<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">glonucsec</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Глобальная ядерная безопасность</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Global Nuclear Safety</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2305-414X</issn><issn pub-type="epub">2499-9733</issn><publisher><publisher-name>National Research Nuclear University "MEPhI"</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26583/gns-2022-03-04</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">glonucsec-124</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭКСПЛУАТАЦИЯ ОБЪЕКТОВ АТОМНОЙ ОТРАСЛИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>OPERATION OF FACILITIES NUCLEAR INDUSTRY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>КЛАСТЕРИЗАЦИЯ АКУСТИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ В ГЛАВНОМ ЦИРКУЛЯЦИОННОМ КОНТУРЕ РЕАКТОРНОЙ УСТАНОВКИ С ВВЭР-1000/1200, ОБУСЛОВЛЕННЫХ ШТАТНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОПЕРАЦИЯМИ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Clustering of Acoustic Events in Main Circulation Circuit of WWER 1000/1200 Reactor Facility Caused by Normal Technological Operations</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Аркадов</surname><given-names>Геннадий Викторович</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Arkadov</surname><given-names>G. V.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">skrepka1964@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Трыкова</surname><given-names>Ирина Владимировна</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Trykova</surname><given-names>I. V.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">trykova@kvantprogramm.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Коцоев</surname><given-names>Константин Игоревич</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kotsoev</surname><given-names>K. I.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">kotsoev@kvantprogramm.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Акционерное общество «Научно-технический центр «Диапром»<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">Joint Stock Company "Scientific and Technical Center "Diaprom"<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2022</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>12</day><month>08</month><year>2022</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3</issue><fpage>43</fpage><lpage>55</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Аркадов Г.В., Трыкова И.В., Коцоев К.И., 2022</copyright-statement><copyright-year>2022</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Аркадов Г.В., Трыкова И.В., Коцоев К.И.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Arkadov G.V., Trykova I.V., Kotsoev K.I.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://glonucsec.elpub.ru/jour/article/view/124">https://glonucsec.elpub.ru/jour/article/view/124</self-uri><abstract><p>В реакторных установках с водо-водяным энергетическим реактором не исключено появление в главном циркуляционном контуре свободных, слабозакрепленных и посторонних предметов. Эти предметы, перемещаясь в потоке теплоносителя, могут соударяться со внутренними стенками главного циркуляционного контура, что может привести к повреждению оборудования. Раннее обнаружение этих предметов позволит минимизировать повреждения и повысить уровень безопасности эксплуатации АЭС. С этой целью реакторная установка оснащается системой обнаружения свободных/слабозакрепленных предметов (СОСП). Основной проблемой СОСП является большое количество ложных тревог, возникающих вследствие регистрации шумов от штатного функционирования АЭС. В работе расматривается применение алгоритмов кластеризации к сигналам СОСП, что позволяет значительно уменьшить число ложных тревог, поскольку установлено, что сигналы от срабатывания штатного оборудования отличаются большой степенью повторяемости. Тогда, «обучив» СОСП на некотором архиве данных, характеризующих штатное функционирование РУ, мы можем утверждать, что, если вновь поступивший сигнал попадает в один из кластеров, то он отражает штатное функционирование РУ, в то время как сигналы, не попавшие ни в один из кластеров, могут быть следствием появления свободного/слабозакрепленного предмета и данная ситуация требует незамедлительного реагирования персонала, эксплуатирующего АЭС. Данный подход позвляет значительно уменьшить количество выходной информации СОСП, снизить нагрузку на эксплуатирующий персонал, улучшить качество принимаемых решений и, соответственно, увеличить безопасность эксплуатации РУ в целом.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The appearance of free, weakly fixed and foreign objects in the main circulation circuit is not ruled out in reactor plants with a pressurized water power reactor. These objects, moving in the coolant flow, can collide with the inner walls of the main circulation circuit, which can lead to equipment damage. Early detection of these objects will minimize damage and improve the safety of NPP operation. The reactor plant is equipped with a system for detecting loose/weakly fixed objects for this purpose. The main problem is a large number of false alarms arising from the registration of noise from the normal operation of the NPP. The paper considers the application of clustering algorithms to signals of the system for detecting loose/weakly fixed objects, which can significantly reduce the number of false alarms as it has been established that signals from the operation of standard equipment are highly repeatable. Then, having “trained” the system on a certain archive of data characterizing the regular functioning of the NPP, we can state that if the newly received signal falls into one of the clusters, then it reflects the normal functioning of the NPP, while the signals do not that fell into any of the clusters may be the result of the appearance of a loose / loosely fixed object, and this situation requires an immediate response from the personnel operating the NPP. This approach makes it possible to reduce the amount of the system for detecting loose/weakly fixed objects output information significantly, reduce the load on the operating personnel, improve the quality of decisions made and, accordingly, increase the safety of operation of the reactor plant as a whole.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>атомная электростанция</kwd><kwd>реакторная установка</kwd><kwd>акустические сигналы</kwd><kwd>кластеризация</kwd><kwd>большие данные</kwd><kwd>свободные и слабозакрепленные предметы</kwd><kwd>повреждение оборудования</kwd><kwd>безопасность эксплуатации</kwd><kwd>акустические аномалии</kwd><kwd>раннее обнаружение</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>nuclear power plant</kwd><kwd>reactor plant</kwd><kwd>acoustic signals</kwd><kwd>clustering</kwd><kwd>big data</kwd><kwd>loose and weakly fixed objects</kwd><kwd>equipment damage</kwd><kwd>operational safety</kwd><kwd>acoustic anomalies</kwd><kwd>early detection</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Центр диагностики «Диапром». Система обнаружения свободных предметов в главном циркуляционном контуре ВВЭР-1000 (СОСП). - URL: http://www.diaprom.com/projects/?p=2 (дата обращения: 27.05.2022).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Центр диагностики «Диапром». Система обнаружения свободных предметов в главном циркуляционном контуре ВВЭР-1000 (СОСП). - URL: http://www.diaprom.com/projects/?p=2 (дата обращения: 27.05.2022).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аркадов, Г.В. Системы диагностирования ВВЭР / Г.В. Аркадов, В.И. Павелко, Б.М. Финкель. - Москва : Энергоатомиздат, 2010. - 391 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Аркадов, Г.В. Системы диагностирования ВВЭР / Г.В. Аркадов, В.И. Павелко, Б.М. Финкель. - Москва : Энергоатомиздат, 2010. - 391 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. - Москва : Финансы и статистика, 1989. - 607 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. - Москва : Финансы и статистика, 1989. - 607 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Скоморохов, А.О. Многомерные статистические методы диагностики аномальных состояний ЯЭУ : диссертация на соискание учений степени доктора технических наук / А.О. Скоморохов. - Обнинск, 2011. - 302 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Скоморохов, А.О. Многомерные статистические методы диагностики аномальных состояний ЯЭУ : диссертация на соискание учений степени доктора технических наук / А.О. Скоморохов. - Обнинск, 2011. - 302 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sculley, D. Web-scale k-means clustering // Proceedings of the 19th international conference on World wide web. - USA, 26 April 2010, P. 1177-1178 (in English).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sculley, D. Web-scale k-means clustering // Proceedings of the 19th international conference on World wide web. - USA, 26 April 2010, P. 1177-1178 (in English).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Arthur, D., Vassilvitskii, S. k-means++: the advantages of careful seeding // Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics. - Philadelphia, PA, USA, 2007, P. 1027-1035(in English).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Arthur, D., Vassilvitskii, S. k-means++: the advantages of careful seeding // Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics. - Philadelphia, PA, USA, 2007, P. 1027-1035(in English).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., Xu, X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proc. 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. - Portland, OR, 1996, P. 226-231 (in English).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., Xu, X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proc. 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. - Portland, OR, 1996, P. 226-231 (in English).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mullin, T. DBSCAN Parameter Estimation Using Python. - Jul 10, 2020. - URL: https://medium.com/@tarammullin/dbscan-parameter-estimation-ff8330e3a3bd [дата обращения 27.05.2022] (in English).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mullin, T. DBSCAN Parameter Estimation Using Python. - Jul 10, 2020. - URL: https://medium.com/@tarammullin/dbscan-parameter-estimation-ff8330e3a3bd [дата обращения 27.05.2022] (in English).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pedro Pereira Rodrigues, João Gama, Joao Pedro Pedroso Hierarchical Clustering of Time-Series Data Streams // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 2008. -Vol. 20, No. 5, P. 615-627. - URL: https://www.researchgate.net/publication/3297889_Hierarchical_Clustering_of_Time-Series_Data_Streams [accessed 05/27/2022] (in English).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pedro Pereira Rodrigues, João Gama, Joao Pedro Pedroso Hierarchical Clustering of Time-Series Data Streams // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 2008. -Vol. 20, No. 5, P. 615-627. - URL: https://www.researchgate.net/publication/3297889_Hierarchical_Clustering_of_Time-Series_Data_Streams [accessed 05/27/2022] (in English).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Жамбю, М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / М. Жамбю - Москва : Финансы и статистика, 1988. - 345 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Жамбю, М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / М. Жамбю - Москва : Финансы и статистика, 1988. - 345 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Amidon, A. How to Apply Hierarchical Clustering to Time Series / A. Amidon. Dec 9, 2020 - URL: https://towardsdatascience.com/time-series-hierarchical-clustering-using-dynamic-time-warping-in-python-c8c9edf2fda5 (дата обращения: 27.05.2022).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Amidon, A. How to Apply Hierarchical Clustering to Time Series / A. Amidon. Dec 9, 2020 - URL: https://towardsdatascience.com/time-series-hierarchical-clustering-using-dynamic-time-warping-in-python-c8c9edf2fda5 (дата обращения: 27.05.2022).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Späth, H. Cluster Analysis Algorithms / H. Späth - Chichester: Ellis Horwood, 1980. - 226 р.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Späth, H. Cluster Analysis Algorithms / H. Späth - Chichester: Ellis Horwood, 1980. - 226 р.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
