【編委領航】為電力系統“隱形保鏢”做精準體檢：深度學習實現接地網無損檢測新突破

中國測試·編委領航

2026年編委成果展示

導言

深埋地下的接地網，是電力系統安全的“隱形保鏢”。如何在不停電、不開挖的情況下，精準診斷其腐蝕與斷裂狀態，一直是行業難題。如今，一項融合了前沿深度學習技術的檢測方法，正為這道難題提供創新解法。

本期《編委領航》解讀一篇發表于《中國測試》的革新性研究，看清華大學黃松嶺教授如何用CNN-GRU-Attention混合算法，實現對視電阻率的高精度反演，讓接地網的健康狀況“一目了然”。

為電力系統“隱形保鏢”做精準體檢

深度學習實現接地網無損檢測新突破

《中國測試》編委

——黃松嶺教授

黃松嶺，男，清華大學電機系教授，博士生導師，電氣新技術研究所所長，電磁檢測與設備性能安全評估科研團隊負責人，IET Fellow。長期從事無損檢測與電磁測量等領域的教學與科研工作，在跨學科關鍵基礎科學問題研究方面持續深耕，注重理論創新與實際應用相結合。其團隊研發的油氣管道缺陷在線內檢測器已成功應用于中石油、中石化、中海油及多家國外檢測工程，累計檢測里程超過5萬公里，推動了國產檢測設備走向國際，并首次實現海底油氣管道缺陷在線內檢測，打破國外技術壟斷。

兼任中國儀器儀表學會理事、中國無損檢測學會常務理事、中國電機工程學會高級會員、中國機械工程學會高級會員等學術職務。主持國家重大科學儀器設備開發專項項目1項、國家自然科學基金4項，以及863重大項目、鐵道部重點項目、國家科技支撐計劃課題和國際合作項目多項。獲得北京市科學技術一等獎、湖北省技術發明一等獎等省部級與行業科技獎勵10余項，以及日內瓦國際發明展覽會金獎等國際獎勵。出版專著10部、教材2部，發表學術論文200余篇，其中SCI收錄70余篇、EI收錄90余篇，獲授權國內外發明專利100余項。

主要研究方向包括：無損檢測與評估、油氣管道缺陷在線檢測、漏磁檢測、電磁超聲導波檢測、渦流檢測等。

基于CNN-GRU-Attention算法的

接地網視電阻率反演方法

成果發表于《中國測試》2026第1期

摘要：接地網在電力系統中起到關鍵的保護作用，是保障系統安全穩定運行的重要基礎設施。因此，迫切需要對其受到土壤腐蝕發生的腐蝕或斷裂情況進行量化評估。瞬變電磁檢測法能夠克服傳統檢測方法需要斷電或開挖的不足，但基于該方法進行接地網腐蝕與斷點量化評估依賴于準確的視電阻率，現階段基于煙囪模型的視電阻率反演方法存在準確度較低的問題，該文提出一種CNN-GRU-Attention算法的接地網視電阻率反演方法。首先通過瞬變電磁一維正演模型建立包含多種工況的瞬變電磁信號數據庫，隨后將數據輸入所構建的CNN-GRU-Attention神經網絡模型中進行訓練，進而實現測點處視電阻率的高精度反演。與傳統的CNN、CNN-GRU等算法相比，所提方法在反演準確性方面表現更優，擬合精度達到90%以上，能夠顯著提升接地網視電阻率的估算精度，為后續視電阻率成像以及腐蝕程度的定量評估奠定堅實基礎。

關鍵詞：接地網; 瞬變電磁法; 視電阻率成像; 高精度反演;

從依賴經驗的傳統模型，到數據驅動的智能算法，接地網檢測技術正邁向精準化、智能化的新階段。這項發表于《中國測試》的研究，不僅展示深度學習在解決專業工程反演問題中的強大潛力，也為電力設施的安全運維與狀態檢修提供了創新的技術工具。

《中國測試》 將持續關注并推動測試技術在關鍵基礎設施安全領域的創新與應用。

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【專題征稿】
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