变压器油中溶解气体光声光谱检测技术研究

毛知新 文劲宇

(华中科技大学电气与电子工程学院 武汉 430074)



变压器油中溶解气体光声光谱检测技术研究

毛知新 文劲宇

(华中科技大学电气与电子工程学院 武汉 430074)

光声光谱技术具有选择性好、检测范围宽、准确度高和免维护等优点，基于光声光谱气体检测原理和变压器油中溶解气体的吸收光谱特征，对油中溶解气体进行定性和定量分析，构建了结合动态顶空脱气和光声光谱检测的微量气体检测装置，研究检测器内部噪声、环境温度和湿度等对检测结果的影响，结合现场数据和实验分析空气湿度的影响并提出解决方案，对比检测了取自现场变压器的油样，结果达到了IEC和相关国家标准的要求。

光声光谱 变压器油中溶解气体 动态顶空脱气 湿度 影响因素

0 引言

光声效应是一种辐射热效应，起因于封闭气体中热量的损失和吸收所产生的气体体积的变化[1]。基于光声效应的微量气体检测技术，由于其灵敏度高、不消耗被测气体、检测范围宽、长期稳定性好等优点，可真正实现免维护，在变压器等油浸式电气设备的油中故障气体在线检测中具有巨大的应用潜力[2-5]。

国内外学者对气体光声光谱检测技术进行了大量研究，研究内容主要集中在激光光源的选择、光声池和微音器的设计等方面[6-9]。采用CO、CO2等气体激光器作为光源的光声光谱检测装置理论上可检测10-13量级的微量气体，实验证明用波导CO2激光器作光源的光声光谱检测装置可监测到10-12量级的C2H4气体，但激光器体积大、价格贵、操作复杂且不能调谐，不适合变压器油中多种溶解气体的在线监测。同时为了提高检测准确度，学者们改善了光声池的设计，随着微音器技术的发展，相继出现了传统的电容式和电压式微音器、基于微加工技术设计的压电式石英音叉、采用微机电系统技术设计的薄膜型或薄层型微音器。微音器的发展使得光声光谱检测变得更加敏感，系统趋于紧凑化和小型化。国内许多学者也进行了光声光谱在变压器油中溶解气体检测、局部放电下SF6及其分解组分的检测等应用研究[10-15]，并研究了温度、压力、湿度和斩波器频率等因素对光声光谱检测的影响[16-19]。

本文在分析光声光谱微量气体检测技术原理和变压器油中溶解气体的红外吸收光谱特征的基础上，搭建了结合动态顶空脱气和光声光谱气体检测的实验平台，在实验室恒温恒压的环境下验证了光声光谱气体检测的重复性和准确度。并结合理论和实验分析了噪声和外部环境温、湿度对检测结果的影响。为光声光谱技术在变压器油中溶解气体在线检测中的推广应用提供了技术支持。

1 光声光谱技术

1.1 光声信号检测原理

当调制后断续的光照射密闭容器中的气体时，容器中气体分子会吸收相应频率的光而被激发到高能态，高能态的分子不稳定，会通过自发辐射跃迁或无辐射弛豫回到低能态，在无辐射弛豫过程中，气体分子的能量会转换为气体平动或转动动能，引起气体温度的周期性变化，一定体积内的气体温度周期性变化引起气体压力的周期性变化。通过高准确度的微音器可检测此周期性变化的压力，从而定量分析气体的浓度。气体光声信号的产生及检测，如图1所示，包括以下3步：

1)红外光源发出的光经斩光盘调制后变成断续的光，经滤光片后获得特定频率的光，拥有相同吸收频率的气体分子会被激发，从而定性气体种类。

2)调制后的光照射到光声池中的气体，分子运动和能量转换使气体温度呈现出与调制频率相同的周期性变化，导致压强的周期性变化，产生声信号。

3)通过高灵敏度的微音器感知气室中压力的变化，并转换为与气体压强呈比例的电信号，供外电路分析处理。

图1 典型的光声光谱系统Fig.1 Typical PAS system

由于气体分子对光强的吸收遵循朗伯-比尔(Lambert-Beer)定律，不同波长光线照射下产生的光声信号强度并不一致，反映光声信号强度与光线波长关系的谱图被称为光声光谱。即使在弱吸收情况下，很小的吸收能也能被高灵敏度的微音器检测出来，因而具有很高的检测灵敏度及稳定性。

1.2 光声信号产生机理

光声效应的产生可描述为两个步骤：第一步是气体分子吸收光能后产生热能；第二步是由于气体的热膨胀产生声波。

气体的热效应可通过气体的能级分子数密度来分析，若分子数为Nm的分子被激发到激发态Em，则处于基态E0的分子数为N-Nm，激发态Em分子密度为

(1)

式中，σ为气体的吸收截面；φ为光子通量；τm为激发态分子总寿命。激发态分子的总寿命τm与无辐射跃迁寿命τn和辐射跃迁寿命τr的关系为

(2)

在空气中，辐射跃迁可忽略，式(1)可简化为

(3)

若只检测基频入射光引起的光声信号，则光通量为

φ=φ0(1+ejωt)

(4)

式中，ω为光束调制的角频率。式(3)的解为

(5)

式中，φ为Nm与φ之间的相位延迟，φ=arctan(ωτm)。

气体中分子因无辐射弛豫产生的热功率密度H可表示为

(6)

假设气体分子激发态的能量都通过无辐射弛豫回到基态，则Δv近似等于入射光波数vin，又因τm≈τr，所以，产生的热可表示为

(7)

将Nm代入式(7)得到光声学中通常条件下热产生的基本公式

(8)

式中，I0为入射光束的强度，I0=φ0hcvin。在较低的调制频率下，ωτm≪1， 简化式(8)得到

H0=NσI0=αI0=α0I0Cgas

(9)

式中，α为气体分子的吸收系数；Cgas为气体的浓度。

由此可得到气室中气体的热能与气体的浓度有线性关系。

气体分子由于周期性的热运动产生光声信号是牵涉到气体密度ρ、压力p、温度T和流速v的复杂过程，假设气体为理想气体，对其进行近似处理。

气体因吸收光而产生的热H(r,t)将激励声信号，此过程可由气体定律的差分方程描述为[7]

(10)

式中，c0为声速；γ为气体的比热比，γ=Cp/Cv；p为压力信号。方程(10)是非齐次方程，将该方程的两边对时间进行Fourier变换，在柱坐标下，可求得简正模式下的声波振幅为

(11)

式中，Qj为品质因素，描述的模式阻尼为流体粘滞损耗和热导损耗；Vc为气体占有的体积。

1.3 油中故障气体光谱特性

变压器油中溶解的故障气体主要有：氢气(H2)，一氧化碳(CO)，二氧化碳(CO2)，甲烷(CH4)，乙烷(C2H6)，乙烯(C2H4)和乙炔(C2H2)等。除氢气外其他气体均吸收红外光。现场应用中，光声光谱气体检测通常以室外空气为背景气，空气中除含有不吸收红外光的氧气和氮气外，还有水蒸气、二氧化碳、甲烷等影响油中溶解气体光声光谱检测的气体，在选择定性分析气体的滤光片前，必须先分析空气的红外光谱特性。根据HITRAN2012数据库[20]计算出在温度20℃、压强为1标准大气压下空气的红外吸收光谱如图2所示。

图2 空气的红外吸收光谱Fig.2 Infrared spectra of air

从图2可知，在500～4 000cm-1的中红外范围内，不受二氧化碳和水蒸气影响的红外频率段有：①700～1 300cm-1；②2 000～2 300cm-1；③2 400～500cm-1。

同样，根据HITRAN2012数据库可计算变压器油中溶解气体的红外光谱特性，综合空气和油中溶解气体的特征频谱，如图3所示，能有效检测油中溶解烃类气体的频率范围为700～1 300cm-1，而一氧化碳和二氧化碳的频率范围为2 000～2 300cm-1。则供滤光片选择的各气体的特征频谱如表1所示。

图3 空气和油中溶解气体的红外吸收光谱Fig.3 Infrared spectra of air and gases dissolved in oil

气体组分分子量特征波数/cm-1特征波长/μmCO2821434.666CO24423494.257CH41612517.994C2H42810569.470C2H63083611.962C2H22673513.605

1.4 多组分气体检测

光声光谱气体检测技术主要根据气体分子吸收谱线的形状、位置及特征吸收谱线强度进行气体的定性定量分析。吸收系数是吸收谱线位置及其强度的特征参数。根据量子力学和光谱学理论，任意温度和压强下单位体积内气体单根吸收谱线的吸收系数可表示为线强度、线型函数和单位体积下吸收气体总粒子数的乘积，即

α(v)=Sg(v-v0)NPa×296/T

(12)

式中，α(v)为吸收谱线在波数v处的吸收系数；S为吸收谱线的线强度；N为一定压强和温度下单位体积的气体分子数；v0为吸收谱线的中心波数；Pa为气体分压强；T为温度；g(v-v0)为归一化的线型函数。

由于分子间的碰撞等原因，气体的吸收谱线并非一条直线，而是具有一定宽度。线型函数g(v-v0)反映吸收系数随波数改变而发生的相对变化，即谱线展宽，理论上用线型函数来拟和吸收谱线[21]。

(13)

式中，ΔvD为多普勒展宽线型函数的全线宽；δ为多普勒展宽与碰撞展宽之间的关系；β定义为

(14)

由于吸收系数的加和性，气体在波数v处的吸收系数为相互重叠的n条谱线在该波数处的作用之和，即

(15)

式中，αg(v)为气体在波数v处的吸收系数；Sk和v0,k分别为第k条吸收谱线的线强度和中心波数。

变压器油中溶解的特征气体为多组分，光声光谱检测装置需分析多组分气体样品而不是单一组分，在单个成分的吸收谱所选择的一组波长的基础上，检测每一波长的光声信号，便可分析样品。如果Ri表示波长λi处单位入射功率的光声系统响应，则信号Si为

Si=PicRi

(16)

式中，c为浓度；Pi为λi处的入射功率。对多组分样品

(17)

式中，Rin为组分在波长处的响应。式(17)的解为

(18)

此方法在分析多组分样品时的有效性不仅取决于Si和Pi的测量准确度，还依赖于矩阵Rin的性质。显然，如果能选择一组波长使Rin成对角矩阵，则问题变得很简单，且灵敏度不为各组分之间相互干扰所限制。

2 光声光谱检测系统及其应用

实际应用中，油中溶解气体在线检测系统一般包括油气分离单元、光声光谱检测单元及数据处理单元。油气分离单元从变压器油中分离出故障气体供检测单元分析，光声光谱检测单元是系统的核心，负责对故障气体进行定性和定量分析，检测单元的分析结果由数据处理单元进行整理并实现与其他系统的通信。系统结构如图4所示。

图4 油中溶解气体检测系统示意图Fig.4 Schematic diagram of dissolved gas detection system

在该系统中，为提高油中溶解气体的脱气率，采用IEC标准推荐的适用于变压器油中溶解气体在线检测的负压动态顶空脱气。以室外空气为背景气，避免使用高压罐装的压缩空气或惰性气体，降低成本同时消除高压气罐的潜在危险。

动态顶空脱气的主要原理是：在油室中加入一定量的油样和一定量的纯净空气，通过搅拌后鼓泡等方法，加速使油中溶解气体在气、液两相间建立动态平衡，测定气相各组分含量就可算出油中溶解气体各组分含量。在该设计中，通过附加油泵、气泵、加热器等设备来改变油室的温度、压力和占空比以提高脱气率。油中气体浓度方程为[22]

(19)

式中，t为油室的温度；Pa为油室的压力；P0为环境大气压；Ki为试验温度下，气液两相平衡后i气体组分的分配系数，即奥斯特瓦尔德系数；Cio为液相中i气体组分的体积分数；Cig为气相中i气体组分的体积分数；Vo和Vg分别为油样和气室的体积。

光源是光声光谱检测器的重要组成部分，光源的选择首先是能覆盖所有变压器油中溶解特征气体吸收光谱带的红外光源，其次是必须体积小、功耗低。我们选择宽带黑体光源的覆盖范围为500～4 000cm-1，或用波长表示为20～2.5μm，保证能通过过滤吸收光分辨不同的气体。

斩光盘是将连续的光变成断续光的装置，它是由电动机带动的带对称切口的金属盘片，电动机的转动频率在该设计中选择20Hz。

被测气体的定性分析是通过滤光片实现的，只有相同频率的光才能通过，根据前述变压器油中溶解气体的红外吸收光谱特性，选用Lumasense公司相应型号的滤光片。

光声池为非共振式设计，非共振式光声池的特点是光声信号与调制信号近似，所以光声池各处的声压基本一致，非共振式光声池的振幅为

(20)

式中，Vc为光声池的体积；ω为斩波器的调制频率；lt=R2Cr/(2.048k)， 其中k为热传导系数，Cr为气体的等容热容。非共振式光声池具有结构简单、体积小等特点，适用于现场在线检测产品。

在本系统中，微音器选用B&K公司的驻极体微音器，其核心部分是一个能够感知声压的振膜和一块固定的驻极体，振膜在声波的推动下发生形变，进而引起两极板之间电容的改变，电容变化的频率和幅度正比于声波的频率和强度。振膜和驻极体间存在高值电阻，由于驻极体本身能够提供极化电压，当声波导致两极板间的电容发生改变时，高值电阻的阻碍作用使得振膜和驻极体间的电荷基本不变，于是二者间的电压呈现与电容值呈反比的变化，从而得到相应的电信号输出。

3 实验结果与分析

光声光谱检测装置内部光声池的设计、微音器的选择和信号放大电路的设计对检测的影响在设计时结合经验数据进行不断完善，变化的外部环境对检测的影响则需要更多的研究、分析和经验积累。

3.1 噪声分析

光声光谱最终检测到的是声音信号，检测灵敏度最终由信号的信噪比决定，提高灵敏度的方法是尽可能降低噪声和其他干扰信号。影响检测的主要噪声有：

1)气室内壁噪声

当光照射到气室内，气室内壁对光的吸收会导致在斩波频率下气室壁的温度周期性增加。壁面温度的升高引起热流量传导到空气层与壁接触，使之扩大。光周期性地与气室壁接触，空气会在斩波频率下膨胀和收缩而产生声信号。以球形空腔为例计算气体信号。

(21)

式中，Wω为单位壁体面积吸收功率；ρω、Cω、kω分别为壁体材料的质量密度、热容量和热导率；ρ0、Cp、k分别为气室内气体混合物中的质量密度、热容量和热导率；p0、T0分别为环境压力和温度；R为气室半径；ω为斩波频率。气体信号对气室内壁信号的比率主要在于频率，减少内壁信号的主要方法有：①使用吸收光能少而反射光能多的材料；②腔体半径尽量大；③材料的ρωCωkω尽量高。

2)窗噪声

少部分的入射光照射到窗口将被窗口材料吸收，这将在窗口表面引起温度波动。正如由气室壁吸收光产生声信号一样，窗口材料对光的吸收也产生声信号。

光照射到窗口时，材料吸收入射光引起窗口表面温度起伏，振幅为

(22)

式中，β为窗口材料的吸收系数；Cwi为窗户材料热容量；ρwi为窗户材料密度；lc为圆柱PAS气室内部长度。

窗口信号在以下几方面不同于气室壁信号：①窗口信号与信号频率的ω3/2而不是ω呈反比；②窗口信号与材料的热导率无关。这些差异是由于窗口材料整体吸收光，而气室内壁仅表面吸收。通常使用锗作为窗口材料，可减少窗口噪声。

3)气体布朗运动噪声

光声池中气体的布朗运动或热涨落是气体光声光谱技术灵敏度的最终极限。这些热涨落能激发光声池中声的简正模式，从根本上限制了光声灵敏度。C.Kittle[23]指出，布朗运动所激励的第j次简正模式的振幅为

(23)

4)微音器噪声

光声光谱信号的检测多使用电容式微音器，电容微音器使用在强径向张力下安装的金属或镀金属的箔或膜片。作用于膜片一面的声压引起膜片运动，因而改变膜片和固定金属板之间的电容量。在最低阶的振动模式能明显改变电容量。在这种振动模式中，膜上每一点在方向上的平均位移为

(24)

当微音器与高阻抗放大器的输入端相连时，输出电压Vs为

(25)

式中，ωm为微音器的共振频率，ωm=(x/m)1/2；Qm为微音器的品质因素，Qm=(mx/ξ)1/2，其中m为膜的质量，ξ为阻尼因子，x为恢复力；VB为微音器的偏置电压；d为微音器膜片和固定金属板之间的距离。则零阶模式的振幅为

(26)

5)振动噪声

振动噪声是微音器误差的主要来源。来自外部环境的振动会使微音器膜、气室中空气以及气室发生变形，这些变形产生噪声信号。低频时，垂直于膜表面的振动将影响检测，加速度为a0sinωt的垂直振动产生压力Pm=ρmda0sinωt，ρm为微音器膜的密度，d为膜的厚度。两个对称安装的微音器减少振动的影响，反向相加而抵消。

3.2 环境温度、压力影响

气体光声信号是在恒定的温度、压力下的光声池中激发气体分子，被激发气体分子的无辐射弛豫产生的，温度和压力的变化必然会引起分子光谱线强的变化。HITRAN数据库给出的谱线是在P0=1.013 25×105Pa，T0=296 K标准状态下的线强，其他温度和压力下，必须根据式(12)修正到测量时的温度T和压力p下的线强。谱线的积分强度为

(27)

式中，Q(T)为配分函数；Rul为跃迁矩阵；E1为低能级。因此，非标准状态下的谱线积分强度为[24]

(28)

3.3 环境空气湿度影响

以环境空气为光声光谱检测装置的背景气为油中溶解气体在线检测带来方便，但由于：①在气体分子碰撞过程中，入射光能会部分传递给背景气体，引起气体分子的动力学冷却；②背景气体中微量的CH4、CO等红外吸收气体会与检测气体中同类气体混合；③背景气体会影响吸收气体的碰撞展宽，进而直接影响气体的吸收谱线。上述3种影响可通过检测被测气体前先检测背景气体，通过学习算法来消除影响；④空气的湿度随季节、温度变化，进入气室的水分子也是变化的，由于水气是吸收气体会直接影响测量结果，且驻极体微音器通过检测极板间电容的变化来计算光声信号产生的声压，而极板间的电容量决定于极板间距离和气体介电常数。在气体成分、温度、压力控制不变的光声池中，驻极体极板间电容量只与湿度有关。气体湿度的少量变化都会引起气体介电常数较大的变化。气体湿度越大，气体介电常数就越大，电容式微音器的灵敏度也就越高。

1)现场检测

图5所示为现场采集的光声光谱检测结果与环境空气湿度的变化趋势。为图形设计的方便和对比效果，选取从2013年8月11日～2014年7月1日期间每周一下午16∶00的数据。

图5 湿度对现场运行光声光谱检测结果的影响Fig.5 Influence of detection result in field from humidity

从图5可看出，尽管CO和CO2浓度较高，且随变压器运行时间增长而增多，在湿度变化较大的秋季和夏季，其浓度的增长趋势明显大于空气湿度变化较少的春季和冬季。浓度较低的烃类气体，随湿度的变化有明显波动。

2)实验室检测试验

为了进一步了解湿度对光声光谱检测结果的影响，在实验室准备一台与现场一样的光声光谱检测装置，白天设备在室外运行，晚上在控制温度和湿度稳定的房间运行，3天的运行结果如图6所示。

图6 湿度对实验室运行光声光谱检测结果的影响Fig.6 Influence of detection result in lab from humidity

从图6可得到与现场一样的结果，湿度的变化引起测量结果的波动。随着检测的不断进行，油中气体含量应缓慢降低，在夜间，空气湿度稳定，测量结果恒稳定，当白天在室外空气湿度明显变化时，检测结果反而明显上升。

3.4 空气湿度及其他气体影响的消除方法

为了消除空气湿度及其他气体对光声光谱检测结果的影响，设计了基于活性炭-活性氧化铝-分子筛吸附工序的空气净化装置。

活性炭能大量吸附水分，活性氧化铝在适当的温度下能催化氧化空气中的H2、CO、CH4等，最后采用分子筛进行干燥吸附。分子筛在水蒸气分压低的条件下具有很强的吸附能力，可进行气体的深度干燥。

在实验室，空气经过空气净化装置后，出口处气体浓度的变化如图7所示，在开始时，由于脱附，CO2缓慢上升，脱附完成后，开始吸附，在出口处，CO2和CH4的浓度都变得很小，满足设备使用要求。

图7 空气净化效果Fig.7 Gas conversions versus time

安装过滤装置后测试结果如图8所示，乙烯、乙烷、甲烷和乙炔的重复性分别为：1.78%、3.59%、1.80%和2.50%。湿度的变化没有引起气体检测结果变化。

图8 安装空气净化装置后测试结果Fig.8 Test result after air purified

3.5 检测结果分析

通过顶空脱气与光声光谱的检测和实验室顶空脱气与Agilent7890气相色谱仪对采样于运行中的变压器的油的随机样本进行对比分析。使用不同技术对同一样本油进行的测试结果见表2。给出以PPM为单位的标准偏差以及所获读数的平均值百分比的标准偏差。

表2 取自现场变压器油中气体进行的分析Tab.2 Result of gas-in-oil samples from field transformer

由于实际运行的变压器特别是新投运的变压器，油中气体含量都很低，在烃类气体浓度低于2 PPM时，光声光谱与气相色谱的偏差均低于0.5 PPM，高于2 PPM时偏差低于10%，达到了IEC和国家相关标准的要求。

4 结论

光声光谱气体检测技术具有灵敏度高、检测速度快、检测范围宽、不消耗被测气体和载气等优点，被推荐应用于电力系统变压器油中溶解气体的在线检测。分析了光声光谱微量气体检测原理和变压器油中溶解气体的特征吸收光谱，根据特征气体的吸收光谱特性计算油中各组分气体含量，搭建了基于动态顶空脱气和光声光谱检测的实验平台，与实验室安捷伦气相色谱仪对比测试了取自运行中的变压器的同一油样，测试了空气湿度对检测结果的影响，并结合现场采集的数据分析了湿度对检测结果的影响并提出了可行的解决方案。同时研究了光声光谱检测器内部和外部环境噪声对检测的影响。为进一步完善光声光谱技术在变压器油中溶解气体检测中的应用提供了技术支持。

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Research on the Detection of the Dissolved Gas in the Transformer Oil by Photoacoustic Spectroscopy

MaoZhixinWenJinyu

(Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China)

Photoacoustic spectroscopy (PAS) is a new method to detect the trace gas dissolved in the transformer oil.It utilizes the measurement of the electromagnetic energy absorbed by the transformer oil by means of acoustic detection.The PAS is characterized by high sensitivity，wide detective range，good selectivity and maintenance free.In this paper，the principle of PAS used for dissolved gas detection in transformer oil has been introduced first.Then the absorption spectral has been analyzed qualitatively and quantitatively.A dissolved gas detection system consisting of a dynamic headspace degasses and the trace gas meter with PAS has been built.Field test has also been conducted and the improvements have been made considering the effect of internal noise，environmental temperature and humidity.Experimental results demonstrate the accuracy of trace gas detection is well with the national and IEC standards.

Photoacoustic spectroscopy，dissolved gas in transformer oil，gas detection，humidity，influence factors

2014-12-17 改稿日期2015-01-19

TM406

毛知新 男，1972年生，博士研究生，研究方向为电气设备智能在线监测技术。(通信作者)

文劲宇 男，1970年生，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为电力系统运行与控制，电能存储与电力安全等。