CN102967696A - 一种直流输电换流变油中气体预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种直流输电换流变油中气体预测方法，步骤是：1、换流变油中气体预测方法的参数获取：换流变油中气体参数、换流变运行参数、换流变基本信息参数；2、换流变油中气体预测方法：形成换流变油中气体预测方法的换流变特征量矩阵和基础样本数据库；待预测的换流变油中气体的相似样本确定；换流变油中气体的初始预测；换流变油中气体的预测方法的参数优化；换流变油中气体的预测结果。本发明可预测直流输电换流变油中气体趋势，可可结合三比值、大卫三角等方法进行故障诊断。有效及时的确定换流变故障，同时及时指导运行单位进行换流变停运、继续运行、带电测试、加强巡视、故障诊断、返厂大修、现场检修等决策制定。

Description

一种直流输电换流变油中气体预测方法

技术领域

本发明涉及长距离大容量直流输电技术领域，特别是一种直流输电换流变油中气体预测方法。

背景技术

我国东西部经济和能源分布不均，高压输电技术应用于长距离大容量的电力工程。然而较传统使用的交流输电技术而言，对于东西部长距离输电工程，直流输电技术的优点：1）相同截面的导线能够输送更大的功率且有功损耗小；2）直流输送线路结构简单；3）每根导线可独立回路运行且可采用大地或海水作回路；4）系统不存在充电功率、充电电流或集肤效应；5）可以联络两个不同频率的交流系统，联络线上的功率易于控制。因此直流输电技术已广泛应用于向上、云广、洛扎渡等直流输电工程。然而直流系统的稳定性对输电可靠性起着决定性的作用，其依赖于直流输电所采用的直流电气设备，其中换流变作为直流输电整流/逆变侧的重要电气设备的安全性尤为重要。

目前，探测换流变状态的方式有厂家出厂试验、工程投运前的现场交接试验、系统调试试验、年度预防性试验、带线测试数据、日常的设备巡视及设备缺陷事故的历史资料。其中换流变投运后的油中气体能够反映其过热、放电等故障类型，能够有效进行定期采用数据进行分析，确定换流变目前状态是否良好。然而目前进行换流变的油中气体分析方式一种是定期带电取油养后在实验室进行分析，另一种是在换流变上安装换流变油中气体的在线监测装置。因此采样频率和分析判据完全依赖于GB/T 7252(变压器油中溶解气体分析和判断导则)和GB50150(电气装置安装工程电气设备交接试验标准)。上述GB/T 7252和GB50150规定的时间比较粗糙，未能根据设备状态和分析结果有效的指导进行换流变状态的跟踪，从而不能有效及时的发现换流变故障，同时不能及时指导运行单位进行换流变停运、继续运行、带电测试、加强巡视、故障诊断、返厂大修、现场检修等决策制定。因此本发明申请针对现有方法存在的不足，开展直流输电换流变油中气体预测，提高换流变状态评估和有效指导决策制定，从而提高了换流变运行可靠率，保障了直流系统的安全稳定性，为能源供给提供可靠的电力通道，促进了国民经济的持续稳定的发展。

发明内容

本发明的目的在于克服现有直流输电换流变油中气体分析未能有效及时的发现换流变故障，同时不能及时指导运行单位进行换流变停运、继续运行、带电测试、加强巡视、故障诊断、返厂大修、现场检修等决策制定的技术问题，提供一种直流输电换流变油中气体预测方法。

为实现以上目的，本发明采取了以下的技术方案：一种直流输电换流变油中气体预测方法，包括如下步骤：

S1、参数获取：采用换流变油中气体参数分析的色谱仪获取换流变油中气体参数，采用电压互感器、电流互感器，油温表、温湿度计获取换流变运行参数，通过读取换流变铭牌获取换流变基本信息参数；

本发明中的换流变油中气体参数包含氢气H₂、甲烷CH₄、乙烯C₂H₄、乙烷C₂H₆、乙炔C₂H₂、一氧化碳CO、二氧化碳CO₂、总烃；

所述换流变运行参数包括换流变运行电压有效值、电流有效值、顶层油温、大气湿度、大气温度；

所述换流变基本信息参数包括换流变型号、额定容量、额定电压、调压比、冷却方式、电压档距。

S2,形成换流变特征量矩阵和基础样本数据库：将换流变油中气体参数、换流变运行参数、换流变基本信息参数形成换流变特征量矩阵K和基础样本数据库；

所述换流变特征量矩阵K是一个N×11的矩阵，其中N为换流变的数量，第一列为换流变型号，第二列为额定容量、第三列为额定电压、第四列为调压比、第五列为冷却方式、第六列为电压档距，第七列为换流变运行电压有效值、第八列为电流有效值、第九列为顶层油温、第十列为大气湿度、第十一列为大气温度；

所述基础样本数据库是一个由N个M×8的数据表组成，其中N为换流变的数量；M为数据表的总行数，表示换流变油中气体测量的次数，每一行取值为测量时间；数据表的第一列为氢气H₂、第二列为甲烷CH₄、第三列为乙烯C₂H₄、第四列为乙烷C₂H₆、第五列为乙炔C₂H₂、第六列为一氧化碳CO、第七列为二氧化碳CO₂、第八列为总烃。

S3，确定待预测的换流变油中气体的相似样本矩阵J

根据待预测的换流变油中气体的换流变运行参数和换流变基本信息参数，形成待预测的换流变的换流变特征量向量P；

换流变特征量矩阵K和换流变特征量向量P进行计算并形成隶属度矩阵U，其大小为N×C,C为换流变特征量矩阵和换流变特征量向量进行分类的数量，且C小于N；同时结合基础样本数据库，形成所述相似样本矩阵J,其大小为A×8,A为相似样本的总数量；其中隶属度矩阵U的单个元素u_ij表示单个样本隶属于类别的度，其计算式如（1）；

$u_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{\underset{k=1}{\overset{C}{\mathrm{\Σ}}}{(d_{\mathrm{ji}}^2/d_{\mathrm{jk}}^2)}^{2/(m-1)}}$

$j=\mathrm{1,2},...,N---\left(1\right)$

$i=\mathrm{1,2},...,C$

（1）式中m为加权指数，为换流变特征量矩阵K的第j行数据K_j×11或换流变特征量向量P与第i类聚类原型p_i之间距离，其计算式如（2）式；

$d_{\mathrm{ij}}^2={\left|\right|N_j-p_i\left|\right|}_A=$

${(N_j-p_i)}^{T}A(N_j-p_i)$ （2）

$p_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left[u_i\left(N_j\right)\right]}^m{N}_j/\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left[u_i\left(N_j\right)\right]}^m$

$j=\mathrm{1,2},...,N+1$

（2）式中N_j为换流变特征量矩阵K的第j行数据K_j×11或换流变特征量向量P；

所述换流变特征量向量P的大小为十一，第一列为待预测的换流变型号，第二列为额定容量、第三列为额定电压、第四列为调压比、第五列为冷却方式、第六列为电压档距，第七列为`待预测的换流变运行电压有效值、第八列为电流有效值、第九列为顶层油温、第十列为大气湿度、第十一列为大气温度。

矩阵J的第一列为氢气H₂、第二列为甲烷CH₄、第三列为乙烯C₂H₄、第四列为乙烷C₂H₆、第五列为乙炔C₂H₂、第六列为一氧化碳CO、第七列为二氧化碳CO₂、第八列为总烃。

S4，换流变油中气体的初始预测

根据所述相似样本矩阵J，形成最小二乘支持向量机的参数方程组如式（3）；

$\left[\begin{array}{cc}{B+\mathrm{\γ}}^{-1}I& e_1\\ e_1^T& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}a\\ b\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}y\\ 0\end{array}\right]---\left(3\right)$

式中y=[y₁ y₂ L y₈]为待预测的换流变油中气体向量；

a=[_a1 a₂ L a₈]为最小二乘支持向量机的未知尺度因子；

e₁=[1 1 L 1]和I分别为已知的单位向量和矩阵；

γ为平衡置信度；B_ij=k(x_i,x_j)为核函数，采用具有平移和伸缩正交性的Littlewood-paley小波作为最小支持向量机的核函数，其表达式如式（4）。

$k(x_i,x_j)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Π}}}\frac{\sin (2\mathrm{\π}(x_i\left(i\right)-x_j\left(i\right))/a)}{\mathrm{\π}(x_i\left(i\right)-x_j\left(i\right))}$ （4）

$-\frac{\sin (\mathrm{\π}(x_i\left(i\right)-x_j\left(i\right))/a)}{\mathrm{\π}(x_i\left(i\right)-x_j\left(i\right))}$

S5，换流变油中气体的预测方法的参数优化

a）参数设置：换流变油中气体的初始预测需要优化参数为平衡置信度γ和尺度因子a，设维数D＝2，粒子数m＝24，每个粒子个体最优解的初始向量u_i＝[γ,a]，并初始化粒子对自身记忆的依赖程度c₁，粒子群体中的其他粒子对粒子本身的影响c₂及惯性权重系数ω的取值范围；

b)评价各粒子的适应度：将相似样本矩阵J代入样本均方差为适应度函数（式（5））进行评价；

$F={\left[\frac{1}{A}\underset{i=1}{\overset{A}{\mathrm{\Σ}}}{(y\left(J_i\right)-y_i)}^2\right]}^{0.5}---\left(5\right)$

式中J_i为相似样本J的第i个样本，y_i为待预测的换流变油中气体向量y的第i个分量，F为样本均方差为适应度；

c)确定单个粒子和粒子群体的极值：比较当前单个粒子的适应度优于上一代粒子的适应度，则令当前粒子极值等于p_i值,如果在整个群体中,其余某个粒子的适应度好于当前粒子的最优值,则令该粒子值等于p_w值；

d)将上述更新后的单个粒子p_i值和整个群体的p_w值代入式（6）和式（7），得到新一代粒子的速度和位置向量

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i^{k+1}=\mathrm{\η}[{\mathrm{\ωv}}_i^k+c_1{r}_1(p_i-u_i^k)+c_2{r}_2(p_w-u_i^k)]\\ \mathrm{\η}=\frac{2}{|2-c_1-c_2-\sqrt{{(c_1+c_2)}^2-4(c_1+c_2)}}\end{array}\right.---\left(6\right)$

$u_i^{k+1}=u_i^k+v_i---\left(7\right)$

e)结果输出：若当前迭代次数达到了预先设定的最大次数或最小目标误差，则将换流变油中气体的初始预测的γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a的优化最终值输出，否则转到步骤a）继续优化计算直到迭代停止；

S6，换流变油中气体的预测结果

当换流变油中气体的初始预测结果超过最大迭代次数D时，暂时停止进行换流变油中气体的初始预测，转而进行换流变油中气体的预测方法的参数优化，将其输出优化参数重置换流变油中气体的初始预测的γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a，再进行换流变油中气体的初始预测计算，直到计算误差ε满足要求，输出换流变油中气体的预测结果y如式（8）；

$y=\underset{i=1}{\overset{A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}k(p,J_i)+b---\left(8\right)$

将换流变油中气体的预测结果y分别计算乙炔C₂H₂与乙烯C₂H₄的比值（C₂H₂／C₂H₄），甲烷CH₄与氢气H₂的比值（CH₄／H₂），乙烯C₂H₄与乙烷C₂H₆的比值（C₂H₄／C₂H₆），结合表1第一列的气体比值范围，确定比值范围的编码，最后根据表2的编码组合预测换流变故障类型，同时开展决策制定。

表1气体比值的编码表

表2气体比值的换流变故障及决策制定

本发明与现有技术相比，具有如下优点：可有效及时的预测换流变故障，同时及时指导运行单位进行换流变停运、继续运行、带电测试、加强巡视、故障诊断、返厂大修、现场检修等决策制定。

附图说明

图1是本发明的系统流程示意图；

图2是换流变油中气体的预测方法的参数优化流程图；

图3是换流变油中气体的预测结果的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。

实施例:

请参阅图1所示，为进一步说明本发明的特点，本实施例通过具体的实例来计算如下：换流变油中气体预测方法的参数获取包括换流变油中气体参数分析的色谱仪，换流变运行参数测量的电压互感器、电流互感器，油温表、温湿度计，换流变基本信息参数。其中换流变油中气体参数分析的色谱仪，换流变运行参数测量的电压互感器、电流互感器，油温表、温湿度计，为市售产品。换流变油中气体参数分析的色谱仪采用上海灵华仪器有限公司的型号GC9890E,换流变运行参数测量的电压互感器采用河南平高东芝高压开关有限公司的型号26—1E—7980111、电流互感器采用河南平高东芝高压开关有限公司的型号LVQBT-500，油温表采用杰韦弗的ZWH-3型、温湿度计采用亿杰仪表有限公司的Blue Gizmo数字温湿度计，换流变基本信息参数可以直接读取换流变的铭牌参数。方法步骤如下：

1、换流变油中气体预测方法的参数获取：通过型号GC9890E色谱仪分析换流变油中气体参数如表1

表1：换流变油中气体参数

测量项目	值（ΜL/L）
		氢气（H2）	206.11
甲烷CH4	10.05
		乙烯C2H4	0.61
乙烷C2H6	2.29
		乙炔C2H2	1.00
一氧化碳CO	213.92
		二氧化碳CO2	2928.28
总烃	12.95

分别采用河南平高东芝高压开关有限公司的型号26—1E—7980111、型号LVQBT-500，杰韦弗的ZWH-3型、亿杰仪表有限公司的Blue Gizmo数字温湿度计测量换流变运行参数测量如表2；

表2：换流变运行参数

测量项目	值
		电压有效值	230kV
电流有效值	650A
		顶层油温	86℃
大气湿度	45.2%
		大气温度	32℃

直接读取换流变的铭牌参数获取换流变基本信息参数如表3；

测量项目	值
		换流变型号	EFPH8554
额定容量	354网/177Y/177△MVA
		额定电压	230/3208.6/3208.6kV
调压比	16%~-6%
		冷却方式	强油循环风冷
电压档距	1%

2、换流变油中气体预测方法

1）形成换流变油中气体预测方法的换流变特征量矩阵K和基础样本数据库：

将换流变油中气体参数、换流变运行参数、换流变基本信息参数形成100×11的换流变特征量矩阵K和100个70×8的数据表；

$K=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{EFPH}8554& 354& L& 32\\ M& M& L& L\\ M& M& L& M\\ \mathrm{EFPH}8557& 297& L& 40\end{array}\right]$

换流变EFPH8554至EFPH8557的100个70×8的数据表如下：

2）待预测的换流变油中气体的相似样本确定

根据待预测的换流变油中气体的换流变运行参数和换流变基本信息参数，形成待预测的换流变的换流变特征量向量p，其大小为11；

p=[ODFPS-250000/500 250 L 39]

根据换流变特征量矩阵和换流变特征量向量进行计算并形成隶属度矩阵U,其大小为100×15,其中15表示将换流变特征量矩阵和换流变特征量向量进行分类的数量；

$U=\left[\begin{array}{cccc}0& 0.03& L& 0.4\\ M& M& L& M\\ M& M& L& M\\ 0& 0.13& L& 0.4\end{array}\right]$

因此结合基础样本数据库，确定了待预测的换流变油中气体的相似样本矩阵J,其大小为1500×8，1500为相似样本的总数量;

$J=\left[\begin{array}{cccc}82.51& 81.14& L& 0.34\\ M& M& L& M\\ M& M& L& M\\ 44.33& 152.3& L& 0.14\end{array}\right]$

3）换流变油中气体的初始预测

根据上述待预测的换流变油中气体的相似样本J，结构风险最小化原则设计的一种统计学习理论，形成最小二乘支持向量机的参数方程组；

$\left[\begin{array}{cccc}0.835& 0.564& L& 1\\ M& M& M& 1\\ M& M& M& M\\ 1& 1& 1& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{a}_1\\ M\\ M\\ b\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ M\\ M\\ 0\end{array}\right]$

4)换流变油中气体的预测方法的参数优化

换流变油中气体的初始预测的性能依赖于γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a的选取。采用粒子群算法计算最优参数值，该方法是24个粒子组成一个2维群体搜索空间,粒子i具有一定的速度v_i在搜索空间中飞行,粒子的初始位置为一组随机向量u_i以及同伴的飞行经验，并根据单个粒子和整个群体目前的最佳位置动态地调整其自身的飞行状态，从而判断出目前的状态是否处于最佳位置，实现换流变油中气体的预测方法的参数优化。因此本发明采用粒子群算法计算最优参数值。获得优化参数与适应度的关系如下；

尺度因子1	…	γ平衡置信度	迭代步骤
				0.5	…	0.75	10.5
…	…	…	…
				0.39	…	0.5	8.7×10-4

5）换流变油中气体的预测结果

当换流变油中气体的初始预测结果超过最大迭代次数D（D=50）时，暂时停止进行换流变油中气体的初始预测，转而进行步骤4)即换流变油中气体的预测方法的参数优化，将其输出优化参数重置换流变油中气体的初始预测的γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a，再进行换流变油中气体的初始预测计算，直到计算误差ε（9×10^-5）满足要求，得到换流变油中气体的预测结果如下；

效果分析：通过进行预测结果与测量值比较，发现本发明方法较实际测量的值误差最大为甲烷13.95%，误差最小为乙烷1.00%。因此该方法进行换流变油中气体的预测精度可靠。

同时计算乙炔C₂H₂与乙烯C₂H₄的比值（C₂H₂／C₂H₄）为0.008，甲烷CH₄与氢气H₂的比值（CH₄／H₂）为2.9，乙烯C₂H₄与乙烷C₂H₆的比值（C₂H₄／C₂H₆）为3.2，结合表1第一列的气体比值范围，确定比值范围的编码为022，最后根据表2的编码组合022预测换流变故障类型为高温过热（高于700℃），同时开展决策制定为带电测试、加强巡视。

本实施例运用于：

1、±500kV直流输电输电换流变油中气体的预测；

2、±800kV直流输电输电换流变油中气体的预测；

3、110kV及以上交流变压器的油中气体的预测；

上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本案的专利范围中。

Claims (5)

1.一种直流输电换流变油中气体预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 

S1、参数获取：换流变油中气体参数、换流变运行参数、换流变基本信息参数； 

S2,形成换流变特征量矩阵和基础样本数据库：将换流变油中气体参数、换流变运行参数、换流变基本信息参数形成换流变特征量矩阵K和基础样本数据库； 

S3，确定待预测的换流变油中气体的相似样本矩阵J； 

根据待预测的换流变油中气体的换流变运行参数和换流变基本信息参数，形成待预测的换流变的换流变特征量向量P； 

换流变特征量矩阵K和换流变特征量向量P进行计算并形成隶属度矩阵U，其大小为N×C,C为换流变特征量矩阵和换流变特征量向量进行分类的数量，且C小于N；同时结合基础样本数据库，形成所述相似样本矩阵J,其大小为A×8,A为相似样本的总数量；其中隶属度矩阵U的单个元素u_ij表示单个样本隶属于类别的度，其计算式如（1）； 

（1）式中m为加权指数，

为换流变特征量矩阵K的第j行数据K_j×11或换流变特征量向量P与第i类聚类原型p_i之间距离，其计算式如（2）式； 

（2） 

（2）式中N_j为换流变特征量矩阵K的第j行数据K_j×11或换流变特征量向量P； 

S4，换流变油中气体的初始预测 

根据所述相似样本矩阵J，形成最小二乘支持向量机的参数方程组如式（3）； 

式中y=[y₁ y₂ L y₈]为待预测的换流变油中气体向量； 

a=[a₁ a₂ L a₈]为最小二乘支持向量机的未知尺度因子； 

e₁=[1 1 L 1]和I分别为已知的单位向量和矩阵； 

γ为平衡置信度；B_ij=k(x_i,x_j)为核函数，采用具有平移和伸缩正交性的Littlewood-paley小波作为最小支持向量机的核函数，其表达式如式（4）。 

（4） 

S5，换流变油中气体的预测方法的参数优化 

a）参数设置：换流变油中气体的初始预测需要优化参数为平衡置信度γ和尺度因子a，设维数D＝2，粒子数m＝24，每个粒子个体最优解的初始向量u_i＝[γ,a]，并初始化粒子对自身记忆的依赖程度c₁，粒子群体中的其他粒子对粒子本身的影响c₂及惯性权重系数ω的取值范围； 

b)评价各粒子的适应度：将相似样本矩阵J代入样本均方差为适应度函数（式（5））进行评价； 

式中J_i为相似样本J的第i个样本，y_i为待预测的换流变油中气体向量y的第i个分量，F为样本均方差为适应度； 

c)确定单个粒子和粒子群体的极值：比较当前单个粒子的适应度优于上一代粒子的适应度，则令当前粒子极值等于p_i值,如果在整个群体中,其余某个粒子的适应度好于当前粒子的最优值,则令该粒子值等于p_w值； 

d)将上述更新后的单个粒子p_i值和整个群体的p_w值代入式（6）和式（7），得到新一代粒子的速度

和位置向量

e)结果输出：若当前迭代次数达到了预先设定的最大次数或最小目标误差，则将换流变油中气体的初始预测的γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a的优化最终值输出，否则转到步骤a）继续优化计算直到迭代停止； 

S6，换流变油中气体的预测结果 

当换流变油中气体的初始预测结果超过最大迭代次数D时，暂时停止进行换流变油中气体的初始预测，转而进行换流变油中气体的预测方法的参数优化，将其输出优化参数重置换流变油中气体的初始预测的γ平衡置信度和最小二乘支持向量机的未知尺度因子a，再进行换流变油中气体的初始预测计算，直到计算误差ε满足要求，输出换流变油中气体的预测结果y如式（8）； 

。

2.如权利要求1所述的一种直流输电换流变油中气体预测方法，其特征在于：所述换流变油中气体参数包含氢气H₂、甲烷CH₄、乙烯C₂H₄、乙烷C₂H₆、乙炔C₂H₂、一氧化碳CO、二氧化碳CO₂、总烃； 

所述换流变运行参数包括换流变运行电压有效值、电流有效值、顶层油温、大气湿度、大气温度； 

所述换流变基本信息参数包括换流变型号、额定容量、额定电压、调压比、冷却方式、电压档距。 

3.如权利要求1或2所述的一种直流输电换流变油中气体预测方法，其特征在于：所述换流变特征量矩阵K是一个N×11的矩阵，其中N为换流变的数量，第一列为换流变型号，第二列为额定容量、第三列为额定电压、第四列为调压比、第五列为冷却方式、第六列为电压档距，第七列为换流变运行电压有效值、第八列为电流有效值、第九列为顶层油温、第十列为大气湿度、第十一列为大 气温度； 

所述基础样本数据库是一个由N个M×8的数据表组成，其中N为换流变的数量；M为数据表的总行数，表示换流变油中气体测量的次数，每一行取值为测量时间；数据表的第一列为氢气H₂、第二列为甲烷CH₄、第三列为乙烯C₂H₄、第四列为乙烷C₂H₆、第五列为乙炔C₂H₂、第六列为一氧化碳CO、第七列为二氧化碳CO₂、第八列为总烃。 

4.如权利要求3所述的一种直流输电换流变油中气体预测方法，其特征在于：所述换流变特征量向量P的大小为十一，第一列为待预测的换流变型号，第二列为额定容量、第三列为额定电压、第四列为调压比、第五列为冷却方式、第六列为电压档距，第七列为待预测的换流变运行电压有效值、第八列为电流有效值、第九列为顶层油温、第十列为大气湿度、第十一列为大气温度。 

5.如权利要求3所述的一种直流输电换流变油中气体预测方法，其特征在于：矩阵J的第一列为氢气H₂、第二列为甲烷CH₄、第三列为乙烯C₂H₄、第四列为乙烷C₂H₆、第五列为乙炔C₂H₂、第六列为一氧化碳CO、第七列为二氧化碳CO₂、第八列为总烃。 

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