CC BY
14
15. Kotlovanov K.Yu., Bychkov E.V., Bogomolov A.V. Optimal control in the mathematical model of internal waves // Journal of Computational and Engineering Mathematics. 2020. Vol. 7. No 1. P. 62-71.
16. Bychkov E.V., Bogomolov A.V., Kotlovanov K.Yu. Stochastic mathematical model of internal waves // Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software. 2020. Vol. 13. No 2. P. 33-42.
17. Антропов Д.А. Патент Российской Федерации на изобретение «Антенна», № 2742673, опубл. 09.02.2021. Бюл. № 4.
Антропов Дмитрий Алексеевич, канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник, vnkantrop-ov@mail.ru, Россия, Москва, Академия военных наук
IMPROVEMENT OF RADIO RELAY FACILITIES COMMUNICATIONS TAKING INTO ACCOUNT THE DOMESTIC
EXPERIENCE OF THEIR DEVELOPMENT
D.A. Antropov
The relevance of the development of new designs of combined broadband antennas of meter and decimeter wavelength ranges is substantiated. Technical solutions are proposed to improve the electrical characteristics promising antenna-feeder radio relay communication devices located in areas with extreme operating conditions.
Key words: broadband antenna, antenna gain, traveling wave coefficient, band properties, radio relay communication.
Antropov Dmitry Alekseevich, rnndidat of technical science, docent, senior research, vnkantropov@mail.ru, Russia, Moscow, Academy of military Sciences
УДК 629.01
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-7-611-612
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИНДУСТРИИ 4.0
И.В. Щербаков
В статье предлагаются решения по созданию средств технологического оснащения прикладных экспериментальных исследований программного обеспечения, реализованные на основе применения облачных технологий и имитационного моделирования. Изложены основы построения виртуальной имитационно-моделирующей системы автоматизированного тестирования специального программного обеспечения, а также разработана методика применения проектируемого средства по организации процессов квалиметрии программного обеспечения автоматизированных систем организации управления воздушным движением.
Ключевые слова: виртуальная имитационно-моделирующая система, Индустрия 4.0, квалиметрия, специальное программное обеспечение, управление воздушным движением.
Достижение необходимого уровня безопасности и регулярности полетов самолетами и вертолетами гражданской авиации требует высокой степени автоматизации процесса управления воздушными судами. В современных условиях, несмотря на большое число фундаментальных и прикладных исследований в области управления различными объектами, проблема повышения эффективности управления авиацией в частности еще далека от своего удовлетворительного решения [1]. Для реализации информационной технологии выполнения задач по обслуживанию воздушного движения в воздушном пространстве аэродромно-районных и районных центрах единой системы организации воздушного движения, активно ведутся работы по разработке новых и модернизации существующих автоматизированных систем организации управления воздушным движением (АС ОУВД). Эффективность применения современных АС ОУВД напрямую зависит от качества применяемого специального программного обеспечения (СПО).
С целью создания качественного программного обеспечения требуется грамотная организация всех этапов разработки [2-5], и, в частности, этапа испытаний как важнейшего «инструмента» для определения степени соответствия СПО заданным требованиям. Процесс подготовки и проведения испытаний СПО предусматривает выполнение ряда мероприятий, таких как: написание тест-кейсов, задание требований к качеству программного продукта, обработка, анализ и оценивание результатов испытаний, оформление отчетных материалов и составляет около 40% от суммарной трудоемкости разработки программного обеспечения [2-5]. Текущий уровень автоматизации процесса квалиметрии СПО не позволяет в полном объеме в минимальные сроки, с высоким качеством решить задачу определения соответствия АС ОУВД предъявленным требованиям. Современные средства автоматизации процессов подготовки и проведения испытаний программного обеспечения обладают значительными недостатками (рис. 1).
Предприятия авиационной промышленности все чаще сталкиваются с проблемами ограниченности и недостаточности ресурсов, требуемых для проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД. Следовательно, для организации квалиметрии СПО необходимо решить такие задачи, как:
- обеспечение возможности специалистам-испытателям практически одновременно выполнять процесс подготовки и проведения испытаний, благодаря организации многопользовательского использования функций средств автоматизации, в части подготовки тест-кейсов, проведения испытаний, анализа результатов испытаний;
- сокращение времени доступа специалистов-испытателей к необходимым информационным ресурсам;
- создание разнообразных условий испытания для проведения полунатурных экспериментов;
- обеспечение контроля над неизменностью данных, полученных при испытаниях в случае возможных нарушений их целостности путем изменения информации при передаче, неисправной работе аппаратных средств, а также попыток несанкционированных действий;
- организация получения информации о результатах испытаний в реальном масштабе времени;
- обеспечение возможности участия специалистов-испытателей в одновременном тестировании СПО со своих рабочих мест.
Л / \
_1_
2. Сложность написания автоматических тестов
(с целью определения множества комбинаций
входных данных тестовых сценариев необходима разработка алгоритма генерации значений атрибутов тестовых наборов для достижения установленного уровня покрытия при испытаниях программного обеспечения)
/
_С_
1. Отсутствие технических и программных решений, позволяющих в полной степени автоматизировать все этапы процесса испытаний ПО
(существующие средства автоматизации в основном предназначены для какого-либо отдельного этапа испытаний, например,
сравнения реальных и эталонных результатов решения прикладных задач программным обеспечением)
/
Рис. 1. Недостатки средств автоматизированного проведения испытаний (ПИВ - промышленный интернет вещей)
Для решения указанных задач целесообразно применение цифровых технологий Индустрии 4.0 [6, 7] (рис. 2), и к процессу квалиметрии программного обеспечения АС ОУВД.
Рис. 2. Ключевые цифровые технологии Индустрии 4.0
Применение технологий Индустрии 4.0 в задачах квалиметрии СПО. Одним из возможных направлений технического и функционального изменения средств автоматизации процессов подготовки и проведения испытаний АС ОУВД является применение облачных технологий обработки и хранения данных [8].
Применение облачных технологий в задачах квалиметрии программного обеспечения позволит интегрировать данные (результаты испытаний), процессы, а также заданные условия проведения испытаний в единое информационное поле. Это позволит обеспечить передачу больших объемов данных, как между машинами, так и централизованными системами контроля, осуществить децентрализацию систем аналитики и принятия решений, реализуя работу в режиме реального времени.
Для полноты и объективности результатов испытаний СПО необходимо создать в процессе выполнения экспериментов среды, соответствующей той, в которой АС ОУВД предстоит функционировать. Требуется обеспечить заданную воздушную обстановку с привлечением целого ряда служб по управлению воздушным движением, таких как: радиолокационные станции (РЛС), радиомаяки, наземные компоненты навигационных систем (НК НС), управляемые воздушные объекты (ВО). Исходя из опыта проведения испытаний систем управления авиацией следует, что применение всех указанных объектов влечет за собой существенные материальные затраты, а в случае отсутствия требуемых изделий, бывает вообще неосуществимо [9].
-^
_\_
3. Низкая степень интеграции в процесс подготовки и проведения испытаний ПО современных цифровых технологий Индустрии 4.0 (целесообразно применение имитационного моделирования в совокупности с технологиями ПИВ, интеллектуальных датчиков, искусственного интеллекта, облачных вычислений, больших данных и к процессу испытаний программного обеспечения) \
\
В связи с этим, одним из подходов к квалиметрии программного обеспечения является использование методов моделирования, в частности методов имитационного моделирования.
Облик виртуальной имитационно-моделирующей системы. Идея создания виртуальной имитационно-моделирующей системы (ВИМС) основана на том, что для получения оценок СПО, реализованного на управляющей электронно-вычислительной машине (ЭВМ) из состава комплекса средств автоматизации АС ОУВД, необходимо моделировать управляемый процесс и имитировать поступление в ЭВМ информации об этом процессе, в том числе и от моделей внешней среды [10]. С этой целью, в предлагаемой ВИМС силами и средствами предприятий промышленности создается библиотека моделей взаимодействующих объектов, в которой присутствуют типовые комплексы (изделия), обеспечивающие имитацию требуемой воздушной обстановки и ряда служб для управления воздушным движением. Со временем разработанные модели могут уточняться и дорабатываться в соответствии с новыми требованиями (заданиями).
Для создаваемой ВИМС будет требовать решения проблема, связанная с обеспечением кибербезопасно-сти, а именно возможностью контроля целостности информации, циркулирующей в системе. В целях контроля целостности полученных об объекте испытаний сведений, а также цифровых моделей взаимодействующих объектов предлагается использовать программное средство для контроля целостности информации при испытаниях авиационных комплексов и систем. Программа позволяет осуществлять слежение за неизменностью контролируемых файлов с целью защиты от модификации. Контроль производится автоматически в соответствии с заданным расписанием. Для вычисления контрольной суммы (хеш-кода) в программе используется самый безопасный и эффективный на текущий момент алгоритм хеширования информации Secure Hash Algorithm - 3. Недавние безопасные хеш-алгоритмы, включая Message Digest 5, Secure Hash Algorithm - 0, Secure Hash Algorithm - 1, Secure Hash Algorithm -2 устарели и были признаны, восприимчивы к атакам различного рода [11].
Разработанное программное средство позволит осуществлять контроль над неизменностью данных, полученных при испытаниях сложных авиационных комплексов и систем в случае возможных нарушений их целостности путем изменения информации при передаче, неисправной работе аппаратных средств, а также попыток несанкционированных действий. Функциональными возможностями программы являются: интерактивный ввод исходных данных, вычисление контрольных сумм отдельных файлов (каталогов), сохранение полученных результатов на выбранный пользователем носитель информации, автоматический контроль целостности заданного перечня файлов (каталогов), звуковая сигнализация о факте нарушения целостности информации, формирование списка событий, включая факты нарушения целостности [12].
Учитывая тот факт, что испытания АС ОУВД ограничены сроками, выделяемыми на их проведение, те-стировщики СПО не могут гарантировать выполнения его полной оценки на соответствие всем предъявляемым требованиям. Проверка всех потенциально возможных значений входных данных, влияющих на работу программного обеспечения, и в частности их комбинаций является сложной задачей, для решения которой успешно применяется техника комбинаторного тестирования [13].
С ее помощью определяются множества комбинаций входных данных тестовых сценариев для достижения установленного уровня покрытия при тестировании программного продукта. Основным минусом подхода к генерации входных данных для комбинаторного тестирования является то, что разработкой тестовых данных, а именно выбором значений различных параметров занимается человек. Однако целесообразнее, чтобы при создании, как тестов, так и тестовых данных применялись технологии искусственного интеллекта. Для решения данной задачи может быть применен динамический метод генерации тест-кейсов на основе нейронной сети, позволяющий анализировать отношения между входными и выходными параметрами программного продукта. Алгоритм применения искусственной нейронной сети (ИНС) в задаче генерации тестовых примеров подробно описан в работах [1216].
Применение новых средств технологического оснащения при испытаниях авиационной техники создает необходимость совершенствования и методического обеспечения процессов экспериментальных исследований АС ОУВД. Таким образом, разработка методики применения ВИМС также является актуальной задачей.
Методическое обеспечение технологических процессов квалиметрии СПО. Методика квалиметрии программного обеспечения АС ОУВД с применением ВИМС представлена блок-схемой алгоритма (рис. 3).
На основе анализа требований, предъявляемых к программному обеспечению АС ОУВД, формируются эталонные значения количественных и качественных данных оцениваемых показателей (блок 1). При последующей генерации тестовых примеров в проектируемой ВИМС применяется нейронная сеть, позволяющая корректно определить наилучшие значения атрибутов тест-кейсов (блок 2).
Корректный подбор значений атрибутов обеспечивается возможностью ИНС выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, выполнять обобщение [14, 17, 18]. Различные варианты применения АС ОУВД обусловливают необходимость создания виртуальных моделей объектов, взаимодействующих с объектом испытаний.
Решение задачи проектирования реальных и виртуальных объектов, с одной стороны решает вопросы минимизации финансовых затрат при проведении испытаний программного обеспечения АС ОУВД, а с другой -максимизирует критерий полноты выполнения программы испытаний в максимально сжатые сроки. Электронная информации, которая полностью описывает объекты, загружается на рабочие места ВИМС для проведения последующей квалиметрии СПО (блок 3).
К задачам квалиметрии программного обеспечения АС ОУВД (блоки 4-13) относятся:
- определение оптимального метода оценивания показателей качества;
- осуществление проверок по утвержденной программе;
- оценивание качества (квалиметрия).
В рамках этого подхода квалиметрию СПО предлагается выполнить в два этапа. На первом этапе выполняется автономное тестирование программного обеспечения. Для возможности удаленного доступа специалистов-испытателей со своих рабочих мест к тестируемому СПО предлагается использовать технологию виртуализации [1921]. Применение технологии виртуализации позволит выполнить перенос серверов АС ОУВД в виртуальную среду. Это позволит тестировщикам в кратчайшие сроки организовать взаимодействие с программными компонентами тестируемого СПО, а также обеспечить многопользовательское использование функций ВИМС в части подготовки
тест-кейсов, проведения испытаний, анализа результатов испытаний, что позволяет практически одновременно выполнять процессы подготовки и проведения испытаний АС ОУВД. Выявленные недостатки, устраняются до начала второго этапа квалиметрии программного обеспечения.
Наличие механизма взаимодействия ВИМС с библиотекой моделей взаимодействующих объектов (блок 3) реализует возможность проведения второго этапа квалиметрии СПО с помощью средств полунатурного моделирования. Загружая сведения из библиотеки моделей взаимодействующих объектов, комплект имитаторов ВИМС (РЛС, радиомаяк, НК НС, управляемый ВО) позволяет реализовать необходимую конфигурацию для различных проверок и режимов работы АС ОУВД.
3
Цифровое описание объекта, необходимое для создания его виртуальной модели, возможно выполнить с помощью базовых
систем, обеспечивающих реализацию стратегии РШ на стадиях его проектирования и подготовки к производству.
Эталонные значения
Генерация тестовых примеров
Программная настройка ВИМС
¡ - ввод эталонных значений количественных | и качественных данных оцениваемых i показателей СПО
построение ИНС и ее обучение, прореживание и ранжирование атрибутов; формирование правил; генерация тестов
- выбор и компоновка моделей взаимодействующих объектов,
их модификация (при необходимости разработка новых);
- конфигурирование среды моделирования
Библиотека моделей взаимодействующих объектов
Применение технологий виртуализации дает возможность специалистам-испытателям дистанционного доступа к испытываемому программному продукту для осуществления:
- ввода массивов данных, командно-программной информации и разовых команд в СПО:
- форматно-логического контроля
Автономное тестирование СПО АС ОУВД
Г5-1-
Загрузка результатов
испытаний в информационный фонд
Применение средств полунатурного моделирования
1-10-
Загрузка результатов
испытаний в информационный фонд
Для проверки программно-алгоритмического функционирования АС ОУВД в условиях наиболее близким к
натурным, а также для проверки многочисленных вариантов решения информационных задач, которые при натурном эксперименте реализовать очень сложно в состав ВИМС введены следующие имитаторы: модель РЛС, модель радиомаяка, модель НК НС, модель управляемого ВО.
Рис. 3. Блок-схема алгоритма методики применения ВИМС в задачах квалиметрии СПО (PLM - Product Life-cycle Management)
Таким образом, на основе представленной методики реализуется комплексное тестирование программного обеспечения АС ОУВД позволяющее:
- получать качественно новые результаты, достижение которых неосуществимо без использования
ВИМС;
- сократить материальные ресурсы, необходимые для проведения испытаний АС ОУВД;
- эффективно использовать вычислительные ресурсы ВИМС.
Выводы. Выполненные исследования показали актуальность создания перспективной ВИМС, способной обеспечить автоматизацию процессов квалиметрии СПО.
Применение технологий Индустрии 4.0 в задачах автоматизированной подготовки и проведения испытаний СПО обладает рядом преимуществ:
- специалисты-испытатели могут наиболее эффективно осуществлять все этапы процессов подготовки и проведения испытаний СПО благодаря отсутствию рутинных операций и генерации советующих воздействий с помощью алгоритмов, основанных на применении методов математического и имитационного моделирования;
- применение имитационного моделирования позволит расширить условия испытаний, уменьшить количество необходимых натурных испытаний и значительно сократить материальные ресурсы, требуемые для проведения испытаний;
- применение облачных технологий обработки и хранения данных позволит перенести значительную часть этапов подготовки и проведения испытаний в цифровое пространство для проведения виртуальных испытаний;
- применение ИНС совместно с используемыми методами автоматизации испытаний способны обеспечить необходимую гибкость при подготовке и выполнении сценариев испытания, тем самым улучшить качество проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД;
- использование программы по контролю целостности информации на основе алгоритма Secure Hash Algorithm - 3 обеспечит необходимый уровень информационной безопасности ВИМС.
Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ по государственной поддержке ведущих научных школ РФ (грант НШ-122.2022.1.6).
Список литературы
1. Линник А.П., Федоров В.В. Вариант применения современных информационных технологий при выработке решения и планировании действий авиации. // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2017. № 4. С. 116 - 121.
2. Орлов С.А., Цилькер Б.Я. Технологии разработки программного обеспечения: Учебник для вузов. 4-е изд. Стандарт третьего поколения. СПб.: Питер, 2012. 608 с.
3. Tobin D., Bogomolov A., Golosovskiy M. Model of organization of software testing for cyber-physical systems // Studies in Systems, Decision and Control. 2022. Vol. 418. P. 51 - 60.
4. Mikhail G., Aleksey B., Mikhail B. A model of continuous integration and deployment of engineering software // Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. Vol. 21. P. 789 - 796. DOI: 10.1007/978-3-030-90321-3_64
5. Тобин Д.С., Голосовский М.С., Богомолов А.В., Баландов М.Е. Особенности организации испытаний программного обеспечения киберфизических систем с использованием технологий Интернета вещей // Математические методы в технологиях и технике. 2022. № 9. С. 110 - 114.
6. Лисовский А.Л. Оптимизация бизнес-процессов для перехода к устойчивому развитию в условиях четвертой промышленной революции // Экономика и бизнес. Стратегические решения и риск менеджмент. 2018 № 4. С. 10 - 18.
7. Солдатов А.С. Концепция создания перспективной информационно-измерительной системы для летных испытаний авиационной техники с применением технологий Индустрии 4.0. // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2021. № 20. С. 167 - 177.
8. Прудников С.И., Богомолов А.В., Теребов Д.С. Направления совершенствования поддержки принятия решений в органах военного управления // Математические методы в технологиях и технике. 2022. № 6. С. 16 - 19.
9. Щербаков И.В. Виртуальная имитационно-моделирующая система автоматизированного проведения испытаний специального программного обеспечения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 9. С. 232 - 238.
10. Щербаков И.В. Имитационно-моделирующий стенд автоматизированного проведения испытаний специального программного обеспечения // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2022. № 23. С. 76 - 87.
11. Чарин И. Алгоритм SHA-3-2020. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/534082 (дата обращения: 25.01.2023).
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU№ 2021681892. Специальное программное обеспечение контроля целостности информации элементов архитектуры информационного тракта документального обмена при испытаниях авиационных комплексов. И.В.Щербаков, А.С.Солдатов. Заявка № 2021681337: заявл. 16.12.2021; опубл.27.12.2021, Бюл. № 12. 1 с.
13. Данилов А.Д., Мугатина В.М. Применение нейронных сетей для генерации сценариев тестирования программного продукта // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2016. Т. 4. № 6 (26). С. 16 - 21.
14. Данилов А.Д., Мугатина В.М. Верификация и тестирование сложных программных продуктов на основе нейросетевых моделей // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т. 12. № 6. С. 62 - 67.
15. Данилов А.Д., Фёдоров А.И. Иерархическая структура процесса тестирования сложного программного обеспечения // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2014. Т.10. № 3. С. 18 - 21.
16. Данилов А.Д., Мугатина В.М. Использование нейронных сетей в задачах тестирования сложных программных продуктов // Современные тенденции развития науки и технологий. 2016. № 10-3. С. 6 - 9.
17. Долгова Е.В., Курушин Д.С. Адаптация математической модели нейронной сети для системы распознавания слитного рукописного текста // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2011. № 2. С. 90 - 97.
18. Богомолов А.В., Климов Р.С. Автоматизация обработки информации при проведении коллективных сетевых экспертиз // Автоматизация. Современные технологии. 2017. Т. 71. № 11. С. 509 - 512.
19. Тобин Д.С. Информационно-логическая модель процессов разработки программной платформы в органах военного управления // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. Вып. 9. С. 337 - 348.
20. Мартышкин А.И. Применение технологии виртуализации в центрах обработки данных // Современные информационные технологии. 2022. № 35 (35). С. 16 - 21.
21. Тобин Д.С., Богомолов А.В., Голосовский М.С. Организация испытаний программного обеспечения для различных моделей его жизненного цикла // Математические методы в технологиях и технике. 2021. № 7. С. 132 - 135.
Щербаков Иван Владимирович, старший инженер-испытатель, 21.01ivan@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
VIRTUAL SIMULATION AND MODELING SYSTEM FOR AUTOMATED TESTING OF SPECIAL SOFTWARE
I.V. Shcherbakov
The article discusses approaches to building a virtual simulation-and-modeling system for automated testing of software for automated systems for organizing air traffic control. The conceptual foundations for creating a virtual simulation system are outlined, the structure of the system is described, and an informational approach is proposed for evaluating the potential for successful problem solving by the virtual simulation system being developed.
Key words: workstation, virtual simulation system, Industry 4.0, qualimetry software, special software.
Shcherbakov Ivan Vladimirovich, senior test engineer, 21.01ivan@mail.ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences
УДК 004.942:621.642.8
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-7-616-617
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ ХРАНЕНИЯ КРИОГЕННЫХ ПРОДУКТОВ ПРИ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗКАХ
Е.С. Солдатов
В статье представлены выводы из анализа состояния методов контроля состояния криогенных транспортных систем хранения, которые применяются в мультимодальных перевозках криогенных продуктов. Система мониторинга обеспечивает возможность отслеживания в режиме реального времени состояния криогенных танк-контейнеров, при обеспечении автономного электропитания части системы, смонтированной на каждом из танк-контейнеров, подключенных к системе мониторинга. В частности, обеспечивается возможность на основе полученных данных вычислять отклонения темпа роста давления в танк-контейнере от номинального значения.
Ключевые слова: криогенный танк-контейнер, криопродукт, сжиженный природный газ, мультимодаль-ные перевозки, мониторинг термодинамических процессов, бездренажное хранение.
В промышленности и других отраслях экономики сохраняется повышенный интерес к использованию танк-контейнеров или контейнеров-цистерн (далее танк-контейнеров) для перевозки сжиженных газов, в том числе криогенных танк-контейнеров с высоковакуумной теплоизоляцией для хранения и транспортировки криогенных продуктов. Такие контейнеры пригодны для использования в мультимодальных перевозках, т.е. с их помощью можно без перезаправки и, соответственно, без промежуточных потерь осуществить доставку одной партии жидкого продукта (азота, кислорода, аргона, сжиженного природного газа, водорода) различными видами транспорта. Следует отметить, что среднегодовой темп роста мирового рынка танк-контейнеров составляет 11,8 % [1].
Помимо транспортировки на большие расстояния, является актуальной задача долговременного хранения криогенных продуктов в пункте назначения, где срок бездренажного хранения любого из криопродуктов ограничен, вследствие роста давления в танк-контейнере из-за неизбежных теплопритоков из окружающей среды через изоляцию. При этом проблема роста давления в сосуде усугубляется за счет температурной стратификации продукта, возникающей вследствие процесса естественной конвекции в неподвижном танк-контейнере [1-3].
Задачами, для решения которых в настоящее время активно применяются криогенные танк-контейнеры, являются доставка и хранение жидкого азота для различных технологических нужд (захолаживание оборудования, инертизация трубопроводов), доставка и хранение жидкого аргона с целью последующего наполнения баллонов на месте эксплуатации (обеспечение инертным газом для сварочных работ). Особо следует отметить перспективную задачу по доставке сжиженного природного газа (СПГ) в отдаленные районы, где отсутствует трубопроводный газ.
Системы мониторинга состояния оборудования в режиме реального времени на транспорте. С целью повышения безопасности при транспортировке опасного груза различными видами транспорта (автомобильным, железнодорожным, авиационным, морским, речным) используются системы мониторинга технического состояния транспортных средств и оборудования. Теплопритоки через вакуумную изоляцию приводят к росту давления в цистерне танк-контейнера и, при достижении максимального уровня рабочего давления, к значительным потерям криогенного продукта через предохранительные клапаны, что также обусловливает высокий уровень риска возникновения аварийной, в том числе взрывопожароопасной ситуации [2-4]. При этом темп роста давления напрямую зависит от технического состояния танк-контейнера, главным образом, от уровня вакуума в теплоизоляционной полости танк-контейнера [2-4].
Современные системы мониторинга состояния оборудования на транспорте позволяют отслеживать параметры состояния определенного количества находящихся в эксплуатации транспортных единиц. Например, в режиме реального времени принимается и анализируется навигационная информация, получаются предупреждения об утечке продукта через запорную арматуру по показаниям от датчика температуры, а также формируются предупреждения для водителя транспортного средства о возникновении аварийной ситуации. Предусмотрена передача данных по беспроводной сети о состоянии криогенной цистерны на автоматизированное рабочее место (АРМ) оператора диспетчерской службы и на сервер для хранения и обработки информации о состоянии криогенной цистерны.
При этом распространенные системы мониторинга автотранспорта для перевозки криогенных продуктов не предназначены для отслеживания состояния контейнера-цистерны при мультимодальных перевозках, а именно, когда используется несколько видов транспорта, помимо автомобильного [4-6]. Также серийно выпускаемые транспортные цистерны и танк-контейнеры, как правило, не оснащены датчиками давления вакуума в теплоизоляционной полости, что делает невозможным проведение оценки технического состояния цистерны в процессе эксплуатации, т.е. уровень вакуума можно измерить только после опорожнения сосуда и временного прекращения эксплуатации на время проведения технического обслуживания.
