北极星智能电网在线讯:六氟化硫气体是各类电气设备中常用的绝缘和灭弧介质。电网企业十分重视对六氟化硫气体的管理。在室内变电站、地下管廊等密闭空间中，六氟化硫若泄漏，可能会影响人身安全。为此，安徽电科院开发了专用的气体泄漏智能监测与环保处置机器人，实现了六氟化硫泄漏早期预警、精确定位、应急回收。
10月13日，由国网安徽省电力有限公司牵头国网江苏省电力有限公司、国网上海市电力公司共同完成的“密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测与应急处置关键技术研究”项目通过国家电网有限公司验收。
密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测与环保处置机器人是该项目的核心成果，由安徽电力科学研究院六氟化硫气体特性分析与净化处理技术实验室（电力设备油气介质状态评估与循环利用技术实验室）研发。应用该机器人，研发人员实现了六氟化硫气体泄漏早期预警、精确定位、应急回收。
研究高灵敏度红外多元光学检测技术
六氟化硫充气设备年漏气率要求不高于0.5%。户外的六氟化硫充气设备主要依靠人工使用相应仪器定期巡检。而在密闭空间中，六氟化硫泄漏可能会影响人身安全，需要更有效的监测手段。
“之前，密闭空间六氟化硫气体泄漏监测普遍采用分布式传感器。”实验室主任赵跃介绍。当六氟化硫气体扩散到传感器安装处并达到一定浓度时，传感器会响应。传感器安装的位置、泄漏气体的扩散速度和浓度都会影响监测数据的质量。且传感器存在反应滞后、灵敏度不足等问题，又易老化、使用寿命短。针对这些问题，实验室成员充分调研，开展密闭空间中六氟化硫气体扩散特征研究，于2021年启动“密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测与应急处置关键技术研究”项目。
为了提升六氟化硫气体监测灵敏性，实验室攻关团队选择了红外光谱检测技术。“六氟化硫气体泄漏时是有红外辐射的。红外光谱检测技术可满足远距离监测、高灵敏性的要求，但大气环境和噪声辐射又会影响光谱检测，所以我们先要解决这些问题。”赵跃说。
攻关团队采集六氟化硫气体红外多谱段特征光谱，研究大气环境对光谱特征检测的干扰特性，提出了红外光谱信噪比增强和光谱辐射校正方法，利用多元回归分析法建立六氟化硫气体多元回归校正模型，制造多元光学滤光片，实现在密闭空间从大气复杂背景中识别微量六氟化硫气体的特征光谱。经过一年多的探索，远距离、高灵敏度六氟化硫气体红外多元光学检测技术初步形成。
搭建气体成像监测系统
攻关团队还需要监测六氟化硫气体扩散分布情况，为此建设了基于红外光谱原理的泄漏气体成像监测系统。
“我们通过光学相机辅助采集可见光图像，研究六氟化硫气体宽视场可视化监测技术。”实验室副主任马凤翔介绍，“由于红外多元光学检测技术使用的红外光谱监测器与光学相机视场角及分辨率不同，且空间位置也有不同，我们先对图像进行几何校正处理，然后匹配同一场景红外光谱检测识别图像和可见光图像，确保不同距离下气体成像监测的准确性。”
监测到六氟化硫气体后需要精准定位泄漏点。攻关团队开发了场景扫描装置，通过图像拼接技术与多元信息融合技术建立精确定位方法，使泄漏气体成像监测系统不仅能及时显示六氟化硫气体扩散情况，还能准确定位泄漏点。
2022年10月，攻关团队研发出具备自主创建地图、导航和智能巡检功能的密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测机器人。机器人搭载红外多元光学检测和泄漏气体成像监测系统，可在密闭空间内监测六氟化硫气体、定位泄漏点，并传输成像数据。
今年6月初，密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测机器人在1000千伏特高压苏通GIL管廊应用，用16小时完成了长达5.8千米的管廊检测，在保证检测质量的同时实现了机器代人。
应急处置技术满足现场应用需要
监测到密闭空间六氟化硫气体泄漏并精准定位后，回收并处理六氟化硫气体是下一步需要解决的问题。
“我们将小型气体回收系统搭载在机器人上，移动回收密闭空间常发性微量泄漏气体以及大体量泄漏处理后的残留气体。”赵跃说。攻关团队建立了密闭空间抗干扰无线通信链路，根据设备特性制订六氟化硫气体泄漏报警阈值和应急处置阈值，形成气体泄漏监测、泄漏点定位和环保处置一体化联动系统，研发出密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测与环保处置机器人。机器人可在10秒内自主启动应急处置方案，处理六氟化硫气体。
针对不同情况下泄漏的六氟化硫气体，处理工艺有所不同。机器人会自主识别泄漏情况，遇到微量气体时，启动原位回收；遇到设备故障引发的气体大面积泄漏时，会发出信号，配合回收处理装置进行处理。
攻关团队以低浓度六氟化硫分离提纯技术和有毒有害气体环保处理技术为基础，提出了多级复合式过滤吸附工艺。该工艺回收速度可达到每小时45.4立方米，突破了混合气体中大体量低浓度六氟化硫气体高效分离技术难题，实现快速回收六氟化硫气体。
目前，密闭空间六氟化硫气体泄漏智能监测与环保处置机器人已通过第三方测试，对气体微量泄漏识别准确率高于90%，直线监测距离大于30米，泄漏点定位精度小于1米，回收处理联动时间低于10秒。相关技术满足现场应用需求。
