Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Совершенствование водно-химических режимов электростанций с использованием технологических алгоритмов и пакета прикладных программ для систем химико-технологического мониторинга

Диссертация: Совершенствование водно-химических режимов электростанций с использованием технологических алгоритмов и пакета прикладных программ для систем химико-технологического мониторинга
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В последние годы на большинстве ТЭС Российской Федерации, значительное внимание уделяется вопросам внедрения систем химико-технологического мониторинга (СХТМ) ВХР, водоподготовительных установок (ВПУ), теплосети и других объектов водно-химического хозяйства. Современные средства контроля, выпускаемые отечественными и зарубежными производителями, позволяют организовать надежные непрерывные… Читать ещё >

Совершенствование водно-химических режимов электростанций с использованием технологических алгоритмов и пакета прикладных программ для систем химико-технологического мониторинга (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Проблемы оптимизации работы систем контроля и управления водно-химическим режимом электростанций
    • 1. 1. Роль систем контроля и управления водно-химическим режимом в обеспечении надежности электростанций
    • 1. 2. Применение технологических алгоритмов и методов математического моделирования в СХТМ и СКУ ВХР
    • 1. 3. Информационная поддержка «Советы оператору технологу» при нарушении технологических процессов
    • 1. 4. Образование отложений содержащих сульфаты и хлориды натрия в перегретом паре
    • 1. 5. Современные методы прогнозирования и анализа данных
  • Глава 2. Методика построения технологических алгоритмов поиска причин нарушений водно-химического режима электрических станций
    • 2. 1. Концепция построения технологических алгоритмов поиска причин нарушений водно-химического режима электростанции
  • Методика выявления нарушений в технологических алгоритмах поддержки оператора СХТМ Построение физической модели объекта при разработке технологических алгоритмов
    • 2. 1. 3. Влияние архитектуры ПО СХТМ на вид технологических алгоритмов
    • 2. 1. 4. Построение технологических алгоритмов поиска причин нарушения ВХР
    • 2. 1. 5. Технологические алгоритмы, работающие с массивами значений
    • 2. 1. 6. Коррекция ошибок в технологических алгоритмах, работающих с массивами значений
    • 2. 1. 7. Полиморфизм в технологических алгоритмах, работающих с массивами значений
    • 2. 1. 8. Выбор вида технологических алгоритмов поиска причин нарушений ВХР
    • 2. 2. Исходные данные для технологических алгоритмов поиска причин нарушений ВХР
  • Глава 3. Опыт применения технологических алгоритмов «советы оператору-технологу» в системах контроля и управления водно-химических режимов электростанций
    • 3. 1. 3. Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по электропроводимости Н-катионированной пробы перегретого пара
    • 3. 1. 4. Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по содержанию кислорода в питательной воде
    • 3. 1. Технологические алгоритмы «Советы оператору-технологу» системы химико-технологического мониторинга Казанской ТЭЦ
    • 3. 1. 1. Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по величине рН в питательной воде
    • 3. 1. 2. Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по электропроводимости Н-катионированной пробы питательной воды
    • 3. 2. Технологические алгоритмы «Советы операторутехнологу» в СКУ ВХР второго контура АЭС с 98 ВВЭР
    • 3. 2. 1. Алгоритм поиска причин отклонения ВХР 2-го контура по превышению удельной электропроводимости
  • Н-катионированной пробы питательной воды за ПВД от нормируемых значений
    • 3. 2. 2. Алгоритм поиска причин отклонения ВХР 2-го контура по величине рН пробы питательной воды за 107 ПВД от нормируемых значений
  • Глава 4. Применение алгоритмов поиска причин нарушений ВХР на лабораторном стенде СХТМ с использованием результатов промышленных испытаний
    • 4. 1. Описание лабораторного стенда
  • СХТМ ВХР
    • 4. 2. Имитация типовых нарушений на стенде
  • СХТМ ВХР
    • 4. 2. 1. Модель имитации нарушений на стенде
  • СХТМ ВХР
    • 4. 2. 2. Модель образования отложений № 28 04 и №С1 в перегретом паре
    • 4. 2. 3. Анализ полученной модели образования отложений Ыа2804 и №С1 в перегретом паре
    • 4. 2. 4. Алгоритм построения промежуточных значений
    • 4. 2. 5. Алгоритм имитации нарушений на стенде СХТМ
    • 4. 3. Сравнение результатов работы алгоритма при использовании данных промышленных испытаний и с помощью имитации на стенде СХТМ 143 ВХР
  • Глава 5. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования поведения параметров ВХР в промышленных условиях
    • 5. 1. Выбор архитектуры ИНС
    • 5. 2. Обучение ИНС с помощью алгоритма обратного ^ распространения ошибки
    • 5. 3. Результаты применения ИНС
    • 5. 4. ИНС с общей регрессией
  • Выводы
  • Список принятых сокращений

В условиях современной экономики развитие современной энергетики возможно путем снижения издержек при производстве электроэнергии на существующих и строящихся энергоблоках.

Применительно к тепловой и атомной энергетике значительный потенциал в повышении эффективности работы оборудования и электростанций заложен в целом ряде различных мероприятий, таких как, оптимизация работы теплосилового оборудования, применение в качестве конструкционных более коррозионно-прочных материалов, применение современных фильтрующих материалов на ионообменной части водоподготовительных установок, применение новых технологий подготовки добавочной воды и др., а также поддержание водно-химического режима (ВХР) в пределах установленных норм, что осуществляется на современных ТЭС за счет непрерывного мониторинга химико-технологических процессов.

В последние годы на большинстве ТЭС Российской Федерации, значительное внимание уделяется вопросам внедрения систем химико-технологического мониторинга (СХТМ) ВХР, водоподготовительных установок (ВПУ), теплосети и других объектов водно-химического хозяйства. Современные средства контроля, выпускаемые отечественными и зарубежными производителями, позволяют организовать надежные непрерывные измерения таких показателей качества как удельная электропроводимость, рН, содержание натрия, растворенного кислорода и водорода, содержание кремниевой*кислоты, солей жесткости, аммиака, фосфатов, общего органического углерода и др.

Следует отметить, что даже при применении самых современных средств контроля мониторинг химико-технологических процессов на ТЭС в основном заключается лишь в предоставлении оперативному персоналу непрерывной информации о состоянии ВХР. Только в некоторых случаях СХТМ ВХР построены как подсистемы автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) или имеют возможность обмена с ними данными, что предполагает предоставление оперативному персоналу химического цеха информации о технологических параметрах, в первую очередь влияющих на состояние ВХР. Следует отметить, что целью внедрения СХТМ является не просто представление текущей информации о состоянии ВХР, но использование данной информации для оптимизации ВХР, недопущения нарушений ВХР и, как следствие, аварийных ситуаций на ТЭС, вызванных такими нарушениями.

Представленный в данной работе материал показывает возможность использования технологических алгоритмов обработки информации о состоянии ВХР, как один из путей повышения информативности СХТМ.

Современные достижения в области разработки алгоритмов, вычислительной математики, теории информации и теории адаптивного анализа позволяют значительно повысить эффективность работы алгоритмов поиска причин нарушений ВХР. Методы адаптивного анализа данных находят широкое применение в различных областях науки, техники и экономики. Применение подобных методов позволяет реализовывать интеллектуальные системы, способные прогнозировать поведение различных параметров ВХР, не используя полного математического описания физико-химических процессов в пароводяном тракте.

Актуальность проведенных исследований заключается в том, что на большинстве ТЭС, где установлены СХТМ, мониторинг химико-технологических процессов ограничивается лишь представлением текущей информации о состоянии объекта мониторинга. Использование же технологических алгоритмов и современных методов адаптивного анализа для обработки этой информации позволит сделать шаг от исключительно информационной функции СХТМ в направлении к возможности управления технологическими процессами.

162 ВЫВОДЫ.

1. Проведен анализ роли ВХР, средств его контроля и поддержания в обеспечении надежной работы основного оборудования ТЭС. Отмечена необходимость использования СХТМ для оптимизации ВХР.

2. Проведен анализ опыта эксплуатации СХТМ отечественных и зарубежных ТЭС. Показана возможность повышения оперативности и информативности СХТМ путем использования технологических алгоритмов обработки информации о состоянии ВХР.

3. Проведен анализ различных видов алгоритмов, которые могут применяться для поиска причин нарушений ВХР, в результате которого предложена модель алгоритмов, работающих с массивами, которые обладают возможностью к коррекции содержащейся в них информации в процессе работы.

4. Для Казанской ТЭЦ-2 разработаны следующие алгоритмы поиска причин нарушений: по величине рН питательной воды, по электропроводимости Н-катионированной пробы питательной воды, по электропроводимости Н-катионированной пробы перегретого пара, по содержанию кислорода в пробе питательной воды. Для стенда В-3 ЭНИЦ разработаны алгоритмы поиска причин нарушений по величине электропроводимости Н-катионированной пробы питательной воды за подогревателями выского давления и по величине рН пробы питательной воды.

5. Разработан стенд для тестирования различных методов диагностики ВХР. На базе стенда разработана и проверена с использованием данных, полученных при тепло-технических испытаниях на Черепетской ГРЭС, модель имитации нарушений.

6. Рассмотрены формы существования сульфатов и хлоридов натрия в перегретом паре. С помощью методов математического моделирования установлены соотношения, позволяющие рассчитать степень гидролиза в паре этих соединений.

7. Проведен расчет экспоненты Херста для результатов измерений средствами АХК, показавший математическую возможность применения адаптивных методов анализа для обработки результатов измерений ВХР.

8. Предложены модели искусственных нейронных сетей для прогнозирования параметров ВХР, при ограниченном наборе исходных данных. Показана применимость этих моделей на основе опытных данных, полученных на Ириклинской ГРЭС.

9. Предложены реализации полученных алгоритмов и ИНС на языках ЬаЬУ1ЕУ 7.0 и С++.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

АСКУ — автоматическая система контроля и управления;

АСУ — автоматическая система управления;

АРМ — автоматизированное рабочее место;

АХК — автоматический химический контроль;

АЭС — атомная электрическая станция;

БД — база данных;

БЗК — бак запаса конденсата;

БОУ — блочная обессоливающая установка;

ГАВР — гидразинно-аммиачный водный режим;

ВВЭР — водо-водяной энергетический реактор;

ВХР — водно-химический режим;

ИК — индекс качества;

ИПО — индекс повреждаемости оборудования;

КН — конденсатный насос;

ИНС — искусственная нейронная сеть;

КМД — коэффициент множественной детерминации;

КПД — коэффициент полезного действия;

ЛХК — лабораторный химический контроль;

МГУА — метод группового учета аргументов;

НД — насос дозатор;

ПВД — подогреватель высокого давления;

ПНД — подогреватель низкого давления;

ПО — программное обеспечение;

ПТК — программно-технический комплекс;

ТК — теплотехнический контроль;

ТП — тепловые процессы;

ТЭС — тепловая электрическая станция;

ТЭЦ — теплоэлектроцентраль;

СВО — специальная водоочистка;

СКД — сверх критическое давление;

СКУ — система контроля и управления;

СХТМ — система химико-технологического мониторинга;

УПП — устройство подготовки пробы;

УСО — устройство связи с объектом;

ХВО — химводоочитска;

DAQ — data acquisition;

Показать весь текст

Список литературы

  1. Dooley R.B. Fossil plant cycle chemistry and availability problems // ESCOM/EPRI Cycle chemistry symposium. South Africa, 1994, — p. 22−25.
  2. П.А. Коррозия и защита металла теплоэнергетического оборудования. — М.: «Энергоатомиздат», -1982.- С. 224.
  3. П.А. Контроль коррозии металла котлов. — М.: «Энергоатомиздат», — 1994.- С. 240.
  4. О.А., Томаров Г. В. Динамика распределения примесей, во влажно-паровом тракте турбоостановок АЭС // Теплоэнергетика. — 1994. — № 4. —С. 23—32.
  5. Г. В. Физико-химические процессы и закономерности эрозии-коррозии металла энергетического оборудования в двухфазном потоке // Теплоэнергетика. — 2001. — № 9. — С. 59 — 67.
  6. Водный режим тепловых электростанций (обычных и атомных) / П. А. Акользин, и др., Общ. ред. Т. X. Маргулова. M.-JL: Энергия. — 1965. — С. 384.
  7. JI.M., Назаренко П. Н., Маркин Г. П. Автоматический контроль водно-химического режима ТЭС. — М.: «Энергия», 1979. — С. 224.
  8. Н.П. Водный режим и химический контроль на тепловых электростанциях. — М.: Энергия, 1974. — С. 317.
  9. О.И. Некоторые вопросы химического контроля, мониторингаи диагностики водного хозяйства на тепловых электростанциях США // Теплоэнергетика. 1990. — № 7. — С. 72 — 75.
  10. В.Н., Назаренко П. Н., Паули В. К. Некоторые принципы внедрения систем химико-технологического мониторинга на ТЭС // Теплоэнергетика. — 1997. — № 6. — С. 2—7.
  11. Otakar Jonas Effective cycle chemistry control ESAA Power station chemistry conference, May 15−16, 2000, Rockhampton, Queensland, Australia, p. 11−48.
  12. D.O. Clarkson, P.E. Wigglesworth, Cycle chemistry improvement program at Public Service company of Colorado, IV conference EPRI, USA, p. 223−232.
  13. Daniel Е. Meils. On-line instrumentation QA/QC experience at TVA’s Kingston. power station., 6-th International conference on fossil plant cycle chemistry. 2000. Columbus. USA, p. 31−43.
  14. Циркуляр «О внесении изменений в объём технологических* измерений- сигнализации, автоматического регулирования на тепловых электростанциях/ РАО „ЕЭС России“: Ц-02−94(Т), 1994 г.
  15. Инструкция по: организации и объему химического: контроля водно-химического режима на тепловых электростанциях. М.: СПО ОРГРЭС, 2003.1. С. 17.
  16. Cycle chemistry guidelines for fossil plants: All volatile treatment. Electric Power Research Institute, Palo Alto, CA, 1996. TR- 105 041.
  17. Cycle chemistry guidelines for fossil plants: Oxygenated treatment. Electric Power Research Institute, Palo Alto, CA, 1994. TR 102 285.
  18. Cycle chemistry guidelines for fossil plants: Phosphate treatment for drum units. Electric Power Research Institute, Palo Alto, CA, 1996. TR 103 665
  19. Совершенствование химико-технологических процессов в энергетике / Воронов В. Н., Мартынова О. И., Петрова Т. И., Белосельский Б. С., Васина Л. Г., Назаренко П. Н., Очков В. Ф. // Теплоэнергетика. — 2000. — № 6. — С. 46 — 49.
  20. О поведении органических примесей в тракте тепловой электростанции с барабанными котлами. Петрова Т. П., Ивин Б. Ф., Ермаков О. С., Амосова Э. Г. и др. // Теплоэнергетика. — 1995. — № 7. — С. 20 — 25.
  21. Shulder S.J., Janick M.A., Gwin E.C. Measuring oxidation-reduction potential (ORP) and its use in controlling oxygen scavenger injection // 6-th International conference on fossil plant cycle chemistry. 2000. Columbus. USA, p. 11−17.
  22. Влияние водно-химических режимов и органических примесей на скорость коррозии углеродистой стали в воде. Петрова Т. И., Кашинский
  23. B.И., Макрушин В. В. и др.// Новое в российской электроэнергетике 2005 -№ 3.-С.16−22.
  24. Некоторые методические особенности изучения поведения примесей в пароводяном тракте при высоких параметрах. Мартынова О. И., Петрова Т. И., Самойлов Ю. Ф., Харламов В. К. // Тр. ин-та / МЭИ. — 1979. — Вып. 405. —1. C. 40 — 44.
  25. Математические модели и их использование в системах химико-технологического мониторинга электростанций. Воронов В. Н., Петрова Т. И., Назаренко П. Н. // Теплоэнергетика. 2005. — № 4. — С.51 — 53.
  26. .М., Еремина H.A. Расчет минерализации и концентрации аммиака и углекислоты в водах типа конденсата // Теплоэнергетика. — 2000.7. — С. 10—14.
  27. . Дж.К. Система химической диагностики для электростанций: В кн. Искусственный интеллект: применение в химии. Мир, 1988
  28. C.B., Киет В. Г., Ларин Б. М. Новые методы и приборы автоматического химконтроля качества турбинного конденсата. Тезисы докладов Девятой Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов, Москва, МЭИ, 4−5 марта 2003 г., С. 117.
  29. T. Mizuno, К. Ohta, S. Капеко, A. Kawabe. Speciation and Analysis of Corrosion Products in feedwater of a supercritical and a subcritical pressure boiler. ESAA Power station chemistry conference, May 15−16, 2000, Rockhampton, Queensland, Australia.
  30. Паули B: K. Экспертная система контроля и оценки условий эксплуатации котлоагрегатов ТЭС// Теплоэнергетика. 1997. № 5. С. 38 43.
  31. Д.С. Оценка состояния водно-химического режима электростанций с помощью индекса качества водно-химического режима// Новое в российской энергетике. 2004. — № 12. — С. З — 5.
  32. В.Н., Петрова Т. И. Проблемы организации водно-химических режимов на тепловых электростанциях // Теплоэнергетика. — 2002. — № 7.1. С. 2 —6.
  33. СО 34.35.127−2002 (РД 153−34.1−35.127−2002) Общие технические требования к программно-техническим комплексам для АСУ ТП тепловых электростанций. -М.: СПО ОРГРЭС, 2002 С. 147.
  34. Живучесть стареющих ТЭС / Балдин H.H., Богачко Ю. Н., Бритвин и др.
  35. М.: Изд-во НП ЭНАС, 2000. — С. 559.
  36. О. Jonas, L. Machemer. EPRI ChemExpert, cycle chemistry advisor for fossil power plant. Electric Power Research Institute, Palo Alo, CA, December 1998. CM-112 136, p. 5−11.
  37. J. Rice. Industrial water quality measurements: A Retrospective/Prospective View. 50th Intl. Water Conference, Pittsburgh, PA, 1989, p. 150−170.
  38. Основы построения информационно-измерительных систем. Под ред. Свиридова В. Г. М.: МЭИ — 2004 г. С. — 112 — 160.
  39. М. П. Воронов В. Н. Никитина И. С. Подходы к разработке технологических алгоритмов управления и их реализация при создании СКУ ВХР. Годовой отчет ЭНИЦ 2002. Электрогорск.: ВНИИАЭС, 2003 С. 179 -186.
  40. Тепловые и атомные электростанции: Справочник/ Под общ. ред. чл.-корр. РАН А. В. Клименко и проф. В. М. Зорина 3-е изд., перераб. И доп. — М.: Издательство МЭИ, 2003 — С. 648: ил. — (Общие вопросы- Кн. 1. Тепловые и атомные электростанции- Кн. 3)
  41. В.Н., Назаренко П. Н., Шмелев А. Г. Моделирование динамики развития нарушений водно-химического режима по ионогенным примесям-для парогенераторов ПГВ-1000 // Теплоэнергетика. — 1993. — № 11. — С. 37 — 42.
  42. П.С., Петров А. А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во МГУ, 1983.- С. 264.
  43. А.А., Михайлов А. П. Математическое моделирование. М.: Наука, 1997.- С. 320.
  44. А.С., Воронов В. Н., Сотников А. Ф. Некоторые вопросы динамики водного режима парогенераторов // Тр. ин-та / МЭИ. — 1975. — Вып. 257. —С. 132—137.
  45. В.Н., Назаренко П. Н., Чубукова И. К. Термолиз и комплексообразование гидразина в парогенерирующих установках электростанций // Теплоэнергетика. — 1996. — № 8. — С. 43 — 46.
  46. О.И., Куртова И. В. Методика расчетного анализа поведения примесей питательной воды в тракте энергетических блоков. М.: МЭИ, 1976. -С. 14.
  47. Т.И., Орлов К. А., Рахаев М. А. Математическое моделирование процессов, протекающих в пароводяном тракте ТЭС и АЭС, М.: МЭИ, 2003. -С. 27.
  48. Р. Дискретная математика для программистов. М.: Техносфера, 2004. С. 320.
  49. О. Jonas, L. Machemer. Tight control of cycle chemistry key to successful commissioning. Combined cycle journal: first quarter 2004.
  50. O. Jonas, J. Mancini, and A. McGehee. „Stress Corrosion Cracking of Carbon Steel in Nuclear Component Cooling Water Systems Part 1.“ Materials Performance, May 2005, p 4−12.
  51. O. Jonas, J. Mancini, and A. McGehee. „Stress Corrosion Cracking of Carbon Steel in Nuclear Component Cooling Water Systems Part 2.“ Materials Performance, June 2005, p 34−49.
  52. Влияние материала взвешенных в водном теплоносителе примесей и поверхности осаждения на формирование отложений / Дубровский И. Я., Третьяков Ю. М., Баталина Л. Н., Лошкарев В. А. // Тр. ин-та / МЭИ. — 1979.1. Вып. 405. —С. 13—21.
  53. Инженерный расчет защиты атомных электростанций / Под ред. Веселкина А. П., Егорова Ю. А. М.: Атомиздат, 1976 — 296 с.
  54. И.Я., Третьяков Ю. М. Анализ механизма процессов массообмена и изменения количества отложений во времени // Научные труды / Процессы при генерации пара и водоподготовки. — 1985. — Вып. 58.1. С. 25—32.
  55. Г. В., Шипков А. А. Моделирование физико-химических процессов эрозии-коррозии металлов в двухфазных потоках. // Теплоэнергетика. — 2002. — № 7. — С. 7 — 17.
  56. В. Г. Тяпков В.Ф. Анализ ведения водно-химических режимов АЭС с РБМК-100 и основные направления их совершенствования. //Теплоэнергетика. 2005. — № 7. — С.26 — 34.
  57. О. Jonas. Stress corrosion cracking in PWR and BWR component cooling water. ЕРШ, Pal Alto, CA: October 2004, p 42−56.
  58. . С. Современное состояние водоподготовительных установок и водно-химических режимов ТЭС. //Теплоэнергетика. 2005. — № 7. — С.2 -9.
  59. Автоматический химконтроль обработки продувочной воды парогенераторов на АЭС с ВВЭР / Ларин Б. М., Мамет В. А., Тяпков В. Ф., Бушуев Е. Н. // Теплоэнергетика. — 2002. — № 7. — С. 24—29.
  60. Zinemanas D. A simple model for studying the effect of condenser cooling water leakage on cycle water chemistry. // Power plant chemistry. — 2004. Vol. 6. — № 3. — p. 145- 150.
  61. Bellows J.C., Weaver K.L. An on-line steam cycle chemistry diagnostic system // ASME IEEE Power generation conference. 1988. Philadelphia. USA, p 10−18.
  62. М. Рао, Дж. Сринивас. Нейронные сети. Алгоритмы и приложения. М.: Техносфера, 2004 — С. 280.
  63. Дж. Макконнелл. Анализ алгоритмов. Вводный курс. М.: Техносфера, 2004-С. 310.
  64. Т. Н. Рахимов, О. А. Заикин, Б. Я. Советов. Основы построения АСУ. Ташкент: 1984- С. 368.
  65. Е. А. Чернявский, Д. Д. Недосекин, В. В. Алексеев. Измерительно-вычислительные средства автоматизации производственных процессов. Л.: Энергоатомиздат, 1989 С. 168−179.
  66. А. А. Мячев, В. Н. Степанов, В. К. Щербо. Интерфейсные системы обработки данных. М.: Радио и связь, 1989 С. 101−129.
  67. А. А. Мячев. Интерфейсные средства вычислительной техники: Справочник. М.: Радио и связь, 1993- С. 16−29.
  68. А. Н. Рыбаков, Т. И. Зеленова. Локальная шина PCI: Обзор // Мир компьютерной автоматизации. 1996. № 1. С. 11−16.
  69. Г. Науман, В. Майлинг. Стандартные интерфейсы для измерительной техники. М.: Мир, 1982- С. 98−109.
  70. Н. А. Глазунова, А. И. Карякин, Г. Ф. Филаретов. Стандартные интерфейсы: Учебное пособие. М.: МЭИ, 1984 С. 11−19.
  71. Б. Митчелл. VISA интеллектуальное ПО инструментального ввода вывода для VXI // Мир компьютерной автоматизации. 1996. № 3. С. 46 — 51.
  72. Ю. А. Тюрин, А. А. Макаров. Анализ данных в компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995 С. 24−56.
  73. Н. А. Виноградова, Есюткин А. А., Филаретов Г. Ф. Научно-методические основы построения АСНИ. М.: МЭИ, 1989 С. 8−12.
  74. С. И. Ковалев, В. Г. Свиридов, В. М. Соколов. Автоматизация теплофизического лабораторного эксперимента. М.: МЭИ, 1994 С. 6−17.
  75. Ф. Хартли, К. Бергес, Р. Олкок. Равновесия в растворах. М.: Мир, 1983 г.
  76. A. S. Mohamad. Smart software optimizes membrane plants // Desalination and Water Reuse. 2003 vol. 13/2 august/september. p.- 45−49.
  77. J. E. Larsson. Diagnostic reasoning strategies for means-end models. Automatica 1994, vol. 30, no. 5, p. 775−787.
  78. J. E. Larsson. Diagnostic reasoning based on means-end models: experiences and future prospects. Knowledge based system 2002, vol. 15, no. 1−2, p. — 103 110.
  79. J. E. Larsson. Avoiding human error. International conference Control and instrumentation in nuclear installation. Bristol, England 2000, p.- 48−53
  80. J. E. Larsson. Variable causality for diagnostic algorithms. AILS 04 Workshop, Lund University Lund, Sweden. 2004, p.- 48−55
  81. J. E. Larsson. On-line root cause analysis for large control centers. 8th International-conference „Electric power control centers“. Switzerland, 2005, p.-42−61
  82. М. А., Мартынова О. И., Миропольский 3. JI. Процессы генерации пара на электростанциях. М.: „Энергия“, 1969. С. 54−176.
  83. П. де Паула Дж. Физическая химия. Равновесная термодинамика. М.: „Мир“ 2007. С. 62−161.
  84. A.M. Pritchard, К.А. Peakall, E.F. Smart, GJ. Bignold The solubility of sodium sulphate in superheated steam between 350−500 С and 41−172 bar,
  85. Materials Development division, Harwell laboratory and Central Electricity research Laboratories, Letherhead 1996. p.- 42−61
  86. J. S. Bellows, A. H. Harley. Steam solubilities for combustion turbine steam cooling. International journal of thermophysics, Vol. 20, No. 1, 1999. p.- 22−32
  87. K. Daucik, J. P. Jensen. Solubility of sodium sulphate in the vicinity of critical • th *point. 14 International conference on the properties of water and steam. Kyoto Vol.1 1999. p.-32−39
  88. О. И., Петрова Т. И., Васина Л. Г. и др. Расчет водно-химических режимов теплоэнергетических установок. М.: „МЭИ“, 1980. С. 14−26.
  89. S. L. Goodstine. Solubility of sodium sulphate in superheated steam. Proc. Am. Power Conf. 36: 784. 1974. p.- 12−19
  90. А. Г. Индуктивный метод самоорганизующихся» моделей сложных систем. Киев: Наукова Думка, 1981. С. 51−132.о
  91. А. Г., Мюллер И. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985. С. 14−17.
  92. Edgar Е. Peter Chaos and Order in the Capital Markets: A New View of Cycles, Prices, and Market Volatility. New-York: Wiley Finance, 1996. p.- 11−21
  93. P. Фракталы и хаос в динамических системах. М.: «Техносфера», 2006. С. 132−186.
  94. Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. С. 254−1016.
  95. Mohamad Н. Hassoun. Fundamentals of artificial neural networks. Cambridge, MA: MIT Press, 2005. p.- 145−719
  96. Minsky M. L., Papert S. A. Perceptrons, expanded edition. Cambridge, MA: MIT Press, 1988. p.- 12?57
  97. Ljung L. Glad. T. Modeling of dynamic systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. p.- 101−179
  98. В. Н., Тяпков В. Ф. Применение нейросетевого моделирования для непрерывного контроля рН, теплоносителя АЭС. М.: МЭИ. Журнал «Теплоэнергетика» № 7 -2005. С-36−40.177
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!