【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及油氣檢測，具體涉及一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法。
技術介紹
1、光聲光譜技術是一種基于光與物質相互作用產生聲信號進行檢測的技術，在油氣檢測領域，通過測量油氣樣本在特定光照射下產生的聲信號，進而分析油氣成分及其含量，隨著光聲光譜技術的不斷發展，其檢測精度、穩定性和可靠性不斷提高，為油氣檢測提供了堅實的技術基礎，因此，光聲光譜技術由于其高精度、寬檢測范圍、不消耗被測氣體和載氣等優點，越來越廣泛的應用于油中溶解氣體的在線監測需求中。
2、現有技術中，雖然光聲光譜技術能夠檢測多種氣體成分，但在復雜的工業環境中，仍會受到多種因素的干擾，且不同組分氣體間頻率接近，易產生交叉干擾，導致檢測結果出現偏差，進而產生誤報或漏報現象，進而出現故障類型判斷不準確的情況，因此，如何提高油氣檢測過程中的故障類型預測準確度，是我們要解決的問題，為此，現提出一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法。
技術實現思路
1、本專利技術目的在于提供一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為解決上述技術問題，本專利技術所采用的技術方案是：
3、一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，包括以下步驟：
4、步驟1，從變壓器中抽取變壓器油樣品，并將油樣送入脫氣裝置，對抽取的變壓器油樣品進行脫氣處理，釋放溶解在油中的氣體，將溶解在油中的氣體釋放出來，脫氣過程需保持高效且油樣不與空氣接觸，避免交叉污染，采集釋放的氣體送入光聲池，在光聲池內進行
5、步驟2，采用光聲檢測器捕捉由氣體壓力波動引起的聲波信號數據，并對采集的聲波數據進行數字化預處理及分析；
6、步驟3，基于預處理的聲波數據，提取油氣檢測的特征數據，并關聯氣體種類、濃度、成分及氣體比值，得到油氣分類序列；
7、步驟4，結合油氣檢測的特征數據和油氣分類序列，構建油氣識別模型，分析氣體種類及成分，獲取氣體特征評估指數，分析氣體比值及氣體種類、成分，獲取氣體比值評估指數，分析不同種類氣體的氣體濃度變化，獲取氣體變化率評估指數，評估油樣氣體狀態及特征；
8、步驟5，基于油氣分類序列的關聯數據，結合氣體特征評估指數、氣體比值評估指數和氣體變化率評估指數，得到油氣故障預警系數，并基于故障類型、位置、嚴重程度劃分故障預警等級，為故障預警等級匹配對應的故障閾值；
9、步驟6，輸入檢測到的數據，解析獲取油氣故障預警系數的結果，并結合預設的故障閾值，確定是否存在故障風險，并向運維人員發出對應等級的預警信號，根據預警信息，進行相應設備的現場修正措施。
10、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟1中，氣體壓力波動產生的過程為：
11、步驟101，確保操作人員穿戴防護裝備，使用變壓器油采樣工具從變壓器油箱中抽取油樣，取樣前需清理取樣口，防止雜質污染，并將抽取的油樣存儲在清潔、干燥的玻璃或金屬容器中，確保采樣過程中油樣的代表性和避免外界污染物的混入；
12、步驟102，將油樣轉移至脫氣裝置中，確保脫氣過程在密封或惰性氣體環境下進行，以減少油樣與空氣接觸的機會，施加真空或氮氣吹掃，釋放溶解在油中的氣體，以使油樣中的氣體濃度降至最低水平，收集釋放的氣體并送入光聲池，光聲池為能夠容納氣體樣本并允許激光穿透的容器，光聲池需預先清潔并充滿氦氣，以減少背景噪聲；
13、步驟103，在光聲池內，使用可調諧激光器發射激光束照射氣體，通過照射使得氣體分子吸收激光能量，發生熱效應并使局部溫度升高，進而在光聲池內產生壓力波動，熱膨脹的氣體分子會導致周圍氣體形成瞬時的高壓區域和低壓區域，從而產生氣體壓力波動。
14、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟2中，聲波數據數字化預處理及分析的過程為：
15、步驟201，使用預先在光聲池內放置的光聲檢測器，如壓電傳感器，將由氣體壓力波動產生的聲波信號以模擬形式捕捉；
16、步驟202，對聲波數據進行數字化預處理，其中數字化預處理的過程包括采樣、量化、濾波、去噪以及信號校正；
17、步驟203，將經過數字化預處理的聲波數據的模擬信號轉換為數字信號，并將數字化后的信號數據儲存在數據倉庫中，以供進一步分析。
18、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟3中，油氣分類序列的獲取過程為：
19、步驟301，使用快速傅里葉變換將時域信號轉換到頻域，以使聲波信號轉換為頻譜圖，并提取頻譜特征，識別信號中不同氣體所產生的特征頻率成分，顯示不同頻率下信號的能量分布情況；
20、步驟302，在頻域信號中識別峰值，對應氣體分子吸收激光能量后產生的特定聲波頻率，并提取與氣體種類和濃度相關的特征，包括峰值頻率、峰值高度、峰面積；
21、步驟303，將提取的特征與已知氣體的光譜數據庫進行匹配，識別氣體種類，并利用比爾-朗伯定律，基于氣體的摩爾吸光系數、吸光度及光路徑長度，進而確定氣體濃度，將計算得到的氣體濃度與峰值特征參數關聯，建立氣體種類和濃度的定量關系；
22、進一步地，氣體濃度的計算公式為：
23、其中，c是氣體濃度，a是吸光度，通過峰面積或峰值高度進行估算，∈是摩爾吸光系數，為氣體的固有屬性，l是光路徑長度，表示光在檢測介質中的路徑長度；
24、步驟304，基于頻譜圖和能量分布分析，識別聲波信號中不同氣體所產生的特征，并建立氣體濃度與聲波信號特征之間的映射關系，進而計算不同氣體特征峰的比值，以區別不同類型故障的指示；
25、步驟305，根據特征識別分析的結果，對油樣氣體進行分類，并結合時間戳，生成油氣分類序列。
26、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟4中，油氣識別模型的構建過程為：
27、步驟401，遍歷油氣檢測的聲波信號原始數據，確保數據包含不同類型和成分的氣體所產生的特征，并對聲波信號原始數據進行預處理，包括濾波、去噪、基線校正的操作，基線校正用于調整信號基線，使其處于穩定水平，便于后續分析，以提高數據質量和準確性；
28、步驟402，從預處理后的聲波信號原始數據中提取峰值頻率、峰值高度、峰面積的特征，并創建包含不同氣體特征的數據庫，與檢測到的特征進行匹配，每個氣體樣本包含其對應的特征向量和分類標簽，進而劃分數據庫中的關聯數據，得到訓練集和測試集；
29、步驟403，利用神經網絡模型結合油氣分類序列的關聯數據，將提取的特征作為模型的輸入，并使用帶有分類標簽的訓練集訓練模型，通過調整模型參數優化分類性能，使用獨立的測試數據集進行驗證，獲取油氣識別模型；
30、步驟404，利用訓練好的模型對新的油氣樣本進行分類，識別出氣體種類，并根據光譜數據中的特征峰，分析氣體中各成分的比例和含量；
31、步驟本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟1中，氣體壓力波動產生的過程為：
3.根據權利要求2所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟2中，聲波數據數字化預處理及分析的過程為：
4.根據權利要求3所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟3中，油氣分類序列的獲取過程為：
5.根據權利要求4所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟4中，油氣識別模型的構建過程為：
6.根據權利要求5所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述氣體特征評估指數的計算公式為：
7.根據權利要求6所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟5中，油氣故障預警系數的獲取過程為：
8.根據權利要求7所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述油氣故障預警系數的計算公式為：
9.根據權利要求8所述的一種光
10.根據權利要求1所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟6中，發出預警信號的過程為：
...【技術特征摘要】
1.一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟1中，氣體壓力波動產生的過程為：
3.根據權利要求2所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟2中，聲波數據數字化預處理及分析的過程為：
4.根據權利要求3所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟3中，油氣分類序列的獲取過程為：
5.根據權利要求4所述的一種光聲光譜油氣檢測的故障預警方法，其特征在于：所述步驟4中，油氣識別模型的構建過程為：
6.根據權利要求5所述的一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔣亞超，陳前臣，曹俊男，馬鋒，劉錫銀，
申請(專利權)人：武漢豪邁光電科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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