抽水蓄能电站典型场景超前期火灾监测方法分析

郑树伟

（安徽绩溪抽水蓄能有限公司，安徽 宣城 245341）

0 引言

抽水蓄能电站作为一种绿色能源的提供设施，在电网应急备用、调峰填谷等方面扮演着重要角色。安徽绩溪抽水蓄能有限公司所建设的绩溪抽水蓄能电站，凭借其独特的地理条件，有效地实现了能量的高效转换。然而，电力站的关键发电设备主要位于地下的洞穴室内，这种密闭式空间对电力系统的安全稳定运作提出了更为严苛的标准。电力设施的火灾往往具有突发性和隐蔽性，加之位于地下的机房环境复杂、空间封闭，一旦发生火灾，将极大地增加救援难度，并可能导致更为严重的损失和影响。针对这一问题，本文以绩溪抽水蓄能电站为研究对象，引入“热解离子”探测技术，对典型场景的超前期火灾监测方法进行深入分析与研究，以期提高抽水蓄能电站火灾监测的准确性和时效性。

1 采样管网敷设

在绩溪抽水蓄能电站的超前期火灾监测场景中，由于电力设备在操作过程中可能产生火灾隐患，此类隐患通常局限于特定区域，如某一点、某条线路或特定设备。有效监测超前期火灾，关键在于实时收集现场的空气样本，这些样本将成为火灾原因分析的根本数据。

首先需要对绩溪抽水蓄能水电站现场的空间结构、环境特点进行详细分析，包括但不限于现场的地形、地貌、建筑分布、通风条件等，根据分析结果确定采样点位置，这些采样点应覆盖所有关键区域，如主变洞、电缆沟、主变压器室、电缆井道、电缆层以及开关柜等[1]。

继而，设计采样管网的敷设路径及空间布局。为保证气流通畅，在管网设计中采用大弧度拐弯形式，这种设计方式可以有效避免气流在转弯处产生涡流，从而保证气流通畅，提高采样效果。在此基础上，设计人员需结合现场的具体情况，制定出最优的采样管网的敷设方案。具体来说，大弧度拐弯形式的设计应遵循以下原则：

1）拐弯半径。在设计采样管网时，应优先考虑增大拐弯半径，以降低气流在转弯处的速度，减少涡流的产生。涡流不仅会增加流体的湍流程度，还可能导致采样数据的失真。因此，拐弯半径应不小于管道直径的2 倍。

2）拐弯角度。拐弯角度的控制同样重要，过大的角度会增加气流的阻力，影响采样效率。因此，拐弯角度应控制在45°以内。

3）拐弯方式。为进一步减小气流在转弯处的湍流程度，采用圆滑的曲线形式来设计拐弯，以提供平滑的气流过渡，减少气流分离和涡流的产生，设计人员可以使用CAD 计算机辅助设计软件模拟和优化拐弯的曲线形状，确保其在实际应用中达到最佳效果。

4）支撑结构。由于气流在转弯处的压力分布不均匀，管道可能会受到不均匀的力，导致变形或损坏。因此，在拐弯处应设计金属支架支撑结构，确保管道在受到气流作用时保持原有的形状和结构完整性。同时，精确控制分支数量，以保证气流效果，过多的分支可能会导致气流分散，影响采样效果。

在采样管网敷设方式上，采用管网吸气的方式，将采样管直接布设到主变洞、电缆沟、主变压器室、电缆廊道、电缆层以及开关柜等火灾高风险区域，实现火灾侦测由传统的被动式烟雾感应向主动式气体检测转变，以更快地采集到现场空气样品。为实现这种吸气方式，布置GQQ5 型烟雾传感器精确检测空气中的烟雾，当浓度超过预设阈值时，传感器会自动启动吸气泵，将空气样品吸入采样管中[2]。此外，每15 天定期清洗采样管网，以保证其畅通无阻，避免因管网堵塞而影响采样效果。同时，建立完善的采样管网档案，详细记录每个采样点的位置、采样时间等信息，以便在火灾发生时能迅速找到相关采样点。

2 热解离子探测识别

2.1 云雾室处理

云雾室处理的具体过程涉及增压、增湿、降压一系列化学、物理变化，具体流程如图1 所示。核心在于利用水蒸气凝结原理，将空气中的热解离子转换为可见的水滴，以便于使用光学方法进行检测和分析。

图1 云雾室处理过程

在云雾室处理过程中，首先将待检测空气样本引入密闭云雾室中，利用水蒸气发生器将该室内部相对湿度维持在90%以上，以便提供一个热解离子易于凝结的环境。增湿过程是云雾室处理的第一步，它通过将空气样本与水蒸气混合，以提高空气中的水汽含量，为随后热解离子的凝结创造条件。控制云雾室内部的温度，使其逐渐降低至3 ～10℃，使空气中的水汽凝结成直径在1 ～10μm 之间的微小水滴。继而，通过云雾室的压力控制系统，逐渐增加室内压力，直至达到大约1 个大气压（约101.3 kPa）水平，在高压环境下，空气样本中的热解离子和水滴会被压缩，增加它们之间的碰撞概率，促进热解离子被水滴捕获。利用理想气体状态方程 计算云雾室内气体压强，具体计算公式如式（1）所示；

其中，P代表气体的压强，其单位是Pa，v为气体体积，单位为m3；t表示热力学温度，单位为K；r为摩尔气体常数，单位为J/（mol·K）；n表示物质的量，其单位是mol。从式（1）分析得知，位于云雾室内的空气，其质量、体积和摩尔数保持恒定。压强和温度之间存在正比关系，其中压强的增加会导致温度的升高。同时，在高压和高温条件下，热解离子与水滴表面发生物理吸附作用，使得热解离子附着在水滴表面。当云雾室内的压力达到一定程度后，会突然降低，这种快速的压力变化导致热解离子与水滴之间的吸附作用减弱，从而使热解离子从水滴表面吸解出来。由于热离子的释放，水滴的表面张力会发生变化，导致水滴之间的相互作用力增强，从而促进水滴聚集和合并。随着水滴的不断聚集和合并，它们的直径逐渐增大，最终形成可用于分析的20μm 大直径雾状水滴。这些水滴的形成，使得原本不可见的气态污染物变得可见，便于后续的检测和分析。

2.2 激光照射

经过云雾室处理后的雾状水滴被送入散射室。在散射室中，使用波长在700 nm ～1 mm 之间的红外激光（IR）进行照射。当激光照射到这些统一直径的水滴上时，会因为光波长的不同而发生不同程度的折射和反射，这种光波在不同介质中的传播会导致光强的变化。光强的变化与空气中的热解离子浓度有关。热解离子是空气中的一种离子，其产生主要是由于空气中的气体分子在受到外界能量（如热能）的作用下发生解离，这些热解离子会导致空气折射率发生变化，影响到激光的传播路径和光强分布，当空气中的热解离子浓度越高时，散射效果越明显。然后，通过测量散射光的光强，并将其与未经散射的激光光强进行比较。设未经散射的激光光强为I0，则光强变化量ΔI通过公式（2）计算：

其中，I表示散射后的激光光强。这个变化量是由于激光在通过含有热解离子的空气时发生散射造成的，当空气中的热解离子浓度增加时，激光散射效果增强，导致散射后的光强I增加，因此ΔI也会增大。通过测量散射光的光强并与未经散射的激光光强进行比较，可以定量得出空气中热解离子的浓度。热解离子浓度c通过式（3）计算：

式中，k为比例常数，取值范围0.2 ～0.5。式（3）表明，热解离子浓度c与光强变化量ΔI成正比，比例系数k反映空气对激光散射敏感度，k值越大，空气对激光散射的敏感度越高，即单位浓度的热解离子引起的散射光强变化越明显。

3 监测数据分析

采用“热解离子”探测技术，对绩溪抽水蓄能水电站中主变洞、电缆沟、主变压器室、电缆廊道、电缆层以及开关柜等关键区域，进行深入、详细的数据采集。通过对这些场景火险数据进行实时监测，能够及时发现异常并预警，确保电站的安全运行。下文将以绩溪抽水蓄能水电站主变压器室和电缆廊道为例，解析利用热解离子探测技术采集的大量现场火险数据，并对其进行详细分析。

1）绩溪抽水蓄能水电站主变压器室监测数据如表1 所示。

表1 主变压器室火灾监测数据

表1 监测数据来源于绩溪抽水蓄能水电站主变压器室一段时间内的热解离子监测变化。通过分析发现，这段时间内数据波动较大，大多数时间内的数值保持在四级预警阈值以下。

在10月3日11∶06至10月4 日08 ∶03 的时间段内，监测系统根据预设的四级预警阈值及持续时间（超过30 s）成功激活一次预警。进一步的实地调查揭示，此次预警事件是由现场施工活动触发的，归类为人为误操作。尽管预警系统展现了其迅速响应的能力，但此类情况突显了对监测数据进行精确校准和有效过滤的必要性，以减少误报的发生。实际应用表明，热解离子检测技术在抽水蓄能电站早期火灾监测中展现其准确性和适用性。监测数据精确地反映了现场离子浓度的动态变化，这进一步证实了该监测技术在抽水蓄能电站早期火灾探测中的有效性与实际应用价值。

2）绩溪抽水蓄能水电站电缆廊道监测数据如表2所示。

表2 电缆井道火灾监测数据

对绩溪抽水蓄能电站电缆廊道的监测数据分析可以看出，热解离子浓度在一定时间范围内波动较小，且所有监测数值均未超过一级预警阈值，远未触及四级阈值，据此未触发任何预警信号。这些数据反映了现场火灾安全状况处于良好水平，确保了电站的稳定运行和工作人员的人身安全。

4 小结

综上所述，本研究围绕采样管网敷设、云雾室处理、激光照射、监测数据分析四大关键环节，建立了一套针对性适用于绩溪抽水蓄能电站特定环境的早期火灾侦测与预警方案。该方案为电站在防火安全管理方面带来了革命性的技术支持，预期将显著提升电站的安全管理能力，并在抽水蓄能电站火灾监测预警领域提供宝贵的经验借鉴。