На трёх российских АЭС начались испытания ПО для прогнозного обслуживания

Как сообщило Atom Media 22 октября, Rosenergoatom начала опытную эксплуатацию отечественной системы предиктивной аналитики на Нововоронежской АЭС-2, Ленинградской АЭС-2 и Белоярской АЭС. Программное обеспечение использует алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для выявления потенциальных проблем с оборудованием до их возникновения. По словам Rosatom, испытание призвано проверить систему в реальных условиях эксплуатации на трёх станциях, прежде чем будет принято решение о постоянном использовании. Продолжительность испытания и охваченное оборудование не указаны.

Оператор рассчитывает, что система повысит надёжность за счёт снижения вероятности повреждения и отказа оборудования и поможет планировать техническое обслуживание на основе наблюдаемого состояния. В объявлении не сказано, что эти результаты уже измерены. В нём также подчёркнут важный принцип управления: эксплуатационное решение остаётся за специалистом. Цифровой инструмент описан как источник дополнительных данных для экспертной оценки, а не как система автоматического управления оборудованием или выдачи нарядов на обслуживание.

Испытание на трёх отдельных станциях позволит Rosenergoatom оценить поведение системы в нескольких типах станционной среды. В сообщении не описаны исходные данные, архитектура модели, пороги срабатывания сигналов, доля ложных срабатываний или способы проверки прогнозов персоналом станции. Без этих подробностей нельзя утверждать, насколько заблаговременно программа выявляет ухудшение состояния и одинаково ли она работает с разными типами оборудования.

Справочный материал об AtomMind за 2023 год описывает платформу, лежащую в основе текущих эксплуатационных испытаний. AtomMind представлена как промышленная платформа цифровизации с низким уровнем программирования, которую можно интегрировать в ИТ-среду предприятия; она включает инструменты сбора и анализа исторических и текущих данных об оборудовании или процессах. Описанная последовательность внедрения начинается с обследования и оцифровки исторических данных, а затем предусматривает пилотный этап, на котором данные очищают, обучают модели машинного обучения и оценивают гипотезы по метрикам. Только после этой оценки переходят к техническому проектированию, развёртыванию, обучению пользователей и дальнейшей поддержке. В справочном материале указана интеграция с системами SCADA, MES, обслуживания, лабораторного контроля, ERP и бизнес-аналитики. Это описание продукта, а не свидетельство того, что все его возможности и интеграции внедрены на трёх атомных станциях в октябре 2026 года.

Два приложения связаны с разными вопросами о данных и надзоре. Предиктивное обслуживание зависит от сигналов оборудования и надёжной базовой модели нормальной работы; видеоаналитика безопасности — от охвата камерами, критериев обнаружения и проверки человеком. В сообщениях не подтверждается, что системы обмениваются данными или используют одну технологию. Обоснованно утверждать можно лишь то, что на трёх станциях проводится ограниченное эксплуатационное испытание, а оператор заявил о намерении оценить готовность системы до её постоянного внедрения.

Источники

1. На российских АЭС стартовала опытная эксплуатация отечественной системы прогнозирования состояния оборудованияПресс-релиз компанииAtom MediaДата публикации: 22 октября 2026 г.Дата изучения: 25 октября 2026 г.
2. Система предиктивной аналитики «АтомМайнд»СправочникAtom MediaДата публикации: 10 июля 2023 г.Дата изучения: 25 октября 2026 г.

Заметили ошибку или знаете первичный источник, который нам стоит изучить? Сообщить об исправлении.