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.     

羟基化碳纳米管检测油中溶解气体的理论分析

为检测油中溶解气体,应用密度泛函理论,通过计算机量子力学模拟研究了羟基侧壁修饰的(8,0)单壁碳纳米管(SWNT-OH)对变压器油中溶解气体分子C2H2、CH4、C2H4、CO、H2的吸附特性。计算得到的吸附能、净电荷转移量、作用距离及电子态密度表明,SWNT-OH对油中溶解气体分子的吸附属于物理吸附,且吸附气体分子之后,SWNT-OH的几何结构和电子结构都发生了变化。SWNT-OH对有机分子(C2H2、CH4、C2H4)的吸附能力大于对无机分子(CO、H2)的吸附能力,在有机分子中对C2H2的吸附能力最大。因此,预测SWNT-OH可以作为检测变压器油中溶解的C2H2气体的新型气体传感器。     

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。     

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。     

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。     

油中溶解气体的色谱分析在变压器故障诊断中的应用

按油中溶解的特征气体含量分析数据与注意值进行比较判断：特征气体主要包括总烃C2H2、H2、CO、CO2等。变压器内部在不同故障下产生气体有不同的特征，可以根据变压器油的气相色谱测定结果和产气的特征及特征气体的注意值，对变压器等设备有无故障及故障性质作出初步判断。     

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。     

基于SOFC的变压器油中溶解气体分析在线监测仪

介绍了固体氧化物燃料电池（SOFC）的工作原理,从四大守恒定律出发,建立了管式SOFC的数学模型,以H2 ,CO,CH4 ,C2 H2 ,C2 H4 ,C2 H6 这6种可燃气体为研究对象,给出了可燃气体的含量与SOFC输出电压峰面积的函数曲线图。结果表明函数曲线是单调的,在一定范围内呈现出近似于线性的特征。将SOFC结合现代色谱技术,成功研制出变压器油中溶解气体分析（DGA）在线监测仪。现场投运结果表明该技术可以满足电力变压器DGA在线监测与故障诊断的要求,具有线性度好、灵敏度高、方便、清洁和自动化程度高等优点。     

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。     

CO_2气氛对烟煤热解过程的影响

采用热重–傅里叶红外联用的方法研究徐州烟煤在Ar、N2和CO2气氛下的热解特性,考察CO2气氛下反应终温和升温速率对其失重和气体析出特性的影响。结果表明,CO2气氛对煤热解的影响主要在高温区,表现为对煤中碳酸盐分解的抑制作用和对煤焦的气化作用。反应终温900℃时,CO2气氛下CH4和C2H6的析出量较Ar和N2气氛下小,而CO析出量较大。CO2气氛下反应终温由700℃上升到1000℃,CH4和C2H6的析出量略有升高,CO析出量显著升高;升温速率提高,CH4、C2H6和CO析出量降低。     

利用特征气体排列图判断变压器潜伏性故障类型

在油浸式电力变压器不同的故障类型中,油中溶解的特征气体的组分是不同的.以往利用油中特征气体相对含量判断变压器故障靠定性的语言描述,在诊断上有模糊性.针对此情况,提出利用油中的5种溶解气体（C2H2,H2,C2H6,CH4,C2H4）的体积相对于气体总体积的比例,构建故障的特征气体排列图,并根据图形的偏移性、突出性等表述形状的参数作为诊断变压器故障的类型的量化判据.最后,用实例验证了此方法的有效性.     

一起高压电抗器色谱异常故障分析与处理

正1故障发现与诊断本文中所述发生故障的设备为某变电站750kV线路高压电抗器,型号为BKD-70000/800,每相电抗器配型号为MGA2000-6H型变压器色谱在线监测系统,以实现对绝缘油中溶解气体(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和CO2)组分含量的定量监测,实时监测设备运行工况。该电抗器设备自投运以来,色谱在线监测系统显示该电抗器B相监测数据中出现少量C2H2,其组     

数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究

通过将气敏元件阵列技术的遗传神经网络相结合,来检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体（H2、C2H4、C2H2和CO）。实验结果表明,该技术的泛化能力较哟,但识别精度在某些值处达不到实用的要求。例如,针对变压器油中故障特征气体的临界值在电力变压器早期故障诊断中的重要性,遗传神经网络数据融合技术需对混合气体临界值的识别精度作进一步提高。并在已有的融合技术基础上提出了一种新技术一分步分档识别法,可在大范围内保证识别的准确性,提高数据融合技术的实用性。该方法既可用于正常环境气氛,也可适用于特殊故障气氛环境的气体模式识别。     

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.     

基于第一性原理的复合MoS2(001)表面对C2H2气体气敏性能研究*

C2 H2作为油浸式电力设备运行过程的主要故障特征气体之一,实现其高效检测有利于对设备运行状态进行准确评估.目前气敏材料是油中溶解气体检测研究的重点,为此利用第一性原理仿真对不同MoS2基复合材料的气敏机理进行分析,筛选出气敏性能好的组合形式.构建Sn原子和Zn原子复合后的单层MoS2(001)面超晶胞模型,计算复合后的形成能、复合原子电荷转移量和单层MoS2晶体态密度.针对两个复合模型及纯MoS2(001)面晶体建立C2 H2气体的吸附模型,计算吸附能、气体电荷转移量、差分电荷密度和吸附后气体的态密度.结果表明C2 H2气体分子在Zn原子复合模型上的转移电子量最多,吸附能最大.研究成果对高效C2 H2气体传感器的制备具有重要意义.     

主变压器内部潜伏性故障分析与处理

变压器油是由许多不同分子量的碳氢化合物所组成的混合物，分子中含有CH3、CH2和CH化学基团，并由C—C键键合在一起。当发生故障时，在电和热的作用下，可以使一些C—C键和C—H键断裂，并经过一系列复杂的化学反应，形成氢气和低分子烃类气体：如甲烷、乙烷、乙烯、乙炔。在变压器发生故障初期，这些故障气体溶解于油中；当     

充油电气设备高浓度气体检测过程与故障事例分析

利用气相色谱仪分析充油电气设备内油中溶解气体含量对判断设备内部的潜伏性故障是非常有效的试验手段.通过对500 kV南昌变电站磁南线高抗B相油中溶解气体在高浓度情况下进行色谱分析的实例说明,油中溶解气体中C2H4占总烃含量近一半,且C2H4含量增长较快时,设备潜在高温过热类型故障.通过对气体继电器中的气体进行分析,能对故障的发展趋势做出准确判断.因此定期进行绝缘油的色谱分析和化学监督,能够及时、准确地监控设备的健康状况,以保证电网的安全稳定运行.     

C4F7N/CO2/O2混合气体局部过热分解特性实验研究

C4F7N混合气体是目前最具潜力的可替代SF6气体的环保型气体绝缘介质.文中试验研究了氧气和温度对C4F7N/CO2/O2混合气体的局部过热分解特性的影响特性.研究发现,C4F7N/CO2/O2混合气体热分解的主要产物有CF4、C3F8、C3F6、CO、COF2、CF3CN、C2F5CN、C2N2.O2添加量为2％时,...     

基于线性分类器的充油变压器潜伏性故障诊断方法

油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段。文中介绍了一种基于线性分类器、以DGA数据为特征参数的充油变压器潜伏性故障的识别方法。运用该方法进行了大量的应用实例分析，并将识别结果与BP神经网络法以及IEC三比值法进行了对比。结果表明选用H2、CH4、C2H2、CEH4、C2H6、CO、CO4七种特征气体作为特征参数时，该方法显示出较高的准确度。     

220kV主变油色谱异常原因分析

1 引言 气相色谱分析对充油设备内部故障具有诊断及时、准确的特点.正常情况下,充油设备内的绝缘油及固体绝缘材料随着运行时间的增加,在热和电的作用下,会逐渐老化和分解,产生少量低分子烃类、H2、CO和CO2等气体,这些气体大部分溶解在油中.