В реакторных установках с водо-водяным энергетическим реактором (ВВЭР) возможно появление в главном циркуляционном контуре (ГЦК) свободных, слабозакрепленных и посторонних предметов, представляющих угрозу целостности оборудования и безопасности РУ. С целью раннего обнаружения этих предметов РУ оснащается системой обнаружения свободных/слабозакрепленных предметов (СОСП). Помимо обнаружения свободных/слабозакрепленных предметов, в функции СОСП входит классификация зарегистрированных событий. Возможность применения алгоритма классификации основывается на том, что сигналы от срабатывания штатного оборудования отличаются большой степенью повторяемости, даже при наличии шума, в то время как свободный предмет характеризуется большим стохастическим компонентом и для него не может быть сформирован свой детерминированный класс. Классификация уменьшает число ложных тревог, позволяя выделить сигналы от штатных операций, при этом сигналы от одного процесса должны быть отнесены к одному классу. Идея статьи заключается в том, чтобы «обучить» СОСП на некотором архиве данных, характеризующих штатное функционирование РУ, создать библиотеку «базовых» классов и выставить границы каждого класса так, чтобы, с одной стороны, учесть возможную вариабельность параметров сигналов вследствие шума. Определив базовые классы, мы можем утверждать, что, если вновь поступивший сигнал попадает в один из классов, то он отражает штатное функционирование РУ, в то время как сигналы, не попавшие ни в один из классов, могут быть следствием появления свободного/слабозакрепленного предмета. В статье проанализировано множество событий, накопленных в архиве одной из действующих СОСП. Произведена их кластеризация, в результате чего выделены классы событий, соответствующие штатным технологическим операциям. Для каждого класса вычислен центр класса и допустимые границы отклонений от центра. Все полученные центры классов представляют собой эталоны, по которым СОСП в реальном времени либо классифицирует вновь обнаруженное событие, либо характеризует его как «неклассифицированное».
In reactor plants with a water-water power reactor (VVER), free, weakly fixed and foreign objects may appear in the main circulation circuit, posing a threat to the integrity of the equipment and the safety of the reactor plant. For the purpose of early detection of these objects, the NPP is equipped with a system for detecting loose/weakly fixed objects (SOSP).
In addition to the detection of loose/weakly fixed objects, the functions of the SOSP include the classification of registered events.
The possibility of applying the classification algorithm is based on the fact that the signals from the operation of standard equipment are highly repeatable, even in the presence of noise, while a free object is characterized by a large stochastic component and its own deterministic class cannot be formed for it.
Classification reduces the number of false alarms, allowing you to select signals from regular operations, while signals from one process must be assigned to one class.
The idea of the article is to "train" SOSP on a certain archive of data characterizing the normal functioning of the reactor plant, create a library of "base" classes and set the boundaries of each class so that, on the one hand, take into account the possible variability of signal parameters due to noise.
Having defined the base classes, we can state that if a newly received signal falls into one of the classes, then it reflects the regular operation of the RI, while signals that do not fall into any of the classes may be the result of the appearance of a free/weakly fixed object.
The article analyzes a lot of events accumulated in the archive of one of the existing SOSP.
Their clustering was carried out, as a result of which the classes of events corresponding to regular technological operations were identified.
For each class, the center of the class and the allowable limits of deviations from the center are calculated.
All class centers obtained are benchmarks against which the SOSP either classifies a newly detected event in real time or characterizes it as "unclassified".
The authors declare that there are no conflicts of interest present.