罗东君
摘要:光声光谱技术的SF6气体检测是一种有效的技术手段,在实践中应用广泛。文章主要对基于光声光谱技术的SF6气体检测及运用进行了简单的分析论述。
关键词:光声光谱技术;SF6气体;检测及运用
六氟化硫(SF6)气体具有良好的绝缘以及灭弧性能,在气体绝缘电器中应用相对较为广泛。六氟化硫是一种无色、无臭、无毒、不燃的稳定气体。其在常温常压状态之下呈现气态,六氟化硫分子结构具有较高的稳定性。
1 光声光谱技术的SF6气体系统总体设计
1.1 系统组成
基于以上原理设计光声光谱SF6检测系统,此系统是通过红外热辐射光源、滤光片以及自制等共振光声池、计算机等中系统构成。红外热辐射光源发射较为稳定的红外光,通过特定波段的滤光片则可以形成单色光,利用斩波器通过ω频率可以实现调制,然后射入到光声池中,在产生光声效应之后依旧会发出频率为ω声波。而通过高灵敏度的微音器可以测得其光声信号。然后其送入参考信号的频率为ω的锁相放大器进行光声信号检测分析。通过STM32单片机对其进行采集分析,通过上位机对其进行后续的处理。
1.2 谱线选择以及滤光片参数设计分析
通过光声光谱技术进行检测分析,要分析可以满足检测条件的最佳线谱线的位置。在一般状况之下SF6气体检测环境中会含有二氧化碳等一些浓度较高的干扰性气体,利用谱线选择分析可以及时排除存在的干扰性气体则可以有效的提升检测的精度。
通过数据库查询分析,SF6吸收谱线主要集中的区域范围中,干扰性气体的吸收谱线强度整体上来说分布相对较弱,也就是说,进行SF6气体检测过程中,虽然在空气中的水分含量高达1%,但是要选择其作为气体检测的主要吸收区域,则可以有效表面各种干扰性气体的影响。
滤光片作为一种有效的方式可以有效的在有效宽带之外的波段光的透过,在进行参数选择过程中要综合气体吸收谱线的特征区域合理选择,保障其宽度可以覆盖整个区域范围。
1.3 光声光谱技术的SF6气体光源的选择
光源是一种光声光谱信号激发源,对于系统设计来说具有重要的价值与作用。进行SF6气体检测开发中,要保障光源符合检测指标要求,同时要综合成本、体积等因素信息。因为SF6检测通过吸收光谱谱线中线位置为947.5cm1的位置,此位置处于中红外,因此光源要综合分析以二氧化碳激光器、量子级联激光器、宽带红外热辐射光源。其中二氧化碳激光器是一种应用较早的气体类型激光器,主要就是利用9.6μm~10.6μm的振波进行处理,其发射功率相对较高,可以有效的满足SF6气体检测的灵敏度要求。但是此种类型的激光器体积相对较为庞大,其价格较为昂贵,在线检测操作较为困难。
量子级联激光器是近些年比较应用的一种宽谱带以及高输出光功率、便于调谐、体积相对较小的激光器,其价格相对较为昂贵,广泛推广相对较为困难。宽带热辐射光源可以充分的激发1μm~20μm的光,可以有效的满足多数气体分子的检测,体积相对较小,成本较为低廉,此种光源的光功率相对较低。对此,主要将红外热辐射光源作为主要光源。
2 基于光声光谱技术的SF6气体检测及运用
基于光声光谱技术的SF6气体检测在实践中具有在线检测的功能,可以进行现场检测气路,其主要运用如下:
2.1 光声光谱技术的SF6气体在线检测结构
通过工控机利用NI6008数据采集卡进行气路、测量机构以及送回气路控制以及对应的信息数据采集整理,将采集到的数控通过工控机搭载的软件系统进行各个设备单元的管理,进行数据汇总分析,通过测试数据实现综合性的分析,将在终端的在线检测界面实时传输到局域网的任意计算机中,则可以实现远程访问。其主要功能主要有实时化的数据显示,可以通多次的数据构成趋势图、进行历史数据查询与分析,实现数据标定分析,根据设定的阈值报警分析,进行气体组分增长速率计算分析,实现指导设备的状态检修处理,可以实现对现场数据的远程化实时性的检测分析。
2.2 光声光谱技术的SF6气体现场检测气路
现场测量气路主要通过本体取样,可以将测量机构检测之后的气体送到设备本体中进行循环的检测分析。
在现场测量中通过自循环气路,可以有效的保障气体的密封性,避免出现排放以及泄露等问题,采取样本具有代表性。系统利用拓扑机构可以有效的保障现场工矿机采集以及处理数据可以实现实时性的传输,可以传递给局域网以及任意计算机,具有远程性的实时查看以及报警等功能。
通过构建生传输线模型,可以实现对光声腔集合参数信息、谐振频率以及品质因子等参数通过计算机进行计算与分析,可以为优化光声腔提供精准的数据以及理论性支撑,可以有效的提升装置对痕量气体检测的精准度以及灵敏度。
通过对測量隔室进行恒温处理分析,扣除噪声背景,可以获得GIS局部的特征,可以将其分解为CO、SO2、CF4等线性拟合曲线,可以实现三种分解组分定量在线检测,检测极限相对较低。
3 结语
传统的方式无法分析SF6故障诊断早期阶段出现的潜伏性绝缘故障,通过GIS内部进行SF6气体的组分分析,可以发现设备中的潜伏想故障问题,可以初步地进行故障定位,这也是现阶段研究的重点。
参考文献:
[1]陈珂,袁帅,宫振峰.基于激光光声光谱超高灵敏度检测SF6分解组分H_2S[J].中国激光,2018,45(09):138144.
[2]郭红,王新兵,左都罗.基于可调谐CO_2激光器的SF6差分光声检测研究[J].激光技术,2018,42(05):1520.
[3]许宁,李振华.GIS气体光声光谱法检测技术研究[J].通信电源技术,2018,35,171(03):2729.