基于非放射性氧同位素示踪法的SF6分解气体形成机理及放电模式识别的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51477162
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    95.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0705.高电压与放电
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Sulfur hexafluoride (SF6) is one of the most commonly used insulating mediums in high-voltage electrical equipment. Due to the poor manufacturing process, the residual particles and other internal defects, discharge faults show very high percentage in overall insulation faults. SF6 will decompose in the presence of water vapor and oxygen under electrical discharge, producing various gaseous by-products. Therefore, the SF6 decomposition method, i.e. analyzing the relationship between SF6 gaseous by-products and insulated faults, has been used as one of the most important criteria to diagnosis the insulation faults in recent years. It is shown that, for SF6 decomposition method, there is a big gap between experimental study and practical application. As a result, in this project, the Oxygen isotope tracer method is proposed as the key experimental tool, to trace back SF6 primary by-products and to analyze the oxidation mechanisms of SF6 in different electrical discharges, such as corona discharge, spark discharge and surface discharge, etc. Then, based on the trace of SF6 primary by-products under various discharge experimental conditions, the SF6 gaseous by-product formation mechanisms will be discussed. By finding the mapping between experimental macroscopic variables and microscopic variables, this project will establish the models of SF6 gaseous by-products where the unified microscopic physical quantities are regarded as the independent variables, to predict variations of SF6 gaseous by-products. Finally, according to the above study, the related rules and methods will be proposed to recognize the discharge patterns and to determine the severity of discharge faults, which can provide the theoretical basis and criterion for the discharge fault identification and online monitoring, to realize the purpose of fault diagnosis and early fault warning in SF6 insulated electrical equipment.
SF6分解气体法可通过检测SF6分解形成的特征气体及时发现内在潜伏性威胁并识别绝缘故障,得到了广泛关注。本项目利用非放射的氧18稳定同位素的标记物,通过氧同位素示踪实验,以半定量的方式探讨放电条件下SF6的氧化机理,建立可脱离实验环境的规整化放电模式识别的规则,为实际设备的在线监测和故障诊断提供理论依据和实用化判据。其中,在电晕放电、火花放电和沿面放电等故障的模拟中,采用微量注入含氧18同位素的水分或氧气的方法定量追溯SF6初级产物的积累和转化过程是重要的实验研究手段;宏观检测量与微观量的映射关系是剥离宏观实验条件的影响体现放电本质特征的关键;SF6分解气体的统一微观量建模是理解分解物在微观层面变化本源的必要条件;规整化放电模式识别规则和方法的确立是推动SF6气体分解法发展的根本,也是本项目的最终目的。

结项摘要

SF6 分解气体法可通过检测SF6 分解形成的特征气体及时发现内在潜伏性威胁并识别绝缘故障,得到了广泛关注。本项目利用非放射的氧18 稳定同位素的标记物,通过注入同位素水和氧气的方式,实施了电晕放电、火花放电和沿面放电等放电实验。利用氧同位素示踪法对比分析了三类放电下的分解产物及其特性,分析了主要气体分解物的含量、生成速率、比值等随施加电压、放电强度、微水和微氧等的变化规律;根据SF6的分解特征,推演了主要分解产物的形成机理。在实验结果的基础上,根据不同放电类型下特征分解产物的形成原因及其含量比值差异,提出了特征分解产物、特征对等模式识别指标,用以放电类型和放电强度等。结合模式识别和支持向量机理论,提取了含量比值(SOF2+SO2)/SO2F2、CO2/CF4和SO2F2/CO2和(SOF2+SO2)/CF4作为特征量,对电晕放电、火花放电、沿面放电以及放电强度等,进行了有效识别。本项目的主要研究成果有(1)提出了有别于以往文献的微水和微氧条件下SO2F2的生成机制;(2)提出放电程度的表征量,可表示电晕放电下辉光区电场的畸变程度;(3)提出了放电模式识别的分解气体特征对;(4)提出了分解气体的特征量组,可有效识别放电故障。此外,在实验与检测过程中,由于部分SF6重要分解气体无法用传统方法检测。为此,我们自主研发了用于检测SF6分解气体的光声光谱仪,与气相色谱-质谱技术联合,可检测多种特征分解气体,如SO2F2、SO2、SOF2、CS2、CO2、CO、CF4、H2S等;所研制的光声光谱仪,其SF6各分解气体的检测限均低于3μL/L,并获得中国计量科学研究院的检测证书。下一步拟与相关电力企业进行深入合作,开展检测仪器的示范应用和推广工作。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(3)
专利数量(2)
SF6 gas decomposition analysis under point-to-plane 50 Hz AC corona discharge
点对面50 Hz交流电晕放电下SF6气体分解分析
  • DOI:
    10.1109/tdei.2015.7076778
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    IEEE Trans on Dielectric and Electrical Insulation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩冬;林涛;张国强;Yilu Liu
  • 通讯作者:
    Yilu Liu
Formation Characteristics of SF6 Decomposition under Partial Discharge Induced by Metal Protrusions with Varying Degrees of Severity
不同严重程度金属突起局部放电下SF6分解形成特征
  • DOI:
    10.1080/15325008.2014.956949
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Electric Power Components and Systems
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Lin Tao;Han Dong;Zhang Guoqiang;Liu Yilu
  • 通讯作者:
    Liu Yilu
AC insulation property of fluorocarbon in thermal induced two-phase flow by self-heating electrode
自热电极热致两相流中氟碳化合物的交流绝缘性能
  • DOI:
    10.1109/tdei.2018.006709
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wenhao Niu;Guoqiang Zhang;Tao Lin;Kang Li;Adrian Traian Plesca;Dong Han
  • 通讯作者:
    Dong Han
基于氧同位素示踪法的电晕放电中 H2O 和O2 对SF6 分解气体形成的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电工技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵明月;林涛;颜湘莲;韩冬;张国强
  • 通讯作者:
    张国强
Influence of Trace O2 on SF6 Decomposition Characteristics under Partial Discharge based on Oxygen Isotope Tracer
基于氧同位素示踪法微量O2对局部放电下SF6分解特性的影响
  • DOI:
    10.1109/tdei.2017.006090
  • 发表时间:
    2017-06-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON DIELECTRICS AND ELECTRICAL INSULATION
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Lin, Tao;Han, Dong;Liu, Dongming
  • 通讯作者:
    Liu, Dongming

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重中之“重”——具身视角下重的体验与表征
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    10.3724/sp.j.1042.2014.00918
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    2014-06
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    叶浩生
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    韩冬
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    马玉玲
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张国强
基于区块链技术的智能配售电交易平台架构设计
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  • 发表时间:
    2019
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    --
  • 作者:
    韩冬;张程正浩;孙伟卿;张巍;杨文威;肖敏
  • 通讯作者:
    肖敏

其他文献

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韩冬的其他基金

持续局部放电下含碳类SF6替代介质的化学沉积物形成机理及抑制优化策略的研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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