РОЗРОБКА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО СПЕЦІАЛЬНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ УПРАВЛІННЯ ВЕНТИЛЯЦІЙНИХ СИСТЕМ КОНФАЙНМЕНТУ НА ОСНОВІ УРАХУВАННЯ ІНЕРЦІЙНОСТІ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.2.1Ключові слова:
інженерія програмного забезпечення, архітектура програмного забезпечення, спеціальне математичне програмне забезпечення, бази даних, нейромережі, генеративні алгоритми, радіоактивні аерозолі, Новий безпечний конфайнмент, атомна електростанція, вентиляційна система.Анотація
В статті викладені подальші дослідження процесів переміщення повітряних мас забруднених радіоактивними аерозолями всередині та навколо Нового Безпечного Конфайнменту (НБК) над об’єктом «Укриття» Чорнобильській атомної електростанції з урахуванням інерційності поведінки повітряних мас та на їх основі розробці інтелектуального спеціального математичного програмного забезпечення роботи вентиляційних систем на основі машинного навчання з підкріпленням на основі генетичних алгоритмів. Стаття є продовженням досліджень з розроблення на нових наукових засадах дійового програмного забезпечення управління вентиляцією конфайнменту. Попередні дослідження були опубліковані в [5] цього наукового видання і знайшли широкий відклик інтернаціональної наукової спільноти. Розроблений і реалізований генеративний алгоритм інтелектуального спеціального програмного математичного забезпечення буде навчений на пошуку функцій шляхом аналізу великих обсягів даних. Даним, що були застосовані в ході розробки програмного забезпечення стали історичні данні гідродинамічного стану забрудненого радіоактивними аерозолями повітря під НБК і гідрометеорологічні данні, що відповідають часовим показникам того періоду часу. Розроблене програмне забезпечення дозволить під час експлуатації вентиляційних систем НБК врахувати інерційність повітряних мас під НБК та оптимізувати по критерію мінімізації витрати електроенергії та викиди РА. Розробка і впровадження інтелектуального програмного забезпечення для управління вентиляційними системами відкриває можливості для подальшого розвитку в цій галузі. Можливе використання аналізу даних для постійного вдосконалення алгоритмів управління, а також інтеграція з системами штучного інтелекту для автоматичного реагування на зміни у середовищі. Це сприятиме підвищенню ефективності та безпеки експлуатації не лише об’єктів Чорнобильської зони, а й інших промислових та екологічно чутливих об’єктів.
Посилання
Seem, J.E. (2007). «Usingintelligent data analysistodetectabnormalenergyconsumptionin buildings». Energyand Buildings, 39(1), 52–58.
Oldewurtel, F., Parisio, A., Jones, C.N., Morari, M., Gyalistras, D., Gwerder, M., Stauch, V., Lehmann, B., Morari, M. (2012). «Use of model predictive controlandweatherforecastsforenergyefficientbuildingclimate control». Energy and Buildings, 45, 15–27.
Ma, Y., Borrelli, F., Hencey, B., Coffey, B., Bengea, S., Haves, P. (2011). «Modelpredictivecontrolfortheoperation ofbuildingcoolingsystems». IEEE TransactionsonControlSystemsTechnology, 20(3), 796–803.
Aswani, A., Master, N., Taneja, J., Culler, D., Tomlin, C. (2012). «Reducing Transientand Steady State Electricity Consumptionin HVAC UsingLearning-BasedModel-PredictiveControl». Proceedingsofthe IEEE, 100(1), 240–253.
Pysmennyy Y., Havrylko Y., Krukovskyi P., Starovit I., Diadiushko Y. Development of special mathematical software for management of ventilation units of the New Safe Confinement of the Chernobyl Nuclear Power Plant. Nuclear and radiation safety. 2022, 2(94), C. 35–43.
Petro Loboda, Ivan Starovit, Oleksii Shushura, Yevhen Havrylko, Ventilation control of the New Safe Confinement of the CHNPP based on neuro-fussy networks. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska. 2023. Vol. 13 (4). P. 114–118.
