Розробка спеціального програмного математичного забезпечення управління вентиляційними установками нового безпечного конфайнменту ЧАЕС

Ключові слова

машинне навчання, нейронні мережі, радіоактивні аерозолі, новий безпечний конфайнмент, вентиляційні установки, Чорнобильська АЕС

Як цитувати

Pysmennyy, Y., Havrylko, Y., Krukovskyi, P., Starovit, I., & Diadiushko, Y. (2022). Розробка спеціального програмного математичного забезпечення управління вентиляційними установками нового безпечного конфайнменту ЧАЕС. Ядерна та радіаційна безпека, (2(94), 35-43. https://doi.org/10.32918/nrs.2022.2(94).04

Анотація

У статті досліджено процеси переміщення повітряних мас з радіоактивними аерозолями як всередині, так і за межі нового безпечного конфайнменту об’єкта «Укриття» Чорнобильської атомної електростанції.

Новий безпечний конфаймент є відносно герметичною спорудою, однак унаслідок великого розміру об’єкта він має нещільності в місцях з’єднань конструкцій, загальна площа яких може сягати 15 м2. На процес обігу та витоків повітря суттєво впливають гідрометеорологічні умови, особливо напрям та швидкість вітру, температура і вологість повітря.

Процеси переміщення повітряних мас з радіоактивними аерозолями описуються складною гідравлічною моделлю об’єкта, котра залежить як від зовнішніх умов, так і від роботи внутрішнього устаткування.

До устаткування, що забезпечує управління переміщенням повітряних мас в новому безпечному конфайменті належать вентиляційні установки. Одним із завдань цих установок є контроль процесів переміщення великих об’ємів повітря всередині, уникнення та мінімізація викидів радіоактивних аерозолів через нещільності за межі нового безпечного конфайнменту.

У результаті аналізу інформації, отриманої від установи, котра займається експлуатацією нового безпечного конфайнменту об’єкта «Укриття», зроблено висновки, що процес прийняття рішень щодо оптимального управління вентиляційним обладнанням можливий лише за умови неперервної обробки різноманітних даних, котрі змінюються впродовж усього строку експлуатації нового безпечного конфайнменту та внесення постійних змін до параметрів використаних моделей, що є складним технічним завданням.

Для вирішення цього технічного завдання необхідно розв’язати наукову задачу, яка полягає у необхідності розробки спеціального програмного математичного забезпечення на основі застосування методів машинного навчання, а саме нейронних мереж, яке б було спроможне врахувати багатофакторні показники та знайти оптимальні алгоритми управління вентиляційними установками нового безпечного конфайнменту. Метою статті є наведення способів оптимізації роботи вентиляційних установок для забезпечення мінімуму викидів радіоактивних аерозолів за межі нового безпечного конфайнменту в режимі реального часу, при обмеженнях на вартість електроенергії.

У статті на основі аналізованих факторів, що впливають на неконтрольовані викиди повітря з радіоактивними аерозолями, запропоновано спеціальне програмне математичне забезпечення, яке дозволило виконати завдання та досягти мети дослідження. У його складі застосована нейронна мережа, навчання котрої проведено на основі розрахованих з експлуатаційних даних показників обігу повітря всередині та ззовні нового безпечного конфайнменту.

https://doi.org/10.32918/nrs.2022.2(94).04

Посилання

Krukovsky, P. G., Metel, M. A., & Sklyarenko, D. I. (2019). New Safe Confinement of the Chornobyl NPP (calculation and experimental analysis in design and operation). Kyiv.

Krukovsky, P. G., Sklyarenko, D. J., Diadiushko, Y. V., & Kondratenko, S. O. (2020, April). Analysis of unorganized air exchange of the New Safe Confinement with the environment (preliminary results of modeling according to operational data). Problems of Decommissioning of Nuclear Energy Facilities and Restoration of the Environment, 109–117.

Khlaponin, Y. I., Khoroshko, V. O., Khokhlacheva, Y. E., & Gavrilko, E. V. (2017). Parametric Monitoring of Computing Processes in Information and Computing Systems. CEUR Workshop Proceedings, 125–132.

Kashirina, I. L., & Demchenko, M. V. (2018). Research and comparative analysis of optimization methods used in training neural networks. Bulletin of VSU. Series: System Analysis and Information Technology, (4), 123-132.

Krukovskyi, P. G., Diadiushko, Y. V., Skliarenko, D. J., & Starovit, I. S. (2021). Unorganized air releases with radioactive aerosols from the New Safe Confiniment of ChNPP into the environment. Problems of atomic science and technology, 6, 181–186. doi: 10.46813/2021-136-181

Batiy, V. G., Sizov, A. O., Fedorchenko, D. V., & Kholodyuk, A. O. (2015). Dynamics of Changes in Concentration of Radioactive Aerosols during Retrieval of Fuel-Containing Materials from the Shelter. Nuclear and Radiation Safety, 4, 41–44. doi: 10.32918/nrs.2015.4(68).08.