雜散電流下管道電參數波動特征的傅里葉分析

1 傅里葉變換應用現狀

傅里葉變換是信號分析與處理最常用的方法之一，它能夠將不易處理的時域信號轉換成便于統計分析的頻域信號，廣泛應用于圖像處理、數據采集、控制工程和雷達探測等方面，對工業發展起到非常大的作用。快速傅里葉變換(FFT)是在離散傅里葉變換(DFT)的基礎上形成的快速算法，它將計算的時間復雜度由

(

)降低至

(

log

)，其中

是與時間相關的參數，同時也要求快速傅里葉變換的樣本點數量為2的整數次冪，因此FFT也稱為基2快速傅里葉變換。游盈萱等

利用傅里葉變換對調制后的光信號進行處理，分解出各光源的頻率和振幅后，剔除了雜波數據，優化了三點定位算法，提出了一種響應快速、定位精確的可見光室內定位系統。周雪松等

提出了一種基于快速傅里葉變換的天氣雷達弱徑向雜波識別方法，通過快速傅里葉變換后的頻譜分析很好地識別了異常回波，將周期性變化的異常回波剔除后大幅提高了雷達的圖像質量。劉政委等

提出了一種基于快速傅里葉變換的燃燒動態監測方法，利用快速傅里葉變換得到壓力信號的頻譜圖，提取燃燒不穩定現象的特征，分析壓力信號中的不同頻段的幅值，并利用在不同頻段下相應的限值對燃燒進行動態監測。

2 動態雜散電流干擾規律分析現狀

城鎮燃氣管網受雜散電流干擾主要涉及兩種形態，分別是穩態干擾與動態干擾。穩態干擾主要來源于高壓輸電線、陰保系統之間的干擾，由于多呈現為穩態形式，所以針對其波動特征及干擾規律的分析相對簡單。動態干擾主要來源于地鐵及電氣化鐵路，地鐵干擾主要為動態直流，能夠直接影響管地電位，因此對于地鐵干擾規律分析主要通過管地電位進行統計；而電氣化鐵路產生的干擾主要為動態交流，其干擾形式介于動態直流及穩態交流，對于管地電位的影響相對復雜，因此對于電氣化鐵路干擾規律分析主要通過管道的交流干擾電壓進行統計。目前國內外的防腐工作者為了提取干擾的關鍵參數已經針對動態雜散電流干擾規律開展了一系列的統計分析。

史海沉鉤，以古鑒今。前赴后繼的共產黨人留給我們寶貴的歷史遺產，光榮偉大的革命先輩撒播下純正的革命種子，這是我們不朽的精神源泉，激勵我們不懈地繼續追求新時代的中國夢。70年風雨滄桑，鐫刻在淮海戰役烈士紀念碑上的大字依舊閃閃發光，永垂不朽，激勵后人。炮火與鮮血中誕生的共和國在一條光明的大道上堅定前行著，牢記歷史，把握當下，淮海戰役精神將會在今天煥發出一種新的生命力與活力。

針對地鐵動態直流干擾波動特征的分析，主要有以下研究進展。劉瑤等

對北京燃氣管網受地鐵的干擾情況進行分析，通過24 h管地電位的監測數據局部放大發現，受地鐵干擾的管地電位由多個小波峰組合而成大波峰，通過對大波峰的時間進行統計，發現大波峰的周期主要處于50～200 s范圍內，該區間內的周期相對占比高達75%。朱祥劍等

對北京、上海、深圳、無錫4個城市受地鐵干擾的管地電位進行統計分析發現，不同城市的干擾周期分布基本一致，其干擾周期均處于0～300 s范圍內，具體某一段干擾周期的占比受各地地鐵運行時間間隔的影響略有差異。劉杰等

對某地受地鐵干擾的管地電位進行分析，發現每6 min會出現一次干擾峰值，干擾周期與地鐵的發車間隔基本一致。董亮等

通過對上海、廣州、深圳、武漢4個地區與地鐵鄰近的管網電參數進行分析，發現其干擾主頻率分別為9 mHz、7 mHz、7 mHz、5 mHz，各個城市的干擾主頻率差異受行車間隔影響。肖嵩等

對武漢7條軌道交通鄰近的管地電位進行傅里葉變換分析，得出50%以上的波動發生在0.005～0.030 Hz，并且多數處于0.01～0.02 Hz及0.02～0.03 Hz。

針對電氣化鐵路動態交流干擾波動特征的分析，由于其干擾相對復雜及腐蝕風險相對較低，因此相關的研究成果較少，且大部分為規律性研究結論，未能有效提取關鍵干擾參數。李偉等

通過調研發現電氣化鐵路在運行過程中會對鄰近管網產生交流干擾影響，干擾程度與機車的運行頻次、載荷量有較大關系，并且通過高壓輸電線及鐵路對管網的干擾情況分析，發現電氣化鐵路鄰近管網的交流干擾電壓及電流密度變化劇烈，且存在明顯波動的尖峰。李興鋒等

通過對某段與電氣化鐵路交叉管線的干擾參數分析發現，電氣化鐵路對管網的交流干擾電壓影響較大，且機車通過越頻繁，交流干擾越明顯。周宇等

通過對上海某段埋地管道的管地電位傅里葉頻域分析，發現測試點的管地電位波動集中在頻率50 Hz，進一步確定該管段受部分交流干擾的影響，為干擾源的確定提供依據。程彤等

通過對京滬高鐵試運行、正式運行后的相互比較發現高鐵發車頻率越大、載重量越大，形成的交流干擾顯然越大。

3 動態直流干擾特征的傅里葉分析

對圖2進行固定頻率區間的波動幅值相對占比分析，即每0.005 Hz的波動幅值之和占整個區間的波動幅度之和的比例。區間編號見表1，區間值對應單位為Hz，固定頻率區間的波動幅度相對占比見圖3。

通過uDL-2數據采集器對某段受地鐵雜散電流干擾的管地電位進行數據采集，采集時段為15:00至隔天9:00，采集周期為1 s；同時此次目的是為了分析干擾特征及干擾規律，所以主要以波動幅度較大的通電電位為主。不同監測點的管地電位波動見圖1。由圖所示的3個監測點可以得出，受地鐵運行時間的影響，白天測得的管地電位波動幅度明顯高于夜間。通過對3個監測點的數據進行分析，統計出在00:40—5:00這一時間段管地電位基本無波動，但該時間明顯晚于地鐵末班車時間，早于地鐵首班車時間，分析原因是地鐵停止載客后的維檢修及巡線引起的雜散電流。

② 動態交流干擾規律分析

通過uDL-2數據采集器對某段受電氣化鐵路雜散電流影響的交流干擾電壓進行數據采集，采集時段為4月9日12:00至15:00，采集周期為1 s。電氣化鐵路形成的干擾類似于地鐵干擾，大部分為動態波動的特征，但與地鐵干擾的差異是其產生的干擾信號為交流信號，分析其對管道的腐蝕規律難度更大。不同監測點的交流干擾電壓波動見圖4，可以看出，電氣化鐵路形成的干擾信號的波動頻率明顯低于地鐵，分析其原因是機車的運行時間間隔遠高于地鐵，相應的雜散電流泄漏頻率更低。

① 動態直流干擾特征分析

對于動態交流干擾數據，借鑒前文分析地鐵直流干擾數據的方法，利用快速傅里葉變換提取干擾周期，從而為實驗室模擬實驗提供關鍵參數。不同監測點的快速傅里葉變換頻譜圖見圖5，圖中，由于頻率為0時的峰值對于此次數據分析無意義，所以圖中未完全顯示頻率為0時的波動幅值。可以看出，在頻率0.001 6 Hz、0.002 9 Hz及0.002 9 Hz時信號強度最大，將頻率轉換為周期后分別為625 s、345 s及345 s，說明電氣化鐵路干擾的主要干擾周期處于345～625 s。但與地鐵干擾的頻譜分析不同，地鐵干擾有比較明確的波峰，但電氣化鐵路干擾有多個近似波峰，說明對于動態交流干擾的分析，獲得其干擾周期的區間更加合理。

4 動態交流干擾特征的傅里葉分析

① 動態交流干擾特征分析

通過對動態雜亂的干擾數據進行統計，分析其干擾規律，獲取地鐵干擾下的主要干擾周期，從而指導實驗室模擬實驗參數的選取。利用快速傅里葉變換(應用Origin軟件)將干擾數據拆分成多個不同頻譜的信號，隨后通過篩選最大信號對應的頻率，將其轉化為主要干擾周期，同時統計固定頻率區間的波動幅值占比，明確地鐵干擾周期的主要區間。不同監測點的快速傅里葉變換頻譜圖見圖2。圖中，由于頻率為0時的峰值，對于此次數據分析無意義，所以圖中未完全顯示頻率為0時的波動幅值。對3個監測點做快速傅里葉變換之后，發現在頻率分別為0.007 Hz、0.006 Hz及0.006 Hz時信號強度最大，將頻率轉換為周期后分別為143 s、167 s及167 s，說明地鐵干擾的主要干擾周期處于143～167 s。

解析：A選項,標準狀況下,三氧化硫是固體,錯誤。B選項,氣體應為SO2和H2的混合氣,只有在標準狀況下,結論才正確。C選項,CH4分子中C、H原子個數比與狀況及CH4的多少無關,正確;D選項,質量與狀況無關,11.2g乙烯的物質的量為0.4 mol,1mol乙烯分子中共用電子對數目為6個,故11.2g乙烯中含有的共用電子對數目為2.4NA。

② 動態直流干擾規律分析

對圖5進行固定頻率區間的波動幅值相對占比分析，即每0.005 Hz的波動幅值之和占整個區間的波動幅度之和的比例。區間編號見表1，固定頻率區間的波動幅度相對占比見圖6。可以明顯看出，3個監測點的頻率區間為0～0.005 Hz時，波動幅值相對占比最高，對應的干擾周期大于200 s。另外頻率區間為0～0.010 Hz時，波動幅值相對占比分別為46%、49%及55%，對應的干擾周期大于100 s，說明電氣化鐵路干擾周期明顯高于地鐵干擾。

可以明顯看出3個監測點的頻率區間為0.005～0.010 Hz時，波動幅值相對占比最高，對應的干擾周期區間為100～200 s。另外頻率區間為0.005～0.020 Hz時，相對占比分別為49%、44%及45%，對應的干擾周期區間為50～200 s，說明地鐵干擾的主要周期集中在該區間內，后續在開展實驗室模擬地鐵干擾時干擾周期應以50～200 s區間為主。

在美國， Kronospan公司決定進一步增加1.01億美元對亞拉巴馬州牛津的投資，共計達4.63億美元。該擴張計劃最初是在2016年年中宣布的，投資額為3.62億美元，包括兩條強化地板及浸漬紙裝飾生產線、一條刨花板及熱熔膠合層壓生產線，以及合成樹脂廠的擴建。

影響建筑物穩定的因素很多,而建筑物沉降作為系統的主要輸出信息則是一個具有灰色特征的隨機變量，通過分析建筑物沉降數據的特點，結合灰色模型的特征，采用灰色模型來預測建筑物的沉降趨勢是可行、有效的方法。傳統GM(1，1)模型對于不同數據序列，會出現偏差較大的情況。當原始沉降數據序列為持續增長或者數據變化較大的數據序列時，模型預測結果的偏差就會變大，預測精度普遍偏低［2］。另外，灰色模型是用歷史信息來預測將來的信息，所以信息的維數對預測精度也有一定影響，如何合理選擇數據的維度是保證預測精度的關鍵。

5 結論

① 通過快速傅里葉變換分析得出地鐵干擾最大信號強度的頻率為0.006 Hz及0.007 Hz，主要干擾周期處于143～167 s，大部分干擾周期區間處于50～200 s；電氣化鐵路干擾最大信號強度的頻率為0.001 6 Hz及0.002 9 Hz，主要干擾周期處于345～625 s，大部分干擾周期區間大于100 s。

② 地鐵干擾與電氣化鐵路干擾周期受運行時間間隔的影響，存在一定的差異性，地鐵干擾周期明顯短于電氣化鐵路干擾周期，地鐵干擾波動頻率明顯高于電氣化鐵路波動頻率；另外，地鐵干擾的主要干擾信號相對更加明顯。

長春市九臺區文化工作則把文化深入嫁接到旅游事業中。九臺區正打造國際多彩文化旅游城，“中國北方四季山地玩都”初步規劃有四十二個景區，其中一個國家水利風景區（石頭口門水庫），兩個4A級旅游景區（廟香山滑雪休閑度假區和碧水莊園），旅游景點數量位居全省前列。被評為吉林省第一個旅游標準化試驗區，也是“全國旅游綜合改革試點城市”和“國家全球旅游示范區創作單位”。九臺區通過文化和旅游的互相發酵，形成自己獨特的旅游文化，滿足了群眾日益增長的文化和精神需求。

③ 通過對動態直流干擾的管地電位及動態交流干擾的交流干擾電壓進行快速傅里葉變換分析，能夠有效的統計出干擾周期分布特征，對于實驗室模擬實驗的關鍵參數選取提供依據。

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