Перейти до вмісту
Наукові вісті КПІ
ISSN 2617-5509 · e‑ISSN 2663-7472 Відкритий доступ · CC BY 4.0
Т. 143 · № 2 · 2026 чер 29, 2026 Робототехніка, автоматизація та системи керування

ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС

КБ
Костянтин Бровко Відповідальний Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
ПБ
Павло Буданов Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
ОВ
Олег Великогорський Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
ЮО
Юлія Олійник Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
НВ
Наталія Винокурова Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
СВ
Сергій Войтенко Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Україна
Сторінки36-43 Опублікованочер 29, 2026 ЛіцензіяВідкритий доступ
PDF (англійська)
ТОМ 143 · № 2 · 2026 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Сучасні енергоблоки АЕС характеризуються високою структурною складністю, багаторівневою ієрархією інформаційно-керуючих систем та значною кількістю взаємопов’язаних технологічних параметрів. Існуючі моделі цифрових двійників здебільшого орієнтовані на окремі фізичні процеси (нейтронну кінетику, теплогідравліку або логіку захисту) без комплексного врахування структурної організації систем управління. Відсутність формалізованого підходу до оцінювання ієрархічної цілісності підсистем у режимі реального часу обмежує можливості раннього виявлення передаварійних станів та проактивного керування безпекою.

Мета дослідження. Розробка імітаційної моделі цифрового двійника технологічного процесу енергоблоку АЕС на основі системно-кластерного підходу, що дозволяє оцінити ієрархічну самоподібну маштабовану структуру підсистем, з використанням кількісної величини фрактальної розмірності.

Методика реалізації. Дослідження виконано на основі системно-кластерного підходу з декомпозицією енергоблоку на функціональні підкластерні структури: керування потужністю, система захисту, регулювання параметрів теплоносія та аварійна зупинка. Математичний апарат моделі поєднує рівняння нейтронної кінетики, теплогідравлічні співвідношення та логіко-динамічні алгоритми. Для кількісної оцінки структурної складності застосовано метод покриття інформаційного простору з обчисленням фрактальної розмірності. Реалізацію цифрового двійника здійснено у вигляді програмно-апаратного комплексу, інтегрованого з інформаційно-керуючою системою, з використанням модулів збору даних, структурної ідентифікації та прогнозного аналізу.

Результати дослідження. Отримано значення фрактальної розмірності для ключових підкластерів енергоблоку, що відображають їхню ієрархічну складність (зокрема, максимальне значення 1,83 для системи регулювання теплоносія та мінімальне значення 1 для системи захисту). Визначено нормовані діапазони фрактальної розмірності як індикатори штатного функціонування. Розроблено алгоритм моніторингу відхилень, який дозволяє виявляти втрату структурних рівнів або деградацію підсистем до появи функціональних збоїв. Практична реалізація цифрового двійника продемонструвала можливість оперативного структурного діагностування та адаптивного реагування.

Висновки. Запропонований фрактально-кластерний підхід забезпечує комплексне моделювання технологічного процесу енергоблоку АЕС з урахуванням його ієрархічної структури. Використання фрактальної розмірності як структурного діагностичного параметра розширює можливості традиційних методів контролю та створює передумови для впровадження проактивних стратегій керування безпекою на основі цифрового двійника.

Ключові слова

#цифровий двійник #енергоблок #фрактальна розмірність #системно-кластерний підхід #інформаційно-керуюча система

Посилання

  1. S. M. Bigonah Ghalehsari, J. Wang, and T. Zhao, “A review of the evaluation, simulation, and control of the air conditioning system in a nuclear power plant,” Energies, vol. 18, no. 7, article 1719, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.36074/logos-01.03.2024.052
  2. M. Krecicki and D. Kotlyar, “Thermal hydraulic modeling of solid-fueled nuclear thermal propulsion reactors part II: Full-core coupled neutronic and thermal hydraulic analysis,” Annals of Nuclear Energy, vol. 179, article 109397, 2022. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2022.109397
  3. Y. Weng, H. Wang, H. Wang, J. Liu, J. Pan, and Z. Deng, “The thermal-fluid-solid coupling effect in nuclear reactor vessel with direct vessel injection,” Progress in Nuclear Energy, vol. 152, article 104364, 2022. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2022.104364
  4. K. Zhang et al., “Towards safe, efficient long-reach manipulation in nuclear decommissioning: A case study on fuel debris retrieval at Fukushima Daiichi,” Journal of Nuclear Science and Technology, vol. 62, no. 1, pp. 1–16, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2169588
  5. B. M. T. Costa Peluzo and E. Kraka, “Uranium: the nuclear fuel cycle and beyond,” International Journal of Molecular Sciences, vol. 23, no. 9, article 4655, 2022. Retrieved from: https://doi.org/10.3390/ijms23094655
  6. B. Dechenaux, T. Delcambre, and E. Dumonteil, “Percolation properties of the neutron population in nuclear reactors,” Physical Review E, vol. 106, no. 6, article 064126, 2022. Retrieved from: https://asnr.hal.science/irsn-04122103/document
  7. P. Budanov, I. Kyrysov, Y. Oliinyk, K. Brovko, and S. Zhukov, “Fractal approach for researching information emergency features of technological parameters,” International Journal of Computing, vol. 24, no. 1, pp. 171–177, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.47839/ijc.24.1.3889
  8. P. Budanov, Y. Oliinyk, A. Cherniuk, and K. Brovko, “Dynamic fractal cluster model of informational space technological process of power station,” Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 221, pp. 141–155, 2024. Retrieved from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71801-4_11
  9. Y. Jiang, D. Tang, H. Yuan, and Y. Zhang, “Eco-zoning management based on thresholds of NPP driving factors,” Frontiers in Forests and Global Change, vol. 8, article 1712019, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.3389/ffgc.2025.1712019
  10. A. Ramezani, T. Nazari, and O. Noori-Kalkhoran, “A proposed improvement for the design of safety injection system in VVER-1000/V446 reactor,” Progress in Nuclear Energy, vol. 137, article 103767, 2021. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2021.103767
  11. K. Brovko, P. Budanov, N. Vinokurova, and O. Velykohorsky, “Development of an integrated digital twin model for efficient operation of nuclear power plant units,” Tekhnichna Inzheneriya, no. 2(96), pp. 58–67, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.26642/ten-2025-2(96)-58-67
  12. K. Brovko, P. Budanov, O. Velykohorsky, and N. Vinokurova, “Providing quantitative assessment of quality of technological process control of a nuclear power unit using a digital twin,” Visnyk NTU “KhPI”. Series: New Solutions in Modern Technologies, no. 3(25), pp. 3–12, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2025.03.01
  13. G. Espinosa-Paredes and C. A. Cruz-López, “A new compartmental fractional neutron point kinetic equations with different fractional orders,” Nuclear Engineering and Design, vol. 423, article 113184, 2024. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2024.113184
  14. P. Budanov, K. Brovko, Melnykov, M. Yakymchuk, V. Kononov, I. Kyrysov, A. Nosyk, O. Karpenko, S. Kalnoy, and E. Khomiak, “Construction of an information model of the digital twin of the technological process in a power unit at a nuclear power plant,” Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 4, no. 9(136), pp. 39–49, 2025. Retrieved from: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.335712
  15. S. Kordalivand, R. Akbari, and M. Abbasi, “Quantifying the impact of risk mitigation measures using SPAR-H and RCM approaches: Case study based on VVER-1000 systems,” Nuclear Engineering and Design, vol. 423, article 113174, 2024. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2024.113174

Ліцензія

CCBY 4.0
Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна

Ця робота має відкриту ліцензію: вільно поширюйте та адаптуйте її, посилаючись на авторів і журнал. Умови ліцензії ↗

Авторське право (c) 2026 Костянтин Бровко, Павло Буданов, Олег Великогорський, Юлія Олійник, Наталія Винокурова, Сергій Войтенко (Автор)

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

МІКРОСЕРВІСНА АРХІТЕКТУРА ТА АЛГОРИТМИ МОДУЛЬНОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ МАЛОГО БІЗНЕСУ

Євген Панкратов, Григорій Тимчик

Проблематика. Малий і середній бізнес в Україні працює в умовах одночасної дії двох викликів: довготривалий воєнний стан з ударами по енергетичній інфраструктурі та…

#мікросервісна архітектура #малий бізнес #цифрова автоматизація #багатоканальна реалізація
с. 52-58
10.20535/kpisn.2026.2.351804

МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ КОНФІГУРАЦІЙ РУК УКРАЇНСЬКОЇ ЖЕСТОВОЇ МОВИ

Костянтин Д. Грішин, Nadezhda Nedashkovskaya

Проблематика. Розпізнавання жестової мови на основі штучного інтелекту є актуальною, не розв’язаною досі проблемою. Для української жестової мови (УЖМ) задача ускладнена…

#українська жестова мова #машинне навчання #нейронні мережі #комп’ютерний зір
с. 7-19
10.20535/kpisn.2026.2.352330

АВТОНОМНА СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦІЇ ІНДЕКСІВ ДЛЯ РЕЛЯЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ НА ОСНОВІ COST-MODEL ТА PLAN COVERING

Віталій Голубінка

Проблематика. Індексація є ключовим засобом підвищення продуктивності реляційних баз даних, однак ручний вибір індексів залишається складним і суб’єктивним. Зі…

#індексація баз даних #оптимізація запитів #автономні системи рекомендацій #модель вартості
с. 20-26
10.20535/kpisn.2026.2.352454

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 69

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.