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公开(公告)号：CN110726785B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201911020480.7
申请日：2019-10-25
申请人： 陕西师范大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于GC‑Q‑ToF‑MS分析SF6中痕量永久性气体的方法，采用GasPro气相色谱柱结合高分辨率飞行时间质谱对高浓度SF6中8种痕量气体CF4、CO2、C2F6、COS、C3F8、SO2F2、CS2、SO2进行先分离后检测，根据各个气体的浓度与对应的二级质谱特征离子CF4+、CO2+、C2F5+、COS+、C3F7+、SO2F2+、CS2+、SO2+的信号的积分值之间的线性关系，实现8种痕量气体的定性和定量检测。本发明方法定性及定量准确、可靠，灵敏度高、检出限低，有望成为分析多种微量永久性气体混合物的标准方法。本发明还可直接用于SF6高压断路器中8种痕量永久性气体的准确定性和定量分析，并进一步推断电力设备的故障类型，为SF6高压电力设备运行标准监测方法提供参考。
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公开(公告)号：CN109900831A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910270997.5
申请日：2019-04-04
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 陕西师范大学 , 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种高浓度气体中微量CO和CO2的定量分析方法，通过在线监测高浓度气体在色谱分离柱后的洗脱窗口并结合双位阀阀位转换可以实现对高浓度气体切割程序及时且简易的调整，解决了色谱柱常年使用后高浓度气体洗脱窗口的不易确定带来的弊端；通过用顺吹代替反吹也提高了微量气体分析的重复性。这个流程非常适合于高浓度氯化氢、氯气及六氟化硫等这些对GC的某些色谱柱、或在线反应柱、或检测器有损害的样品，既适用于实验室分析，也适用于工业流程分析。
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公开(公告)号：CN109900831B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910270997.5
申请日：2019-04-04
申请人： 陕西师范大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种高浓度气体中微量CO和CO2的定量分析方法，通过在线监测高浓度气体在色谱分离柱后的洗脱窗口并结合双位阀阀位转换可以实现对高浓度气体切割程序及时且简易的调整，解决了色谱柱常年使用后高浓度气体洗脱窗口的不易确定带来的弊端；通过用顺吹代替反吹也提高了微量气体分析的重复性。这个流程非常适合于高浓度氯化氢、氯气及六氟化硫等这些对GC的某些色谱柱、或在线反应柱、或检测器有损害的样品，既适用于实验室分析，也适用于工业流程分析。
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公开(公告)号：CN110726785A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911020480.7
申请日：2019-10-25
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 陕西师范大学 , 西安交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于GC-Q-ToF-MS分析SF6中痕量永久性气体的方法，采用GasPro气相色谱柱结合高分辨率飞行时间质谱对高浓度SF6中8种痕量气体CF4、CO2、C2F6、COS、C3F8、SO2F2、CS2、SO2进行先分离后检测，根据各个气体的浓度与对应的二级质谱特征离子CF4+、CO2+、C2F5+、COS+、C3F7+、SO2F2+、CS2+、SO2+的信号的积分值之间的线性关系，实现8种痕量气体的定性和定量检测。本发明方法定性及定量准确、可靠，灵敏度高、检出限低，有望成为分析多种微量永久性气体混合物的标准方法。本发明还可直接用于SF6高压断路器中8种痕量永久性气体的准确定性和定量分析，并进一步推断电力设备的故障类型，为SF6高压电力设备运行标准监测方法提供参考。
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公开(公告)号：CN112420136B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011359734.0
申请日：2020-11-27
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G16C20/70 , G16C20/30 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明一种六氟化硫高压设备潜伏性故障溯源的方法，先检测设备腔体内的各个微量气体浓度，形成标准化的指标数据，通过聚类分析进行归类将微量气体分为10类，分析归类后的微量气体与聚类分析前的变量之间的关联程度，将气体分为5类，最后对标准化的指标数据进行统计检验，得到每种气体的临限浓度，H2或CH4超过临限浓度为侵入型，CF4、C2F6、CS2或C3F8超过临限浓度为普通碳型，CO2、SO2F2、SO2、COS或CO超过临限浓度为严重碳型，H2S超过临限浓度为介质型，CS2超过临限浓度为混合型；超过临限浓度的气体包含5类微量气体的两类以上时为对应故障类型的叠加。
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公开(公告)号：CN112420136A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011359734.0
申请日：2020-11-27
申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明一种六氟化硫高压设备潜伏性故障溯源的方法，先检测设备腔体内的各个微量气体浓度，形成标准化的指标数据，通过聚类分析进行归类将微量气体分为10类，分析归类后的微量气体与聚类分析前的变量之间的关联程度，将气体分为5类，最后对标准化的指标数据进行统计检验，得到每种气体的临限浓度，H2或CH4超过临限浓度为侵入型，CF4、C2F6、CS2或C3F8超过临限浓度为普通碳型，CO2、SO2F2、SO2、COS或CO超过临限浓度为严重碳型，H2S超过临限浓度为介质型，CS2超过临限浓度为混合型；超过临限浓度的气体包含5类微量气体的两类以上时为对应故障类型的叠加。
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