CC BY
3
УДК 004.896;504.064
https://doi.Org/10.35546/kntu2078-4481.2023.2.23
П. П. ЛОБОДА
асшрант кафедри шженери програмного забезпечення в енергетищ Нацiональний технiчний унiверситет Укра1ни «Кшвський полiтехнiчний iнститут iменi 1горя Сшорського»
ORCID: 0000-0002-0808-8014
ORCID: 0000-0002-6511-4610
МОДЕЛЮВАННЯ ТА УПРАВЛ1ННЯ ПРОЦЕСАМИ НОВОГО БЕЗПЕЧНОГО КОНФАЙНМЕНТУ ЧАЕС НА ОСНОВ1 ТЕХНОЛОГИ ЦИФРОВИХ ДВ1ЙНИК1В
Для захисту населения та оточуючого середовища в1д насл1дк1в аварИ на ЧАЕС у 1986 роц1 була побудована спещальна споруда тд назвою «об'ект Укриття». Враховуючи, що «об'ект Укриття» буврозрахований на вико-ристання лише протягом 30 рок1в, було побудовано та введено у 2019 роц1 в експлуатацю нову захисну споруду, названу «Новий безпечний конфайнмент» (НБК). Ця споруда Iзолювала «об'ект Укриття» в1д навколишнього середовища та забезпечила можлив1сть його перетворення на еколог1чно-безпечну систему. Одтею з основних задач управлтня НБК е запоб1гання витотв повтря з його основного об'ему до навколишнього середовища через наявт прот1чки та систему вентиляцИ при виникнент нестацюнарних термогазодинамгчних процес1в тд впли-вом втру та перепад1в температури. Для монторингу та управлтня процесами НБК була розроблена спец1ал1-зована багатор1внева ¡нформацтна система. Однак необхгдтсть в1зуал1зацИ ¡нформацИ щодо стану НБК, забезпечення тдтримки прийняття рШень та автоматизацИ управлтня його процесами обумовлюе актуальтсть розробки нових Iнформацтних технологт. Для вирШення даноI задач! доцшьно застосувати сучасну технологт цифрових двтнитв. Метою даноI роботи ерозробка тдход1в до управлтня системою вентиляцИ НБК та проек-тування I моделювання програмного забезпечення цифрового двтника для Iх реал1зацИ. Проведено аналгз наявних тдход1в до управлтня вентиляцтними установками НБК та запропоновано метод його автоматизацИ шляхом застосування засоб1в нечткого управлтня та штучних нейронних мереж на основI масиву статистично'1 тфор-мацИ щодо прийнятих персоналом ршень. Створено модел1 програмного забезпечення цифрового двтника НБК у вигляд1 д1аграм иМЬ. Результати роботи можуть бути використаш тд час розробки цифрового двтника НБК для тдтримки прийняття ршень щодо управлтня його процесами та навчання персоналу.
Ключовi слова: новий безпечний конфайнмент, цифровий двтник, управлтня вентиляц1ею, модель програмного забезпечення.
SIMULATION AND MANAGEMENT OF PROCESSES OF THE NEW SAFE CONFINEMENT OF CHNPP BASED ON THE TECHNOLOGY OF DIGITAL TWINS
To protect the population and the surrounding environment from the consequences of the accident at the CHNPP, a special building called the "Shelter facility" was built in 1986. Considering that the "Shelter facility" was designed to be used only for 30 years, a new protective construction named " New Safe Confinement" (NSC) was built and put into operation in 2019. This structure isolated the "Shelter object" from the environment and provided the possibility of its transformation into an ecologically safe system. One of the main tasks of NSC management is to prevent air leaks from its
P. P. LOBODA
Postgraduate Student at the Department of Software Engineering
for Power Industry National Technical University of Ukraine "Ihor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" ORCID: 0000-0002-0808-8014
I. S. STAROVIT
Postgraduate Student at the Department of Software Engineering
for Power Industry National Technical University of Ukraine "Ihor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" ORCID: 0000-0002-6511-4610
main volume to the environment through existing leaks and the ventilation system in the event of non-stationary thermo-gas-dynamic processes under the influence of wind and temperature changes. A specialized multi-level information system was developed to monitor and manage NSC processes. However, the need to visualize information about the state of the NSC, provide support for decision-making and automate the management of its processes determines the urgency of developing new information technologies. To solve this problem, it is advisable to use the modern technology of digital twins. The purpose of this paper is the development of approaches to the management of the ventilation system of the NSC and the design and software modeling of the digital twin for their implementation. An analysis of existing approaches to the management ofNSC ventilation systems was carried out and a method of its automation was proposed through the use offuzzy control tools and artificial neural networks based on an array of statistical information regarding the decisions made by the staff. Software models of the NSC's digital twin have been created in the form of UML diagrams. The results of the paper can be used during the development of a digital twin of the NSC to support decision-making regarding the management of its processes and staff training.
Key words: new safe confinement, digital twin, ventilation control, software model.
Постановка проблеми
Шсля аварп на ЧАЕС у 1986 рощ для захисту населення та довшлля вщ ïï наслщшв була побудована спещ-альна споруда пвд назвою «об'ект Укриття». Враховуючи, що «об'ект Укриття» був розрахований на використання лише протягом 30 рошв, нашою державою за допомогою свпового ствтовариства було побудовано та введено у 2019 рощ в експлуатащю нову захисну споруду, названу «Новий безпечний конфайнмент» (НБК). На рисунку 1 схематично представлено загальний вид НБК та ОУ в поперечному розрiзi [1].
Рис. 1. Схема НБК та ОУ у поперечному nepepi3i: 1 - турбшна зала; 2 - зруйнований реактор;
3 - центральна зала; 4 - основний об'ем та 5 - кчльцевий прослр НБК [1]
Як видно з рисунку 1, НБК iзолював «об'ект Укриття» ввд навколишнього середовища та забезпечив мож-ливють проведения робгт з його перетворення на еколопчно-безпечну систему. Для мониторингу та управлшня процесами НБК була розроблена спецiалiзована багаторiвнева шформацшна система, однак ршення щодо управлшня вентиляцшним установками приймаються оператором. Необхвдшсть вiзуалiзацii шформацп щодо стану НБК, забезпечення тдтримки прийняття ршень та автоматизацп управлшня його процесами обумовлюе актуаль-шсть розробки нових шформацшних технологш.
Аналiз останшх дослщжень та публшацш Слад зазначити, що НБК е надвеликою складною шженерною спорудою, яка облаштована рiзноманiтним обладнанням та устаткуванням, що мае забезпечити його функщонування протягом 100 рошв. Одшею з основних задач управлшня НБК е запобн'ання виток1в повиря з його основного об'ему разом з радюактивними аерозо-лями до навколишнього середовища через наявш протаки при виникненнi пвд впливом виру та перепадiв навко-лишньо! температури нестацiонарних термогазодинамiчних процесiв. Розроблено моделi з використанням CFD (Computational Fluid Dynamics) моделей та штучних нейронних мереж для оцiнки неорганiзованих витрат повь тря з радiоактивними аерозолями за межi НБК в оточуюче середовище при довiльних напрямках i швидкостях вiтру [1], запропоновано модель оцшки тискiв всерединi НБК та шдходи до управлiння гiдравлiчними потоками при умовi вiдключення вхiдних вентиляцшних установок, що забезпечують мiнiмiзацiю витрат електроенерги та неконтрольованих викидiв повиря з радiоактивними аерозолями [2]. Для реалiзацii прогнозування мiсць та кон-центрацiй радiоактивних аерозолiв в НБК розроблено варiант архiтектури iнформацiйноi системи з врахуванням
потреби версюнування програмного забезпечення [3]. Потрiбно зазначити, що представленi результати нацiленi на окремi процеси НБК й не дозволяють реалiзувати комплексне управлiння його станом. Одним з варiантiв вирiшення ще! задачi е застосування технологи цифрових двшнишв. В загальному розумiннi цифровий двшник -це вiртуальний прототип реального фiзичного об'екту, виробу, групи виробiв чи процесу, який виконуе збiр та повторне використання цифрово! шформаци [4, 5]. Запропоновано архлектуру цифрового двiйника НБК ЧАЕС [6], моделi структури його бази даних та знань [7]. Необх1дно розглянути питання застосування цифрових двшнишв в задачi управлiння термогазодинамiчними процесами НБК.
Формулювання мети дослiдження Метою дано! роботи е розробка пiдходiв до управлшня системою вентиляци НБК та проектування i моделю-вання програмного забезпечення цифрового двiйника для !х реалiзацil. Для досягнення поставлено! мети необ-хiдно провести аналiз наявних пiдходiв до управлiння вентиляцшними установками НБК та розробити метод його автоматизаци, виконати проектування i моделювання програмного забезпечення цифрового двшника.
Викладення основного матер1алу досл1дження При управлшш вентиляцiйними системами НБК ставляться задачi мiнiмiзацil неконтрольованих вито-шв повiтряних мас разом з радюактивними аерозолями з його основного об'ему (ОО) до кольцевого простору (КП), а звiдти до навколишнього середовища через наявну мережу протiчок. Щд час проектування НБК були оцшеш теоретичнi значення площ протiчок на початку та в шнщ 100^чного строку експлуатаци об'екту, однак в 2017-2018 рр. були проведет пдрамчт тести та попередньо оцшеш наявш площi протiчок, що вже на той час значно перевищували значення площ пропчок, як1 мають бути в шнщ термiну експлуатаци НБК. Прогнозуеться, що значення наявних площ пропчок з часом будуть також суттево збiльшуватись [1]. На рисунку 2 представлено умовну гiдравлiчну схему перепкання повiтряних мас НБК [2].
Як видно на рисунку 2, повпряш маси надходять до КП та ОО та видаляються з них системою вентиляцшних установок, розташованих на його цилiндричнiй поверхнi, схвднш та захiднiй стiнi, також наявний рух повиряних мас через пропчки, розмiр яких точно не визначено.
Рис. 2. Умовна г1дравл1чна схема перетшання пов1тряних мас НБК у поздовжньому перер1зк 1 - вузол ОО, 2 - вузол КП, 3 - вузол на зовшшнш цилшдричнш поверхш, 4 - вузол на зовшшнш поверхн1 зах1дноТ стши, 5 - вузол на зовшшнш поверхш схвдноТ ст1ни, 6 - вузол на зовшшнш частиш захщних прот1чок,
7 - вузол на зовшшнш частиш схщних прот1чок [2]
Особи, що керують вентиляцшними установками НБК, приймають ршення щодо обсяпв витрат повiтря, виходячи з поточних даних про тиски в ОО й КП, витрати вентиляторiв в КП та ОО, та про мматичш умови (напрям та швидшсть виру).
Для створення цифрового двшника НБК необхвдно розробити метод автоматизаци управлшня його вентиляцшними установками. Враховуючи складшсть процесу та наявнють невизначеностi, при вирiшеннi Д1е1 задачi доцiльно використовувати iнтелектуальнi iнформацiйнi технологи з елементами нечико! логiки [8]. Осшльки наявний великий масив юторичних даних щодо прийнятих рiшень з управлшня системою вентиляци, можна застосувати методи нейро-нечiткого моделювання. Беручи до уваги аналiз пiдходiв до нейро-нечiткого моделювання, для вирiшення задачi обрано адаптивну систему нейро-нечiткого виводу ANFIS, реалiзовану засобами MA,ГLAB [9].
Основними показниками, яш визнаються особами, що приймають ршення з управлiння системою вентиляци НБК, е витрати повiтря для КП та ОО. На рисунку 3 представлено структуру модуля управлшня витратами повь тря КП, побудовану в редакт^ ANFIS.
Рис. 3. Структура модуля управлшня витратами иовм ря КП
Як видно на рисунку 3, витрати повггря КП визначаються швидшстю та напрямом вiтру, перепадами тиску КП та ОО з оточуючим середовищем. Пiд час навчання модел1 управл1ння на основi статистичних даних було сформовано 162 правила нечiткого логiчного виведення, що дозволяють розраховувати на основi методу Сугено значения витрат повпря КП. Результати навчання нейро-нечiткоl моделi наведено на рисунку 4.
Як видно на рисунку 4, навчання здшснювалося пбридним методом оптишзацд, який дозволив отримати показник середньоквадратично! точностi 0,50196, що ввдповщае вiдноснiй похибцi приблизно у 3,7%. Перевiрка на контрольнiй вибiрцi даних показала вщносну похибку, рiвну 3,2%, що сввдчить про адекватнiсть та можливють використання нейро-нечiткоl моделi на практищ.
Рис. 4. Результати навчання нейро-неч^коТ моделi для управлiння витратами повтря КП
Метод автоматизацп управлшня вентиляцшними установками НБК для визначення витрат повиря КП поля-гае в застосуванш методу Сугено нечiткого логiчного виведення на основi отриманих в результатi нейро-нечи'-кого моделювання термiв лiнгвiстичних змiнних, !х функцш належностi та бази правил нечгтких продукцiй. Управлiння витратами повiтря ОО здшснюеться аналогiчним чином.
Для реалiзацi! запропонованого методу управлiння вентиляцiею НБК на основi технологи цифрових двшнишв необхiдно розробити програмне забезпечення. Шд час проектування програмного забезпечення сформовано його моделi у виглядi дiаграм UML. У якостi прикладу на рисунку 5 наведено дiаграму прецеденпв UML цифрового двiйника НБК.
Як видно на рисунку 5, основними користувачами цифрового двшника е виробничий персонал та особи, що приймають рiшення, розробники його моделей та алгоритмш, адмiнiстратори системи.
Рис. 5. Узагальнена дiаграма прецедентiв цифрового двшника НБК
Вщповвдно до представлено! в [6] архггектури цифрового двiйника, вш може бути використаний для вiзуалi-зацп шформаци стосовно поточного стану НБК, тдтримки прийняття рiшень щодо керування його пiдсистемами та для навчання персоналу, дозволяючи, наприклад, моделювати процеси управлiння.
Висновки
В данш роботi сформованi пiдходи до управлшня системою вентиляци НБК та проектування i моделювання програмного забезпечення цифрового двшника для !х реал1зацп.
Анал1з iснуючих пiдходiв до управлiння вентиляшею показав, що рiшення щодо обсяпв витрат повiтря вен-тиляцiйними установками приймаються оператором на основi поточних даних щодо стану НБК та вирового навантаження в умовах невизначеносп наявних площ протiчок. Тому для автоматизацп управлшня вентиляшею було виршено використати нейро-нечгтке моделювання на основi набору статистичних даних. Розроблено метод нейро-нечiткого управл1ння витратами вентиляцiйних установок НБК на основi адаптивно! системи нейро-нечи'-кого виводу ANFIS, результата тестування подтвердили високий рiвень адекватносл моделей. Для практично! реалiзацi! запропонованого методу на основi технологi! цифрових двшнишв проведено проектування та моделювання його програмного забезпечення з використанням дiаграм иМЬ.
Результати роботи закладають основу для розробки програмного забезпечення цифрового двшника НБК, який дозволяе виршувати задачi п1дтримки прийняття ршень щодо управлiння його процесами з метою захисту населення та довкшля, вiзуалiзувати iнформацiю про стан НБК, проводити моделювання дiяльностi НБК шд час навчання виробничого персоналу ЧАЕС.
Список використаноТ лггератури
1. П.Г. Круковський, С.В. Дядюшко, Д.1. Скляренко, 1.С. Старовгт Неоргашзоваш викиди повiтря з радюактивними аерозолями i3 нового безпечного конфайнменга ЧАЕС в оточуюче середовище. Питання атомноi науки i техтки. 2021. № 6. С. 181-186. DOI: 10.46813/2021-136-181.
2. Pysmennyy, Y.,Havrylko, Y., Krukovskyi, P., Starovit, I.,Diadiushko, Y.(2022). Розробка спецiального програмного математичного забезпечення управлiння венгиляцiйними установками нового безпечного конфайнменту ЧАЕС. Nuclear & radiationsafety. 2022. 2(94). С. 35-43, https://doi.org/10.32918/nrs.2022.2(94).04.
3. Bernd Kratz, Florian Wieduwilt, Maxim Saveliev. Pillars for Establishing a Durable and Future-Proof IT Architecture Maturing Along with the NSC: Approaches from Continuous Integration to Service Mesh Mathematical Modeling and Simulation of Systems, Selected Papers of 16th International Scientific-practical Conference, MODS, 2021 June 28-July 01, Chernihiv, Ukraine (pp. 43-57).
4. Grieves M. Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins. Complex Systems Engineering: Theory and Practice. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2019. P. 175-200. D0I:10.2514/5.978162410 5654.0175.0200.
5. Lu Y., Liu C., Wang K. I-K., Huang H., Xu X. Digital Twin-driven smart manufacturing: connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer Integrated Manufacturing. 2020. Vol. 61, P. 1-14.
6. Лобода П.П., Старовгт 1.С. Розробка архгтектури програмного забезпечення прогнозування i управлшня термогазо-динашчними процесамш радiацiйним станом Нового безпечного конфайнменту ЧАЕС. ВкникХерсонського нацюналь-ного техшчногоутверситету. Техшчш науки. № 4(83). 2022. С. 67-73. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2022A9
7. Лобода П.П., Старовгт 1.С. Модель бази даних та знань цифрового двшника Нового безпечного конфайнменту ЧАЕС. Computer Science and AppliedMathematic. № 2. 2022. С. 50-57. https://doi.org/10.26661/2786-6254-2022-2-06
8. Шушура О. М., Сторчак К.П, Бондарчук А.П., Золотухша О.А. Формалiзацiя задачi управлшня в штелектуаль-них шформацшних технологиях на принципах нечпкш лопки. Зв'язок. 2019. № 3. С. 3-7.
9. Viharos Z., Kis K. Survey on Neuro-Fuzzy systems and their applications in technical diagnostics and measurement. Measurement. 2015. № 67. с. 126-136. DOI: 10.1016/j.measurement.2015.02.001.
References
1. P.G. Krukovskyi, E.V. Dyadyushko, D.I. Sklyarenko, I.S. Starovit. (2021) Unorganized emissions of air with radioactive aerosols from the new safe confinement of the Chernobyl Nuclear Power Plant into the surrounding environment. Issues of atomic science and technology, 6, 181-186.
2. Pysmennyy, Y., Havrylko, Y., Krukovskyi, P., Starovit, I., Diadiushko, Y. (2022) Development of special mathematical software for controlling the ventilation units of the new safe confinement of the ChNPP, Nuclear & radiationsafety, 2(94), 35-43.
3. Bernd Kratz, Florian Wieduwilt, Maxim Saveliev. (2021) Pillars for Establishing a Durable and Future-Proof IT Architecture Maturing Along with the NSC: Approaches from Continuous Integration to Service Mesh Mathematical Modeling and Simulation of Systems, Selected Papers of 16th International Scientific-practical Conference (Ukraine, Chernihiv, June 28 - July 01, 2021), Chernihiv: MODS, pp. 43-57.
4. Grieves M. (2019) Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins. Complex Systems Engineering: Theory and Practice. Reston: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 175-200.
5. Lu Y., Liu C., Wang K. I-K., Huang H., Xu X. (2020) Digital Twin-driven smart manufacturing: connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 61, 1-14.
6. Loboda P.P., Starovit I.S. (2022) Development of software architecture for forecasting and management of thermogasdynamic processes and the radiation state of the New Safe Confinement of the ChNPP. Bulletin of the Kherson National Technical University. Technical sciences, 4(83), 67-73.
7. Loboda P.P., Starovit I.S. (2022) Model of the database and knowledge of the digital double of the New Safe Confinement of the ChNPP. Computer Science and Applied Mathematic, 2, 50-57.
8. Shushura O.M., Storchak K.P., Bondarchuk A.P., Zolotukhina O.A. (2019) Formalization of the management task in intelligent information technologies based on the principles of fuzzy logic. Zvjazok, 3, 3-7.
9. Viharos Z., Kis K. (2015) Survey on Neuro-Fuzzy systems and their applications in technical diagnostics and measurement. Measurement, 67, 126-136.
