ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РОСТА ОТЛОЖЕНИЙ НА ТЕПЛООБМЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ АЭС МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Теплообменное оборудование атомных электростанций (АЭС) подвергается интенсивному воздействию высоких температур, давлений и радиационного излучения, что приводит к образованию различных видов отложений. Эти отложения, включая накипь, коррозионные продукты и биологические обрастания, существенно снижают эффективность теплообмена, увеличивают энергозатраты и могут создавать угрозу безопасной эксплуатации энергоблоков. В связи с этим разработка точных методов прогнозирования роста отложений приобретает особую актуальность для атомной энергетики.

На теплообменных поверхностях АЭС преимущественно образуются три типа отложений:

1. Химические отложения (накипь) - соли кальция и магния, которые кристаллизуются при нагреве теплоносителя;

2. Коррозионные продукты - преимущественно оксиды железа и никеля;

3. Биологические обрастания - в системах охлаждения с морской или речной водой.

Особую проблему представляют радиационно-индуцированные отложения, образование которых ускоряется под действием ионизирующего излучения. Эти отложения могут достигать толщины нескольких миллиметров в течение одного топливного цикла, что приводит к снижению теплопередачи на 15-20%.

Методы прогнозирования отложений:

1. Экспериментальные методы включают лабораторные испытания на стендах, имитирующих условия работы АЭС, а также использование индикаторных участков для мониторинга в реальных условиях. Наиболее точные результаты дают комбинированные исследования, сочетающие лабораторные и натурные эксперименты.

2. Аналитическое моделирование. Базируется на решении уравнений кинетики роста отложений с учетом:

• скорости потока теплоносителя;
• температурного градиента;
• химического состава воды;
• радиационного фона.

3. CFD-моделирование. Численные методы Computational Fluid Dynamics (ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics) позволяют:

• визуализировать распределение отложений;
• прогнозировать локальные зоны интенсивного обрастания;
• оптимизировать конструкцию теплообменников.

4. Методы машинного обучения. Нейросетевые алгоритмы демонстрируют высокую эффективность при:

• анализе больших массивов эксплуатационных данных;
• прогнозировании нелинейных процессов образования отложений;
• разработке предиктивных систем обслуживания.

На современных АЭС внедряются интегрированные системы мониторинга, сочетающие онлайн-анализ параметров теплоносителя, периодический визуальный контроль, предиктивную аналитику на основе ИИ. Например, на энергоблоках с реакторами ВВЭР-1200 применение таких систем позволило увеличить межремонтный период на 15%, снизить затраты на очистку на 20% - повысить общую надежность оборудования.

Основные тенденции развития:

1. Создание гибридных моделей, сочетающих физические принципы и машинное обучение.

2. Разработка новых материалов, устойчивых к обрастанию.

3. Внедрение цифровых двойников теплообменного оборудования.

Заключение. Внедрение современных методов прогнозирования роста отложений позволит существенно повысить эффективность и безопасность эксплуатации теплообменного оборудования АЭС. Дальнейшее развитие этого направления требует междисциплинарного подхода, объединяющего достижения материаловедения, компьютерного моделирования и искусственного интеллекта.