基于中红外TDLAS的SF_(6)、H_(2)S背景下SO_(2)浓度检测

选择1300~1400cm-1波段作为SO_(2)检测波段,搭建了基于TDLAS技术的实验平台,采用纯SF6与5、25、50μL/L H_(2)S作为背景源,检测获取不同浓度SO_(2)的二次谐波峰值平均值。实验结果表明,在纯SF_(6)背景下,SO_(2)浓度与二次谐波峰值平均值的拟合优度为0.997,不同浓度SO_(2)实验气体验证拟合曲线最大误差为0.653μL/L。在5、25、50μL/L H_(2)S背景下,不同浓度SO_(2)实验气体验证拟合曲线最大误差分别为0.724μL/L、0.821μL/L、1.225μL/L,同时SO_(2)浓度与二次谐波峰值平均值的拟合优度分别达到0.997、0.996、0.995。

基于红外光谱法的GIS设备SF_(6)气体泄漏识别研究

当前GIS设备SF_(6)气体泄漏识别的特征提取一般为独立形式,导致识别效率较低。为此进行基于红外光谱法的GIS设备SF_(6)气体泄漏识别研究。根据当前设备的需求及标准,首先进行气体泄漏异常数据的采集,并提取泄漏信号的共性特征,以此来提高识别的效率;然后构建红外光谱SF_(6)气体泄漏识别模型,并采用多维修正的方式来强化识别结果。测试结果表明,针对随机选定的4台GIS设备,经过3个周期的测试,最终得出的泄漏位置识别数均可达到15次以上,说明在红外光谱法的辅助下,设计的GIS设备SF_(6)气体泄漏识别方法更加灵活且针对性强,具有实际的应用价值与创新意义。

基于三直方图均衡的SF_(6)红外图像对比度增强方法

电力设备SF_(6)泄漏气体红外图像容易淹没在背景中,肉眼难以辨识低对比度图像中泄漏气体情况,给电力设备检修带来了困扰。提出了基于三直方图均衡的SF_(6)红外图像对比度增强方法。首先,利用三样条插值拟合图像直方图得到二阶连续曲线,计算每个灰度级对应的一阶导数绝对值。其次,根据一阶导数绝对值和直方图分布划分直方图为两个波峰和一个相对平坦的波谷区域;最后,根据波峰和波谷将直方图分为3个子图,对3个子图分别进行直方图均衡后合并为增强图像。为了验证算法有效性,对现场拍摄的电力设备SF_(6)泄漏低对比度红外视频流进行增强,并与CLAHE和双直方图均衡算法进行对比。实验结果表明:本文方法在提升图像的整体对比度同时增强了泄漏气体与周围图像的对比度,提升泄漏气体红外图像视觉效果,相比于CLAHE和双直方图均衡方法,本文获得的峰值信噪比和均方根对比度值更高,增强后的图像质量更好。

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。

复杂环境中SF6气体泄漏红外图像监测算法研究

SF6气体因其优异的绝缘和灭弧性能被广泛应用于各类电力设备中,对电力设备中的SF6泄漏的监测及预警研究,不但对电力系统的安全稳定运行具有重大意义,还是建设生态文明实现碳中和的有力举措。为解决实际工程中出现的多种因素对气体泄漏监测的干扰,本文针对复杂环境建立了SF6气体泄漏实验平台,获得不同条件下的气体泄漏红外图像数据集,并结合红外数据增强的Yolov4算法实现了对SF6气体泄漏监测。实验结果表明,在复杂环境中本文提出的监测模型对SF6气体泄漏的监测精度为80%,相对于当下主流目标监测模型,表现出更好的鲁棒性。同时,将Yolov4算法与图像增强算法结合,可提升识别精度约9.08%,优化了模型稳定性。然后分析在同一红外成像视角下发生多处SF6泄漏的监测结果,结果显示多点泄漏的识别精度低于单点泄漏,但在工程中依旧具有实用性。最后对比红外相机不同安放位置对于气体泄漏识别的影响,发现当相机与泄漏点垂直时(θ=90°),本模型的识别置信度可达到0.95,而当相机处于泄漏点侧面时(θ=10°),置信度降为0.51,但该精度依然满足实际监测需要。

基于修正三次样条插值的红外SF_(6)气体传感器高精度标定方法

针对红外SF_(6)气体传感器存在温漂及标定精度较低的问题,提出一种基于修正三次样条插值的传感器高精度标定方法。采集传感器在不同温度、不同体积分数下的输出电压,按照误差小于总量程的2%为标准设置插值步长,对输出电压-体积分数曲线进行三次样条插值。在此基础上,利用相对误差的平均值修正插值结果。通过线性插值对同一体积分数的温度进行补偿,最终得到SF_(6)气体体积分数预测模型。对6只红外SF_(6)气体传感器分别使用三次样条插值、三次Hermite插值和多项式函数拟合的方法进行数据插值标定。结果显示:采用修正三次样条插值的标定方法可将误差控制在1.2%以内,标定的数据合格率达到99%。该方法标定过程简单、精度高,并且考虑了温度的影响,可广泛应用于大批量红外传感器标定。

基于红外图像的SF_6检漏定位系统

设计与开发了一种基于红外图像的SF6气体检漏定位系统。本系统利用TMS320C6416高速图像处理能力及其灵活可配置的视频端口,结合S3C6410强大的控制能力,对可能发生SF6泄漏的现场进行红外视频图像的实时采集,利用帧间差分和局部熵差相结合的算法对泄漏点进行检测和定位。仿真及实验结果表明,该算法不仅克服了帧间差分法检测位置不够精确和局部熵差法计算量大的缺点,同时还有效的降低了诊断过程中被测对象的外形、表面缺陷和背景环境的噪声等影响,能够高效、准确地实现SF6泄漏点的检测和定位。

基于红外视频图像处理的瓷柱式SF_6断路器泄漏区域检测研究

SF6因优异的绝缘和灭弧性能而广泛应用于电气绝缘设备中,但由于制造、安装以及材料老化等因素导致的SF6泄漏会严重降低设备的绝缘性能,检测SF6泄漏对保障电气设备的安全运行意义重大。传统的断电检测方式存在自动化程度低、检测灵敏度低和效率低下等缺陷,而已有的在线检漏仪无法准确定位泄漏区域。因此,文中提出一种基于红外视频图像处理的SF6泄漏区域带电检测方法,以拍摄的某瓷柱式SF6断路器的红外视频图像为例,首先利用直方图均衡和自适应维纳滤波算法改善原始红外图像,然后创造性选用Surendra改进算法,实现对泄漏区域的快速定位检测。理论仿真和现场检测表明:该方法可实现对SF6泄漏区域的快速、准确定位,对SF6气体绝缘设备的泄漏区域检测具有重要借鉴意义。

红外成像检漏技术在GIS SF_(6)气体泄漏检测中的应用

SF_(6)气体泄漏将导致GIS设备绝缘性能下降,严重时将导致气室压力报警或闭锁,另外SF_(6)气体的温室效应将对大气造成污染。红外成像检测技术可有效发现SF_(6)气体泄漏,文章介绍了SF_(6)气体泄漏的现场检测方法,结合现场实例分析了GIS设备气体泄漏问题,可为GIS设备气体泄漏的准确定位及分析提供借鉴。

SF_(6)红外检漏技术在现场应用研究

本文简述了SF_(6)设备检漏的重要意义、传统常用检漏方法的缺点、SF_(6)红外成像检漏技术的基本原理及优点.通过两起SF_(6)高压设备气体泄漏的现场案例,得出SF_(6)红外检漏不仅可以作为日常巡检方法,而且当发生事故时,能够准确、快速定位泄漏源,缩短了故障处理时间,降低了检修工作量,为检修人员提供了便利.

数字图像识别在SF_(6)气体测试中的应用

近年来,数字图像自动识别已被广泛应用在计算机视觉研究的各个领域。图像的识别与采集技术是利用计算机采集物理对象,以图像数据为基础,让计算机模仿人眼观测,模仿人类视觉的图像识别能力,自行将所需要的信息进行处理,代替人类完成大批量的图像辨识和分类任务。目前在生物医学、工业生产、通信工程、遥感技术、军事领域、交通运输等多个领域都有图像处理和识别技术的应用,俨然成为了可影响国民经济、社会发展举足轻重的技术,因此数字图像处理和识别方法的研究也成为一大热点。针对电力行业SF_(6)气体测试试验中,由于人工读数产生的效率低下和长期工作容易出错的问题,提出了一种基于图像识别的SF_(6)气体测试数据智能采集的方法。试验结果表明,该方法识别准确率高,令工作更高效。

基于改进直方图均衡的SF6泄漏区域增强算法

SF6气体红外成像易受环境噪声影响,呈低对比度与低信噪比特性。导致现有算法无法自适应增强SF6泄漏区域和抑制高斯噪声。针对上述问题,提出一种基于改进HE的SF6泄漏区域增强算法。该算法首先采用单尺度Retinex处理原始SF6图像获得反射图像,然后利用引导滤波将反射图像分解为细节层和基本层,最后采用改进的直方图均衡化来自适应处理基本层,并将增强后的图像进行融合来获得最终的图像。实验结果表明:本文算法不仅能够自适应增强泄漏区域的对比度,而且具有良好边缘保持特性和抑制高斯噪声的性能。其增强效果优于现有的SF6红外图像增强算法。有效改善了SF6红外图像低对比度和低信噪比特性。

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。

极端环境下SF_(6)气体红外热成像检漏技术在GIS带电检测中的效果加强方法研究

SF_(6)红外成像检漏技术具有非接触式和高灵敏度的优点,然而对于某些观测环境复杂、背景干扰较多的场景,直接使用红外热成像检漏仪进行SF_(6)气体检漏往往难以取得理想效果。针对上述情况,文中基于工程实际提出并研究了两种便捷可行的检漏效果加强方法,设计并完成相关实验以对其效果提升进行定量评估。一是利用负电晕检测技术与红外成像检漏仪联合检测,通过两种方法在不同适用场景下的互补提升SF_(6)气体检漏的适用范围;二是针对特定场景,采用自加热金属板等方法改善拍摄背景和周围温度,有效提升红外成像效果。文中具有较强的工程价值和创新性,通过实验和实际场景验证了所提方法。

利用傅里叶红外光谱研究SF_(6)中SO_(2)含量

在SF_(6)作为绝缘物质的设备中,SF_(6)中SO_(2)含量的精确测定,有助于预测设备中SF_(6)的纯度.利用傅里叶红外光谱仪测试SF_(6)标样中不同SO_(2)含量的吸收光谱,构建SO_(2)体积分数与特征峰吸光度之间的关系,得到标准工作曲线.为了提高实验精度,选用能够多次反射的气体样品池.结果表明,该实验装置和方法可以应用到实际生产中电力开关设备内SF_(6)的监测.

SF_(6)气体泄漏红外成像检测的技术分析和应用探讨

本文阐述了SF_(6)气体泄漏红外成像技术原理,总结了检测工作相关的技术标准,结合技术原理对检测工作中的影响因素进行了重点分析,并提出了相应对策,通过技术比较分析了SF_(6)气体泄漏红外成像的技术特点,据此提出了技术应用的策略,以更好地开展SF_(6)气体泄漏红外成像检测,提高开关、互感器、套管、变压器等SF_(6)气体绝缘设备缺陷巡检质量。

一种利用嵌入式技术的SF_(6)仪表图像识别方法

SF_(6)作为良好的气体绝缘体,被广泛应用于变电站电气设备的气体绝缘。变电站内多为大型设备,SF_(6)压力仪表安装的位置超出人眼可观测范围,无法通过人工观察准确获得仪表指针位置及读数。因此,设计一种基于小型智能相机镜头的嵌入式设备,实现对SF_(6)仪表拍摄和指针识别十分必要。首先,使用嵌入式终端主机控制智能相机镜头对SF_(6)仪表进行拍摄;随后,智能相机镜头通过WIFI网络把拍摄照片传送至嵌入式手持终端主机;然后,手持终端对拍摄照片执行图像处理任务;最后,对处理后的照片进行图像识别,最终确定仪表指针位置。在某220 kV变电站进行试验,结果表明,SF_(6)仪表指针识别准确率达98%以上,达到应用预期效果。

基于Hough算法的SF_(6)仪表图像处理技术的研究

在智能图像识别SF_(6)仪表的数据处理中,首先需要找到SF_(6)仪表在图像中的位置,以减少后续图像数据量并增强识别效果。对此提出一种基于改进Hough算法的SF_(6)仪表图像处理技术,其通过图像预处理、改进的Hough算法处理,能准确识别SF_(6)仪表在图像的位置。

SF_6气体纯度在线监测系统的研究与设计

GIS电器设备的灭弧和绝缘特性取决于SF_6气体的纯度,而已有的检测SF_6气体纯度的仪器都是采取在线抽取样气,离线标准测量的方式。现提出采用高稳定性、红外原理的传感器测量SF_6气体纯度的在线监测系统。在简要介绍现有GIS监测技术的基础上,详细阐述了该系统的气路结构和硬件,并经传感器自动标定和检测试验验证了该装置具有较高的的准确性和可靠性。

高压组合电器中SF6分解产物SO_(2)F_(2)红外吸收特性及其检测传感装置研究

特高压硫酰氟(SO2F2)气体作为气体绝缘全封闭组合电器(GIS)气室中六氟化硫(SF6)分解产物的特征组分,对其进行检测分析可实现GIS设备的早期潜伏性故障识别。搭建光程池温度、压强可调的傅里叶变换红外吸收光谱仪(FTIR)系统,利用FTIR实验及HITRAN数据库得到的吸收谱线参数,对SO2F2气体的红外吸收谱线及其交叉干扰特性进行分析,选取中心波长2763 cm^(-1)位置作为SO2F2气体的特征吸收峰,并对SO2F2在该波段位置附近受温度和压强影响的红外吸收特性进行研究。结果表明:HITRAN数据库模拟仿真红外光谱与实验数据吻合较好;当压强在50~300 k Pa范围内变化时,SO2F2气体在2710~2810 cm^(-1)波数范围内的峰值吸收系数随着压强的增加而增大,2763 cm^(-1)位置吸收系数随压强的变化率为0.0024 cm^(-1)/k Pa,增加压强可以提高气体检测灵敏度;当温度在298~338 K范围内变化时,SO2F2气体在2710~2810 cm^(-1)波数范围内的峰值吸收系数随着温度的升高而减小,2763 cm^(-1)位置吸收系数随压强的变化率为0.002 cm^(-1)/K。分析结果对GIS设备故障SF6分解产物SO2F2的红外光学检测技术研究具有重要意义。