基于悬臂梁增强型光声光谱的SF_6特征分解组分H_2S定量检测

H_2S作为SF_6分解产生的关键特征组分,能够有效反映SF_6气体绝缘电气设备内部绝缘故障的严重程度及故障是否涉及固体绝缘材料。采用新型硅微悬臂梁传声器与分布反馈式半导体激光器搭建了悬臂梁增强型光声光谱痕量气体检测系统,以H_2S气体v1+v2+v3泛频吸收谱带中心波数为6 336.62 cm-1的吸收谱线作为研究对象,仿真研究了H_2S气体的红外吸收特性,试验研究了H_2S气体悬臂梁增强型光声光谱响应特性,采用最小二乘回归分析了H_2S气体光声信号与其体积分数的关系。结果表明,在气体吸收未饱和的情况下,光声信号强度与H_2S体积分数之间存在良好的线性关系,系统对N2中痕量H_2S的检测下限为0.84×10-6,对SF_6中痕量H_2S的检测下限为1.75×10-6。研究结果为采用SF_6分解组分法判断设备内部绝缘故障类型和严重程度提供了有力的数据支持。     

SF6及其分解产物SO2的拉曼光谱检测试验研究*

通过检测GIS中SF6及其分解气体组分,可检测到GIS内部存在的潜在性缺陷,对保障GIS设备的可靠运行具有重要意义.基于频率锁定腔增强技术,将激光耦合到V形谐振腔中,搭建了光反馈频率锁定V型腔增强平台,实现了拉曼信号的增强.开展了SF6及其主要分解组分SO2气体的拉曼光谱检测研究,得到了SF6气体的拉曼特征峰位于774 cm-1,SO2气体的拉曼特征峰位于1151 cm-1;对SF6气体的检测下限达到了13.2 Pa,对SO2气体的检测下限达到了25.6 Pa.SF6的拉曼特征峰线宽极窄,说明拉曼光谱在抗交叉干扰上具有极大的潜力.通过对不同压强、不同激光功率与不同温度下的SO2气体进行拉曼光谱试验分析,发现SO2气体的拉曼特征峰强度与气体压强、激光功率、温度之间高度线性相关.这项研究为拉曼光谱法对SF6分解气体成分的检测和定量分析奠定了基础,表明拉曼光谱法在SF6分解气体成分检测领域具有巨大的潜力.     

基于光声光谱法的SF_6气体分解组分在线监测技术

为研究基于光声光谱法的分解组分在线监测技术,设计了在线监测的拓扑结构,提出了自循环监测气路设计,构建了气体光声检测单元,实现了分解组分SO2、CO及CF4含量和增长速率的连续监测,可及时发现SF6电气设备内部早期绝缘缺陷。基于光声光谱理论进行仿真研究,设计了一维纵向共振式光声池,获得了制作光声池的最优参数。选定了气体组分的最优吸收峰,测定不同体积分数标准气体的光声信号幅值,发现体积分数和光声信号幅值线性关系良好。测定了相同试验条件下的噪声水平,得到了SO2、CO和CF4气体的最低检测限,体积分数分别为1.94×10-6、6.28×10-6和7.17×10-6。根据研究结果制作了一台GIS气体组分光声光谱在线监测装置,已成功应用,实现了基于光声光谱法的GIS内多组分的无干扰在线监测,为基于SF6气体特征分解组分的设备内绝缘故障诊断奠定了基础。     

SF6分解物SO2、H2S、HF、CO的红外吸收特性分析

气体的红外吸收特性是进行气体红外定性定量分析的重要依据。为此,针对4种典型SF6气体分解物SO2、H2S、HF、CO,利用HITRAN2008数据库给出的吸收谱线参数,对其红外吸收特性进行了研究,给出了SO2、H2S、HF、CO 4种气体在波数10~10 000cm-1范围内吸收谱带的波数区间和最强吸收谱线的中心波数及其峰值吸收系数。另外,分析了SO2和H2S的一段吸收谱受压强和温度的影响,结果表明气体吸收谱线的吸收系数和全线宽随压强的升高而增大;而随温度的升高,气体绝大多数吸收谱线的峰值吸收系数和全线宽会减小,但也存在少数吸收谱线的峰值吸收系数增大的情况。     

电力系统SF6气体分解产物检测研究

为了诊断SF6电气设备内部是否存在故障及故障的性质,研究SF6电气设备在发生故障时,SF6气体的分解原理及产物.对比运用现有的检测技术,分析了云南电网近年来发生几个故障中SF6的分解气体,发现将SO2、H2S和CO 作为故障特征气体判断SF6电气设备故障是可行的,为SF6电气设备故障的检测与诊断提供了可靠依据.     

融合格拉姆角场的深度特征学习在痕量气体浓度识别中的应用研究

针对气体绝缘金属封闭式组合电器(gas insulated switchgear, GIS)设备中痕量气体紫外分析光谱信号易出现吸收峰重叠的问题,提出了一种结合格拉姆角场(Gram''s angle field, GAF)和VGG16改进模型的多组分痕量气体的定量检测方法。首先利用GAF将一维紫外光谱信号转换为时序图像,将光谱信号映射为具有丰富特征信息的图像形式,从而提升原始光谱信号的特征表达能力。其次将GAF特征图输入到VGG16改进模型中,实现痕量气体浓度的特征识别。最后通过不同浓度下采集到的CS2、SO2和H2S的单组分气体和混合气体,与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、VGG16和SDP_VGG16等模型进行对比实验,并结合受试者工作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)进行验证。结果表明,该方法可以有效地检测出SF6分解所产生的CS2、SO2和H2S痕量气体,是一种行之有效的特征提取方法。     

SF6局部放电分解组分光声光谱检测的温度特性

光声光谱检测法在SF6局部放电分解特征气体组分的检测中有较好的效果,但检测温度对其检测的准确度有较大影响。为此,利用构建的光声检测实验平台,获取了SO2、CO2和CF4这3种单一特征气体组分的光声信号温度特性和混合特征气体组分的红外交叉响应特性,对温度影响气体光声信号检测准确度的原理进行了理论分析。研究发现,在30～50°C温度范围内,SO2(波长为7.35μm)、CO2(波长为4.26μm)和CF4(波长为7.78μm)的光声信号值具有负温度特性,混合特征气体组分的交叉响应比例具有正温度特性。同时,提出了一种光声检测微量气体的温度线性校正模型。对该模型进行了校正检验,校正结果与参考温度下的标准光声信号误差<4%。该模型为SF6局部放电分解特征气体组分的光声光谱检测和相应在线监测装置的研制奠定了可行的温度校正基础。     

悬臂梁增强型光声光谱:定量测量痕量CO

SF_6是一种优良的绝缘气体,常用于GIS内部,在GIS异常运行时,可能产生分解,产生多种分解组分,CO就是其中一种,对CO的定量测量具有极大的意义。文中基于气体的光声效应和迈克尔逊干涉仪对悬臂梁形变的测量,选择了中心波段为6 377.406 6 cm~(-1)的CO近红外吸收谱带作为研究对象,利用中心波长为1 567 nm的DFBLD近红外蝶型激光器,搭建了痕量CO气体检测平台。分析了气体池内部温度和压强对CO红外吸收系数和净光声信号幅值的影响,定量测量并分析了SF_6和N_2背景下净光声信号幅值与CO气体体积分数之间的关系。结果表明:CO气体体积分数与净光声信号幅值之间具有良好的线性关系;N_2背景下的CO检测下限达到3.63μL/L,SF_6背景下的CO检测下限达到9.88μL/L;温度、压强对光声信号幅值均具有一定的影响,随着温度升高和压强增大,光声信号分别减弱和增强。     

利用SF6分解物检测判断设备绝缘故障的研究

文中介绍了SF6气体绝缘设备内部绝缘材料的分解产物及设备内部特征气体含量与SF.电气设备故障性质、故障部位的对应关系,提出通过检测分解物总量及SO2、H2S特征气体含量,可检测设备早期故障,判断SF6设备受污染程度、潜伏性故障和内部故障位置.     

光声光谱技术应用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体在线监测装置中的色谱柱和气敏传感器存在消耗被测气体和长期稳定性差等不足.光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统油中溶解气体在线监测技术的缺点.文中对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应用进行了研究.构建了用于变压器油中溶解气体分析的光声光谱平台,给出具有红外特征吸收峰的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2这6种主要故障特征气体的特征频谱,采用加权最小二乘法对2种混合气体中的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2进行了定性和定量分析.分析结果与气体各组分体积分数真实值或气相色谱仪测量值的比较表明,光声光谱技术能有效地对变压器油中溶解气体进行分析.