Красноярский край, Россия
Красноярский край, Россия
сотрудник
Красноярский край, Россия
Красноярский край, Россия
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
УДК 614.8 Несчастные случаи, их опасность, профилактика и борьба с ними
В статье рассматривается критически важная задача обеспечения безусловной безопасности объектов гидроэнергетики на примере Красноярской ГЭС, обладающей гигантским потенциалом опасности. Актуальность исследования обусловлена необходимостью превентивного анализа рисков для предотвращения катастрофических последствий, связанных с масштабными затоплениями. Проведена систематизация угроз, разделенных на внешние (сейсмические воздействия, экстремальные паводки) и внутренние (отказы электротехнического и гидромеханического оборудования, деградация конструкций). На основе классификации разработаны два детальных аварийных сценария: наиболее вероятный (отказ оборудования при пропуске паводка 0,1% обеспеченности) и наихудший (каскадный отказ всех гидроагрегатов по аналогии с аварией на Саяно-Шушенской ГЭС при паводке 0,01% обеспеченности). Методологической основой работы является гидродинамическое моделирование зон затопления с использованием программного комплекса HEC-RAS. Детально описана поэтапная методика: подготовка цифровой модели рельефа и геометрии русла в QGIS, настройка параметров сооружений и граничных условий, верификация модели и проведение расчетов стационарного и нестационарного потоков. Результаты моделирования представлены в виде количественных оценок параметров затопления (максимальные глубины, скорости потока, время добегания волны) для ряда населенных пунктов в верхнем и нижнем бьефах. Установлено, что реализация наихудшего сценария приводит к затоплению площади 575 км² в верхнем бьефе и распространению зоны затопления на 364 км в нижнем бьефе с повышенными гидравлическими параметрами. Полученные результаты создают научно-обоснованную базу для оценки потенциального ущерба и разработки конкретных предупредительных мер по повышению безопасности гидротехнических сооружений.
анализ рисков, чрезвычайные ситуации, цифровая модель рельефа,, информационное обеспечение, зоны затопления, РСЧС, оценка последствий
Обеспечение безусловной безопасности объектов гидроэнергетики, к которым относятся гидротехнические сооружения Красноярской гидроэлектростанции, представляет собой критически важную задачу в силу их гигантского потенциала опасности, реализация которого в случае аварии может привести к катастрофическим последствиям, включая масштабные затопления обширных густонаселенных территорий, колоссальный материальный ущерб и недопустимые человеческие жертвы [1-2]. Проведение превентивного анализа всех возможных рисков, основанного на моделировании наихудших сценариев, является неотъемлемой частью стратегии упреждающего управления безопасностью таких критически важных объектов, каким является Красноярская ГЭС, что и определяет актуальность данного исследования, направленного на систематизацию угроз, разработку аварийных сценариев и всестороннюю оценку их возможных последствий.
Тщательный анализ природно-климатических условий района расположения, конструктивных особенностей и эксплуатационных режимов Красноярской ГЭС позволяет провести четкую классификацию источников опасности, разделив их на две фундаментальные группы: внешние, обусловленные воздействием природных сил, и внутренние, связанные с техногенными факторами [3-4].
К числу наиболее значимых внешних природных опасностей относятся, прежде всего, сейсмические воздействия в виде расчетных землетрясений, включая повторные толчки, способные создавать динамические нагрузки, критичные для устойчивости плотины, а также гидрологические явления экстремальной интенсивности, такие как паводки редкой повторяемости обеспеченностью 0,1% и 0,01%, при этом особую угрозу представляет неблагоприятное сочетание нескольких природных факторов, например, одновременное возникновение максимального расчетного паводка и ливневой опасности или высокая приточность в водохранилище в условиях аномально низких температур воздуха, что может провоцировать образование ледовых заторов.
Внутренние техногенные источники опасности, инициируемые с самой структурой гидроузла, включают в себя широкий спектр потенциальных отказов, начиная от внезапных повреждений электротехнического оборудования, таких как короткое замыкание фазы трансформатора, что имело исторический прецедент в 2006 году [5], или полная потеря внешнего электроснабжения собственных нужд станции, и заканчивая катастрофическими отказами гидромеханического комплекса, наиболее тяжелым примером которого является авария на гидроагрегате с последующим затоплением машинного зала, по аналогии с событиями на Саяно-Шушенской ГЭС в 2009 году [6], что может привести к каскадному отказу всех двенадцати агрегатов. Помимо этого, к внутренним угрозам относятся постепенные процессы деградации и старения основных конструкций, такие как нарушение проектной прочности бетона, возникновение в основании плотины зон с повышенной водопроницаемостью и пониженными физико-механическими свойствами, развитие опасных фильтрационных деформаций, в том числе суффозии, а также систематические отступления от регламентированных проектных требований в процессе длительной эксплуатации сооружения [7-8].
На основе проведенной классификации были разработаны и детально проработаны два принципиальных аварийных сценария, один из которых рассматривается как наиболее вероятный, а второй — как наихудший из мыслимых, но потенциально возможных.
Наиболее вероятный сценарий развития аварии предполагает ситуацию, когда гидроузел осуществляет пропуск экстремального паводка обеспеченностью 0,1% при нормальном подпорном уровне водохранилища 243,0 метра и полной загрузке всех двенадцати гидроагрегатов. Инициирующим событием в данном случае является отказ электротехнического оборудования, а именно короткое замыкание одной фазы трансформатора блока ОРУ 500 кВ, которое, в соответствии с главной электрической схемой станции, вынуждает остановить два гидроагрегата, что приводит к мгновенной потере 1200 кубических метров в секунду пропускной способности. В условиях продолжающегося мощного притока воды гидроузел теряет возможность пропускать весь поступающий объем, что вынуждает эксплуатирующую организацию в качестве меры крайней необходимости, санкционированной государственной паводковой комиссией, пойти на вынужденное форсирование уровня верхнего бьефа выше нормального подпорного уровня, но ниже форсированного подпорного уровня, в диапазоне от 243,0 до 245,0 метров, для увеличения расхода через водосливную плотину, что неизбежно приводит к затоплению части береговой зоны Красноярского водохранилища.
Наиболее тяжелый сценарий, обладающий катастрофическим потенциалом последствий, моделирует условия работы гидроузла на уровне приточности обеспеченностью 0,01% при нормальном подпорном уровне, когда происходит крупная авария на одном из гидроагрегатов, по своему характеру и масштабам аналогичная аварии на Саяно-Шушенской ГЭС, с затоплением машинного зала потоком воды. Учитывая компактное расположение основных электросиловых линий, распределительных устройств и систем управления в здании ГЭС, воздействие потока воды приводит к каскадному отказу и потере всех двенадцати гидроагрегатов суммарной пропускной способностью 7200 кубических метров в секунду [9]. Полная или почти полная потеря возможности пропускать воду через гидроагрегаты вызывает неконтролируемый апериодический процесс наполнения водохранилища, для сдерживания которого требуется экстренное перефорсирование уровня верхнего бьефа вплоть до отметки гребня плотины, что вызывает катастрофическое затопление обширных территорий как в верхнем, так и, что особенно опасно, в нижнем бьефе станции.
Методика расчета параметров зон затопления при реализации аварийных сценариев на гидротехнических сооружениях (ГТС) Красноярской ГЭС основана на гидродинамическом моделировании с использованием программного комплекса HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System) [10], разработанного Инженерным корпусом армии США. Эта методика сочетает анализ гидрографов притока, расчеты стационарного и нестационарного потоков, а также учет природно-климатических условий региона. Расчеты проводятся в несколько этапов, с учетом теоретических основ гидродинамики, включая уравнения энергии, импульса и непрерывности. Ниже приведено подробное описание методики, включая математические основы, этапы подготовки данных, верификацию модели и интерпретацию результатов. Методика соответствует рекомендациям по моделированию затоплений в условиях чрезвычайных ситуаций (ЧС), с опорой на данные ПИВР (Проект инженерно-водохозяйственных работ) и инструкции по эксплуатации ГТС.
Моделирование проводилось в несколько этапов:
1. Процесс подготовки к расчетам начинается с формирования комплексной цифровой модели рельефа, которая включает в себя детальное построение не только основного русла реки Енисей, но и моделей обоих берегов с учетом пойменных террас и прилегающих территорий, что обеспечивает корректное моделирование процессов затопления при выходе воды из главного канала. На основе этой цифровой модели производится генерация системы поперечных профилей (сечений), которые являются ключевыми элементами одномерной гидравлической модели, при этом их расположение и плотность должны адекватно отображать все существенные морфологические изменения русла и поймы. Для учета сопротивления, оказываемого руслом и поймой потоку воды, каждому участку поперечного сечения в зависимости от типа территории и характера растительного покрова присваивается коэффициент шероховатости Маннинга (n), причем первоначально заданные значения впоследствии проходят процедуру калибровки на основе сравнения результатов моделирования в штатных режимах с данными, приведенными в Правилах использования водных ресурсов (ПИВР) [11], что позволяет минимизировать систематическую ошибку модели. Для повышения точности моделирования в районе расположения Красноярского гидроузла дополнительно учитываются расходы наиболее значимых притоков, расположенных ниже по течению от створа ГЭС, для которых в рамках данного исследования принимаются их среднемноголетние значения, предполагающие стабильный фоновый приток. Весь процесс подготовки исходных пространственных данных, включая создание цифровой модели рельефа, генерацию поперечных сечений и атрибутирование их коэффициентами шероховатости, эффективно осуществляется в среде геоинформационной системы QGIS [12] с использованием специализированного модуля RiverGIS, который оптимизирован для подготовки данных для гидравлических расчетов.
2. Экспорт данных, настройка модели и задание граничных условий. После завершения подготовки всех необходимых исходных слоев производится их экспорт в специализированный формат, читаемый программным комплексом HEC-RAS [13], что визуализировано на Рис.1 и 2, где отображена построенная геометрическая модель водотока с наложенной сеткой поперечных сечений. В рамках настройки гидравлической модели в HEC-RAS осуществляется ввод и параметризация всех ключевых инженерных сооружений, оказывающих непосредственное влияние на поток, к которым относятся само водохранилище Красноярской ГЭС с его объемно-высотной характеристикой, мостовые переходы через Енисей, конструкция водосливной плотины, для которых задаются соответствующие геометрические и гидравлические параметры. Критически важным этапом является корректное задание граничных условий для расчетной области: для верхнего бьефа в качестве граничного условия задаются гидрографы притока воды в водохранилище расчетной обеспеченности, а именно 0,1% для сценария наиболее вероятной аварии и 0,01% для сценария наиболее тяжелой аварии, в то время как для нижнего бьефа используется установленная зависимость расхода воды от уровня в нижнем бьефе. Пропускная способность водосбросных сооружений и гидроагрегатов определяется в модели по стандартным кривым пропускной способности, которые регламентированы и приведены в официальной Инструкции по эксплуатации гидротехнических сооружений Красноярской ГЭС за номером 102-36-7.0-1.07/0003, а для установления связи между уровнем воды и объемом водохранилища используется зависимость, приведенная в ПИВР.
Рис.1. Импорт сечений в HEC-RAS 5.0.3
Рис.2. HEC-RAS – геометрия для нижнего бьефа модели
3. Верификация модели и проведение гидравлических расчетов. Для обеспечения численной устойчивости и точности расчетов нестационарного потока расстояние между соседними поперечными сечениями выбирается на основе строгих гидравлических критериев, а именно формул Фредда (1) и Семюэлса (2).
| (1) |
где, ∆𝑥 – среднее расстояние между сечениями, 𝑇𝑟 – время нарастания волны затопления, 𝑐 – скорость распространения волны затопления.
| (2) |
где, ∆𝑥 – среднее расстояние между сечениями, 𝐷 – средняя глубина основного канала, 𝑆0 – средний уклон основного канала.
Использование этих двух критериев в совокупности позволяет выбрать такой шаг разбивки, который гарантирует отсутствие численных осцилляций и физически достоверный результат.
При проведении расчетов стационарного потока для определения первоначального установившегося профиля уровня воды используется итерационная процедура, которая продолжается до достижения сходимости решения с заданным допуском, составляющим 3 миллиметра по отметке водной поверхности. Расчеты нестационарного потока, необходимые для моделирования развития аварии, организуются пофазино, где выделяются фаза нормальной работы гидроузла, фаза развития аварийной ситуации и фаза заполнения водохранилища или формирования волны прорыва, при этом в модель закладываются возможные неопределенности, связанные с точностью исходных данных. В случае если в процессе итераций для какого-либо сечения не удается достичь сходимости в пределах максимально допустимого числа итераций, установленного в 20 попыток, программа в качестве окончательного ответа использует то значение отметки водной поверхности, которое соответствовало минимальной ошибке в процессе вычислений, что позволяет продолжить расчет всей модели даже в условиях локальных сложностей.
4. Импорт результатов и их пространственный анализ. После успешного завершения гидравлических расчетов производится экспорт результирующих данных из HEC-RAS в виде таблиц, содержащих для каждого расчетного сечения и для каждого момента времени значения ключевых параметров, таких как отметка водной поверхности, средняя скорость потока и глубина затопления. Эти табличные данные затем импортируются обратно в геоинформационную систему QGIS для их дальнейшей пространственной обработки и анализа, в ходе которого территория, подверженная затоплению, определяется как область, где расчетная поверхность воды превышает отметки цифровой модели рельефа местности. На основе этого пространственного анализа производится расчет интегральных характеристик последствий аварии, включая общую площадь и протяженность зоны затопления, распределение максимальных глубин и скоростей течения по территории, а также определяется время добегания волны прорыва от створа плотины до ключевых населенных пунктов и объектов инфраструктуры.
5. Учет аварийных сценариев и ограничений применяемой методологии. Моделирование аварийных ситуаций проводится в строгом соответствии с разработанными сценариями: для сценария 1 в модели последовательно воспроизводятся фаза нормальной работы до достижения нормального подпорного уровня (НПУ), фаза аварии, характеризующаяся подъемом уровня в верхнем бьефе и полным открытием водосбросов, при этом расход через еще работающие гидроагрегаты учитывается по их паспортным расходным характеристикам. Для сценария 2 моделируются фаза нормальной работы, фаза аварии, предполагающая полное прекращение потока через все гидроагрегаты, и фаза интенсивного заполнения водохранилища, когда сброс осуществляется исключительно через водосливную плотину. Важно отметить, что применяемая одномерная модель, несмотря на свою вычислительную эффективность, имеет естественные ограничения, поскольку она принципиально игнорирует двумерные эффекты, такие как сложная картина течений в зонах резкого расширения русла или обтекания локальных возвышенностей, а также ее точность существенно зависит от детальности и точности исходной цифровой модели рельефа и базируется на предположениях о постепенном изменении потока и относительно малых уклонах дна.
Таблица. Результаты моделирования
|
Населённый пункт |
Расстояние от створа ГЭС, км |
Сценарий 1: Отметка уровня, м абс. |
Сценарий 1: Макс. глубина, м |
Сценарий 1: Скорость, м/с |
Сценарий 2: Отметка уровня, м абс. |
Сценарий 2: Макс. глубина, м |
Сценарий 2: Скорость, м/с |
Сценарий 2: Время добегания, сут. |
|
Створ ГЭС нижний бьеф |
0 |
150,2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
|
Дивногорск |
5 |
145,1 |
2 |
1,6 |
151,8 |
3 |
1,7 |
<10 |
|
Усть-Мана |
15 |
144,2 |
1 |
1,1 |
151,0 |
2 |
1,2 |
<10 |
|
Красноярск |
45 |
138,9 |
3 |
0,3 |
145,1 |
3 |
0,6 |
10 |
|
Березовка |
139,5 |
- |
3 |
0,3 |
145,2 |
3 |
0,4 |
10 |
|
Ермолаево |
73 |
133,6 |
3 |
0,25 |
138,0 |
2 |
0,2 |
10 |
|
Худоногово |
81 |
130,5 |
1 |
0,87 |
134,3 |
1 |
0,7 |
10 |
|
Есаулово |
82 |
129,1 |
3 |
0,73 |
133,3 |
3 |
0,7 |
10 |
|
Додоново |
103 |
122,9 |
2 |
0,44 |
128,2 |
2 |
0,4 |
12 |
|
Шивера |
108 |
121,0 |
2 |
0,27 |
127,8 |
2 |
0,3 |
12 |
|
Атаманово |
124 |
119,1 |
1 |
0,85 |
124,6 |
2 |
0,1 |
12 |
|
Хлоптуново |
134 |
117,8 |
2 |
0,37 |
122,7 |
1 |
0,4 |
12 |
|
Большая Бальчуг |
134 |
117,8 |
2 |
0,40 |
122,7 |
2 |
0,4 |
12 |
|
Павловщина |
173 |
109,3 |
2 |
1,15 |
114,0 |
2 |
1,0 |
13 |
|
Юксеево |
191 |
106,9 |
2 |
0,73 |
111,0 |
2 |
0,8 |
13 |
|
Луговское |
249 |
97,7 |
1 |
1,18 |
105,8 |
2 |
1,2 |
14 |
|
Галанино |
287 |
88,8 |
2 |
0,58 |
93,9 |
2 |
0,5 |
14 |
|
Казачинское |
296 |
87,8 |
<1 |
0,46 |
93,3 |
1,5 |
0,4 |
15 |
|
Новокаргино |
352 |
79,8 |
0 |
0,82 |
85,0 |
<1 |
0,8 |
15 |
|
Стрелка |
360 |
78,1 |
1 |
0,85 |
84,1 |
2 |
0,8 |
15 |
Интерпретация результатов и их практическое применение. Проведенные расчеты позволяют получить детальные количественные оценки параметров зон возможного затопления, включая распределение глубин, скоростей течения и времени добегания волны прорыва до конкретных населенных пунктов, что представлено в виде таблицы в основном тексте статьи. Для верификации и подтверждения адекватности модели использовались данные натурных наблюдений за прохождением реального паводка 2021 года, что позволяет утверждать о достаточной достоверности прогнозных расчетов. Разработанная методика и полученные с ее помощью результаты создают научно-обоснованную базу для оценки потенциального ущерба и, что более важно, для разработки и планирования конкретных предупредительных мер, таких как усиление систем мониторинга за состоянием ГТС, создание резервных систем электроснабжения критически важного оборудования и проектирование инженерных мероприятий по укреплению тела плотины.
Полученные результаты показывают, что сценарий 2 приводит к более значительным затоплениям, особенно в верхнем бьефе, где площадь затопления достигает 575 км². В нижнем бьефе для обоих сценариев длина зоны затопления одинакова (364 км), но глубины и скорости потока выше в сценарии 2.
Заключение
Таким образом, предложенная концепция ЕЦППУ РСЧС не предполагает замены человеческого опыта и решений оператора, а направлена на создание принципиально нового интеллектуального контура поддержки.
Этот контур обеспечивает повышение эффективности управления благодаря ряду ключевых функций. Во–первых, он формирует высокий уровень ситуационной осведомленности, предоставляя оператору комплексную и актуальную информацию о ситуации через интерактивный цифровой двойник. Это позволяет оперативно ориентироваться в сложных и динамичных условиях ЧС.
Кроме того, система реализует функцию прогнозирования последствий. Она работает в режиме «что, если», анализируя возможные результаты различных управленческих решений на основе математических моделей и прецедентного анализа. Это способствует более обоснованному и взвешенному выбору стратегии управления.
Важным аспектом функционирования ЕЦППУ РСЧС является оптимизация использования ресурсов. Система автоматически предлагает наиболее эффективные сценарии распределения сил и средств, что значительно повышает оперативность и результативность реагирования на ЧС.
Комплексное внедрение ЕЦППУ РСЧС способствует существенному снижению когнитивной нагрузки на сотрудников. Автоматизированный сбор, верификация и первичный анализ данных освобождают руководителей от рутинных задач. Это позволяет им сосредоточиться на стратегических аспектах управления и принимать ключевые решения в условиях ограниченного времени.
При практической реализации предложенной системы ЕЦППУ РСЧС следует учитывать ряд организационных и инфраструктурных вызовов. К организационным относятся необходимость преодоления ведомственной разобщенности, разработки единых регламентов взаимодействия и обеспечения межведомственного доверия к данным. Инфраструктурные вызовы связаны с созданием распределенной системы обработки больших данных, требующей значительных вычислительных мощностей и высокоскоростных защищенных каналов связи, особенно в удаленных регионах, а также обеспечением киберустойчивости всей системы.
Таким образом, предложенный интеграционный подход направлен на формирование интеллектуальной экосистемы, которая существенно повысит обоснованность, оперативность и результативность управленческих решений в структурах повседневного управления РСЧС. Это достигается за счет внедрения принципов проактивного и адаптивного управления, обеспечивающих своевременную идентификацию и прогнозирование рисков, а также оптимизацию ресурсов в условиях ЧС.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-21-20088, https://rscf.ru/project/25-21-20088/, гранта Красноярского краевого научного фонда.
1. Нехорошев С. Н. Основные направления развития системы антикризисного управления // Совершенствование гражданской обороны в Российской Федерации. – 2010. – С. 49–50. EDN: https://elibrary.ru/SLJLHN
2. Солохов И. В. Приоритетные направления развития системы антикризисного управления Российской Федерации / И. В. Солохов // Совершенствование гражданской обороны в Российской Федерации : материалы VII науч.-практ. конф., Москва, 25 окт. 2010 г. / науч. ред.: С. В. Шапошников, М. И. Фалеев. – Москва : Центр стратег. исслед. гражд. защиты МЧС России, 2010. – С. 116–121. – EDN SKKIAN.
3. Об утверждении Основ государственной политики Российской Федерации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций на период до 2030 года : указ Президента Рос. Федерации от 11 янв. 2018 г. № 12 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.mchs.gov.ru/dokumenty/ukazy-prezidenta-rf/437 (дата обращения: 17.09.2025).
4. Митрофанова Н. В. Информационное обеспечение органов повседневного управления РСЧС / Н. В. Митрофанова, В. А. Васильева, К. А. Тихонова // Новая наука: опыт, традиции, инновации. – 2016. – № 6-1. – С. 35–39. EDN: https://elibrary.ru/WCJJON
5. Янников И. М. Оптимизация информационных потоков в органах повседневного управления единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций / И. М. Янников, Н. В. Митрофанова, М. В. Телегина, Т. Г. Габричидзе // Известия Самарского научного центра РАН. – 2018. – Т. 20, № 6-2. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-informatsionnyh-potokov-v-organah-povsednevnogo-upravleniya-edinoy-gosudarstvennoy-sistemy-preduprezhdeniya-i (дата обращения: 17.09.2025).
6. Зверьков В. А. Совершенствование организационного и технического оснащения/дооснащения сил и средств РСЧС при комплексном решении проблем адресной защиты критически важных и потенциально опасных объектов экономики / В. А. Зверьков, Р. Л. Тюрин, М. И. Фалеев [и др.] // Технологии гражданской безопасности. – 2021. – Т. 18, № 2 (68). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-organizatsionnogo-i-tehnicheskogo-osnascheniya-doosnascheniya-sil-i-sredstv-rschs-pri-kompleksnom-reshenii (дата обращения: 17.09.2025). DOI: https://doi.org/10.54234/CST.19968493.2021.18.2.68.16.84
7. Матиашвили В. М. Глава 1. Управление в сложных организационных системах // Системный подход в управлении предприятиями. – 2018. – С. 11–25. EDN: https://elibrary.ru/YUABEL
8. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами / Д. А. Новиков. – Москва : МПСИ, 2005. – 584 с. EDN: https://elibrary.ru/PFGVIJ
9. Шойгу С. К. Исторические аспекты развития системы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций // Стратегия гражданской защиты: проблемы и исследования. – 2013. – Т. 3, № 1. – С. 304–322. EDN: https://elibrary.ru/PXKSIZ
10. Сурмило А. В. Анализ особенностей целевого применения систем управления МЧС России при предупреждении и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Актуальные проблемы защиты населения и территорий от пожаров и катастроф. – 2006. – С. 24–31. EDN: https://elibrary.ru/ODGWTC
11. Основы совершенствования единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций / В. Ю. Глебов [и др.]. – 2011. EDN: https://elibrary.ru/OJWYJB
