Details

Михайлова, Марина Александровна. Определение ожидаемого ущерба при разрушении плотин гидроузлов на примере Саяно-Шушенской ГЭС [Электронный ресурс]: бакалаврская работа: 20.03.01 / М. А. Михайлова; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт военно-технического образования и безопасности ; науч. рук. В. В. Яковлев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 702 КБ). — Санкт-Петербург, 2016. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v16-1386.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v16-1386>.

Record create date: 9/27/2016

Subject: гидроэлектростанции; Саяно-Шушенская ГЭС; чрезвычайные ситуации; гидротехнические сооружения; волна прорыва ; HPS; emergencies; hydraulic structures; break wave

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Волна прорыва - одна из наиболее опасных природных процессов, прогнозирование которой является чрезвычайно актуальной задачей. Объектом исследования являются промышленная безопасность на особо опасном объекте - Саяно-Шушенской ГЭС. Цель работы - оценить возможность повышения безопасности объектов в нижнем бьефе Саяно-Шушенской ГЭС. В работе использовались данные о характеристиках плотин на территории РФ.

Break wave - is one of the most dangerous natural processes; its forecasting is an extremely urgent task. An object of the research is the industrial security on a particularly dangerous object - the Sayano-Shushenskaya HPP. The aim of the work is to evaluate the possibility of increasing the safety of objects in the downstream of the power plant. In the work were used data of the characteristics of the dams on the territory of the Russian Federation.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read
-> Internet All Read

Document usage statistics

stat Document access count: 104
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics