Где надёжно проверить самолётную турбину? Только в России…
Опыт - дело наживное
За постоянными сетованиями по поводу проблем российского авиапрома никто, кажется, и не заметил, как отечественные технологии диагностики турбореактивных двигателей стали самыми передовыми в мире. У реактивной авиации длительная история, у газовых турбин — ещё больше. Турбину изобрели ещё в конце XVIII века, чтобы использовать в металлургии вместо кузнечных мехов, но практического использования она так и не получила.
Тогда многие конструкторы в силу новизны технологии ещё не понимали, с чем они сталкиваются. Но и сегодня от многих технологий диагностики волосы встают дыбом в силу того, что даже на заводских, а не предполётных испытаниях как применялись, так и по-прежнему применяются крайне опасные методы.
Например, весной 1937 года инженер Ганс-Йохим Пабст фон Охайн приступил к проведению стационарных тестов турбореактивного двигателя НеS 1. Вместо керосина в качестве топлива применялся водород, обладающий повышенной устойчивостью при сгорании, но при этом сильной взрывоопасностью при соединении с воздухом.
Для оценки производительности турбореактивных двигателей долгое время применялись контрольно-измерительные устройства. Так, при тестировании двигателя ТР-1 «пульсация» вращающихся лопаток оценивалась более чем в пяти сотнях различных позиций. Отслеживались данные, получаемые с большого количества сенсоров, пирометрических устройств, термопар и прочей аппаратуры.
Была и совсем экзотика по нынешним меркам. В мае 1939 года двигатель HeS3 был установлен на винтовой самолет с ещё одним двигателем He-118V2 и подвешен под его фюзеляжем для проведения тестов в воздухе непосредственно во время полёта.
Но основная беда была в необходимости разборки на детали турбореактивных двигателей уже в процессе эксплуатации. Это влекло за собой повышенную роль человеческого фактора, кто-то где-то что-то недосмотрел, в итоге неисправность турбореактивного двигателя — всегда катастрофа.
Российские технологические компании в последние десятилетия упорно работают над снижением именно ошибок человеческого фактора путём автоматизации. И успехи их по общемировым меркам не просто заметны, а значительны. Другое дело, что не все эти технологии автоматизированы в полной степени.
Сборка не на конвейере
Среди прочих испытаний, сканирование технического состояния турбины давно уже проводится без разбора её на части. Например, компания SHINING 3D использует трехмерное сканирование, но недостаток в том, что ручной сканер FreeScan UE Pro, точность которого составляет до 0,02 мм, оператор должен держать в руках, почему он и сделан таким легким, менее килограмма весом.
Далее действительно данные обрабатывает искусственный интеллект, но полностью автоматическим такое средство диагностики считать невозможно, тем более что данные ИИ всё равно должен проверять оператор. И подобные технологии, хоть и используют ИИ, явно нуждаются в модернизации.
Пример тому: следующие фотографии. На первой — 2D-срез. Понятно, что это уже прошлый век, но всё равно вспомним молодость.
Область изъяна сканирования видна очень чётко, две лопасти то ли перегоревшие, то ли сломанные, ещё две производят впечатление корродированных. Вместо сопла — сплошная поверхность.
На втором снимке видно, что у 3D успехи ненамного лучше. Если не хуже. Создаётся впечатление, что вместо лопастей на выделенной красным квадратом области там какая-то бесформенная масса.
Подобные искажения могут оказаться как роковыми, так и в лучшем случае затратными.
Более современная и прогрессивная технология — томография, не путать с технологиями SHINING 3D, которые относятся к фотограмметрии. На томограмме внутреннее устройство объекта отображается максимально точно и ясно. Различные материалы, характеризующиеся разной плотностью и химическим составом, легко идентифицируются друг от друга.
Геометрические параметры любой скрытой области или перегородки могут быть определены с погрешностью не более 50 микрометров. Несовершенства, такие как поры и посторонние частицы, становятся заметными. Даже микротрещины шириной в 50 микрометров надежно выявляются, независимо от их направления и расположения.
Единственный вопрос в том, что специфика томографических исследований реактивных двигателей связана с принципиально различными требованиями к сканированию материалов, используемых для создания деталей «горячей» и «холодной» частей двигателя.
Здесь Вам не больница
Для «горячей» части двигателя важно, чтобы детали выдерживали высокие температуры и перегрузки. «Холодная» часть – корпус и компрессор – создается из облегченных материалов, чтобы максимально уменьшить общий вес двигателя. Загвоздка в том, что плотные термостойкие материалы могут поглотить все излучение, а легкие материалы почти прозрачны.
Нередко используют промежуточные, «компромиссные» энергии излучения, которые позволяют реконструировать как более плотные, так и менее плотные детали. Но это дает и негативный эффект: на томографии двигателя часть реальных дефектов не видна, а в местах, где информации не хватает, возникают ложные дефекты. Повторение тех же фотографий, которые мы видели выше.
В таком методе некогда работала компания «Проминтро», которая, увы, уже не функционирует. Вероятно, причина исчезновения компании с рынка диагностики турбореактивных двигателей — слишком малая степень её автоматизации и задействования ИИ.
В текущем году, впрочем, в России был совершен прорыв в области взаимодействия ИИ и технологий томографии для диагностики турбореактивных двигателей в сборке.
Учёные компании Smart Engines предложили новое сочетание томографии и ИИ для выполнения сканирования реактивного двигателя без разбора на детали и за одно исследование на серийной промышленной установке. Технология строит цифровой двойник двигателя и позволяет достоверно обнаруживать дефекты – трещины, пустоты, расслаивания – и посторонние предметы, такие как металлическая стружка, за одно измерение.
Прорыв учёных Smart Engines заключается в создании особых высокопроизводительных алгоритмов компьютерной томографии для коррекции искажений, возникающих при использовании промежуточных энергий излучения. Разработанные компанией Smart Engines алгоритмы позволяют надёжно компенсировать эффекты рассеяния излучения объектом, рассеяния излучения детектором, полихроматичность излучения при исследовании мультиматериальных изделий, а также шумы, связанные с фотонным голоданием.
Листая календарь трагедий
ИИ позволяет выполнять функции диагностики даже в случае сложных измерений, выполненных на грани чувствительности прибора, в результате чего стало возможным проводить дефектоскопию реактивных двигателей авиационного назначения без нарушения целостности конструкции.
История учит на ошибках прошлого. Недосмотр в обслуживании турбореактивных двигателей стал причиной многих трагедий. В 1989 году на аэродроме Насосная под Сумгаитом транспортник Ил-76МД спустя несколько минут после отрыва от взлетно-посадочной полосы после возгорания турбореактивного двигателя и планируемого в связи с этим экстренного захода обратно на посадку внезапно начал стремительно терять высоту и упал в воду.
Погибли тогда все. Расследование показало, что причиной аварии стало повреждение вала турбины низкого давления двигателя Д-30КП, вызванное выходом из строя подшипника между валами. Более новый инцидент, который произошел с турбореактивным двигателем, когда высокие технологии якобы уже развивались вовсю, и тоже привёл к человеческим жертвам.
5 мая 2019 года лайнер SSJ-100 авиакомпании «Аэрофлот», выполнявший рейс Москва – Мурманск, вернулся в аэропорт Шереметьево спустя 37 минут после вылета из-за неисправности одного из таких устройств. В результате возникло возгорание, которое привело к гибели 41 человека из 78 находившихся на борту.
1 ноября 2019 года Sukhoi Superjet 100 авиакомпании «Ямал», следовавший по маршруту Тюмень — Санкт-Петербург, совершил посадку в аэропорту вылета спустя полтора часа после взлета из-за отказа левого двигателя. Во время набора высоты произошел срыв потока через турбину. Обошлось без жертв.
Потому до тех пор, пока не внедрят высокие технологии, использующие ИИ при проверке турбореактивных двигателей, достичь 100% безопасности (понятно, что это утопия, но к чему-то ж нужно стремиться) точно не получится. Всюду кто-нибудь недоделал, недосмотрел, а люди гибнут. Может, ИИ лучше будет делать?