Автоматизация энергоблока АЭС с ВВЭР-1000

- условия работы изделия;

- форма и размеры изделия;

- физические свойства материала деталей изделия;

- условия контроля и наличие подходов к проверяемому объекту;

- технические условия на изделия, содержащие количественные критерии недопустимости дефектов и зачастую нормирующие применение методов контроля на конкретном изделии;

- чувствительность методов.

Достоверность результатов определяется чувствительностью методов НК, выявляемостью и повторяемостью результатов и основана на тщательной калибровке. Чувствительность метода контроля является важной его характеристикой.

В таблице 3.1 приведена чувствительность для различных методов определения несплошностей в материале изделий.

Таблица 3.1 - Чувствительность методов неразрушающего контроля при определении несплошностей в металле

Применение каждого из методов в каждом конкретном случае характеризуется вероятностью выявления дефектов. На вероятность выявления дефектов влияют чувствительность метода, а также условия проведения процедуры контроля. Определение вероятности выявления дефектов является достаточно сложной задачей, которая еще более усложняется, если для повышения достоверности определения дефектов приходится комбинировать методы контроля. Комбинирование методов подразумевает не только использование нескольких методов, но и чередование их в определенной последовательности (технологии). Вместе с тем, стоимость применения метода контроля или их совокупности должна быть по возможности ниже. Таким образом, выбор стратегии применения методов контроля основывается на стремлении, с одной стороны, повысить вероятность выявления дефектов и, с другой стороны, снизить различные технико-экономические затраты на проведение контроля. Однако, несмотря на значительные успехи в развитии методов НК и применяемые меры по контролю ТС различных систем, отдельные дефекты остаются не выявленными и становятся причинами и результатами аварийных ситуаций и больших катастроф. Так, методы и средства НК, применяемые на стадиях производства и предэксплуатационного контроля на АЭС, далеки от совершенства и в результате их применения не выявляется значительное число дефектов технологической природы.

3.3.1.2 Эффективность комплексного применения методов НК

Объективный анализ применения различных методов привел к целесообразности применения комплексных систем контроля, которые используют разные по физической природе методы исследования, что, в свою очередь, позволит исключить недостатки одного метода, взаимодополнить методы и реализовать тем самым принцип "избыточности" для повышения надежности контроля систем и агрегатов. Различные методы НК характеризуется разными значениями технико-экономических параметров: чувствительностью, условиями применения, типами контролируемых объектов и т.д. Поэтому при формировании комплекса методов НК разной физической природы возникает проблема оптимизации состава комплекса с учетом критериев их эффективности и затрат ресурсов.

Комплексное использование наиболее чувствительных методов не означает, что показатели достоверности будут соответственно наибольшими, а в свою очередь, учет первоочередности технических показателей может привести к противоречиям с экономическими критериями, такими как трудозатраты, стоимость, время контроля и т.д., что, в свою очередь, может привести к тому, что выбранный комплекс методов НК может оказаться с экономической точки зрения неэффективным.

Для реализации различных методов НК разработаны различные приборы: дефектоскопы, толщиномеры, тепловизоры для разных дефектов (трещин, негерметичностей), электронное оборудование (для нахождения ослабления электрических контактов), механическое оборудование, которое имеет различные технико-экономические характеристики и технологии использования для различных типов дефектов и др.

Из анализа имеющихся характеристик вытекает необходимость решения задачи выбора состава (комплекса) методов НК как задачи в оптимизационной постановке.

Комплексное применение методов НК для диагностики и обнаружения дефектов в агрегатах и системах направлено на обеспечение увеличения эффективности и достоверности контроля, продления работоспособности и ресурса.

Задача формирования комплекса различных методов НК для обнаружения совокупности возможных (наиболее опасных дефектов) в системе может быть сформулирована как оптимизационная многоуровневая однокритериальная (многокритериальная) задача дискретного программирования. Решение задачи - оптимальное сочетание различных методов НК, применение которых наиболее эффективно при эксплуатации и анализе ресурса дорогостоящих систем.

Актуальными при проведении НК являются также задачи оптимального распределения объемов контроля на всех этапах жизненного цикла объекта, оптимизации мест и параметров контроля, планирования технического обслуживания системы с учетом экономических показателей.

3.3.1.3 Электромагнитные методы неразрушающего контроля оборудования средства

Задачи, решаемые применением электромагнитных методов неразрушающего контроля, изготовленное из различных марок сталей, перспективным является применение современных высокопроизводительных магнитных и вихретоковых методов неразрушающего контроля, основанных на анализе взаимодействия электромагнитного поля с объектом контроля. Магнитные методы являются наиболее старыми из методов НК, связанных с применением приборов и дефектоскопических материалов. Первичные преобразователи, применяемые для реализации и магнитных и вихретоковых методов, фиксируют изменение только одной составляющей электромагнитного поля - статического или переменного магнитного поля. В дальнейшем, за исключением случаев, когда необходимо выделить существенные особенности магнитных и вихретоковых методов, будем называть их электромагнитными методами неразрушающего контроля (ЭМНК). Электромагнитные методы неразрушающего контроля обладают такими положительными качествами, как бесконтактность, высокая производительность, получение первичной информации в виде электрических сигналов, простота конструкции и высокая надежность первичных преобразователей, способность работать в экстремальных условиях.

Контроль изделий по совокупности изменяемых параметров не встречает затруднений, однако, необходимо применять специальные методы выделения сигнала, характеризующего интересующий показатель качества с одновременным подавлением сигналов от мешающих факторов.

Электромагнитные методы применяются для повышения качества и обеспечения безопасной эксплуатации оборудования на всех жизненных стадиях, включая выплавку стали, прокат листа, изготовление, монтаж, диагностику в процессе эксплуатации и прогнозирование остаточного ресурса.

Крупногабаритность оборудования для переработки нефти и большая протяженность сварных соединений предопределяют возможность широкого применения высокопроизводительных электромагнитных методов неразрушающего контроля для выявления различных видов нарушения сплошности основного металла оборудования и металла сварных швов.

Для дефектоскопии оборудования, изготовленного из ферромагнитных материалов, применяются магнитные методы, позволяющие выявлять поверхностные, подповерхностные и внутренние дефекты.

Магнитные методы успешно применяются для дефектоскопии основных деталей аппаратов: монтажных цапф, основных и крепежных шпилек, линз и обтюраторов, труб и фитингов.

Для дефектоскопии высоконагруженных резьбовых соединений успешно применяется электромагнитный метод, основанный на регистрации поперечной тангенциальной составляющей магнитного поля, обусловленного дефектом. Для выявления поверхностных дефектов в электропроводящих ферромагнитных и неферромагнитных металлах применяются вихретоковые методы.

Вихретоковые методы успешно применяются для выявления в оборудовании, изготовленном из нержавеющих сталей и биметаллов, зон, пораженных межкристаллитной коррозией. Одним из перспективных направлений широкого применения вихретоковых методов является контроль труб теплообменников с помощью внутренних проходных вихретоковых преобразователей.

Электромагнитные методы неразрушающего контроля позволяют не только обнаружить дефекты на поверхности или в толще изделия, но и определить их форму и размеры, а также пространственное положение. Кроме решения задач дефектоскопии электромагнитные методы широко используются для структуроскопии материалов и изделий, контроля размеров изделий, измерения толщины стенок, металлических и неметаллических защитных покрытий, измерения зазоров, перемещений и вибраций в машинах и механизмах.

При контроле электромагнитными методами ферромагнитных материалов задача состоит в том, чтобы на основе анализа электрических и магнитных характеристик проверяемого изделия определить химический состав, прочность, твердость металла, глубину цементированного и азотированного слоев, количества углерода в слое, степень наклепа, остаточные или действующие напряжения, сортировать стали по маркам и осуществлять контроль качества термической и химико-термической обработки и т.д..

3.4 Вероятностный подход к управлению сроком службы ТОТ ПГ

3.4.1 Исходные данные и алгоритм расчета

В отечественной практике сбора и обработки результатов эксплуатационного контроля состояния ТОТ ПГ блоков АЭС с реакторами ВВЭР отсутствуют какие-либо данные по прогнозированию поведения теплообменных трубок. Необходимость разработки методов прогноза по развитию дефектов ТОТ ПГ обусловлена выработкой соответствующих мер по управлению ресурсом парогенераторов АЭС с ВВЭР.

В дипломе за основу исследований принят метод с применением вероятностного подхода к эксплуатационным данным, полученным по результатам ВТК целостности ТОТ ПГ. Использование результатов контроля из формируемой базы данных ВТК позволяет строить экспериментальные функции распределения, обрабатывать их и делать краткосрочный прогноз количества повреждений ТОТ ПГ на различную глубину дефектов, а также прогноз количества ТОТ, подлежащих глушению.

3.4.2 Сравнительный анализ вероятностных законов распределения для описания длительности безотказной работы ТОТ ПГ

Длительность безотказной работы энергетического оборудования представляет собой случайную величину, значение которой зависит от большого числа факторов, например, свойств используемых материалов, условий окружающей среды, режимов работы элементов оборудования, водно-химического режима и т.д. Определение вероятностной модели для длительности безотказной работы оборудования и получение оценок ее параметров необходимо для прогнозирования надежности, разработки оптимальной методики начальной приработки, составления календарных графиков ремонта, планирования программ испытаний на надежность и т. д.

Рассмотрим возможность описания времени безотказной работы ТОТ ПГ с помощью некоторых наиболее часто используемых законов (нормального, равномерного, экспоненциального, Вейбулла), описываемых соответствующими плотностями распределения [9]:

(3.1)

где м , у, л, b, tГ , t0 - параметры распределений.

Часто имеет смысл рассматривать функцию, дающую вероятность отказа за очень короткий промежуток времени при условии, что до этого момента отказов не было. Эта функция, называемая интенсивностью отказов (ее называют также условной функцией отказов или интенсивностью выхода из строя), имеет вид:

(3.2)

где F() -- функция распределения длительности безотказной работы, [1_F()] - вероятность безотказной работы.

Интенсивность отказов, свойственная многим явлениям, включая человеческую жизнь, часто имеет «корытообразную» форму. Для начального периода интенсивность отказов h () может быть относительно велика вследствие так называемых приработочных отказов, т.е. ранних отказов, зачастую вызываемых производственными дефектами. Затем интенсивность отказов h() убывает и остается почти постоянной до некоторого момента времени, после которого она возрастает вследствие появления износовых отказов. Интенсивность отказов, соответствующую определенной плотности распределения, можно найти непосредственно с помощью формулы (3.2) по известным выражениям f() (3.1) и F(). На рисунках 3.1, 3.2, 3.3 приведены графики плотностей распределения, функций распределения и интенсивности отказов для различных законов: нормального (для заданных параметров м=5, у = 1); равномерного (на интервале 1=0, 2=10); экспоненциального (с параметром л=0.1); Вейбулла (с двумя вариантами параметров b и г : 1) b=5, г=10, 0=0; 2) b=0.5, г=100, 0=0).

Нормальное распределение может оказаться неприемлемым в качестве статистической модели для времени безотказной работы, поскольку нормально распределенная случайная величина может принимать отрицательные значения; применение равномерного распределения в качестве статистической модели ограничено, поскольку существует определенный верхний предел, до которого должен произойти отказ оборудования (на рисунке 3.3 это время равно 10 лет).; экспоненциальное распределение не позволяет учитывать реальное изменение интенсивности отказов, которая остается постоянной на всем интервале времени. Кроме того, экспоненциальное распределение совпадает с распределением Вейбулла при b=1.

Рисунок 3.1 - Плотность распределения длительности безотказной работы для различных законов

Рисунок 3.2 - Функции распределения длительности безотказной работы

Рисунок 3.3 - Интенсивность отказов для различных законов распределения

Из работы [10] на основании экспериментальных данных повреждений теплообменных труб парогенераторов АЭС с реакторами PWR следует, что наиболее приемлемым законом распределения вероятностей для описания времени безотказной работы оборудования является распределение Вейбулла, позволяющее при различных значениях параметров Г и b учитывать «корытообразную» форму интенсивности отказов, что хорошо видно на рисунке 3.3. Следует отметить, что параметр b - это параметр формы, определяющий наклон функции распределения, а Г - пространственный параметр или характеристическое время, соответствующее повреждению допускаемого количества ТОТ ПГ (63.2% от общего количества ТОТ).

Для распределения Вейбулла справедливы выражения:

(3.3)

 (3.4)

Для определения параметров распределения b и Г запишем выражения функции распределения Вейбулла для двух значений времени безотказной работы 1 и 2:

(3.5)

(3.6)

После преобразования (3.5 и 3.6) и логарифмирования выражения вероятности безотказной работы (1-Fi(i)) получим:

Определим параметр Г из выражений (3.7) и приравняем их:

(3.8)

откуда получим

(3.9)

Для определения параметра формы распределения b прологарифмируем выражение (3.9):

(3.10)

Из выражения (3.7) для конкретного интервала времени и соответствующего значения F(i) можно получить параметр Г с учетом ранее определенного параметра b:

(3.11)

Воспользуемся выведенными выражениями для параметров распределения Вейбулла b и Г для статистических данных, приведенных в [10]. На рисунке 3.4 приведены графики вероятности повреждения ТОТ ПГ на АЭС с PWR, где по оси ординат фиксируется оценка вероятности повреждений ТОТ ПГ, рассчитываемая в соответствии с выражением:

(3.12)

Здесь - длительность эксплуатации ТОТ ПГ; Nзтот - количество заглушенных ТОТ после эксплуатации в течение лет; Nсум - суммарное количество ТОТ в парогенераторе.

При допущении, что t=Г и t0=0 получим из формулы 3.3 и:

, (3.13)

то есть, параметр масштаба представляет собой время, при котором функция распределения достигает значения вероятности 0,632.

После преобразования функции Вейбулла (3.13) получим:

. (3.14)

Двойной логарифм от преобразованной функции распределения Вейбулла:

(3.15)

представляет собой линейную зависимость от функции времени, зависящую от параметров распределения b и Г.

Выражение (3.15) с учетом рассчитанных по данным ВТК значений F*(ti) и оценок параметров распределения b* и Г* запишется в виде:

. (3.16)

Выражение (3.16) используется далее для проверки применимости закона Вейбулла для аппроксимации экспериментальной интегральной функции и определению временного интервала, на котором необходимо определять параметры распределения.

Разработан алгоритм формализованного определения оценок параметров b* и Г* по результатам контроля ТОТ ПГ, используемых далее для прогнозирования поврежденных (заглушенных) трубок [11,12].

Прогноз количества повреждений ТОТ ПГ с использованием распределения Вейбулла сводится к: определению оценок параметров b* и Г* на интервале времени (t0, t), расчету количества поврежденных (заглушенных) ТОТ ПГ внутри выбранного временного интервала и за его пределами, оценки точности результатов прогноза.

Параметры функции распределения Вейбулла можно рассчитать по выражениям 3.10 и 3.11.

По найденным параметрам Вейбулла рассчитываются суммарные значения заглушенных или поврежденных ТОТ Nрасч(t) в каждый момент времени ti по формуле:

. (3.17)

Значения параметров Вейбулла b* и г* существенно зависят от выбора конкретного интервала времени (t1, t2), входящего в уравнение (3.10).

Относительные погрешности отклонения данных эксплуатационного контроля N птот(ti) от результатов аппроксимации с помощью функции Вейбулла N расч(ti) определятся по выражению:

. (3.18)

Принято допущение, что максимальная погрешность из рассчитанных погрешностей (3.18) не должна превышать некоторого заранее заданного значения. Если это условие не выполняется, то следует скорректировать интервал времени, на котором осуществляется расчет. Предлагаемый подход позволяет в процессе обработки данных эксплуатационного контроля уточнять время отсчета для прогнозирования количества заглушенных или поврежденных труб.

Прогноз суммарного количества заглушенных ТОТ ПГ для фиксированного времени эксплуатации ПГ можно рассчитать с использованием ранее обоснованных оценок параметров распределения по выражению (3.17).

Критерием точности рассчитанных значений (3.17) является доверительный интервал с шириной ДN:

. (3.19)

Рисунок 37 - Общий вид прогнозирования глушения ТОТ ПГ

Таким образом, для оценки точности прогноза используется доверительный интервал, ширина которого зависит от ряда факторов (среднего квадратического отклонения, объема экспериментальных данных, заданной доверительной вероятности, закона распределения).

3.4.3 Разработка программы прогнозирования глушения и повреждения теплообменных трубок парогенераторов АЭС

Описанный выше алгоритм положен в основу программы прогнозирования глушения и повреждения теплообменных трубок парогенераторов АЭС. Блок-схема работы программы приведена на рисунке 3.6. Программа написана на языке Visual C#.

В программу вводятся данные о глушении ТОТ (рис. 4, блок 1), год запуска ПГ и общее количество ТОТ (рис 4, блок 2). Далее строятся графики распределения (рис. 4, блок 5) в обычных координатах и в логарифмических (двойной логарифм) согласно формуле 6.11. Выбирается линейный участок для аппроксимации (рис. 4, блок 3) и вводится год, для предсказания глушения ТОТ (рис. 4, блок 4). По предсказанному числу заглушенных ТОТ можно судить о режиме функционирования ПГ (показывает, есть ли необходимость вводить коррективы в работу ПГ). Все введенные данные, графики и расчеты можно сохранить для дальнейшего предоставления отчетов на станции. Программа может быть рекомендована для внедрения на рабочие места операторов АЭС.

С помощью программы произведена обработка данных по поврежденным (заглушенным) на разную глубину дефектов теплообменным трубкам парогенераторов. Приведены графики аппроксимации, значения коэффициентов b и tг. Построены доверительные интервалы и дан прогноз на 3 года работы ПГ.

Описание каждого элемента блок-схемы:

- Начало. Запуск программы.

- Загрузка данных из файла. Загрузка раннее сохраненных данных для последующего расчета.

- Сохранение данных. Сохранение введенных данных.

- Год, Количество заглушенных ТОТ, Временной интервал. Вводятся исходные данные, необходимые для проведения расчета.

- Исходные данные > 5 значений. Проверяется минимальное количество значений исходных данных для расчета.

- Год начала работы ПГ. Вводится год запуска ПГ.

Рисунок 3.6 - Блок-схема программы прогнозирования глушения и повреждения теплообменных трубок парогенераторов АЭС

- Год запуска ПГ < минимального значения в исходных данных. Проверка правильности ввода года запуска ПГ.

- Nсумм. Вводится суммарное значение ТОТ для ПГ. Для ВВЭР-1000- это 11000 штук, для ВВЭР-440- это 5500 штук.

- Нажатие кнопки «Рассчитать». Рассчитываются данные для построения графика функции распределения.

- График (Вид 1). Строится график функции распределения.

- График (Вид 2). Строится график функции распределения в двойных логарифмических координатах. Это необходимо для выбора линейного участка для аппроксимации.

- Начальная точка для аппроксимации. Вводится начальная точка линейного участка для аппроксимации.

- Начальная точка > Минимального значения в исходных данных. Выполняется проверка правильности выбора начальной точки для аппроксимации.

- Конечная точка для аппроксимации. Вводится конечная точка линейного участка для аппроксимации.

- Конечная точка > Максимального значения в исходных данных. Выполняется проверка правильности выбора конеченой точки для аппроксимации.

- Нажатие кнопки «Параметры Вейбулла». Запуск расчета параметров распределения Вейбулла.

- Расчет B, tг. Производится расчет параметров распределения Вейбулла и вывод их значений на экран.

- Год предсказания. Вводится год в формате «количество лет от запуска ПГ», для которого выполняется предсказание на основе распределения Вейбулла при рассчитанных значениях b и tг.

- Перевод года предсказания в формат ГГГГ. Переводится год предсказания в формат ГГГГ. (Например, примем год запуска ПГ 1980. Год предсказания 30 лет переводится в формат 2010 год.)

- Pдов. Вводится значение доверительной вероятности для дальнейшего построения доверительного интервала.

- Нажатие кнопки «Предсказать». Выводится значение количества заглушенных ТОТ на указанный год предсказания, при рассчитанных ранее значениях параметров b и tг.

- Нажатие кнопки «Дов. интвервал». Запуск построения доверительного интервала.

- Расчет математического ожидания, дисперсии, коэффициента Стьюдента, погрешности в трех последних точках, вывод графика. Рассчитываются параметры необходимые для построения доверительного интервала. Строится доверительный интервал на предсказанное значение.

- Конец. Выход их программы.

3.4.4 Обработка данных эксплуатационного контроля

В настоящее время существуют базы данных, содержащие информацию по парогенераторам на атомных станциях. В них собираются данные по глушениям, дефектам ТОТ, местам расположения дефектов. Внешний вид такой базы представлен на рисунке 3.6.

Рисунок 3.6 - Внешний вид базы данных по парогенераторам АЭС

Информация по глушениям предоставляется и в графическом виде. Картограмма для первой петли третьего блока Нововоронежской АЭС представлена на рисунке 3.7.

Рисунок 3.7 - Картограмма ПГ-3 для Нововоронежской АЭС

В дипломном проекте будут обрабатываться данные по дефектам ПГ на Нововоронежской, Калининской и Балаковской АЭС.

1. Парогенератор ПГ-1 третьего блока Нововоронежской АЭС

В таблице 3.4 представлены данные эксплуатационного контроля парогенератора ПГ-1 третьего блока Нововоронежской АЭС в виде суммарных значений заглушенных ТОТ ПГ, а также результаты обработки данных контроля. Рассчитаны оценки параметров Вейбулла, погрешность прогноза. Присутствие случайной погрешности при проведении эксплуатационного контроля по заглушенным и поврежденным ТОТ ПГ является неизбежным фактором любого эксперимента на работающем объекте. Ширина доверительного интервала ДN (3.19) позволяет учесть случайную погрешность в результатах эксплуатационного контроля. Ширина ДN зависит от следующих факторов: принятой доверительной вероятности (в расчетах 0,95); среднего квадратического отклонения; средневзвешенного значения суммарного количества заглушенных (поврежденных) ТОТ ПГ на интервале времени (t1, t2).

Таблица 3.4 - Статистические данные по отказам ТОТ ПГ-1 блока №3 с реактором ВВЭР Нововоронежской АЭС. Год запуска ПГ 1971

В программе прогнозирования строим график в двойных логарифмических координатах и выбираем интервал для дальнейшего расчета на интервале 31-33 (см. рисунок 3.8). Количество лет в выбранном интервале времени n=3. Параметры распределения b= 6,51, tг= 46,755 лет. Расчетное значение Nзтот с данными параметрами распределения Вейбулла и погрешность расчета приведены в таблице 3.6, построение доверительного интервала приведено (Pдов=0,95) на рисунке 3.9. Ширина доверительного интервала составляет 55 штук.

Рисунок 3.8 - График функции распределения для 3ПГ-1 Нововоронежской АЭС

Таблица 3.6 - Расчетное значение Nзтот и погрешность расчета для 3ПГ-1 Нововоронежской АЭС

Рисунок 3.9 - Построение доверительного интервала на данные эксплуатационного контроля для 3ПГ-1 Нововоронежской АЭС

2. Парогенератор ПГ-3 первого блока Калининской АЭС

В таблице 3.7 представлены данные эксплуатационного контроля парогенератора ПГ-3 первого блока Калининской АЭС в виде суммарных значений заглушенных ТОТ ПГ, а также результаты обработки данных контроля. Рассчитаны оценки параметров Вейбулла, погрешность прогноза и ширина доверительного интервала.

Таблица 3.7 - Статистические данные по отказам ТОТ ПГ-3 блока №1 с реактором ВВЭР Калининской АЭС. Год запуска ПГ 1986

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5