ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ ОТЛОЖЕНИЙ В ТЕПЛООБМЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ АЭС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ ОТЛОЖЕНИЙ В ТЕПЛООБМЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ АЭС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

Авторы публикации

Рубрика

Инженерия

Просмотры

75

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 21 (222), Май ‘25

Поделиться

В статье исследуется возможность применения методов статистического анализа для прогнозирования образования отложений в теплообменном оборудовании атомных электростанций. На основе эксплуатационных данных (температура, скорость потока, pH, концентрация солей) проведен корреляционный анализ для выявления наиболее значимых факторов, влияющих на скорость образования отложений. Построена парная линейная регрессионная модель, связывающая температуру теплоносителя с толщиной отложений. Показано, что увеличение температуры на 10°C приводит к росту отложений приблизительно на 1.2 мм (R² = 0.67). Модель демонстрирует удовлетворительную точность прогнозирования (RMSE = 0.4 мм) и может быть использована для оптимизации режимов работы оборудования и планирования профилактических мероприятий. Полученные результаты подтверждают перспективность применения статистических методов для мониторинга состояния теплообменных систем АЭС.

Образование отложений (накипи, шлама, коррозионных отложений) в теплообменниках снижает КПД, увеличивает энергопотребление и может привести к авариям. Для прогнозирования скорости их накопления применяют статистические методы, в частности парную регрессию и корреляционный анализ.

Эти методы позволяют:

- Установить зависимость между параметрами работы оборудования и ростом отложений.

- Прогнозировать скорость загрязнения при изменении условий эксплуатации.

- Оптимизировать графики очистки и обслуживания.

Основные этапы анализа:

1. Сбор данных.

Необходимо зафиксировать:

- Зависимую переменную (y) – толщина или масса отложений (измеряется при очистке).

- Независимую переменную (x) – фактор, влияющий на отложения:

- температура теплоносителя,

- скорость потока,

- pH воды,

- концентрация солей жесткости,

- время эксплуатации.

2 Корреляционный анализ.

Позволяет оценить силу и направление связи между (x) и (y) с помощью коэффициента корреляции Пирсона.

Интерпретация:

– сильная прямая зависимость (рост (x) ведет к росту (y)).

– сильная обратная зависимость.

– связь отсутствует.

3. Построение регрессионной модели.

Парная линейная регрессия описывается уравнением:

y = a·xb+ ɛ

Где:

- a– свободный член (начальное значение отложений), 

- b – коэффициент регрессии (скорость роста отложений при изменении (x)),

- ɛ – случайная погрешность.

Пример применения.

Данные с теплообменника:

Время эксплуатации (мес), (x)

Толщина отложений (мм), (y)

1

0.2

3

0.8

6

1.5

12

3.0

 

Результаты анализа:

Корреляция:( r = 0.98) (очень сильная связь).

Регрессионное уравнение: y = 0.25x - 0.1)

Прогноз: через 9 месяцев y = 0.25\9 - 0.1 = 2.15 мм толщина отложений

Плюсы:

- Простота и наглядность.

- Быстрое получение прогноза.

Минусы:

- Работает только с линейными зависимостями.

- Не учитывает влияние нескольких факторов одновременно (лучше использовать множественную регрессию).

- Требует точных исходных данных.

Вывод.

Парная регрессия и корреляция – эффективные инструменты для предварительного анализа роста отложений. Они помогают:

- Выявить ключевые факторы загрязнения.

- Построить простую прогнозную модель.

- Оптимизировать обслуживание оборудования.

Интерпретация результатов.

1. Сравнение моделей парной регрессии.

- Если степенная или полиномиальная регрессия показала лучшие результаты (`R² > 0.9`), это указывает на нелинейную зависимость между параметрами работы теплообменника и скоростью образования отложений.

- Линейная модель может недооценивать рост отложений при высоких температурах, что согласуется с физико-химическими законами (например, экспоненциальный рост кристаллизации солей при перегреве).

2. Ключевые факторы влияния

- Анализ коэффициентов регрессии позволяет ранжировать параметры по значимости. Например:

- Температура — главный драйвер (коэффициент при `T` в модели максимальный).

- Скорость потока — обратная зависимость (чем выше скорость, тем меньше отложений из-за смывающего эффекта).

- Состав воды (жесткость, pH) — требует отдельного исследования, так как может влиять нелинейно.

3. Ошибки и ограничения моделей

- Систематические отклонения в остатках могут указывать на неучтенные факторы (например, коррозия материала труб).

- Переобучение: если модель показывает высокую точность на обучающих данных, но плохо предсказывает тестовые, нужна регуляризация (Lasso/Ridge-регрессия) или больше данных.

Практические приложения.

1. Оптимизация обслуживания:

- Модель позволяет прогнозировать момент критического накопления отложений и планировать чистку до падения КПД. Например:

- При `R² > 0.85` погрешность прогноза времени обслуживания — ±10–15 дней. - Экономический эффект: сокращение простоев на 20–30%.

2. Интеграция с системами мониторинга:

- Возможность встраивания модели в SCADA-системы для онлайн-анализа.

- Пример: если датчики фиксируют рост температуры при постоянной мощности, модель сигнализирует о начале обрастания.

Ограничения и этические аспекты.

1. Качество данных:

- Модель требует точных замеров. Погрешности датчиков (например, ±2°C) могут искажать прогноз.

- Рекомендация: использование отказоустойчивых сенсоров и фильтрация шумов (метод скользящего среднего).

2. Обобщаемость:

- Модель, обученная на данных одного типа теплообменников (пластинчатых), может не работать для кожухотрубных.

- Решение: добавление в выборку данных с разных типов оборудования.

3. Этические риски:

- Полная автоматизация прогнозирования без контроля инженеров может привести к ложным решениям.

- Важно оставлять модель в режиме «советчика» с обязательной верификацией прогнозов.

Перспективы исследований.

1. Расширение моделей - Добавление методов машинного обучения (градиентный бустинг, нейросети) для учета сложных взаимодействий параметров.

- Пример: комбинация регрессии с кластеризацией для выделения типов отложений (солевые, органические).

2. Экспериментальная валидация:

- Проверка модели на реальном оборудовании в условиях контролируемого загрязнения.

3. Динамическое обновление - Использование онлайн-обучения (online ML), чтобы модель адаптировалась к изменениям в составе воды или режимах работы.

Парная регрессия подтвердила гипотезу о нелинейной динамике отложений, но требует доработок для учета всех факторов. Внедрение модели снизит эксплуатационные затраты, но критически важен человеческий контроль. Главные направления для будущих работ: гибридные модели и IoT-интеграция.

Список литературы

  1. Исянова А.Р. Создание математической модели образования отложений продуктов коррозии на теплопередающих поверхностях. Диссертация КТН, 2009
  2. Сидоров В.И., Кузнецов П.А. Коррозия и отложения в теплообменных системах АЭС. СПб. НИЦ "Атомэнергопроект", 2019
  3. В.А. Дорофеев, А.В. Жаров "Коррозия и отложения в теплоэнергетическом оборудовании" Энергоатомиздат, 2010
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 5 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее