CN109690290B - 液体中故障气体的浓度分析 - Google Patents

Abstract

根据本发明示例的一个方面，提供了液体中故障气体浓度的分析。在至少两个温度下测量液体中至少一种溶解的故障气体的浓度。基于所述故障气体的浓度测量，在至少一个温度下确定干扰气体的贡献。通过基于所确定的干扰气体的贡献修正故障气体的浓度来分析故障气体的浓度。

Description

液体中故障气体的浓度分析

技术领域

本发明涉及液体中故障气体的浓度分析。

背景技术

在工业和环境应用中，在监测气体含量(例如在油或水中的含量)时，溶解在液体中的气体的分析是常见的技术挑战。一个重要的示例是大型电力变压器的状态监测，其主要基于变压器油中的溶解气体分析。

已知由于老化、热应力、机械应力和电应力，电力变压器会退化失效。当电力变压器退化并产生失效机制时，其绝缘材料——油和纤维素——会分解并产生溶解于油中的通常称之为“故障气体”的特定气体。该故障气体可包含氢(H₂)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO₂)、甲烷(CH₄)、乙炔(C₂H₂)、乙烯(C₂H₄)和乙烷(C₂H₆)。在变电器行业中，众所周知故障气体的量和性质及其变化率可用来确定变压器中的故障的情况、类型以及严重程度。例如，氢经常与低能放电(电晕)有关，而乙炔涉及高能电弧放电(IEEE StdC57.104—油浸式变压器中产生气体的描述指南)。

在线溶解气体分析(DGA)装置用于充油式高压变压器和开关柜的连续监测。其通常可以确定溶解于绝缘油中的氢、水、最轻的碳氢化合物(例如甲烷、乙烷、乙烯和乙炔)以及碳氧化物(例如一氧化碳和二氧化碳)的浓度。从这些所谓的故障气体的浓度和它们变化率中可以推断出很多关于被监控装置的状态和可能存在的故障机理的信息。

除了上述故障气体，所使用的变压器油还包括许多其他化合物，这些化合物在气体从油中萃取以用于测量时会部分地汽化。这些干扰气体通常具有比故障气体更高的浓度，因此，其对后者测量的准确性所造成的不利影响是显著的。

US2016116451A1公开了一气体监控设备，其具有针对油的热调节区，以提供一个消除了油温变化和背景温度变化的环境，从而保证分析数据不被环境状况影响。通过热调节将油样调节到预设的温度。初级流体路径用于将油从供应源输送至标准分析，而提供次级流体路径则是用于校准的目的。在次级流体路径中，将油暴露于空气或校准气中，从而使油与空气或校准气平衡。当调用校准时，将油从次级流体路径引入到传感器中。

US2015053861A1公开了通过NDIR气体传感器系统来循环变压器油，通过吸收偏压的NDIR(AB NDIR)乙炔传感器计算检测到的乙炔浓度，通过AB NDIR二氧化碳气体传感器计算检测到的二氧化碳的浓度，通过AB NDIR水蒸气气体传感器计算检测到的水蒸气的浓度，然后通过使用检测到的二氧化碳和水蒸气的浓度在检测到的乙炔的浓度中修正它们的干扰来确定乙炔的浓度，从而该NDIR气体传感器系统获得乙炔的浓度。

US20141502160A1公开了溶解于液体中氢气的测量。在密闭空间内，从液体和氢气中分离参比电极。因此，参比电极通过参比气体通道与外部空气连通。

当液体的温度变化并仅有部分溶解气体可以用分析装置校准时，分析溶解于液体中的气体尤其具有挑战性。因为液体中的气体的溶解性依赖于温度，所以通常希望热化分析液体样品以获得相同、恒定的温度。

发明内容

本发明通过独立权利要求的特征来定义。一些具体实施方式在从属权利要求中定义。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于分析液体中的故障气体的浓度的方法，所述方法包括：

-在至少两个温度下通过液体分析仪测量液体中的至少一种溶解的故障气体的浓度，所述液体分析仪包括从液体中采集气体的系统以及用于由系统采集到的气体的分析仪；

-基于故障气体浓度的测量，在至少一个温度下通过所述液体分析仪确定干扰气体的贡献；以及

-通过基于确定的干扰气体的贡献修正故障气体的浓度，从而由所述液体分析仪来分析故障气体的浓度。

根据本发明的第二个方面，提供了一种液体分析仪，其包括用于从液体中采集气体的系统以及用于由所述系统采集到的气体的分析仪，其中，所述液体分析仪构造成能够：

-在至少两个温度下测量液体中至少一种溶解的故障气体的浓度；

-基于所述故障气体浓度的测量，在至少一个温度下确定干扰气体的贡献；以及

-通过基于确定的干扰气体的贡献修正故障气体的浓度来分析故障气体的浓度。

根据本发明的第三个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括用于使液体分析仪执行根据上述方法的指令，其中所述液体分析仪包括从液体中采集气体的系统和用于由所述系统采集到的气体的分析仪。

附图说明

图1显示了根据至少一些实施方式的液体分析仪的示意图；

图2显示了根据至少一些实施方式的分析故障气体浓度的方法：以及

图3显示了根据至少一些实施方式的故障气体的浓度测量结果。

具体实施方式

图1显示了根据至少一些实施方式的液体分析仪的示意图。液体分析仪100包括从液体中采集气体的系统104，以及用于由所述系统采集到的气体的分析仪102。在图1中，带箭头的线显示了气体和液体的流向，而不带箭头的线显示了控制和数据通信的连接。所述液体分析仪至少构造成能够：在至少两个温度下测量液体中的至少一种溶解的故障气体的浓度；基于故障气体浓度的测量，在至少一个温度下确定干扰气体的贡献；以及通过基于确定的干扰气体的贡献修正故障气体的浓度来分析故障气体的浓度。以这种方式，可以明显减少溶解的故障气体分析中的干扰气体的影响。

气体采集系统，即用于从液体中采集气体的系统104，能够从液体源收集液体(例如液体样品)并从收集的液体样品中萃取气体样品。在一个实施例中，所述气体采集系统可与液体源通过输入管道连接，所述输入管道可由开关阀控制，从而可以将液体样品收集到所述气体采集系统104中。例如，气体样品可用真空萃取的方法或顶空采集的方法从液体中萃取出来。

所述液体可包括溶解气体，其可表现出液体源和/或包含液体源的系统中的一种或多种故障。表现为故障的溶解气体可称之为故障气体。可以使用所述液体分析仪来测量液体中的至少一种溶解的故障气体的浓度，其中，通过由所述液体分析仪提供的浓度测量的结果可以用于监控液体和包含液体源的系统的状态。然而，除故障气体外，液体中的溶解气体还可包括干扰气体，所述干扰气体并不用于探测故障和/或会使由所述液体分析仪测量的故障气体的浓度失真。在实践中，干扰气体可包括溶解在液体中的对故障气体浓度测量结果具有显著性的量的所有的其他气体。当液体温度改变时，所萃取的气体样品中的故障气体和干扰气体的浓度会有不同的表现，这是因为故障气体和干扰气体在已知为Ostwald系数的气体溶解系数的温度依赖性上可能不同。因此，所萃取的气体样品中的故障气体和干扰气体的相对量可随温度的变化而发生变化。特别是，干扰气体溶解性的温度依赖性可能比故障气体溶解性的温度依赖性更强。

液体源的示例包括储液器。储液器可设置在电力设备中，电力设备的示例包括开关柜和电力变压器，其中，电气元件浸没在变压器油中。所述故障气体可包括氢、水、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳中的至少一种。在高压应用中，所述干扰气体可包括比故障气体重的碳氢化合物和其他化合物，比如轻的醇、酮和醛，或每个分子中含有至少3个碳原子的碳氢化合物。对于大多数的这些干扰气体，它们在变压器油中的溶解度的温度依赖性比上述故障气体明显更强，以至于萃取气体中的这些化合物的浓度随着萃取温度的升高大大增加，反之亦然。

气体分析仪102能够测量由气体采样系统所萃取的气体样品中的一种或多种故障气体的浓度。例如，基于NDIR吸收或光声光谱(PAS)技术，气体样品中的故障气体的浓度可由气体分析仪测量。故障气体的浓度可由通过气体分析仪进行测量产生的NDIR吸收谱或由PAS声学功率谱计算得出。在NDIR吸收测量中，根据比尔定律I(λ)/I₀(λ)＝exp[-∑_n A_n(λ)Lc_n]，其中I(λ)为在气体存在时在波长λ下的透射强度，而I₀(λ)为在气体不存在时在波长λ下的透射强度，A_n(λ)为每种气体特有的吸收系数，L为光路距离，c_n为气体的浓度并且总和超过了存在于测量中的所有吸收气体。相对吸收I(λ)/I₀(λ)可根据单种气体的贡献而线性化：S(λ)＝-log[I(λ)/I₀(λ)]＝∑_n A_n(λ)L c_n为线性化的相对吸收。值得注意的是，气体分析仪不限于NDIR吸收或光声测量技术，而是所述气体分析仪可以使用其他测量技术来实施。

所述故障气体包括氢、水、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳中的至少一种。可以测量故障气体的浓度来监控液体源和/或包括液体源的系统的状态。可连续地进行状态监控，使得可以检测到由故障气体浓度测量的结果所表征的故障和/或老化，并采取适当的行动。

气体样品的萃取可以因气体溶解系数(也称为Ostwald系数)的温度依赖性而具有温度敏感性，其决定了液相和气相中的各种化合物的平衡浓度比。所萃取的液体样品可以包括既含有故障气体又含有干扰气体的溶解气体的混合物。通过基于NDIR吸收的气体分析仪的测量提供了在温度T下用于从液体样品中萃取的气体样品的线性化的相对吸收S。在波长λ下可以测量相对吸收，使得线性化的相对吸收成为S(λ,T)。根据下面的公式(1)，相对吸收可以写为：

S(λ,T)＝Sf(λ,T)+Sd(λ,T), (1)

其中，S(λ,T)为在温度T下用于从液体样品中萃取的气体的线性化的相对吸收，λ为穿过气体体积并由基于NDIR吸收测量技术的气体分析仪检测到的红外辐射的波长，Sf为在给定λ和T下的由故障气体产生的吸收贡献，而Sd为在给定λ和T下的干扰气体的贡献。Sd是使故障气体测量结果产生失真的部分。

应当理解的是，基于PAS技术的气体分析仪测量提供了在温度T下用于从液体样品中萃取的气体样品的声学功率谱，并且线性化的声学功率谱可以分成与公式(1)类似的故障气体贡献和干扰气体贡献。

然而，干扰气体的溶解系数和随后的萃取可能比故障气体的溶解系数和萃取更依赖于温度，这本质上是因为干扰气体的分子比故障气体的分子更重，因此，随着萃取温度的增加，干扰气体对故障气体测量的贡献趋向快速增加。另一方面，在低的萃取温度下，干扰气体的贡献相对小的多。

在至少部分的气体采集系统104的温度范围内，可在两个或多个温度下进行气体采集。据此，气体采集系统能够在称之为萃取温度或气体采集温度的温度下从液体样品中萃取溶解气体样品。气体采集温度范围内的温度可通过液体分析仪的主动式加热、主动式冷却和/或改变液体分析仪的环境温度来实现。例如，为了从液体样品中萃取溶解气体的样品，气体采集系统或至少部分的气体采集系统能够加热和/或冷却液体样品到一个、两个或多个温度。主动式加热可通过气体采集系统104中的加热元件来实现。主动式冷却可以通过气体采集系统104中的冷却元件来实现。以这种方式，在通过气体分析仪进行气体浓度测量的温度范围内的温度下可以萃取出样品。

在一个实施方式中，至少部分故障气体的测量可在其中在环境温度中存在局部最小值的间隔时间内完成。以这种方式，从液体中获得的液体或气体样品可热化到环境温度中的局部最小值或至少接近局部最小值，并且干扰气体对故障气体测量的影响可保持为较小，甚至在不能进行主动式冷却时也是如此。而且，应当理解的是，作为液体样品的主动式加热和/或主动式冷却的替代，可以通过改变液体源和/或液体分析仪的环境温度来将液体样品调到两个或多个温度下(包括接近局部最小环境温度的温度)。通过一天中的不同时间之间的温度变化和/或天气条件变化产生的温度变化，可以引起环境温度的改变。

气体分析仪102可设有出口，用于在完成故障气体浓度测量之后排出气体。优选地，将气体分析仪中的气体溶解回到来自液体源的液体样品中，使得分析仪不会逐渐影响液体源的气体浓度。气体采集系统104能够溶解从气体分析仪102回到液体样品中的气体。在气体溶解回到液体样品之后，通过气体采样系统104，液体样品可以返回到液体源。

在一个实施方式中，液体分析仪包括冷肼103。在进行故障气体浓度分析之前，所述冷肼可以提供用于气体样品中的干扰气体的至少部分的过滤。所述过滤基于将采集的气体至少局部冷却到过滤温度。以这种方式，可以减少输送到气体分析仪的气体样品中的干扰气体的贡献，并可以改善故障气体测量的准确性。冷肼可以位于液体分析仪中，使得通过气体采样系统104萃取的气体可以通过所述冷肼而输送到气体分析仪102中。可以控制冷肼来将采集的气体冷却到比萃取温度更低的温度。由于在冷肼操作温度下故障气体的较高的蒸汽压力，所述冷肼对故障气体浓度的影响可能不显著，或非常小。

在一个实施方式中，所述冷肼能够在一个或多个过滤温度下进行操作。通过所述冷肼过滤的气体样品提高了测量故障气体浓度以及随后确定干扰气体的贡献的准确度。为了便于冷肼的自清洁并延长其寿命，优选仅在需要确定干扰气体贡献时冷却所述冷肼。使用不对采集气体进行冷却的冷肼，或者甚至是对其进行加热，可有效地从冷却的采集气体中的残留物中清洁所述冷肼。

在一个实施方式中，所述液体分析仪可包括控制器106，所述控制器106可操作地与所述气体采样系统104、所述气体分析仪102以及所述冷肼103连接，以分析液体中的故障气体的浓度。所述控制器可与储存了计算机可读指令、包括指令的计算机程序代码或计算机程序产品的存储器108连接，其中当控制器执行这些指令时，可以实现一种或多种描述于这里所述的一个实施方式中的功能。控制器、气体分析仪、气体采样系统、冷肼和存储器之间的连接能够实现控制信息通信和/或数据的通信。可以通过电连接来实施所述连接，例如通过电线或数据总线。控制器的示例包括计算机、处理器和数据处理装置。

在一个实施方式中，液体分析仪100为密闭系统。据此，可以防止液体分析仪内的液体和气体外泄出所述液体分析仪，并且也可防止环境空气进入上述液体分析仪。以这种方式，故障气体的浓度测定和被分析的液体可不被环境空气影响。

图2显示了用于分析故障气体浓度的方法。所述方法可由参见图1所描述的液体分析仪来实施。所述方法能减少干扰气体在溶解的故障气体分析中的影响。

步骤202包括通过液体分析仪在至少两个温度T下测量液体中的至少一种溶解的故障气体的浓度，其中，所述液体分析仪包括用于从液体中采集气体的系统和用于由所述系统采集的气体的分析仪。所测量的故障气体的浓度可表示一种或多种故障气体的浓度。

步骤204包括基于步骤202的故障气体浓度的测量结果，通过液体分析仪在至少一个温度下确定干扰气体的贡献。由于故障气体和干扰气体在称为Ostwald系数的温度依赖性气体溶解系数方面可能不同，其在液体和萃取的气体中的浓度根据液体的温度可表现不同。故障气体的温度依赖性溶解系数和干扰气体的温度依赖性溶解系数可能不同。利用故障气体和干扰气体的不同的溶解度温度依赖性，有可能在一个或多个温度下充分可靠地确定干扰气体的贡献，使得故障气体的浓度分析的准确性得以改善。

步骤206包括基于通过确定的干扰气体的贡献修正故障气体的浓度，从而由液体分析仪来分析故障气体浓度。以这种方式，在基于检测到的故障气体的浓度将液体分析仪用于例如状态监控时，可以减少干扰气体对故障气体浓度分析的影响。如果使用NDIR吸收测量原则，可通过从测量的线性化总吸收谱中减去在那个温度下的干扰气体的贡献来进行修正，以获得故障气体对吸收的贡献的估值--其他测量技术类似。应当理解的是，在步骤204中确定至少一种干扰气体的贡献之后，可在液体分析仪的常规操作步骤中进行步骤206。

应当理解的是，可以单独地或组合式地重复步骤202、204和206，并且它们可以不同的顺序来执行。在执行了其中一个步骤一次之后，由该步骤提供的信息可以在其他步骤中使用至少一次，甚至是重复使用。

值得注意的是，优选地在步骤202中的测量需要在如下时间间隔内进行，在该时间间隔期间，液体中的气体浓度基本保持恒定。通过如下措施可以至少在一定程度上放宽这一要求，即以与温度有关的对称式和/或循环式的顺序来进行测量，从而减少测量期间液体中气体浓度变化的影响。然后，为了进一步减少气体浓度变化的影响，可以对与某一温度相关的所有或至少部分的测量结果取平均。可以选择测量的顺序，从而使得对于至少第一级准确性来说，在测量期间至少两个温度下的液体中的气体的浓度变化结果的影响被抵消。例如，对于T1>T2>T3>T4的温度，以循环式顺序进行测量，可以按照T1→T2→T3→T4→T3→T2→T1的萃取温度的顺序，而以对称式顺序进行测量，可以按照T1→T4→T2→T3或T1→T4→T3→T2或其变型的萃取温度的顺序。例如，可以平均与上述循环式顺序中的T1、T2和T3温度相关的结果。据此，在对称式顺序中，测量的顺序可以围绕中心温度而对称。在循环式顺序中，以朝向最高温度的增加的温度顺序、然后以朝向最低温度的降低的温度顺序来进行测量，或者反之亦然。在一个实施例中，测量的温度可以彼此均匀地分开：Tn＝T1+(n-1)*ΔT。应当理解的是，温度之间可以使用等间距，或间距可以不同，例如，测量温度范围部分之间可以较低或较高。可以以与温度有关的对称式和循环式的顺序进行测量。在一个实施例中，当测量的顺序随时间从循环式到对称式变化时，可以以对称式和循环式的顺序进行测量，反之亦然。在一个进一步的实施例中，通过在至少部分地与使用对称式顺序的温度范围不同的另一温度范围下，可以进行对称式和循环式顺序的结合的测量。通过测量的顺序和对结果进行进一步的平均，可以在自动校准的期间消除液体中气体浓度的变化所引起的大部分的不利偏置影响。

同样值得注意的是，包括但不限于提取温度和液体中的气体浓度的各种因素可以影响干扰气体的贡献。例如，如果气体测量的压力明显改变，最好重新测定干扰气体的贡献。

在一个实施方式中，可以在至少一个温度下在步骤202中测量故障气体的浓度，其中在该温度下，干扰气体对故障气体浓度测量结果的贡献低的足以将故障气体的测量结果作为液体中的真实的故障气体浓度的估值。有利地是，可以使用在步骤202中获得的所有的故障气体测量结果来推断这些结果的温度依赖性，并可以将结果外推至干扰气体的贡献预期更小的温度区域内。使用这种方法，可以提高对于低温T而言的气体测量中的真实故障气体贡献的估值Sf,est(λ,T)的准确性。然后，对于高温T而言，可以基于液体中的真实故障气体的浓度的估值、校准的故障气体的吸收谱和故障气体的温度依赖性溶解系数来计算故障气体贡献的估值Sf,est(λ,T)。因此，可以通过公式(2)来确定干扰气体贡献的估值：

Sd,est(λ,T)＝S(λ,T)–Sf,est(λ,T) (2)，

其中，Sf,est(λ,T)为在步骤202中在与测量相对应的温度T下的故障气体贡献的估值，而Sd,est(λ,T)为在该温度T下的干扰气体贡献的估值。据此，通过使用在步骤202中所用的测量温度下的故障气体贡献的估值和从在那些温度下测量获得的所测量的线性化的总吸收或总光声光谱，可以确定那些温度下的Sd,est(λ,T)，而且，在步骤202中所覆盖的整个温度范围内，或者甚至在这一范围的稍微向外的范围内，可以使用内推法和/或外推法来获得Sd,est(λ,T)。

应当理解的是，步骤202、204和206可以用于校准液体分析仪，使得可以修正因干扰气体影响的故障气体测量的结果。在一个实施例中，步骤202、204和206可以在液体分析仪的自动校准步骤中进行。据此，除了常规的操作步骤之外，液体分析仪还可以具有自动校准步骤。在常规的操作步骤中，在状态监控目的期间，可以执行步骤202。在校准步骤中，可以与常规操作步骤分开地来执行步骤202。以这种方式，除了常规操作步骤，可以在相对短的时间段内确定干扰气体的贡献。最好是在安装分析仪以发现初始干扰气体贡献不久之后进行首次自动校准。在首次自动校准期间，干扰气体贡献的温度依赖性是不清楚的，并且测量结果的准确性也受损。然而，在随后的自动校准步骤中，可以使用之前自动校准的结果，并可以进行步骤202中所需的温度改变而基本上不损害测量准确度。因此，可以将自动校准步骤与常规的操作步骤结合，并且用户可以获得高质量的测量结果，即使在自动校准步骤期间也不会中断。从用户的角度来讲，这非常重要，因为自动校准步骤通常需要进行多次测量，而在分析装置的状态监控下产生这种延误是不可接受的。还应该注意的是，步骤202的温度变化不必由主动式热化控制器来驱动，而是能够例如在常规操作期间通过改变分析仪的环境温度而产生。

在一个实施方式中，在分析故障气体浓度之前，可以通过安装在液体分析仪中的冷肼从采集的气体中过滤干扰气体。以这种方式，在于步骤202中测量气体样品中的故障气体的浓度之前，可以将气体样品中的一小部分较重的气体浓缩并从气体样品中去除。冷肼可以特别用于提高所确定的真实或对照故障气体浓度估值的准确度，以及由此得到的Sf,est的准确度。当使用这种方法时，可以在不使用冷肼的情况下在不同的温度下分别进行测量，以获得S(λ,T)。

在一个实施方式中，步骤204可以包括基于从在一个或多个过滤温度下操作的冷肼所过滤的气体中所测量的故障气体的浓度而确定的干扰气体的贡献。可以通过冷肼来过滤气体样品，以减少采集的气体中的干扰气体的量，从而获得测量故障气体的浓度以及确定干扰气体的贡献的提高的准确度。为了找出对真实或对照故障气体的浓度以及由此得到的Sf,est的更准确的估值，在冷肼温度下测量故障气体的浓度能够使用同样与冷肼温度有关的针对低温技术的外推法。

在一个实施方式中，步骤204可以包括基于在步骤202中获得的故障气体的温度依赖性溶解系数、校准的故障气体的吸收谱和对照故障气体的浓度，在一个、或多个温度下确定气体测量中的故障气体的贡献。液体中的对照故障气体的浓度可以基于在一个温度下在步骤202中测量的故障气体的浓度来确定，所述温度为用于气体采集的温度范围内的最低温度点中的一个。用于确定对照故障气体浓度的温度例如可以为温度范围的最小温度。据此，用于确定对照故障气体浓度的温度可以为这样一个温度，在该温度下，干扰气体的贡献小到可以使用与S(λ,T)相对应的故障气体浓度测量的结果来在温度范围的最低温度点中的一个温度(例如温度范围的最小温度)下估算真实的故障气体的浓度，其中Sf,est≈S。然而，特别是由于不采用主动式冷却的方法，通常不可能达到干扰气体的贡献相对来说足够小的温度，通常最好是通过对在步骤202中获得的结果外推到更低的温度来确定液体中对照故障气体的浓度。

图3显示了根据至少一些实施方式的故障气体浓度测量的结果。故障气体浓度的测量可以通过图1描述的液体分析仪进行。所述液体分析仪可以包括气体采集系统，从而使得溶解气体样品可以在至少两个温度下从液体样品中萃取出来，所述温度称之为萃取温度。在萃取温度下的故障气体浓度测量的结果由圆圈308表示。所述萃取温度可以在温度范围310内。在图3中，显示的示例温度范围为约35℃至57℃。温度范围310之外312下的故障气体浓度测量的结果可以通过使用外推函数对故障气体浓度测量的结果进行外推来获得。所述外推函数可以基于结果308的凸性来确定。图3显示了一个示例，在该示例中，可以对三种不同的故障气体的浓度测量结果应用线性外推函数302、304、306，以将故障气体浓度测量的结果向下外推到温度20℃。

在一个实施方式中，至少一个对照故障气体的浓度可以基于在温度范围310的最低温度点中的一个(例如，温度范围310的最低温度)下测得的液体314、315中的故障气体的浓度，或者外推到温度范围310之外312的较低温度下的故障气体浓度316、318、320的值来确定。以这种方式，可以获得液体中真实的故障气体的浓度的估值，这是因为可以预计萃取温度T越低，干扰气体的贡献Sd(λ,T)相对越小。据此，在足够低的萃取温度T_low下，从公式(1)中几乎可以省略Sd(λ,T)，籍此，公式(1)变为Sf(λ,T_low)≈S(λ,T_low)。据此，S(λ,T_low)可以为在温度T_low下与故障气体相对应的线性化吸收谱的估值。使用通过外推法得到的或从于温度范围的最低温度点中的一个下的气体浓度测量结果获得的故障气体浓度的测量结果、故障气体校准谱及其温度依赖性溶解系数，可以计算更高温度下的故障气体贡献Sf,est(λ,T)的估值，例如在温度范围之外312以及温度范围310内的温度。因此，在步骤202中，故障气体浓度测量的温度范围之外312或温度范围310内的温度下的干扰气体的贡献可由公式(2)确定。

使用与步骤202测量相对应的Sf,est(λ,T)和线性化的总吸收S(λ,T)，就可以利用方程(2)获得针对与步骤202相对应的温度下的吸收的干扰气体贡献的估值。而且，利用插值和函数拟合，可以定义针对温度范围310的所有温度下的Sd,est(λ,T)。通过外推法，可以延伸干扰气体贡献的估值，甚至到温度范围310的稍微之外处。以这种方式，可以在温度范围310和其稍微之外处确定干扰气体的贡献。这使得即使在后续故障气体浓度测量中萃取温度发生变化，测定的准确度也不会受到损害，这是因为所估算的干扰气体的贡献可以从由气体分析仪在不同温度下测得的总的线性化吸收中扣除，，籍此，可以显著地减少干扰气体对测量准确度的不利贡献。

可以不计算Sd,est(λ,T)并从与后续测量相对应的总的线性化吸收谱中减去它，而是以下述方式来在步骤204和步骤206中确定干扰气体的贡献并修正故障气体的测量结果。基于步骤202中获得的测量结果来确定上述液体中对照故障气体的浓度。然后，将故障气体浓度的偏移校正计算为步骤202中测量的浓度结果和对照故障气体浓度之间的差值。这产生了与步骤202中的测量相对应的每一温度下的故障气体的偏移校正。通过使用插值法和/或外推法，也可以计算出其他温度下的偏移校正。最后，在后续的测量中，通过直接从未修正的浓度测量结果中扣除确定的浓度偏移来进行故障气体测量结果的修正。这种代替方法比基于具体计算线性化干扰气体贡献Sd,est(λ,T)的方法更简单，但是如果在自动校准后故障气体的浓度发生改变，则其准确度会变差，这是因为没有合理地将测量中的非线性影响考虑在内。然而，即使这种更为简单的方法也能非常有效地减少干扰气体对故障气体浓度测量准确度的不利影响。

还提供了包括用于使液体分析仪执行根据一个实施方式所述的方法或功能的指令的计算机程序产品，其中，所述液体分析仪包括从液体中采集气体的系统和用于由所述系统采集的气体的分析仪。

在一个实施方式中，提供了非暂时性的计算机可读介质，其上存储有一组计算机可读指令，当由至少一个处理器执行时，其能执行根据一个实施方式的一种方法或功能。

应当理解的是，在本发明中描述的涉及用于分析故障气体的液体分析仪的各种实施方式还可以用于其他气体，即目标气体、感兴趣的气体或被分析的气体。可以为了多种目的来分析这些气体，所述目的包括例如各行业技术领域中的装置的状态监控、工业控制方法、故障检测。特别是在气体分析的应用中，取决于目标气体和干扰气体，溶解度的温度依赖性可与上面用于分析故障气体浓度的描述不同。据此，至少可以将本发明描述的各个实施方式应用于分析其他应用中的目标气体，在那些应用中，对照故障气体的浓度可以基于在一个温度下进行的故障气体浓度测量来确定，在所述温度下，干扰气体对目标气体浓度测量所造成的失真与温度范围(分析目标气体的温度范围)中的一个或多个温度相比，至少相对较低。

可以理解，本发明公开的实施方式不限于本申请公开的特定的结构、方法步骤、或材料，而是能够延伸到相关领域的普通技术人员可以意识到的与其等同的内容。还应当理解，本发明使用的技术仅用于描述特定实施方式的目的，并不构成对本发明的限制。

应当理解，本发明描述的各个实施方式可以通过执行实施方式中描述的一种或多种功能的方法来执行。合适的方法可以包括本领域技术人员已知的方法，例如计算机、处理器、存储装置、计算机程序，并且其可以以多种方式结合来实现实施方式中描述的一种或多种功能。例如，计算机程序可以储存在计算机或处理器可访问的存储装置上来执行代码。

整个说明书中使用的“一个实施方式”的意思是关于实施方式中描述的特定的特征、结构、或特性包含在本发明的至少一个实施方式中。因此，在整个说明书中的各个地方的“在一个实施方式中”短语的表意未必都是指的是相同的实施方式。

为了方便起见，如在本发明中使用的，多个物件、结构元件、组合元件、和/或材料可以为公知常识列表中的内容。然而，应该将这些列表解释为将列表中的每个成员单独认定为独立并独特的成员。因此，仅基于其在共同组中的说法而没有相反的迹象，则不能将该列表中单个成员解释为事实上等同于同一列表中任何其他成员。此外，本发明的各个实施方式和实施例在这里可以指其各种组件的替代方案。可以理解，不能将这些实施方式、实施例，和替代方案解释为事实上等同于另一个，而应该认为是本发明独立且自主的说法。

而且，在一个或多个实施方式中，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合。在下面的描述中，提供了大量具体的细节(例如长度、宽度、形状等)来提供一个本发明详尽易懂的实施方式。然而，相关领域的技术人员将意识到在没有一个或多个具体细节，或使用其他方法、组件、材料等的情况下，可以实践本发明。在其他实例中，详细地显示或描述了熟知的结构、材料或操作以免模糊本发明的各个方面。

虽然在一个或多个特定的应用中，前面的示例说明了本发明的原则，然而对本领域的技术人员来讲，在没有付出创造性的才能，并且没有脱离本发明的原则和概念的情况下，可以在实施形式、习惯和细节上进行多种改变。据此，除权利要求书之外，其并不限于本发明。

在该文本中，动词“包括”以及“包含”用作既不排除也不要求存在还没有列出的特征的开放式限定。在从属权利要求中列出的特征能够相互自由的组合，除非另有明确的说明。而且，应当理解在该文本的通篇中，使用的“一”，即单数形式，不排除复数。

工业实用性

本发明能够用于分析液体中故障气体的浓度。因为故障气体溶解在与装置或装置的一个或多个组件交互的液体中，所以所述故障气体的浓度能够在工业装置的状态监控中使用。

缩写表

H₂ 氢

CO 一氧化碳

CO₂ 二氧化碳

CH₄ 甲烷

C₂H₂ 乙炔

C₂H₄ 乙烯

C₂H₆ 乙烷

IEEE 电气与电子工程师协会

DGA 溶解气体分析

NDIR 非扩散性红外线

PAS 光声谱

S 线性化吸收光谱或光声功率谱

Sf 故障气体对线性化吸收光谱或光声功率谱的贡献

Sd 干扰气体对线性化吸收光谱或光声功率谱的贡献

T 温度

T_low 低的萃取温度

Sf,est 故障气体对线性化吸收光谱或光声功率谱的贡献的估值

Sd,est 干扰气体对线性化吸收光谱或光声功率谱的贡献的估值

标号列表

100 液体分析仪

102 气体分析仪

103 冷阱

104 气体取样装置

106 控制器

108 存储器

202-206 图2中的步骤

302-306 外推函数

308 故障气体浓度的测量结果

310 温度范围

312 温度范围外的温度

314,315 在温度范围的最低温度点之一下测量的故障气体的浓度

316-320 外推至温度范围外的较低的温度下的故障气体的浓度

Claims (13)

1.一种分析液体中故障气体浓度的方法，其中，所述液体从电气设备中获得，所述方法包括：

-通过液体分析仪来测量液体中的至少一种溶解的故障气体的浓度，其中，所述液体分析仪包括从液体中采集气体的系统和用于由所述系统采集的气体的分析仪，其中，所述气体在至少两个不同采集温度下从所述液体中萃取出来；

-通过液体分析仪，基于至少一次测量以及在较低的取样温度下干扰气体对故障气体浓度测量造成较小误差的事实来确定所述液体中至少一种故障气体的浓度的估值；

-通过所述液体分析仪，基于在至少一个取样温度下的所述故障气体的浓度测量的结果，以及由所述液体中所述至少一种故障气体的浓度的估值所确定在所述至少一个取样温度下的预期的故障气体的贡献，来确定在所述至少一个取样温度下的干扰气体的贡献；以及

-通过基于所确定的干扰气体的贡献来修正故障气体的浓度，从而由所述液体分析仪来分析所述故障气体的浓度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

在分析所述故障气体的浓度之前，用安装在所述液体分析仪中的冷肼来从采集的气体中过滤干扰气体。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在一个或多个过滤温度下操作所述冷肼，并基于从过滤的气体样品中测得的故障气体的浓度来确定所述干扰气体的贡献。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，包括：

在气体采集的温度范围之外的温度下确定干扰气体的贡献。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

基于下述来确定液体中对照故障气体的浓度

-在气体采集的温度范围的最低温度点中的一个下测得的故障气体的浓度，或

-外推到气体采集的温度范围之外的较低温度下的故障气体的浓度；

基于故障气体溶解度的温度依赖性和所确定的对照故障气体的浓度，在一个、两个或多个温度下确定气体测量中的故障气体的贡献。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰气体包括比故障气体重的碳氢化合物。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障气体包括氢、水、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳中的至少一种。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰气体包括轻的醇、酮和醛，或每个分子含有至少3个碳原子的碳氢化合物中的至少一种。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在其中环境温度为局部最小值的一段时间间隔内进行至少一部分故障气体的测量。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少在两个温度下的测量以有关温度的对称式和/或循环式的顺序进行，以降低在测量期间液体中气体浓度的变化的影响。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述液体分析仪为密封的系统。

12.一种液体分析仪，包括从液体中采集气体的系统和用于由所述系统采集的气体的分析仪，其中，所述液体分析仪包括：

-用于在至少两个不同采集温度下从液体中萃取故障气体的装置和用于测量在至少两个不同采集温度下所萃取的故障气体浓度的装置；

-用于基于至少一次测量以及在较低的取样温度下干扰气体对故障气体浓度测量造成较小误差的事实来确定所述液体中至少一种故障气体的浓度的估值的装置；

-用于基于在至少一个取样温度下的所述故障气体的浓度测量的结果以及由所述液体中所述至少一种故障气体的浓度的估值所确定在所述至少一个取样温度下的预期的故障气体的贡献来确定在至少一个温度下的干扰气体的贡献的装置；以及

-用于基于所确定的干扰气体的贡献来通过修正故障气体的浓度以分析故障气体的浓度的装置。

13.根据权利要求12所述的液体分析仪，其特征在于，所述液体分析仪构造成能执行根据权利要求2至11中任意一项所述的方法。

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