四川
中国测试·编委领航
2026年编委成果展示
导言
深埋地下的接地网，是电力系统安全的“隐形保镖”。如何在不停电、不开挖的情况下，精准诊断其腐蚀与断裂状态，一直是行业难题。如今，一项融合了前沿深度学习技术的检测方法，正为这道难题提供创新解法。
本期《编委领航》解读一篇发表于《中国测试》的革新性研究，看清华大学黄松岭教授如何用CNN-GRU-Attention混合算法，实现对视电阻率的高精度反演，让接地网的健康状况“一目了然”。
为电力系统“隐形保镖”做精准体检
深度学习实现接地网无损检测新突破
《中国测试》编委
——黄松岭教授
黄松岭，男，清华大学电机系教授，博士生导师，电气新技术研究所所长，电磁检测与设备性能安全评估科研团队负责人，IET Fellow。长期从事无损检测与电磁测量等领域的教学与科研工作，在跨学科关键基础科学问题研究方面持续深耕，注重理论创新与实际应用相结合。其团队研发的油气管道缺陷在线内检测器已成功应用于中石油、中石化、中海油及多家国外检测工程，累计检测里程超过5万公里，推动了国产检测设备走向国际，并首次实现海底油气管道缺陷在线内检测，打破国外技术垄断。
兼任中国仪器仪表学会理事、中国无损检测学会常务理事、中国电机工程学会高级会员、中国机械工程学会高级会员等学术职务。主持国家重大科学仪器设备开发专项项目1项、国家自然科学基金4项，以及863重大项目、铁道部重点项目、国家科技支撑计划课题和国际合作项目多项。获得北京市科学技术一等奖、湖北省技术发明一等奖等省部级与行业科技奖励10余项，以及日内瓦国际发明展览会金奖等国际奖励。出版专著10部、教材2部，发表学术论文200余篇，其中SCI收录70余篇、EI收录90余篇，获授权国内外发明专利100余项。
主要研究方向包括：无损检测与评估、油气管道缺陷在线检测、漏磁检测、电磁超声导波检测、涡流检测等。
基于CNN-GRU-Attention算法的
接地网视电阻率反演方法
成果发表于《中国测试》2026第1期
摘要：接地网在电力系统中起到关键的保护作用，是保障系统安全稳定运行的重要基础设施。因此，迫切需要对其受到土壤腐蚀发生的腐蚀或断裂情况进行量化评估。瞬变电磁检测法能够克服传统检测方法需要断电或开挖的不足，但基于该方法进行接地网腐蚀与断点量化评估依赖于准确的视电阻率，现阶段基于烟囱模型的视电阻率反演方法存在准确度较低的问题，该文提出一种CNN-GRU-Attention算法的接地网视电阻率反演方法。首先通过瞬变电磁一维正演模型建立包含多种工况的瞬变电磁信号数据库，随后将数据输入所构建的CNN-GRU-Attention神经网络模型中进行训练，进而实现测点处视电阻率的高精度反演。与传统的CNN、CNN-GRU等算法相比，所提方法在反演准确性方面表现更优，拟合精度达到90%以上，能够显著提升接地网视电阻率的估算精度，为后续视电阻率成像以及腐蚀程度的定量评估奠定坚实基础。
关键词：接地网; 瞬变电磁法; 视电阻率成像; 高精度反演;
从依赖经验的传统模型，到数据驱动的智能算法，接地网检测技术正迈向精准化、智能化的新阶段。这项发表于《中国测试》的研究，不仅展示深度学习在解决专业工程反演问题中的强大潜力，也为电力设施的安全运维与状态检修提供了创新的技术工具。
《中国测试》 将持续关注并推动测试技术在关键基础设施安全领域的创新与应用。
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