Министерство образования и науки Украины НАЦИОНАЛЬНЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Н.Е. ЖУКОВСКОГО «ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ» На правах рукописи УДК 504.064.36:[556:621.039] Бейнер Петр Сергеевич ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ТЕМПЕРАТУРНОГО РЕЖИМА ГИДРОТЕХНИЧЕСКИХ СООРУЖЕНИЙ АЭС Специальность 05.13.05 – компьютерные системы и компоненты Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Косач Наталья Игоревна Харьков − 2016 2 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 6 РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИИС ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ............. 13 ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС .................................................................................... 13 1.1. Средства сбора и регулирования гидротермического режима ГТС ......... 13 1.2 Средства измерений гидрометеорологических параметров циркуляционной воды АЭС ................................................................................. 17 1.3 Потери информации в каналах связи ............................................................ 21 Выводы раздела 1 .................................................................................................. 24 РАЗДЕЛ 2 УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ СБОРА И РЕГИСТРАЦИИ ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС ......... 26 2.1 Математические модели гидротермических процессов в открытых ГТС АЭС ......................................................................................................... 29 2.2 Комплекс технических средств сбора и первичной обработки информации34 2.3 Метод передачи результатов измерения ....................................................... 40 2.3.1 Повышение эффективности и надежности работы БСС. ......................... 45 2.3.2 Повышение криптографической устойчивости шифров БСС. ................ 47 Выводы раздела 2 .................................................................................................. 52 РАЗДЕЛ 3 РАЗРАБОТКА АКТУАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИИС ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС ....... ................................................................................................................... 54 3.1 Разработка метода мониторинга .................................................................... 54 3.1.1 Проверка системы на исправность. ............................................................ 56 3.1.2 Прием информации с ПИП. ........................................................................ 58 3.1.3 Основные компоненты ИИС. ...................................................................... 59 3.2 Выбор и обоснование средств разработки программного комплекса ....... 64 3.2.1 Язык программирования PHP. .................................................................... 65 3.2.2 Язык гипертекстовой разметки HTML. ..................................................... 67 3 3.2.3 Язык программирования JavaScript. ........................................................... 68 3.2.4 Каскадные таблицы стилей CSS. ................................................................ 69 3.2.5 Сервер базы данных MySQL. ...................................................................... 71 3.3 Метод формирования единой базы данных метеорологической и гидротермической информации в ИИС мониторинга температурного режима ГТС ......................................................................................................... 73 3.3.1 Разработка цифровой карты пруда-охладителя АЭС с применением SVG-технологии .................................................................................................... 73 3.3.2 Создание и заполнение базы данных ......................................................... 77 3.3.3 Разработка ядра системы на MVC. ............................................................. 80 3.3.4 Серверная часть. ........................................................................................... 83 3.3.5 Реализация выборки данных средствами MySQL, PHP и JavaScript. ... 86 3.3.6. Клиентская часть. Визуализация результатов.......................................... 87 3.4 Модернизация режимной карты работы ГТС ЗАЭС ................................... 96 3.4.1 Усовершенствование режимной карты ГТС ЗАЭС с учетом поправки на ветер. ....................................................................................................................... 97 3.4.2 Поддержка принятия решений в ИИС. .................................................... 100 3.5 Метеорологические параметры в районе расположения ЗАЭС ............... 102 3.5.1 Описание средств метеорологического контроля .................................. 102 3.5.2 Метеорологические параметры за отчетный год .................................... 103 3.5.3 Метеорологические параметры за 1996-2012 г.г. ................................... 111 РАЗДЕЛ 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОГО КОМПЛЕКСА МОНИТОРИНГА ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АЭС ........................................................................................... 115 4.1. Моделирование работы программного комплекса .................................... 115 4.2. Оценка погрешности и эффективности разработанной системы мониторинга ....................................................................................................... 122 4.2.1 Оценка погрешности, предложенной ИИС. ............................................ 122 4.2.2 Оценка эффективности, предложенной ИИС. ........................................ 125 4 Выводы раздела 4 ................................................................................................ 134 ВЫВОДЫ ............................................................................................................. 137 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ............................................... 139 ПРИЛОЖЕНИЕ А Методы проектирования Web-графики: SVG и Canvas . 157 ПРИЛОЖЕНИЕ Б Акты внедрения результатов диссертационных исследований ....................................................................................................... 159 ПРИЛОЖЕНИЕ В Решения и свидетельства авторского права .................... 162 5 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ АЭС − атомная электростанция ЗАЭС − Запорожская атомная электростанция КПД − коэффициент полезного действия ГТС − гидротехнические сооружения БД – база данных ГП − государственное предприятие ГИС – геоинформационная система ИВК − измерительно-вычислительный комплекс БНС − блочные насосные станции ОИАЭ − объекты использования атомной энергии АИК − автоматический измерительный комплекс БСПС − блок согласования и преобразования сигналов ИК − измерительный комплекс ТЭС − теплоэлектростанция ОАО − открытое акционерное общество ВНИИГ − ведущий научно-исследовательский центр по проблемам гидроэнергетики, энергетического и гидротехнического строительства НАЭК − Национальная атомная энергогенерирующая компания ИИС − информационно-измерительных систем ИУ − исполнительные устройства ПК – персональный компьютер ПИП – первичный измерительный преобразователь ПМО – программно-математическое обеспечение ОИАЭ − объекты использования атомной энергии ООП − объектно-ориентированное программирование ОП − обособленное предприятие СИ − средства измерения СИПИ − средства измерения и преобразования информации СКС – специализированная компьютерная система СКТ – системный контроллер-транслятор СОИ – средства отображения информации СУБД − система управления базой данных УВВ – управляющие внешние воздействия 6 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы. Различные информационно-измерительные системы (ИИС) играют существенную роль в функционировании сложных компьютерных систем критического назначения, в частности в системах обслуживания объектов ядерной энергетики. Так при функционировании гидротехнических сооружений (ГТС) АЭС необходимо осуществлять постоянный мониторинг за температурным режимом циркуляционной воды, который зависит от схемы использования гидрохладителей, режима работы АЭС, а также от метеорологических параметров. Одним из важных факторов, который определяет эффективность эксплуатации АЭС, является рациональная и надежная работа систем технического водоснабжения, обеспечивающих конденсаторы турбин охлаждающей водой. Подключение гидроохладителей различных типов способствует снижению температуры оборотной воды и увеличению коэффициента полезного действия (КПД) отдельного энергоблока. Наряду с этим неоправданное использование гидроохладителей существенно увеличивает расходы на собственные нужды АЭС (мощность одного циркуляционного насоса составляет от 2500 до 4000 кВт ∙ ч), что, безусловно, негативно сказывается на результирующем КПД энергопроизводства АЭС. Для достижения оптимального вакуума в конденсаторах турбин наряду с выбором экономичного режима работы гидротехнических сооружений (ГТС) необходимо осуществлять постоянный мониторинг за температурным режимом циркуляционной воды, который зависит от схемы использования гидроохладителей, режима работы АЭС, а также от метеорологических параметров. Информационно-измерительные системы (ИИС) температурного режима циркуляционной воды в ГТС, а также пункты наблюдения метеорологических показателей в районе расположения АЭС – обязательное условие функционирования объекта атомной энергетики. Результаты их 7 измерений используются для определения оптимального режима эксплуатации ГТС при разработке графика выработки электроэнергии на АЭС. Известно, что превышение расчетного значения температуры циркуляционной воды на (1 - 2) ºС приводит к снижению КПД АЭС на (0,2 - 0,5) %, т.е. к потере от 2 МВт/ч до 5МВт/ч на один энергоблок ВВЭР -1000. В развитие информационно-измерительные систем термогидрометеорологических параметров ГТС АЭС существенный вклад внесли ученные П.Г. Саяпин, Э.И. Яковенко, А.С. Соколов, И.И. Макаров, В.С. Шульман, Д.Р.Ф. Харлеман, Г.Х. Йирка, Г.Т. Йых и др., которые разработали теоретические основы и принципы организации ИИС для мониторинга температурного режима охлаждающей воды, а также усовершенствовали отдельные компоненты действующих систем ГТС. Однако, на сегодняшний день ИИС температурного режима циркуляционной воды в ГТС относительно влияния гидрометеорологических параметров на ее температуру на многих объектах атомной энергетики, как в Украине, так и за рубежом, не обеспечивают необходимую достоверность гидротермических показателей охлаждающей воды, что приводит к увеличению потребления электроэнергии на собственные нужды и ее недовыработку из-за неверно составленного диспетчерского графика. Важность решения проблемы повышения КПД АЭС и, в частности, за счет минимизации технологических потерь, неоднократно подчеркивалось в Решениях директивных органов Украины и, в первую очередь, таких как Указ Президента от 23.02.1994 № 64/94 «О безотлагательных мерах по развитию атомной энергетики и формированию ядерно-топливного цикла в Украине», Распоряжение КМУ от 24.07.2013 № 1071 «Про утверждение Энергетической стратегии Украины на период до 2030 года» и т.п. В связи с этим очевидна важность и актуальность темы работы, которая и направлена на решение научно-практической задачи разработки ИИС мониторинга температурного режима ГТС гидрометеорологических параметров в натурных условиях расположения АЭС, для повышения 8 эффективности эксплуатации АЭС. Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационная работа выполнена на кафедре авиационных приборов и измерений в Национальном аэрокосмическом университете им. М.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт» Министерства образования и науки Украины. Соискателем проведены исследования в рамках госбюджетных МОН Украины НИР «Представление и преобразования информации в вероятностную форму» (ДР № 0111U001626) и договора о научно-техническом сотрудничестве с Запорожской АЭС «Перечень научно-технических проблем, решение которых актуально для Запорожской АЭС» (телефакс № 1 / 17-911 от 27.06.12, п. 5). Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка ИИС мониторинга гидротермических параметров АЭС для оптимизации функционирования энергосистемы путем компьютерной обработки данных о состоянии ГТС с учетом метеорологических факторов и объективного прогноза температурного режима циркуляционной воды. Для достижения этой цели в работе поставлены следующие задачи: – провести анализ существующих компьютерных ИИС мониторинга температурного режима циркуляционной воды в ГТС АЭС с учетом метеорологических факторов; – усовершенствовать систему информационно-измерительного обеспечения процессов сбора, хранения, защиты, обработки, передачи, ввода, вывода и преобразования информации о гидрометеорологических параметрах при мониторинги температурного режима циркуляционной воды в ГТС АЭС; – повысить степень защиты измерительной информации в компьютерных распределенных ИИС мониторинга гидротермических параметров АЭС от несанкционированного доступа; – разработать и апробировать программный комплекс для ИИС мониторинга гидротермических параметров ГТС. 9 Объектом исследования является процесс мониторинга гидротермических параметров в циркуляционной воде в ГТС АЭС. Предмет исследования являются компьютерные информационно- измерительные системы мониторинга температурного режима циркуляционной воды в ГТС АЭС Методы исследования. Теоретические аспекты работы основываются на комплексном использовании методов теории построения информационно- измерительных систем; для обобщения измеряемых гидрометеорологических параметров использованы положения теории баз данных; при выборе структурной схемы ИИС и повышении защиты информации в ней применены алгоритмы и методы построения беспроводных сенсорных сетей, принцип вероятностного представления данных; реализация программного комплекса основывается на методах векторной компьютерной графики и Web-программировании; экспериментальные исследования выполнены с помощью имитационного моделирования. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что: − впервые разработан метод формирования единой базы данных метеорологической и гидротермической информации в ИИС мониторинга температурного режима ГТС, что позволило не только выполнить комплексную, системную обработку данных, но и использовать долгосрочную информацию с учетом «розы ветров» для более точного и достоверного прогнозирования гидротермического режима циркуляционной воды, участвующей в системе оборотного водоснабжения АЭС; − усовершенствован метод повышения отказоустойчивости сети передачи информации ИИС мониторинга температурного режима ГТС путем разработки структуры беспроводной сенсорной сети для мониторинга физических величин, распределенных на больших расстояниях АЭС; − получил дальнейшее развитие метод передачи гидрометеорологических параметров в ИИС мониторинга режима ГТС АЭС 10 путем использования вероятностного шифрования информации в каналах связи, что позволило повысить степень защиты и помехоустойчивости. Практическая ценность полученных результатов для компьютерных распределенных ИИС в атомной энергетике заключается в разработке: − компьютеризированной ИИС гидрометеорологических параметров ГТС АЭС на основе актуализированного информационно-измерительного обеспечения и создании аппаратно-программного комплекса на базе Web- технологий, что позволило повысить точность и достоверность результатов измерений и прогнозирования температуры циркуляционной воды в ГТС и, как следствие – эффективность эксплуатации АЭС; − обоснованной методики создания распределенной системы сбора метеорологической и гидротермической информации в ГТС на базе энергоэффективной структуры беспроводной сенсорной сети (БСМ) с повышенной отказоустойчивостью, что позволило дистанционно измерять температуру воды в контрольных точках, расположенных на протяженном расстоянии между собой; − программного комплекса для ИИС, который позволил более точно рассчитывать режим работы ГТС, рационально использовать штатное оборудование, что позволило увеличить выработку электроэнергии АЭС, которая выдается в энергосистему страны, на 0,35 % при возникновении сезонных ограничений (Комп’ютерна програма «Програма моніторингу гідротермічного режиму гідротехнічних споруд відкритого типу» / П.С. Бейнер, Н.І. Косач, Н.В. Бейнер // Cвід. про реєстр. автор. права на твір № 61686. – Зареєстр. в Держ. службі інтелектуальної власності України 15.09.2015 р.). Результаты диссертации внедрении на: − ОП «Запорожская АЭС», где использована разработанная компьютерная программа мониторинга температурного режима циркуляционной воды в контрольных точках на основе Web-технологий, что позволило за счет централизации информации повысить эффективность 11 использования режимной карты работы ГТС; − ДП «Сакская гидрогеологическая режимно-эксплуатационная станция», где разработанные методы автоматизации процесса проведения мониторинга гидротермического режима водных объектов с использованием Internet-технологий и построением сервис-ориентированных систем позволили сократить время и повысить достоверность параметров, подлежащих контролю; − разработанные методы и методики использованы в учебном процессе кафедры авиационных приборов и измерений Национального аэрокосмического университета им. Н. Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт» в курсах «Температурные измерения», «ИИС промышленного назначения», «Информационно-диагностические системы» и «Автоматизация измерений». Достоверность и обоснованность полученных результатов обусловлена системным подходом к решению задачи исследования, корректным применением апробированных методов, алгоритмов и методик теории построения ИИС, Web-программирования, SVG-технологии, сенсорных сетей и подтверждена соответствующими экспериментальными исследованиями, широкой апробацией и внедрением в национальное хозяйство. Личный вклад диссертанта. Основные научные положения и результаты, выносимые на защиту диссертационной работы, полученные соискателем лично. Они относятся к разработкам: алгоритма мониторинга гидротермического режима ГТС АЭС; программного обеспечения на основе Web-технологий; цифровой карты водоема-охладителя АЭС с применением SVG-технологии; реализации выборки данных средствами MySQL, PHP и JavaScript; метода обработки полученной статистической информации за длительный период; функциональной схемы расположения узлов сенсорной сети для мониторинга гидротермических параметров ГТС; теоретического и экспериментального обоснования использования современной технологии 12 БСС в качестве системы сбора и передачи гидротермических данных. Апробация работы. Представленные в работе результаты исследований были доложены на: І Международной научно-практической конференции «Вимірювання, контроль та діагностика в технічних системах – ВКДТС- 2011» (Винница, 2011); І, ІІІ Всеукраинских научно-методических конференциях «Современные технологии и системы измерений и оценивания» (Севастополь, 2011, 2013); VІ Международной научно- практической конференции молодых ученых «Информационные процессы и технологии – Информатик-2013», (Севастополь, 2013), ІX Международной научно-технической конференции «Современные проблемы радиотехники и телекоммуникации – РТ-2013» (Севастополь, 2013); ІІІ Всеукраинском семинаре молодых ученых ACIT’2013 «Современные компьютерные информационные технологии» (Тернополь, 2013); Всеукраинском семинаре «Информатика, математика, автоматика «IMA: 2013», (Сумы, 2013); Всеукраинской научно-практической конференции «Наука. Майбутнє: досягнення та перспективи» (Энергодар, 2013); Всеукраинской научно- технической конференции «Физика, электроника, электротехника – ФЕЕ : 2013» (Сумы, 2013); Международной научно-технической конференции «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и обучении – ИНФОТЕХ-2013» (Севастополь, 2013); XІІ Международной научно-практической конференции «Контроль і управління в складних системах – КУСС-2014» (Винница, 2014); Всеукраинской научно- технической конференции «Technical Using of Measurement – 2015», (Киев, 2015). Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 23 научных работах, в том числе: 9 – в периодических профильных изданиях Украины, 1 – в иностранном периодическом научном издании, 1 свидетельство о регистрации авторского права на произведение (компьютерная программа), 12 – в материалах конференций. 13 РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИИС ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС Рассмотрены основные требования к организации и проведению мониторинга ГТС АЭС, охарактеризованы средства измерения гидрометеорологичних параметров, определяющих термодинамический режим циркуляционной воды, проанализированы потери информации в каналах связи, обусловленные шумами во время дистанционного измерения физических показателей среды, которая исследуется. 1.1. Средства сбора и регулирования гидротермического режима ГТС К основным требованиям по организации и проведению мониторинга водных объектов АЭС, используемых в целях технического водоснабжения, относится комплексность и систематичность наблюдений, согласование сроков проведения данных мероприятий со штатными гидрологическими ситуациями и обеспечение единых методов измерений наблюдаемых параметров. При этом применяемые методики и СИТ должны обеспечивать требуемую точность измерений. Соблюдение регламентируемых принципов призвано обеспечить установленный уровень контроля за физическими, химическими, гидрологическими и гидробиологическими показателями [1]. Организация мониторинга АЭС носит индивидуальный характер, который определяется гидрологическими особенностями контролируемых ГТС, особенностями станции, состоянием окружающей среды, и включает: − регулярные наблюдения за физическими, химическими, гидрологическими и гидробиологическими показателями водоема- охладителя и др. водных объектов; 14 − сбор, систематизацию, анализ, обработку и передачу информации. Для того чтобы система мониторинга функционировала должным образом, необходимо иметь соответствующее методическое, техническое и инструментальное оснащение, а именно: − методики измерений, регламентирующие также обработки представленных результатов измерения, нормирующих их точность; − комплекс технических средств, включающий СИТ и оборудование для отбора проб, вспомогательное и испытательное оборудование и пр.; − программные средства и средства автоматизации (регистрации, накопления, обработки, анализа и передачи данных). При этом комплекс технических средств и методического обеспечения мониторинга водных объектов АЭС должен полностью удовлетворять целям и задачам мониторинга, а именно: обеспечивать измерения показателей и параметров, подлежащих контролю и наблюдению, в установленных диапазонах и с нормированной точностью, достоверностью, обладать оперативностью и иметь соответствующий уровень автоматизации [2]. Это обеспечивается надлежащей номенклатурой и метрологическими характеристиками (МХ), СИТ, параметрами вспомогательного и испытательного оборудования, которое используется в соответствии с требованиями, установленными в их эксплуатационных документах, методиках выполнения измерений, которые, в свою очередь, должны быть аттестованы в установленном порядке [3]. Техническое и методическое оснащение мониторинга включает: − комплекс технических средств (приборы и оборудование для отбора проб, измерений и пр.); − методики измерения, обработки и анализа данных; − специализированные программные средства, ИИС. Также при мониторинге водных объектов АЭС необходимо, чтобы требования, предъявляемые к методам измерения и контроля, были корректными, достоверными и достаточными, а также содержали, в 15 частности, следующую информацию: − описание измеренных процессов, явлений и перечень наблюдаемых показателей и параметров; − величины измеренных параметров, принятых в качестве фоновых, допускаемых и критических; − точность измерений наблюдаемых параметров; − правила (алгоритм) обработки результатов измерений и форму их представления, их легитимность; − описание режима наблюдений – непрерывный, почасовой, ежемесячный и т.п. Мониторинг метеорологических и гидротермических параметров ГТС АЭС должен включать регулярные наблюдения за состоянием явлений и процессов, их количественными и качественными показателями, сбор, хранение и обработку соответствующих результатов измерений, а также формирование и ведение базы данных (БД) и электронных журналов. Для осуществления мониторинга необходимо выбирать такие СИТ и технические средства, которые могли бы безотказно работать в течение всего жизненного цикла объектов использования атомной энергетики, а также обеспечивать регламентируемую погрешность измерений. В целях экономии временного ресурса и получения достоверных данных при анализе исходной информации, а также обоснованного адекватного принятия решения, необходимо внедрение соответствующие ИИС в мониторинг гидротермических параметров. На сегодняшний день контроль температурного режима циркуляционной воды на многих объектах атомной энергетики, как в Украине, так и за рубежом осуществляется в ручном режиме посредством измерения температуры в определенных контрольных точках с помощью стеклянного жидкостного термометра. После чего данные заносят в Журнал первичного учета. Затем информация переносится на ПК. Следует отметить, что контрольные точки могут располагаться на больших расстояниях друг от 16 друга (до 10 км). Такой принцип не обеспечивает в достаточной мере необходимую точность определения температуры циркуляционной воды на заявленную дату (значение абсолютной погрешности измерения может достигать ±1,5 ºС). Работа осуществляется в рамках подразделения АЭС «Гидротехнический цех». Метеорологические параметры в районе расположения АЭС получают от метеостанции, а прогнозные данные от органов Госкомгидромета Украины в установленном порядке. Работа осуществляется в рамках метеорологических площадок в районе расположения АЭС и вспомогательных метеослужб. Производственные показатели работы АЭС фиксируются на каждом отдельном энергоблоке. Работа осуществляется в рамках Эксплуатационном подразделения АЭС. Такой принцип получения данных не обеспечивает достоверность информации и затрудняет ее обработку. Рисунок 1.1 – Организация контроля гидрометеорологических параметров АЭС 17 Для получения достоверной информации о контролируемых гидрометеорологических данных, принятии адекватного решения, а также в целях экономии временного ресурса необходимо внедрять автоматизированные ИИС, которые позволят осуществлять мониторинг гидротермических параметров на АЭС с необходимой надежностью и достоверностью. При этом следует учитывать специфику объекта атомной энергетики. 1.2 Средства измерений гидрометеорологических параметров циркуляционной воды АЭС Гидрометеорологические процессы и явления происходят в атмосфере и гидросфере и характеризуются параметрами движения воздушных масс, влагооборота, теплового режима атмосферы, гидрорежима рек, морей, океанов и другими параметрами [4, 5]. Основными характеристиками гидрометеорологических условий в районе расположения объектов атомной энергетики являются: − гидротермический режим водных объектов, участвующих в процессах охлаждения циркуляционной воды; − режим метеорологических элементов [6, 7]; − опасные природные явления. В районе расположения АЭС ведется непрерывный контроль гидрометеорологических параметров, который включает наблюдения за гидротермическим режимом водных объектов, метеорологическим состоянием окружающей среды, информирование соответствующих подразделений АЭС об опасных и особо опасных атмосферных явлениях. Температура воды является одним из важных физических параметров, характеризующих направление и скорость химических, биохимических и гидробиологических процессов, протекающих в водных объектах. Величина и динамика колебаний температуры зависит от многих факторов, таких как 18 действие солнечной радиации, испарение, конвективный и турбулентный теплообмен с атмосферой и т. д. Значения температуры используют при расчетах различных форм щелочности воды, степени насыщения ее кислородом, для оценки состояния карбонатно-кальциевой системы, при изучении тепловых загрязнений, в ходе лимнологических и гидрохимических исследований [8]. В зависимости от цели наблюдений температуру воды измеряют в поверхностном или глубинном слоях. В соответствии с [9] измерение температуры в поверхностном слое водного объекта производят термометром, заключенным в металлическую оправу; при этом термометр на тросе опускают на глубину от 0,2 до 0,5 м от поверхности воды. При измерении температуры в поверхностном или глубинных слоях воды термометры выдерживают не менее 10 мин на заданной глубине. В случае невозможности погружения термометра в водный объект допускается определение температуры воды по отобранной пробе (с берега или с борта судна) немедленно после отбора пробы в сосуде, вместимостью не менее 1 дм3 в месте, не подверженном тепловому воздействию [10]. Перед измерением температуры воды регистрируют температуру окружающего воздуха сухим термометром на высоте около 1 м от поверхности земли в затененном месте. Однако, вышеописанный подход не обеспечивает в достаточной мере необходимую точность определения температуры циркуляционной воды в ГТС на заявленную дату – полученное значение абсолютной погрешности измерения температуры может достигать ± 1,5 ºС. Учитывая специфику водных объектов АЭС для каждого отдельного предприятия должна быть разработана отдельная методика измерений (МИ) температуры воды в ГТС. Для получения репрезентативной информации о гидрометеорологической обстановке метеорологическая площадка и гидротехнический цех должны быть оснащены соответствующими СИТ. Типичная номенклатура СИТ, используемых на АЭС представлена в табл. 1. 19 Таблица 1.1 – Типичная номенклатура СИТ гидрометеорологических параметров на АЭС № Измеряемый параметр диапазон измерения Рекомендуемые СИТ Погрешность измерения Примечание 1. Температура атмосферного воздуха по сухому и смоченному термометрам -20..+35ºС Термометр ртутный метеорологический стеклянный TM-6- 1 0,2 °С Измеряется на высоте 2 м от поверхности земли 2. Скорость ветра 0,5-10,0 м/с Анемометр ручной чашечный MC-13 (0,3+0,05w) м/с, где w - измеренная скорость ветра Устанавлива ется на высоте 2 м от поверхности земля 3. Атмосферное давление 80-106 кПа Барометр мембранный метеорологический 500 Па 4. Осадки 200 см3 Осадкомер Третьякова 10 % (разрешающая способность прибора) Приемная площадь 200 см2, высота стакана 40 см 5. Относительная влажность 30-100% Гигрометр метеорологический М-19 10 % 6. Направление ветра 0-3600 Флюгер 20° 7. Температура охлаждающей воды 5-55 С Термометр ртутный стеклянный лабораторный 0,2 °С Устанавлива ется в гильзе или в оправе 8. Скорость движения цирк. воды 0,04-8,0 м/с Вертушка ГР-21, ГР-21М и ГР-11М 1-5% 9. Уровень воды от 0 до 19,9 м Уровнемерная рейка 0,05 м 10. Расход циркуляционно й воды 2545- 127235 м3/ч при вн. диаметре 3000 мм ультразвукового прибора учета «Эргомера-125.Е» 1,5% Диапазон измерения расхода зависит от номинальног о внутреннего диаметра 11. Давление в напорном водоводе насоса. от 0 до 4 кгс/см² Манометр технический МТП- 160 1,5% 20 Все СИТ, используемы при контроле гидрометеорологических параметров в районе расположения АЭС должны быть поверены или аттестованы надлежащим порядком, согласно ДСТУ 2708:2006, ДСТУ 3215- 95 [11, 12]. В настоящее время весьма актуальным является применение современных СИТ с внедрением ИИС. Поэтому для измерения температуры циркуляционной воды в открытых ГТС целесообразно использовать термопреобразователи сопротивления, входящие в Государственный реестр СИТ, допущенных к применению в Украине [13]. Рисунок 1.2 – Структурная схема ИИС мониторинга температурного режима ИИС мониторинга температурного режима включает в себя наряду с СИТ и системой управления температурным режимом систему передачи информации, состоящую из соответствующих каналов связи как проводных, так и беспроводных. Но для обеспечения необходимого качества функционирования АЭС к системе передачи данных предъявляются очень жесткие условия так как потери информации или получение ложной информации может привести з значительному рассогласованию и выбору неправильного режима работы оборудования ГТС. Вот почему необходимо существенно минимизировать эти потери, что и будет рассмотрено в следующем подразделе. Система и средства измерения температуры Система передачи информации Система управления температурным режимом Внешние воздействия 21 1.3 Потери информации в каналах связи Потери информации в каналах связи, обусловленные шумами, обычно описывают при помощи условной энтропии )/( BAH и энтропии объединения )(AH [14-16]. Если помех нет или их уровень настолько низок, что они ни в состоянии дискриминировать сигнал или имитировать полезный сигнал в отсутствие передачи, то при передаче ia будет точно известно, что получим jb – сигнал, соответствующий переданному ia сигналу. Здесь индекс i выбран для характеристики произвольного состояния источника сообщения А, а индекс j – для характеристики произвольного состояния адресата В [17]. События А и В статически жестко связаны, условная вероятность максимальна 1)/( abp , а условная энтропия [18] 0)/(log)/()/( 1    m i ijij abpabpBAH , (1.1) так как 01log)/(log ij abp . В этом случае количество информации, содержащейся в принятом ансамбле сообщений В, равно энтропии передаваемых сообщений ансамбля А, т. е. )(),( AHABI  . При повторных (многократных) передачах )(),( AkHABI  [19]. При высоком уровне помех любой из принятых сигналов bj может соответствовать любому переданному сигналу аi, статистическая связь между переданными и принятыми сигналами отсутствует. В этом случае вероятности )( iap и )( ibp есть вероятности независимых событий и )()/();()/( ijijij apbapbpabp  . Тогда [20]: ),()()()(log)()( )/(log)/()()/( AHAHbpapapbp bapbapbpBAH i j i jiij ji i j jij      (1.2) 22 так как   j j bp 1)( , т. е. условная энтропия равна безусловной, а количество информации, содержащееся в В, относительно А равно нулю, т.е. [17]: .0)/()(),(  BAHAHBAI (1.3) Информационные характеристики реальных каналов связи лежат между этими двумя предельными случаями. При этом потери информации при передаче k символов по данному каналу связи определяется следующим образом [18]: )./( BAkHI  (1.4) Несмотря на то, что часть информации поражается помехами, между принятыми сообщениями существует статистическая взаимосвязь. Это позволяет описывать информационные характеристики реальных каналов связи при помощи энтропии объединения статистически зависимых событий [21]. В этом случае: ),/()()/()(),( BAHBHABHAHBAH  (1.5) и потери в канале связи могут быть учтены при помощи энтропии объединения следующим образом [22]: ),,()()(),( ABHBHAHBAI  (1.6) а с использованием условной энтропии в таком виде: )./()()/()(),( ABHBHBAHAHABI  (1.7) 23 Для вычисления среднего количества информации, содержащегося в принятом ансамбле сообщений B относительно переданного ансамбля сообщений А в условиях действия помех, пользуются следующими выражениями, выведенными непосредственно из выражения (1.6) [21, 23]: , )( )/( )/log()/()(),(  i j j ij ijiji bp abp ababpapABI (1.8) , )( )/( )/(log)/()(),(  i j i ji jijij ap bap bapbapbpBAI (1.9)     i j ji ji ji i j i ji ij i j j ij ji bpap bap bap ap bap abp bp abp bapBAIABI )()( ),( log),( )( )/( log),( )( )/( log),(),(),( (1.10) Для вычислений удобно применять выражения (1.8-1.10) в виде: )],(log)/()/(log)/([)(),( iji i j jijij apbapbapbapbpBAI    )],(log)/()/(log)/([)(),( jij i j ijiji bpabpabpabpapABI    (1.11)   i j jiji i j jiji bpapbapbapbapABIBAI ).()(log),(),(log),(),(),( Таким образом, для полного и всестороннего описания канала связи необходимо задать [20, 24, 25]: − канальную матрицу вида )/( ji bap и безусловные вероятности вида )( jbp ; − канальную матрицу вида )/( ij abp и безусловные вероятности вида )( iap ; − канальную матрицу вида ),( ji bap . 24 В последнем случае сумма значений матрицы по столбцам дает безусловные вероятности вида )1)()((   j jj bpbp , а сумма по строкам – безусловные вероятности вида )1)()((   i ii apap . Условные вероятности могут быть найдены из выражений [23, 26]: . )( ),( )/(; )( ),( )/( i ji ij j ij ji ap bap abp bp abp bap  (1.12) Зная условные и безусловные вероятности, можно найти H(A),H(B),H(A/B) и H(B/A). Если уровень помех настолько высок, что с равной вероятностью можно ожидать переход любого символа источника сообщения в произвольный символ первичного алфавита, то энтропия канала связи будет равна m2log , а количество информации 0log)( 2  mAHI , при этом значении I может быть отрицательной величиной, что означает, что канал связи вносит дезинформацию [27, 28]. Выводы раздела 1 В результате выполненных в данной главе исследований показано, что: 1. На водных объектах АЭС, участвующих в системе охлаждения, нужно проводить мониторинг гидротермических параметров, а также метеорологических показателей в районе расположения АЭС, с целью определения эффективности ГТС при изменчивых погодных условиях и различных режимах работы АЭС. Мониторинг должен включать регулярные наблюдения за состоянием основных явлений и процессов, их количественными и качественными показателями, сбор, хранение и обработку соответствующих результатов измерений. Поэтому целесообразно внедрять ИИС для экономии временного ресурса и получения достоверных 25 данных при анализе исходной информации. На данный момент, на многих объектах атомной энергетики такие системы отсутствуют. 2. Для получения репрезентативной информации о гидрометеорологической обстановке на АЭС метеорологическая площадка и гидротехнический цех должны быть оснащены соответствующими СИТ. К тому же целесообразно внедрять современных СИТ в совокупности с автоматизированными системами измерения и управления. Так, для контроля температуры циркуляционной воды в открытых ГТС вместо общепринятых стеклянных и ртутных термометров рациональнее использовать термопреобразователи сопротивления, входящие в Государственный реестр СИТ Украины. 3. При функционировании ИИС мониторинга температурного режима немаловажную роль играет качество передачи информации в каналах связи системы. Потери информации в системе может существенно снизить достоверность результатов мониторинга температурного режима. Поэтому необходимо применять как технические, так и программные способы защиты каналов связи системы передачи информации от воздействия шумов различного характера. 26 РАЗДЕЛ 2 УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ СБОРА И РЕГИСТРАЦИИ ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС В целях экономии временного ресурса и получения достоверных данных при анализе исходной информации, а также адекватного принятия решения, необходимо внедрять ИИС, которые позволят не только осуществлять мониторинг гидротермических параметров на АЭС с достаточной надежностью, но и предоставить репрезентативную информацию, необходимую для прогнозного расчета охлаждающей способности комплекса ГТС, что приобретает особую актуальность при выборе оптимального режима работы АЭС во время сезонных ограничений. ИИС должны включать современные средства вычислительной техники и связи, в том числе автоматизированные средства измерений и обработки данных, предназначенные для применения на сложных объектах [29]. ИИС характеризуется наличием в системе свободно программируемою̆ ЭВМ, которая используется не только для обработки результатов измерения, но и для управления самим процессом измерения. Это связано в первую очередь с тем, что нет единого подхода к решению подобных задач и не существует специализированного программного продукта, наиболее адаптированного к нуждам конкретного предприятия. ИИС для ГТС на АЭС должны состоять из соответствующих СИТ гидрометеорологических параметров среды (табл.1), аппаратуры сбора и цифровой обработки данных, а также средств программного обеспечения в виде единого многопроцессорного аппаратно-программного комплекса. Также целесообразно выполнять централизованное хранение как гидротермических данных открытых ГТС, так и метеорологических параметров, снимаемых на метеоплощадках в районе расположения АЭС, для большей полноты представления о состоянии объекта мониторинга. 27 Для организации мониторинга водных ресурсов АЭС необходимо использовать комплекс автоматических измерительных приборов, которые позволят осуществлять непрерывные наблюдения, сбор и обработку гидрометеорологической информации в реальном масштабе времени. При этом точность измерений метеорологических параметров должна соответствовать требованиям, предъявляемым МАГАТЭ к метеорологическим контрольно-измерительным системам [30]. В соответствии с техническим регламентом безопасной эксплуатации энергоблоков АЭС [31] была разработана усовершенствованная структурная схема ИИС гидрометеорологических параметров, которая удовлетворяет заявленным требованиям надежности, точности и безопасности к системе технического водоснабжения АЭС. Информация с четырех подразделений собирается на едином сервере ЭП, где проходит проверку на адекватность, записывается в БД и анализируется. Такая систематизация данных позволяет принять обоснованное решение по регулированию режима работы ГТС и составлению заявленного графика мощности. Рисунок 2.1 – Структурная схема ИИС гидрометеорологических параметров на АЭС 28 Подсистема сбора и первичной обработки информации предназначена для опроса аналоговых и дискретных первичных измерительных преобразователей (ПИП) с обработкой и анализом информации об объекте мониторинга [32]. Алгоритм сбора измерительной информации должен обеспечивать получение заданного числа отсчетов, снимаемых с каждого информационного канала (ИК), и интервалы времени между ними. Алгоритмы обработки измерительной информации должны содержать алгоритмы первичной и вторичной обработки. Алгоритмы первичной обработки могут включать в себя усреднение отсчетов, линерализацию функций преобразования ИК, приведение отсчетов к одному моменту времени и др. [33-35]. Алгоритмы сбора и первичной обработки взаимосвязаны. Алгоритмы вторичной обработки имеют целью получение окончательного результата: результата измерения некоторых величин (функционалов, параметров, показателей отклонения формы), решение о годности или негодности контролируемого объекта, результата распознавания, признание модели адекватной или неадекватной исследуемому объекту и т.д. Вид этого алгоритма определяется функциональным назначением ИИС. При выборе алгоритмов первичной и вторичной обработки может потребоваться уточнение априорной информации об исследуемом объекте: скорости изменения измеряемых величин, их спектральный состав, априорные вероятности и др. [34]. В связи с этим целесообразно рассмотреть математические модели, описывающие гидротермические процессы циркуляционной воды на АЭС в ГТС открытого типа и выбрать наиболее подходящий вариант. 29 2.1 Математические модели гидротермических процессов в открытых ГТС АЭС В открытых гидротехнических сооружениях, используемых для охлаждения циркуляционной воды на АЭС математические модели гидротермических процессов строятся на основе уравнений теплопереноса и механики жидкости. При этом учитывается специфика рассматриваемых задач. Ввиду сложности моделируемых процессов определить параметры гидротермического режима аналитическими методами удается только для самых простейших математических моделей при существенной схематизации явления [36, 37]. Поэтому при изучении гидротермических процессов в водоемах-охладителях, как правило, применяются различные численные методы, предполагающие использование современных средств IT-технологий [38, 39]. Опыт моделирования самых различных объектов, в том числе и водоемов-охладителей, свидетельствует о необходимости сочетания математического моделирования и экспериментальных исследований. Это связано с тем, что исключительно теоретическое изучение явления, как правило, не позволяет построить математическую модель полностью адекватную реальному аналогу и пригодную для решения практических задач. Поэтому при разработке и внедрении математической модели необходимо ее уточнение (в частности, корректировка входных параметров), основанное на использовании данных экспериментов на физических моделях и в натурных условиях [37, 40, 41]. Учитывая вышеизложенное, математическое моделирование гидротермического режима водоемов-охладителей и др. ГТС, участвующих в системе охлаждения циркуляционной воды на АЭС, в общем случае включает следующие основные этапы: 1. Построение математической модели гидротермических процессов в виде соответствующей системы уравнений (дифференциальных, 30 интегральных и т.п.) с необходимыми граничными и начальными условиями. 2. Разработка численной модели (на основе использования метода конечных разностей, метода конечных элементов и др.) и составление вычислительных программ на ЭВМ. 3. Проведение тестовых численных экспериментов, и оценка эффективности модели на основе сравнения их результатов с известными решениями. 4. Идентификация численной модели с использованием данных измерений на физических моделях и натурных объектах. 5. Расчеты гидротермического режима водоема-охладителя с использованием идентифицированной математической модели [42]. Исходная система уравнений гидротермики водоемов-охладителей записывается в виде [43]: ; vp1v v t v 1 1 10 11 iii i x v x F xx               (2.1) ; vp1v v t v 2 2 20 22 iii i x v x F xx               (2.2) ; p 3 g x    (2.3) ;0 v    i i x (2.4) ; T v t тепл iii i F x a xx TT            (2.5) ).(T  (2.6) где 3,2,1i , причем, по повторяющимся индексам производится суммирование; ix – координаты в прямоугольной системе ( 3x – координата вдоль вертикальной оси); t – время; iv – состовляющие вектора скорости;  – плотность воды; p – давление; T – температура; iF – состовляющие 31 вектора объемных сил; теплF – тепловые источники (стоки); v и a – суммарные коэффициенты вязкости и температуропроводности, включающие турбулентную и молекулярную составляющие; g – ускорение свободного падения. Система (2.1)-(2.6) получена с учетом, что изменение плотности воды в водоемах-охладителях значительно меньше самой плотности, а вертикальная составляющая скорости много меньше горизонтальных составляющих. При этом плотность заменяется ее средним значением везде, кроме члена, выражающего архимедову силу (приближение Буссинеска). Граничные условия могут быть приняты следующие [43-46]: − на твердой части боковой поверхности ,0v i (2.7) ;0   n T (2.8) − на жидкой части боковой поверхности, где вода втекает в водоем (водовыпуск) ),,(v 1 txfii  (2.9) ;TTT ЗАБ  (2.10) − на жидкой части боковой поверхности, где вода вытекает из водоема (водозабор) ),,(v 2 txfii  (2.11) ;0   n T (2.12) − на свободной поверхности воды при 03 x 32 ,v3   t  (2.13) , v 03   S x v    (2.14) );( 3 0 TФ x T ac S    (2.15) − на дне, при ),( 213 xxHx  ,vv 21 3 x H x H i       (2.16) ,vv v 3 b k x v    (2.17) .0 3    x T (2.18) В (2.7)-(2.8): );,,( 321 xxxx  );v,v(v 21 );,( 21  S ЗАБT – температура воды на водозаборе АЭС, являющаяся искомой величиной; T – температурный перепад на конденсаторах турбин; H – глубина;  – изменение уровня свободной поверхности, полагаемое обычно несущественным по сравнению с глубиной; S – касательное напряжение на свободной поверхности; bk – коэффициент трения на дне; 1if и 2if – некоторые известные функции; n – знак нормали. Коэффициенты обмена в уравнениях (2.1), (2.2) и (2.5) могут быть заданными или определятся с привлечением различных моделей турбулентности [47]. При заданных коэффициентах v и a система (2.1)-(2.6) содержит шесть неизвестных ( 1v , 2v , 3v , p ,  и T ). Изменение уровня свободной поверхности  связано с давлением p соотношением [48]: 33 . p1 0 3 0 3           x dx g    (2.19) При задании граничных условий для температуры воды на водовыпуске и водозаборе АЭС учитывалось, что на водозаборе конвективный перенос много больше диффузионного, а разность между температурами на водовыпуске и водозаборе равняется температурному перепаду на конденсаторах турбин АЭС, который обычно считается известной величиной. Приведенная выше система уравнений (2.1)-(2.6) описывает гидротермические процессы в переменных Эйлера, т.е. при фиксировании параметров тока в закрепленных точках пространства. Таким образом, в результате выполненных исследований определена краевая задача математической физики, которая с достаточной мерой адекватно описывает тепломассоперенос в открытых ГТС АЭС [43]. Все методы решения краевой задачи теории теплопроводности можно разделить на две большие группы. К первой группе относят методы, использующие современные средства математического анализа, вычислительной математики и вычислительной техники, поэтому их называют теоретическими методами. Во вторую группу включены методы, при использовании которых, температурное поле находят в результате проведения эксперимента. Поэтому их называют экспериментальными методами. Экспериментальные методы делятся на методы теории подобия и методы аналогий. По методу теории подобия температурное поле находят экспериментально на модели, в которой реализуется процесс той же физической природы, что и в объекте моделирования. По методу аналогий исследование процесса теплопроводности заменяется исследованием процесса другой физической природы, который протекает аналогично 34 процессу теплопроводности. Эта аналогия проявляется в одинаковых по форме записи дифференциальных уравнениях переноса, относящихся к разным физическим явлениям. Теоретические методы можно подразделить на аналитические, численные, численно-аналитические методы. При использовании аналитических методов решение получают в виде конечной формулы или бесконечного ряда. Различают точные аналитические методы (метод разделения переменных или метод Фурье, метод интегральных преобразований, метод конформных отображений и др.) и приближенные аналитические методы (различные формы вариационных методов, метод подстановок и др.). Точные аналитические методы можно применять только к линейным задачам теории теплопроводности. При использовании численных методов решение задачи получают в виде набора значений температур в дискретных точках пространства в дискретные моменты времени. В настоящее время для решения задач теплообмена наиболее часто используют метод сеток и метод конечных элементов. Решение система уравнений (2.1)-(2.6) можно получить на основе метода конечных элементов в компьютерной среде Mathcad. Рассмотренный математический аппарат будет использован в дальнейшем для разработки ИИС. 2.2 Комплекс технических средств сбора и первичной обработки информации Для реализации рассмотренной математической модели гидротермических процессов необходимо разработать соответствующие аппаратно-программные средства ИИС, что и будет представлено в данном разделе. Комплекс технических средств (КТС) ввода аналоговых сигналов в 35 управляющий компьютер подбирается в зависимости от вида измеряемой физической переменной, от удаленности ПИП, вида и уровня выходных сигналов ПИП. В каналах измерения, помимо ПИП, должна присутствовать следующая аппаратура: нормализаторы (Н), преобразователи физических сигналов в ток или напряжение (П), усилители (У), аппаратные RC-фильтры (Ф), преобразователи аналоговых сигналов в цифровые коды (АЦП), коммутаторы (mux). Принципы компоновки технических средств ввода аналоговой информации представлены на рис. 2.2, на котором ПИП объединены в три группы [32]. В первую группу собраны удаленные на значительное расстояние от компьютера ПИП D1,…,Dn, предназначенные для сбора информации о технологических параметрах одной физической природы. Вторая группа – ПИП D1,…,DN. Они, как и ПИП первой группы существенно удалены от ПК, но измеряют сигналы различной физической природы. И, наконец, ПИП третьей группы расположенные вблизи ПК и предназначенные для измерения технологических параметров различных физических величин [49]. Рисунок 2.2 – Принципы компоновки технических средств ввода аналоговой информации 36 П – преобразователи физической величины в ток для 1-ой и 2-й группы и в напряжение для 3-й. Н1 – нормализатор 1-го типа для смещения уровня сигнала ПИП в заданный диапазон измерения. Н2 – нормализатор 2-го типа - устройство для преобразования тока в напряжение. Н3 – нормализатор для компенсации холодного спая термопар, для компенсации нелинейности характеристик ПИП. Ф – аппаратные RC-фильтры, предназначенные для устранения радиопомех и помех промышленной частоты. Для повышения точности измерения температуры циркуляционной воды целесообразно применять автоматизированную дистанционную систему, которая должна включать аппаратные средства для измерения контролируемых параметров с пределами абсолютной погрешности ± 0,30С, а также приемо-передатчики, расположенные на плавучих буях в контрольных точках водоема и др. открытых ГТС. Принципиальная схема измерительной системы представлена на рис. 2.3. Рисунок 2.3 – Принципиальная схема усовершенствованной ИИС 37 Для обеспечения надежности предложенной системы, а также повышении ее точности необходимо и достаточно использовать 6 ПИП, на одну контрольную точку, которые функционируют параллельно и независимо друг от друга. Функциональная схема ИИС циркуляционной воды на открытых ГТС АЭС (рис.2.4) включает следующие структурные блоки: 1. Набор ПИП, воспринимающих поле исследуемого объекта и размещенных стационарно в определенных точках пространства. 2. Множество измерительных преобразователей (аналоговых). 3. Группу АЦП. 4. Программную часть системы, содержащую множество цифровых устройств (формирователи импульсов, преобразователи кодов, коммутаторы, специализированные цифровые вычислительные устройства, устройство памяти, устройство сравнения кодов, каналы цифровой связи, специализируемые программируемые вычислительные устройства –, микроЭВМ). 5. Цифровую часть системы, состоящую из цифровых устройств вывода, отображения и регистрации данных 6. Технические средства стандартного интерфейса, которые соединяют функциональные блоки между собой (каналов связи и интерфейсных узлов – ИФУ), служащие для приема командных сигналов и передачи информации о состоянии блоков. 7. Блок управления, формирующий командную информацию {Фо*} на основе принимающие информации {I*} от функциональных блоков. ПИП температуры циркуляционной воды 1 передает аналоговый сигнал на измерительные преобразователи 2 к числу которых относятся преобразователи 2.1, коммутаторы аналоговых сигналов 2.2, аналоговые устройства памяти 2.3 и аналоговые каналы связи 2.4 (с обозначением КС). ИФУ аналоговых блоков главным образом служат для приема командных сигналов и передачи информации о состоянии блоков. 38 Между аналоговыми и цифровыми устройствами включено множество аналого-цифровых преобразователей 3. Рисунок 2.4 – Функциональная схема дистанционного измерения температуры 1. ПИП температуры воды; 2. Множество аналоговых преобразователей (2.1 Аналоговый унифицированный преобразователь; 2.2 Аналоговый коммутатор; 2.3 Аналоговое ЗУ; 2.4 Аналоговый канал связи); 3. Множество АЦП; 4. Программная часть системы (4.1 Мини-ЭВМ; 4.2 Цифровое вычислительное устройство; 4.3 Формирователь импульсных сигналов 4.4 Цифровой коммутатор, мультиплексор; 4.5 Цифровое устройство сравнения; 4.6 Цифровой канал связи). 5. Цифровая часть системы (5.1 Персональный компьютер; 5.2 База данных; 5.3 Блок анализа данных; 5.4 Блок сортировки данных; 5.5 Дисплей; 5.6 Жесткий диск; 5.7 Печатающее устройство). 6. Беспроводные каналы связи. 7. Блок управления Программная часть системы 4 включает запрограммированную мини- ЭВМ 4.1, цифровое вычислительное устройство 4.2, формирователь 39 импульсных сигналов 4.3, цифровой коммутатор, мультиплексор 4.4, цифровое устройство сравнения 4.5, цифровой канал связи 4.6. Группа цифровых устройств 5 служит для сбора, анализа, отображения и регистрации данных: централизованный ПК 5.1, БД 5.2, блок анализа данных 5.3, блок сортировки данных 5.4, дисплей 5.5, жесткий диск 5.6, и печатающее устройство 5.7. Информация передается по беспроводным каналам связи 6.1 и 6.2. Блок управления 7 функционирует по следующему принципу: сначала принимается информация {I*} об объекте исследования (температура циркуляционной воды). Человек (для АЭС – начальник смены станции (НСС) принимает решение о необходимости воздействовать на гидротермический режим водных объектов, участвующих в оборотной системе водоохлаждения. Повлиять на температурный режим циркуляционной воды на АЭС можно двумя способами: изменением режима работы АЭС или подключением/отключением того или иного вида гидроохладителя. После принятия решения формируется командная информацию {Фо*} для выполнения воздействия на объект исследования. Исходными данными к выбору комплекса технических средств подсистемы сбора и первичной обработки информации (ПСОИ) являются требования, сформулированные в техническом задании (ТЗ) на разработку ИИС. Различают требования: − по техническим характеристикам, среди которых можно выделить требования к точности и быстродействию применяемых устройств; − по эксплуатационным характеристикам, главным из которых является требование по надежности; − по технико-экономическим характеристикам, обуславливающим требования по стоимости [50]. На основании анализа схемы компоновки технических средств ПСО (рис. 2.2) можно представить цепочку аппаратных средств i-го канала 40 измерения в виде рис.2.5. Рисунок 2.5 – Аппаратные средств i-го канала измерения Выбор каждого из устройств определяется перечисленными выше требованиями. Заданную в ТЗ i y ТЗ  – точность измерения и представления технологической переменной iy распределяют между аппаратными средствами представленной на рис. 2.2 цепочки блоков по значимости вносимой каждым блоком погрешности [51]. 2.3 Метод передачи результатов измерения В качестве системы передачи и сбора гидрометеорологических данных предлагается использовать современную технологию беспроводных сенсорных сетей (БСС), применение которой в последнее время положительно зарекомендовало себя в качестве распределенных систем мониторинга различных объектов и физических процессов. Специфика данной задачи определяет общую структуру БСС, которые представляют собой распределенные на большие территории информационно- измерительные комплексы. Также БСС обладают большим количеством практических преимуществ к числу которых относится [52, 53]: − отсутствие необходимости в прокладке кабелей для электропитания и передачи данных; − низкая стоимость монтажа, пуска-наладки и технического обслуживания системы; − минимальные ограничения по размещению беспроводных устройств; − возможность внедрения и модификации сети на эксплуатируемом объекте без вмешательства в процесс функционирования; 41 − надежность и отказоустойчивость всей системы в целом при нарушении отдельных соединений между узлами. Функционально сенсорная сеть содержит узлы трех видов: − функциональные узлы (Ф-узлы), осуществляющие сбор информации в некоторой окрестности точки размещения данного узла; − транзитные узлы (Т-узлы), выполняющие только передачу информации и управление маршрутизацией; − базовые станции (БС), осуществляющие глобальную координацию, организацию и установку параметров сети. Стоит отдельно рассмотреть, что же представляет собой отдельный узел БСС. Обобщенная структура типичного ПИП изображена на рис. 2.6. Рисунок 2.6 – Элемент сенсорной сети для мониторинга Как видно из рис. 2.6, ПИП сенсорной сети содержит в своем составе: 1. Радиомодем, включающий низкомощный приемопередатчик и микроконтроллер (МК). МК, в свою очередь, имеет в своем составе вычислительное ядро, ОЗУ, Flash, ПЗУ, EEPROM, АЦП, блок обработки прерываний, определенную номенклатуру интерфейсов и ряд иных 42 периферийных узлов, в зависимости от конкретного устройства. 2. Узел питания. В цепях питания реализована защита от перенапряжения и от переполюсования клемм. Возможна дополнительная схема для подачи питания от внешнего источника. 3. Блок визуализации – для отображения текущего состояния устройства (опционально). 4. Блок ввода – для смены режимов работы, перезагрузки и т. д. (опционально). 5. Интерфейсный блок, содержащий те или иные порты ввода/вывода, например, программирования или подключения внешнего ПИП [54, 55]. Основными требованиями к узлам БСС является: низкое энергопотребление (обеспечивающее продолжительное время автономной работы), высокое быстродействие, малые размеры и невысокая стоимость. Важным требованием к БСС является возможность их самоорганизации – узлы должны уметь самостоятельно объединяться в сеть и ретранслировать друг другу пакеты данных, при условии обмена информационными пакетами только между узлами, находящимися в области радиовидимости друг друга, определяемой вероятностью доставки информационных пакетов между узлами. Маршруты доставки данных должны определяться динамически с учетом возможного выхода из строя ретрансляторов или нарушения коммуникаций. Перечисленные требования регламентирует стандарт беспроводной связи IEEE 802.15.4 технологии ZigBee [56-59]. Данный стандарт является открытым, т.е. предусмотрен полностью бесплатный доступ к нему, а также возможность использовать в коммерческих целях. Однако, несмотря на то, что для БСС общепринятый протокол именно IEEE 802.15.4 он имеет существенный недостаток для мониторинга на распределенной территории, а именно, максимально возможный диапазон действия составляет 100 м. Такое ограничение существенно увеличивает стоимость БСС за счет огромного 43 количества транзитных узлов (с учетом протяженности сети на 8-10 км) и ставит под угрозу целесообразность использования беспроводной технологии для мониторинга физических величин на обширных территориях. Поэтому перед нами стояла задача обойти данное ограничение. Глубокий и детальный сравнительный анализ характеристик таких технологий, как BlueTooth, WiMAX, EDGE, Wi-Fi и ZigBee [60-62] показал, что для БСС мониторинга на небольшие расстояния самые опитмальные показатели именно у протокола IEEE 802.15.4, но он совершенно не подходит для сети, протяженность которой свыше 2-3 км. Технология беспроводной связи ZigBee (стандарт IEEE 802.15.4) имеет следующие характеристики: 1. Частотный диапазон – 2,4-2,483 Ггц. 2. Пропускная способность – 250 кбит/с. 3. Размер стека протокола – 32-64 кбайт. 4. Время непрерывной автономной работы от батареи – 100-1000 дней. 5. Диапазон действия – 10-100 м. 6. Области примененя – удаленный мониторинг и управление. Однако, стремительное развитие технологии Wi-Fi позволяет на сегодняшний день иметь диапазон действия беспроводной связи до 2 км, что намного выгоднее для БСС, которые должны покрывать обширные территории. К тому же, скорость передачи данных в разы превышает протокол IEEE 802.15.4 и пропускная способность канала составляет 11000 кбит/с. Несмотря на явные преимущества технология Wi-Fi для БСС обладает очень сильным недостатком: время непрерывной автономной работы от батареи – до 10 дней [60, 63]. Поэтому первоочередная задача, которая стояла перед нами – сократить энергопотребление узлов и увеличить тем самым их автономную работу. Только при решении этой задачи можно использовать технологии Wi-Fi для БСС. Задачи мониторинга физических величин, как правило, не требуют 44 передачи информационных потоков высокой плотности, поэтому снижение энергопотребления узлов может достигаться, например, за счет синхронного их включения на время коммуникации и выключения на продолжительное время. Использование мощных батарей-аккумуляторов также способствует продлению автономной работы узлов. Проведенные расчеты энергоэффективности отдельных узлов БСС, а также дополнительный экономический расчет (подраздел 4.2.2) с учетом использования технологии Wi-Fi дал удовлетворительные результаты, что делает возможным и целесообразным использовать БСС для распределенного мониторинга на больших расстояниях. Проектирование рациональной топологии БСС для мониторинга гидротермических параметров на открытых ГТС подчинялось стандарту IEEE 802.11n [64, 65]. Обобщенная структурная схема БСС для мониторинга гидротермических параметров на ГТС ЗАЭС имеет следующий вид (рис. 2.7). Рисунок 2.7 – БСС мониторинга гидротермических параметров на ГТС ЗАЭС 45 Поддержка многоячейковой топологии и адаптируемость к условиям окружения позволяет обеспечить высокую степень надежности сети. [66] Однако, учитывая, что БСС разрабатывается для объекта атомной энергетики следует дополнительно рассмотреть методы повышения эффективности, надежности и защиты такой сети. 2.3.1 Повышение эффективности и надежности работы БСС. Проведенный анализ [67] показал, что повысить эффективность БСС при мониторинге гидротермических параметров можно за счет уменьшения количества служебных данных в сетевом пакете. Этого можно достичь путем увеличения размера поля данных. Однако, вышеописанная система мониторинга, построенная на основе технологии БСС, характеризуется малой длиной информационных сообщений. Объем данных сенсоров при измерении физических величин, в частности, температуры воды, составляет всего 8-16 бит [68, 69]. Увеличить размер сообщения в БСС можно, объединив данные различных сенсоров в один пакет. Простейшим способом увеличения размера пакета является конкатенация данных. Если nааа ..., 21 и mbbb ..., 21 слова в алфавите A , то конкатенацией слов  и  будет слово  в том же алфавите A , что определяется mn bbbaaa ...,..., 2121 [70]. Еще один способ повышения эффективности работы БСС достигается путем уменьшения количества служебных данных в сетевом пакете. Для технологии БСС, используемой для мониторинга гидротермических параметров водных объектов, целесообразно применить оптимизацию трафика путем декорреляции данных, т.е. устранения избыточности [71-73]. Это возможно, т.к. протоколы данных близлежащих узлов содержат данные измерений одинаковых физических величин (температуры воды). Обеспечить эффективную маршрутизацию, продление времени жизни БСС и повысить надежность позволит способ распределенной балансировки трафика в сети [74, 75]. 46 Для технологии БСС весьма актуальным является вопрос энергосбережения. С целью сохранения энергии обмен данными между узлами можно организовать по специальному расписанию. Например, можно организовать обмен информацией периодически в определённые промежутки времени [76]. Защита от подлога. Защищенность от подлога в сенсорных система и сетях обеспечивается средствами стека протоколов обмена данными. В сенсорных сетях используется шифрование [77]. Без ключа невозможно вообще подключиться к сенсорной сети, ключ хранится в сенсоре в зашифрованном виде. Защита от помех. Одна из первых помех – это наводки по питанию, она возникает из-за того, что несколько устройств подключены к одной системе питания. Сенсоры слабо уязвимы в этом плане, так как большинство решений имеет автономное питание, однако встречаются варианты с комбинированным питанием, или питанием от сети. В данном случае проблема решается установкой фильтров по цепи питания. Для передачи данных сенсоры используют радиоканал. В радиочастотном диапазоне работают еще множество других устройств, которые также могут создавать помехи при работе сенсора. Во избежание данной проблемы практически все сенсоры работают в диапазоне 2,4 ГГц. Такой диапазон наименее чувствителен к внешним источникам помех, что немаловажно, так как мощность передатчика сенсоров, как правило, не превышает 10 мВт [78]. Ультракороткий диапазон также обеспечивает отличное прохождение волн в городской или производственной среде. Такие волны хорошо проходят через элементы строительных конструкций, однако дальность при этом страдает, средняя дальность действия сенсора, как правило, не превышает 300 метров [79]. Защита от метеоусловий. В жарком климате необходимы защитные 47 оболочки либо козырьки, предотвращающие избыточный нагрев конструкции, а в качестве отделки кожуха рекомендуются отражающие или белые покрытия [80]. При отрицательных температурах целесообразно обеспечить подогрев, специальное покрытие электроники, приспособление для «холодного» пуска. Помимо температурных условий большую роль играет влажность среды использования, корпус должен быть герметичен, стыки прорезинены, если имеются элементы управления, то они должны быть выполнены во влагозащищенном или водонепроницаемом варианте исполнения [81]. Следует учитывать и пылезащищенность, при использовании сенсоров на открытом пространстве. Помимо вышеперечисленных природных факторов, могут быть и техногенные, так, например, анодированный алюминий с полиуретановым эмалевым покрытием используется для обеспечения высокого уровня защиты от метеоусловий, однако для коррозионно опасных сред он не годится. 2.3.2 Повышение криптографической устойчивости шифров БСС. В стандарте IEEE 802.11n [64] предусмотрена защита данных с помощью симметричных ключей шифрования. Криптографический механизм предусматривает: − конфиденциальность данных (передаваемая информация известна только тем, кому она предназначена); − подлинность данных (защита от изменения данных в пути); − дублирование данных (повторная передача данных). Однако, учитывая то, что БСС разработана для объекта атомной энергетики целесообразно дополнительно повысить надежность передаваемой информации за счет ее шифрования, чтобы избежать возможные случаи несанкционированного использования данных. На сегодня актуальным способом повышения криптографической стойкости шифров является создание неопределенности хода шифрования 48 информации. Эта идея может быть реализована путем введения в преобразуемое сообщение случайных данных. Введение элементов случайности в процесс шифрования преследует цель затруднить использование методов криптоанализа, таких как методы выявления статистических закономерностей в алгоритмах шифрования путем подбора открытых или шифрованных сообщений [82-84]. В существующие устройства для защиты информации внутри корпоративной сети (поточные шифраторы) положены принципы детерминированных шифросистем, или детерминированный шифр, такой как ГОСТ 28147-89. Структурная схема поточных шифраторов рассмотрена в [85]. Основной недостаток таких схем – это детерминированная шифросистема кодирования, которая составляет основу вычислителя. В общем виде суть стохастического преобразования заключается в том, что любому значению параметра преобразуемой величины можно привести в соответствие некоторое число в интервале от 0 до 1. Сам процесс преобразования выполняется в соответствии с правилом [86]:       0vector[i](); 1vector[i](); i i randparam randparam (2.22) где param – значение параметра преобразуемого сигнала; ()irand – значение вспомогательного случайного сигнала на i -ом такте; vector[i] – отображение значения сигнала param ; i – количество статистических испытаний. Математическое ожидание (МО) отображения информации вычисляется по формуле [87]: ()).(]()[)1][(][ iparami randFparamrandPivectorPvectorM  (2.23) 49 Таким образом, вероятность появления «1» в отображении есть МО от отображения и численно равняется значению интегрального закона распределения [88] вспомогательного сигнала ()irand при уровне сравнения param . Особый интерес представляет случай, когда вспомогательный случайный сигнал ()irand подчиняется равномерному закону распределения в соответствии с правилом [89]:            1(),1 .1()0(), 0(),0 ())( i ii i iparam randпри randприrand randпри randF (2.24) В данном случае последнее выражение для МО преобразуется в вид [89]: ,)1][(][ paramivectorPvectorM  (2.25) т.е. имеем случай линейного преобразования. Важнейшим следствием из выражений для МО является тот факт, что значение параметра param поддаётся восстановлению из отображения, то есть, возможно обратное преобразование [90]. Действительно, априори зная закон распределения вспомогательного случайного сигнала ()irand и определяя МО от отображения, то есть ординату интегрального закона распределения ())( iparam randF , путём функционального преобразования можно определить величину param , являющуюся оценкой param [89]. В качестве такой оценки, удовлетворяющей требованиям несмещенности, состоятельности и эффективности, в соответствии с теоремой Чебышева, принимается [91]: 50       i iparam vector i randFvectorM 1 1 ())(][ (2.26) Таким образом, для защиты информации от несанкционированного доступа следует произвести линейное однополярное преобразование исходной информации, представленной либо в аналоговой, либо цифровой форме, чтобы злоумышленник не был допущен к количеству статистических испытаний каждого преобразуемого значения исходной информации. Над преобразованным сигналом можно производить арифметико-логические операции, а также приемопередачу посредством телекоммуникаций [92, 93]. Для обратного преобразования в цифровой код либо в аналоговый сигнал, в соответствии с выражением для МО, необходимо, произвести оценку МО вероятностного отображения param и путем функционального преобразования перейти к искомому значению param . Тогда структурно-функциональная схема простейшего приемопередатчика примет вид, показанный на рис. 2.8 [86]. Рисунок 2.8 – Структура простейшего стохастического приемо- передатчика Информация, подлежащая криптографической защите, поступает на линейный преобразователь, с выхода которого отображение, представляющее в данном случае кодированный сигнал, через канал связи 51 подается в счетчик, где суммируется за i тактов. После этого полученная оценка  ())( iparam randF переписывается в функциональный преобразователь, где, зная величину i и закон распределения вспомогательного случайного сигнала, осуществляется дешифрация [91]. Перехват отображения в канале связи и перебор всех возможных значений i с соответствующим анализом позволяет дешифровать сообщения за конечное время только при известном равномерном законе распределения вспомогательного случайного сигнала ()irand . При любом ином непрерывном законе распределения ()irand задача криптоанализа становится практически неразрешимой, так как неизвестна форма кривой закона распределения [94]. Применение стохастической формы представления информации, позволяет воспользоваться не только известными преимуществами: малый аппаратный объем, возможность функционирования в масштабе реального времени, повышенной помехозащищенностью, но и дополнительным преимуществом, выраженным в виде криптографической защиты данных, представленных вероятностными отображениями [95]. Предложенная структурная схема линейного поточного шифратора позволяет [90, 94]: − увеличить сложность проведения атак на основе статистических закономерностей функций шифрования; − поскольку одному и тому же тексту с одинаковым ключом соответствует абсолютно разное вероятностное представление, атака по словарю стает неэффективной; − увеличить сложность проведения атак с открытым текстом, поскольку криптоаналитик может быть ограничен в количестве текста (закодированном на этом ключе) для успешной реализации атаки; 52 − внести дополнительный параметр безопасности, управляя законом распределения случайных чисел, для формирования вероятностного отображения, появляется возможность увеличить время жизни ключа. Выводы раздела 2 В результате выполненных в данной главе исследований показано, что: 1. Для достижения необходимой точности и получения репрезентативной информации о гидротермическом состоянии ГТС АЭС, участвующих в оборотной системе водоснабжения, необходимо использовать комплекс автоматических измерительных приборов, которые позволят осуществлять непрерывные наблюдения, сбор и обработку гидрометеорологической информации в реальном масштабе времени. При этом точность измерений метеорологических параметров должна соответствовать требованиям, предъявляемым МАГАТЭ к метеорологическим контрольно-измерительным системам. Для правильного выбора СИТ, а также др. элементов измерительной системы нужно не только хорошо изучить сам объект исследования, но и проанализировать современные технологии сбора, обработки, передачи данных, которые стремительно развиваются, модернизируются и совершенствуются с каждым годом. 2. Из практики известно, что при исследовании любых сложных объектов с целью дальнейшего построения ИИС необходимо вначале разработать или подобрать математическую модель. Исследование модели математическими методами позволяет получить рекомендации относительно поведения реального объекта. В открытых ГТС, предназначенных для охлаждения циркуляционной воды на АЭС, математические модели гидротермических процессов строятся на основе уравнений теплопереноса и механики жидкости. При изучении этих процессов целесообразно применять численные методы, предполагающие использование современных средств IT- 53 технологий. В качестве математической модель будет использована система уравнений гидротермики, предложенная Макаровым И.И. и Соколовым A.C. (ВНИИГ). Для повышения точности измерения температуры циркуляционной воды целесообразно применять автоматизированную дистанционную систему, которая должна включать аппаратные средства для измерения контролируемых параметров с пределами абсолютной погрешности ± 0,30С, а также приемо-передатчики, расположенные на плавучих буях в контрольных точках водоема и др. открытых ГТС. Для обеспечения надежности предложенной системы, а также повышении ее точности необходимо и достаточно использовать 6 ПИП, на одну контрольную точку, которые функционируют параллельно и независимо друг от друга. 3. Для мониторинга гидротермических параметров целесообразно применить беспроводные технологии, которые обладают рядом преимуществ по сравнению с традиционными решениями: отсутствие проводных коммуникаций существенно облегчает процесс развертывания и реконфигурирования сети, снижает стоимость системы; автономность и миниатюрность устройств обеспечивает возможность их размещения в труднодоступных местах и на больших объектах. К тому же существуют дополнительные методы и алгоритмы повышения эффективности, надежности и защиты БСС. Использование технологии БСС в стохастической форме представления информации позволяет использовать приемо-передающих устройства, обладающие криптографической стойкостью, что приобретает особую степень значимость для АЭС, предотвращая несанкционированное воздействие на объект стратегической важности. 54 РАЗДЕЛ 3 РАЗРАБОТКА АКТУАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИИС ГИДРОТЕРМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГТС АЭС Термический режим водоема значительно изменяется при тепловых воздействиях, источниками которых выступают АЭС, осуществляющие сброс нагретых вод в водоем. При появлении воздействия АЭС водохранилища начинают выступать в качестве водоемов-охладителей. Для адекватной оценки термического режима водоема-охладителя следует автоматизировать процесс получения данных непосредственно с объекта исследования путем измерения их, преобразования и передачи, обработки, хранения и представления в форме, доступной для восприятия оператором с целью дальнейшего принятия решения о необходимости воздействия на объект. 3.1 Разработка метода мониторинга Мониторинг гидротермического режима ГТС АЭС представляет собой систему сбора/регистрации, хранения и анализа данных для формирования целостного представления о состоянии наблюдаемого объекта. Как правило, за счет стремительного развития средств компьютерной техники и современной связи для мониторинга целесообразно использовать информационные технологии (ИТ), которые позволяют обеспечить: возможность автоматизированной обработки информации с помощью компьютера по заданным алгоритмам; накопление информации на машиночитаемых носителях; доставку информации в любую точку без существенных ограничений во времени и расстоянии; возможность цифровой обработки информации в результате динамичного развития 55 микропроцессорной техники; внедрение Internet-технологий для построения сервис-ориентированных систем. Метод мониторинга гидротермического режима ГТС АЭС представлен на рис. 3.1. Рисунок 3.1 − Метод мониторинга гидротермического режима ГТС АЭС Проверка данных на адекватность нет да Начало Запуск резервного элемента системы Регистрация устранения ошибки Сообщение об ошибке оператору Прием показаний с ПИП от 1 до N Регистрация данных в БД Вывод данных оператору Анализ данных Визуализация результата Устранение ошибки оператором Сообщение об ошибке оператору Вывод зарегистрированных ошибок на устранение Конец нет Регистрация ошибки в БД Автоматическое восстановление системы нет да Система исправна? да 56 Технические средства рассматриваемой системы должны обладать надежностью, которая в свою очередь определяется такими свойствами, как работоспособность, безотказность, долговечность и сохраняемость. Поэтому в первую очередь необходимо проверить ИИС на исправность (работоспособность). 3.1.1 Проверка системы на исправность. Данная процедура подразумевает опрос каждого отдельного элемента системы, а именно: − опрос ПИП; − проверку связи с БД и проверку ее на целостность; − проверку системы регистрации данных. Если состояние системы таково, что она нормально выполняет заданные функции в соответствии с параметрами, регламентированными в технической документации, то можно переходить на следующий этап – опрос ПИП. В противном же случае следует выполнить регистрацию ошибки в БД и произвести попытку автоматического восстановления системы. Запуск резервного элемента и регистрация устранения ошибки позволят продолжить работу. Неисправность системы отображается в снижении производительности или ее функциональных возможностях, блокировки доступа к некоторым информационным ресурсам. Нарушение работоспособности системы может быть вызвано, как случайным, так и преднамеренным вмешательством, которое в той или иной степени влияет на процесс функционирования системы. К случайным вмешательствам относятся: − аварийные ситуации из-за отключения электрического питания; − аварийные ситуации из-за стихийных бедствий; − отказы или сбои в работе электрических схем; − ошибки в программировании; 57 − ошибки в работе обслуживающего персонала. Надежность хранения информации в БД – важнейший аспект функционирования ИИС. Это требование предполагает, в частности, возможность восстановления согласованного состояния БД после любого рода аппаратных и программных сбоев. Для выполнения восстановлений необходима некоторая дополнительная информация, которая поддерживается в виде журнала изменений БД [96]. Поскольку основой поддержания целостного состояния БД является механизм транзакций, который реализован путем «временного сохранения» всех изменений и дальнейшего применения этих изменений, как единого целого, то журнализация и восстановление тесно связаны с понятием транзакции. Общими принципами восстановления являются следующие [97, 98]: − результаты зафиксированных транзакций должны быть сохранены в восстановленном состоянии БД (т.е. должно поддерживаться свойство долговечности (durability) транзакций); − результаты незафиксированных транзакций должны отсутствовать в восстановленном состоянии БД (в противном случае состояние БД могло бы оказаться не целостным). Это и означает, что восстанавливается последнее по времени согласованное состояние БД. Возможны следующие ситуации, при которых требуется производить восстановление состояния БД [96]: 1. Индивидуальный откат транзакции, обеспечивающий аннулирование всех изменений данных, которые были сделаны операторами SQL в теле текущей незавершенной транзакции. Тривиальной ситуацией отката транзакции является ее явное завершение оператором ROLLBACK. Возможны также ситуации, когда откат транзакции инициируется системой. Примерами могут быть возникновение исключительной ситуации в 58 прикладной программе (например, деление на ноль) или выбор транзакции в качестве жертвы при разрушении синхронизационного тупика. Для восстановления согласованного состояния БД при индивидуальном откате транзакции нужно устранить последствия операторов модификации БД, которые выполнялись в этой транзакции. 2. Восстановление после внезапной потери содержимого оперативной памяти (мягкий сбой). Такая ситуация может возникнуть при аварийном выключении электрического питания, при возникновении неустранимого сбоя процессора (например, срабатывании контроля основной памяти) и т.д. Ситуация характеризуется потерей той части БД, которая к моменту сбоя содержалась в буферах оперативной памяти СУБД. 3. Восстановление после поломки основного внешнего носителя БД (жесткий сбой). Эта ситуация при достаточно высокой надежности современных устройств внешней памяти может возникать сравнительно редко, но, тем не менее, СУБД должна быть в состоянии восстановить БД даже и в этом случае. Основой восстановления является архивная копия и журнал изменений БД [99]. Если после обнаружения неисправности система не поддается автоматическому регулированию, оператору выдается сообщение об ошибке, после чего он должен устранить неполадку. 3.1.2 Прием информации с ПИП. Следующий этап – прием показаний с ПИП после которого выполняется регистрация этих данных в БД. Далее запускается модуль проверки данных на адекватность, т.е. проверяется соответствуют ли параметры заданному диапазону. Тем самым это позволяет исключать грубые погрешности и промахи. В случае обнаружения такого несовпадения оператору выводится сообщение об ошибке. Если информация является корректной, то происходит ее анализ посредством использования специализированного ПО с последующей визуализацией результатов. 59 Обеспечение достоверности данных, собранных узлами сети, является одной из важнейших задач БСС. Такая сеть выполняет функции сбора информации, ее оценки и вычисления единого результата, обрабатывая данные, полученные от нескольких близлежащих друг к другу Ф-узлов (сенсоров). Обобщение данных повышает точность и достоверность зарегистрированных Ф-узлами событий, понижая при этом вероятность появления ложных тревог и «пропавших» объектов наблюдения [100]. Такое обобщение направленно на минимизацию эффекта искажения информации, принятой от отдельного Ф-узла. Из этого можно сделать вывод, что увеличение количества сенсоров, т.е. Ф-узлов, в выбранной области мониторинга повысит точность обобщенных данных. Однако повышенная плотность размещения Ф-узлов может быть нежелательна из-за увеличения объема трафика, стоимости БСС, понижения общего времени работы БСС. 3.1.3 Основные компоненты ИИС. Информация об объекте мониторинга посредством множества ПИП преобразуется в электрическую форму и передается на средства измерения и преобразования информации, в которых сигналы подвергаются обработке, измерению и аналого-цифровому преобразованию. Затем сигналы передаются на ЭВМ для обработки по определенным программам, а также на средства отображения информации для индикации или регистрации. Устройство формирования управляющих внешних воздействий посредством исполнительных устройств (ИУ) воздействует на объект исследования для управления и внесения возможных доступных корректирующих действий в исполняющие механизмы. Вычислительную часть рассматриваемой системы образует свободно программируемая ЭВМ с развитым программным математическим обеспечением (ПМО). Вычислительная машина управляет в ИИС всеми процессами сбора и обработки информации [101-103]. Программными компонентами ИИС являются системное программное 60 обеспечение (программы, обеспечивающие работу системы в диалоговом режиме, проверку работоспособности ИИС, а также управление измерительными компонентами и обменом информацией между ними) и прикладное программное обеспечение (типовые программы обработки измерительной информации, планирование эксперимента, метрологического обслуживания ИИС). Изменение структуры и методов обработки измерительной информации программным путем позволяет легко приспосабливать ИИС к особенностям объекта исследования [102]. Создание ИИС для мониторинга гидротермических параметров оборотной циркуляционной воды на АЭС позволит:  расширить функциональные возможности в отношении сбора, адаптации, распределения за счет перепрограммирования в процессе обработки формируемых массивов измерительной информации и управления сложными автоматизированными комплексами и системами;  повысить такие показатели, как точность и достоверность измерений за счет современной статистической обработки измерительных данных с учетом влияния внешних факторов;  обосновывать и оперативно принимать решения;  обеспечить высокую степень автоматизации, определяющую известную степень самостоятельности поведения системы. На вычислительные средства, используемые в измерительной аппаратуре, могут быть возложены следующие функции [101]:  реализация МИ и хранение планов проведения эксперимента в зависимости от полученных результатов;  хранение программ реализации алгоритмов обработки полученной измерительно информации;  фильтрация, выявление и устранение отклонений сигналов от заданного уровня; 61  внесение поправок;  учет влияния внешних факторов;  вычисление результатов косвенных, совокупных и совместных измерений;  определение статистических характеристик измеряемых величин;  адаптация, оценка достоверности результатов измерений и т.д.;  накопление и хранение полученной информации;  сервисная обработка измерительной информации (представление в виде таблиц, графиков, моделей и др.);  управление блоками с целью организации запросов, очередей, приоритетов, диалогового режима с операторами;  обращение к памяти;  контроль работоспособности блоков, поверка метрологических характеристик. Одним из важных компонентов ИИС являются устройства сопряжения, содержащие в своем составе микропроцессорные средства и обеспечивающие соединение узлов и блоков как друг другом, внутри СИТ, комплексов и систем, так и с внешними устройствами систем управления технологическими процессами и объектами [101, 104]. В общем случае использование в качестве управляющего устройства вычислительной машины позволяет автоматизировать процедуры прохождения измерительной информации, начиная от ПИП физических величин и до момента принятия решения на их основе. ИИС в настоящее время приобретают особо важное значение в развитии современных средств измерений, поскольку расширяют их функциональные возможности и улучшают метрологические характеристики. Применение вышеописанных принципов позволяет повысить эффективность автоматизированных систем управления сложными системами, к которым относятся водоемы-охладители АЭС [105, 106]. 62 Рассмотрим в качестве примера систему наблюдения за метеорологическими параметрами и гидротермическим режимом ГТС ЗАЭС. Территория ЗАЭС относится к районам с нарушенными условиями однородности распространения выбросов. Динамическое и термическое воздействие Каховского водохранилища, формирование бризовой циркуляции, предопределили отнесение этого района к областям со сложной орографией [107]. Контроль гидрометеорологических параметров окружающей среды осуществляется непрерывно, что дает возможность фиксировать опасные и особо опасные атмосферные явления. При этом применяется автоматизированный метеокомплекс, разработанный Севастопольским гидрометеорологическим институтом, измеритель количества осадков Niederschlagssensor nach Hellmann фирмы «Lambrecht», а также психрометрическая будка, гололедный станок и осадкомер Третьякова, расположенные на стационарной метеоплощадке [108]. В состав метеокомплекса входят измерительные преобразователи температуры, атмосферного давления, градиента температуры, которые измеряют данные на высоте 40 м. Измерения температуры и влажности воздуха на высоте 2 м проводится в психрометрической будке с помощью аспирационного психрометра, максимального и минимального термометров. Рассчитываются характеристики влажности (упругость водяного пара, относительная влажность, недостаток насыщения, точка росы) по психрометрическим таблицам. Количество атмосферных осадков определяется осадкомером Третьякова. Высота снежного покрова – снегомерными рейками. Давление измеряется барометром-анероидом «БАММ», производятся расчеты по приведению давления к уровню моря и определению 63 барометрической тенденции. Наблюдения за облачностью (формой, высотой, количеством), гололедно-изморозевыми явлениями, атмосферной дальностью видимости, атмосферными явлениями проводятся визуально. Расчет категорий устойчивости атмосферы проводится методом Пэскуилла. Скорость, направление и максимальный порыв ветра определяются при помощи анеморумбографа М63-МР, ПИП которого расположены на высоте 10 . Наблюдения за температурным режимом и работой охладителей циркуляционной системы, а также контроль их параметров проводится ежедневно, в частности, измерение температуры воды около насосной станции № 42 проводится два раза в сутки в 06:00 и в 18:00 при помощи стеклянного жидкостного термометра ТМ­6 с ценой деления 0,2 ºС и диапазоном измерений от - 30 ºС до + 50 ºС. Также ежедневно проводятся измерения уровня воды в контрольных точках гидротехнических сооружений, а именно: − в водоприемном ковше сооружения подпитки; − в канале подпитки; − в пруде­охладителе на сооружении продувки; − в Каховском водохранилище. Измерения уровней воды производятся по рейкам для контроля уровня воды, с пределами допускаемой погрешности ± 5 мм, и диапазоном измерений от нуля до 2000 мм. Измерения уровней производить с точностью до ± 1 см [107]. Как видно из представленных данных, на ЗАЭС отсутствует автоматизированная система мониторинга гидротермического режима эксплуатируемых ГТС, а также единая БД метеорологической информации, что, в свою очередь, затрудняет системную обработку данных и как следствие, приводит к невозможности их получения в реальном масштабе 64 времени. Это делает невозможным выполнение точного прогноза температурного режима воды на ГТС АЭС. Это все свидетельствует о необходимости внедрения ИИС, которая позволила бы осуществлять измерения, обработку и хранение данных гидрометеопараметров в реальном масштабе времени. Кроме этого, ИИС представляют собой автоматизированные средства измерения и обработки данных. Они предназначены для применения на сложных объектах, к числу которых относятся ГТС АЭС. Возможность применять гибкие модульные программные обеспечения в ИИС позволяет не только обрабатывать результаты измерения, но и в некоторой степени управлять самим процессом измерения, а также в случае необходимости, оказывать управленческое воздействие на объект исследования. Выполнение измерений в реальном масштабе времени с автоматизированной системой опроса ПИП позволит обеспечить достоверный дистанционный контроль за наблюдаемыми параметрами. Таким образом, в связи с отсутствием автоматизированной системы мониторинга гидротермического режима эксплуатируемых ГТС, а также единой базы данных метеорологической информации возникает необходимость создания и внедрения в ГТС АЭС такой ИИС. 3.2 Выбор и обоснование средств разработки программного комплекса Мониторинг водных объектов АЭС должен включать непрерывные наблюдения, а также регистрацию основных параметров, для дальнейшей обработки и анализа данных с целью определения и предсказания момента перехода в предельное состояние [109]. Для проведения качественного мониторинга водных объектов АЭС необходима разработка и внедрение инновационных информационных технологий для создания современных 65 систем накопления, обработки и хранения информации. Прогрессивное развитие техники вызвало появление новых программных продуктов. С каждым годом внедряется все большее и большее количество языков программирования. Все они ориентированы, прежде всего, на целевую аудиторию [110]. Проведенный анализ [111-113] показал, что в настоящее время Internet- технологии являются основой Web-концепции построения систем дистанционного управления. Наибольший интерес представляют Web- приложения, основанные на технологии создания клиентского интерфейса, а именно PHP, HTML5, CSS3, JavaScript, так как это значительно позволяет расширить функциональные возможности программных продуктов: сохраняется легкость чтения кода компьютером и ясность исполнения различных манипуляций пользователем, сохраняется свойство кроссплатформенности, доступности и простоты использования ресурса наряду со сравнительно небольшой стоимостью к доступу информации. Учитывая вышеперечисленное, оптимальным подходом к разработке модуля обработки информационного потока гидротермических параметров водоемов-охладителей АЭС и др. открытых ГТС является использование языков программирования PHP (Preprocessor HyperText) и JavaScript, технологии Ajax (Asynchronous Javascript and XML), гипертекстового языка разметки HTML (HyperText Markup Language), таблиц стилей CSS (Cascading Style Sheets), СУБД MySQL. Также целесообразно применять SVG- технологию для создания интерактивной карты водоема-охладителя чтобы визуализировать распределение контрольных точек. 3.2.1 Язык программирования PHP. PHP − язык программирования, используемый на стороне Web-сервера для динамической генерации HTML- страниц. Об этом говорит и расшифровка его названия: PHP – Personal HyperText Processor [114]. Он один из немногих языков программирования, 66 созданных специально для разработки Web-приложений. Поэтому этот язык включает в себя все функции, необходимые именно для работы на Web- сервере. Поэтому он лишен избыточности, свойственной многим его конкурентам [115]. Важной особенность PHP является то, что его команды включаются в обычные HTML-страницы с помощью специальных тегов, которые и заставляют выполнять на сервере нужные действия. Программам на PHP не нужны специальные CGI-директории с особыми правами доступа. Более того, на одной страничке можно произвольно чередовать "простой" HTML и PHP-код. Несомненным достоинством PHP в осуществляемой разработке является то, что он [116, 117]: − интегрируется практически со всеми современными Internet- технологиями. PHP поддерживает большинство современных Web- протоколов: IMAP, FTP, POP, XML, SNMP и другие. Также реализована поддержка со следующими системами управления базами данных (СУБД): MySQL и MS SQL Server, PostgreSQL и Oracle, Sybase и Interbase [115]; − включает в себя огромное количество встроенных функций: обработки строк и массивов, работы с файловой системой и с HTTP, электронной почтой, датой и временем, кириллицей и другими национальными алфавитами. Благодаря этому многие алгоритмы, требующие в большинстве языков написания емкого программного кода, реализуются на PHP вызовом одной функции; − является языком программирования с динамической типизацией, не требующим указания типа при объявлении переменных, также как и самого объявления переменных. Преобразования между скалярными типами зачастую осуществляются неявно без дополнительных усилий. Основными конкурентами PHP являются ASP (Active Server Pages) от компании Microsoft и ColdFusion от компании Allaire. Одноко, по сравнению 67 с ними PHP имеет ряд преимуществ, в частности: − обладает высокой производительностью. PHP-приложения работают быстрее, чем ASP. − функциональностью. Разработку PHP-приложения можно отделить от разработки Web-страницы, а это упрощает работу и для программиста, и для дизайнера. − стоимостью. Язык PHP является абсолютно бесплатным. − простотой в использовании. Программисты, имеющие опыт программирования на распространенных языках быстро поймут синтаксис PHP. − переносимостью. Один и тот же PHP-код можно использовать как в среде Windows, так и на платформах UNIX. Все это и обусловило то, что PHP был выбран в качестве языка создаваемого комплекса для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС. 3.2.2 Язык гипертекстовой разметки HTML. HTML (от англ. HyperText Markup Language, «язык гипертекстовой разметки») – это фундаментальная, базовая технология Internet. HTML не является языком программирования, это язык разметки текста, использует специальные операторы – тэги (tag) или, другое название, дескрипторы (descriptor) для разметки текстового документа. Эти отметки указывают в каком виде будет выведен текстовый или иной элемент в окне браузера [118, 119]. HTML позволяет формировать на странице сайта текстовые блоки, добавлять к ним изображения, организовывать таблицы, управлять воспроизведением цвета, организовывать гиперссылки с переходом к другим разделам сервера или обращаться к другим ресурсам Internet, а также компоновать все эти элементы между собой. Документы, созданы только средствами HTML имеют расширение .htm или .html. Одной из основных 68 функциональных особенностей языка HTML, благодаря которой он и получил свое название, является гиперссылка [118]. Гиперссылка (Hyperlink) – это базовый функциональный элемент HTML-документа, который реализует связь определенного объекта Web- страницы с другим объектом. В качестве гиперссылки может использоваться как фрагмент текста, так и графический объект, а саму гиперсвязь можно устанавливать как между объектами одного сайта, так и между объектами, которые размещены на различных сайтах Internet. Такой подход позволяет не только структурировать информацию, но и получать быстрый доступ к необходимому разделу, сайту или конкретной Web-страницы. Язык HTML интерпретируется браузерами и отображается в виде документа в удобной для исполнителя форме. Наиболее популярными на сегодняшний день браузерами являются Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Internet Explorer и Safari, а также Amigo и Яндекс и др. [119-121]. Учитывая, что именно язык HTML является фундаментальной технологией гипертекствой разметки в Internet, его целесообразно использовать для разработки современной ИИС. 3.2.3 Язык программирования JavaScript. JavaScript − прототипно- ориентированный сценарный язык программирования, являющийся диалектом языка ECMAScript и обычно использующийся как встраиваемый язык для программного доступа к объектам приложений. Наиболее широкое применение находит в браузерах в качестве языка сценариев для придания интерактивности Web-страницам [122]. Этот язык спроектирован на основе простой парадигмы. В основе концепции лежат объекты, состоящие из набора свойств. Свойство состоит из имени и значения ассоциированного с этим именем. Значением свойства может быть функция, которую называют методом объекта. В дополнение к встроенным в браузер объектам, можно также определять свои собственные [123, 124]. 69 Важной особенностью JavaScript является объектная ориентированность. Для этого языка программирования объект выступает в роли самостоятельной единицы, имеющей свойства и определенный тип [122]. Программисту доступны многочисленные объекты, такие как документы, гиперссылки, формы, фреймы и тому подобное. Объекты характеризуются описательной информацией (свойствами) и возможными действиями (методами). Несмотря на то что JavaScript является объектно-ориентированным языком используемое прототипирование обуславливает отличия в работе с объектами по сравнению с традиционными класс-ориентированными языками. Кроме того, этот язык имеет ряд свойств, присущих функциональным языкам − функции как объекты первого класса, объекты как списки, карринг, анонимные функции, замыкания. Все это придаёт языку дополнительную гибкость. JavaScript используется в клиентской части Web-приложений: клиент- серверных программ, в котором клиентом является браузер, а сервером − Web-сервер, имеющих распределённую между сервером и клиентом логику. Обмен информацией в Web-приложениях происходит по сети. Одним из преимуществ такого подхода является тот факт, что клиенты не зависят от конкретной операционной системы пользователя, поэтому Web-приложения являются кроссплатформенными сервисами [124]. Основные архитектурные черты этого языка: динамическая типизация, автоматическое управление памятью, прототипное программирование, функции как объекты первого класса, что, безусловно, немаловажно для разрабатываемого программного комплекса для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС. 3.2.4 Каскадные таблицы стилей CSS. CSS (англ. Cascading Style Sheets − каскадные таблицы стилей) − это технология описания внешнего 70 вида документа, созданного средствами HTML, XML и XHTML [125, 126]. CSS используется для задания цветов, шрифтов, расположения элементов страницы и тому подобное. До появления CSS оформление Web- страниц указывалось непосредственно в HTML-коде страницы. Однако, с появлением CSS стало возможным принципиальное разделение содержания и представления документа. За счет такого нововведения стало возможным легкое применение единого стиля оформления для нескольких страниц сайта, а также быстрое изменение этого оформления. В CSS могут задаваться при помощи селекторов не только одиночные элементы, но и элементы, являющиеся потомками, дочерними или сестринскими элементами других элементов [127]. Кроме того, CSS позволяет представлять один и тот же документ в различных стилях или методах вывода, таких как экранное и печатное представление [125]. Можно выделить следующие преимущества использования каскадных таблицей стилей, а именно [127-129]: − применение нескольких вариантов дизайна страницы для разных устройств просмотра. Например, для отображения на экране монитора – дизайн будет рассчитан на большую ширину. При печати документа не будет распечатано меню сайта, а в случае просмотра в мобильном компьютере или телефоне, меню будет выведено после содержания страницы. − уменьшение времени загрузки страниц сайта за счет переноса правил представления данных в отдельный CSS-файла. В этом случае браузер загружает только структуру документа и данные, содержащиеся на странице. CSS-файл с правилами представления этих данных загружается браузером только один раз и сохраняется в кэше браузера. − простота дальнейшего изменения дизайна. Не нужно исправлять каждую страницу, достаточно лишь изменить несколько правил в CSS-файле. − дополнительные возможности оформления. Например, с помощью CSS-правил можно применить обтекание определенного блока текстом или 71 сделать так, чтобы меню фиксировано находилось в определенном месте при перелистывании страницы. К недостаткам, в свою очередь, можно отнести то, что различные браузеры могут разными способами интерпретировать правила CSS, и соответственно, по-разному отражать одни и те же фрагменты страницы [127]. Однако, все возможности, которые доступны посредством использования CSS обуславливают необходимость использовать его при разработке программного комплекса, содержащего большие объемы текстовой и графической информации на разных Web-страницах. 3.2.5 Сервер базы данных MySQL. БД – это совокупность связанных данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования, независимо от прикладных программ. БД является информационной моделью предметной области. Обращение к БД осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД). СУБД обеспечивает поддержку создания БД, централизованного управления и организации доступа к ним различных пользователей [130]. Реляционная БД представляет собой набор таблиц, связанных между собой. Строка в таблице соответствует сущности реального мира. В результате анализа СУБД для обеспечения целостного отображения информации и ее интегрированного хранения была выбрана одна из наиболее эффективных СУБД – MySQL, которая обладает высоким быстродействием и производительностью, а также является многопользовательской системой, т.е. количество пользователей, которые могут с ней одновременно работать, не ограничено [131]. Наличие возможности хранить большое количество записей в таблицах обеспечивает создание крупных проектов. Также MySQL эффективна с точки зрения безопасности. Все это позволяет использовать данную СУБД при ведении мониторинга водных объектов АЭС. 72 Достоинством такой системы является поддержка языка запросов SQL, что делает возможным осуществление таких операций, как запись в БД параметров и значений, подлежащих постоянному наблюдению и контролю, а также их редактирование, извлечение или удаление из БД. Неоспоримым ее преимуществом является быстрая подготовка отчетов на основе информации, найденной в БД за нужный период. Немаловажный факт, что данная система распространяется бесплатно с использованием лицензии GNU [132, 133]. Применение визуального интерфейса PhpMyAdmin позволяет значительно упростить работу с БД: работать с MySQL можно не только в текстовом режиме, но и в графическом. MySQL является решением для малых и средних приложений. Входит в состав серверов WAMP, AppServ, LAMP и в портативные сборки серверов Денвер, XAMPP [131]. Обычно MySQL используется в качестве сервера к которому обращаются локальные или удалённые клиенты, однако в дистрибутив входит библиотека внутреннего сервера, позволяющая включать MySQL в автономные программы [133]. Гибкость СУБД MySQL обеспечивается поддержкой большого количества типов таблиц: пользователи могут выбрать как таблицы типа MyISAM, поддерживающие полнотекстовый поиск, так и таблицы InnoDB, поддерживающие транзакции на уровне отдельных записей. Более того, СУБД MySQL поставляется со специальным типом таблиц EXAMPLE, демонстрирующим принципы создания новых типов таблиц. Благодаря открытой архитектуре и GPL-лицензированию в СУБД MySQL постоянно появляются новые типы таблиц [134]. Таким образом, для проведения качественного мониторинга водных объектов АЭС целесообразно использовать СУБД MySQL для создания современной систем накопления, обработки и хранения информации. 73 3.3 Метод формирования единой базы данных метеорологической и гидротермической информации в ИИС мониторинга температурного режима ГТС Разрабатываемое специализированное ПО реализуется как Web- приложение для оперативного и распределенного доступа к информации. Это позволяет организовать доступ к приложению кроссплатформенно, без необходимости устанавливать дополнительное ПО на компьютеры конкретной организации (предприятия). Для АЭС, которая состоит из большого числа подразделений, а одна и та же информация может быть одновременно востребована сразу в нескольких структурах (гидроцех, метеоплощадка, насосная станция и т.д.) данный аспект является ключевым. Разработка программного комплекса для ИИС базируется на поэтапной реализации отдельных модулей, к числу которых относится: − разработка интерактивной карты; − создание и заполнение БД; − разработка ядра системы на MVC; − создание серверной части; − реализация выборки данных средствами MySQL, PHP и JavaScript; − разработка клиентской части и модуля визуализации результатов. 3.3.1 Разработка цифровой карты пруда-охладителя АЭС с применением SVG-технологии. Использование водотоков и водоемов в качестве водохранилищ-охладителей порождает ряд проблем инженерного, экологического, экономического и гидрологического характеров, решением которых является умение регулировать и прогнозировать их режимы, что практически невозможно без применения развитых методов и средств современных ИТ. На сегодняшний день наиболее перспективными методами обработки и усвоения экологической, картографической и другой количественной информации, являются методы, основанные на 74 использовании компьютерных геоинформационных технологий. Применение геоинформационных систем (ГИС), позволяющих проводить одновременный анализ многомерных данных с использованием электронных карт, упрощает процедуры экологического прогноза и оценку комплексного воздействия на природную среду, делает возможным оперативное выявление аномалий и принятие необходимых мер для их устранения. Одним из способов решения задач пространственного моделирования, комплексного мониторинга и экологического прогнозирования является использование мощных аналитических программных продуктов. Но часто для решения локальных задач нет смысла или необходимости тратить средства на приобретение, освоение и внедрение платформ универсального класса. В этом случае целесообразнее использовать упрощенное узкоспециализированное приложение, позволяющее решить вышеперечисленные проблемы. Особое внимание стоит уделить сети Internet, т.к. приложения для ГИС, доступны в любое время суток с практически любого устройства. Такой подход является хорошим дополнением к функциональному набору ИИС [146]. Разработка ИИС мониторинга гидротермических процессов в ГТС открытого типа с применением SVG-технологии может быть продемонстрирована на примере пруда-охладителя ЗАЭС, созданная интерактивная карта которого представлена на рис. 3.2. Первоначально, была выполнена оцифровка чертежа. Карта пруда- охладителя и всех сопутствующих ГТС была послойно отрисована в среде Autodesk AutoCAD (рис. 3.3). Использование данного ПО обусловлено тем, что этот векторный редактор позволяет создавать 2D примитивы без потери качества при масштабировании. Помимо прочего, оцифрованный чертеж не только содержит дополнительную информацию, но и становится доступным для дальнейшей работы с ним, в том числе редактирования и использования в других программа, посредством конвертации. 75 Рисунок 3.2  Цифровая карта пруда-охладителя ЗАЭС Рисунок 3.2  Послойная оцифровка карты в AutoCAD 76 После оцифровки карта была переконвертирована из формата *dwg в формат *svg, т.к. именно такое графическое представление картографической информации оптимально для Web-приложений. Данная процедура была реализована посредством программного продукта Adobe Illustrator. Также в этом приложении были добавлены ссылки, визуально представляющие собой контрольные точки замера температур, по нажатию на которые запускается php-скрипт, расположенный на сервере, создающий график, на основе показателей, содержащихся в БД (табл. 3.1). По умолчанию график генерируется за последние 30 дней, однако интерфейс ПО позволяет просматривать амплитуду температурных колебаний за любой период, начиная с момента фиксирования данных (01.01.2010). Таблица 3.1 – БД температурного режима ГТС ЗАЭС Д ат а и зм ер ен и я С р ед н ес у то ч н ая т ем п ер ат у р а К о л и ч ес тв о р аб о та ю щ и х н ас о со в ц и р к . си ст ем ы К о л и ч ес тв о р аб о та ю щ и х н ас о со в б р ы зг ал ьн ы х б ас се й н о в н а п л о ти н е К о л и ч ес тв о р аб о та ю щ и х б аш ен н ы х г р ад и р ен Температура, 0С С б р о сн о го к ан ал а П о д во д ящ ег о к ан ал а в р ай о н е Н С № 1 3 П о д во д ящ ег о к ан ал а в р ай о н е Н С № 3 3 П о д во д ящ ег о к ан ал а в р ай о н е Н С № 4 2 ( в ы х о д п р у д а- о х л ад и те л я) Градирни и брызгальные бассейны на плотине Н а в х о д е гр ад и р ен и б р ы зг ал ьн ы х б ас се й н о в н а п л о ти н е На выходе Б р ы зг ал ьн о го б ас се й н а № 1 Б р ы зг ал ьн о го б ас се й н а № 2 Г р ад и р н и № 1 Г р ад и р н и № 2 1 -0,1 14 1 - 26,0 17,5 16,5 18,5 24,0 16,0 - - - 2 0,9 15 1 - 27,5 20,1 19,5 21,5 25,0 17,0 - - - 3 1,1 16 1 - 28,2 21,0 20,1 22,0 23,7 15,5 - - - 4 1,3 16 1 - 28,8 21,4 21,0 22,8 24,5 16,5 - - - 5 4,0 17 1 - 30,1 23,2 22,3 23,6 26,3 17,0 - - - 6 3,8 17 1 - 30,6 22,9 22,1 22,9 26,7 17,0 - - - 7 5,9 18 1 - 30,2 23,5 22,9 24,1 27,1 17,5 - - - 8 5,2 18 1 - 31,2 24,2 23,7 24,9 27,4 17,5 - - - 9 6,1 18 1 - 30,9 24,7 23,6 25,0 26,6 17,0 - - - 10 9,4 20 1 - 33,6 26,1 25,2 26,4 28,2 18,2 - - - 11 8,8 20 1 - 34,2 25,0 24,0 25,8 28,9 17,7 - - - … … … … … … … … … … … … … … 31 7,6 18 1 - 33,5 25,0 23,9 25,3 27,7 17,3 - - - Также была добавлена возможность масштабировать карту и 77 использовать функцию интерактивного панорамирования изображения. При перемещении указателя мыши по видовому экрану происходит динамическое перемещение изображения в режиме реального времени. Т.к. данный формат изображения является векторным, его использование более предпочтительнее, чем растровые аналоги, потому как при масштабировании не теряется качество отображения. Но в отличие от растра, поддержка, осуществляемая браузерами, является неполной, что существенно усложняет процесс создания и интеграции приложения. Из-за того, что устаревшие браузеры по-прежнему пользуются популярностью, но при этом очень слабо поддерживают или же вообще не поддерживают данный формат, доступность приложения снижается. Так как данная проблема решается сравнительно легко (установкой современного браузера), этот недостаток не является существенным и им можно пренебречь. Таким образом, реализованная карта на основе SVG-технологии позволяет решить поставленные задачи. Внедрение данного продукта повышает эффективность работы специализированных служб ЗАЭС, а также облегчает труд персонала АЭС. 3.3.2 Создание и заполнение базы данных. Все данные в БД SQL хранятся в таблицах. Таблицы состоят из колонок, объединяющих значения одного типа, и строк – записей в таблице. Создание БД для системы «Мониторинг гидротермического режима ГТС АЭС» выполнялось в PhpMyAdmin, который представляет собой Web-интерфейс для администрирования СУБД MySQL. В БД вошло 4 таблицы: Температурные показатели. Технологические показатели. Показатели мощностей. Метеорологические параметры. На рис. 3.4 приведен пример создания таблицы БД «Температурные показатели». Помимо полей для температурных значений в контрольных точках ГТС были созданы следующие столбцы таблицы: дата измерения, температура окружающей среды, количество работающих циркуляционных 78 насосов, количество работающих насосов на брызгальных бассейнах на плотине, а также количество работающих градирен. Рисунок 3.4  Создание таблицы БД «Температурные показатели» По аналогии были сформированы другие таблицы. Наименование таблиц БД с их полями сведено в табл. 3.2. Таблица 3.2 – Наименование таблиц с полями для БД гидрометеорологических параметров ГТС АЭС № Наименование таблицы Список полей 1 2 3 1. Температурные показатели Id Дата замера Температура воздуха Кол-во работающих насосов цирк. Системы Кол-во работающих насосов брызгальных бассейнов на плотине Кол-во работающих башенных градирен Температура воды в сбросном канале Темп. воды в подводящем канале районе НС №13 Темп. воды в подводящем канале районе НС №33 Темп. воды в подводящем канале районе НС №42 Темп. воды на входе в градирни Темп. воды на выходе брызг. бассейна №1 Темп. воды на выходе брызг. бассейна №2 Темп. воды на выходе из градирни №1 Темп. воды на выходе из градирни №2 79 Продолжение табл. 3.2 1 2 3 2. Технологические показатели Id Дата замера Кол-во работающих насосов на БНС ЗаТЭС Кол-во работающих насосных станций цирк. системы Кол-во работающих насосов брызгалных полей на плотине Кол-во работающих насосов башенных градирен Уровень воды в сбросном канале Уровень воды в пруде-охладителе Уровень воды в подводящем канале Уровень воды в сбросном канале Уровень воды в Каховском водохранилище Расход продувки пруда-охладителя Расход подпитки пруда-охладителя 3. Метеорологические показатели Id Время Дата замера Направление ветра Скорость ветра Влажность Давление Температура воздуха 4. Показатели мощностей Id Дата замера Мощность на блоке №1 Мощность на блоке №2 Мощность на блоке №3 Мощность на блоке №4 Мощность на блоке №5 Мощность на блоке №6 Первоочередная задача, которая стояла при разработке данной системы – это заполнить БД данными за предшествующие года. Исходные данные были сохранены в формате .*xls (файлы Microsoft Excel). В связи с тем, что они были разнородными, т.е. отличались количеством строк, столбцов и структурой, для их извлечения предложено использовать стороннюю библиотеку «PHPExcell». Для каждого файла был разработан индивидуальный алгоритм считывания и обработки данных. Для заполнения созданной таблицы MySQL использовался скрипт php, в котором указывалась корневая директория, где хранятся файлы .*xls. После запуска скрипта, он рекурсивно сначала считывал файлы в массив, затем считывались вкладки файлов, после этого весь файл построчно считывался и заносился в таблицу. При этом каждая строка разбивалась на соответствующие данные. Результаты представлены на рис. 3.5. 80 Рисунок 3.5 – Заполнение таблицы БД «Температурные показатели» 3.3.3 Разработка ядра системы на MVC. Model-view-controller (MVC, «модель-представление-поведение», «модель-представление-контроллер», «модель-вид-контроллер») − схема использования нескольких шаблонов проектирования, с помощью которых модель данных приложения, пользовательский интерфейс и взаимодействие с пользователем разделены на три отдельных компонента таким образом, чтобы модификация одного из компонентов оказывала минимальное воздействие на остальные. Данная схема проектирования часто используется для построения архитектурного каркаса, когда переходят от теории к реализации в конкретной предметной области [ ]. Концепция MVC позволяет разделить данные, представление и обработку действий пользователя на три отдельных компонента: 81 1. Модель (англ. Model). Модель предоставляет знания: данные и методы работы с этими данными, реагирует на запросы, изменяя своt состояние, но не содержит информацию, как эти знания можно визуализировать. 2. Представление, вид (англ. View). Отвечает за отображение информации (визуализацию). Часто в качестве представления выступает форма (окно) с графическими элементами. 3. Контроллер (англ. Controller). Обеспечивает связь между пользователем и системой: контролирует ввод данных пользователем и использует модель и представление для реализации необходимой реакции. Важно отметить, что как представление, так и контроллер зависят от модели. Однако модель не зависит ни от представления, ни от контроллера. Тем самым достигается назначение такого разделения, которое позволяет строить модель независимо от визуального представления, а также создавать несколько различных представлений для одной модели. В табл. 3.3 представлен список директорий, представляющий собой структуру разработанного приложения. Таблица 3.3 – Список директорий разработанного специализированного ПО Наименование директории Назначение директории app/ основная директория (рабочее пространство) controllers/ Контроллеры models/ Модели views/ Представления extensions/ сторонние расширения config/ конфигурация (настройки) приложения core/ ядро приложения data/ файлы, описывающие БД bootstrap.php файл, регистрирующий автозагрузку классов и запускающий маршрутизатор assets/ javascript/ файлы javascrip css/ файлы css images/ Изображения 82 Точкой входа в приложение является файл index.php, который расположен на том же уровне, что и дериктории app/ и assets/. Директория app/ базовая директроия приложения, директория assets/ содержит ресурсы для работы ПО на стороне клиента. Основные файлы ядра находятся в директории core/. К ним относятся: 1. Файл: autoloader.php (класс Autoloader) − автоматичекая загрузка классов. Нет необходимости каждый раз в заголовке указывать, какие файлы нужно подключить. Загрузка классов осуществляется из файла map.php, который расположен в директории config. Файлы, которые были указаны: return array( 'Controller' => 'app/core/controller.php', 'Route' => 'app/core/route.php', 'View' => 'app/core/view.php', 'Model' => 'app/core/model.php', 'DB_Mysql' => 'app/core/db_mysql.php', 'DB_MysqlStatement' => 'app/core/db_mysql_statement.php' ); '<Имя класса>' => '<путь к файлу>' 2. Файл: controller.php (класс Controller) − представляет собой шаблон для создания контроллеров. Контроллеры необходимы для связывания модели и представления. 3. Файл: db_mysql.php (класс DB_Mysql) − осуществляет соединение с базой данных MySQL. Для того чтобы подключить приложение к БД используется файл db.php, расположенный в директории config. 4. Файл: db_mysql_statement.php (класс DB_MysqlStatement) – класс выполняет оберточную функцию для запросов. Общий пример для двух классов: $this->_db = new DB_Mysql( //Устанавливаем соединение с БД $this->_conf['login'], $this->_conf['password'], $this->_conf['db_name'], $this->_conf['host'] ); $stmt = $this->_db->prepare($query); //Выполняем запрос $stmt->execute($from, $to); $data = array_reverse($stmt->fetchall_assoc()); //результат запроса хранится в переменной $data 5. Файл: model.php (класс Model) − шаблон для создания моделей. Модели нужны для того чтобы осуществлять взаимодействие с БД, в том 83 числе, проверять данные на валидность, генерировать данные и т.д. 6. Файл: route.php (класс Route) − главный контроллер приложения. Именно благодаря ему, в приложении становиться возможным использование динамических url'ов. Его основная задача: разбиение url и вызов соответствующего контроллера. 7. Файл: view.php (класс View) − отвечает за представление данных, их внешний вид. Осуществляет генерацию html страниц. Таким образом, использование концепции MVC позволяет существенно уменьшает сложность больших приложений. Код получается гораздо более структурированным, и тем самым облегчается поддержка, тестирование и повторное использование решений. 3.3.4 Серверная часть. Связывание данных и представления осуществляется в контроллере, класс Controller_Model, в методе function action_index( ). Это функция вызывается по умолчанию. function action_index() //действие в контройллере по умочиниию (извлечение данных за фиксированный период) { @$from = $_GET['from'];// передача параметров в заголовке http-пакета @$to = $_GET['to']; $data = $this->model->get_data($from, $to); //получение данных из БД $this->view->generate('meteo_view.php', 'template_view.php', $data); //генерирование представления } Первый параметр переданный в функцию − это файл, содержащий код характерный только для вкладки «Метео». Второй параметр то же файл, который содержит код общий для всех вкладок кроме, вкладки «Карта». Это сделано с целью уменьшить объем кода и исключить повторения (принцип DRY). Третий параметр – это хеш-массив данных. Архитектура приложения основана на следующем соглашении: все контроллеры находятся в папке controllers, модели в models, а предсталения распологаются в директории views. Общий список файлов серверной части представлен на рис. 3.7. 84 Рисунок 3.7 – Файлы серверной части приложения Разработанное Web-приложение для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС состоит из набора контроллеров, моделей и видов. В табл. 3.4 перечислены контроллеры, которые управляют запросами пользователя (получаемые в виде запросов HTTP GET или POST, когда пользователь нажимает на элементы интерфейса для выполнения различных действий). Их основная функция – вызывать и координировать действие необходимых ресурсов и объектов, нужных для выполнения действий, задаваемых пользователем. Контроллер вызывает соответствующую модель для задачи и выбирает подходящий вид. Таблица 3.4 – Контроллеры в программном комплексе для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС Наименование файла Описание controller_main.php контроллер работы с картой controller_meteo.php контроллер с метеоданными controller_power.php показатели мощностей controller_tech.php технологические показатели controller_temp.php температурные показатели controller_ajax.php контроллер ajax запросов, серверная часть controller_404.php контроллер обработки ошибки 404. Если набрать адрес несуществующей страницы, то данный контроллер сгенерирует страницу уведомляющую пользователя, что данная страница не существует 85 Модель – это данные и правила, которые используются для работы с данными, представляющие концепцию управления приложением. Вся структура разработанного специализированного программного комплекса моделируется как данные, обрабатывающиеся определенным образом. Список файлов моделей с их описанием сведен в табл. 3.5. Таблица 3.5 – Модели в программном комплексе для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС Наименование файла Описание model_meteo.php модель метеоданных model_tech.php модель технологических показателей model_temp.php модель температурных показателей model_power.php модель показателей мощностей Модель дает контроллеру представление данных, которые запросил пользователь. Модель данных будет одинаковой, вне зависимости от того, каким образом необходимо представлять их пользователю. Поэтому можно выбрать любой доступный вид для отображения данных. Модель содержит наиболее важную часть логики разработанного приложения, которая решает основную задачу. Контроллер, в свою очередь, содержит в основном организационную логику для самого приложения. Для обеспечения различных способов представления данных, которые получены из модели используются Виды. Они могут выступать в качестве шаблона, который заполняется данными. Виды, используемые в разработанном приложение представлены в табл. 3.6. Таблица 3.6 – Виды в программном комплексе для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС Наименование файла Описание 404_view.php вид страницы уведомляющей пользователя о том, что страница не существует main_view.php вид главной страницы. Генерация заголовка и подвала страницы template_view.php общий вид для страниц, за исключением, главной. Генерация заголовка и подвала страницы map_template.php вид карты 86 Также были разработаны дополнительные файлы, отвечающие за специфическое представление и генерацию таблиц, кнопок и других элементов интерфейса разрабатываемого программного комплекса. Таблица 3.7 –Дополнительные файлы специализированного ПО для мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС Наименование файла Описание meteo_view.php представление вкладки «Метеоданных» power_view.php представление вкладки «Показателей мощностей» tech_view.php представление вкладки «Технологических параметров» temp_view.php представление вкладки «Температурные показатели» Таким образом, использования концепции MVC в разработанном ПО обеспечивает четкое разделение логики представления (интерфейса пользователя) и логики самого приложения. 3.3.5 Реализация выборки данных средствами MySQL, PHP и JavaScript. Для формирования сводных таблиц использовался класс Model, хранящийся в файле model.php и отвечающий за выборку данных из БД. Функция имеет название get_data. Если выбран определенный период, то выполняется запрос по умолчанию и из БД считываются данные, отвечающие условию, которые задает пользователь. Если период не задан, то таблица формируется автоматически из последние 900 записей БД. Результат выглядит следующим образом (рис. 3.6) Рисунок 3.6 – Фрагмент формирования таблицы «Температурные показатели» 87 Выборка данных была реализована средствами MySQL, PHP и JavaScript. Для написания запросов использовался код MySQL+PHP. Запросы генерируются динамически в зависимости от модели. Форма, позволяющая задавать период, за который будут выводиться данные, реализована средствами JavaScript и представлена на рис. 3.7 Рисунок 3.7 – Выборка данных из БД 3.3.6. Клиентская часть. Визуализация результатов. Интерактивная карта является мощным инструментом визуализации обрабатываемой информации. Свойство интерактивности реализовано посредством всплывающих подсказок, которые появляются на каждой контрольной точке при наведении курсора мышки. В первую очередь была разработана заготовка для всплывающей подсказки, которая представляет собой графический элемент в виде прямоугольника с закругленными углами. Текстовой информации данный объект не содержит. Это свое рода шаблон. Программный код реализации заготовки для всплывающих подсказок: 88 a b c d Алгоритм работы интерактивной карты состоит из следующих действий: 1. С каждой контрольной точки отправляется запрос серверу, чтобы получить последние данные с ПИП: function getData(evt, number, text, sensor){ evt.target.setAttribute("fill-opacity", "0.7"); var request = createRequest(); var url="http://test/ajax?sensor="+sensor; request.open("GET",url,true); request.onreadystatechange=function(){ if (request.readyState == 4) { if(request.status==200){ //update 2. Если сервер отвечает, то данные обрабатываются: var newTotal = request.responseText; objectjson=JSON.parse(newTotal); answer = 'Значение температуры t=' + objectjson[sensor]+"°C"; if(objectjson[sensor] == 0){ answer = 'Замер температуры не производился'; } 3. Пользователю показывается всплывающая подсказка: ShowTooltip(evt, number, text, answer, objectjson['MAX(date)']); }} }; request.send(null); } Инициализация заготовки всплывающей подсказки программно реализована следующим кодом: function init(evt) { if ( window.svgDocument == null ) { svgDocument = evt.target.ownerDocument; } tooltip = svgDocument.getElementById('tooltip'); tooltipChilds = tooltip.childNodes; tooltip_bg = svgDocument.getElementById('dataBox'); } 89 Результат работы интерактивной карты продемонстрирован на рис. 3.8. Рисунок 3.8 – Реализация всплывающей подсказки Функция, отвечающая за закрытие всплывающей подсказки function HideTooltip(evt) { tooltip.setAttributeNS(null,"visibility","hidden"); tooltip_bg.setAttributeNS(null,"visibility","hidden"); } Также были реализованы основные функции для работы с картой, такие как масштабирование, панорамирование, перемещение карты. Рассмотрим основные из них, а также приведем программный код их реализации. Курсор в виде «руки», когда пользователь наводит его на карту: svg:hover { cursor:url(../images/openhand_8_8.cur) 8 8, default; } Курсор в виде pointer – «руки с указательным пальцем»: a:hover { cursor:pointer; } Создание объекта запроса для ajax: function createRequest(){ try { return new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP"); } catch (e) { try { return new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } catch (ee) { } } if (typeof XMLHttpRequest!='undefined') { return new XMLHttpRequest(); } 90 } Функция, меняющая вид курсора на «сжатый кулак», когда зажатая левая кнопка мыши: function doAction(evt){ evt.target.setAttribute('style', "cursor:url('../images/closedhand_8_8.cur') 8 8, default"); key=true; ev = evt || event; firstY=ev.pageY; firstX=ev.pageX; } Функция меняющая курсор мышки на «раскрытую руку»: function undoAction(evt){ evt.target.setAttribute('style', "cursor:url('../images/openhand_8_8.cur') 8 8, default"); key=false; } Внутренняя функция, отвечающая за перемещение карты: function EventHendler(evt){ var event = evt || window.event; if(key===true){ y=event.pageY; x=event.pageX; parent.EventHendler(x,y,firstX,firstY); }} Такая нестандартная реализация функции, отвечающей за перемещение карты связана с тем, что страница «Карта» представляет собой svg-документ внутри html страницы. При наведении курсора на контрольную точку она подсвечивается и выводится всплывающая подсказка: function onSquare(text, evt){ getData(sensor); evt.target.setAttribute("fill-opacity", "0.7"); } Если убрать курсор с контрольной точки, то меняется цвет его и скрывается подсказка: function outSquare(evt){ HideTooltip(evt); evt.target.setAttribute("fill-opacity", "0.2"); } Внешняя функция, двигающая карту function EventHendler(x,y,x1,y1){ e=document.getElementById('map_container'); var scrollHeight = document.body.scrollHeight; var clientHeight = document.body.clientHeight; var scrollWidth = e.scrollWidth var clientWidth = e.clientWidth; height=scrollHeight-clientHeight; width = scrollWidth-clientWidth; 91 //window.scrollBy(x-x1,y-y1); //document.body.scrollTop=document.body.scrollTop+(y1-y); //-(document.body.scrollTop-y); e.scrollTop = e.scrollTop+(y1-y); e.scrollLeft=e.scrollLeft+(x1-x); //-(e.scrollLeft-x); } Функция, определяющая направление прокрутки колесика мыши: function findDirection(event) { var delta; // Направление скролла // -1 - скролл вниз // 1 - скролл вверх event = event || window.event; // Opera и IE работают со свойством wheelDelta if (event.wheelDelta) { delta = event.wheelDelta / 120; // В Opera значение wheelDelta такое же, но с противоположным знаком if (window.opera) delta = -delta; // В реализации Gecko получим свойство detail } else if (event.detail) { delta = -event.detail / 3; } // Запрещаем обработку события браузером по умолчанию if (event.preventDefault) event.preventDefault(); event.returnValue = false; return delta; } Функция масштабирования: в зависимости от направления прокрутки скролла карта увеличивается или уменьшается. function wheel(el){ var mp = document.getElementById('map'); var mpdoc = mp.getSVGDocument(); direction = findDirection(el.event); elem = document.getElementById('map'); if (direction > 0) { elem.style.width = elem.offsetWidth + 148 + 'px'; elem.style.height = elem.offsetHeight + 100 + 'px'; } else { if (el.offsetWidth >= elem.offsetWidth) return 0; elem.style.width = elem.offsetWidth - 148 + 'px'; elem.style.height = elem.offsetHeight - 100 + 'px'; } } Помимо интерактивной карты в разработанном программном комплексе мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС важное значение при визуализации результатов играют графики, которые представляют собой чертеж, состоящий из различных графических элементов, позволяющих наглядно обобщить числовые значения и показать 92 их зависимость друг от друга. Линейные графики и роза ветров реализованы с помощью JavaScript и технологии Canvas. Технология Canvas предоставляет примитивный интерфейс для рисования с помощью которого создается несколько основных функций для графических объектов: Линия this.Line = function(x1,y1,x2,y2,linewidth,strokestyle) Круг this.Circle = function(x1,y1,r,linewidth,strokestyle,fillstyle) Квадрат this.Rectangle = function(x1,y1,x2,y2,width,color) Цвет заднего фона this.setBgColor = function(bgColor) Текст fText: function(font,text,x1,y1) sText: function(strokestyle,font,text,x1,y1) Сетка create: function(begin1, end1, begin2, end2, step1, step2, linewidth, strokestyle) Программная реализация построения графиков имеет следующий вид: //кнопка скрытия/закрытия графиков var btn = document.getElementById(‘drowGraphic’); btn.onclick = function() { if (canvBox.style.display == “none”) { canvBox.style.display = “block” } else { canvBox.style.display = «none» } Рассмотрим инициализацию графика на примере значений среднесуточных температур: initGr(temp['date'], temp['air'], dataX, 'canv', 'Дата', 'Температура, °C', [{name:'температура воздуха'}, {color:'blue'}], min, max); } Функция для рисования остальных графиков имеет следующий вид: function drowGr(obj, dataX, data, color, name) { //var leg = [{name:name, color:color}]; obj.graphic.lineColor = color; //obj.graphic.Legend(leg); obj.graphic.buildGr(dataX, data); } Создание контейнера, содержащего холсты для графиков: var canvBox = document.getElementById('canvBox'); canvBox.style.display = 'none'; Создание холстов, на которых прорисовываются графики и роза ветров: 93 createCanv('graphicTemp', canvBox); - график температур createCanv('graphicWindSpeed', canvBox); - график скорости ветра createCanv('graphicWindDirection', canvBox); - роза ветров С помощью DOM осуществляется считывание и запись данных из таблицы в массивы, которые необходимы для построения графиков: for(var i=0;i10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cум 0,186 0,145 0,201 0,298 0,710 0,381 0,290 0,317 0,112 0,087 0,110 0,089 0,075 0,062 0,524 0,124 Снег с дождем Общая 0,197 % C ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 010 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cум 0,010 0,000 0,000 0,000 0,000 0,002 0,006 0,017 0,004 0,004 0,014 0,008 0,025 0,006 0,083 0,017 Морось Общая 0,932 % C ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 010 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cум 0,027 0,019 0,048 0,043 0,253 0,174 0,095 0,014 0,039 0,070 0,029 0,014 0,029 0,014 0,033 0,029 Туман Общая 1,327 % C ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 010 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cум 0,122 0,039 0,023 0,033 0,052 0,112 0,222 0,207 0,190 0,143 0,031 0,021 0,004 0,008 0,083 0,037 Повторяемость осадков по скорости и направлению ветра показана в таблице 3.14. Повторяемость категорий устойчивости атмосферы по скорости и направлению ветра представлены в таблице 3.15 Преобладающей в 2012 году является нейтральная категория устойчивости атмосферы. 109 Таблица 3.14 – Повторяемость категорий устойчивости по скорости и направлению Категория устойчивости А Общая 0,872 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,040 0,066 0,075 0,047 0,076 0,044 0,021 0,022 0,020 0,016 0,027 0,008 0,024 0,058 0,058 0,041 2<=U<3 0,019 0,027 0,016 0,032 0,047 0,020 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,003 0,012 0,019 0,015 0,011 3<=U<4 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4<=U<5 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 5<=U<7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7<=U<10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Категория устойчивости В Общая 10,670 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,259 0,387 0,362 0,275 0,534 0,346 0,325 0,313 0,214 0,290 0,319 0,181 0,142 0,182 0,377 0,263 2<=U<3 0,232 0,213 0,326 0,458 0,575 0,265 0,064 0,056 0,079 0,080 0,064 0,060 0,159 0,274 0,192 0,179 3<=U<4 0,061 0,077 0,071 0,154 0,385 0,127 0,019 0,007 0,052 0,041 0,023 0,020 0,113 0,219 0,203 0,080 4<=U<5 0,016 0,033 0,039 0,075 0,286 0,070 0,012 0,013 0,002 0,018 0,037 0,047 0,065 0,073 0,151 0,036 5<=U<7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7<=U<10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Категория устойчивости С Общая 14,121 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮ В ЮВ ЮЮ В Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 2<=U<3 0,329 0,392 0,276 0,190 0,709 0,251 0,150 0,108 0,129 0,230 0,209 0,188 0,167 0,196 0,399 0,329 3<=U<4 0,416 0,284 0,423 0,435 1,007 0,205 0,046 0,126 0,199 0,322 0,192 0,159 0,355 0,371 0,605 0,228 4<=U<5 0,214 0,119 0,145 0,267 0,535 0,131 0,045 0,190 0,120 0,178 0,237 0,163 0,418 0,320 0,647 0,179 5<=U<7 0,003 0,032 0,091 0,021 0,066 0,004 0,002 0,012 0,020 0,040 0,065 0,047 0,038 0,041 0,062 0,043 7<=U<10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Категория устойчивости D Общая 41,878 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,502 0,650 0,367 0,285 0,635 0,462 0,692 0,766 0,435 0,386 0,378 0,156 0,143 0,175 0,496 0,534 2<=U<3 0,591 0,597 0,627 0,530 0,867 0,424 0,694 0,662 0,487 0,576 0,570 0,217 0,247 0,274 1,021 0,540 3<=U<4 0,392 0,432 0,755 0,639 1,122 0,365 0,551 0,622 0,523 0,709 0,401 0,371 0,333 0,297 0,852 0,310 4<=U<5 0,255 0,236 0,093 0,194 0,624 0,289 0,382 0,416 0,388 0,466 0,264 0,224 0,230 0,222 0,481 0,190 5<=U<7 0,387 0,361 1,095 1,008 1,452 1,150 0,331 0,474 0,450 0,776 0,500 0,518 0,709 0,347 0,746 0,271 7<=U<10 0,006 0,008 0,137 0,160 0,198 0,270 0,078 0,038 0,027 0,171 0,120 0,135 0,133 0,070 0,059 0,017 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,004 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,034 0,004 0,004 0,004 0,008 0,000 110 Категория устойчивости Е Общая 16,267 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,110 0,116 0,049 0,038 0,188 0,108 0,156 0,135 0,112 0,089 0,116 0,019 0,021 0,021 0,146 0,152 2<=U<3 0,245 0,243 0,243 0,114 0,310 0,259 0,300 0,413 0,274 0,247 0,297 0,131 0,129 0,080 0,485 0,173 3<=U<4 0,428 0,350 0,439 0,373 0,553 0,262 0,335 0,348 0,247 0,394 0,240 0,238 0,240 0,188 0,764 0,376 4<=U<5 0,097 0,133 0,165 0,430 0,327 0,175 0,186 0,097 0,095 0,232 0,196 0,103 0,158 0,101 0,321 0,139 5<=U<7 0,017 0,038 0,137 0,148 0,371 0,357 0,143 0,118 0,051 0,076 0,032 0,025 0,036 0,127 0,065 0,017 7<=U<10 0,000 0,000 0,034 0,011 0,000 0,021 0,027 0,000 0,002 0,036 0,030 0,015 0,019 0,042 0,002 0,006 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,004 0,006 0,002 0,000 0,004 Категория устойчивости F Общая 16,191 % С ССВ СВ ВСВ В ВЮВ ЮВ ЮЮВ Ю ЮЮЗ ЮЗ ЗЮЗ З ЗСЗ СЗ ССЗ 0<=U<2 0,994 0,956 0,650 0,473 0,932 0,732 0,878 0,833 0,473 0,686 0,603 0,422 0,194 0,251 0,527 0,601 2<=U<3 0,443 0,618 0,435 0,270 0,441 0,306 0,352 0,388 0,217 0,304 0,515 0,312 0,137 0,143 0,576 0,340 3<=U<4 0,002 0,000 0,002 0,002 0,061 0,023 0,025 0,034 0,002 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4<=U<5 0,006 0,000 0,002 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,004 0,025 5<=U<7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7<=U<10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10<=U 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 А - предельно неустойчивая В - умеренно неустойчивая С - слегка неустойчивая D - нейтральная Е - слегка устойчивая F - умеренно устойчивая В 2012 году зафиксировано 23 дня с грозой. Средняя продолжительность гроз 70 мин. Максимальная продолжительность грозы зафиксирована 28 августа - 3 часа 20 мин. В 2012 году зафиксировано 7 случаев гололедно-изморозевых явлений. По данным годового отчета можно сделать выводы: - зима умеренно холодная. Первая половина января теплая. Со второй половины января началось значительное похолодание, которое продлилось до 23 февраля. Снежный покров сохранялся весь холодный период, но высота его не превысила 6 см. Первая декада декабря теплая, максимальная температура воздуха 1 декабря составила 15,5 ºС. Вторая и третья декады холодные. С 21 декабря до 25 декабря сохранялся устойчивый снежный покров, его высота составила 17 см. С 26 декабря началась оттепель. 111 Суточный максимум осадков (снег) 15,6 мм приходится на 22 декабря. Число малооблачных и ясных дней составило 23. Этой зимой господствовали ветры «В» направления; - весна умерено теплая. Март холодный. Последний день, когда температура воздуха опускалась ниже 0 ºС 27 марта (-0,6ºС). До 11 марта сохранялся неравномерный снежный покров. 26 марта был отмечен небольшой снег. Апрель и май теплые. Число малооблачных и ясных дней составило 43. Весной преобладал ветер «СЗ» направления; - лето жаркое. Самым жарким был июль и первая декада августа. В конце августа наблюдалось резкое похолодание и выпало значительное количество осадков (77,4 мм). Всего в августе зафиксировано 105.6 мм. Число малооблачных и ясных дней составило 63. Летом господствовал ветер «СЗ» направления; - осень умеренно теплая, сухая. Сентябрь и октябрь теплые. Сентябрь засушливый (выпало 1 мм осадков). 3.5.3 Метеорологические параметры за 1996-2012 г.г. Среднегодовые метеорологические данные за семнадцатилетний период работы группы контроля гидрометеорологических параметров представлены в таблице 5.6.6. Самым теплым отмечен 2007 год, наиболее холодным - 1997 год. Максимальная температура воздуха зафиксирована в августе 2010 года (39,8°С). Самая минимальная температура воздуха зафиксирована в январе 2006 года (-25,0 °С). 2011 год самый сухой за шестнадцатилетний период. Среднегодовое количество атмосферных осадков за шестнадцатилетний период (количество атмосферных осадков начали измерять с 1997 года) составило 478,2 мм. За семнадцатилетний период средняя скорость ветра 3,6 м/с, с преобладающим «северо-восточным» направлением. 112 Таблица 3.15 – Сводная таблица метеорологических данных за 1996- 2012 гг. Год Температура воздуха Сред. темпер Кахов. водох. Сред. темпер пруда- охлад. Сред. скор. ветра Макс. скор. ветра Относ . влажн возд. % Атмосф. давл. воздуха, мм.рт.ст. Колич. атмос. осад, мм. сред. макс. мин. сред. мак. мин. 1996 11,3 37,3 -17,0 13,3 21,2 3,9 15 65 768,2 775,9 758, 2 - 1997 9,6 32,2 -22,0 11,1 22,5 4,0 16 67 763,7 784,0 743, 5 501,0 1998 11,0 38,6 -13,5 11,4 23,8 4,1 13 70 759,8 779,8 744, 5 431,7 1999 11,7 38,7 -15,0 11,6 23,9 3,8 22 69 759,8 779,0 737, 9 493,8 2000 11,0 38,9 -22,5 11,5 23,5 3,7 20 70 760,1 777,6 737, 3 396,1 2001 11,1 37,4 -20,2 11,3 23,5 3,8 19 69 759,2 776,3 739, 8 501,7 2002 11,2 39,4 -16,3 11,8 23,4 3,7 22 68 758,0 779,2 742, 8 494,3 2003 10,0 33,7 -16,4 12,4 23,6 4,0 25 70 760,1 776,2 735, 1 514,6 2004 10,9 35,5 -13,1 12,0 23,8 3,9 19 75 757,7 777,1 739, 0 665,3 2005 11,3 37,6 -13,6 12,6 23,6 3,2 18 69 759,4 776,2 731, 4 505,3 2006 10,6 36,6 -25,0 14,5 23,7 3,2 19 71 757,8 776,3 738, 8 419,7 2007 12,5 39,7 -14,4 13,2 24,4 3,5 22 66 757,0 773,3 732, 2 378,8 2008 11,7 37,2 -16,5 14,6 24,5 3,3 - 71 758,3 778,5 727, 3 415,5 2009 11,9 38,4 -19,6 15,4 25,0 3,0 21 72 757,7 774,5 739, 5 502,0 2010 12,3 39,8 -22,1 17,7 22,2 3,2 18 72 757,8 777,6 737, 3 687,5 2011 11 36,7 -15,7 12,6 25 2,9 19 71 760,6 778,9 736, 7 337,9 2012 12,3 37,6 -21,5 15,6 25,5 3,1 20 70 761,0 778,1 742,7 406,2 среднее 11,3 39,8 -25 13,1 23,7 3,6 25 70 759,8 784,0 727, 3 478,2 Выводы раздела 3 В результате выполненных в разделе теоретических, экспериментальных исследований, а также метрологической обработки полученных результатов, показано, что: 1. Внедрение ИИС, использующих современные средства электронно- вычислительной техники, микропроцессорные системы управления и связи, экономико-математические методы, а также новые организационные принципы управления для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного управления соответствующим объектом (системой) позволяют 113 проводить адекватную оценку термического режима открытых ГТС и регулировать его, посредством подключения доп. гидроохладителей или за счет изменения режима работы энергоблоков АЭС (особенно актуально в летний период). Разработанный алгоритм мониторинга гидротермического режима ГТС АЭС, основанный на использовании современных IT, обеспечивает возможность автоматизированной обработки данных; накопление информации в БД, а также выполнение цифровой обработки и систематического анализа параметров с заданным уровнем точности. 2. Основой построения систем дистанционного мониторинга и упралвления являются Internet-технологии. Построение ИИС с использованием Web-концепции позволяет существенно расширить функциональные возможности программного комплекса. Для разработки специализированного ПО была выбрана такая среда программирования, как PHP, HTML5, CSS3, JavaScript. Использование этих сервисов обуславливает такие преимущества ПО, как кроссплатформенность, доступности и простоты использования ресурса наряду со сравнительно небольшой стоимостью к доступу информации. Разработка специализированного ПО для ИИС включала поэтапную реализацию отдельных модулей программы, к числу которых относится интерактивная карта, модуль данных (БД), ядро системы на MVC; серверная и клиентская часть, модуль визуализации результатов и принятия решений. Реализация мониторинга гидрометеорологических параметров ГТС АЭС как Web-приложение позволяет осуществлять оперативный доступа к информации. 3. В качестве метода проектирования Web-графики использовались SVG и Canvas – два независимых, хорошо дополняющих друг друга, хотя и различные по своей природе и происхождению сервиса. Как и любая технология, позволяющая создавать интерактивные карты в Web- приложениях, SVG имеет как положительные, так и отрицательные качества. 114 В результате проведенного анализа, можно сказать, что данная технология слабо удовлетворяет критериям создания глобальных интерактивных карт. Однако негативные стороны SVG в малых проектах незначительно влияют на результат программного продукта. Тем не менее на данный момент, векторные изображения в формате SVG являются лучшей альтернативой для использования в Web-приложениях, из существующих вариантов. При экспериментальном исследовании разработанной компьютерной модели, представляющей модернизированный и усовершенствованный вариант режимной карты работы оборудования ГТС с поправкой на ветер было доказано, что при северо-западном направлении ветра, скорость которого не менее 5 м/с и при температуре окружающей среды не более 25 0С можно высвободить как минимум один циркуляционный насос. Использование компьютерной модели режимной карты в качестве современного Web-приложения способствует не только оперативному, но и взвешенному, обоснованному решению. При этом снижается ошибка при принятии решения в результате человеческого фактора. Это обеспечивается за счет возможности одновременного доступа к программе сразу нескольких подразделений. 115 РАЗДЕЛ 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОГО КОМПЛЕКСА МОНИТОРИНГА ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АЭС 4.1. Моделирование работы программного комплекса Разработанный программный комплекс представляет собой Web- приложение, доступ к которому можно получить через любой браузер. Для этого следует в адресной строке прописать http://www.beyner.in.ua/meteo?from=&to= Вы перейдете на вкладку «Метеорологические показатели» (рис. 4.1), которая является составным элементом системы прогнозирования гидротермических показателей циркуляционной воды в гидротехнических сооружениях ЗАЭС. Рисунок 4.1 – Вкладка «Метеорологические показатели» 116 Далее необходимо выбрать нужный период. Здесь следует отметить, что БД содержит данные за 3 года с 2010 по 2012. Это нужно учитывать при выборе начальной и конечной даты. После нажатия кнопки «Отправить» автоматически сформируется сводная таблица за указанный период. Более наглядный результат можно получить, нажав на кнопку «График» (рис. 4.2). Рисунок 4.2 – Для визуализации результата нажав на кнопку «График» Результат продемонстрирован на рис. 4.3 Рисунок 4.3 – Значения температуры за указанный период 117 Помимо температуры окружающей среды на график выводятся значения скорости ветра (см. рис. 4.4). Рисунок 4.4 – Значения скорости ветра за указанный период Для визуального отображения направления ветра строится роза ветров (рис. 4.5). Рисунок 4.5 – Роза ветров Чтобы закрыть графики достаточно еще раз нажать кнопку «График». Прогноз погоды в районе расположения Запорожской АЭС на три дня можно посмотреть, нажав соответствующую кнопку «Прогноз», как показано на рис. 4.6. 118 Рисунок 4.6 – Для просмотра прогноза погоды нажать соответствующую кнопку Откроется прогноз погоды, как показано на рис. 4.7 Рисунок 4.7 – Прогноз погоды на три дня в г. Энергодар Рассмотрим вкладку «Температурные показатели» (рис. 4.8), которая является составным элементом системы прогнозирования гидротермических показателей циркуляционной воды в гидротехнических сооружениях ЗАЭС. 119 Рисунок 4.8 – Вкладка «Температурные показатели» Далее необходимо выбрать нужный период. Здесь следует отметить, что БД содержит данные за 3 года с 2010 по 2012. Это нужно учитывать при выборе начальной и конечной даты. Рисунок 4.9– Выбор периода После нажатия кнопки «Отправить» автоматически сформируется сводная таблица за указанный период. Более наглядный результат можно получить, нажав на кнопку «Показать график» (см. рис. 4.10). 120 Рисунок 4.10 – Для визуализации результата нажав на кнопку «График» Результат продемонстрирован на рис. 4.11. Рисунок 4.11 – Значения температуры за указанный период Чтобы закрыть графики достаточно нажать кнопку «Скрыть график». Чтобы сформировать отчет за выбранный период в виде таблице Excel достаточно нажать кнопку «Отчет», как показано на рис. 4.12. 121 Рисунок 4.12 – Чтобы сохранить данные в таблицу Excel нажать «Отчет» В результате автоматически сформируется отчет, запишется в таблицу Excel и сохраниться на ваш компьютер в папку «Загрузка». Пример сформированного отчета показан на рис. 4.13. Рисунок 4.13 – Сформированный отчет Таким образом, разработанный модуль позволяет обрабатывать большой поток данных и предоставлять их пользователю в удобном для него виде. 122 4.2. Оценка погрешности и эффективности разработанной системы мониторинга Прежде чем вводить в эксплуатацию разработанную ИИС мониторинга гидротермических параметров открытых ГТС следует выполнить оценку погрешности всей системы, а также рассчитать ее эффективнотсь. Отрицательный результат хоты бы одного из этих расчетов поставит под сомнение возможность внедрения предложенной системы. 4.2.1 Оценка погрешности, предложенной ИИС. Показатели достоверности получаемых результатов (абсолютная или относительная погрешность, вероятности ошибочных решений и др.) и их предельные значения задаются при постановке задачи. При оценке достоверности получаемых данных учитывались следующие факторы: 1. Аппаратные погрешности измерительного канала (ИК), приводящие к аппаратным погрешностям ИИС. 2. Отличие выбранных алгоритмов вторичной обработке от идеальных, приводящие к методической погрешности. 3. Дискретизацию исходных данных, приводящую к специфической методической погрешности. Из рассмотрения была исключена неопределенность измерения параметров из-за неадекватности математической модели, поскольку она может быть определена только на основе экспериментальных данных, полученных на реальном объекте. Погрешность вычислений на ЭВМ не учитывалась, т.к. она может быть на порядки меньше значений, представляющих практический интерес. Погрешности измерения и преобразования информации являются случайными величинами, подчиняющимися определенным законам распределения. Для оценки погрешности на входе микроконтроллера МК 2 2 вхi  , можно воспользоваться следующим выражением, записанным для 123 цепочки аппаратных средств i-го канала измерения [153]: 2 АЦП 2 ф 2 ус 2 норм 2 датч 2 вх iiiiii   . (4.1) В выражении (4.1) предполагается, что погрешности отдельных аппаратных блоков не зависят друг от друга, а их величины определяются классом точности каждого аппаратного средства. Наиболее ответственными блоками с точки зрения вносимых погрешностей будут ПИП и АЦП, поскольку в качестве нормализатора, усилителя и фильтра целесообразно выбрать высокоточные аппаратные средства, стоимость которых не существенно повлияет на общую стоимость отдельного узла, но при этом позволит пренебречь их влиянием на точность канала измерения. Нормализаторы представляют собой резисторы, включаемые как потенциометры. Их погрешность будет тем меньше, чем выше класс точности, и в сравнении с другими погрешностями ею можно пренебречь. В качестве усилителей использован прецизионный операционный усилитель с коррекцией дрейфа нуля и с полосой пропускания до 50 Гц. Требуемый коэффициент усиления зависит от уровня сигнала на входе усилителя и от расстояния, на которое передается сигнал [154]. Для фильтрации помех промышленной частоты используются одно- или двухзвенные RC-фильтры (интегрирующие цепочки) Полоса пропускания прf такого фильтра зависит от времени опроса ПИП i T опр [155]: iопр Т f 2,0пр  . (4.2) Поскольку частоты полезных сигналов в ИИС находятся в пределах 1 Гц, то, выбор высокоточных элементов в этих фильтрах, позволяет пренебречь их аппаратными погрешностями. Следовательно, погрешность на входе МК [153]: 2 АЦП 2 датч 2 вх iii   . (4.3) 124 Для выбора ПИП и АЦП необходимо задать коэффициенты  (0 - 0,6) – долю общей погрешности, приходящейся на ПИП, т.е. ТЗдатч   i . (4.4) и  (0 - 0,5) – долю погрешности ПИП, приходящейся на АЦП, т.е. iiЦП датчА   . (4.5) так, чтобы произведение  располагалось в диапазоне: 4,00   . (4.6) Из выражения (4.6) следует, что, задаваясь значениями коэффициентов  и  , можно выбрать ПИП и определить разрядность АЦП. В частности, чем меньше будет  , тем точнее, но и дороже, будет ПИП, а чем меньше будет  , тем с большей разрядной сеткой потребуется АЦП. В качестве ПИП выбраны термопреобразователи сопротивления платиновые (класс допуска А) погрешность измерения разности температур, составляет± 0,15 °С При выборе АЦП учитывалось, что приведенная инструментальная ошибка не должна превышать 0,0625%. Поэтому выбран АЦП типа MAX1168 – 16-разрядный аналого-цифровой преобразователь. Время преобразования составляет 3,75 мкс. АЦП выполнено по КМОП технологии, в связи с чем отпадает необходимость применять преобразователи уровня, а наличие встроенного коммутатора на 8 каналов позволят не применят отдельно коммутатор каналов. В результате общая погрешность предложенной ИИС не превышает 0,05 %, что в полной мере удовлетворяет заявленным требованиям точности к системе мониторинга температурного режима циркуляционной воды на АЭС. 125 4.2.2 Оценка эффективности, предложенной ИИС. Для определения эффективности предложенной разработки были выделены следующие критерии и показатели, которые следует рассчитать: − надежность БСС; − время непрерывной автономной работы узла сенсорной сети от батареи; − адекватность БСС; Важнейшее требование к работе БСС – доставка пользователям необходимой информации с определенной степенью надежности в условиях, когда возможны отказы компонентов БСС. Поэтому основным критерием оценки эффективности функционирования ИИС был выбран показатель достоверности результатов мониторинга температурного режима ГТС АЭС с учетом метеорологических факторов и объективного прогноза температурного режима циркуляционной воды с помощью разработанной ИИС  ,,),(,, пзвквв hhDhhhHH f  (4.7) где ввh - степень влияния отказов узлов СПД; вкh - степень влияния отказов каналов СПД; )( fDh - надежность структуры БСС; h - степень защиты СПД от внешних воздействий; пзh - степень помехозащищенности СПД. В процессе работы БСС возможны отказы как узлов, так и каналов связи. Под отказом узла понимается событие, состоящее в том, что узел не выполняет свои функции либо вследствие отказов его компонентов, либо вследствие разрядки батареи. Под отказом канала понимается событие, следствием которого является невозможность его использования для передачи какой-либо информации. В качестве показателя надежности узла принята вероятность безотказной работы в течение интервала времени Т (заданной наработки) при 126 условии, что узлы являются невосстанавливаемыми, а их отказы независимы [156]. Под отказом БСС понимаем событие, приводящее БСС в состояние, при котором достоверная информация с определенного количества точек размещения Ф-узлов не может быть доставлена на базовую станцию. Отказ БСС может быть следствием отказов как Ф-узлов, так и Т-узлов, так и центра сбора информации (ЦСИ), а также связывающих узлы беспроводных каналов связи. Надежность структуры БСС при заданном множестве ее Ф-узлов  fD , kf ,...,1 определяется набором значений вероятностей связности fsP каждого из узлов заданного множества  fD с ЦСИ. В качестве показателя надежности структуры БСС может быть взято минимальное из этих значений  fsFS PP min , kf ,...,1 где fsP вычисляется для заданной наработки T , т. е. )(TPP fsfs  . Задача синтеза отказоустойчивой (ОУ) структуры БСС (в соответствии с функциональной схемой процесса проектирования ОУ БСС [157]) является частью общей задачи проектирования ОУ БСС. Задача синтеза отказоустойчивой структуры БСС в разнородном пространстве требуется разместить Т-узлы таким образом, чтобы minPPFS  при минимизации стоимости, где minP – это требуемая вероятность связности каждого из Ф- узлов множества  fD , kf ,...,1 с ЦСИ [158]. Для решения этой задачи был применен алгоритм ОУ-4 синтеза отказоустойчивой (ОУ) структуры БСС предложенный в [159]. Параметры синтеза ОУ-структуры БСС с помощью алгоритма ОУ-4 следующие: – период сбора информации Ф-узлами с БСС 10 с; – необходимое время работы БСС 365 дней; – математическое ожидание длительности одной ретрансляции 0,01 с; – дисперсия длительности одной ретрансляции 0,0000081 с2; – емкость батареи Ф-узла 9800 мАч ×4 шт.; – емкость батареи Т-узла 9800 мАч ×4 шт; 127 – интенсивность отказов Ф – и Т– узлов 10-6 1/ч, – minP = 0.95. Объект размещения БСС территориально был покрыт ячеистой сеткой из T-узлов с рангом r=3. Максимальная длина стороны треугольной ячейки D формировалась из установленного значения дальности увернной передачи беспроводного сигнала T-узла в свободном от препятствий пространстве. Для системы мониторинга температурного режима воды в открытых ГТС АЭС значение D принималось равным 1000 м. После проделанных действий была выполнена оптимизация полученной сетки T-узлов, чтобы избавиться от избыточного покрывания территории транзитными узлами и как следствие, сократить расходы стоимость БСС в целом. При этом первоочередная цель была получить отказоустойчивую структуру БСС для объекта атомной энергетики. Сформированная структура БСС с помощью алгоритма ОУ-4 показана на рис. 4.14. Количество размещенных Т-узлов равно 28 шт., F-узлов – 12 шт. Рисунок 4.14 – Безотказная структура БСС с оптимизированной топологией. 128 Именно такое представление БСС для мониторинга гидротермического режима в открытых ГТС АЭС позволяет обеспечить требуемую степень надежности при передаче информации через транзитные узлы на базовую станцию. При этом представлена схема БСС является отказоустойчивой за счет резервных транзитных узлов с оптимальным их количеством. Такая система способна сохранять работоспособность при отказах отдельных ее элементов, а также восстанавливаться в течение допустимого интервала времени. Рисунок 4.15 – Пространственное покрытие узлами беспроводной сети на объекте мониторинга. Учитывая тот факт, что предлагаемая ИИС базируется на технологии БСС, об эффективности ее использования также будет свидетельствовать время непрерывной автономной работы узла сенсорной сети от батареи (аккумулятора). 129 Отправка сообщений утраивает энергопотребление по сравнению с базовым режимом, в то время, как спящий режим требует наименьшего количества энергии. Учитывая это, переход в спящий режим при первой возможности и есть ключевая задача при проектировании приложений для сенсорных сетей. Для системы мониторинга температурного режима ГТС достаточно, чтобы узел (сенсор) выходил из спящего режима раз в час, производил необходимые измерения, передавал информацию и снова уходит в спящий режим. Поэтому рассчитаем энергопотребление одного узла БСС в течение часа. Узел сенсорной сети имеет следующие состояния: 1) Режим сна – потребление тока CCCI = 0,05 мА; 2) Активный – потребление тока CCAI = 160 мА; 3) Прием/передача данных – потребление тока CCPI = 500 мА. Время, необходимое для выполнение функциональных действий, возложенных на узел (сюда входят собственные измерения и передача информация от других узлов сети) составляет не более 1,5 мин. Для расчета, было принято максимальное значение, т.е. 90акт t с. Отсюда, в режиме сна узел находится с3510с90с3600с t . В стандарте 802.11n указана максимальная скорость передачи данных 11000 Кбит/с. Реальная скорость несколько меньше, поскольку кадры имеют определенный формат, включающий в себя адреса приемника и передатчика и некоторые другие поля. Поэтому оценим ее приблизительно в 8000 Кбит/с. Предположим, что сенсору необходимо передать 250 байт данных, в число которых входят собственные измерения и информация от других узлов сети. На передачу одного бита затрачивается 1/8000000 с, а передача всего объема данных (с учетом количества Т-узлов = 28 шт.) занимает по времени: мс75,8с00875,0 8000000 28250 п   t . (4.7) 130 Таким образом, среднее потребление тока за время 1раб Т час: мА4,05 3600 )05,0351050000875,016090( )( раб спа ср       Т ItItIt l CCCCCPCCA (4.8) Учитывая вышеприведенный расчет в формуле (4.8) среднесуточное потребление тока оlним узлом сети БСС составит 96,2 мА, а в год –35000 мА. Для питания сенсорной платы одного узла целесообразно использовать литий-ионные батареи (Lithium-ion Battery) в виде акумулятрного блока из 4 батарей емкостью 9800 мА [160]. Таким образом, общая емкость аккумуляторного блока составит 9800 мА×4 шт. = 39200 мА, что позволит функционировать узлу БСС в автономном режиме на протяжении года. Однако, самое большое преимущество этих батарей для БСС – это возможность их зарядки. Отсутствие эффекта памяти позволяет заряжать батарею в любой момент времени без необходимости полной разрядки, что способствует сокращению отказов узлов за счет разрядки батареи. Достаточно раз в 11-12 месяцев выполнять зарядку батарей на каждом узле БСС. Срок жизни батареи при разовой годовой зарядке составит свыше 10 лет. Все это свидетельствует о высокой энергоэффективности предлагаемой БСС мониторинга распределенных данных на большой территории. Результаты сравнительного анализа показателя достоверности результатов мониторинга гидротермических параметров ГТС для существующих ИИС и усовершенствованной ИИС представлены в табл. 4.1 и рис. 4.16. Эти данные сравнивают показатели достоверности мониторинга в зависимости от изменения обобщенного показателя качества HARDWARE & SOFTWARE мониторинга гидротермических показателей ГТС АЭС. 131 Таблица 4.1 – Сравнительный анализ показателя достоверности результатов мониторинга гидротермических параметров ГТС X 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 HіІВС 0,07 0,15 0,22 0,27 0,31 0,39 0,47 0,75 0,79 0,82 HуІВС 0,12 0,19 0,27 0,34 0,40 0,46 0,55 0,82 0,85 0,88 Рисунок 4.16 – Результаты сравнительного анализа показателя достоверности результатов мониторинга гидротермических параметров ГТС для существующих ИИС и усовершенствованной ИИС Для проверки адекватности предложенной БСС мониторинга гидротермических параметров открытых ГТС, участвующих в системе технического водоснабжения АЭС воспользуемся средствами имитационного моделирования [161], которые позволяют непросто проверить разработанную систему на работоспособность, а усовершенствовать модель, протоколы, стеки, маршруты и проводить их оптимизацию без реального развертывания сети. Здесь под адекватностью модели подразумевается совпадение свойств и характеристик разработанной БСС с соответствующими свойствами реальной системы с учетом идентичности исходных параметров каждого отдельного компонента системы. 132 В качестве симулятора был выбран специализированный продукт OMNeT++, который является бесплатным приложением для некоммерческого использования, среда разработки которого основана на Eclipse и графических инструментов Castalia [162]. На базе рассматриваемой среды моделирования существуют библиотеки INETMANET и MiXiM, которые позволяют создавать модели беспроводных сенсорных сетей [163]. Учитывая тот факт, что каждый узел БСС является аппаратно идентичным, то было выполнено достаточно точное описание типичного узла системы, а также алгоритмов взаимодействия между ними. Поэтому в файле конфигурации были указаны общие параметры для всех сценариев. Моделирование проводилось для 41 устройства (SN.numNodes = 41) в течение одного часа (sim-time-limit = 3600s). Каждое устройство БСС использует в качестве протокола канального уровня IEEE 802.11n (SN.node[*].Communication.MACProtocolName = "Mac80211n"). В БСС все устройства – полнофункциональные (SN.node[*]. Communication. MAC.isFFD = true). Первый узел сделаем центральной контрольной точкой PAN-координатором (SN.node[0].Communication.MAC.isPANCoordinator = true). Скорость передачи данных соответствует 4800 символа/сек, (SN.node[*].Communication.MAC.phyDataRate = 4800). В одном символе передается 2 байта информации (SN.node[*].Communication. MAC. phyBitsPerSymbol = 2). Для работы также следует указать настройки для беспроводного канала (wirelessChannel): SN.wirelessChannel.pathLossMapFile="../Parameters/WirelessChannel/BAN models/pathLossMap.txt" SN.wirelessChannel.temporalModelParametersFile="../Parameters/Wireless Channel/BANmodels/TemporalModel.txt". 133 Сервер приложений определяет пропускную способность канала (SN.node[*].ApplicationName = "ThroughputTest") и задержку перед отправкой пакета (SN.node[*].Application.startupDelay = 1) (в секундах). Для радиоприемопередатчика устанавливается файл входных данных по умолчанию (SN.node[*].Communication.Radio.RadioParametersFile = "../ Parameters /Radio/BANRadio.txt") и мощность передатчика устанавливается в -25 dB (SN.node[*].Communication.Radio.TxOutputPower = "-25dBm"). В результате моделирования было получено достаточно точное представление об общем поведении разработанной БСС за счет предположений о поведении отдельных ее элементов.   % )1( 100 5,0 1 2 ,                nn LL L n i вимip cp  (4.9) не превышает 0,5 %. В формуле (4.9) введены следующие обозначения: Lcp - среднее значение результатов n – node = 40 наблюдений (результат наблюдения node = 0 не учитывается как статистический выброс, поскольку его отклонение превышает 3σ) Выброс, который соответствует Node=0 возникает за счет того, что этот узел является центральной контрольной точкой (PAN-координатором), через который контролируется и управляется вся структура БСС. Это и есть базовая станция, а узел – не что иное, как ПК. Т.к. питание узла здесь идет от сети, то это значение не представляет для нас практический интерес. Особое внимание также было уделено индикации качества соединения для полученных пакетов (LQD). Благодаря модели удалось выяснить, что возможно выполнить дополнительную оптимизацию предложенной структуры БСС и сократить количество Т-узлов путем изменения маршрутизации и перенаправления данных через F-узлы. При этом отказоустойчивость системы сохраняется в полной мере. После выполнения 134 оптимизации структура БСС мониторинга гидротермических параметров в открытых ГТС приняла вид, показанный на рис. 4.17. Удалось сократить пять транзитных узлов. Рисунок 4.17 – Дополнительно оптимизированная структура отказоустойчивой БСС мониторинга гидротермических параметров ГТС В результате работы имитационной модели БСС мониторинга физических величин была выполнена проверка энергоэффективности сети в целом, а также несколько уточнена структура системы, что позволило сократить количество транзитных узлов. Выводы раздела 4 В результате выполненных в разделе экспериментальных и расчетных исследований показано, что: 135 1. При моделировании разработанного программного комплекса ИИС установлено, что осуществляется обработка большого потока данных, которые предоставляются пользователю в удобном для него виде. Происходит автоматическая сортировка данных и формирование единой БД. 2. Чтобы удостовериться в эффективности, надежности, получении заявленной точности измерений предложенной ИИС был проведен ряд расчетов. В качестве наиболее влиятельных аппаратных средств на погрешность всей системы являются ПИП и АЦП. Погрешностями остальных компонентов можно пренебречь, т.к. их влияние на точность канала измерения несущественное за счет выбора высокоточных аппаратных средств наряду с незначительным увеличением общей стоимости отдельного узла БСС. Общая погрешность для ИИС не превышает 0,05%, что удовлетворяет заявленным требованиям к системе. Сформированная структура БСС с помощью алгоритма ОУ-4 включает 40 независимых узлов, из них 12 F-узлов и 28 Т-узлов. Именно такое представление БСС для мониторинга гидротермического режима в открытых ГТС АЭС позволяет обеспечить требуемую степень надежности при передаче информации через транзитные узлы на базовую станцию. Эффективность использования ИИС, которая базируется на технологии БСС, заключается во времени непрерывной автономной работы узла сенсорной сети от батареи (аккумулятора). Чтобы максимально сократить энергопотребление узла БСС для мониторинга температурного режима ГТС было установлено, что достаточно, чтобы узел (сенсор) выходил из спящего режима раз в час, производил необходимые измерения, передавал информацию и снова уходит в спящий режим. Используя такой режим работы для одного узла БСС, потребуется в среднем 35000 мА для беспрерывной работы в течение года. Использование литий-ионных батарей емкостью 9800 мА в количестве 4-х шт. на каждый узел позволит функционировать узлу БСС в автономном 136 режиме на протяжении года (общая емкость аккумулятора составит 39200 мА). В качестве симулятора был выбран специализированный продукт OMNeT++, который позволил не только провести научное исследование предлагаемой структуры БСС для мониторинга гидротермических параметров на распределенной территории, но и провести оптимизацию, что существенно сократит затраты на развертывание сети. В результате проверки БСС выяснилось, что некоторые транзитные узлы можно убрать и перенаправить поток информации через функциональные компоненты системы. При этом БСС по-прежнему остается отказоустойчивой. Полагаясь на расчеты, была проведена дополнительная оптимизация 3-х блоков БСС, в результате чего удалось высвободить и ликвидировать 5 Т-узлов. Результаты сравнительного анализа показателя достоверности результатов мониторинга гидротермических параметров ГТС для существующих ИИС и усовершенствованной ИИС представлены в табл. 4.1 и рис. 4.16. Эти данные сравнивают показатели достоверности мониторинга в зависимости от изменения обобщенного показателя качества HARDWARE & SOFTWARE мониторинга гидротермических показателей ГТС АЭС. 137 ВЫВОДЫ В диссертационной работе решена научно-практическая задача совершенствования информационно-измерительной системы температурного режима гидротехнических сооружений (ГТС) АЭС, что позволило оптимизировать работу АЭС за счет повышения точности и достоверности результатов мониторинга гидротермических параметров ее ГТС и объективного прогноза температурного режима циркуляционной воды охлаждает конденсаторы турбин. 1. По аналитическим обзором научных публикаций, а также нормативных документов, регламентирующих существующие компьютерные ИИС мониторинга температурного режима циркуляционной воды в ГТС АЭС с учетом метеорологических факторов показана необходимость и актуальность развития методов проведения мониторинга гидротермических процессов в ГТС АЭС, для оптимизации функционирования энергосистемы за счет компьютерной обработки данных о состоянии ГТС и объективного прогноза температурного режима циркуляционной воды. 2. Для усовершенствования системы информационно-измерительного обеспечения процессов сбора, хранения, защиты, обработки, передачи, ввода, вывода и преобразования информации о гидрометеорологических параметров при мониторинге температурного режима циркуляционной воды в ГТС АЭС разработана система единой базы данных метеорологической и гидротермической информации, которая позволила выполнить системную обработку данных, использовать долгосрочную информацию для достоверного прогнозирования гидротермического режима циркуляционной воды в ГТС конкретной АЭС, наряду с усовершенствованной системой измерения температуры воды в ГТС, обеспечила погрешность прогнозирования температуры циркуляционной воды границы которой не превышают ± 0,5ºС, что соответствует точности , что регламентируется. 3. Для обеспечения необходимой степени защиты измерительной информации в компьютерных распределенных ИИС мониторинга гидротермических параметров АЭС от несанкционированного доступа была 138 разработана структура беспроводных сенсорных сетей (БСМ) с повышенной отказоустойчивостью для системы распределенного мониторинга физических величин на больших расстояниях (до 10 км) , повышенной степенью защиты измерительной информации от несанкционированного доступа с помощью вероятностного шифрования данных в каналах связи, и с автономным режимом работы до 6 месяцев без дополнительного обслуживания. 4. Разработан программный комплекс, соответствующая компьютерная программа которого выполнена на уровне изобретения, для информационно- измерительной системы (ИИС) гидротермических параметров ГТС АЭС в режиме реального времени на основе Web-технологий, который обеспечил принятие обоснованных, взвешенных решений при составлении суточного диспетчерского графика нагрузок АЭС, с учетом сделанного прогноза температурного режима циркуляционной воды, что позволило увеличить выработку электроэнергии АЭС, которая выдается в энергосистему, на 0,35% при возникновении сезонных ограничений. 5. Разработанные методы, алгоритмы и ИИС мониторинга термогидрометеорологичних параметров на АЭС внедрена на ОП «Запорожская АЭС» и ГП «Сакская гидрогеологическая режимно- эксплуатационная станция». Эксплуатация разработок подтвердила их корректность, актуальность и техническую и экономическую целесообразность. 6. Результаты прикладных научных исследований реализованы в учебном процессе кафедры авиационных приборов и измерений Национального аэрокосмического университета им. М.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт». 139 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. РД ЭО 0547-2004 Типовой регламент мониторинга водоемов- охладителей Атомных станций 2. Стухляк П.Д. Теорія інформації (інформаційно-вимірювальні системи, похибки, ідентифікація) / П.Д. Стухляк [и др.]. – Херсон: Айлант, 2011. – 371 с. 3. ГОСТ 8.010-99 ГСИ. Методики выполнения измерений. Основные положения. 4. НП-064-05 Учет внешних воздействий природного и техногенного происхождения на объекты использования атомной энергии 5. Коровин В.П. Методы и средства гидрометеорологических измерений. Океанографические работы / В.П. Коровин, В.М. Тимец. – СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. – 310 с 6. СП 11-103-97 Инженерно-гидрометеорологические изыскания для строительства. 7. Багров Н.А. К вопросу об оценке гидрометеорологических прогнозов // Метеорология и гидрология. – 1953. – С.13–16. 8. РД 52.24.496-95 Методические указания. Методика выполнения измерений температуры, прозрачности и определение запаха вод 9. МВВ 081/12-0311-06. Поверхневі, підземні та зворотні води. Методика виконання вимірювань температури (1,5 – 70 °С). 10. СО 34.22.303-2005 Методика проведения натурных гидротермических и аэродинамических испытаний градирен испарительного типа 11. ДСТУ 2708:2006 Метрологія. Повірка засобів вимірювальної техніки. Організація та порядок проведення. 12. ДСТУ 3215-95 Метрологія. Метрологічна атестація засобів вимірювальної техніки. Організація і порядок проведення. 140 13. Информация о СИТ, внесенной в государственный реестр Украины (по состоянию на 01.01.2015 г.) Код измерений: 06 Температурные и теплофизические измерения http://www.ukrcsm.kiev.ua/index.php/2009- 02-05-07-58-31/index.php?option=com_gosreestr 14. Зюко А. Г., Кловский Д.Д., Коржик В. И., Назаров М.В. Теория электрической связи / Под ред. Д. Д. Кловского – М.: Радио и связь, 1999. – 432 с. 15. Гусєв О.Ю., Конахович Г.Ф., Пузиренко О.Ю. та ін. Теорія електричного зв’язку. Навчальний посібник. – Львів : «Магнолія 2006», 2010. – 364 с. 16. Бортник Г. Г. Цифрова обробка сигналів в телекомунікаційних системах / Г. Г. Бортник, В. М. Кичак // Вінниц. нац. техн. ун-т. – Вінниця: ВНТУ, 2014. – С. 230-231 17. В. М. Белов, С. Н. Новиков, О. И. Солонская. Теория информации. – М:. Горячая линия – Телеком. 2012. – 144 с. 18. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение = Digital Communications: Fundamentals and Applications. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2007. – 1104 с. 19. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации. – М.: Высшая школа, 1989. – 320 с. 20. Волкова В.Н. Теория информационных процессов и систем. М.: Издательство Юрайт 2014. – 502 с. 21. Карташевский В.Г. Адаптивная фильтрация негауссовских сигналов в каналах связи. Методы, алгоритмы: Монография / В.Г. Карташевский, С.В. Шатилов // Радиотехника – 2013. – 176 с. 22. Мелентьев О.Г Теоретические аспекты передачи данных по каналам с группирующимися ошибками. Под редакцией профессора В.П. Шувалова. Мелентьев О.Г.// М: Горячая Линия – Телеком 2007. – 232 с. 141 23. Василенко В.С. Помехоустойчивые коды: монография/ В.С. Василенко // LAMBERT Academic Publishing, Saarbrucken, Deutschland. − 2013. – с. 101. 24. Василенко В.С. Прикладная теория информации и кодирования / В.С. Василенко, О.В. Дубчак // LAMBERT Academic Publishing, Saarbrucken, Deutschland. − 2013. – с. 445. 25. Methods of increasing the communication quality of WiMAX by using MIMO / V. Loshakov, Z. Wadeea // Вост.-Европ. журн. передовых технологий. – 2012. – № 1/9. – С. 28-32. 26. Дубчак О.В. Інформаційні технології. Методичні рекомендації до практичних занять / О.В. Дубчак, О.О. Мелешко // – Київ: НАУ- друк, 2013. – 48 с. 27. Василенко В.С. Целостность и доступность информационных объектов: / В.С. Василенко, О.Я. Матов // LAMBERT Academic Publishing, Saarbrucken, Deutschland. − 2013. – с. 95. 28. Первунінський С.М. Моделювання систем зв'язку з фазовою маніпуляцією шумового сигналу / С.М. Первунінський, Р.М. Дідковський // Пр. Одес. політехн. ун-ту. – 2012. – Вип. 1. – С. 198- 202. 29. Мотин М.Н. Удаленный мониторинг температуры / М.Н. Мотин, В.В. Аверьянов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2011. – 6/9 ( 54 ). – С. 4-7. 30. РБ-046-08 Мониторинг метеорологических и аэрологических условий в районах размещения объектов использования атомной энергии. 31. НП 306.2.141-2008 Загальні положення безпеки атомних станцій 32. Пьявченко Т.А. Автоматизированные информационно- управляющие системы / Т.А. Пьявченко, В.И.Финаев. – Таганpог: Изд-во ТРТУ, 2007. – 271 c. 142 33. Розробка системи автоматизованого екологічного моніторингу тритію на об'єктах ядерно-паливного циклу України : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 21.06.01 / І. О. Золкін; НАН України, Ін-т геохімії навколиш. середовища. – Київ, 2015. – 20 c. 34. Рубичев Н.А. Измерительные информационные системы: учебное пособие / Н. А. Рубичев. – М.: Дрофа, 2010. – 334 с. 35. Стохастичні алгоритми обробки багатовимірних сигналів на основі дискретних вибірок : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.12.13 / О. В. Брягін; Держ. ун-т інформ.-комунікац. технологій. – К., 2013. – 24 c. 36. Вернадский Н.М. Теория и практика расчета прудов- охладителей / Н.М. Вернадский, Б.В. Проскуряков – М.-Л.: Госэнергоиздат, 1933. – 83 с. 37. Браславский А.П. О термическом расчете водохранилищ- охладителей / А.П. Браславский, М.Н. Кумарина // Тр. КазНИГМИ. – 1978. – Вып.68. – С. 85-142. 38. Исследования термического режима водоема-охладителя Балаковской АЭС методами численного моделирования. Соколов А.С. // Известия ВНИИГ им. Б. Е. Веденеева. 2006. Т. 245. – С.173- 179. 39. Васильев О.Ф. Численный расчет гидротермического режима водоемов-охладителей ТЭС и АЭС / О.Ф. Васильев, Г.Б. Волкова, В.И. Квон // Тр. коорд.совещаний по гидротехнике. – 1977. – Вып. 115. – С. 59-64. 40. Добровольская З.Н. Математические модели для расчета динамики и качества сложных водных систем / З.Н. Добровольская, Г.П. Епихов, П.П. Корявов, H.H. Моисеев // Водные ресурсы. – 1981 . – №3. – С. 33-51. 143 41. Востржел Г.В. Методика гидротермического исследования водохранилищ-охладителей на моделях / Г.В. Востржел // Тр. коорд. совещаний по гидротехнике. – 1967. – Вып.32. – С. 6-26. 42. Дрижюс М.-Р.М. Гидротермический режим водохранилищ- охладителей. –Вильнюс: Мокслас, 1985. – 166 с. 43. Макаров И.И. Моделирование гидротермических процессов водохранилищ-охладителей / И.И. Макаров, A.C. Соколов, С.Г. Шульман – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 184 с. 44. Методические рекомендации по гидротермическому моделированию и расчету водохранилищ-охладителей: П-026-69. – Л.: Энергия, 1972. – 78 с. 45. Милитеев А.Н. Гидротермическое моделирование водоемов- охладителей / А.Н. Милитеев // Изв. АН СССР. – Сер. Энергетика и транспорт. – 1982. – №1. – С. 47-52. 46. Соколов A.C. Расчет гидротермического режима водохранилищ- охладителей в приближении плановой задачи / A.C. Соколов // Известия ВНИИГ им. Б.Е. Веденеева. – 1985. –Т. 186. – С. 70-74. 47. Нетюхайло А.П. Расчет гидротермического режима водохранилища- охладителя с учетом температурной стратификации на основе модели замыкания осредненных характеристик турбулентности / А.П. Нетюхайло // Труды V Всесоюзного гидрологического съезда. – 1990. – Т. 8. – С. 329-336. 48. Пехович А.И. Лабораторные исследования свободноконвективного перемешивания в водохранилищах / А.И. Пехович, В.М. Жидких // Известия ВНИИГ им. Б.Е. Веденеева. – 1969. – Т. 90. – С. 259-274. 49. Месарович М. Общая теория систем: математические основы / М. Месарович, И. Такахара – М.: Мир, 1978. – 311 с. 50. Гайдук А.Р. Основы теории систем автоматического управления / А.Р. Гайдук – М.: УмиИЦ «Учебная литература», 2005. – 408 с. 144 51. Пьявченко Т.А. Проектирование АСУТП / Т.А. Пьявченко – Таганрог: Изд-во ТРТИ. 1982. – 45 с. 52. Dargie, W. and Poellabauer, C., "Fundamentals of wireless sensor networks: theory and practice", John Wiley and Sons, 2010 ISBN 978-0- 470-99765-9, pp. 168–183, 191–192. 53. Чунарьовa А.В. Сучасні бездротові системи передачі даних / А.В. Чунарьовa, А.Ю. Власенко // Naukowamyslinformacyjnejpowieki-2013: IX miedzynarodowe jnaukowi-praktycznej konferencji, 07-15 marca 2013, Polska. – Przemysl: Naukaistudia, 2013. – Vol. 22. – P.67-69. 54. Muaz Niazi, Amir Hussain, Sensing Emergence in Complex Systems, IEEE Sensors Journal (In-press, 2011). 55. Li, L. Qvs: Quality-aware voice streaming for wireless sensor networks / L. Li, G. Xing, L. Sun, and Y. Liu // Technical Report MSU-CSE-09-9, Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University, East Lansing, Michigan, March 2009. – 11 p. 56. Sinem C.E. ZigBee/IEEE 802.15.4 Summary. – Berkeley, 09/2004 57. IEEE 802.15.4. – http://www.ieee802.org/15/pub/TG4.html 58. ZigBee Cluster Library. User Guide / NXP Laboratories UK 2015 – Revision 2.1 6 February 2015, 832 p. 59. Варгаузин В. Радиосети для сбора данных от сенсоров, мониторинга и управления на основе стандарта IEEE 802.15.4: RFID, 2005. 60. Гайкович Г.Ф. Обзор беспроводных технологий для современных мобильных устройств связи / Г.Ф. Гайкович // Электронные компоненты, 2007. – №1. – С. 65. 61. Беспроводные технологии и их применение в промышленности. Передача речевой информации через WPAN http://www.russianelectronics.ru/leader-r/review/2187/doc/54063/ 145 62. Комаров М.М. Система мониторинга окружающей обстановки на основе беспроводной сенсорной сети. Тезисы докладов XVI международной студенческой школы-семинара «Новые информационные технологии» – М. МИЭМ, 2008. – С. 235-236 63. Culler D. Overview of Sensor Networks / D. Culler, D. Estrin ., M. Srivastava – University of California, Berkeley, University of California, Los Angeles, 2004 64. Базовые положения стандарта IEEE 802.11n для сетей WI-FI – http://zyxel.ua/kb/2105 65. Мочалов В.А. Функциональная схема процесса проектирования беспроводных сетей мониторинга / В. А. Мочалов, Е. Н. Турута // Датчики и системы, 2010. – №2 – C. 40-44. 66. Мочалов В. А. Метод синтеза отказоустойчивой структуры сенсорной сети при наличии ограничений по размещению узлов сети в разнородном пространстве // Программа научно-технических секций шестой отраслевой научной конференции "Технологии информационного общества" МТУСИ – М. – 14-15 февраля 2012 – С. 98-99. 67. Olifer V.G. Networks. Principles, technologies, protocols / V.G. Olifer, N.A. Olifer – St. Petersburg Peter, 2007. – 960 р. 68. Су Цзюнь Многоуровневый метод кодирования данных в беспроводных сенсорных сетях / Цзюнь. Су // Електротехнічні та комп’ютерні системи. – 2011. – № 4. – С. 213-218. 69. Остроух А.В. Информационные технологии в научной и производственной дея-тельности / [ред. А.В. Остроух] – М: ООО «Техполиграфцентр», 2011. – 240 с. 70. Merekin Yu.V. A lower bound on complexity for schemes of the concatenation of words / Yu.V. Merekin // Discreate Analysis and study of operations. –V 3 (№1). – 1996. – P. 52-56. 146 71. Лєнков Є. С. Підвищення інформаційної здатності радіотехнічних систем пасивної локації джерел радіовипромінювань на основі алгоритмів просторово-часової та спектральної обробки сигналів : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.12.17 / Є. С. Лєнков; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2012. – 20 c. 72. Зиатдинов А.Ю., Толстикова Е.В., Холявкина Т.В. Системный анализ прикладных задач распределенной передачи данных / А.Ю. Зиатдинов, Е.В. Толстикова, Т.В. Холявкина // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. пр. – 2010. – Вип. 3(31). – С.58-64. 73. Гиниятуллин Н. Ф. Анализ эффективности непараметрического алгоритма оценивания векторов сигналов / Н. Ф. Гиниятуллин, Ф. Г. Гиниятуллин, Д. С. Муратханов // Изв. вузов. Радиоэлек-троника. – 2001. – 44, № 9-10, [ч. 2]. – С. 7-15. 74. Патент RU 2528415 C1 Cпособ распределенной балансировки трафика в беспроводной сенсорной сети http://www.freepatent.ru/ patents/2528415 75. Иванова И.А. Проблема автоматизации передачи сигнала при ограниченной мощности передатчика / И.А. Иванова // Промышленные АСУ и контроллеры, 2010. – № 7. – С. 15– 16. 76. Иванова И.А. Построение дерева передачи данных в беспроводных сенсорных сетях / И.А. Иванова, А.А. Шестаков 77. Заворотный В. Ф. Беспроводная система сбора данных на основе "систем на кристалле" / В. Ф. Заворотный, Р. М. Чобик // Электроника и связь. – 2010. – № 3. – С. 29-31. 78. Поливцев С. А. Интеллектуальная радиосеть с нечеткой конфигурацией / С. А. Поливцев // Искусств. интеллект. – 2010. – № 3. – С. 599-606. 147 79. Галкин П. В. Исследование влияния лесных массивов на дальность связи в сетях ZigBee / П. В. Галкин, Л. В. Головкина, А. С. Борисенко // Вост.-Европ. журн. передовых технологий. – 2011. – № 3/2. – С. 4-9. 80. Барило Г. І. Моделювання керуючих пристроїв для сенсорних безпровідних мереж ZigBee / Г. І. Барило, І. І. Гельжинський, Р. І. Грицик, Х. Б. Іванюк, Н. І. Кус // Вост.-Европ. журн. передовых технологий. – 2012. – № 6/12. – С. 53-56. 81. Борисенко А. С. Методы оптимизации для mesh сети в ZigBee / А. С. Борисенко // Вост.-Европ. журн. передовых технологий. – 2013. – № 1/9. – С. 24-29. 82. Сапожников Н.Е. Дослідження перешкодостійкості ймовірнісних кодів / Н.Е. Сапожников, Ю.Ю. Столярчук, П.С. Бейнер, науково- технічний журнал «Електротехнічні та комп’ютерні системи» № 04 (80) Одеса ОНПУ, 2011  Київ «Техніка», С.195-198. 83. Молдовян А. А, Молдовян Н. А., Гуц Н.Д., Изотов Б.В. Криптография: скоростные шифры / А. А. Молдовян, Н. А. Молдовян, Н.Д. Гуц, Б.В. Изотов – СПб.: БХВ – Петербург, 2002. 84. Дёмин С.А. Вероятностное шифрование // Вестник КГУ. 2005. Вып. 1-2. Сер. Информатика и телекоммуникации. С. 106 – 109. 85. Панасенко С. П. Аппаратные шифраторы / С. П. Панасенко // Мир ПК 2002. – С. 77-83 86. Сапожников Н. Е. Построение линейного вероятностного поточного шифратора / Н. Е. Сапожников, Ю. Ю. Столярчук, Д. В. Моисеев // «Вісник ДУІКТ». –2011. – Т.9, №4. – С. 315-317. 87. Сапожников Н.Е. Оценка точности и быстродействия при вероятностной форме предоставления информации / Сапожников Н.Е., Моисеев Д.В., Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Зб. наук. пр. Серія: 148 Нові рішення в сучасніх технологіях. – Х.: НТУ «ХПІ» – 2013р. – №38 (1011) – 200 с., С.39-44. 88. Сапожников Н.Е. О вероятностном преобразовании информации / Н. Е. Сапожников // Приборостроение. - К., 1983. - Вып.34. - С. 31- 38 89. Сапожников Н.Е. Сравнительная оценка эффективности дискретных форм представления информации / Н.Е. Сапожников // Сборник трудов СИЯЭиП. – 2000. - Вып.1. - С.64-70 90. Сапожников Н.Е. и др. Построение преобразователя фаза- вероятность / Сапожников Н.Е., Скрябина Е.В., Шокин А.Г., Збiр - никнауковихпраць СНУЯЕтаП.-Вип.2(38), 2011.-С.228-233. 91. Пряшников Ф.Д. К вопросу о представлении дискретных сигналов в псевдо-вероятностной двоичной форме / Ф. Д. Пряшников, Н. Е. Сапожников, Ю. Ю. Столярчук // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2011. – 6/9 ( 54 ). – С. 4-7. 92. Сапожников Н.Е. Оценка погрешностей выполнения вероятностных арифметических операций сложения и умножения / Сапожников Н.Е., Моисеев Д.В., Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Восточно- Европейский журнал передовых технологий: Математика и кибернетика – фундаментальные и прикладные аспекты. – Х.– 2013р. – №3/4 (63) – 80 с., С.40-43. 93. Сапожников Н.Е. Выполнение параллельных вычислений при вероятностном представлении данных / Сапожников Н.Е., Моисеев Д.В., Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Технологический аудит и резервы производства – Х.– 2013р. – №3/1 (11) – 66 с., С.9-13. 94. Сапожников Н.Е. К вопросу о вероятностном преобразовании информации / Сапожников Н.Е., Приборостроение. – Севастополь. – Вып.34, 1983. – С. 31-38 149 95. Сапожнiков М. Е. Побудова первиннихперетворювачiв аналог- iмовiрнiсть / М. Е. Сапожнiков, Д. В. Моiсеев // Збiрник наукових праць Академii вiйськово-морських сил iм. П.С. Нахiмова.– Севастополь: АМВСiм. П.С. Нахiмова, 2010. –Вип.4(4). С. 99-103. 96. Гудов А. М. Мультимедийный электронный учебно-методический комплекс «Базы данных» [Электронный ресурс] / А. М. Гудов, С. Ю. Завозкин, Е. Д. Пфайф // http://unesco.kemsu.ru/study_work/method/DB/index1.html 97. Дейт, К. Введение в системы баз данных. 8-е издание [Текст] / К. Дейт // М.: Наука, 2005 98. Корнеев, В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. [Текст] / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. – М.: «Нолидж», 2000 99. Кузнецов, С. Д. Основы современных баз данных [Электронный ресурс] / С. Д. Кузнецов // http://citforum.ru/database/osbd - 2.09.2009 100. Мочалов В. А. Стратегии размещения узлов сенсорной сети / В. А. Мочалов, Е. Н. Турута // Материалы VII Международной научно-технической конференции, 23 – 27 ноября 2010 г. INTERMATIC – 2010, Ч. 3 –С. 211-216. 101. Теоретические основы информационно-измерительных систем: Учебник / В. П. Бабак, С. В. Бабак, В. С. Еременко и др.; под ред. чл.-кор. НАН Украины В. П. Бабака / – К., 2014. – 832 с. 102. Belkhamsa Z., Wafa A. Measuring Organizational Information Systems Success: New Technologies and Practices. Universiti Malaysia Sabah, Malaysia, 2012 103. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение / Пер. с англ. - М.: Изд. дом Вильямс, 2004. – 1104 с 104. Раннев Г. Г. Измерительные информационные системы: учебное пособие. / Г. Г. Раннев – М.: Академия, 2010. – 336 с. 150 105. Информационно-измерительные системы. Применение интеллектуальных модулей, методов и средств повышения точности физических измерений: монография / А. А. Зори, С. И. Клевцов, В. Д. Коренев и др. – Донецк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2011. – 206 с. 106. Бейнер Н.В. Разработка структурной схемы измерительно- вычислительного комплекса для мониторинга температуры воды в водоеме-охладителе / Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Современные технологии и системы измерений и оценивания» материалы третей науч.-метод. конф., Севастополь, 15-16 апреля 2013г. – Севастополь, СНУЯЭиП. С. 56-59. 107. Инструкция по эксплуатации пруда-охладителя 00.ГЦ.UL.ИЭ.01.A – Энергодар: ОП ЗАЭС, 2012. – 15 c. 108. Инструкция по эксплуатации линейных гидротехнических сооружений 00.гц.vc.иэ.10-12 – Энергодар: ОП ЗАЭС, 2012. – 22 c. 109. Абдюкова Г. М. Мониторинг водных объектов / Г. М. Абдюкова – М., 2007. – 738 c. 110. Егорова И.Н. Исследование новейших веб-технологий и алгоритмов продвижения сайтов / И.Н. Егорова, Е. А. Бондаренко // Восточно- Европейский журнал передовых технологий – 6/2 ( 60) 2012 – С. 63- 66 111. Morgan Stanley. Internet Trends 2010 [Электронный ресурс] // Morgan Stanley. – Режим доступа к ресурсу: http://www.morganstanley.com /institutional/techresearch/ pdfs/Internet_Trends_041210.pdf. – Загл. с экрана 112. .Ничипорович М.С. Интернет-технологии Трейс Моуд для корпоративных информационных систем // Разработка АСУТП в системе Трейс Моуд: задачи и перспективы: Тез. докладов 7-й 151 междунар. конф., Москва, 21-23 февраля 2001. – М.: AdAstra Research Group, 2001. – С.36-40. 113. Ледфорд Дж. Google Analytics 2.0 (Гугл Аналитикс): анализ веб- сайтов. Счётчик посещений и статистика сайта. Второе издание [Текст] / Дж. Ледфорд, М. Э. Тайлер – «Диалектика», 2008 – 368 с. 114. Дмитрий Котеров, Алексей Костарев. PHP. В подлиннике. − Спб.: «БХВ-Петербург», 2005. − С. 1120 115. Кошик А. Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики [Текст] / А. Кошик - «Диалектика», 2011- 528с. 116. Костарев А. Ф. PHP 5. − Спб.: «БХВ-Петербург», 2008. − С. 1104. − Мэтт Зандстра. PHP: объекты, шаблоны и методики программирования, 3-е издание = PHP Objects, Patterns and Practice, Third Edition. − М.: «Вильямс», 2010. − С. 560 117. Кристиан Дари, Эмилиан Баланеску. PHP и MySQL: создание интернет-магазина = Beginning PHP and MySQL E-Commerce: From Novice to Professional. − М.:«Вильямс», 2010 118. Э. Фримен, Э. Фримен Изучаем HTML, XHTML и CSS = Head First HTML with CSS & XHTML. − П.: «Питер», 2010. − 656 с. 119. Эд Титтел, Джефф Ноубл. HTML, XHTML и CSS для чайников, 7-е издание = HTML, XHTML & CSS For Dummies, 7th Edition. − М.: «Диалектика», 2011. − 400 с. 120. Питер Лабберс, Брайан Олберс, Фрэнк Салим. HTML5 для профессионалов: мощные инструменты для разработки современных веб-приложений = Pro HTML5 Programming: Powerful APIs for Richer Internet Application Development. − М.: «Вильямс», 2011. − 272 с. 121. Стивен Шафер. HTML, XHTML и CSS. Библия пользователя, 5-е издание = HTML, XHTML, and CSS Bible, 5th Edition. − М.: «Диалектика», 2010. − 656 с. 152 122. Рейсиг Д. 4. Инструменты отладки и тестирования // JavaScript. Профессиональные приёмы программирования = Pro JavaScript™ Techniques / Перевод Н. Вильчинский. − СПб.: Питер, 2008. − С. 76 123. Alexei White. Major JavaScript Engines // JavaScript Programmer's Reference. − Indianapolis, IN 46256: Wiley Publishing, Inc., 2009. − P. 12 − 13 124. Christian Johansen. 3.3.3. Blue Ridge // Test Driven JavaScript Development. − Addison-Wesley Professional, 2010. − P. 29 125. Эд Титтел, Джефф Ноубл HTML, XHTML и CSS для чайников, 7-е издание = HTML, XHTML & CSS For Dummies, 7th Edition. − М.: «Диалектика», 2011. − 400 с. 126. Стивен Шафер HTML, XHTML и CSS. Библия пользователя, 5-е издание = HTML, XHTML, and CSS Bible, 5th Edition. − М.: «Диалектика», 2011. − 656 с. 127. Энди Бадд, Камерон Молл, Саймон Коллизон CSS: профессиональное применение Web-стандартов = CSS Mastery: Advanced Web Standards Solutions. − М.:«Вильямс», 2008. − 272 с. 128. Кристофер Шмитт. CSS. Рецепты программирования = CSS. Cookbook. − СПб.: БХВ-Петербург, 2007. − 592 с. 129. Эрик А. Мейер. CSS-каскадные таблицы стилей: подробное руководство = Cascading Style Sheets: The definitive Guide. − М.: Символ, 2006. − 576 с. 130. В. Васвани. MySQL: использование и администрирование = MySQL Database Usage & Administration. − М.: «Питер», 2011. − 368 с. 131. Стив Суэринг, Тим Конверс, Джойс Парк. PHP и MySQL. Библия программиста, 2-е издание = PHP 6 and MySQL 6 Bible. − М.: «Диалектика», 2010. − 912 с. 132. Роберт Шелдон, Джоффрей Мойе. MySQL 5: базовый курс = Beginning MySQL. − М.: «Диалектика», 2007. − 880 с. 153 133. Кузнецов М., Симдянов И. MySQL на примерах. − Спб.: «БХВ- Петербург», 2008. − С. 952. 134. Белл Ч. Обеспечение высокой доступности систем на основе MySQL / Ч. Белл, М. Кин, Л. Талманн – Пер. с англ. –СПб. : БХВ- Петербург, 2012. – 624 с. 135. Костикова А. Создание картографических web-сервисов с использованием SVG формата [Электронный ресурс] // gis-lab.info, – 21.06.2015. 136. Станчук М.А. Анализ применения SVG в картографии на АЭС / М.А. Станчук, Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Информатика, математика, автоматика «IMA :: 2013» материалы научн. техн. конф., Суммы, 22-27 апреля 2013г. – Суммы: СГУ, 2013г. С.49. 137. Станчук М.А. Анализ применения SVG-технологии при создании WEB-сайтов / М.А. Станчук, Н.В. Бейнер, П.С. Бейнер // Современные технологии и системы измерений и оценивания» материалы третей науч.-метод. конф., Севастополь, 15- 16 апреля 2013г. – Севастополь, СНУЯЭиП. С. 73-76. 138. D. Dailey, J. Frost, D. Strazzullo. Building Web Application with SVG (Microsoft Press: 2012). 139. J. Frost, St. Goessner, M. Hirtzler, Learn SVG: The Web Graphics Standard (http://www.learnsvg.com/: 2002-2008). 140. Дженнифер Ю. Дополнительные сведенья о SVG – http://msdn.microsoft.com/ru-ru/subscriptions/gg295288.aspx (03.07.2015) 141. David Dailey, Jon Frost – Building Web Applications with SVG 2012 142. Why Aren’t You Using SVG? Jonathan Cutrell Jun 7th 2012 (07.04.2015) 143. Станчук М.А. Недостатки применения SVG-технологии в ГИС / М.А. Станчук, П.С. Бейнер, Н.В. Бейнер // Современные 154 компьютерные информационные технологии: Материалы III всеукраинской школы-семинара молодых ученых и студентов ACIT’2013, Тернополь, 17-18 мая 2013г. – Тернополь: ТНЭУ, 2013г. С.182-183. 144. Canvas (HTML) [Электронный ресурс] // https://ru.wikipedia.org/ wiki/Canvas_(HTML) 145. Егорова И.Н. Исследование новейших веб-технологий и алгоритмов продвижения сайтов / И.Н. Егорова, Е. А. Бондаренко // Восточно- Европейский журнал передовых технологий – 6/2 ( 60) 2012 – С. 63- 66. 146. Станчук М.А. Разработка электронной карты пруда-охладителя АЭС с применением SVG-технологии / М.А. Станчук, П.С. Бейнер, Н.В. Бейнер // Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и обучении «ИНФОТЕХ-2013» международная науч. техн. конф., Севастополь, 09-13 сентября 2013г. – Севастополь: СевНТУ, 2013. – 117с. 147. РД 34.09.212 Указания по нормированию показателей работы гидро-охладителей в энергетике П. Г. Саяпин, Э. И. Яковенко – 37 с. 148. Чебатарев А. И. Общая гидрология (воды и суши) / А. И. Чеботарев –Л.: Гидромстеоиздат, 1975. – 544 с. 149. Инструкция по эксплуатации насосной станции подачи воды на градирни и брызгальные бассейны 00.ГЦ.VC.ИЭ.09.Д. –2008. – 38 с. 150. Васильев Ю.С., Виссарионов В.И., Кубышкин Л.И. Решение гидроэнергетических задач на ЭВМ. М.:Энергоатом издат, 1987. 151. Карелин В.Я., Новодережкин Р.А. Насосные станции гидротехнических систем с осевыми и диагональными насосами. М.:Энергия, 1980. 155 152. Отчет о научно-исследовательской работе «Натурные исследования работы брызгальных бассейнов циркуляционной системы существующих блоков». Этап «Оптимизация пусков, остановок и самозаусков насосов». М.: Инженерно-строительный институт им. В.В. Куйбышева, 1989. – 295 с. 153. Пьявченко Т. А. Автоматизированные информационно- управляющие системы / Т. А. Пьявченко, В. И. Финаев. – Таганpог: Изд-во ТРТУ, 2007. – 271 c. 154. Гайдук А.Р. Основы теории систем автоматического управления. – М.: УмиИЦ«Учебная литература», 2005. – 408 с. 155. Пьявченко Т. А. Проектирование АСУТП. Конспект лекций. Ч 1. - Таганрог: Изд-во ТРТИ. 1982. – 45 с. 156. В. А. Мочалов, Турута Е. Н. Интеллектуальная процедура выбора отказоустойчивой топологии и компонентов сенсорной сети // Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS`08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD–2008). – М. : Физматлит, 2008. – Т. 1. – C. 385-392. 157. Мочалов В. А. Метод синтеза отказоустойчивой структуры сенсорной сети при наличии ограничений по размещению узлов сети в разнородном пространстве // T-Comm, 2012. – №9. 158. Боровиков С.М., Цырельчук И.Н., Троян Ф.Д. Расчёт показателей надёжности радиоэлектронных средств Учебно-методическое пособие. – Минск: БГУИР, 2010. – 68 с. 159. Мочалов В. А. Метод синтеза отказоустойчивой структуры сенсорной сети при наличии ограничений по размещению узлов сети в разнородном пространстве // Программа научно-технических секций шестой отраслевой научной конференции "Технологии информационного общества" МТУСИ – Москва – 14-15 февраля 2012 г – С. 98-99. 156 160. 12V 9800mAh Литий-полимерный перезаряжаемый аккумулятор Polymer Lithium-ion Rechargeable Battery [Электронный ресурс] // http://top-device.all.biz/12v-9800mah-litij-polimernyj-perezaryazhaemyj -g2639115 161. Телятніков, О. О Моделювання бездротових сенсорних мереж [Текст] / О. О. Телятніков, Л. А. Кудр // Проблеми інформаційних технологій. – 2009. − №2. – С. 17-26. 162. Борисенко А. С. Адекватность моделей беспроводных сенсорных сетей в средах имитационного моделирования / А. С. Борисенко, П. В. Галкин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий 4/9 ( 64 ) 2013 – С. 52-55 163. OMNeT++ [Электронный ресурс] / OMNeT++ Community .– Режим доступа: http://omnetpp.org/ – 11.07.2016 г. – Загл. с экрана. 157 ПРИЛОЖЕНИЕ А Методы проектирования Web-графики: SVG и Canvas Технология SVG. SVG представляет собой технологию на основе XML, с помощью которой можно описывать графические примитивы и сохранять их в векторном формате [136, 137]. SVG является отличным способом, чтобы представить векторное изображение. Следует отметить, что размер SVG файла меньше чем его аналог в формате JPEG. Это преимущество ощутимо на экранах с большим разрешением [138, 139]. К основным преимуществам векторных изображений, созданных на основе SVG-технологий, относится [136, 137]: 1. Масштабируемость. Безусловным преимуществом формата SVG является масштабируемость, что подтверждается его названием – «масштабируемая векторная графика». 2. Поддержка сценариев. Формат SVG поддерживается моделью DOM, что упрощает создание сценариев и использование JavaScript в элементах SVG. 3. Поддержка стилей. Существует несколько способов добавления элемента SVG на Web-страницу. SVG-файл может быть указан в тегах , ,