Pt-HfSe_(2)检测SF_(6)分解组分的传感机理研究

通过检测SF_(6)分解组分可有效评估电气设备设备运行状态,进而保障设备的安全稳定运行。基于第一性原理提出Pt掺杂HfSe_(2)(Pt-HfSe_(2))检测SO_(2)和SOF_(2),研究Pt-HfSe_(2)对两种气体组分的吸附和传感机理,探究其作为电阻型气体传感器评估SF_(6)电气设备运行状态的应用潜力。结果表明,Pt-HfSe_(2)对SO_(2)的吸附性能强于对SOF_(2)的,同时,两种气体在Pt-HfSe_(2)表面具有较好的脱吸附性能,能够保证该传感材料的重复使用。Pt-HfSe_(2)具备开发为新型SO_(2)和SOF_(2)气体传感器件的条件,可用于评估SF_(6)电气设备的运行状态,为研究HfSe_(2)基气体传感器提供了理论支持,为新型纳米传感器件应用于电力设备故障诊断提供新思路。

SF_(6)故障分解及特征组分检测研究进展

国际大电气研究会议(CIGRE)的统计数据表明,SF_(6)气体绝缘设备运行可靠性较高,但实际运行中高电压等级SF_(6)气体绝缘设备的故障率远高于IEC标准。受限于SF_(6)气体绝缘设备复杂的金属全封闭结构以及运行中强烈的电磁干扰,如何对SF_(6)气体绝缘设备运行状态进行有效、准确的监测,仍是目前面临的一大技术挑战。在设备早期潜伏绝缘故障引起的局部强电磁能和高温的作用下,SF_(6)气体出现不同程度的分解,分解产物主要包括SO_(2)F_(2)、SOF_(2)、SO_(2)、H_(2)S和CO_(2)、CF_(4)等。基于SF_(6)故障分解组分特性提取反映故障属性的组分特征量,并建立有效的故障诊断方法,是SF_(6)气体绝缘设备绝缘状态监测的一项有效技术手段,这一领域正引起电力行业和科研院所的广泛关注。其中,提高SF_(6)故障分解组分检测速度、灵敏度和抗干扰性,是业内学者正竭力攻克的关键难题,并在近期取得了一系列突破性的研究进展。文中总结了基于故障分解组分的SF_(6)气体绝缘设备故障诊断方法的研究进展,重点介绍了SF_(6)分解组分光学检测与化学传感检测研究的突破性成果,并对该技术在应用过程中需要重点解决的难题进行了归纳和总结。

SF_(6)分解气体光声光谱检测的交叉干扰及其标定方法研究

SF_(6)气体绝缘设备内发生局部放电时会分解生成一系列微量气体产物,实现对该分解产物的实时检测对及时发现设备的绝缘缺陷、维护电网安全运行具有重要意义。文中针对SF_(6)分解气体的光声光谱在线检测技术,分析了其技术难点,并对SF_(6)分解物的交叉干扰以及标定等关键技术进行研究讨论。提出了SF_(6)分解物滤光片的科学选择方法,并通过大量实验确定了7种SF_(6)分解物的特征气体组合及其对应的滤光片红外吸收峰参数;同时,采用多组分气体标定方法消除分解物气体组分在检测中的交叉干扰影响。通过文中的研究,对解决SF_(6)分解气体光声光谱在线检测技术的关键问题提供了参考思路。

变电站内SF_(6)分解物检测追踪系统设计

六氟化硫(SF_(6))气体分解与泄漏现象日趋严重,给电气设备的绝缘性能带来了严重的负面影响,甚至对电气设备在运行过程中的安全性产生了极大的威胁。为快速有效地对SF_(6)气体的分解物(二氧化硫SO_(2)、硫化氢H_(2)S等)进行检测并定位泄露源,该研究基于高级精简指令集计算机(advanced RISC machine,ARM)控制器设计了可以检测以上两种主要有毒气体的电子鼻系统。接着以模拟退火算法为基础,提出气体烟羽追踪方法,旨在解决气体泄露源定位问题。气体浓度检测实验表明,相比MX6商业电子鼻,该文自制的电子鼻系统的气体浓度检测相对误差在0.7×10^(-6)以内,可以有效地检测以上两种有毒气体。此外,考虑到以上气体具有毒性,以乙醇气体为气味源进行了气体烟羽追踪实验。结果表明,该文所提出算法的有效性和实时性较好,平均定位误差只有0.63 m。以上实验证明该设计的电子鼻及模拟退火算法能够满足移动机器人进行SF_(6)分解气体泄漏检测的应用需求。

改性石墨烯基传感器对SF_(6)分解组分H_(2)S的吸附机理及检测特性研究

作为SF_(6)的重要分解组分,H_(2)S能够有效反映SF_(6)气体绝缘电气设备内部绝缘故障类型及程度。该文以H_(2)S为目标检测气体,探究了改性石墨烯基传感器对H_(2)S的吸附机理及检测特性。基于第一性原理建立了环氧基化石墨烯(G-O)、钯掺杂石墨烯(Pd-G)和环氧基与钯共掺杂石墨烯(Pd-G-O)改性模型和H_(2)S吸附模型,从吸附能、态密度、轨道、脱吸附时间等多方面计算分析了G-O、Pd-G、Pd-G-O的改性机理与吸附机理,结果表明Pd-G-O对H_(2)S表现出优异的吸附性能,吸附能达到-1.015 eV,为较强的化学吸附,且对应着强烈的电荷转移值0.281 e;制备了G-O、Pd-G、Pd-G-O传感材料及器件,基于微量气敏测试平台测试了改性石墨烯基传感器检测H_(2)S的温度、体积分数、响应恢复及稳定特性,其中Pd-G-O传感器对H_(2)S表现出低工作温度(175℃)及快速响应优势。该文的仿真计算与气敏测试分析为研制检测SF_(6)分解组分的低功耗、高灵敏度及快速响应传感器提供了理论基础与实验支撑。

基于气相色谱法的SF_(6)电气设备分解产物检测技术研究

检测SF_(6)气体分解产物是判断SF_(6)电气设备运行状态的主要手段。对SF_(6)分解产物不同检测方法优缺点进行总结,并对基于气相色谱法的SF_(6)电气设备分解产物检测技术现状进行分析。针对基于气相色谱法的SF_(6)电气设备分解产物检测灵敏度不高的问题,提出提升灵敏度的方法。

基于紫外光声光谱的SF_(6)特征分解组分SO_(2)的高灵敏度检测技术

搭建了一套气室容积仅为0.79 mL的非共振式光声光谱检测装置,在0至100 ppm浓度范围内,激发的光声信号幅度与SO_(2)/SF_(6)混合气体浓度之间有良好的线性关系,响应度为5.59μV/ppm。系统的归一化噪声等效吸收系数为7.2×10^(-8)cm^(-1)W·Hz^(-1/2)。Allan-Werle方差分析结果表明,当平均时间为100 s时,系统对SO_(2)的检测极限达到0.1 ppm。本文提出的高灵敏度SO_(2)气体原位检测技术为判断SF_(6)气体绝缘设备的故障程度提供了有效的解决方案。

基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法

为最大化屏蔽光学信号对气体浓度的影响,获得高浓度的SF_(6)气体分解产物,提出基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法。选择适宜的复合性光学材料,在初始应用结构的作用下,求取具体的红外成像参数,完成对红外复合光学原理作用方法的初步分析。按需设置微流红外气体传感器,根据SF_(6)分子谱线的分布形式实施对异常峰值的剔除处理,实现基于红外复合光学原理的SF_(6)气体分解产物现场检测方法的设计。对比实验结果表明,在满足红外复合光学原理作用条件的情况下,光学信号不会对气体浓度产生明显影响,这对于获取高浓度的SF_(6)气体分解产物能够起到促进性影响作用。

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。

基于第一性原理的Mo_(3)N_(2)晶体对SF_(6)分解组分吸附特性研究

对SF_(6)分解组分进行检测是对电力设备运行状态进行评估,以确保设备能安全稳定工作的有效措施之一。本文基于第一性原理仿真软件Materials Studio对SF6的两种特征分解组分气体在Mo3N2表面上的吸附过程进行理论计算。从吸附能、吸附距离、转移电荷、带隙、能态密度图等方面对其在传感器领域的可行性做了评估。结果表明,Mo_(3)N_(2)上对H_(2)S,SO_(2)F_(2)的吸附能均大于0.800 eV,且SO_(2)F_(2)气体分子在吸附后发生形变裂解,Mo_(3)N_(2)基底的原子排布些许错位,均为化学吸附。Mo_(3)N_(2)吸附两种气体后带隙降为0,转变为金属性。本文的所有理论计算研究对检测与清除SF_(6)分解组分气体的材料选型提供理论依据。

Pd掺杂SnP_(3)单层对SF_(6)分解组分吸附的第一性原理研究

利用气敏传感器检测SF 6分解组分信息可评估GIS设备运行状态,及早发现绝缘缺陷。金属掺杂的SnP_(3)单层有着良好的吸附性能,在气体检测领域具有应用前景。本文基于第一性原理计算并分析了Pd-SnP_(3)单层吸附SO_(2)、H_(2)S、SOF_(2)和SO_(2)F_(2)后体系的吸附能、态密度、能隙与解吸时间等参数,探讨其用于气体传感器的可能性。结果表明:在吸附性能方面,Pd-SnP_(3)单层仅对SO_(2)F_(2)发生了化学吸附,且结合态密度、差分电荷密度与转移电荷分析进一步验证了该材料对SO_(2)F_(2)的吸附效果明显优于SO_(2)、H_(2)S和SOF_(2);在传感特性方面,仅有SO_(2)F_(2)的吸附使体系的能隙发生了明显变化,且该气体可在398 K及以上温度下从Pd-SnP_(3)单层表面快速脱吸附。综合分析,Pd-SnP_(3)单层对SO_(2)F_(2)具有高选择性和检测性。因此,Pd-SnP_(3)单层具有成为检测SO_(2)F_(2)气敏材料的潜质。本研究为Pd-SnP_(3)单层在气敏材料领域的应用提供理论基础。

基于多通光声池的SF_(6)分解产物H_(2)S的高灵敏度检测技术

针对H_(2)S气体在近红外波段的吸收系数低导致检测灵敏度难以提高的难题,提出了基于共振式多通光声池的SF_(6)分解产物H_(2)S气体检测技术。对赫里奥特型多通光声池进行优化设计,激光光束反射次数达到20次。近红外激光经功率放大后入射到多通光声池,通过多次光学反射大幅度提升了光声信号的激发效率,结合声学共振放大技术、光纤放大技术和波长调制-二次谐波检测技术,搭建了一套光声光谱气体检测系统,实现了SF_(6)背景下微量H_(2)S气体的高灵敏度检测。实验结果表明,归一化噪声等效吸收系数为2.23×10^(-9)cm^(-1)·W·Hz^(-1/2),在平均时间为100 s时,该检测系统对H_(2)S气体的检测极限达到2.7×10^(-8)。

气相色谱法应用于SF_(6)混合绝缘气体分解产物的检测研究分析

SF_(6)混合绝缘气体与纯SF_(6)之间具有高度相似的理化性能,但是在分解产物的检测方法方面具有比较明显的差异性。如果使用纯SF_(6)的分解产物检测设备检测SF_(6)混合绝缘气体,最终会出现较大的检测误差。基于此,本文以气相色谱法为主要手段,探究SF_(6)混合绝缘气体的分解产物检测技术。

SF_(6)/CF_(4)混合绝缘气体局放后分解产物检测与分析

文章介绍了SF_(6)/CF_(4)混合气体和SF_(6)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。

不同PtNPs掺杂量石墨烯传感器检测SF_(6)分解组分的气敏特性

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)中SF_(6)气体放电分解组分的检测,对GIS内部局部放电的严重程度的判断和状态维修具有重要的意义。本文提出运用Pt纳米颗粒(PtNPs)掺杂石墨烯对SF_(6)放电分解组分进行检测,目的是为GIS的在线监测提供一种方法。采用一步化学还原法研制出不同PtNPs掺杂量石墨烯传感器,对SF_(6)主要分解组分进行了气敏响应实验,并对比了不同PtNPs掺杂量的石墨烯传感器及本征石墨烯传感器的气敏特性曲线,初步探讨了其气敏响应机理。实验结果表明,PtNPs的掺杂带来了响应值的提升,而且传感器在不同PtNPs掺杂量下显示出不同的选择性。

SF_6气体分解组分的多功能试验装置研制

GIS设备中局部放电(PD)的模式识别和放电量的定量检测是目前国内外研究的难点。为此,作者设计了一套用于SF6PD气体分解组分研究的多功能试验装置,重点介绍了装置的结构和主要部件的计算参数。初步试验研究表明:该装置能够产生PD并引起SF6分解,气体检测单元可有效检测SO2F2、SO2、CF4、空气、CO2等组分气体,检测结果与现有IEC和GB标准基本相符;能够在不同试验电压下,模拟各种PD,具有获取SF6气体分解组分、气敏传感器响应信号、微观放电图像、微观放电过程以及脉冲放电电流波形等多信息功能,从而为深入开展GISPD导致SF6分解组分的关联比对研究,最终为解决放电模式识别和放电量定量检测难题提供了综合试验研究手段。

基于红外吸收光谱法检测SF_6分解气体的仿真与实验研究

为研究红外吸收光谱法在SF_6分解气体检测分析中的应用,通过仿真计算得到了SF_6特征分解气体的红外吸收特征光谱,并确定了3种目标检测气体(CO、SO2、H2S)的红外特征频谱;依据红外光谱检测原理,设计了基于FTIR的SF_6分解气体检测系统,使用该检测系统对实验样气进行测试实验。结果表明:基于FTIR的SF_6分解气体检测系统能够有效地对目标检测气体进行定性及定量分析,可应用于SF_6分解气体的在线监测。

SF_(6)气体绝缘设备局部放电分解特征组分三角形诊断法

以SF_(6)为绝缘介质的全封闭式组合电器(GIS)已广泛应用于电力系统。由于金属微粒、绝缘子缺陷等,可能引发设备发生局部放电,甚至造成停电事故。为及时、有效辨识设备内部局部放电故障类型,本文在积累的大量SF_(6)局部放电分解特征组分数据的基础上,提取出表征典型局部放电故障特征的分解特征组分,采用“故障数据分布密度”标准差最小化的原则来确定反映故障状态的主要特征量权重,最终建立了针对SF_(6)气体绝缘设备局部放电的三角形诊断法,实现了典型局部放电故障的诊断。通过已有实验和现场数据,对该方法的诊断准确性进行测试,结果表明该方法可以有效识别局部放电故障并精确区分其放电类型,诊断准确率可达90%。

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。

SF_(6)及其分解产物SO_(2)的拉曼光谱检测试验研究

通过检测GIS中SF_(6)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SF_(6)及其主要分解组分SO_(2)气体的拉曼光谱检测研究,得到了SF_(6)气体的拉曼特征峰位于774 cm^(-1),SO_(2)气体的拉曼特征峰位于1151 cm^(-1);对SF_(6)气体的检测下限达到了13.2 Pa,对SO_(2)气体的检测下限达到了25.6 Pa。SF_(6)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SO_(2)气体进行拉曼光谱试验分析,发现SO_(2)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SF_(6)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SF_(6)分解气体成分检测领域具有巨大的潜力。