Оперативна діагностика головного обладнання АЕС
In this work the state of existing automated systems for management of technological processes in atomic power-plant was analyzed, and usage of neurocomputing approach to recognition of spectral implementations of stochastic diagnostic signals was proved, which defines actual technical condition of...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/372 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Institution
System Research in Energy| id |
oai:www.systemre.org:article-372 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:www.systemre.org:article-3722023-07-06T12:46:19Z Operational diagnostics of main equipment APP Оперативна діагностика головного обладнання АЕС Sharayevskij G.S. Shapovalova S.I. intelligent diagnostics, pattern recognition, neural networks. інтелектна діагностика, розпізнавання образів, нейронні мережі. In this work the state of existing automated systems for management of technological processes in atomic power-plant was analyzed, and usage of neurocomputing approach to recognition of spectral implementations of stochastic diagnostic signals was proved, which defines actual technical condition of some APP.As it is known the essence of the problem consists of that up-to-date NPP monitoring-and-control systems being the part of NPP computer-aided manufacturing control systems (CAMCS) have in their base a deterministic approach to logistic analysis of equipment operating conditions to prevent controlled by them parameters from the falling outside preliminary set safe limits. It is obviously not enough for reliable prevention of damages that could occur in a main equipment of nuclear power units. Really some nuclear power units parameters that aren’t directly controlled by CAMCS, particularly temperature conditions of heat exchanging reactor devices, during operation could significantly exceed permissible values that leads to severe damages of these devices, e.g., heat exchange crisis causes burnout and can embrace the whole nuclear core. To exclude such catastrophic events it would be necessary to measure local temperature of fuel elements (in reactor about 40 000 practically uncontrolled fuel elements are located) with the help of many hundreds of thousands of thermocouples placed on the surface alongside these elements that technologically is impossible. In this connection the problem of diagnosis of abnormal heat exchange regimes could be solved by using not temperature measurements of coolant state at nuclear core inlet as it is now, but on the base of recognition of the character of spectra of dynamic components of certain parameters of reactor (in first turn the signals of dynamic pressure in coolant and signals of neutron flux gauges located in the very nuclear core). Розглянуто стан існуючих автоматизованих систем управління технологічними процесами АЕС, обґрунтовано використання нейрокомп’ютерного підходу до розпізнавання спектральних реалізацій стохастичних діагностичних сигналів, що характеризують поточний технічний стан деяких елементів та систем головного обладнання АЕС.Суть проблеми полягає в тому, що сучасні системи контролю та управління енергетичним обладнанням у складі автоматизованої системи управління технологічними процесами (АСУ ТП) АЕС мають в своїй основі детермінований підхід до логічного аналізу режимів устаткування: не допустити виходу контрольованих ними параметрів за завчасно встановлені граничні рівні. Для надійного упередження пошкоджень, які можуть виникнути у головному устаткуванні ядерного енергоблоку, цього, звичайно, недостатньо.У зв’язку з цим проблема діагностики аномальних режимів тепловіддачі може бути вирішена шляхом використання не температурних вимірювань стану теплоносія на виході з активної зони ядерного реактора, що існують зараз, а на основі розпізнавання характеру спектрів динамічних компонентів деяких параметрів реактору (в першу чергу, сигналів динамічного тиску в теплоносії та сигналів вимірювачів потоку нейтронів, розташованих в самій активної зони ядерного реактора). General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2009-11-26 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/372 System Research in Energy; No. 2 (20) (2009): The Problems of General Energy; 35-39 Системні дослідження в енергетиці; № 2 (20) (2009): Проблеми загальної енергетики; 35-39 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/372/313 |
| institution |
System Research in Energy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2023-07-06T12:46:19Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
інтелектна діагностика розпізнавання образів нейронні мережі. |
| spellingShingle |
інтелектна діагностика розпізнавання образів нейронні мережі. Sharayevskij G.S. Shapovalova S.I. Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| topic_facet |
intelligent diagnostics pattern recognition neural networks. інтелектна діагностика розпізнавання образів нейронні мережі. |
| format |
Article |
| author |
Sharayevskij G.S. Shapovalova S.I. |
| author_facet |
Sharayevskij G.S. Shapovalova S.I. |
| author_sort |
Sharayevskij G.S. |
| title |
Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| title_short |
Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| title_full |
Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| title_fullStr |
Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| title_full_unstemmed |
Оперативна діагностика головного обладнання АЕС |
| title_sort |
оперативна діагностика головного обладнання аес |
| title_alt |
Operational diagnostics of main equipment APP |
| description |
In this work the state of existing automated systems for management of technological processes in atomic power-plant was analyzed, and usage of neurocomputing approach to recognition of spectral implementations of stochastic diagnostic signals was proved, which defines actual technical condition of some APP.As it is known the essence of the problem consists of that up-to-date NPP monitoring-and-control systems being the part of NPP computer-aided manufacturing control systems (CAMCS) have in their base a deterministic approach to logistic analysis of equipment operating conditions to prevent controlled by them parameters from the falling outside preliminary set safe limits. It is obviously not enough for reliable prevention of damages that could occur in a main equipment of nuclear power units. Really some nuclear power units parameters that aren’t directly controlled by CAMCS, particularly temperature conditions of heat exchanging reactor devices, during operation could significantly exceed permissible values that leads to severe damages of these devices, e.g., heat exchange crisis causes burnout and can embrace the whole nuclear core. To exclude such catastrophic events it would be necessary to measure local temperature of fuel elements (in reactor about 40 000 practically uncontrolled fuel elements are located) with the help of many hundreds of thousands of thermocouples placed on the surface alongside these elements that technologically is impossible. In this connection the problem of diagnosis of abnormal heat exchange regimes could be solved by using not temperature measurements of coolant state at nuclear core inlet as it is now, but on the base of recognition of the character of spectra of dynamic components of certain parameters of reactor (in first turn the signals of dynamic pressure in coolant and signals of neutron flux gauges located in the very nuclear core). |
| publisher |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2009 |
| url |
https://systemre.org/index.php/journal/article/view/372 |
| work_keys_str_mv |
AT sharayevskijgs operationaldiagnosticsofmainequipmentapp AT shapovalovasi operationaldiagnosticsofmainequipmentapp AT sharayevskijgs operativnadíagnostikagolovnogoobladnannâaes AT shapovalovasi operativnadíagnostikagolovnogoobladnannâaes |
| first_indexed |
2025-09-24T17:33:19Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:33:19Z |
| _version_ |
1850410219176198144 |