}.а/2 - процентные точки нормированной плотности распределения Лапласа, значения которых связаны с уровнем значимости а двустороннего критерия по формуле (4).

Для случая, когда генеральной совокупностью - (X) является совокупность результатов измерений, характеризующая эталонный процесс, неравенство (3) определяет границы случайной изменчивости значений выборочной медианы для случайных выборок объёма N, полученных из результатов измерений эталонного процесса. В этом случае - медиана генеральной совокупности случайной величины характеризует центральное значение контролируемого показателя на эталонной реализации процесса и обозначается далее как - ; а -масштабный параметр генеральной совокупности характеризует меру разброса результатов измерений на эталонной реализации и обозначается далее как -

Из соотношения (4) следует, что при La/2 > 0, а/2 < 0.5 величину ЬвП можно выразить через логарифм уровня значимости двустороннего критерия - а по формуле: Ьа1г ——&{0С). Следовательно при уровне доверия границы двустороннего робастного довери-

тельного интервала для выборочной медианы задаются формулами (5)- (6).

Доверительный интервал (5) - (6) целесообразно использовать при расчёте контрольных пределов робастной контрольной карты текущей выборочной медианы (ККВМ).

При построении ККВМ в качестве ^¡г выбирается медиана, рассчитанная по результатам измерений контролируемого параметра на эталонной реализации процесса. В качестве аэт выбирается робастная оценка масштабного параметра для эталонной реализации процесса, которая вычисляется по формуле (7) по всем п - результатам измерений (X/, Х2, ..., Х„) составляющим эталонную реализацию.

В пятой главе разработаны схемы статистических экспертиз для обоснованного выбора фрагментов эталонных реализаций процесса. На реальных данных ручного оперативного химического контроля, полученных на действующих АЭС с ВВЭР-1000, проиллюстрирована эффективность ранней идентификации аномалий ВХР с использованием адаптированных и разработанных алгоритмов.

Использование алгоритмов ранней идентификации аномалий ВХР для двустороннего контроля показателей качества ВХР (когда для контролируемого показателя технологическим регламентом предусмотрены предельно допустимые минимальное и максимальное значения) в диссертации проиллюстрировано на примере массива результатов измерений по-казателярНпродувочной воды парогенератора энергоблока АЭС с ВВЭР-1000, представленного наоис. 1.

Рис. 1 (1) - Данные оперативного аналитического контроля показателя рНпродувочной воды парогенератора энергоблока АЭС-1 с ВВЭР-1000;

(3) - Центральное значениерНна эталонной реализации процесса (8.4 ед. рН);

. (2,4)- Толерантные пределы изменчивости рН на эталонной реализации процесса.

На рис. 1 верхний и нижний предельные уровни, установленные нормативными документами (в данной точке контроля) для показателя рН, обозначены как ВПУ и НПУ; эталонной реализации процесса соответствует фрагмент результатов измерений №12- №63.

Идентификация аномалии по толерантным пределам. Пусть имеется непрерывно распределённая случайная величина А", с любой (априори неизвестной) плотностью распределения вероятности /(х). Задача заключается в том, как по наблюдаемым значениям случайной выборки объёма №. X/, X¡, ..., Хц, построить границы, в пределах которых с определённой вероятностью окажется заданная доля генеральной совокупности (например, по крайней мере, 90%) значений случайной величины X.

В теории порядковых статистик указанные границы или толерантные пределы оцениваются по значениям вариационного ряда соответствующего имеющейся выборке данных. Вероятность события Z, что между толерантными пределами или значениями вариационного ряда находится заданная доля (например, по крайней мере, 90%) значений совокупности случайной величины X, определяется выражением (8).

где, Ы- 21+1) - неполная бета функция, / - целое число такое, что 1 <¡£N/2).

Для представленного на рис. 1 фрагмента данных превышение верхнего толерантного предела фиксируется на измерении №67. В этом случае с вероятностью = 97% ошибка идентификации отклонения текущего контролируемого процесса от эталонной реализации процесса составляет не более чем 10%.

При использовании толерантных пределов ., для идентификации отклонений

текущего контролируемого процесса от эталонной реализации процесса в оперативном режиме целесообразно руководствоваться следующим правилом. С вероятностью = 97% для эталонной реализации процесса не более 5% наблюдений (вследствие случайной изменчивости) может оказаться выше верхнего толерантного предела и не более 5% наблюдений (вследствие случайной изменчивости) может оказаться ниже нижнего толерантного предела. Контролируемый процесс не отличается от эталонного процесса до тех пор, пока для него доля результатов измерений, выходящих за толерантные пределы, не превышает доли результатов измерений, выходящих за толерантные пределы на эталонной реализации процесса.

Для данного примера три результата измерения превышают 5% - долю общего объёма эталонной реализации процесса. Поэтому для измерения №71 отклонение текущего процесса от границ изменчивости эталонного процесса может быть зафиксировано с вероятностью не менее 97%, поскольку на интервале измерений №67-№71 наблюдается уже более 5% результатов измерений контролируемого процесса, превышающих верхний толерантный предел.

Идентификация аномалии с использованием критерия знаков. Вычисленное по периодограмме значение периода колебаний для гармоники с максимальной амплитудой на указанном фрагменте данных составляет £ 18 измерений. Поэтому сравнение текущего значения контролируемого процесса с центральным значением эталонного процесса (Дэт = 8.4 ед. рН) должно производится по текущим сериям результатов измерений объёма Л^ 10.

Для представленного на рис. 1 массива результатов измерений №1-№114 значимое отклонение вверх центрального значения контролируемого процесса от значения Дэг фиксируется (при уровне доверия одностороннего критерия Р = 0.99) на измерении №63 по серии из 10 измерений: №54-№63, потому что указанная серия измерений целиком лежит не ниже центрального значения эталонного процесса (указанная серия на рис. 1 обозначена символами

В оперативном режиме факт идентификации значимого отклонения текущей реализации процесса от уровня рН фиксируется на момент получения измерения №63 (т.е. в этом случае выявленная с использованием алгоритма «подозрительная» серия измерений соответствует конечному фрагменту эталонной реализации процесса).

При постоперативном анализе фрагмента результатов измерений, представленного на рис. 1, измерение №54 идентифицируется как момент начала изменения центрального значения контролируемого процесса (при уровне доверия одностороннего критерия Р = 0.99), потому что (даже с учётом технологических колебаний), начиная с измерения №54 во всех последующих текущих сериях результатов измерений нет измерений, которые «расположены» ниже центрального значения эталонного процесса. Измерение №54 следует рассматривать

ЛП

р[г > 0.90] =

• 0.90

как выявленное алгоритмом «начало» систематического роста показателя рН в данной точке контроля, вызванное зародившейся аномалией ВХР.

Идентификация аномалии по методу контрольных карт. На рис. 2 показано использование АКК текущего среднего значения и ККВМ для идентификации аномалий ВХР по данным измерений показателя рН, представленным на рис. 1 (исходный массив данных).

Внутренние (ВКП_1, НКП_1) и внешние (ВКП_2, НКП_2) контрольные пределы указанных КК рассчитаны с использованием алгоритмов робастного оценивания соответственно для доверительной вероятности 95% и 99 8% для ранней идентификации аномалий по выборкам объёма Ы= 3. Поскольку объем выборки мал (Ы= 3), то в качестве контролируемой статистики АКК на рис. 2а использовано арифметическое среднее значение, а не робастная оценка центрального значения результатов измерений для текущей серии измерений, полученная с использованием алгоритма робастного оценивания из класса «приближённо нормальных» распределений вероятности

Контрольная карта текущего среднего значения

д 4 1-

8 0 1 • ..................................... ........................ I ..... I.............................. M. ..I

О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 Порядковый номер контролируемой статистики (в соответствии с нумерацией исходного массива данных)

Контрольная карта текущего центрального значения (медианы)

94

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 Порядковый номер контролируемой статистики (в соответствии с нумерацией исходного массива данных)

Рис 2 (а) Адаптированная контрольная карта ручного оперативного аналитического контроля процесса изменения среднего значения показателя рН продувочной воды парогенератора энергоблока АЭС с реактором ВВЭР-1000, (б) Контрольная карта ручного оперативного аналитического контроля процесса изменения центрального значения показателя рН продувочной воды парогенератора энергоблока АЭС с реактором ВВЭР-1000

При использовании АКК (рис. 2а) для идентификации аномалии исходного временного ряда (рис 1) факт появления «контрольного признака» о выходе контролируемого процесса из подконтрольного состояния фиксируется для двух последовательных значений контроли-

руемых статистик №67-№68, выходящих за внутренние контрольные пределы АКК. То есть на измерении №68 АКК в оперативном режиме фиксирует значимое отклонение контролируемого процесса от эталонной реализации процесса. Полагая, что измерение №82 (9.15 ед. рН) является критическим при контроле показателярНпо нормируемым ПУ, приходим к выводу, что использование АКК обеспечивает более раннюю идентификацию аномалии ВХР по сравнению с контролем по ПУ на 15 измерений или 5 суток с учетом регламентной скважности ежесменного контроля рН продувочной воды парогенератора энергоблока АЭС. Вероятность ложной тревоги при идентификации значимого отклонения ВХР в данном случае составляет не более 0.2%.

Наблюдаемые на АКК (рис. 2а) выходы контролируемых статистик №31-№33 за контрольный предел НКП_1 и статистик №38 - №40 за контрольный предел ВКП_1 в данном случае не являются проявлением аномалии ВХР, а объясняются тем, что в качестве контролируемой статистики в данном примере использовалось арифметическое среднее значение, которое является заведомо неробастной статистикой.

При использовании ККВМ (рис. 26) для идентификации аномалии исходного временного ряда (рис. 1) в оперативном режиме факт появления «тревожного признака» потери стабильности и «контрольного признака» о выходе контролируемого процесса из подконтрольного состояния фиксируются одновременно для контролируемой статистики №69, значение которой равно значению внешнего верхнего контрольного предела (8.75 ед. рН). Выигрыш по времени при идентификации аномалии ВХР с использованием ККВМ по сравнению с регламентным контролем по значениям нормируемых ПУ составляет 14 измерений {№69 - №82) или £ 5 суток, разделяющих моменты идентификации аномалии по сравниваемым схемам контроля.

Для ККВМ (рис. 26) на эталонном фрагменте данных не наблюдаются выходы значений контролируемой статистики за внутренние контрольные пределы КК, что объясняется робастностью используемой контролируемой статистики (т.е. использованием выборочной медианы, которая является «исключительно» робастной статистикой).

Использование алгоритмов ранней идентификации аномалий для одностороннего контроля значений показателей качества ВХР (т.е. для случая, когда для контролируемого показателя технологическим регламентом предусмотрено одно предельно допустимое максимальное значение) в диссертации проиллюстрировано на примере массива результатов измерений удельной электропроводимости Я - катионированной пробы продувочной воды парогенератора энергоблока АЭС с ВВЭР-1000.

Использование алгоритмов робастной регрессии для повышения эффективности контроля и управления ВХР энергоблока АЭС. В главе 5 обоснована необходимость использования алгоритмов робастной регрессии для повышения эффективности контроля и управления ВХР энергоблока АЭС и при решений задачи оценки текущего состояния ВХР.

Важным этапом оценки текущего состояния ВХР является получение прогноза изменения контролируемого показателя качества, вызванного неполадками, зародившимися при эксплуатации технологического оборудования, влияющего на ВХР. Получение прогноза необходимо для оценки запаса по времени при решении оперативных задач управления ВХР. На практическом примере показана эффективность использования алгоритма линейной роба-стной регрессии для прогнозирования развития неблагоприятных процессов в контурах энергоблоков АЭС и оценки запаса по времени при решении задач управления ВХР. Показано, что с точки зрения технологии поддержания ВХР использование алгоритмов робастной регрессии является предпочтительным по сравнению с традиционно используемым методом наименьших квадратов, поскольку позволяет получать «удовлетворительную» с технологической точки зрения модель прогноза изменения контролируемого показателя при наличии статистической неоднородности результатов химического анализа.

Повышение надёжности процедур ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС. Дополнительное повышение надёжности ранней идентификации аномалий ВХР по данным химического анализа за счет глубины обработки текущей измерительной информации можно

17

интерпретировать как информационное или алгоритмическое резервирование соответствующих процедур Анализ реальных данных оперативного химического контроля на энергоблоках действующих АЭС показывает, что одним из простейших способов повышения информационной надёжности процедур ранней идентификации аномалий может быть оценка коэффициента парной корреляции для фрагментов взаимосвязанных показателей качества, измеряемых в одной и той же точке контроля, или для измеряемых значений одного и того же показателя качества ВХР в технологически связанных точках контура.

В работе на практическом примере показана эффективность использования алгоритмов робастного оценивания при анализе корреляции взаимосвязанных показателей качества ВХР для повышения надёжности ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС при наличии загрязняющих наблюдений и статистической неоднородности данных в массивах результатов измерений.

Алгоритмы оптимизации контроля и управления ВХР при наличии единичных резковыделяющихся выбросов в текущих данных химического анализа. Одним из источников субъективизма при оценке текущего состояния ВХР при контроле показателей качества ВХР по нормируемым ПУ являются единичные резко выделяющиеся наблюдения или выбросы значений результатов измерений, "которые реально присутствуют в данных химического анализа, в том числе, и при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС. Поэтому для снижения риска необоснованного вмешательства в ВХР при контроле текущего состояния ВХР и при оценке величины необходимого корректирующего воздействия на ВХР в главе 5 разработаны статистические алгоритмы

- алгоритм информационной поддержки персонала при оперативном контроле показателей качества ВХР по ПУ, снижающий риск необоснованного вмешательства в ВХР при наличии единичных выбросов в текущих данных химического анализа,

- алгоритм использования робастной регрессии для уменьшения вероятности перерегулирования процесса за счёт снижения влияния ошибок оценки его качества, обусловленных собственной изменчивостью, статистической неоднородностью данных и наличием загрязняющих выбросов.

ВЫВОДЫ

1. Сформулированы подходы к постановке задачи раннего обнаружения и прогнозирования неблагоприятных тенденций развития процессов, формирующих состояние водно-химического режима в контурах энергоблоков АЭС.

2. На основе систематического анализа массивов результатов измерений показателей качества ВХР энергоблоков АЭС за длительный период эксплуатации показано, что для описания статистических свойств результатов измерений эталонных реализаций ВХР целесообразно использовать распределение Лапласа или «загрязне"нное нормальное распределение» вероятностей. Обоснована целесообразность использования методов робастного оценивания для разработки эффективных статистических алгоритмов контроля состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред.

3. На основе нормативных требований к качеству теплоносителя, рабочих сред, технологии поддержания ВХР и опыта эксплуатации энергоблока АЭС впервые сформулированы требования к свойствам «эталонного процесса» или «эталонного состояния ВХР» для контроля - сравнения при реализации статистических алгоритмов оценки состояния ВХР по данным химического анализа Обоснована концепция выбора «эталонного процесса» по результатам предварительного постоперативного статистического анализа массивов результатов измерений, накопленных при эксплуатации энергоблока АЭС, с учётом информации о фактическом состоянии технологических систем и оборудования.

4. Разработаны и адаптированы алгоритмы вероятностной диагностики для оценки состояния ВХР и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа:

- контрольная карта текущего среднего значения для случая «загрязнённого» нормального распределения вероятности результатов измерений;

- робастная контрольная карта текущей выборочной медианы для ранней идентификации аномалий ВХР по выборкам малого объёма;

- алгоритм обнаружения аномалий ВХР по толерантным пределам изменчивости контролируемых показателей качества, полученным для эталонной реализации ВХР;

- алгоритм выявления отклонений центрального значения текущего контролируемого процесса от центрального значения эталонного процесса робастный при наличии колебательной составляющей в массиве результатов измерений;

- алгоритм информационной поддержки персонала при оперативном контроле показателей качества ВХР по ПУ, снижающий риск необоснованного вмешательства в ВХР при наличии единичных выбросов в текущих данных химического анализа;

- алгоритм информационного резервирования для повышения надёжности ранней идентификации аномалий ВХР на основе анализа корреляции взаимосвязанных показателей качества ВХР.

5. На практических примерах анализа поведения контролируемых показателей качества технологических сред первого и второго контуров энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000:

- подтверждена эффективность использования разработанных статистических алгоритмов для оценки текущего состояния ВХР, ранней идентификации аномалий ВХР и решения задач контроля состояния оборудования, влияющего на ВХР, при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности и колебательной составляющей в массивах результатов измерений, полученных при химическом анализе показателей качества технологических сред;

- выявлены и проанализированы факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов ранней идентификации аномалий;

- обоснована целесообразность использования алгоритмов робастной регрессии для получения прогноза развития контролируемого процесса, необходимого при оценке запаса по времени при решении оперативных задач управления ВХР;

- показано, что реализация корректирующего воздействия на ВХР по текущим значениям робастных (устойчивых к наличию случайных факторов) статистик значений контролируемых показателей позволяет снизить вероятность перерегулирования процесса за счёт снижения влияния ошибок оценки его качества, обусловленных собственной изменчивостью, статистической неоднородностью данных и наличием загрязняющих выбросов.

6. Полученные результаты практической оценки эффективности предложенных алгоритмов свидетельствуют, что их реализация на действующих энергоблоках АЭС в виде программных средств информационной поддержки персонала позволит принципиально улучшить качество контроля и поддержания ВХР основных контуров, вспомогательных систем и оборудования, влияющего на качество технологических сред.

7. Рассмотренные в диссертации подходы к решению проблемы информационной поддержки персонала энергоблоков АЭС при контроле и принятии решений по управлению ВХР были предложены Генпроектантам АЭС и нашли отражение в технических проектах и технических заданиях на разработку подсистем химического контроля в составе АСУ ТП перспективных АЭС (АЭС с ВВЭР-640 и ВВЭР-1000).

ОШ - OS. H

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Vilkov N.Ya., Kryukov Yu.V, Identification of the in-circuit process at NPP according to the analytical control data with the control charts method application // International Congress on Analytical Chemistry Moscow, Russia 15-21 June 1997. Abstracts Vol.1, В - 22.

2. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В. Математическое обеспечение ранней идентификации аномалий водно-химического режима на АЭС по данным оперативного химического контроля. // Теплоэнергетика. 2000. № 5. с. 25-28.

3. Вилков Н.Я., Киреев В.Ф., Крюков Ю.В. Формирование требований к метрологическим характеристикам измерительных каналов систем химического контроля АЭС на основе статистического анализа качества контролируемых процессов // Научно-технический сборник "Экология и атомная энергетика". - Сосновый Бор: Изд. ЛАЭС, 2000, выпуск №2, с. 83-89.

4. Ю.В. Сидоров, О.Ю. Пыхтеев, К.А. Бурков, У.Ю. Кусей, Ю.В. Крюков. Изменение мольного объёма растворов при гидролитической полимеризации ионов железа (III) // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 4; Физика, химия. 2000. Вып. 2 (№12). с. 81 — 86.

5. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В. Оценка текущего состояния технологического объекта управления по данным химического анализа. // Аналитика и контроль.2001. Т 5. №3 с. 265 - 274.

6. N.Ya. Vilkov, Yu.V.Krjukov, S.V.Blmov, M.V.Fedoseev. Operative and Postoperative Control of Variations in Characteristics of Physicochemical Processes in NPP Circuits. // International Conference "Water Chemistry in Nuclear Reactors Systems" Avignon (France) 22 - 26 April 2002 / Session 02, p. 148.

7. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В. Чешун А.В. Алгоритмизация задач информационной поддержки персонала в системах автоматизированного химического контроля на АЭС // Теплоэнергетика, 2001, №9, с. 44-49.

8. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В., Блинов СВ. Выбор статистических критериев и алгоритмов вероятностной диагностики для процедур оценки текущего состояния ВХР на АЭС с ВВЭР. В сб. тез. докл. 3 международной научно-технической конференции «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР». г. Подольск, ФГУП ОКБ «Гидропресс», 26 - 30 мая 2003 г., с. 118-119.

9. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В., Лукашев В.П. Метрологическое обеспечение подсистем химического контроля в составе АСУ ТП АЭС. В сб. тез. докл. 3 международной научно-технической конференции «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР». г. Подольск, ФГУП ОКБ «Гидропресс», 26 - 30 мая 2003 г., с. 118.

10. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В., Блинов СВ. Исследование эффективности алгоритмов вероятностной диагностики для оценки текущего состояния водно-химического режима на АЭС Сб. науч. тр. «Технологии и системы обеспечения жизненного цикла ядерных энергетических установок» (выпуск 1), «Проблемы и перспективы развития водно-химического контроля в атомной энергетике». - СПб.: Изд-во «Менделеев», 2004, с. 51 — 57.

11. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В., Блинов C.B., Стецюк A.JI. Опыт разработки и программной реализации «Комплекса информационной поддержки оперативного^ химического контроля водных технологических сред ядерных энергетический'установок»,, Сб. науч. тр. «Технологии и системы обеспечения жизненного цикла ядёрных энергетических установок» (выпуск 1), «Проблемы и перспективы развития водно1-химического контроля в атомной энергетике». - СПб.: Изд-во «Менделеев», 2004 г., с. 5 8 - 63.f ' ', _ J ' i

1319

22.03.05 г. Зак.З 5-60 РТП ИК «Синтез» Московскйй гтр.;-26 ,:

11 ДПР т. ■

ВВЕДЕНИЕ.

1. КОНЦЕПЦИЯ РАННЕЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ АНОМАЛИЙ ВХР И «ЭТАЛОННОГО СОСТОЯНИЯ ВХР».

1.1 .Концепция ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС.

1.2.Концепция стандартной модели контролируемого процесса или «эталонного состояния ВХР» необходимая для контроля - сравнения.

1.3 .Регламентные процедуры обеспечения и поддержания ВХР как фактор формирования вероятностных свойств рядов результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР.

1.4 Анализ особенностей временных рядов результатов измерений для реализаций эталонного процесса.

1.5.0боснование целесообразности использования алгоритмов робастного оценивания для корректного описания статистических свойств результатов измерений показателей качества ВХР.

2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ВИДА ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЭТАЛОННЫХ РЕАЛИЗАЦИЙ ПРОЦЕССА.

2.1.Необходимость идентификации вида законов распределения вероятностей эталонных реализаций процесса.

22.Результаты идентификации закона распределения вероятности стабильных эталонных реализаций ВХР на АЭС с ВВЭР-1000.

2.3 Анализ проблем, возникающих при идентификации вида закона распределения вероятности результатов измерений показателей качества ВХР на АЭС.

2.4.0ценка параметров результирующего распределения вероятности эталонных реализаций процесса в условиях статистической неоднородности данных химического анализа.

3. ВЫБОР МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ВХР НА АЭС.

3.1 .Критерий выбора алгоритмов и методов вероятностной диагностики.

3.2 .Алгоритмы робастного оценивания для распределения Лапласа и «загрязнённого» нормального распределения вероятности.

3.3Методы оценивания статистических характеристик совокупности результатов измерений, свободные от распределения вероятности.

3.3.1. Методы оценивания, свободные от распределения вероятности.

3.3.2. Доверительные интервалы для квантилей совокупности случайной величины.

3.3 3. Алгоритм построения толерантных пределов.

33.4. Критерий знаков.

3.4.Робасшое оценивание в линейных моделях.

3.5 Алгоритмы статистического контроля качества процессов.

3.5.1. Контрольные карты текущего среднего значения.

3.5.2. Контрольная карта для двустороннего контроля показателей качества процесса

3.5.3. Контрольная карта для одностороннего контроля показателей качества ВХР.

3.5.4. Анализ информации, отображаемой на контрольных картах.

4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОЦЕНКИ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ВХР НА АЭС.

4.1.Необходимость адаптации методов вероятностной диагностики при разработке алгоритмов оценки состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа.

4.2.Разработка алгоритмов обнаружения отклонений центрального значения контролируемого процесса от стандартизованного значения.

4.2.1. Разработка алгоритмов обнаружения отклонений процесса от заданного значения на основе критерия знаков.

4.2.2. Алгоритм выявления отклонений центрального значения контролируемого процесса от назначенного стандартизованного значения—«Алгоритм № 1».

4.23. Визуальный алгоритм выявления отклонений центрального значения контролируемого процесса от стандартизованного значения—«Алгоритм №2».

4.3 .Адаптация контрольной карты Шухарта для ранней идентификации аномалий ВХР.

4.3.1. Необходимость адаптации контрольной карты текущего среднего значения для ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС.

4.3.2. Адаптация контрольной карты Шухарта для случая «загрязнённого» нормального распределения вероятностей.

4.3.3. Алгоритм статистического контроля состояния ВХР с использованием адаптированной контрольной карты текущего среднего значения.

4.3.4. Анализ проблем, возникающих при использовании адаптированной контрольной карты для статистического контроля состояния ВХР на АЭС.

4.4.Разработка контрольной карты текущего центрального значения для контроля состояния ВХР по выборкам малого объёма.

4.4.1. Необходимость разработки контрольной карты текущего центрального значения для контроля состояния ВХР по выборкам малого объёма.

4.4.2. Вывод статистического критерия сравнения выборочной медианы.

4.43. Процедура идентификации аномалий ВХР на основе контрольной карты текущей выборочной медианы.

5. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ВХР НА АЭС

5.1 .Использование методов вероятностной диагностики для повышения качества контроля и поддержания ВХР второго контура энергоблока АЭС с ВВЭР-1000.

5.1.1. Характеристика типичных отклонений ВХР второго контура энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000.

5.1.2. Использование алгоритмов вероятностной диагностики для контроля показателя продувочной воды парогенераторов энергоблока АЭС с ВВЭР-1 ООО.

5.1.3. Проведение статистических экспертиз для обоснованного выбора эталонной реализации процесса изменения показателя рН продувочной воды парогенератора.

5.1.4. Контроль отклонений показателя рН продувочной воды парогенератора на основе толерантных пределов.

5.1.5. Контроль отклонений показателя рН продувочной воды парогенератора на основе критерия знаков.

5.1.6. Контроль отклонений показателя рН продувочной воды парогенератора на основе адаптированной контрольной карты текущего среднего значения.

5.1.7. Контроль отклонений показателя pi/продувочной воды парогенератора на основе контрольной карты текущей выборочной медианы.

5.1.8. Построение модели прогноза изменения значений показателярНпродувочной воды парогенератора, вызванного выявленной аномалией ВХР.

5.1.9. Использование статистических алгоритмов для контроля удельной электропроводимости продувочной воды парогенератора энергоблока АЭС.

5.1.10. Контроль отклонений удельной электропроводимости продувочной воды парогенератора на основе толерантных пределов.

5.1.11. Контроль отклонений удельной электропроводимости продувочной воды парогенератора на основе критерия знаков.

5.1.12. Контроль отклонений удельной электропроводимости продувочной воды парогенератора на основе контрольных карт.

5.1.13. Использование робасгаого оценивания для повышения надёжности идентификации изменения ионного состава продувочной воды парогенераторов энергоблоков АЭС.

5 ^.Использование методов веро.ягаосгаой диагностики для повышения качества контроля и поддержания ВХР первого контура энергоблока АЭС с ВВЭР-1 ООО.

5.2.1. Характеристика типичных отклонений ВХР первого контура энергоблоков АЭС сВВЭР-1000.

5.2.2. Использование робастной регрессии для повышения эффективности контроля отклонений по сумме щелочных металлов.

5J2.3. Процедура информационной поддержки персонала АЭС при контроле содержания водорода в теплоносителе при наличии резко выделяющихся наблюдений в данных химического анализа.

5.3 .Использование методов вероятностной диагностики для контроля состояния оборудования, влияющего на ВХР.

5.4.Сравнение эффективности использования разработанных методов вероятностной диагностики для ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа.

ВЫВОДЫ.

Одним из важнейших требований предъявляемых, к системам контроля и управления на АЭС, является обеспечение безопасности и долговременной надёжности функционирования основного и вспомогательного оборудования энергоблока [1-3]. Структурный анализ надёжности систем и оборудования показывает, что наиболее частой причиной снижения уровня мощности энергоблоков АЭС является повреждаемость элементов, связанная с поддержанием водно-химического режима (далее ВХР) [4].

Основным нормативным актом, регламентирующим порядок разработки и содержание документов по ВХР атомных электростанций, является Руководство по безопасности РБ-002-97 (РБГ-12-43-97) «Водно-химический режим атомных станций. Основные требования безопасности» [1]. С учетом требований указанного документа, а также «Общих положений обеспечения безопасности атомных станций» ОПБ-88/97 (ПН АЭ Г-1-011-97) [2] и требований стандартов эксплуатирующих организаций по ведению ВХР на типовых энергоблоках можно сформулировать следующие цели оптимизации ВХР основных и вспомогательных технологических систем энергоблоков АЭС:

- улучшение эксплуатационных характеристик и технико-экономических показателей энергоблока;

- снижение потока отказов оборудования и глубины нарушений его работоспособности;

- снижение объемов плановых и неплановых остановов и ремонтов энергоблоков;

- снижение выбросов и сбросов вредных веществ и объемов, образующихся в процессе эксплуатации: и ремонта отходов (в том числе радиоактивных);

- снижение суммарных дозовых нагрузок на персонал и окружающую среду;

- снижение суммарного вредного воздействия нерадиационных факторов, сопровождающих эксплуатацию и ремонт оборудования.

Достижение указанных целей в общем случае обеспечивается установлением характеристик качества теплоносителя и рабочих сред по тракту их циркуляции (теплохимическому циклу) в нормативных, проектных документах и технологических регламентах по ведению ВХР. В соответствии с требованиями РБ-002-97 в нормативно-технических документах по ВХР должны быть также указаны средства и методы контроля ВХР, обеспечивающие работникам (персоналу) получение, обработку и передачу информации о показателях качества ВХР.

Согласно РБ-002-97 и стандарту предприятия эксплуатирующей организации (СТП-ЭО) для энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000, показатели качества теплоносителя и рабочей среды разделены на нормируемые и диагностические, что соответствует общепринятой мировой практике для АЭС с PWR [5, 6].

К нормируемым показателям относятся показатели качества теплоносителя и рабочей среды, поддержание (соблюдение) которых в диапазоне допустимых значений обеспечивает проектный ресурс безопасной и надёжной эксплуатации оборудования без снижения экономичности.

К диагностическим показателям относятся показатели качества теплоносителя и рабочей среды, обеспечивающие получение дополнительной информации о причинах изменения нормируемых показателей или ухудшения ВХР [5].

Нормативное закрепление понятий о нормируемых и диагностических показателях качества теплоносителя и рабочей среды в руководящем документе по безопасности [1] и СТП-ЭО характеризует необходимость повышения информативности и надёжности [3] систем химического контроля на АЭС. А в монографии [7], посвящённой обобщению опыта проектирования и эксплуатации реакторных установок ВВЭР для энергоблоков АЭС, повышение качества ВХР отнесено к первоочередным мероприятиям, обеспечивающим повышение эксплуатационной надёжности и ресурса оборудования энергоблока.

Текущее состояние ВХР на АЭС определяется при оперативном химическом контроле показателей качества теплоносителя и рабочих сред. В соответствии с СТП - ЭО система химического контроля предназначена для получения оперативной информации о состоянии ВХР первого и второго контура энергоблока АЭС посредством измерения нормируемых и диагностических показателей качества теплоносителя и водных сред систем безопасности в целях поддержания нормируемых показателей качества теплоносителя и рабочих сред при эксплуатации энергоблока [5]. Решение задачи безопасности и надёжности функционирования оборудования в значительной мере связано с повышением эффективности и информационной надежности оперативного химического контроля на АЭС [7, 8].

В соответствии с ГОСТ 16504-81 [9] «Сущность всякого контроля сводится к осуществлению двух основных этапов:

1 Получение информации о фактическом состоянии объекта, о признаках и показаниях его свойств (первичная информация).

2 Сопоставление первичной информации с заранее установленными требованиями, нормами, критериями, т.е. обнаружение соответствия или несоответствия фактических данных требуемым (ожидаемым)».

Согласно МИ 2233-2000 [10] критерием эффективности аналитических измерений в первую очередь является обеспечиваемое на их основе качество реализации функции управления технологическим объектом. В этой связи критерием эффективности химического контроля на АЭС в первую очередь необходимо считать обеспечиваемое качество реализации функции управления состоянием ВХР, которое определяется целым рядом взаимосвязанных внутриконтурных процессов, таких как:

- процессы химического превращения;

- массопереноса;

- образования и отложения продуктов коррозии и эрозии;

- накопления солевых продуктов в продувочной воде;

• — накопление продуктов деструкции катионитовых фильтров;

- термолиза, радиолиза и другие;

- процессы диффузии, теплопередачи, парообразования, конденсации и другие.

Объективная сложность оценки текущего состояния ВХР на АЭС связана с тем, что указанные процессы, как правило, происходят совместно, что затрудняет их изучение и выделение главных или лимитирующих факторов, влияющих на состояние оболочек тепловыделяющих элементов, конструктивных материалов и оборудование и формирующих значения контролируемых показателей качества ВХР.

Ввиду своей актуальности, проблема оценки текущего состояния технологических объектов управления, к которым, безусловно, можно отнести и энергоблоки АЭС, нашла отражение в специальной литературе [11, 12] и в нормативных документах [13, 14]. В ГОСТ Р 50779.40 - 96 отмечается, что «собственный разброс характерен для всех процессов из-за большого числа незначительных случайных воздействий. Вследствие этого результаты измерений, полученные в ходе нормального течения процесса, непостоянны. Непостоянны и отслеживаемые статистические характеристики, например, выборочное среднее, медиана и т.п. Поэтому необходимо ввести статистически обоснованные границы для данной отслеживаемой характеристики с целью минимизировать ошибочные решения при управлении процессом». Поскольку, согласно ГОСТ Р 50779.44 - 2001, «обслуживающий персонал должен ясно понимать поведение процесса и его изменчивость, возникающую под влияниями обычных и особых причин» [15, 16, 17].

В наиболее общем виде оперативная задача оценки состояния ВХР на АЭС заключается в своевременном обнаружении (идентификации) или превентивной диагностике неблагоприятных тенденций [12; 18] развития внут-риконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР, и в прогнозировании изменений значений контролируемых показателей качества ВХР, вызванных неполадками, зародившимися при эксплуатации технологического оборудования и систем поддержания ВХР.

К настоящему времени общепризнанным становится представление о том, что массивы результатов измерений, характеризующие текущее состояние ВХР в контурах энергоблоков АЭС, как многофакторного технологического объекта управления, имеют явно выраженный стохастический характер [18-35].

Используемая для контроля внутриконтурных физико-химических процессов совокупность результатов аналитических измерений контролируемых показателей качества ВХР образует соответствующую технологическому процессу совокупность реализаций процесса или временных рядов, имеющих стохастический характер, т.е. содержащих наряду с детерминированной и случайную составляющую. Вид и вероятностные свойства указанных временных рядов «. определяются физико-химической природой процессов, протекающих в контурах и технологических средах энергоблока АЭС, заданными технологическими режимами, а также особенностями конструкции контуров и квалификацией эксплуатационного персонала» [19].

Стохастический характер совокупностей результатов измерений обусловлен тем, что внутриконтурные физико-химические процессы и собственно регламентные процедуры обеспечения и поддержания ВХР, формирующие значения контролируемых показателей качества ВХР, подвержены воздействию различных (в том числе и меняющихся во времени) случайных факторов.

Наряду со случайными факторами существует и целый ряд «технологических причин», приводящих к тому, что состав технологических сред (теплоносителя и рабочих сред) в процессе эксплуатации энергоблока АЭС с ВВЭР колеблется, имея в качестве составляющей случайную величину [19, 20]. Эти технологические колебания и флуктуации являются следствием целого ряда (объективных технологических) причин, обусловленных самим характером технологического процесса и особенностями протекания внутриконтурных физико-химических процессов, среди которых в первую очередь необходимо выделить следующие причины. Колебания теплогидравлических характеристик работы оборудования, включая естественную задержку по тракту теплоносителя (инерционность) реакции показателей качества ВХР на регламентные технологические процедуры и локальную вариацию значений показателей качества ВХР, приводят к флуктуациям состава теплоносителя и рабочих сред. На наличие указанных флуктуаций показателей качества теплоносителя и рабочих сред (около среднеэксплуатационных значений контролируемых процессов) с периодом до десятков минут, исключающим в силу своей малости возможность оперативного воздействия с помощью средств поддержания ВХР, указывалось в работах [21-24]. Независимо от своей природы такие флуктуации должны быть квалифицированы как «естественные шумы показателей качества ВХР» при заданных возможностях средств и технологии его поддержания. Анализ указанных «шумов» может являться источником диагностической информации о контролируемых показателях качества, однако в настоящей работе эта задача не рассматривается.

Технологические причины. Причины, порождающие (технологические) колебания значений контролируемых показателей, обусловленные периодической реализацией регламентных технологических процедур поддержания ВХР, таких, как водообмены, подпитки для компенсации протечек из контура, периодическая продувка парогенератора, периодическая дозировка химических реагентов, изменение мощности реактора и др. [25]. Указанные технологические причины также вносят вклад в флуктуации результатов измерений, поскольку сами подвержены влиянию множества случайных факторов.

Причины, обусловленные внутрисистемными факторами, порождают колебания, обусловленные характером протекания внутриконтурных физико-химических процессов на установке. Причины возникновения колебаний, обусловленных внутрисистемными факторами, обсуждаются в работе [26], где отмечается, что «. разброс показателей содержания компонентов в пробах, отобранных при работе на постоянном режиме, может быть обусловлен не только методическими, организационными или иными ошибками, а проявлением внутренней природы протекания водно-химического и газового режима на установке».

Методические причины. Флуктуации результатов измерений связанные с организацией и качеством химического анализа, обусловленные погрешностью, вносимой используемыми методиками выполнения измерений (далее МВИ) и «субъективными факторами» процедур отбора и подготовки проб технологических сред для аналитических измерений.

Основные затруднения в интерпретации текущего состояния ВХР по данным аналитических измерений контролируемых показателей качества ВХР обусловлены следующими основными факторами.

Во-первых, наличием колебаний и флуктуаций, обусловленных технологией поддержания ВХР, и случайной составляющей у рядов результатов измерений, используемых для оценки текущего состояния ВХР на АЭС.

Во-вторых, тем, что процессы развития аномалий (неполадок) в работе оборудования, приводящие к изменению качества ВХР, чаще всего носят сравнительно медленный характер [27]. Постепенное развитие типичных неполадок (присосы охлаждающей воды и воздуха по мере увеличения негерметичности оборудования или арматуры, исчерпание динамической обменной ёмкости фильтров систем очистки продувочной и подпиточной воды и т.п.) реализуется, как правило, с постоянной времени, существенно большей технологически определенных интервалов времени (смена, сутки). Поэтому изменение значений контролируемых показателей, вызванное зародившейся аномалией ВХР на начальном этапе развитии аномалии, как правило, маскируется случайными флуктуациями и технологическими колебаниями, присутствующими во временных рядах результатов измерений.

В-третьих, существует проблема объективного отражения технологического процесса по данным химического анализа проб теплоносителя и рабочих сред [19]. Суть этой проблемы заключается в том, что решение о корректировке состава теплоносителя и рабочих сред принимается по результатам анализов (аналитических измерений), которые оператор получает через некоторое время (от минут до часов) после пробоотбора. За этот промежуток времени в системах и технологических средах первого и второго контура энергоблока АЭС, как правило, происходит изменение состава теплоносителя и рабочих сред, например, вследствие подпитки для компенсации протечек, дозировки реагентов в контур и др. Кроме того известна инерционность реакции теплоносителя и рабочих сред на эти воздействия [25]. Таким образом, состав теплоносителя или рабочих сред на момент принятия решения и реализации корректировки оказывается иным, чем он был в момент пробоотбора.

Одним из способов повышения качества ВХР на АЭС является раннее обнаружение или ранняя идентификация неблагоприятных тенденций {аномалий) и прогнозирование развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР.

Указанные выше факторы вызывают у эксплуатационного персонала основные затруднения при формировании (в темпе процесса) суждений о значимости изменения показателей качества на ранней стадии возникновения «аномалий ВХР», особенно на фоне случайной составляющей и технологических колебаний. То есть в этой ситуации субъективное мнение оператора о «действительном» характере наблюдаемых в контуре процессов является основным источником ошибок при принятии решения о необходимом управляющем воздействии на ВХР, которое зачастую далеко от оптимального варианта.

Неопределённость ситуации с составом технологических сред на момент корректировки и необходимость ориентации на "среднего" оператора является одной из причин, которая заставляет разработчиков технологии ВХР устанавливать в технологическом регламенте вместо конкретного определённого значения концентрации компонента теплоносителя некоторый "коридор", внутри которого она должна находиться» [19]. Указанный « коридор » значений предусмотрен СТП-ЭО, например, для суммарной концентрации ионов щелочных металлов в теплоносителе первого контура энергоблоков АЭС с ВВЭР - 1000 и используется для оценок количества дозируемой щелочи КОН в теплоноситель [5]. При определении величины необходимого управляющего воздействия на ВХР это является одним из факторов повышения неопределенности закона регулирования технологическим процессом.

Проблема корректной интерпретации текущего состояния ВХР по данным аналитических измерений контролируемых показателей качества ВХР является важной и при решении вопроса об автоматическом управлении оборудованием по данным химического контроля [23, 24]. Отрицательные последствия возможны как при несвоевременном управляющем воздействии на ВХР, так и при неоправданном вмешательстве в процесс, когда оно недостаточно обосновано. Неоправданное управляющее воздействие, «раскачивая» ВХР, является дополнительным источником увеличения «шумов» внутриконтурных физико-химических процессов (что также повышает неопределенность закона регулирования технологическим процессом).

Для решения задач, связанных с анализом данных при наличии случайных и непредсказуемых воздействий, математиками и другими исследователями за последние двести лет был выработан мощный и гибкий арсенал методов, называемых в совокупности математической статистикой (а также прикладной статистикой или анализом данных). Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные выводы и прогнозы, давать оценки вероятностей их выполнения или невыполнения» [36]. Стохастический характер рядов результатов измерений приводит к необходимости использования статистических методов при разработке процедур оценки (контроля) текущего состояния ВХР на АЭС.

Выбор конкретных статистических алгоритмов, используемых на практике для оценки статистических характеристик совокупностей результатов измерений, определяется характером и особенностью вероятностных свойств результатов измерений исследуемой совокупности: данных. В этой связи для выбора статистических методов и алгоритмов, способных эффективно решить задачу оценки состояния ВХР на АЭС по результатам аналитических измерений контролируемых показателей качества ВХР, необходимо исследовать основные характеристики вероятностных свойств рядов результатов измерений. Для этого необходимо выяснить, какие факторы в процессе эксплуатации энергоблока АЭС существенно влияют на формирование вероятностных свойств результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР, определяют те или иные их характеристики или особенности.

Важнейшими требованиями, предъявляемыми к алгоритмам оценки (контроля) состояния ВХР на АЭС с целью повышения качества поддержания ВХР являются: обеспечение заданной достоверности оценки текущего состояния ВХР при наличии случайных флуктуаций и колебательной составляющей в рядах результатов измерений; возможность раннего обнаружения (или ранней идентификации) зарождающихся аномалий ВХР с заданным уровнем доверия.

С учётом вышесказанного, алгоритмы оценки (контроля) состояния ВХР по результатам аналитических измерений контролируемых показателей, обеспечивающие повышение качества поддержания ВХР на АЭС, должны содержать: процедуры ранней идентификации неблагоприятных тенденций развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР. процедуры получения прогноза развития внутриконтурных физико-химических процессов под влиянием неполадок, зародившихся при эксплуатации технологического оборудования и систем обеспечения и поддержания ВХР.

Практическая реализация указанных процедур, необходимых для эффективной оценки текущего состояния ВХР, предполагает разработку и создание математического обеспечения в системах поддержания ВХР на АЭС.

Целью настоящей работы является повышение эффективности алгоритмов контроля и управления процессами, формирующими текущее состояние ВХР контуров АЭС, для решения задачи ранней идентификации аномалий ВХР в условиях статистической неоднородности данных химического анализа технологических сред. Для достижения поставленной цели необходимо решить задачи: разработать методологию ранней идентификации аномалий ВХР и концепцию эталонного процесса, необходимые для создания алгоритмов оценки состояния ВХР по данным химического анализа технологических сред; исследовать вероятностные свойства рядов результатов измерений контролируемых показателей качества ВХР на АЭС с целью подбора оптимальных методов и алгоритмов, способных эффективно отслеживать и наглядно (для эксплуатационного персонала) отображать текущее состояние контролируемых технологических процессов; обосновать целесообразность применения методов вероятностной диагностики и методов робастного оценивания при разработке алгоритмов оценки (контроля) состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред; разработать и адаптировать статистические алгоритмы для решения задач оценки текущего состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред; оценить эффективность использования разработанных в диссертации алгоритмов для решения задач ранней идентификации аномалий и оценки текущего состояния ВХР на реальных данных оперативного химического контроля, полученных на действующих энергоблоках АЭС; проанализировать факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов оценки текущего состояния и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред.

На защиту выносятся следующие положения и результаты, отраженные в диссертационной работе:

1. Методология идентификации аномалий ВХР на ранней стадии их развития на основе сравнения статистических характеристик текущего контролируемого процесса, формирующего состояние ВХР, с их значениями при нормальной эксплуатации энергоблока.

2. Принципы выбора и методы оценки характеристик качества эталонных процессов по их реализациям, формирующим состояние ВХР при нормальной эксплуатации энергоблока АЭС.

3. Обоснование выбора метода оценки законов распределения вероятности и результаты оценки законов распределения вероятности результатов измерений контролируемых показателей качества технологических сред на действующих блоках АЭС.

4. Критерии выбора статистических методов и разработанные на их основе алгоритмы контроля текущего состояния ВХР энергоблока АЭС.

5. Результаты практической оценки технологической эффективности разработанных алгоритмов для решения задачи ранней идентификации аномалий ВХР по данным оперативного химического контроля на действующих энергоблоках АЭС.

Актуальность работы. Одним из важнейших требований, предъявляемых к АЭС, является обеспечение безопасности и долговременной надёжности функционирования основного и вспомогательного оборудования энергоблока АЭС. В настоящее время повышение качества водно-химического режима (ВХР) отнесено к первоочередным мероприятиям, обеспечивающим повышение эксплуатационной надёжности и ресурса оборудования энергоблока АЭС. Одним из способов повышения качества ВХР на АЭС является раннее обнаружение или ранняя идентификация неблагоприятных тенденций (аномалий) и прогнозирование развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР.

Основные затруднения в интерпретации текущего состояния ВХР по результатам химического анализа технологических сред обусловлены тем, что массивы результатов измерений, используемые для оценки текущего состояния ВХР, являются статистически неоднородными и имеют стохастический характер, т.е. содержат наряду с детерминированной случайную составляющую. Поэтому изменение значений контролируемых показателей, вызванное зародившейся аномалией ВХР на начальном этапе развития аномалии, как правило, маскируется статистической неоднородностью используемых данных химического анализа. Использование методов вероятностной диагностики и алгоритмов робастного оценивания, нечувствительных к наличию засоряющих выбросов и статистической неоднородности во временных рядах результатов химического анализа технологических сред, является перспективным способом решения задачи повышения качества контроля ВХР на АЭС.

Научная новизна полученных результатов состоит в разработанной методологии ранней идентификации неблагоприятных тенденций ВХР и прогнозирования развития внутриконтурных физико-химических процессов, формирующих текущее состояние ВХР на АЭС, и заключается в следующем: предложена концепция эталонного состояния ВХР, необходимая для ранней идентификации аномалий ВХР и реализации автоматических процедур контроля состояния ВХР на АЭС; теоретически обоснована необходимость адаптации метода контрольных карт, метода наименьших квадратов и алгоритмов вероятностной диагностики на основе критерия знаков при их использовании для контроля технологических процессов при наличии статистической неоднородности, колебательной составляющей и загрязняющих выбросов в данных химического анализа. разработан алгоритм выявления значимых отклонений центрального значения контролируемого процесса от априори стандартизованного значения, робастного к наличию засоряющих выбросов и колебаний, наблюдаемых в текущей реализации контролируемого процесса. адаптирована контрольная карта текущего среднего значения для статистического контроля технологических процессов в случае «загрязнённого» нормального распределения вероятности результатов измерений. получен статистический критерий сравнения выборочной медианы и априори заданного (стандартизованного) значения - ц для наиболее широкого класса распределения вероятностей экспериментальных данных. разработана робастная контрольная карта текущей выборочной медианы для ранней идентификации аномалий ВХР по выборкам малого объёма.

Практическая ценность работы заключается в следующем.

1. Проанализированы основные причины и факторы, приводящие к затруднениям в интерпретации текущего состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа технологических сред. Это позволило сформулировать функциональные требования к алгоритмам оценки состояния ВХР, необходимые для обеспечения повышения качества поддержания ВХР на АЭС: требование обеспечения заданной достоверности информации, получаемой при оценке (контроле) текущего состояния ВХР при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности и технологических колебаний в рядах результатов измерений; требование раннего обнаружения (или ранней идентификации) проявившихся аномалий ВХР с заданным уровнем доверия.

2. На основе проведённого анализа законов распределения вероятности результатов измерений показателей качества ВХР за длительный период эксплуатации обоснована целесообразность использования алгоритмов робастного оценивания при создании статистических алгоритмов оценки состояния ВХР на АЭС по данным химического анализа. Этот вывод является важным для разработчиков процедур контроля ВХР на АЭС, поскольку ориентирует на необходимость использования алгоритмов робастного оценивания, которые ещё не нашли достаточного отражения в существующих нормативных документах, регламентирующих методы управления качеством технологических процессов.

3. Предложена методика выбора «эталонного состояния ВХР», основанная на постоперативном статистическом анализе массивов результатов измерений с учётом информации о фактическом состоянии оборудования и предыдущего опыта эксплуатации энергоблока. При разработке статистических алгоритмов контроля состояния ВХР по данным химического анализа такой подход к выбору «эталонного состояния ВХР» снижает риск неоправданного вмешательства в

ВХР. Поскольку существующая при нормальной эксплуатации энергоблока

18

АЭС статистическая неоднородность результатов анализа уже не идентифицируется как проявление аномалий ВХР.

4. На реальных данных оперативного химического контроля подтверждена эффективность использования разработанных и адаптированных статистических алгоритмов для ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС при наличии засоряющих наблюдений, статистической неоднородности и колебательной составляющей в массивах результатов измерений. Выявлены и проанализированы факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС.

5. На примере идентификации протечки охлаждающей воды в главный конденсатор турбогенераторной установки по данным оперативного анализа содержания хлорид-ионов в воде главного конденсатора подтверждена эффективность предлагаемых алгоритмов вероятностной диагностики для решения задач контроля состояния оборудования, влияющего на ВХР (наличие негерметичности главного конденсатора доказано путем прямого осмотра на остановленном объекте).

6. Адаптированные и разработанные в диссертационной работе статистические алгоритмы использовались при разработке программного комплекса информационной поддержки персонала водно-химической лаборатории, переданного в опытную эксплуатацию в ФГУП НИТИ им. А.П. Александрова для решения задач ранней идентификации аномалий ВХР и уменьшения риска неоправданного вмешательства в ВХР.

Достоверность результатов, обоснованность выводов и рекомендаций. Достоверность оценок, полученных для статистических характеристик исследуемых массивов данных химического анализа, базируется на полученных в работе результатах анализа законов распределения вероятности данных химического контроля технологических сред и на корректном использовании статистических методов и алгоритмов оценивания, соответствующих выявленным классам распределения вероятности.

Обоснованность выводов и рекомендаций подтверждена: использованием в работе результатов анализа по выявлению основных причин, приводящих к затруднениям в интерпретации текущего состояния ВХР на АЭС по результатам химического анализа; приведёнными в работе результатами практического применения вновь разработанных и адаптированных алгоритмов вероятностной диагностики для ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС с ВВЭР-1000; использованием результатов обсуждения основных положений и выводов диссертационной работы на научно-технических конференциях.

Апробация работы. Материалы диссертации были доложены и обсуждены: на научно-техническом совещании «Водно-химический режим действующих АЭС», г. Москва, 19-21 сентября 2000 г.; на научно-техническом совещании «Проблемы и перспективы развития химического и радиохимического контроля в атомной энергетике», г. Сосновый Бор 16-18 октября 2001 г.; на научно-техническом совещании «Проблемы и перспективы развития химического и радиохимического контроля в атомной энергетике», г. Сосновый Бор 16-18 сентября 2003 г.;

Материалы диссертации были представлены в виде докладов на международных конференциях:

International Congress on Analytical Chemistry Moscow, Russia 15-21 June 1997;

International Conference "Water Chemistry in Nuclear Reactors Systems" Avignon (France) 22-26 April 2002. на третьей международной научно-технической конференции «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР». г. Подольск, ФГУП ОКБ «Гидропресс», 26 - 30 мая 2003 г.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 11 работ.

1 Сформулированы подходы к постановке задачи раннего обнаружения и прогнозирования неблагоприятных тенденций развития процессов, фор мирующих состояние водно-химического режима в контурах энергобло ков АЭС. 2 На основе систематического анализа массивов результатов измерений показателей качества ВХР энергоблоков АЭС за длительный период эксплуатации показано, что для описания статистических свойств ре зультатов измерений эталонных реализаций ВХР целесообразно исполь зовать распределение Лапласа или «загрязнённое нормальное распреде ление» вероятностей. Обоснована целесообразность использования ме тодов робастного оценивания для разработки эффективных статистиче ских алгоритмов контроля состояния ВХР на АЭС по данным химиче ского анализа технологических сред.3 На основе нормативных требований к качеству теплоносителя, рабочих сред, технологии поддержания ВХР и опыта эксплуатации энергоблока АЭС впервые сформулированы требования к свойствам «эталонного процесса» или «эталонного состояния ВХР» для контроля - сравнения при реализации статистических алгоритмов оценки состояния ВХР по данным химического анализа. Обоснована концепция выбора «эталон ного процесса» по результатам предварительного постоперативного ста тистического анализа массивов результатов измерений, накопленных при эксплуатации энергоблока АЭС, с учётом информации о фактиче ском состоянии технологических систем и оборудования, 4 Разработаны и адаптированы алгоритмы вероятностной диагностики для оценки состояния ВХР и ранней идентификации аномалий ВХР на АЭС по данным химического анализа: • контрольная карта текущего среднего значения для случая «загрязнённо го» нормального распределения вероятности результатов измерений; — робастная контрольная карта текущей выборочной медианы для ранней идентификации аномалий ВХР по выборкам малого объёма; — алгоритм обнаружения аномалий ВХР по толерантным пределам измен чивости контролируемых показателей качества, полученным для эталон ной реализации ВХР; — алгоритм выявления отклонений центрального значения текущего кон тролируемого процесса от центрального значения эталонного процесса робастный при наличии колебательной составляющей в массиве резуль татов измерений; — алгоритм информационной поддержки персонала при оперативном кон троле показателей качества ВХР по ПУ, снижающий риск необоснован ного вмешательства в ВХР при наличии единичных выбросов в текущих данных химического анализа; — алгоритм информационного резервирования для повышения надёжности ранней идентификации аномалий ВХР на основе анализа корреляции взаимосвязанных показателей качества ВХР. 5 На практических примерах анализа поведения контролируемых показате лей качества технологических сред первого и второго контуров энерго блоков АЭС с ВВЭР-1000: — подтверждена эффе1стивн0сть использования разработанных статистиче ских алгоритмов для оценки текущего состояния ВХР, ранней идентифи кации аномалий ВХР и решения задач контроля состояния оборудования, влияющего на ВХР, при наличии засоряющих наблюдений, статистиче ской неоднородности и колебательной составляющей в массивах резуль татов измерений, полученных при химическом анализе показателей каче ства технологических сред; — выявлены и проанализированы факторы, влияющие на эффективность использования разработанных алгоритмов ранней идентификации анома лий; • обоснована целесообразность использования алгоритмов робастной рег рессии для получения прогноза развития контролируемого процесса, не обходимого при оценке запаса по времени при решении оперативных за дач управления ВХР; • показано, что реализация корректирующего воздействия на ВХР по те кущим значениям робастных (устойчивых к наличию случайных факто ров) статистик значений контролируемых показателей позволяет снизить вероятность перерегулирования процесса за счёт снижения влияния оши бок оценки его качества, обусловленных собственной изменчивостью, статистической неоднородностью данных и наличием загрязняющих вы бросов.6 Полученные результаты практической оценки эффективности предло женных алгоритмов свидетельствуют, что их реализация на действующих энергоблоках АЭС в виде программных средств информационной под держки персонала позволит принципиально улучшить качество контроля и поддержания ВХР основных контуров, вспомогательных систем и обо рудования, влияющего на качество технологических сред.7 Рассмотренные подходы к решению проблемы информационной под держки персонала энергоблоков АЭС при контроле и принятии решений по управлению ВХР были предложены Генпроектантам АЭС и нашли отражение в технических проектах и технических заданиях на разработку подсистем химического контроля в составе АСУ ТП перспективных АЭС (АЭС с ВВЭР-640 и ВВЭР-1000).

1. Водно-химический режим атомных станций. Основные требования Общие положения обеспечения безопасности атомных станций. ОПБГОСТ 27.003-90 Надёжность в технике. Состав и общие правила задаКрицкий В.Г. Проблемы коррозии и водно-химических режимов АЭС. С111-ЭО-003-

2. Стандарт предприятия. Водно-химический режим безопасности. РБ Г-12-43-97 (РБ-002-97). Госатомнадзор России. М: 1997 88/97 (ПН АЭ Г-1-011-97). ния требований по надёжности. Пб.: CPfflTO, 1996. 246 с. первого контура энергоблоков атомных электростанций с реаьсторами ВВЭР-1

3. Нормы качества теплоносителя и средства их обеспечения. Водно-химический режим второго контура атомных электростанций с реакторами ВВЭР-1

4. Нормы качества рабочей среды и средства их обеспечения.

5. Трунов Н.Б., Логинов А., Драгунов Ю.Г. Гидродинамические и теплохимические процессы в парогенераторах АЭС с ВВЭР. М.: Энергоатомиздат, 2001.-316С. 7.

6. Бельнов B.K., Архипов О.П., Бугаенко В.Л., Кабакчи А., Сердюков СИ. Анализ временных рядов как метод исследования водно-химического режима первого контура реакторных установок АЭС с ВВЭР Доклады академии наук. 1998. Т. 360, №6. с. 784-786.

7. Бельнов В.К., Сердюков СИ. Кабакчи А., Архипов О.П., Бугаенко В.Л. Новый подход к анализу показателей водно-химического режима первого контура реакторных установок АЭС с ВВЭР Атомная энергия, 1999 Т. 87, вып. 3. с. 194-199.

8. Живилова Л.М., Тарновский В.В. Система и средства автоматизации контроля водно-химического режима тепловых электростанций Теплоэнергетика, 1998, №7, с. 14-19.

9. Живилова Л.М. Контроль водно-химического режима энергоблоков с применением ЭВМ. Энергохозяйство за рубежом. 1988. №3. с. 8 -13 166

10. Живилова Л.М., Назаренко П.Н., Маркин Г.П. Автоматический химический контроль водно-химического режима ТЭС. М.: Энергия, 1979. 224 Воронов В.Н., Назаренко П.Н., Паули В.К. Некоторые принципы внедрения систем химико-технологического мониторинга на ТЭС Теплоэнергетика, 1997, №6, с. 2 7,

11. Вилков Н,Я., Крюков Ю.В. Оценка текущего состояния технологического объекта управления по данным химического анализа. Аналитика и контроль.2001. Т 5. №з с. 265 274.

12. Буланов А.В., Верховская А.О., Лукашенко М.Л. Проблемы контроля химических показателей на моноблочных реакторах с естественной циркуляцией, обусловленные системными явлениями, проистекающими из конструкционных особенностей реактора и организации ВХГР. Научнотехнический сборник "Экология и атомная энергетика". Сосновый Бор: Изд. ЛАЭС, 2004, выпуск №1, с.48-51.

13. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В. Математическое обеспечение ранней идентификации аномалий водно-химического режима на АЭС по данным оперативного химического контроля. Теплоэнергетика. 2000. №5. с. 25-28.

14. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В., Блинов С В Выбор статистических критериев и алгоритмов вероятностной диагностики для процедур оценки текущего состояния ВХР на АЭС с ВВЭР. В сб. тезисов докладов третей научно-технической конференции «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР», г. Подольск, ФГУП ОКБ «Гидропресс», 26 30 мая 2003 г., с. 118 119.

15. Vilkov N.Ya., Klryukov Yu.V, Identification of the in-circuit process at NPP according to the analytical control data with the control charts method application International Congress on Analytical Chemistry Moscow, Russia 15-21 June 1

17. Вилков Н,Я., Киреев В.Ф., Крюков Ю.В. Формирование требований к метрологичес1сим характеристикам измерительных каналов систем химического контроля АЭС на основе статистического анализа качества контроли167

18. Вилков Н.Я., Крюков Ю.В. Математическое обеспечение средств информационной поддержки персонала в автоматизированных системах химического контроля на АЭС. В сб. тез, докл. научно-технического совещания «Водно-химический режим действующих АЭС», г. Москва, 19-21 сентября 2000 г. с. 44 45.

19. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1969. 400 с. Коростелёв Д. П. Обработка радиоактивных газов и вод на АЭС. М.: Энергоатомиздат, 1988. 152 с. 40. 304 с.

20. Цыпкин ЯЗ., Поляк Б.Т. Огрубленный метод максимального правдоХьюбер П. Робастность в статистике: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. подобия. Межвузовский сб." Динамика систем. Математические методы теории колебаний". Горький. 1977. вып. 12. с. 22 46. 42. Ф. Хампель, Э. Рончетти, П. Рауссеу, В. Штаэль. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния: Пер. с англ. М.: Мир. 1989. 512 с.

21. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке (методы обработки данных) М. Мир. 1980. 610 с.

22. Воинов В.Г., Никулин М.С. Несмещённые оценки и их применения. М.: Наука. 1989. 440 с. 45. с.

23. Новицкий Т.В., Зограф И.А. Оценка погрещностей результатов измеКрамер Г. Математические методы статистики.- М.: Мир. 1975. 648 рений Л.: Энергоатомиздат. 1991. 304 с. 47.

24. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с. Федосеев М. В. Информационное резервирование в системах контроля показателей качества водно-химического режима. В сб. тезисов докладов научно-технического совещания «Водно-химический режим действующих АЭС», г. Москва, ВНИР1АЭС, 19 21 сентября 2000 г., с. 50-51.

25. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных М.: Мир. 1 9 8 9 5 1 2 с. 50. ГОСТ Р ИСО 5725-5-2

26. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть

27. Альтернативные методы определения прецизионности стандартного метода измерений. 169

28. Дворкин В.И. Метрология и обеспечение качества количественного Адлер Ю.П. Шпер В.Л. Истоки статистического мышления. Конхимического анализа. М.: Химия, 2001. 263 с. трольные карты Шухарта в действии. Методы менеджмента качества. 2003.-№1, с. 34-40. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78.

29. Shewhart W.A. Statistical method for the view point of quality control. Levey S., Jennings E. R. Am. J. Clin. Pathol. 1950. V. 20 p. 1059-1

30. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических Катеман Г., Пийперс Ф.В. Контроль качества химического анализа: Дерффель К. Статистика в аналитической химии: Пер. с нем.. М.: Большев Л. П., Смирнов И. В. Таблицы математической статистики. Westgard J. О., Groth Т., Aronsson Т. et al. Clin. Chem. 1977. V 23. p. Westgard J. O., Groth T. Clin. Chem. 1981. V 27. p. 1536-1

31. Westgard J. O., Barry P. L., Hant M. R., Groth T. Clin. Chem. 1981. V Westgard J. O. Clin. Chem. 1992. V 38. №2 p. 175-

32. Буланов А.В., Колесов Б.И., Лукашенко М.Л. и др. Радиолиз аммиака в теплоносителе первого контура реакторных установок плавучих энергоблоков. Атомная энергия, 2000 г., Т. 88. вып. 5, с. 353 358.

33. Karasawa П., Ibe Е., Uchida S., Etoh Y., Yasuda Т. Radiation induced decomposition of nitrogen. -Radiat. Phys. Chem. Vol. 37, №2, 1991, p. 193-197. 172