Российские АЭС внедряют передовую ИИ-платформу для предиктивного ремонта оборудования
Специалисты Нововоронежской, Ленинградской и Белоярской атомных электростанций начали опытную эксплуатацию российской системы предиктивной аналитики «АтомМайнд».
Топливный дивизион «Росатома» разработал программу, которая непрерывно анализирует тысячи параметров и предупреждает операторов о скрытых дефектах техники задолго до их проявления. Запуск этих алгоритмов на АЭС позволяет перейти от плановых ремонтов к предиктивному обслуживанию.
Искусственный интеллект на страже
Атомные электростанции представляют собой сложнейшие инженерные системы, в которых одновременно работают тысячи насосов, компрессоров, турбин и генераторов. Традиционный подход к их обслуживанию опирается на соблюдение графиков планово-предупредительных ремонтов. Оборудование останавливают и проверяют по истечении определённого периода работы, даже если его ресурс еще не исчерпан. Это ведет к избыточным затратам и простоям генерирующих мощностей.
Иначе работает платформа «АтомМайнд». Она использует методы машинного обучения для непрерывного мониторинга состояния техники, когда алгоритмы обрабатывают массивы данных телеметрии, поступающей с самых разных датчиков.
Опытная эксплуатация на трех станциях разного типа позволяет протестировать систему в реальных условиях. Нововоронежская и Ленинградская АЭС-2 оснащены реакторами ВВЭР-1200, а Белоярская станция эксплуатирует быстрые реакторы БН-600 и БН-800. Разнообразие технологических контуров обеспечит платформу большим набором данных для дообучения и тонкой настройки моделей под специфику каждого агрегата.
Алгоритмы предиктивной диагностики
Задача системы заключается в выявлении аномалий на самой ранней стадии. Человеческий глаз или стандартные системы аварийной защиты реагируют на параметры, которые уже вышли за пределы допустимого. К этому моменту развитие дефекта часто становится необратимым.
В отличие от них нейросеть «АтомМайнд» строит виртуальный профиль корректной работы для каждого контролируемого узла. Учитывается взаимосвязь сотен параметров, и, если показания датчиков начинают отклоняться от расчетной модели, платформа сразу фиксирует аномалию.
Алгоритмы не просто подают сигналы, но автоматически определяют вероятную причину и прогнозируют дальнейшее развитие ситуации. Оператор получает уведомление с указанием конкретного узла, характера будущего дефекта и оценкой времени до возможного отказа. Это дает ремонтным службам важный запас времени для подготовки запчастей и планирования вывода оборудования в ремонт в удобный период.
Переход к ремонтам по состоянию
Использование «АтомМайнд» практически исключает внезапные отказы систем, которые наносят станциям огромный ущерб и требуют срочных расходов на ликвидацию последствий. Каждая внеплановая остановка реактора обходится в миллионы рублей.
Переход к ремонтам по фактическому состоянию позволяет дольше не ремонтировать оборудование без необходимости, а ресурсы концентрируются только на тех узлах, которые действительно показывают признаки износа. Такой подход снижает затраты на закупки и сокращает нагрузку на персонал.
Платформа также накапливает базу знаний о типовых неисправностях – в результате нейросеть становится умнее с каждым месяцем, повышая точность прогнозов. Операторы получают надежного цифрового помощника, который берет на себя рутинный анализ массивов данных.
Масштабирование цифровой экосистемы
Текущий этап эксплуатации должен подтвердить надежность разработки в реальных производственных условиях. Инженеры Топливного дивизиона «Росатома» совместно со специалистами трех российских АЭС сверяют прогнозы системы с результатами физических диагностик и дефектоскопии. Положительные результаты пилотных проектов откроют путь к тиражированию платформы на все атомные станции страны.
«АтомМайнд» встраивается в глобальную стратегию цифровизации российской атомной энергетики, интегрируется с системами управления технологическими процессами и корпоративными модулями планирования ремонтов. В итоге формируется сквозной цифровой контур.
Успешное применение систем предиктивной аналитики подтверждает успехи российских компаний в сфере промышленного искусственного интеллекта. Ранее подобные решения закупались у зарубежных поставщиков. Сегодня «Росатом» уже сам обладает собственным стеком технологий, который гарантирует информационную безопасность критической инфраструктуры и создает возможности для экспорта цифровых сервисов партнерам, строящим атомные станции за рубежом.
