基于750 kV變電站低頻噪聲的人體感受模型研究

王 東 豪

(陸軍工程大學國防工程學院，江蘇 南京 210007)

1 概述

交流輸變電工程變電站低頻噪聲影響倍受公眾關注。變電站內的主要聲源設備包括主變壓器(以下簡稱主變)、高壓電抗器(以下簡稱高抗)、低壓電抗器(以下簡稱低抗)、低壓電容器等，其中又以主變和高抗的噪聲影響較大[1]。主變和高抗的發(fā)聲原理相近，均包括設備本體運行時由鐵芯硅鋼片的磁致伸縮現(xiàn)象產生的電磁噪聲以及冷卻風機等冷卻設備運行時產生的氣流噪聲[2]。設備本體輻射的電磁噪聲頻率一般低于500 Hz，冷卻風機噪聲則以輻射500 Hz～4 000 Hz中高頻空氣動力噪聲為主[3]。總體而言，主變和高抗輻射噪聲呈典型低頻噪聲特性，且在100 Hz及其諧頻(200 Hz，300 Hz，400 Hz等)上具有明顯的音調[4]。這使得變電站噪聲聽起來非常單調，可能是加劇變電站噪聲煩惱程度的重要因素[5]。

目前專門針對特高壓變電站噪聲人體主觀感受研究報道不多見[6]，本研究主要對余下的750 kV變電站開展人體主觀煩惱試驗。

2 試驗材料與方法

2.1 聲樣本采集

本試驗選取西北電網750 kV變電站主變噪聲進行調查、測量和采樣，數(shù)據(jù)采集地點為陜西省乾縣750 kV變電站，采集時間2015年10月21日。

測試中使用的主要儀器設備包括Head人工頭雙耳信號采集系統(tǒng)(以下簡稱人工頭)、帶有Head Recorder軟件的筆記本電腦等。

由于樣本為使用人工頭采集的雙耳信號，兩耳A聲級會有所不同，一般利用式(1)的計算值作為噪聲的評價值[7]。

(1)

其中，LS為聲樣本聲級，dB；LL為左耳處聲級，dB；LR為右耳處聲級，dB。

2.2 試驗條件

通過有償招募的方式，共征集聽力正常60名在校大學生作為被試志愿者，其中男性32名，女性28名，年齡介于19歲～27歲之間。每次最多4名被試同時接受噪聲暴露。

主觀評價試驗在隔聲效果較好的試驗室內進行，室內背景噪聲約為28.8 dBA。試驗設備包括安裝有ArtemiS 10.00軟件(德國Head Acoustic公司)的筆記本電腦、PEQ V均衡器(德國Head Acoustic公司)、HDA IV.1耳機分配器(德國Head Acoustic公司)和Sennheiser HD 600耳機(德國Sennheiser公司)。

2.3 試驗方法

試驗開始前，試驗操作人員向被試分發(fā)試驗說明和問卷，被試靜坐于試驗室內座椅上，佩戴耳機準備接受聲暴露。

試驗中，經過隨機排序的樣本依次播放，每個聲樣本評價過程持續(xù)約15 s，包括準備(1 s提示音“叮咚～”+1 s空白間隔)、聲刺激(5 s)以及煩惱度評價(8 s)。

主觀評價采用評分法(11級數(shù)字等級量表)[8]，每個聲樣本播放完畢后，評價者使用0～10之間的一個整數(shù)對所聽到聲音的煩惱程度進行評價，其中“0”代表“一點都不煩惱”，“10”代表“極度煩惱”。

2.4 數(shù)據(jù)處理

本研究中，若同一被試對同一樣本采用11級數(shù)字等級量表得到的幾次評價值之間相差大于2級，則視為誤判[9]。

將不同聲級下受聲者的高煩惱率(%HA)和煩惱度平均值(MA)作為變電站噪聲主觀煩惱的評價依據(jù)。其中，高煩惱的界定方法為：若噪聲煩惱程度為11級數(shù)字等級量表中的“8”“9”和“10”，則定義為高煩惱。噪聲各樣本%HA和MA的計算見式(2)和式(3)。

(2)

(3)

其中，%HA，MA分別為各聲樣本的高煩惱率和煩惱度平均值；i為評價量表中的煩惱等級；ni為選擇等級i的受聲者人次數(shù)。

3 結果與討論

3.1 噪聲主觀煩惱劑量—效應關系

根據(jù)式(2)和式(3)計算得到的各樣本主觀煩惱度見表1。

采用ArtemiS 10.00軟件計算各聲樣本的聲學參量，包括LAeq，SPL，各倍頻帶中心頻率處聲壓級、響度(N)、尖銳度(S)、粗糙度(R)、波動強度(F)和音調度(T)等(共23個)[10-14]。采用SPSS軟件分析變電站噪聲主觀煩惱(%HA，MA)與上述聲學參量的線性相關性(見表2)。由表2可知，大部分聲學參量均與主觀煩惱顯著相關。

3.2 噪聲主觀煩惱預測模型

表1 各樣本主觀煩惱計算結果

表2 變電站噪聲%HA，MA與聲學參量之間的相關系數(shù)

為了建立可以準確預測750 kV變電站噪聲主觀煩惱(%HA,MA)的評價模型，選取表2中所有23個聲學參量進行逐步回歸分析，所得模型見表3。其中參量進入回歸模型的標準為顯著水平p<0.05，參量剔除的標準為顯著水平p>0.10。

通過逐步回歸分析可知，對于%HA模型，首先引入方程的是與%HA相關性最高的累計百分響度(N5)，之后引入了累計百分尖銳度(S5)，其余聲學參量則因為不滿足界定標準未能進入回歸方程中。同樣，對于MA模型，首先引入與MA相關性最高的響度級(LN)，之后引入C聲級(LC)，其余聲學參量未能進入回歸方程。

表3 噪聲主觀煩惱逐步回歸模型

表4 噪聲主觀煩惱多元線性回歸模型

此外，5種聲學參量(聲壓級SPL,LAeq,LN,N5,R5)邏輯回歸模型與%HA關系曲線決定系數(shù)均大于0.99，與MA關系曲線決定系數(shù)均大于0.98，并且其線性回歸模型決定系數(shù)均大于0.93，因此選取這5種聲學參量進行多元線性回歸分析，建立適用于變電站噪聲的主觀煩惱(%HA,MA)多元線性回歸模型(見表4)。

由表4可知，采用5種聲學參量建立的變電站噪聲%HA多元線性回歸模型為%HA=-0.028SPL-0.011LAeq+0.04LN-0.54R5+0.017N5-1.027，MA模型為MA=-0.07SPL-0.421LAeq+1.007LN-1.09R5+0.04N5-142.15，其模型決定系數(shù)低于逐步回歸模型，而逐步回歸模型的標準誤差也比多元線性回歸模型的小。因此，逐步回歸模型%HA=0.077N5-0.51S5+0.38與MA=0.25LN+0.199LC-147.190決定系數(shù)較高，是變電站噪聲%HA和MA的最優(yōu)模型，適于評價變電站低頻噪聲主觀煩惱。

4 結語

本研究主要通過人體主觀評價試驗，得到了750 kV變電站噪聲的高煩惱率(%HA)和煩惱度平均值(MA)，并結合聲學參量展開分析。結果表明：

1)由劑量—效應關系模型可知，SPL，LAeq，LN，N5，R5與%HA關系曲線決定系數(shù)均大于0.99，與MA關系曲線決定系數(shù)均大于0.98，因此在750 kV變電站噪聲人體主觀評價研究中，這5種聲學參量一定程度上更適合作為變電站噪聲主觀煩惱度的評價指標。

2)通過逐步回歸和多元線性回歸分別獲得了750 kV變電站噪聲主觀煩惱(%HA,MA)預測模型。其中，逐步回歸模型%HA=0.077N5-0.51S5+0.38與MA=0.25LN+0.199LC-147.190決定系數(shù)較高，更適于預測噪聲主觀煩惱。