GIS 中 SF6分解产物在线监测技术研究

判断SF_6电气设备故障大都是对其进行分解产物的离线检测,但难以尽早发现设备内部的潜在隐患。文章通过分析发生故障时GIS中SF_6分解产物的特点,研制了一套基于光声光谱原理的SF_6分解产物在线监测系统,分别从检测原理、全封闭循环在线取样系统等方面,详细阐述了该系统在设计过程中用到的关键技术。首次实现基于光声光谱原理的SF_6分解产物在线监测的应用;设计了全封闭循环在线取样系统,实现了SF_6循环动态在线取样以及监测过程中的无泄漏、无排放。该系统目前已在变电站成功应用,并实时监测设备中SF_6分解产物的含量及变化趋势,对及时发现设备的潜伏性故障或缺陷意义重大。     

SF6/CF4混合绝缘气体局放后分解产物检测与分析

文章介绍了SF₆/CF₄混合气体和SF₆气体的局部放电试验,检测试验后的分解产物,通过分析分解产物组分和浓度的变化规律,初步得出了分解产物与局放故障之间的关系,为进一步开展混合气体分解产物特征组分变化与设备故障类型关系研究奠定了基础。     

应用气体分析诊断SF_6电气设备内部故障

介绍SF_6电气设备发生故障时内部绝缘材料的分解特征,提出其分解物是危及设备安全的重大威胁。阐明了通过分解物、水分和纯度检测,能准确、方便、快速地诊断出设备内部的故障;介绍了分解物的检测方法、正常含量和检测周期,总结出设备故障类型、可能部位和故障诊断方法。     

利用SF_6气体分解产物检测和诊断GIS绝缘故障

论述了SF6气体分解产物检测技术的发展历史、局部放电下SF6气体的分解机理、SF6气体分解产物的常见检测方法,以及SF6分解产物与绝缘类型之间的关系等,结合最新研究进展,提出利用SF6气体分解组分的含量比值来识别缺陷类型,进而对设备内部绝缘进行故障诊断和状态评估,并指出了下一步需要研究解决的关键问题.     

基于LMD和PNN神经网络的列车辅助逆变器故障检测

针对列车辅助逆变器故障信号非平稳的特性,本文提出了一种基于局部均值分解方法和概率神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法。通过对采集到的列车故障信号进行局部均值分解,将非平稳信号分解成多个乘积函数(product function,PF)分量,并利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)模型,将故障信号进行检测和分类,最后采用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,局部均值分解方法对非平稳信号的处理效果良好,特征向量输入到概率神经网络进行训练分析,PNN神经网络故障诊断正确率较高,30组测试样本输出结果对于逆变器故障检测结果均是正确的。该研究可以准确识别列车辅助逆变器的不同故障类型,能够满足对列车辅助逆变器的故障检测要求。     

基于差分和变换的电力电缆故障行波定位方法

针对电力电缆行波定位法中难以准确检测含噪行波的问题,提出了一种基于差分和变换的电缆故障行波定位方法。对故障行波进行前后向差分运算,得到行波差分和信号,无需对行波信号进行降噪处理;利用奇异值分解和自适应阈值量化处理以滤除行波差分和信号中的背景噪声,从而准确检测故障行波的奇异值时刻;采用两端测距法实现电缆故障的精确在线定位。最后通过仿真模型验证了所提方法的有效性和优越性。     

气体杂质对SF6气体分解产物影响研究

摘要：对SF6气体内的氮气、水分、氧气和四氟化碳4种气体杂质在放电情况下对SFe气体分解产物的影响进行了详细的试验研究。结果表明,在低能量放电情况下,氮气和四氟化碳含量变化对SF6气体分解产物影响较小,水分和氧气杂质能促进SF6气体分解产物的生成。研究结果为通过SF6分解产物判断设备故障提供参考。     

浅析气体分解产物检测应用技术

气体绝缘设备中SF6气体分解产物检测为设备故障诊断提供了有效依据,本文对SF6气体分解产物的检测技术、试验研究及其在设备故障诊断应用等方面的国内外研究现状进行了综述,结合设备状态评价的需求,以期得到设备故障诊断的SF6气体分解产物判据,及气体绝缘设备的运行管理.     

基于EMD的时频分析方法的电力故障信号检测

提出电力系统故障信号的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)时频分析方法.通过对检测点获得的故障电流信号进行EMD分解,得到一系列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),利用Hilbert变换得到Hilbert谱及边际谱,分析相应瞬时频率及其振幅,对故障信号进行时间-频率-幅值的联合分析.分析发现,通过瞬时频率突变能准确定位故障时刻,Hilbert谱的峰值变化也能反映故障时刻及故障特征信息;通过边际谱分析可以获得故障信号所含的真实频率,为进一步故障检测提供了依据.仿真试验证明了结论的正确性,表明EMD时频分析方法能准确地检测故障时刻,提取故障信息.     

多重信号分类法与扩展Prony结合的异步电机转子故障检测

提出了一种基于奇异值分解滤波技术的多重信号分类算法与扩展Prony算法相结合的异步电动机转子断条故障检测的新方法。奇异值分解滤波技术可以高效率地滤除电机定子电流信号中的基频分量与有色噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;多重信号分类方法可在短时采样数据条件下准确计算故障特征分量的频率;扩展Prony方法则可以精确计算出各特征分量的幅值,弥补了多重信号分类算法无法求解幅值的不足。因此,将三者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力准确提取转子断条故障特征频率分量。对一台异步电机进行试验,结果表明:新方法简单、实用,效果理想。     

SF_6气体分解产物现场检测技术的研究及其应用

文章介绍了SF6气体分解产物现场检测技术,包括检测管法、红外光谱法、气相色谱法、光声光谱法等,并分析了各种检测方法的不同,结合现场实际检测的需要,研发了一台SF6气体质量综合检测仪,确保SF6电气设备的安全运行。     

经验模式分解域自适应滤波方法

为了利用经验模式分解法提取信号边缘信息,提出一种基于经验模式分解的自适应滤波方法,并给出了噪声功率阈值的两种选取方法．该滤波方法首先对信号进行经验模式分解; 其次对相邻尺度上残差分量一阶导数信号进行空间相关性计算,并对归一化空间相关函数与残差分量一阶导数进行逐点比较,实现对残差分量一阶导数的滤波; 最后根据噪声功率阈值判断自适应滤波过程是否结束．仿真实验结果显示,本方法可以准确提取信号边缘信息,同时抑制噪声信号．     

间谐波频率分量的频域奇异值算法

为了准确地获取周期性信号中的谐波、间谐波或次谐波成分的频率分量,提出了一种检测频率分量的新方法,即频域奇异值算法.适当选取数据窗长度和短时傅立叶变换(STFT)后的频率序列,利用该算法便可准确地求出所有的频率分量,仿真结果表明了该算法的正确性.     

ZSM-5分子筛对C6F12O/CO2混合气体及其过热分解产物吸附性能研究

目前C6F12O环保绝缘介质已在气体开关柜中得到应用,选择合适多孔材料对C6F12O混合气体分解产物吸附处理既能保证开关柜的稳定运行,也可为大力推广C6F12O环保气体开关柜的应用提供安全保障。本文通过气体吸附实验探究ZSM-5分子筛对C6F12O/CO2混合气体模拟过热故障后分解产物的吸附性能以及对两种主要绝缘介质C6F12O、CO2浓度的影响,同时基于分子动力学仿真模拟吸附过程,计算浓度分布函数、径向分布函数、扩散系数等动力学参数理清吸附机理。实验结果表明：模拟过热故障后C6F12O/CO2混合气体的主要分解产物为：C2F6、C3F8、C4F10、C3F6、C3F7H、C5F12和C6F14。ZSM-5分子筛对大部分分解产物都有吸附作用,对C3F8、C4F10、C3F7H三种分解气体吸附性能优异,吸附率均超过80%,对C2F6、C3F6分解气体有一定的吸附能力,但吸附效果不明显,对C5F12、C6F14分解气体基本不吸附。主绝缘介质C6F12O、CO2浓度较高,ZSM-5分子筛对其浓度影响较小,实验后吸附率分别为1.77%和0.25%。理论计算结果表明：ZSM-5分子筛能够很好地抑制动力学直径与自身孔径相当的气体分子（C2F6、C3F8、C4F10、C3F6、C3F7H）,对于体积过小或过大的气体分子（CO2、CF4、C5F12、C6F12O、C6F14）吸附作用不明显。ZSM-5分子筛可用于C6F12O环保绝缘气体开关柜中吸附处理分解产物,以保证设备安全稳定运行。同时,为相关电力防护设备中过滤材料的选择提供了参考。     

脉冲电晕处理三乙胺的实验研究

采用线-筒式电晕反应器,对三乙胺废气的去除效果进行研究.实验考察峰值电压、载气成分和水分等因素对去除率的影响.结果表明:加大峰值电压,增加氧气的体积分数有利于三乙胺的分解.当通气量在300 mL/min,三乙胺的质量浓度约为0.05 mg/L,氧气体积分数为25％,处理效率可达到65％以上.通过产物的分析,发现最终分解主要产物为CO,CO2,H2O和NO2.     

Degradation of lignite model compounds by the action of white rot fungi

Three compounds modeled on the lignite structure were chosen for experimental degradation by different fungi strains. Culture conditions and extracellular enzyme activities were optimized. The growth curves of the strains were determined to study mycelium dry weight and protein content changes. Gas chromatography and infrared spectroscopy were used to detect changes of functional groups before and after the action of the fungi on the model compounds. Possible decomposition products and degradation mechanisms were proposed. The research findings show that C. Versicolor and Golden Mushroom can grow in presence of the model compounds. The optimum culture conditions were a pH of 6.0, a carbon-nitrogen ratio of five and a Tween-80 concentration of 0.1%. Newly produced substances were found by gas chromatography. Infrared analysis showed that the model compounds degraded under the action of the microorganisms.     

阴离子表面活性剂在铝酸钠溶液晶种分解中的作用

目的研究铝酸钠溶液晶种分解过程中阴离子表面活性剂的作用机理.方法在铝酸钠溶液晶种分解过程中,加入适量的I1、I2、I3、I4阴离子表面活性剂类添加剂可以强化分解过程,提高分解产物氢氧化铝的粒度和强度.采用紫外可见分光光度计测定了添加剂的重要组分——油酸的吸附平衡时间及吸附等温线;借助红外光谱确定阴离子表面活性剂在氢氧化铝颗粒表面的吸附方式.结果在试验条件下,油酸40 mim即达到吸附平衡;在铝酸钠溶液晶种分解过程中,阴离子表面活性剂主要通过静电力作用吸附到氢氧化铝颗粒表面.结论确定了铝酸钠溶液晶种分解体系油酸在氢氧化铝界面的等温吸附方程.     

利用SF_6示踪技术测试煤层瓦斯抽采半径

为了合理布置煤层抽放钻孔数量,采用SF6示踪技术测定煤层瓦斯抽采半径。沿煤层布置一排试验钻孔,选定其中某几个孔作为SF6释放孔,其余作为抽采试验孔,在一定的抽采负压条件下,通过观测抽采试验孔的瓦斯浓度随时间的变化情况,可以确定煤层瓦斯抽采半径。在朱集矿的试验中,通过一个月的连续观测,测得该矿11-2煤层瓦斯抽采半径可以达到5 m。利用SF6示踪气体可以较好的测定煤层瓦斯抽采半径。     

综合物探在山西省某煤矿采空区探测中的应用

为充分发挥物探方法在探测地下采空区的优势,查明山西省灵石县英武乡某煤矿地下采空区分布。根据测区场地条件,本文提出了地震勘探和氡气测量相结合的综合物探方法,利用反射波地震勘探的多次覆盖技术具有较高的探测精度,既能准确查明地下采空区分布的优势,又可弥补氡异常无法判断裂隙带产状及其地下延伸情况的不足;利用氡气测量受地形影响小、可准确圈定采空区边界和断裂构造位置的优势等优点,既可对地震勘探成果起到佐证作用,又可避免或减少其多解性。从而实现两种物探方法的优势互补作用,取得了较好的探测效果,该组合模式可为同类场地条件下探测地下煤层采空区提供有意义的借鉴。