Содержание к диссертации
Введение
1. Общая характеристика работы 4
2. Введение 7
2.1. О математической постановке задачи диагностики состояния активной зоны реактора . 7
2.2. Общие вопросы построения системы функциональной диагностикиЯЭУ. 11
2.3. Обзор основных традиционных методов функционального диагностирования ЯЭУ. 14
2.4. О структуре системы диагностирования ЯЭУ 17
2.5. Постановка задачи диагностики состояния активной зоны РБМК. 18
2.4.1. Структура активной зоны РБМК 18
2.4.2. Регулирование и измерение расхода воды в технологическом канале 22
2.4.3. Необходимость построения системы диагностики состояния активной зоны РБМК с точки зрения проблем эксплуатации 23
2.4.4. Основные выводы к постановочной части 25
3. Расчетно-экспериментальныи метод диагностики на основе нейтронно-физического расчета и показаний нейтронных детекторов 27
3.1. О возможности применения нейтронно-физических характеристик для диагностики состояния активной зоны 27
3.2. Метод и алгоритм программы КРАТЕР 29
3.3. Модификация алгоритма программы КРАТЕР для целей задачи диагностики 34
3.3.1. Настройка алгоритма программы КРАТЕР на диагностику положения стержней СУЗ 34
3.3.2. Настройка алгоритма программы КРАТЕР для диагностики ошибочных перегрузок ТВС 36
3.4. Использование алгоритма прогнозирования поля энерговыделения по программе ВЕТЕР для целей диагностики 38
3.5. Метод обработки сигнала рассогласования в каналах с ВРД. 40
3.6. Основные результаты и выводы кглаве 3 46
4. Методика совместного неитронно-теплогидравлического анализа состояния загрузки активной зоны 48
4.1. Методика и алгоритм специализированного теплогидравлического расчета 48
4.2. Алгоритмы обработки измерений расхода теплоносителя для целей диагностики 51
4.3. Основные результаты и выводы к главе 4 58
5. Статистическая обработка информации о состоянии реакторной установки 61
5.1. Перечень задач обработки и требования, предъявляемые к алгоритму. 61
5.2. Построение линейных фильтров. 61
5.2.1. Модель объекта и модель измерений. Примеры 61
5.2.2. Построение алгоритмов обработки 62
5.2.3. Улучшенная оценка отклонения параметров 65
5.2.4. Примеры построения фильтров 65
5.3. Классификации отказов. 68
5.4. Практическая реализация алгоритма 70
5.4.1. Обработка данных, соответствующих одному моменту времени 71
5.5. Методика дополнительной временной фильтрации при обработке серий состояния активной зоны . 71
5.6. Основные результаты, изложенные в главе 5 76
6. Программный комплекс ECRAN 77
6.1. Назначение программного комплекса ECRAN. 77
6.2. Структура и последовательность выполнения программы ECRAN. 77
6.3. Программный блок первичной диагностики 78
6.4. Графический интерфейс программного комплекса ECRAN. 80
7. Заключение 80
8. Список литературы 83
Приложение 90
- О математической постановке задачи диагностики состояния активной зоны реактора
- Использование алгоритма прогнозирования поля энерговыделения по программе ВЕТЕР для целей диагностики
- Алгоритмы обработки измерений расхода теплоносителя для целей диагностики
- Методика дополнительной временной фильтрации при обработке серий состояния активной зоны
О математической постановке задачи диагностики состояния активной зоны реактора
Физические процессы, протекающие в различных средах (газах, жидкостях, твердых телах), обнаруживаются в виде тех или иных внешних проявлений, которые могут быть зарегистрированы измерительными приборами. Опираясь на общие физические законы и закономерности протекания того или иного процесса и привлекая экспериментальные результаты наблюдений (измерений), наблюдаемому процессу можно поставить в соответствие ту или иную математическую модель [1, 2, 3].
Математическая модель (ММ), как абстрактное средство приближенного представления (отображения) реального процесса с целью его исследования, является описанием существенных факторов процесса и взаимосвязи между ними с использованием математической символики и математических методов. Обычно одному и тому же процессу может быть поставлено в соответствие некоторое множество моделей, отличающихся, в частности, числом учитываемых факторов и, соответственно, полнотой и точностью описания процесса. При этом, в зависимости от целей, стоящих перед исследователем, математические модели могут обладать разной степенью сложности и детализации. Одно из главных требований к ММ состоит в необходимости учета в ней всех основных факторов и взаимосвязей рассматриваемого процесса и, что не менее важно, исключения второстепенных факторов и связей. Выбор модели диктуется, прежде всего, целью проводимого исследования, при этом всегда стремятся предельно упростить модель для удобства работы с ней и снижения вычислительных затрат при ее практическом применении.
Вся совокупность тех сложных физико-технологических процессов, которые протекают в ЯЭУ, является богатейшим полем применения и развития принципов и методов математического моделирования [2,3,4]. При этом технология применения метода математического моделирования предполагает реализацию следующих основных этапов: выявление физической сути и основных закономерностей возникшей в ходе эксплуатации или при проектировании ЯЭУ технической задачи; построение исходной математической модели (уравнений и соотношений), адекватной поставленной технической задаче в реальных условиях эксплуатации реакторной установки; теоретическое исследование исходной модели с целью установить существование и единственность решения, спектральные характеристики задачи и т.п.; решение математических проблем корректной дискретизации, экономичного численного или аналитического решения полученных уравнений; программная реализация задачи; расчетная или расчетно-экспериментальная верификация созданного программного средства; проведение и анализ его опытно-промышленной эксплуатации, выработка рекомендаций по его практическому использованию и модернизации. При всем многообразии физических процессов в ЯЭУ становится особенно актуальной задача поиска оптимального соотношения адекватности модели и требующихся вычислительных затрат. Так как основу ММ физических процессов чаще всего составляют интегро-дифференциальные уравнения, то для оценки вычислительных затрат необходимо представлять размерность решаемой задачи. При полномасштабном моделировании процессов, протекающих в больших энергетических реакторах, в частности, РБМК-1000, возникает задача большой размерности, и по целевому назначению математические модели приходится классифицировать на прецизионные, позволяющие с высокой точностью моделировать определенные процессы в заданной области, и оперативные, служащие для текущего контроля за состоянием реактора. В настоящее время созданы весьма мощные средства математического моделирования нормальных и аварийных условий эксплуатации ЯЭУ. В связи с направлением данной работы следует отметить такие значительные достижения, как коды GETERA [5, 6], RELAP5 [7], STEPAN [8], BARS\COTT [9], SADKO [10], POLARIS [11], БИПР [12], РАДУГА [13], NOSTRA [14], THEHYCO [15] и др. С математической точки зрения все перечисленные коды реализуют детерминированные модели описания физических процессов в тех или иных приближениях. Таким образом, первый шаг математической постановки задачи в общем случае подразумевает конструирование структуры модели, т.е. качественного описания исследуемого процесса с помощью тех или иных математических операторов с учетом поставленной цели моделирования. Эта процедура называется структурной идентификацией [16, 58]. Второй шаг математической постановки задачи заключается в наделении модели количественной информацией, т.е. в определении входящих в структурную ММ неизвестных характеристик (параметров модели). Этот этап носит название параметрической идентификации [17, 20]. Различают модели с сосредоточенными параметрами, .описываемые обыкновенными дифференциальными уравнениями, и модели с распределенными параметрами, содержащие уравнения с частными производными [20]. Модели с сосредоточенными параметрами не учитывают пространственную протяженность исследуемого объекта или выделенных в нем элементов. Естественно, что такое описание процесса возможно, если в каждом элементе переходный процесс можно считать не зависящим от пространственных координат. В этом случае пространственные элементы приближенно моделируются материальными точками, т.е. реальный объект с распределенными параметрами аппроксимируется моделью с сосредоточенными параметрами. Примером модели с сосредоточенными параметрами для описания поведения ядерного реактора является «точечная» модель нейтронной кинетики [18], при этом необходимо помнить о пределах применимости такого описания [3]. К описанным выше принципам построения ММ необходимо также добавить рассмотрение физических процессов с точки зрения соотношений причина - следствие. К причинным характеристикам отнесем граничные условия и их параметры, начальные условия, коэффициенты дифференциальных уравнений, а также геометрические характеристики объекта моделирования. Так, в частности, для большинства реакторных расчетов основным элементом исходных данных (причинных характеристик) является картограмма загрузки активной зоны с детальным описанием каждой "точки" этой картограммы: - геометрических размеров твэл, зазоров, оболочек, каналов, замедлителя, органов регулирования и т.д.; - состава топлива (обогащение, энерговыработка), параметров теплоносителя, расходов, и т.д.; - показаний детекторов контроля, расходомеров, указателей положений стержней регулирования. Следственные характеристики описывают состояние исследуемого объекта, под которым обычно понимаются поля физических величин или их функционалы. В реакторных расчетах в качестве основных следственных характеристик рассматривают: коэффициент размножения нейтронов, пространственно-энергетическое распределение плотности потока нейтронов, распределение температуры топлива и теплоносителя, распределение энерговыделения, интегральная мощность реактора, эффекты реактивности, и т.д. Причинные характеристики не зависят от следственных проявлений в том смысле, что первые могут быть заданы независимо от вторых и достаточно произвольными величинами. Выделенные два вида величин связаны между собой однонаправленной причинно-следствнной зависимостью, установление которой составляет цель прямой задачи.
Использование алгоритма прогнозирования поля энерговыделения по программе ВЕТЕР для целей диагностики
Идея диагностики положения органов СУЗ заключалась в том, чтобы при проведении восстановления поля его корректировка на показания датчиков проводилась только (преимущественно) в каналах, содержащих стержни СУЗ. Поканальное сравнение величины расхождения результатов физрасчета и восстановления поля дает возможность отбраковки недостоверной информации о положении стержней СУЗ.
Энерговыделение в каналах со стержнями СУЗ равно нулю. В целях применения алгоритма восстановления энергораспределения к задаче диагностики положения органов регулирования, в каналах со стержнями СУЗ было введено некое фиктивное сечение деления и, следовательно, соответствующее ему энерговыделение.
Предположим, что единственной причиной расхождения результатов физрасчета и показаний датчиков является неверная информация в файле состояния о положении одного стержня СУЗ. В этом случае добиться их совпадения можно корректировкой поля в канале стержня и каналах его ближайшего окружения, не "размазывая" возмущение по всей активной зоне путем небольшой корректировки поля в каждом канале.
Алгоритм восстановления поля энерговыделения программы КРАТЕР был модифицирован таким образом, что корректировка поля в ходе итерационного процесса будет производиться преимущественно в каналах, содержащих стержни СУЗ. Изменением специально введенного параметра в пределах от нуля до единицы задавалась та степень, в которой при восстановлении поля сближение результатов физрасчета и показаний датчиков будет производиться за счет каналов СУЗ.
Исследование диагностических возможностей модифицированного алгоритма программы КРАТЕР при сравнении результатов восстановления с результатами физрасчета по программе БОКР сводится к следующему: 1) в файле состояния имитируется падение стержня СУЗ; 2) на указанном файле состояния проводится физрасчет по программе БОКР; 3) производится домножение тепловых потоков в каналах СУЗ на фиктивное сечение деления, результат записывается в массив энерговыделения; 4) производится корректировка результатов физрасчета на показания датчиков программой восстановления КРАТЕР с модифицированным указанньм выше способом алгоритмом; 5) производится поканальное сравнение результатов физрасчета и восстановления. Общая схема алгоритма диагностики положения стержней СУЗ на основе расчетов по программам БОКР и КРА ТЕР приведена на Схема 3.1. Построив зависимость величины расхождения результатов физрасчета и восстановления от величины вносимого возмущения, можно судить о диагностических возможностях алгоритма. Задача диагностики состоит в обнаружении ошибочных перегрузок ТВС или занесения ошибочной информации о перегрузке в файл состояния реактора. Как и в случае с диагностикой неверного положения СУЗ, можно исходить из того, что информация об энерговыработке ТВС содержится не только в картограмме выгорания файла состояния, но и, косвенным образом, в показаниях детекторов ВРК. При проведении физрасчета показания детекторов ВРК не учитываются, следовательно, результат физрасчета будет содержать заведомо неверные значения энерговыделения в ТК с ошибочно заданной энерговыработкой ТВС и его ближайшего окружения. При восстановлении поля энерговыделения производится корректировка результатов физрасчета по показаниям датчиков, которые принимаются в качестве достоверной информации о поле энерговыделения в местах их расположения. Идея диагностики ошибочных перегрузок ТВС заключалась в том, что при проведении восстановления поля энерговыделения с использованием модифицированного алгоритма программы КРАТЕР, корректировка поля по показаниям датчиков должна быть максимальной в канале с ошибочно заданной энерговыработкой и ближайших к нему. Поканальное сравнение величин расхождения результатов физрасчета и восстановления поля дает возможность локализации области ТК с подозрением на ошибочную перегрузку. Настройка алгоритма программы КРАТЕР на решение задачи по идентификации "подозрительного" ТК, в первую очередь, заключается в изменении исходных требований, налагаемых на восстановление поля энергораспределения: 1) условие минимальной деформации расчетной ЛС во всех ТК активной зоны заменяется условием минимальной деформации расчетной ЛС во всех ТК, кроме предварительно выявленного канала (или группы каналов), в котором расчетное значение энерговыделения отличается от определяемого по соседним ДКЭР экспериментального значения больше, чем на определенную величину. Для реализации этого условия была обеспечена возможность поканального изменения дисперсии случайного поля коэффициентов коррекции физического расчета D(/,.(A.e). 2) условие совпадения расчетных и измеренных значений энерговыделения в каналах с ДКЭР сохраняется, но при этом реализуется возможность изменения значения дисперсии погрешности калибровки каждого ДКЭР, что означает варьирование степенью "доверия" к показаниям того или иного датчика в целях повышения чувствительности алгоритма диагностики ошибочных значений энерговыработок перегруженных ТВС. Таким образом, модификация алгоритма программы включает в себя: реализацию указанных выше исходных условий восстановления поля энергораспределения, дополнительного алгоритма предварительного выбора "подозреваемых" каналов, программы корректировки расчетной ЛС только в выделенной области активной зоны или в одном канале. Результаты проведенных расчетных исследований свидетельствуют о принципиальной пригодности разработанного алгоритма к задаче диагностики положения органов регулирования: обеспечивается корректировка поля на показания датчиков в каналах СУЗ; алгоритм обеспечивает хорошую чувствительность к вносимому возмущению. Следовательно, величине расхождения результатов физрасчета и восстановления поля можно поставить в соответствие величину перемещения стержня. Таким образом, сближение результатов физрасчета и показаний датчиков будет происходить "перемещением" органов регулирования. Дальнейшее развитие алгоритм диагностики положения стержней СУЗ получил за счет привлечения алгоритма прогнозного восстановления поля энерговыделения, реализованного в программе ВЕТЕР [48-50]. 3.4. Использование алгоритма прогнозирования поля энерговыделения по программе ВЕТЕР для целей диагностики. Программный комплекс ВЕТЕР предназначен для прогнозного и текущего контроля параметров безопасности в процессе перегрузок ядерного топлива реактора РБМК. Комплекс применяется на АЭС с РБМК для планирования и анализа перегрузок ядерного топлива и в качестве инструмента информационного обеспечения работы инженера управления реактором [49]. Расчет по программе ВЕТЕР может проводиться в режимах прогноза и восстановления.
В режиме восстановления сближение результатов физрасчета и показаний датчиков ВРК производится путем корректировки макроскопических сечений деления в каждом топливном канале. Корректировка заключается в вычислении для каждого канала коэффициента коррекции и домножении на него сечения деления.
Прогнозирующая способность коэффициентов коррекции объясняется тем, что за небольшой промежуток времени (1-2 дня) выгорание топлива в ТВС изменяется незначительно; в течении одних суток производится перегрузка одной-двух ТВС, константы "свежих" ТВС известны с хорошей точностью, поэтому перегрузки не оказывают существенного влияния на общую картину поля; перемещения стержней СУЗ и другие факторы учитываются в математической модели.
Алгоритмы обработки измерений расхода теплоносителя для целей диагностики
В результате проведения многовариантных пробных расчетов в соответствии с предложенной нейтронно-физической методикой на реальных файлах состояния энергоблоков Курской АЭС с моделированием незарегистрированных смещений стержней СУЗ и неверно зарегистрированных перегрузок удалось достичь следующих результатов [52, 53]: надежно выявляется незарегистрированное смещение стержня СУЗ (обрыв, падение из извлеченного или среднего положения, случайное попадание ошибочного значения положения стержня СУЗ в файл состояния РУ), если величина смещения находится в диапазоне 3 - 6.6 м (при полном ходе стержня 6.6 м); надежно диагностируются неверно зарегистрированные перегрузки, при условии, если величина ошибки в регистрации энерговыработки вновь загруженной ТВС не ниже 15- 20 МВт сут/кг11, т.е. только те случаи, когда загруженная свежая ТВС регистрируется как выгоревшая и наоборот.
Другими словами, на фоне реальных шумов, порожденных неустранимыми расхождениями измеренных и расчетных параметров активной зоны, надежно определялись только ошибки на полную величину энерговыработки ТВС ( 2000 МВт-сут/ТВС) и на половину глубины погружения стержня СУЗ ( 3 метров).
Среди основных выявленных недостатков можно отметить тот факт, что при восстановлении поля происходит перемещение всех стержней СУЗ, а не одного, ответственного за вносимое возмущение. Более того, было установлено, что величина "перемещения", ответственного стержня не всегда имеет максимальное значение. Такой результат можно объяснить следующими обстоятельствами. Первое: ошибка в положении стержня СУЗ не является единственной причиной расхождения результатов физрасчета и показаний датчиков. Физрасчет проводится при некоторых усредненных значениях констант и его результатом является детерминированная составляющая поля. Как уже отмечено выше, наличие случайной составляющей поля определяется множеством случайных и квазислучайных факторов. Например, технологические размеры конструктивных элементов активной зоны, обогащение урана известны с определенной точностью, что приводит к распределению неопределенности макроконстант по всей активной зоне. Вследствие этого корректировка поля происходит во всех каналах СУЗ, при этом возможно наложение различных причин.
Второе: при корректировке поля "перемещение" стержня СУЗ, вызванное расхождением расчетного и измеренного полей в месте расположения датчика, тем больше, чем меньше расстояние между ними. Это может приводить к большему "перемещению" стержня, не несущего ответственности за внесенное возмущение, но расположенного ближе к датчику.
Третье: при сближении результатов физрасчета с показаниями датчиков путем корректировки поля только в каналах СУЗ, величина внесенного возмущения может быть завышена, так как, запрещая или ограничивая корректировку локальной структуры в топливных каналах, мы переносим всю ответственность за расхождение расчет-измерение на характеристики каналов СУЗ.
Достигнутый таким образом уровень точности оказался недостаточным для решения практических задач оперативной диагностики состояния загрузки активной зоны РБМК. При этом осталась проблема надежной локализации найденной ошибки, так как нейтронно-физическая методика диагностики так или иначе обрабатывает показания радиальных детекторов контроля энерговыделения, размещенных в активной зоне довольно разреженной сеткой.
В связи с этим, направление дальнейшей модернизации алгоритмов программ нейтронно-физического расчета, восстановления и прогноза энерговыделения для целей диагностики на тот момент представлялось бесперспективным, и возникла необходимость привлечения качественно иной экспериментальной и расчетной информации. Для этого была рассмотрена возможность привлечения теплогидравлических характеристик состояния РУ.
В отличие от нейтронных детекторов, расположенных в активной зоне РБМК-1000 достаточно разреженной сеткой, детекторами контроля и измерения расхода воды (см. 2.5.2 и [28]) снабжены все ТК с ТВС, а также каналы СУЗ, для охлаждения которых используется автономный водяной контур.
Так как общую методическую основу предложенного в данной работе подхода к диагностике активной зоны реактора составляет поиск характерных рассогласований параметров, текущие значения которых можно получать как расчетным, так и экспериментальным путем [51, 53, 57], то было предложено использовать в качестве таких параметров еще и значения расходов теплоносителя в топливных каналах. Тогда появилась возможность анализировать не только расхождения рассчитываемых и измеряемых значений мощностей в каналах с ДКЭР, но и результаты сравнения расчетных и измеренных значений расхода воды в каждом топливном канале.
Таким образом, в качестве диагностических параметров используются значения мощностей в каналах с ДКЭР и значения расходов теплоносителя во всех топливных каналах.
Для поканальных расчетов расходов воды в каналах с ТВС используется специально созданная версия программы СОТТ [9] (COre Tract Thermohydraulics), являющейся теплогидравлическим блоком программы BARS/COTT. Кроме поканальных значений расхода теплоносителя программа СОТТ позволяет вычислять такие важные для безопасности параметры, как запас до критической мощности, максимальная температура топлива и замедлителя и др. Приемлемая точность результатов нейтронно-теплогидравлических расчетов подтверждена сравнениями с экспериментальными данными, полученными на Курской АЭС и в процессе аттестации программы BARS/COTT [9].
Практическое использование программы оперативной диагностики в условиях АЭС требует достаточно высокого быстродействия и возможно только при максимально ускоренном расчете тепло гидравлических параметров с сохранением, однако, разумной точности расчетов на уровне неопределенностей, вносимых реально существующими технологическими и эксплуатационными погрешностями исходных данных. В алгоритме СОТТ использованы следующие допущения и упрощения [9]: 1. При описании параметров теплоносителя справедлива одномерная модель. Это означает, что в каждом поперечном сечении ТК параметры описываются своими средними значениями, зависящими от аксиальной координаты. В пользу такого допущения говорят незначительный ( 1.04) коэффициент радиальной неравномерности энерговыделения в пределах одной ТВС, и экспериментально установленный факт, что подогрев теплоносителя по всему сечению ТВС практически одинаков (за исключением области непосредственного контакта теплоносителя с трубой ТК, где подогрев на 30-40% ниже). 2. Двухфазный поток рассматривается в приближении пароводяной смеси, где жидкость и пар находятся в термодинамическом равновесии, а неравномерность по скоростям описывается коэффициентом проскальзывания. 3. Изменение энтальпии и весового паросо держания в трубах НВК и ПВК вследствие потерь тепла в окружающую среду и самоиспарения жидкой фазы пренебрежимо мало. Это допущение дает возможность избежать детального моделирования сопротивления протяженных участков, заменив их эквивалентными местными сопротивлениями на входе и выходе из ТК.
Методика дополнительной временной фильтрации при обработке серий состояния активной зоны
В качестве диагностируемого был выбран файл состояния 4-го блока на 08:30 за 27.03.97. Для данного состояния активной зоны был проведен нейтронно-теплогидавлический расчет с учетом индивидуальных теплогидравлических поправок, определенных на основе обработки серии файлов состояния за 26.03.97. В результате были определены расчетные значения расходов во всех ТК и проведено их сравнение с измеренными значениями.
Аналогично тому, как по заданному распределению мощностей восстанавливается расход во всех ТК, в программе СОТТ реализована и обратная процедура, т.е. по заданному измеренному распределению расходов независимым образом определяются поканальные значения мощности ТК и сравниваются со значениями, определенными в ходе нейтронно-физического расчета. Из полученных результатов следует, что средне-квадратическое отклонение рассчитанных и измеренных расходов составляет 1.39%, т.е 0.35-0.50 м /час, а аналогичная оценка точности независимого восстановления мощностей составляет 9.4% или 0.15-0.30 Мвт. Для сравнения укажем, что в случае использования одного файла для определения поканальных поправок А м достигаемая точность составляет соответственно: « 2% по расходу и » 15% по мощности.
Поскольку целью работы программы диагностики состояния загрузки является, в частности, выявление ошибочных значений энерговыработки перегруженных ТК, то можно оценивать достигаемый порог выявляемое ошибок, сравнивая полученную точность восстановления мощностей и расходов с величиной возмущения этих параметров при изменении энерговыработки какой-либо ТВС. Например, изменение энерговыработки на 1000 МВТ-сут/ТВС вызывает изменение мощности и расхода в данном ТК на 0.8-1.0 Мвт и »2м3/ч соответственно, а в ТК ближайшего окружения на 0.2 Мвт и «0.5 м3/ч. Как показано в следующей главе, метод оптимальной линейной фильтрации позволяет классифицировать найденные возмущения как распределенные и локализованные. Поэтому, чтобы идентифицировать распределенную ошибку, которая обусловлена ошибочной энерговыработкой, уровень фона должен быть ниже величины возмущения в ближайшем окружении "подозреваемого" ТК. Будем считать, что надежное выявление достигается, если величина возмущения мощности и/или расхода в ближайшем окружении по крайней мере в 2 раза превосходит уровень фона. Следовательно, необходимо дальнейшее снижение статистического фона.
Основным недостатком описанного подхода является неравноценное использование экспериментальной информации о расходах до и после перегрузки. Поскольку до перегрузки предусмотрена обработка ряда состояний (в приведенных расчетах - 8 состояний), в рамках данного подхода находится среднее значение Л,м с отбраковкой значений, отличающихся от среднего по серии более чем на За. Так как Л , является функцией измеряемого значения расхода G, то при усреднении ЛЕ косвенным образом учитывается статистический разброс измерений G . После же перегрузки используется разовое измерение расхода, т.е. случайная реализация, а не среднее значение G. Поэтому при сравнении рассчитываемых и измеряемых расходов имеет место более низкая точность последних, что ограничивает диапазон выявляемых несоответствий и позволяет обнаружить только достаточно грубые ошибки.
Поэтому дальнейшее развитие алгоритма диагностики было связано с переходом к сравнению статистически равноценных массивов.
Было определено три возможных подхода для достижения поставленной цели: 1) В рамках первого из возможных вариантов предлагается обрабатывать после перегрузки такой же ряд состояний как набор состояний до перегрузки. Для каждого из состояний рассчитываются расходы, сравниваются с измеренными значениями и уже полученные массивы расхождений усредняются по серии после перегрузки. Тогда систематические расхождения должны сохраняться, в то время, как статистический фон, определяемый отклонениями случайного характера, понижается. К недостатку такого подхода можно отнести большие вычислительные затраты, связанные с многократным выполнением процедуры ( 4.1) - ( 4.6) для расчета расходов для каждого состояния после перегрузки. Это может поставить под вопрос возможность оперативного использования программы диагностики в условиях АЭС. 2) Второй способ понижения статистического фона связан с прямым вычислением математического ожидания расхода по результатам измерений. Этого можно достичь, организовав дополнительные измерения поканальных расходов с максимально возможной частотой. При этом необходимо учитывать: а) за все время измерения остальные характеристики, необходимые для расчета А м по соотношению ( 4.7), например, распределение мощностей, перепад давления АР, не должны изменяться или их изменения пренебрежимо малы; б) желательно обеспечить максимальную частоту дополнительных измерений расходов, ограниченную временем обновления массива расходов в СЦК «СКАЛА», которое составляет 90-100 сек. Из опыта наблюдения и обработки многочисленных файлов состояния активной зоны РБМК-1000 для измерения расхода при вьшолнении условия а) можно выбрать интервал времени 20-25 мин. в стационарном режиме работы реактора. Тогда вместо одной случайной реализации расхода G в файл состояния можно записать среднее значение по серии из 10-12 измерений. Далее может быть применена расчетная схема, изложенная выше. Для пробной реализации такого комбинированного подхода одновременно со стандартными файлами состояния 4-го блока КуАЭС за 26.03.97-28.03.97 были записаны дополнительные измерения расходов, удовлетворяющие требованиям а) и б). Курсивом выделены значения расходов, изначально записанные в файле состояния, которые после проведения усреднения заменяются на средние по серии. Таким образом, до перегрузки обсчитывается серия из 8 файлов и в процессе усреднения поправок А м косвенно учитывается разброс измерений расходов, а после перегрузки проводится прямое усреднение измеряемых расходов. Далее, проводится нейтронно-теплогидравлический расчет диагностируемого состояния. Оценка достигаемой точности восстановления расходов и мощностей в данном подходе составляет 0.74%, т.е 0.2-0.3 м3/час и 5.7% или 0.1-0.17 Мвт соответственно. После достижения такой точности независимого восстановления расходов и мощностей уже можно говорить о надежном выявлении грубых несоответствий реальных и занесенных в базу данных значений энерговыработки после проведения перегрузки, т.е. при ДЕ«1000 МВт-сут/ТВС. Однако, для повышения диагностирующей способности алгоритма необходимо дальнейшее совершенствование статистической обработки экспериментальной информации с целью снижения статистического фона. 3) Был найден третий способ обработки статистически равноценных серий файлов состояний, в рамках которого файлы после перегрузки обрабатываются аналогично файлам до перегрузки, т.е. для каждого файла решается уравнение ( 4.7) и находятся значения поправок А,м- Далее массивы поправок усредняются по соответствующим сериям до и после перегрузки и уже усредненные поправки поканально сравниваются друг с другом. При этом в тех каналах, где не происходило изменений теплогидравлических свойств, например, перегрузок, регулировок ЗРК, величина поправки Ам должна сохраняться. Если в каком-либо канале произошла регулировка ЗРК, и соответствующие изменения были внесены в базу данных ЗРК, которая используется при расчете А „ , то значения поправок до и после регулировки должны быть близки. В случае, когда регулировка ЗРК не сопровождается соответствующими изменениями в базе данных или же в базу ЗРК случайно попадает информация, не отражающая реальное положение ЗРК, то в таких каналах при сравнении Л м до и после перегрузки будут наблюдаться локальные расхождения, поддающиеся выявлению. Другое возможное изменение теплогидравлических свойств канала - перегрузка одной ТВ С на другую.
