基于密度泛函理论的油中溶解气体吸附分析

变压器油中溶解气体分析是监测变压器设备状态的重要手段。CO、CH 4和C 2 H 2是变压器油中溶解的代表性气体成分,基于密度泛函理论,首先确定过渡金属原子Pt在典型的层状过渡金属硫族化合物WSe 2表面的最佳吸附位置,获得3种气体在Pt-WSe 2表面的吸附行为,分析了气体吸附、电荷转移、吸附能、电子态密度、电荷密度形变和前沿轨道结构。作为一个电子受体,Pt-WSe 2从3种气体分子中吸引电子,CO和C 2 H 2分子的吸附类型为化学吸附,吸附效果较强,CH 4吸附是物理吸附,吸附效果较弱。气体分子的吸附导致Pt-WSe 2带隙增大,即电阻率增大。文中探索了将Pt掺杂的WSe 2改性材料应用于检测典型变压器油中溶解气体的潜力,提供了气敏吸附的理论依据。     

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.     

激光拉曼光谱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是实施变压器状态检修的重要手段之一。激光拉曼光谱技术能直接使用单一频率的激光对混合气体进行非接触式的测量,符合在线监测的要求。利用激光拉曼光谱对变压器油中溶解气体进行分析,能克服传统在线监测方法的诸多不足。对激光拉曼光谱在变压器油中溶解气体分析中的应用进行了研究。分析了变压器油中7种主要故障特征气体(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2)的拉曼特征频谱,并阐述了基于特征频谱和最小二乘法对7种特征气体进行定性定量分析的方法。利用共聚焦拉曼技术和镀银石英玻璃管制成的气体样品池,构建了激光拉曼光谱气体分析试验平台。结合平台研究了7种故障特征气体的拉曼光谱检测特性,并与实验室气相色谱法的测量结果进行了对比。对比结果表明,激光拉曼光谱能有效地对变压器油中溶解气体进行定量分析,为变压器油中溶解气体的拉曼光谱在线监测奠定了基础。     

油中溶解气体的色谱分析在变压器故障诊断中的应用

变压器在正常情况下,油中除含有空气、CO、CO2外不应含有其他气体,但是在故障情况（过热、放电及受潮等）下,油中可能分解出多种烃类气体和H2,我们取CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2作为故障分析的特征气体,对油进行这种分析称油的色谱分析。     

掺杂Al_2O_3纳米中空纤维膜的油气渗透特性研究

实时在线监测运行变压器油中溶解气体类别及含量的变化对确保变压器安全运行具有重要作用。油气分离技术是变压器油中溶解气体实现在线监测的关键技术之一。针对目前普遍应用的中空纤维膜对CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2分离效果不好导致监测灵敏度低的问题,论文提出了以聚四氟乙烯、聚偏氟乙烯和聚六氟丙烯为原料,掺杂纳米氧化物Al2O3,基于L-S法,制成掺杂Al2O3纳米中空纤维膜。与普通中空纤维膜进行了渗透效果对比试验,得到了渗透特性曲线。研究表明:在相同温度、压力条件下,纳米氧化物中空纤维膜弥补了普通中空纤维膜对CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2渗透效果不佳及油气平衡时间过长不能适应在线监测的缺陷,有效提高了中空纤维膜的油气渗透特性,为提高变压器油中溶解气体的监测灵敏度、实现在线监测的良好应用奠定了技术基础。     

变压器油中溶解气体拉曼剖析及定量检测优化研究

多种气体(氢气、一氧化碳、二氧化碳、甲烷、乙炔、乙烯和乙烷)的高精度、高灵敏度检测仍是基于溶解气体分析的早期变压器故障诊断的核心。本文从原子结构层面剖析了变压器油中溶解气体的拉曼振动模式及拉曼频谱。搭建了基于表面增强拉曼光谱技术的溶解气体检测平台,得到了单一气体H2、CO、CO2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6的拉曼频谱,且实现了溶解故障混合气体的同时检测。通过阿伦方差分析,确定了拉曼检测的最优平均次数,使检测极限提高了约12.8倍。提出了基于气体特征谱峰面积比的定量分析方法,对现场运行变压器油样进行故障诊断,检测准确率达到96%。     

一种在线分析变压器故障特征气体的智能传感器

在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。     

变压器油中溶解气体的红外吸收特性理论分析

气体的红外吸收特性是红外光学方法分析气体的依据。基于HITRAN2004数据库用逐线积分法对变压器油中溶解气体CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2及H2O的红外吸收特性进行分析,给出各气体在波段500~4 000 cm-1内的吸收系数、主要吸收谱带位置、最强吸收谱线的中心波数及其峰值吸收系数;以各气体特征频谱处的吸收谱线为研究对象,分析峰值吸收系数随压强、温度的变化规律。计算和分析结果是用傅里叶变换红外光谱、光声光谱等红外光学方法对变压器油中溶解气体进行定性定量分析的重要依据。     

Ni掺杂单层PtSe2检测变压器油中溶解气体CH4和C2H4的DFT研究

甲烷(CH₄)和乙烯(C₂H₄)是变压器故障的重要特征气体，其组分可以有效反应变压器的运行状态。为实现特征气体的快速精准检测，文中提出一种新型材料Ni掺杂单层PtSe₂(Ni-PtSe₂)用于检测变压器油中溶解特征气体CH₄和C₂H₄的检测方法。基于第一性原理密度泛函理论，文中对单层Ni-PtSe₂吸附变压器油中溶解特征气体CH₄和C₂H₄进行理论计算，从理论上探讨单层Ni-PtSe₂在气体吸附前后的几何结构、单层NiPtSe₂电子态密度以及能带结构的变化。计算发现，CH₄和C₂H₄气体吸附体系的吸附能分别为-1.536 eV和-2.502 eV，表明单层Ni-PtSe₂对两种特征气体的吸附均为化...     

利用特征气体排列图判断电力变压器潜伏性故障类型

提出了利用油中溶解的5种特征气体C2H2,H2,C2H6,CH4和C2H4排列图的图形特性判断变压器潜伏性故障的类型,并给出了应用实例.