国内外铁路噪声预测模式的对比分析研究

2019-11-19 09:42岳思
绿色科技 2019年14期
关键词:国内外预测模型对比分析

岳思

摘要:指出了在铁路事业快速发展的当前,构建和谐、安全的铁路运行环境,是铁路事业健康发展的有力保障。噪声是铁路运行中的突出问题。如何实现对铁路噪声预测模型的科学构建.对于提高预测精准度,具有十分重要的意义。立足德国Cadna软件阐述,分析了日本铁路噪声预测模型和国内铁路噪声预测模式,通过模型比较分析,为我国铁路噪声预测模式的优化构建、修正国内铁路噪声预测方法提供参考。

关键词:国内外;铁路噪声;预测模型;对比分析

中图分类号:U270 文献标识码:A 文章编号:1674-9944(2019)14-0151-02

1引言

当前,我国铁路事业步入新的发展阶段,中国高铁路网的构建,强调铁路建设安全的有效推进。噪声是铁路事业发展中的突出问题,铁路噪声污染所形成的扰民问题,对于区域性铁路网建设形成较大影响。为此,铁路噪声预测模型的科学构建,能够为铁路噪声的科学控制提供有力依据,进而保障铁路事业的和谐发展。在铁路噪声预测模式的构建中,我国起步较晚,但发展快速,取得了诸多的发展成果。相比于发达国家,我国噪声预测模型的构建有所改进,但也存在不足。以期通过国内外铁路噪声预测模式的对比分析,进一步研究铁路噪声预测模式的构建方法。

2国内铁路噪声预测模式

目前我国在铁路环境影响评价中进行声学计算的主要依据是《铁路建设项目环境影响评价噪声振动源强取值和治理原则指导意见(2010年修订稿)》(铁计[2010]44号)和《环境影响评价技术导则声环境》HJ 2.4-2009,在铁路噪声预测方法主要采用模式预测法、比例预测法等。

2.1比例法预测法

比例法预测法在铁路改扩建项目的噪声计算结果性等方面可靠性高,为铁路噪声防控提供了可靠依据。如下所示,是基于比例模型下预测方法:

在受声点处,其噪声的生成受到诸多因素影响。因此,在模型计算中需要对其进行修正,设定修正系数,提高噪声预测模型的有效性。在此过程中,需要注意几点:①列车在运行中,由于运行位置较远,那么其噪声辐射到受声点可忽略不计,为受声点的背景噪声,在进行模型计算中,该点不做修正处理;②在对于3~10dB的噪声中,需要对其进行修正;③对于<3dB噪声,在预测中可视为无效的测量数据。

2.2模式预测法

模式预测法原则上适用于所有项目,选用计算模式时应特别注意模式的使用条件和参数的选取,预测模型如下:

3德国Cadna软件在铁路噪声预测中的应用

随着铁路交通运输事业的不断发展,构建安全铁路运输线路,对于提高铁路事业发展起到重要作用。噪声预测是铁路噪声控制的重要基础,其预测方法多样化,要求科学采取预测方法,提高铁路噪声预测方法的有效性。当前,在铁路噪声预测中,德国Cadna软件的应用广泛,并具有良好效果。

3.1Cadna软件的特点

当前,Cadna软件在铁路噪声预测中的应用较为广泛,在预测应用中具有以下特点:①可预测各类噪声源的复合影响。如线声源、点声源等的面生源预测;②预测中对预测点、生源等的数量无限制,噪声源的辐射声压级可通过A计算权值表示;③在对任意形状的建筑物群、地形等要素的考虑中,可以将其作为屏障予以考虑;④三维彩色图形输出方式实现预测结果的可视化、形象化。

3.2Cadna软件在噪声预测中的计算方法

Canda/A噪声预测软件是按照德国Schall 03导则为基础的铁路噪声预测模式法,将铁路线划分为若干小段,每一段简化为点声源,形成有限长的系列点声源,分别计算每个点声源对受声点作用的声级后,按能量叠加合成总的A声级。

式(3)中i为通过的列车总数;DF2为列车类型修正值;Do为刹车类型修正值;DL为火车长度的修正值;DV为速度修正值;DFb为铁轨类型的修正值;DBr为桥梁修正值;Da.为交叉道口的修正值;Dra为铁路弯道进行修正值。3.3Cadna/A源强问题

Cadna/A软件不能按照44号文要求输入不同列车的源强,只能在软件数据库中寻找国外车型再反推特定点处的列车源噪声值,但对于铁路上行驶多种车型,在同一预测点处难以修正,而且在车速不同时源强不同,需重新修正源强噪声。

4日本铁路噪声预测模式

日本在铁路噪声预测模式的构建中,处于先进技术领域。特别是新干线的运行预测模式,形成了相对完善的预测模式体系。日本铁路噪声预测模式的构建,充分立足于列车运行噪声的产生因素,进行个噪声要素的有效控制。如图1所示,是日本铁路噪声预测模式中的噪声要素。在预测模式的计算中,一是计算出各噪声点的噪声声级,并基于计算方法,对噪声进行量化计算。日本的该计算方法,对于我国在铁路噪声预测模式的构建方面,起到了重要的参考意义;二是对于不同运行状态的列车,在噪声预测模式的计算中,存在较大的差异性,旨在更好地提高预测模式计算的准确性。

式(7)中Lw.A为车辆上部空气动力噪声声功率级(dB);ra为受声点到车辆上部的直线距离(m);△La为障碍物引起的声衰减(dB);△2为地表面影响的修正值(dB)。

在对国内外噪声预测模型分析的基础之上,可以得出:①模型的设定都是基于若干噪声源点展开,模型均存在噪声源的局限性。因此,在模型的构建中,以线声源、点声源为主,在模型计算中虽然简单,但在实际的准确度等方面有待进一步的提高。我国在噪声预测模型的构建中,以点声源的方式展开,通过比例法实现模型的构建及计算;②列车在运行中,其声波的传播,是从声源向四周扩散的,这就会形成能量衰减。大地衰减和障碍物衰减是各国普遍考虑的影响因素。从模型分析来看,德国、日本考虑的因素也较少;我国考虑的声衰减因素比较全面,我国假设声源为指向性聲源,并在噪声预测时考虑了指向性衰减因素。但尚未发现基于铁计[2010]44号文所开发的商用软件,目前用于铁路噪声预测的商用软件(如Cadna/A)等所依据的计算模式是德国的Schall03方法,该方法与44号文的计算模式有一定的差异,因此,在应用基于国外软件计算铁路噪声时应作适当修正。

5结语

在新的历史时期,我国铁路事业步入了新的发展阶段,但随着高铁的不断发展,铁路噪声问题日益突出,成为影响铁路事业健康发展的重要因素。本文比较分析了德国、日本与国内铁路预测模型,从模型构建、方法计算等方面,对国内外模型的特点及方法做出了评价分析,为我国修正预测模式、提高计算准确性,发挥积极有效的作用。

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