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 статті

ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС

КБ
Костянтин Бровко Відповідальний кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна, Україна Україна
ПБ
Павло Буданов кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна Україна
ОВ
Олег Великогорський кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна Україна
ЮО
Юлія Олійник кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна Україна
НВ
Наталія Винокурова кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна Україна
СВ
Сергій Войтенко кафедра електротехніки та електроенергетики Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, м. Харків, Україна Україна
Опублікованочер 29, 2026
PDF
НВКПІ 2 ТОМ 143 · 2
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
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

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

МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Роман Тертичний, Денис Чупрін, Петро Бідюк

Проблематика. Фінансові часові ряди характеризуються нелінійністю, нестаціонарністю та високим рівнем шуму, що суттєво ускладнює їх моделювання та прогнозування.…

#методика формування інформативного простору ознак #технічні індикатори #волатильність Паркінсона #нейронні мережі
10.20535/kpisn.2026.3.359610

МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

Ярослав Корпань, Євген Федоров, Ольга Нечипоренко

Проблематика. Сучасні промислові системи контролю характеризуються високим рівнем інтеграції інформаційних і фізичних процесів та використанням розподілених…

#промислові системи автоматизації #SCADA-системи #цілісність даних #кібербезпека ICS
10.20535/kpisn.2026.3.361520

МЕТОДИКА ПАРАМЕТРИЧНОГО СИНТЕЗУ ЗУМ-АФОКАЛЬНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ НЕРУХОМИХ ВАРІОЛІНЗ

Ігор Г. Чиж

Проблематика Зум-оптичні системи, в яких використовуються механічно нерухомі електрично керовані варіолінзи, не можуть вважатися такими, що мають нерухомі оптичні…

#зум-афокальні системи #головні точки варіолінз #синтез зум-афокальних систем #стабільна афокальність зум-системи
10.20535/kpisn.2026.3.351645

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 62

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