Моделювання аномалій щільності потоку нейтронів в автоматизованій системі контролю ядерної безпеки об’єкта «Укриття».
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2021-4-70-77Ключові слова:
Shelter Object, neutron flux density, dynamics analysis, parametric methods, statistical criteria, detection of anomalies, об’єкт «Укриття», щільність потоку нейтронів, аналіз динаміки, параметричні методи, статистичні критерії, виявлення аномалійАнотація
Анотація. Аналіз динаміки щільності потоку нейтронів (ЩПН) від паливовмісних мас (ПВМ) в об’єкті «Укриття» (ОУ) показує наявність значень, які перевищують середні значення за різні періоди спостережень. Ідентифікація таких значень за критерієм «аномалія/не аномалія» дозволить виключити з масиву спостережень неінформативні події. Або, у разі підтвердження аномалії, сформувати ефективні дії для прийняття рішень щодо усунення причин таких подій. Для вирішення проблеми виявлення аномальних вимірювань у даний час використовується теорія статистичних рішень. Вона заснована на використанні параметричних методів. Їх використання вимагає апріорної інформації про характер розподілу вимірюваного явища і його параметри. Для ефективного вирішення проблеми виявлення й усунення аномальних вимірювань необхідно знати статистичні характеристики нормальних та аномальних компонентів. У цій роботі пропонуються статистичні критерії для оцінки аномалії у часових рядах ЩПН, які мають різні підходи до формування інтервалів спостережень, потужності та надійності виявлення аномалій. У залежності від виду закону розподілу масиву спостережень запропонований набір критеріїв, які найбільш доцільно використовувати при перевірці аномальності рівнів ряду для експоненціального закону розподілу, розподілу Пуассона та Вейбула. Проведена оцінка потужностей критеріїв у залежності від об’єму вибірок. Встановлена точність визначення аномалій за критеріями при відомих значеннях середнього та дисперсії у досліджуваній вибірці. Рекомендоване використання критерію Граббса для дослідження на аномальність рівнів вибірок з n>700, для вибірок з n<50 доцільним є використання критеріїв Діксона та Смоляка-Титаренка. Використання оптимальних критеріїв у залежності від характеристик досліджуваних вибірок дасть змогу підвищити математичну значущість отримуваних результатів і, як наслідок, підвищити якість управлінських рішень та ядерну безпеку на ОУ в цілому.Посилання
1. Об’єкт «Укриття» в умовах нового безпечного конфайнмента: монографія / за ред. А.В. Носовського. Чорнобиль: ІПБ АЕС НАН України, 2021. 344 с.
2. Lytvynov V., Stoianov N., Skiter I., Lytvyn S. Traffic Abnormalities Identification Based on the Stationary Parameters Estimation and Wavelet Function Detailization. Mathematical Modeling and Simulation of Systems. MODS 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, 2019. Vol. 1019. P. 83–95.
3. Скітер І.С. Використання EWMA-статистики для виявлення аномальної поведінки комп’ютерної мережі. Створення та модернізація озброєння і військової техніки в сучасних умовах: зб. тез доп. 16 наук.-техн. конф. Чернігів: ДНВЦ ЗС України, 2016. С. 18–21.
4. NCSS [Statistical software]. (n.d.). NCSS 2021. Data Analysis & Graphics: Time Series and Forecasting Methods in NCSS. Retrieved 3 February. 2021. URL: https://www.ncss.com/software/ncss/time-series-and-forecasting-in-ncss.
5. Долгіх А.О., Байбуз О.Г. Аналіз методів, моделей та програмних засобів прогнозування часових рядів. Відкриті інформаційні та комп’ютерні інтегровані технології: зб. наук. праць Національного аерокосмічного університету ім. Жуковського «ХАІ». Харків, 2018. Т. 79. С. 74–87.
6. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980. 208 c.
7. Бродский Я.С., Быцань Н.Н., Власенко В.М. Об исключении экстремальных значений. Заводские лаборатории. 1975. № 7. C. 847–849.
8. Kimber A.C., Stevens H.J. The null distribution of a test for two upper outliers in an exponential sample. Applied Statistics. 1987. Vol. 30. P. 153–157.
9. Fung Karen Yuen, Paul S.R. Comparisons of outlier detection procedures in Weibull or extreme-value distributions. Communications in Statistics – Simulation and Computation. 1985. Vol. 14, N 4. P. 895–917.
10. Grubbs F.E. Simple criteria for testing Rejection of Outlying observations. Proc. of the American Mathematical Society. 1950. Vol. 21. P. 27–58.
11. Dixon W.J. Rations involving extreme Values. Proc. of the American Mathematical Society. 1956. Vol. 22. P. 68–76.
197
52Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
