基于激光吸收光谱的SF 6 /N 2 混合气分解产物同时检测
发布时间:2021-10-31 11:54
针对SF6分解气中H2S、CO、HF等3种气体进行在线监测,研制基于激光吸收光谱的SF6分解气在线监测装置,提出采用时分复用的方案实现多组分气体同时测量,对激光器的波长参数进行分析并测试。针对近红外波段CO和H2S气体吸收谱线弱的问题,提出独立放大电路方案,研制样机并通入混合组分气体进行验证。根据获得二次谐波曲线和浓度随时间变化曲线表明,该系统目前可以实现的检测限为CO 10 ppm,H2S 4 ppm,HF 1 ppm,可以满足高灵敏度SF6分解气在线监测和故障预警需求。
【文章来源】:仪表技术与传感器. 2020,(09)北大核心CSCD
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
基于激光吸收光谱的多组分气体检测系统
吸收气室分别充入不同浓度的标准物质,其中H2S和CO分别为H2S/SF6混合气,CO/SF6混合气,而HF气体与SF6存在反应,因此配比标准物质采用HF/N2混合气(二级标准物)。实验得到HF、CO和H2S3气体的不同浓度下二次谐波曲线如图4所示,根据波峰波谷差值来标定气体浓度。图4中,1 ppm=10-6。图4中横坐标为一个锯齿波调制范围内的信号采集点数。可以看出,同样100 ppm的气体,HF的二次谐波曲线峰值最高,为18 000 mV ,而CO和H2S的二次谐波信号幅度较低,分别为800 mV和600 mV,差了2个数量级,而且硫化氢信号的基线波动较大。这是因为所选上述3种气体的特征峰吸收系数不同导致。
图4中横坐标为一个锯齿波调制范围内的信号采集点数。可以看出,同样100 ppm的气体,HF的二次谐波曲线峰值最高,为18 000 mV ,而CO和H2S的二次谐波信号幅度较低,分别为800 mV和600 mV,差了2个数量级,而且硫化氢信号的基线波动较大。这是因为所选上述3种气体的特征峰吸收系数不同导致。研制的SF6/N2混合气分解气组分多参量综合检测系统样机的各个参量的显示界面如图5所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]便携式SF6电气设备混合气体浓度检测系统的研究[J]. 曲宝军,范增华,李学伟,李洪强. 仪表技术与传感器. 2018(07)
[2]基于TDLAS技术的在线多组分气体浓度检测系统[J]. 孙灵芳,于洪. 仪表技术与传感器. 2017(03)
[3]SF6分解特性及分解产物检测方法研究进展[J]. 李臻,周舟,龚尚昆,冯兵,何铁祥,万涛. 广东电力. 2016(05)
[4]基于CRDS的SF6电气设备分解产物检测技术[J]. 张潮海,史会轩,覃兆宇,刘晓波,潘哲哲. 南方电网技术. 2016(05)
[5]基于光声光谱的SF6分解组份在线监测装置[J]. 张英,余鹏程,李军卫,张晓星. 武汉大学学报(工学版). 2016(01)
[6]利用可调谐半导体激光吸收光谱法同时在线监测多组分气体浓度[J]. 张志荣,夏滑,董凤忠,庞涛,吴边. 光学精密工程. 2013(11)
本文编号:3468086
【文章来源】:仪表技术与传感器. 2020,(09)北大核心CSCD
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
基于激光吸收光谱的多组分气体检测系统
吸收气室分别充入不同浓度的标准物质,其中H2S和CO分别为H2S/SF6混合气,CO/SF6混合气,而HF气体与SF6存在反应,因此配比标准物质采用HF/N2混合气(二级标准物)。实验得到HF、CO和H2S3气体的不同浓度下二次谐波曲线如图4所示,根据波峰波谷差值来标定气体浓度。图4中,1 ppm=10-6。图4中横坐标为一个锯齿波调制范围内的信号采集点数。可以看出,同样100 ppm的气体,HF的二次谐波曲线峰值最高,为18 000 mV ,而CO和H2S的二次谐波信号幅度较低,分别为800 mV和600 mV,差了2个数量级,而且硫化氢信号的基线波动较大。这是因为所选上述3种气体的特征峰吸收系数不同导致。
图4中横坐标为一个锯齿波调制范围内的信号采集点数。可以看出,同样100 ppm的气体,HF的二次谐波曲线峰值最高,为18 000 mV ,而CO和H2S的二次谐波信号幅度较低,分别为800 mV和600 mV,差了2个数量级,而且硫化氢信号的基线波动较大。这是因为所选上述3种气体的特征峰吸收系数不同导致。研制的SF6/N2混合气分解气组分多参量综合检测系统样机的各个参量的显示界面如图5所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]便携式SF6电气设备混合气体浓度检测系统的研究[J]. 曲宝军,范增华,李学伟,李洪强. 仪表技术与传感器. 2018(07)
[2]基于TDLAS技术的在线多组分气体浓度检测系统[J]. 孙灵芳,于洪. 仪表技术与传感器. 2017(03)
[3]SF6分解特性及分解产物检测方法研究进展[J]. 李臻,周舟,龚尚昆,冯兵,何铁祥,万涛. 广东电力. 2016(05)
[4]基于CRDS的SF6电气设备分解产物检测技术[J]. 张潮海,史会轩,覃兆宇,刘晓波,潘哲哲. 南方电网技术. 2016(05)
[5]基于光声光谱的SF6分解组份在线监测装置[J]. 张英,余鹏程,李军卫,张晓星. 武汉大学学报(工学版). 2016(01)
[6]利用可调谐半导体激光吸收光谱法同时在线监测多组分气体浓度[J]. 张志荣,夏滑,董凤忠,庞涛,吴边. 光学精密工程. 2013(11)
本文编号:3468086
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