桥梁多位于水陆交界处,地势空旷,极易遭受雷击。对桥梁雷电暂态特性及相关效应进行定量分析,可为桥梁的防雷设计提供科学的数据支撑。本文以单塔斜拉索桥梁为例,利用CDEGS(Current Distribution Electromagnetic Interference Grounding and Soil Structure Analysis)软件建立桥梁三维仿真模型,模拟一般斜拉索结构桥梁的塔顶、斜拉索和桥面分别遭受直击雷时,桥梁磁场、跨步电压及雷电流分布情况。结果表明:(1)雷击斜拉索时,桥梁电子信息设备安装处磁场强度峰值最大,雷击塔顶时次之,雷击桥面时最小;雷击斜拉索时桥梁下方地面处的跨步电压峰值最大,雷击桥面时桥梁下方地面处的跨步电压峰值最小;(2)斜拉索上雷电流的大小分布与雷击点位置、斜拉索与接地体之间的距离以及斜拉索长度有关,斜拉索离接地体位置越近,长度越短,其上流过的雷电流越大;(3)接地体上雷电流的大小分布与雷击点位置及接地体的布设位置相关。距离雷击点位置越近,接地体上的雷电流幅值越大,布设在中间位置的接地体由于屏蔽效应雷电流呈现大幅减小的现象;布设在边缘位置的接地体上的雷电流波前时间变化不大,对原始雷电波陡度的削减作用不明显,而布设在中间位置的接地体上雷电流波前时间呈大幅升高的趋势,降低了雷电波因陡度大而造成的危害。
为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类(Ex-tended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,E_CFSFDP)三种聚类算法,对2018年9月21日19∶15—20∶57(北京时)发生在(114°—117°E、27°—30°N)区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算,探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。结果表明:(1)DBSCAN算法在地闪数据分布清晰且不同数据簇之间有显著距离间隔时,分类识别的准确率较高;当各个闪电数据簇的簇间距离或密度相差很大时,分类识别的准确率较低;(2)地闪数据“无密度峰值”分布时CFSFDP算法会分裂出错误类,每个闪电数据簇仅具备唯一的密度峰值点是CFSFDP算法识别准确的前提条件;(3)E_CFSFDP算法解决了CFSFDP算法的“无密度峰值”问题,受地闪数据分布影响较小,因此基于E_CFSFDP算法的雷暴系统识别准确率明显高于DBSCAN和CFSFDP算法。
