高原地区铁路无缝道岔监测成果分析

方 家

中铁第一勘察设计院集团有限公司,陕西 西安 710043

0 引言

高原地区的铁路建设一直是铁路工程领域的重要挑战。由于独特的地质环境和气候条件,高原铁路建设和运营过程中面临着诸多难题。其中,无缝线路作为高原铁路的一项关键技术,通过提高轨道强度和平顺性,优化行车条件并降低养护维修成本,有助于提高铁路的安全性、稳定性和运营效率,推动地方经济和社会的发展。

国内学者针对高原地区无缝线路进行了多项研究。张向民 等[1-2]通过现场监测和数值仿真,深入研究了高原无缝线路的设计和施工技术。曾志平 等[3]在青藏铁路的不冻泉地区进行了桥上无缝线路的试验,验证了规范取值在该地区的适用性。管新武[4]分析了高原铁路的气温和轨温变化规律,为无缝线路设计提供了指导。王树国 等[5]利用神经网络技术,证实了高原铁路铺设跨区间无缝线路的可行性。潘自立 等[6]采用有限元方法,探讨了大日温差高原地区铺设无缝线路的可能性,并提出了消除接头的技术方案。这些研究为高原地区铁路建设和改进提供了宝贵的科学依据和技术支撑。

综上所述,国内学者在高原地区无缝线路研究方面取得了重要进展,但青藏铁路等仍采用区间无缝线路,岔区使用普通接头[5]。本文基于实时监测数据,分析气温和轨温变化规律,旨在为高原地区跨区间无缝线路的设计、施工和维护提供科学依据。

1 监测方案

监测工点位于格库铁路依吞布拉克站无缝道岔(型号:专线4249)。该地区海拔约为3 200 m,属温带大陆性高原气候,具有气温较低、极端干旱、风沙大、日照充足且紫外线照射较强的特点。结合现场环境,确定气温及轨温的测点布置方案。由于尖轨是道岔的重要部件,依靠尖轨的扳动将列车引入正线或侧线,且尖轨亦是道岔的薄弱环节,考虑到监测设备安装应避免影响尖轨的正常运行,因此将轨温测点选取在位于曲基本轨靠近尖轨尖端位置,如图1所示。气温测点按小型气象站观测要求,设置在无缝道岔附近距离地面高度1.5 m的百叶箱内(可避免阳光直射)。

图1 轨温测点布置及热电阻温度传感器实物图

温度监测采用热电阻温度传感器如图1所示,该原理是基于电阻的热效应来进行温度测量。电阻体的阻值会随温度的变化而变化。热电阻随温度上升,电阻值也随之增加时,称为正电阻系数;反之,电阻值下降则称为负电阻系数。因此,通过监测感温热电阻的阻值变化,可以得知温度的变化,从而利用此特性进行温度测量。目前,铂和铜是应用最广泛的热电阻材料。铂电阻的优点在于精度高,适用于中性和氧化性介质,具有良好的稳定性。值得注意的是,铂电阻表现出一定的非线性特性,即随着温度的升高,其电阻的变化率逐渐减小。铜电阻在测温范围内,其电阻值与温度之间呈现出线性关系,具有较大的温度系数,适用于无腐蚀性介质。然而,铜电阻在超过150 ℃的环境中容易被氧化。由于列车运行过程中轨道结构振动较大,考虑到铂电阻温度传感器还具有抗振动、稳定性好、准确度高、耐高压等优点,因此选用铂电阻温度传感器。

2 监测过程及成果分析

气温数据是进行数据分析的核心基础。为了确保所获数据的准确性和可靠性,为长期研究建立坚实的基础,项目选取了2023年8月的每日最高和最低气温的监测数据,与中国气象局发布的数据进行了详尽的对比分析。经比较,二者之间展现出了高度的相似性,如图2所示。

图2 气温监测数据与气象数据对比

气象局所提供的数据是基于离地1.5 m的白色百叶箱内采集的温度数据进行统计的,也是该地区气温统计的一个综合数据。相对而言,本项目中的气温监测主要是在无缝道岔附近进行的,更倾向于捕捉监测点附近的气温变化细节。尽管两者存在一定的差异,但这些差异并未对数据的整体趋势和准确性造成明显影响,仍处于可接受的范围之内。这表明监测数据具备较高的准确性,为整个系统的监测数据分析提供了坚实、可信的基础。

轨温是钢轨实时状态的直观体现。由于钢材本身的特性,轨温往往会呈现出高于或低于气温、并且呈现变化迅速的特点。这种快速的变化会给钢轨带来显著的内部应力,进一步加剧了高原地区无缝道岔轨道结构的受力复杂性。为了深入了解在气温波动下轨温的变化模式和趋势,对轨温进行持续监测和深入分析尤为重要。利用2023年8月所收集的监测数据,可以观察到轨温数据与气温数据之间的变化关系,如图3所示。

图3 轨温与气温检测数据对比

数据对比曲线揭示,气温和轨温均表现出以一日为周期的规律性变化,且两者的变化趋势相一致。轨温变化曲线规律符合轨温曲线特性,从而验证了监测数据的高度真实性和研究价值。具体到2023年8月的数据,轨温的峰值达到45 ℃,而最低值为1 ℃,期间的最大温差为44 ℃。考虑到整个月的数据量较大,难以进行详尽的数值关系分析,为更深入地探讨轨温监测数据的规律,特别选取了2023年8月2—8日的数据进行细致对比。这一阶段时间轨温和气温的变化情况及具体数值如图4和表1所示。

表1 极值温度统计 单位:℃

图4 气温、轨温随时间变化曲线

分析图4和表1的监测数据可得:8月2日—8日期间,日最高轨温记录为45℃,最低轨温为6 ℃,日轨温差最大值为39 ℃。值得注意的是,除了8月8日,最高轨温大多出现在中午12:30—14:30的时间段,而最低轨温则主要集中在凌晨4:30—6:30。日最高轨温比日最高气温高出11～19 ℃,而日最低轨温和日最低气温之间的差异则相对较小。轨温的上升速度通常超过了气温的上升速度。具体来说,轨温达到其每日的最高值通常比气温提前1.5～3 h。但是,在达到最低温度这一点上,轨温和气温之间的时间差则相对较小。

通过上述分析,可以看出轨温和气温之间展现出明显的关联性。为了能够准确地量化和理解这种关联,需要进一步探索在不同气温条件下轨温的具体变化情况。数据拟合成为关键的研究方法,可以帮助揭示这两个变量之间的数学关系。为保证研究的准确性和可靠性,本文选取了大量的气温和轨温监测数据进行拟合分析。利用这些丰富的数据集,可以得到一个更具代表性和可信度的结果。经过细致的处理和分析后,这些数据被转化为图5所示的拟合曲线图。

图5 轨温-气温关系拟合分析

通过上述拟合分析,确定轨温(y)和气温(x)之间的关系为一次线性关系,其拟合公式可以表示为:y=1.535 15x-4.467 19。当所有数据点完全紧密地落在拟合曲线上时,可以认为拟合效果达到了最佳状态,此时的相关性系数为1。参考图5,注意到此次拟合分析的相关性系数R为0.852 52,而相关性程度Adj.R-Square则是R的平方值,即0.726 78。这2个数值均指示出上述拟合结果具有良好的质量,因此可以使用该模型来预测和分析在不同气温下的轨温变化情况。进一步深入观察拟合公式中的系数,可以发现拟合系数a的误差为0.076 57,而拟合系数b的误差为0.004 58。这些误差值相对较小,说明该拟合公式具有较高的准确性。从上述拟合公式中还可知,当气温发生1 ℃的变化时,轨温会相应地变化约1.5 ℃。这也表明在夏季高温时段,轨温有可能会显著地超过气温,这一现象可能会对无缝道岔的结构和稳定性产生影响。因此,工务部门需要特别关注这一时段,加强对轨温的监测,并及时采取相应的措施应对可能因轨温升高而引起的附加力以及其他相关问题。

3 结束语

本文采用热电阻测温技术对格库铁路依吞布拉克站的无缝道岔的气温及轨温进行了长期监测,通过对比分析监测数据与国家气象局发布的数据验证了气温监测数据的准确性。同时,对轨温进行了持续监测和深入分析,揭示了轨温和气温之间的变化关系和趋势。所得主要结论如下。

1)气温和轨温均呈现以1 d为周期的规律变化,且轨温与气温的变化趋势相同。轨温变化曲线规律符合轨温曲线特性,验证了监测数据的高度真实性。

2)通常情况下,日最高轨温要比日最高气温高约15 ℃,但是在每日最低点上,轨温和气温之间的差异相对较小。此外,轨温的上升速率往往快于气温的上升速率,表现为轨温达到其每日峰值的时间通常比气温要提前1.5～3 h。

3)经过数据拟合分析,确定了轨温和气温之间的一次线性关系,并得到了具体的拟合公式y=1.535 15x-4.467 19。同时,该模型的相关性系数R达到了0.852 52,显示出较高的相关性,这表明可以利用这一模型来有效地预测和分析在不同气温条件下轨温的变化,为铁路维护和管理提供有力的决策支持。

4)当气温变动1 ℃时,轨温会相应变动约1.5 ℃,显示出轨温对气温变化的敏感性。特别在夏季,当气温达到高峰时,轨温有可能显著地超越气温,这一现象有可能影响无缝道岔的结构稳定性和使用性能。因此,对于工务部门来说,需要给予这一时期特别的关注,应增强对轨温的监测频率和精度。同时,需要提前准备并及时实施有效的应对措施,以防范因轨温异常升高而导致的额外应力以及其他相关问题。

未来可以进一步拓展数据集,考虑更多影响因素,以提高模型的准确性和应用范围。同时,可以结合实时监测系统和预警机制,实现对轨温的及时监控和预警,确保高原地区无缝道岔的运行安全和稳定。