CN114438501B - 管道电位变化特性分析方法、分析装置、可读介质及终端 - Google Patents

管道电位变化特性分析方法、分析装置、可读介质及终端 Download PDF

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CN114438501B CN202111533634.XA CN202111533634A CN114438501B CN 114438501 B CN114438501 B CN 114438501B CN 202111533634 A CN202111533634 A CN 202111533634A CN 114438501 B CN114438501 B CN 114438501B
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Abstract

本申请公开了一种管道电位变化特性分析方法，可以获取管道在周期时间段内的电位变化数据；然后，根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；再然后，将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；最后，根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。本申请能在动态干扰下对管道电位变化特性进行分析，得到管道电位变化特性。本申请得到的管道电位变化特性用于管道干扰水平的分析，指导管道防腐实验能得到更贴近管道真实的防腐速率，给管道防腐工作带来更可靠的参考数据。

Description

管道电位变化特性分析方法、分析装置、可读介质及终端
技术领域
本申请属于管道腐蚀预防技术领域，特别涉及一种管道电位变化特性分析方法、分析装置、可读介质及终端。
背景技术
随着经济建设对交通和能源设备的建设，埋地金属管线和轨道交通的建设里程逐年剧增，最后导致“公共走廊”的形成，在这样的大环境下，埋地金属管道在轨道交通干扰下，不可避免的会加速管道腐蚀现象。轨道交通产生的干扰因素—杂散电流，杂散电流加快管道的腐蚀速率，杂散电流通过土壤流入管道，对管道阴极保护电位造成影响，使管道电位偏离正常保护值，管道处于腐蚀状态。
轨道交通对管道的干扰问题引起了从业者高度关注。为评估管道受干扰对腐蚀的影响，管道运营单位定期对管道阴极保护电位进行检测分析，以确保管道保护状况；或采用埋设腐蚀检查片办法获取管道腐蚀速率。通过对电位检测数据分析能较好的给出管道受阴极保护效果，但对动态波动性干扰评价带来了考验，传统的电位波动幅值、电位平均值解析忽略了动态干扰下负向保护的效果，引入误差大；埋设腐蚀检查片需现场开挖施工等工作，其经济性、时效性差。针对以上问题，有必要对在轨道交通干扰下管道阴极保护的电位数据变化进行分析，得到电位数据变化的特性，以便于分析管道的腐蚀速率。
发明内容
为了解决所述现有技术的不足，本申请提供了一种管道电位变化特性分析方法，在动态干扰下对管道电位变化特性进行分析，得到在动态干扰下的管道的电位变化特性，可用于管道干扰水平的分析，指导管道防腐实验得到更贴近管道真实的防腐速率。
第一方面，本申请提供了一种管道电位变化特性分析方法，所述方法应用于设置有阴极保护的管道，且所述管道电位受到轨道杂散电流干扰，所述方法包括：
获取管道在周期时间段内的电位变化数据；
根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；
将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；
根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。
可选地，所述运行特性包括运行时段和非运行时段，所述根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定所述基准电位变化数据、所述干扰电位变化数据，包括：
将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据。
可选地，所述将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据包括：
根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；
根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据。
可选地，所述根据所述基准电位变化数据计算得到所述基准电位值，包括：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值。
可选地，所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值，包括：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；
将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值；
若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准点位变化数据中的所有误差值均小于预设值；
所述线性拟合的拟合度大于0，且小于1。
可选地，所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比，所述根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据，包括：
将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；
将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；
将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；
将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；
根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；
根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；
根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组。
可选地，所述根据所述干扰波动数据确定电位变化特性，包括：
对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；
根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M％对应的数据分布信息，90≥M≥70；
将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
第二方面，本申请提供了一种分析装置，所述分析装置包括：
第一获取单元，获取管道在周期时间段内的电位变化数据；
第一确定单元，根据轨道的运行特性以及所述电位数据变化确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；
第一计算单元，将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；
第二确定单元，根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。
可选地，所述第二单元，用于：
将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；
将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据。
可选地，所述第一计算单元，用于：
根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；
根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据。
可选地，所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值。
可选地，所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；
将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值；
若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准点位变化数据中的所有误差值均小于预设值；
所述线性拟合的拟合度大于0，且小于1。
可选地，所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比。所述第一计算单元，具体用于：
将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；
将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；
将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；
将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；
根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；
根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；
根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组。
可选地，第二确定单元，用于：
对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；
根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M％对应的数据分布信息，90≥M≥70；
将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
第三方面，本申请还提供了一种可读介质，所述可读介质包括执行指令，当终端的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中的任一所述的方法。
第四方面，本申请还提供了一种终端，所述终端包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中的任一所述的方法。
本申请一种管道电位变化特性分析方法，应用于设置有阴极保护的管道，且所述管道电位受到轨道杂散电流干扰，可以先获取管道在周期时间段内的电位变化数据；然后，根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；紧接着，将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；最后，根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。本申请能在动态干扰下对管道电位变化特性进行分析，得到管道电位变化特性。本申请得到的管道电位变化特性用于管道干扰水平的分析，指导管道防腐实验能得到更贴近管道真实的防腐速率，给管道防腐工作带来更可靠的参考数据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一种管道电位变化特性分析方法的流程示意图；
图2为本申请中测量装置的结构示意图；
图3为本申请分析装置的结构示意图；
图4为本申请终端的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
管道在实际运用中，其电位变化会受到所处环境的影响，例如，在埋地金属管线和轨道交通形成的“公共走廊”，轨道交通对管道的电位变化产生一定的影响，造成管道加速腐蚀。为了防止管道腐蚀，需要获得管道可靠的腐蚀速率，才能对管道做到有效的防腐。然而，众多管道防腐测试都会忽略环境是动态变化的，其对管道产生的干扰会使管道电位发生变化，加速管道的腐蚀。而这管道电位的变化在动态干扰下的特性是怎样的，需要去分析，以获得可靠的参考数据用于管道防腐实验，获得准确的管道腐蚀速率，便于管道防腐工作的进行。
针对现在管道防腐的状况，参见附图1，本申请提出一种管道电位变化特性分析方法，本申请方法应用于设置有阴极保护的管道，且所述管道电位受到轨道杂散电流干扰。需要说明的是，在本实施例中，轨道可以理解为用于交通运输的轨道，例如，可以为地铁轨道、轻轨的轨道、铁路的轨道等；而管道可以理解为用于运输物品的通道，例如，管道可以是指运输气体、液体或固体的金属管，管道设置有阴极保护，具体地，可以利用阴极保护给管道施加一个外加电流，管道成为阴极，从而使得金属腐蚀发生的电子迁移得到抑制，避免或减弱腐蚀的发生。在本实施例中，管道电位受到轨道杂散电流干扰，可以理解的是，管道与轨道的电力***可以是共用一个走廊，走廊即设置在地面、地下或架空的公用类管线集中容纳的隧道结构。下面的例子均以地铁轨道为例，所述方法包括：
S101：获取管道在周期时间段内的电位变化数据。
管道电位受到轨道杂散电流干扰，管道与轨道的电力***设置在同一个隧道内，轨道的运行对管道的电位变化产生影响，而轨道的运行时间是有规律的，所以管道的电位变化数据在轨道的干扰下，呈现相同的规律性，电位变化的规律与轨道的运行时间是密切相关的。获取管道周期时间段内的电位变化数据，按周期循环电位变化，即可模拟管道长期的电位变化，所以获取管道周期时间段内的电位变化数据，分析出来的电位变化特性的可靠性较高。管道在周期时间段内的电位变化数据包括该周期时间段内的多个时间点的电位值，通过该周期时间段内的多个时间点的电位值可以确定在该周期时间段内管道的电位值的变化趋势。在一示例中，电位值的采集频率为1Hz，例如，在12点45分37秒获得的管道电位值1.53V、在12点45分38秒获得的管道电位值1.7V、在12点45分39秒获得的管道电位值1.64V等以此类推，获得周期时间段所有时刻的电位值，所述电位值的集合既是所述电位变化数据。
在一实施例中，所述周期时间段不少于24小时，且所述周期时间是24小时的倍数。根据轨道运行时刻情况可知，轨道在24小时内的运行是有一定规律的。以地铁轨道为例，一般轨道运行时间于凌晨0:00～6:00期间运行频次较少；具体地，凌晨0：00～2:00多为收车时段，凌晨2：00～6:00多为停止运行时段，早上7:30-9:00为早高峰时段，其发车频次较高，其余时间段，运行频次较低。那么管道在轨道运行时间的影响下，管道电位变化受到轨道运行的影响呈周期变化。为了让获得的数据可靠度更高，周期时间可以是24小时的倍数，一个星期或是半个月，那么获得电位变化数据，能从多个24小时中，看出管道电位变化数据的规律性，使后续分析获得的电位变化特性具有更高的可靠度。
在一实施例中，如附图2所示，为了在测量过程中管道阴极保护***不断电，不关闭，不妨碍管道阴极保护***的运行，且能测量出管道可靠的电位变化数据，利用测量装置对管道的电位变化进行测量。通过测量装置获取管道阴极保护在周期时间段内的电位变化数据，所述测量装置包括极化试片、参比电极、记录仪以及测试桩，所述极化试片分别与所述管道和所述记录仪相连，所述参比电极与所述记录仪连接。可以先将所述极化试片、所述参比电极埋在与所述管道同样深度的位置，所述极化试片工作面背对所述管道；然后，通过电缆将所述极化试片与所述管道在所述测试桩内电连通进行极化；最后，所述记录仪监测在周期时间段内的所述极化试片电位变化，获得所述电位变化数据。此时，极化试片可表征为管道表面受损伤防腐层管体保护及干扰状况。待试片极化水平稳定后，此时极化试片状况可表征为管道防腐层缺陷处管体真实极化状况，故采集的极化试片的电位变化数据既是管道的电位变化数据。
S102：根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据。
在一实施例中，所述运行特性包括运行时段和非运行时段，所述根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定所述基准电位变化数据、所述干扰电位变化数据，可以先将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据。在一示例中，运行时段具体是指轨道上是否有地铁通过，非运行时段是指轨道上是否没有地铁通过。将非运行时段获得的电位变化数据作为基准电位变化数据，在轨道上没有地铁通过的时间，轨道电力***对管道电位变化的影响较小，趋于无。故在轨道停止运行时刻获得的电位变化数据可以表示管道不受干扰时的电位变化。同样地，将运行时段获得的电位变化数据作为干扰电位变化数据，在轨道上有地铁通过时，轨道电力***对管道电位变化的影响较大，在轨道运行时刻获得的电位变化数据可以表示管道受干扰时的电位变化。根据轨道运行情况去划分干扰电位变化数据和基准电位变化数据，使后续分析获得管道电位变化特性的可靠性高。
S103：将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据。
在一实施例中，所述将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据，基准电位变化数据是轨道非运行时段获得的电位变化数据，基准电位变化数据包括轨道非运行时段内的多个时间点的电位值，通过轨道非运行时段内的多个时间点的电位值可以确定管道无轨道运行干扰下的电位变化趋势；干扰电位变化数据是轨道运行时段获得的电位变化数据，干扰电位变化数据包括轨道运行时段内的多个时间点的电位值，通过轨道运行时段内的多个时间点的电位值可以确定管道在轨道运行干扰下的电位变化趋势；根据基准电位变化数据可以看出管道在无干扰情况下的电位变化的趋势，同样地，根据干扰电位变化数据可以看出管道在轨道运行干扰情况下的电位变化的趋势。若无轨道运行的干扰情况下，干扰电位变化数据的变化趋势会和基准电位变化数据的变化趋势相同。那么管道在发生轨道运行干扰的情况下，管道电位变化会在基准电位变化数据的变化趋势的基础上进行波动变化，即在基准电位变化数据变化趋势的基础上的电位波动变化是管道在轨道运行干扰下造成的。具体地，所述将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据包括：先根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；再根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据。每个时间点具有一个基准电位值，在一个时间段内可以有多个基准电位值。可以理解为每个时间都赋予了一个基准电位值。在具体的示例中，所述根据所述基准电位变化数据计算得到所述基准电位值，包括：将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值。线性拟合得到基准电位值的曲线，所述曲线纵轴为电位，横轴为时间，所述曲线上的任一点与所述纵轴的截距为该点所对应时间的所述基准电位值。通过基准电位变化数据线性拟合得到模拟的整个周期时间中每个时间对应的基准电位，便于后续分析在轨道运行干扰下，给管道电位变化的影响。
在一实施例中，为了得到的基准电位值更可靠，所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤中，可以先将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；然后，将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值，误差值可以根据情况确定，目的在于去除离散的数据，离散数据的电位值与基准电位变化数据中的电位值相差比较大，造成离散数据的原因是测量误差或是其他干扰对管道的影响，去除离散数据，可提高基准电位值的可靠性；最后，若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准点位变化数据中的所有误差值均小于预设值。所述线性拟合的拟合度大于0，且小于1。具体的拟合度为0＜R2＜1，R为线性相关系数，R2越趋于1，基准电位值曲线的预测效果越好，得出来的基准电位值可靠性越高。
在一实施例中，所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比。
所述根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据的步骤，包括：可以先将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；然后，将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；再然后，将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；紧接着，将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；再紧接着，根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；再紧接着，根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；最后，根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组。
在一示例中，对所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组{A}，包括多个第一单位数据组[Ai]；对所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为所述第二数据组{B}，包括多个第二单位数据[Bi]。根据第一单位数据组[Ai]计算得到第一电位平均值第一电位偏移值ΔEAi以及第一持续时长TAi。第一电位平均值数据组为/> 第一电位偏移值数据组为{ΔEA1、ΔEA2、ΔEA3、ΔEA4...ΔEAi}，第一持续时长数据组为{TA1、TA2、TA3、TA4...TAi}；同样的，根据第一单位数据组[Bi]计算得到第二电位平均值/>第二电位偏移值ΔEBi以及第二持续时长TBi。第二电位平均值数据组为/>第二电位偏移值数据组为{ΔEB1、ΔEB2、ΔEB3、ΔEB4...ΔEBi}，第二持续时长数据组为{TB1、TB2、TB3、TB4...TBi}；根据第一持续时长数据组{TA1、TA2、TA3、TA4...TAi}和第二持续时长数据组{TB1、TB2、TB3、TB4...TBi}得到持续时长占比数据组，所述持续时长占比数据组为其中，第一电位偏移值为第一单位数据组[Ai]中的数据的电位平均值与基准电位值的差值；第二电位偏移值为第二单位数据组[Bi]中的数据的电位平均值与基准电位值的差值。
S104：所述根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。
根据所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组确定电位变化特性。
在一实施例中，可以对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；其中，持续时长频次分析的区间时长为T，1.5s≥T≥0.5s，在一示例中，T为1s；电位频次分析的区间电位为U，50mV≥U≥25mV，在一示例中，U为50mV。
然后，根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
最后，根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M％对应的数据分布信息，90≥M≥70，在一示例中，M为80；将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
本申请管道电位变化特性分析方法，能在动态干扰下对管道电位变化特性进行分析，得到管道电位变化特性。本申请得到的管道电位变化特性用于管道干扰水平的分析，指导管道防腐实验能得到更贴近管道真实的防腐速率，给管道防腐工作带来更可靠的参考数据，管道电位变化特性可为管道干扰源识别、管道腐蚀干扰评定和实验研究的参数设定提供参考。基于参数可建立的干扰腐蚀实验，结果可定量评估腐蚀风险等，为管道防腐管理提供参考。
如附图3所示，本申请还提供了一种分析装置，所述分析装置包括：
第一获取单元，获取管道在周期时间段内的电位变化数据；
第一确定单元，根据轨道的运行特性以及所述电位数据变化确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；
第一计算单元，将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；
第二确定单元，根据所述干扰波动数据确定电位变化特性。
可选地，所述第二单元，用于：
将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；
将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据。
可选地，所述第一计算单元，用于：
根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；
根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据。
可选地，所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值。
可选地，所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；
将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值；
若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准点位变化数据中的所有误差值均小于预设值；
所述线性拟合的拟合度R2大于0，且小于1。
可选地，所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比。所述第一计算单元，具体用于：
将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；
将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；
将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；
将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；
根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；
根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；
根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组。
可选地，第二确定单元，用于：
对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；
其中，持续时长频次分析的区间时长为T，1.5s≥T≥0.5s；电位频次分析的区间电位为U，50mV≥U≥25mV；
根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M％对应的数据分布信息，90≥M≥70；
将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
本申请还提供了一种可读介质，所述可读介质包括执行指令，当终端的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如上述管道电位变化特性方法。
本申请还提供了一种终端，所述终端包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如上述管道电位变化特性方法。
上述如本申请图4所示实施例提供的终端的结构示意图，在硬件层面，该终端包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry StandardArchitecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended IndustryStandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放执行指令。具体地，执行指令即可被执行的计算机程序。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供执行指令和数据。执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或软件和硬件相结合的形式。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (3)

1.一种管道电位变化特性分析方法，所述方法应用于设置有阴极保护的管道，且所述管道电位受到轨道杂散电流干扰，其特征在于，所述方法包括：
获取管道在周期时间段内的电位变化数据；
根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；
将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；
根据所述干扰波动数据确定电位变化特性；
所述运行特性包括运行时段和非运行时段，所述根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定所述基准电位变化数据、所述干扰电位变化数据，包括：
将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；
将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据；
所述将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据，包括：
根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；
根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据；
所述根据所述基准电位变化数据计算得到所述基准电位值，包括：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值；
所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值，包括：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；
将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值；
若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准电位变化数据中的所有误差值均小于预设值；
所述线性拟合的拟合度大于0，且小于1；
所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比，所述根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据，包括：
将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；
将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；
将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；
将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；
根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；
根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；
根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组；
所述根据所述干扰波动数据确定电位变化特性，包括：
对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；
根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M%对应的数据分布信息，90≥M≥70；
将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
2.一种分析装置，其特征在于，所述分析装置包括：
第一获取单元，获取管道在周期时间段内的电位变化数据；
第一确定单元，根据轨道的运行特性以及所述电位变化数据确定基准电位变化数据、干扰电位变化数据；
第一计算单元，将所述基准电位变化数据和所述干扰电位变化数据进行计算得到干扰波动数据；
第二确定单元，根据所述干扰波动数据确定电位变化特性；
所述第二确定单元，用于：
将在所述非运行时段获得的所述电位变化数据作为所述基准电位变化数据；
将在所述运行时段获得的所述电位变化数据作为所述干扰电位变化数据；
所述第一计算单元，用于：
根据所述基准电位变化数据计算得到基准电位值；
根据所述基准电位值与所述干扰电位变化数据进行计算得到所述干扰波动数据；
所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合，得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值；
所述第一计算单元，具体用于：
将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行初步线性拟合初步基准电位值；
将所述基准电位变化数据中的每个电位值分别与所述初步基准电位值进行差值计算得到误差值；
若电位值的误差值大于预设值，将所述基准电位变化数据中的该电位值清除，并重新执行所述将所述基准电位变化数据与获得所述基准电位变化数据的时间进行线性拟合得到在所述周期时间段内每个时间点所对应的所述基准电位值的步骤，直至所述基准电位变化数据中的所有误差值均小于预设值；
所述线性拟合的拟合度大于0，且小于1；
所述干扰波动数据包括第一电位平均值数据组、第二电位平均值数据组、第一平均电位偏移值数据组、第二平均电位偏移值数据组、第一持续时长数据组、第一持续时长数据组、以及持续时长占比；所述第一计算单元，具体用于：
将所述干扰电位变化数据中大于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第一干扰电位变化数据；
将所述第一干扰电位变化数据中连续大于所述基准电位值区段值作为第一数据组，所述第一数据组包括多个第一单元数据组；
将所述第一干扰电位变化数据中小于所述基准电位值且离散的电位变化数据去除，得到第二干扰电位变化数据；
将所述第二干扰电位变化数据中连续小于基准电位值区段值作为第二数据组，所述第二数据组包括多个第二单元数组；
根据所述第一数据组中的第一单元数据组得到第一电位平均值数据组、第一电位偏移值数据组和第一持续时长数据组；
根据所述第二数据组中的第二单元数据组得到第二电位平均值数据组、第二电位偏移值数据组和第二持续时长数据组；
根据所述第一持续时长数据组和所述第二持续时长数据组得到持续时长占比数据组；
第二确定单元，用于：
对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组进行频数分布统计，得到频数分布统计结果；
根据所述频数分布统计结果，对所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组的频率区间中的最大值由大至小排序，得到排序结果；
根据所述排序结果提取排列在所述第一电位平均值数据组、所述第二电位平均值数据组、所述第一电位偏移值数据组、所述第二电位偏移值数据组、所述第一持续时长数据组、所述第二持续时长数据组以及所述持续时长占比数据组中前M%对应的数据分布信息，90≥M≥70；
将所述数据分布信息作为所述电位变化特性。
3.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如权利要求1所述的方法。
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