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作
者：
黎金华，秦朝葵，刘睿涵，文陈鼎，欧昱杰
第一作者单位：同济大学 机械与能源工程学院
摘自《煤气与热力》2022年8月刊
黎金华，秦朝葵，刘睿涵，
等
.
地铁对高压天然气管道杂散电流干扰监测评价
［J］.
煤气与热力，
2022，42（8）
：B01-B08，B19
.
随着城市建设发展，地铁附近天然气管道遭受干扰的报道日益增多。北京地铁第一期工程投入运营数年后，其主体结构钢筋发现严重腐蚀，隧道内水管腐蚀穿孔，仅东段部分区段更换穿孔水管
54
处
［
1
］
。上海地铁二号线世纪大道
DN 300 mm
天然气钢管已发生近
10
次腐蚀泄漏事故，直接或间接损失高达
200
×
10
4
元
［
2
］
。
1999
年广州地铁一号线全线开通，
2000
年起，市区中压管网腐蚀抢修数量大幅上升，并一直处于高位状态
［
3
］
。王红霞等分析了某机坪输油管道保护电位出现的严重漂移现象，发现其电位漂移时间与通往该机场的地铁开始调试和正式运行的时间吻合，确定该干扰来源于地铁直流杂散电流
［
4
］
。
通过现场诊断有效防护、进而消除杂散电流对钢质管道的干扰，是近年来的研究热点。赵晋云等通过测试新大线输油管道管地电位等参数，明确了干扰来自与管道近距离平行的大连快轨三号线，并提出增加阴极保护装置和极性接地排流来抑制杂散电流干扰
［
5
］
。刘军使用一种新型的极化试片电流测试方法，采用高精度数据记录仪，直接监测受到动态杂散电流干扰的极化试片中流进、流出的直流电流，对其评价，进而为查找直流杂散电流干扰腐蚀风险点提供依据
［
6
］
。蔡彬彬等分析南京地铁二号线马群车辆段杂散电流腐蚀燃气管道情况，提出了用晶闸管取代二极管的新方案，并通过治理前后数据对比，验证了其方案的可行性
［
7
］
。
本文对佛山新近开通的地铁二号线附近的高压天然气管道，安装无线远传监测装置，连续记录地铁开通数月内的通电电位、断电电位、牺牲阳极电流等数据，并对这些数据进行分析，以期了解地铁直流杂散电流的干扰规律，为可能采取的防治措施提供依据。根据动态杂散电流评价标准，确定管道的腐蚀风险等级，并提出了阴极保护系统改进建议。
现场测点布置见图
1
。出南庄门站的天然气管道（红色）向北延伸到季华西路后折向西，另一路直接向北延伸。地铁正线位于季华西路中央下方
12~15 m
深处，在以地铁车库为中心、半径
2 km
左右的管道上，选取
9
个测点。
1
号测点位于湖涌站西偏南
805 m
，
2
号测点位于湖涌站南侧
119 m
，地铁自
1
号测点、
2
号测点之间穿过。
3
号测点位于地铁正线南侧
110 m
，距湖涌站
630 m
。
4
号测点是出南庄门站管道南行的首个测试桩，
5
号测点位于南庄门站东侧。
6
号测点和
7
号测点西侧为地铁车库，紧邻进出库轨道。在更北侧的管道上，选择
8
号和
9
号测点，观察受地铁干扰的情况。
测试区域内
天然气管道
以
5
号测点为界，北侧和南侧管道
2006
年投产，西侧管道
2013
年投产，全部采用加强级
3PE
防腐
层。管道防腐层状况整体良好，总长度约
4 860 m
管段中，仅
204 m
管段分级评价为
3~4
级，
3
级评价为“老化程度及表现处于老化较轻，基本完整”，
4
级评价为“老化较严重、有剥离和较严重的吸水现象”。该区域内的管道阴极保护采用强制电流结合局部牺牲阳极的方式。南庄门站内设强制电流保护站，设定为恒电流输出模式。除
4
号测点（无牺牲阳极）外，
1
号、
2
号、
3
号、
5
号、
7
号、
8
号、
9
号测点均布设镁阳极，
6
号测点布设锌阳极。
9
个测点上安装自行开发的杂散电流无线远传监测装置，见图
2
。测量参数包括：通电电位、断电电位、牺牲阳极电流、交流干扰电压。具有本地存储及无线远传功能，采样频率
1 Hz
，
24 h
连续监控。使用长效铜
/
饱和硫酸铜（
CSE
）参比电极，垂直埋置在土壤中。断电电位参照
GB/T 21246
—
2020
《埋地钢质管道阴极保护参数测量方法》，采用继电器进行
12 s
通、
3 s
断连续循环，读取
管道
断电电位。
以
1
号测点为例，
1
号测点
2022
年
3
月
28
日通电电位、断电电位见图
3
。可以看出，夜间地铁停运时，通电电位、断电电位的背景值（分别称为通电背景电位、断电背景电位）基本稳定，分别为
-117 V
、
-059 V
左右。若不考虑瞬时出现的大幅负向偏移，地铁运行时段通电电位的波动范围
-179
～
100 V
，断电电位波动范围
-0625
～
-0443 V
。其他测点的通电电位与断电电位与
1
号测点相似，均受地铁运行影响严重。
图
3 1
号测点
2022
年
3
月
28
日通电电位、断电电位
2022
年
1
月
8
日
14
：
00
—
14
：
15
各测点通电电位的变化见图
4
。
2022
年
1
月
8
日
14
：
00
—
14
：
15
湖涌站地铁进出站对
1~3
号测点通电电位的影响见图
5
。
由图
4
可以看出，杂散电流对各测点的影响几乎完全同步，只是幅值不同，其中
3
号、
9
号测点波动平均幅值分别比其他测点大
0.583
、
0.316 V
，这与两个测点距地铁线路的距离、杂散电流可能泄漏位置有关。
图
4 2022
年
1
月
8
日
14
：
00
—
14
：
15
各测点通电电位的变化
图
5 2022
年
1
月
8
日
14
：
00
—
14
：
15
湖涌站地铁进出站对
1~3
号测点通电电位的影响
图
5
以脉冲形式给出了地铁进出湖涌站的时刻（从东到西为下行线，从西到东为上行线），可以看出，地铁运行的时间间隔与通电电位的波动周期完全吻合，其峰谷数量与地铁运行频次也一一对应。
4.3
通、断电电位波动规律及
Pearson
相关系数
以
0.5 h
为统计时间间隔，对各测点通电电位相对于夜间停运时段通电背景电位的正向偏移的平均值（以下简称通电正偏）与负向偏移的平均值（以下简称通电负偏）、断电电位相对于夜间停运时段断电背景电位的正向偏移的平均值（以下简称断电正偏）与负向偏移的平均值（以下简称断电负偏）、经过各测点的地铁运行次数进行统计。以
1
号测点为例，
2022
年
1
月
8
日统计结果见图
6
、
7
，图中横坐标时间
6
：
00
对应统计时段
5
：
30
—
6
：
00
，其他时间以此类推。
图
6 2022
年
1
月
8
日
1
号测点通电正偏、通电负偏、地铁
0.5 h
运行次数统计结果
图
7 2022
年
1
月
8
日
1
号测点断电正偏、断电负偏、地铁
0.5 h
运行次数统计结果
采用二元变量相关分析中的
Pearson
相关系数
［
8
］
量化描述所有测点通电正偏、通电负偏、断电正偏、断电负偏与地铁
0.5 h
运行次数之间的相关性。
Pearson
相关系数
r
的取值范围为［
-1
，
1
］，
r
＞
0
为正相关，
r
＜
0
为负相关，
r=0
表示不存在线性关系，｜
r
｜
=1
表示完全线性相关。｜
r
｜≤
0.3
为不存在线性相关，
0.3
＜｜
r
｜≤
0.5
为低度线性相关，
0.5
＜｜
r
｜≤
0.8
为显著线性相关，｜
r
｜＞
0.8
为高度线性相关
［
9
］
。
2022
年
1
月
8
日各测点通电正偏、通电负偏、断电正偏、断电负偏与地铁
0.5 h
运行次数之间的
Pearson
相关系数见表
1
。
表
1 2022
年
1
月
8
日各测点通电正偏、通电负偏、断电正偏、断电负偏与地铁
0.5 h
运行次数之间的
Pearson
相关系数
由表
1
可以看出，对绝大部分测点，通电正偏、通电负偏与地铁
0.5 h
运行次数呈现高度线性相关和显著线性相关；除去
6
号测点的断电正偏与地铁
0.5 h
运行次数呈现高度线性相关，其余测点断电正偏呈现显著线性相关；绝大多数测点的断电负偏与地铁
0.5 h
运行次数呈现低度线性相关。断电负偏更多取决于管道自身的阴极保护效果，也需要针对地铁干扰进行完善。
集合经验模态分解（
Ensemble
Empirical Mode Decomposition
，
EEMD
）算法，由经验模态分解（
EMD
）算法完善发展而来，有效避免了
EMD
带来的模态混叠问题
［
10
］
，是一种具备自适应性的信号处理方法，可将复杂的时间序列信号进行平稳化后再进行处理
［
11-13
］
，
EEMD
算法适用于分解非线性和非平稳性的时序波形数据信号。对各测点的通电电位使用
EEMD
算法，进一步分析电位的波动与地铁运行频次间的关联性。
显然，测试的通断电位受到多种因素共同影响，如：地铁经过某一测点的时间间隔、某一时刻隧洞内的车辆数量和取流状况、杂散电流泄漏点数量和位置等，呈现出复杂的非线性和高度的非平稳性，直接观测原始数据信号很难判断相关影响因子的真实影响信号。
EEMD
算法对数据信号分解后获得的统一频谱的分量求取平均值，将对应的平均值作为对应频率的模态分量，即本征模态函数（
IMF
分量）。利用
EEMD
算法可对通断电位数据信号进行一定尺度或波动趋势的有效分解并降低信号的非平稳性，同时
EEMD
算法在分解信号的同时最大程度地保留了真实信号。
对
1
号测点
2022
年
1
月
8
日
14
：
00
—
15
：
00
通电电位进行
EEMD
分解，可得到频率逐渐降低的
10
个分量（记为
IMF1~IMF10
），
1
号测点通电电位各分量随时间变化见图
8
。
EEMD
分解后获得的各个分量的合成值称为
EEMD
合成值，通电电位原始值和
EEMD
合成值对比见图
9
。
图
8 1
号测点通电电位各分量随时间变化（软件截图）
图
9 1
号测点通电电位原始值和
EEMD
合成值对比
图
8
中，分量
IMF1
、
IMF2
、
IMF3
属于高频分量，反映通电电位原始数据变化的非平稳性和非线性；分量
IMF4
、
IMF5
、
IMF6
反映了通电电位的周期性变化规律；分量
IMF7
、
IMF8
、
IMF9
一定程度反映了通电电位波动幅值变化；分量
IMF10
表征通电电位的平均变化趋势。
由图
9
可知，通电电位原始值和
EEMD
合成值两条曲线基本重叠，即
EEMD
算法分解通电电位信号时，最大程度保留了真实信号，还原度高。此外，通电电位分解后的分量时间序列曲线较为平稳和光滑，利用其中相应的分量有利于后续的通电电位波动周期性与地铁运行频次的周期性分析。
在
2022
年
1
月
8
日、
9
日、
10
日
10
：
00
—
11
：
00
，
1
号测点地铁运行频次与通电电位分量
IMF6
的对比见图
10
。可以看出，通过
EEMD
分解的信号分量中，分量
IMF6
变化的周期与湖涌站东西向出站的时间周期完全吻合，因而通电电位信号分解得到的分量
IMF6
最能反映地铁运行频次引起的杂散电流对该测点的真实影响。导致
1
号测点通电电位变化的因素可分为：夜间无地铁运行时段背景电位细微波动和日间地铁运行时段杂散电流泄漏两者的叠加影响。图
10
也说明了正是在日间地铁运行时段里地铁运行频次和多列地铁同时在轨运行时的叠加影响，直接导致了通电电位信号的周期性形态变化。
图
10 1
号测点地铁运行频次与通电电位分量
IMF6
的对比
试片瞬间断电的方法可最大程度地降低土壤
IR
降的影响。对于泄漏的杂散电流，该方法测得的断电电位也呈现一定的波动性，但幅值比通电电位小。本文使用断电背景电位和日间波动最值评判阴极保护状态。前者为夜间停运时段断电电位的平均值，用来表征无干扰时段管道的真实阴极保护状态；后者表征断电电位
1 d
内上下波动幅值。
为降低随机因素的影响，
Allahkaram
等
［
14
］
对测试时段电位按从大到小进行排序，选取靠近最值的
10%
数据的平均值替代最大值和最小值。为使选取的最值既能减少随机因素影响，又可充分反映测试时段的断电电位波动幅值情况，本文选取靠近最值的
1%
数据平均值（非最大值和最小值），以下将当日断电电位数据的最大、最小前
1%
数据的平均值简称断电最大
1%
、断电最小
1%
。
选取若干比较典型时段，得出
3
号测点夜间断电电位基本在
-1.124~-0.368 V
，日间地铁运行时段断电电位波动范围为
-2.331~+0.518 V
。
2022
年
2
月
24
日所有测点的断电背景电位及波动范围对比见表
2
，日间指
7
：
00
—
23
：
00
。可以看出，较之断电背景电位，全部测点在日间的波动范围都比夜间明显增大，其中
3
号测点更是呈现
0.265 V
的正电位，腐蚀隐患很大。
对于动态杂散电流干扰下施加阴极保护的管道，尚无适用的标准来评价保护状态。表
3
给出了澳大利亚标准
AS
2832.1
—
2015
《金属的阴极保护》（
Cathodic protection of
metals
）中直流牵引系统对管道干扰的判定。表
4
给出了上海市地方标准
DG/TJ
08-2302
—
2019
《埋地钢制燃气管道杂散电流干扰评定与防护》中杂散电流干扰风险等级评定，记相对于
-850 mV
断电电位正向偏移值为
V
。表
4
中，
4
个时段不完全匹配时，本文按前两个时段评定，因为国内外关于判断风险等级方法并无过多其他相关说明，仍具有一定的主观性。
AS 2832.1
—
2015
与
DG/TJ 08-2302
—
2019
均是按照断电电位的正向偏移时段占比进行划分，后者按照时段占比划分了高、中、低
3
个风险等级。
表
3 AS 2832.1
—
2015
中直流牵引系统对管道干扰的判定
选取
2022
年
2
月
24
日所有测点的断电电位进行统计，结果见表
5
。依据
DG/TJ
08-2302
—
2019
，
9
号测点的干扰风险等级为低级，
4
号、
8
号测点的干扰风险等级为中级，其余测点的干扰风险等级为高级，需采取针对性防护措施，并且除
2
号、
4
号、
8
号、
9
号测点外的其他测点断电电位正向偏移十分严重，测试时段断电电位都处于正向偏移值≥
100 mV
的水平。
表
5
各测点断电电位不同正向偏移值的时间比例
%
对
2022
年
2
月
24
日断电电位负于
-1.3 V
的时段占全天测试时段的比例进行统计，得出
4
号测点该比例达到
14.69%
，过负的断电电位可能会导致防腐层剥落。断电电位正、负向偏移交替作用对管道的长期影响，目前尚无系统的研究可供借鉴。
①管道受到地铁运行的严重干扰，日间通电电位和断电电位均大幅波动，而夜间均呈现平稳状态。通电电位的正向偏移、负向偏移以及断电电位的正向偏移，均与地铁运行频次高度或显著相关，断电电位的负向偏移与地铁运行频次的相关度较弱，更多取决于阴极保护系统自身的性能。
②使用
EEMD
算法考察了通电电位，各分量的合成完整地还原了实测结果，说明
EEMD
算法可用于深入分析地铁所导致的通电电位波动；分量
IMF6
与地铁行驶周期的重叠，反映该分量可刻画地铁运行的杂散电流影响。
③
9
号测点的干扰风险等级为低级，
4
号、
8
号测点的干扰风险等级为中级，其余测点的干扰风险等级为高级，并且除
2
号、
4
号、
8
号、
9
号测点外的其他测点断电电位都处于正向偏移值≥
100 mV
的水平。防护措施可考虑加装极性排流器。
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