變壓器絕緣油中的微量氣體，是潛伏故障的“密碼本”。如何精準破譯？傳統檢測技術面臨精度不足、響應滯后、維護繁瑣等困局。而激光光聲光譜技術的崛起，正讓變壓器油中氣體監測從“管中窺豹”邁向“明察秋毫”時代。
01
油中氣體監測——變壓器的“血液診斷”
在電力系統的“心臟”——變壓器的健康監測領域，油中溶解氣體分析被譽為預測其內部潛伏性故障的“黃金標準”。變壓器作為電網的核心設備，其絕緣油如同“血液”。當變壓器內部發生故障時，不同的故障類型會產生不同的特征氣體。通過分析油中溶解的特征氣體的組成，可以準確的判斷變壓器內部發生的故障。
02
新型電力體系下，傳統監測短板盡顯
新型電力體系下，風電、光伏等新能源大幅并網，火電進行深度調峰，變壓器面臨著功率頻繁波動，局部過熱風險上升，絕緣老化加速等突出問題。導致變壓器整體壽命大幅縮短、故障率直線攀升。當前變壓器油中氣體監測領域，傳統油中溶解氣體監測技術（在線色譜：結構復雜，使用壽命短，性能衰減快；機械調制光聲光譜：屬于機械轉動控制，長期工作故障幾率高，交叉干擾嚴重）已難以滿足智慧電站對實時預警和預測性維護的高要求，而激光光聲光譜技術使用壽命更長，相比傳統監測技術使用壽命更長，整體投入更經濟，更為適配新型電力體系建設的新潮流。
03
激光光聲光譜技術——破局者
◆技術原理
基于中紅外量子級聯激光光聲光譜檢測技術，運用中紅外波段的高吸收系數特點，選擇中紅外量子級聯激光器（QCL）作為光源，提高最低檢測限和系統測量精度。當光聲腔內樣品受到一束調制后的單色光照射時，以無輻射弛豫方式將吸收的光能部分或全部地轉換成熱，樣品受熱體積膨脹，產生以光源為中心向外擴展的壓力波，用置于其中的聲波傳感器便可接收到聲音（光聲）信號。
◆系統介紹
變壓器油中溶解氣體在線監測技術是實施主變壓器狀態監測的重要手段，其技術關鍵是根據光譜技術分析油中特征氣體成分的變化，根據監測結果來分析判斷電力變壓器內部的異常和故障發展趨勢，以保證電力變壓器的安全可靠運行。GW-2060型激光光聲光譜變壓器油中氣體監測預警裝置是基于先進的中紅外量子級聯激光光聲光譜技術面向國家電網及能源安全研制的高可靠性變壓器油中溶解氣體檢測系統，可實現變壓器油中溶解的H2、CO、CO2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6等故障氣體及微水含量的連續在線檢測，為變壓器提供全面的實時監測預警。
相比較于傳統油中溶解氣體監測技術，激光光聲光譜檢測技術具有以下6大優勢：（1）高靈敏度的微量氣體檢測技術，準確快速的分析識別，自主設計的精確的計算方法，測試結果更準確。（2）滿足DL/T1498.2-2016《變電設備在線監測裝置技術規范第2部分：變壓器油中溶解氣體在線監測裝置》A類標準，檢測精度優于國內外同類產品。（3）采用純物理的激光光譜的分析方法，使用壽命長，無需標氣、載氣等耗材，不需要經常維護，無需后續投資。 （4）可在一個采樣周期內一次性完成七種特征氣體和微水的檢測。 （5）系統安裝簡便快捷，變壓器無需停電，減少維護工作及費用。（6）采樣周期可設定，最小采樣周期可設為1小時。該系統適用于油浸式變壓器、電抗器等電氣設備的油中溶解氣體在線監測。除可用于發電、電網系統變電站以外，還可應用于鐵路、石油、石化、冶金、鋼鐵、煤炭等電力行業用戶。
04
激光光聲光譜——為電力安全保駕護航
該技術的優越性已在多個重大項目中得到驗證：
核電安全升級：應用于中廣核百萬千瓦級機組，實現對關鍵氣體痕量級的實時監測與快速預警，顯著提升核電安全運行水平。
風電效率保障：應用于三峽能源海上風電場項目，解決了傳統油光譜“周期長、靈敏度低”痛點，實現連續在線監測與即時預警，有效防范主變故障，保障發電效率。
火電可靠運行：在國家能源集團等火電項目中，為機組深度調峰下的變壓器狀態提供精準、全面的實時監測，成功預警潛在故障，避免非停損失。
◆光學技術驅動智能運維升級
隨著新型電力系統對設備狀態感知的要求提升，激光光聲光譜技術正成為變壓器預測性維護的核心基礎設施。依托光學技術沉淀和強大的軟件開發實力，敢為科技為變壓器故障預警研發出專屬AI模型——GainSense敢測變壓器故障預警模型1.0，深耕故障機理與特征，數據處理更具靶向性，精準捕捉故障信息，預測精度優于通用 AI。系統采用自適應學習算法，可根據實時數據自我調整優化。無論是季節變換還是性能變化，都能適應不同環境與工況，提升長期穩定性和可靠性，保障預警準確。
當光學技術為變壓器裝上“透視眼”，每一次油中氣體的微弱波動都將化作安全預警的強音——這不僅是技術的勝利，更是對電網生命線的至高守護。
公司介紹
敢為科技成立于2013年，總部位于武漢光谷，長期深耕于高精度光學傳感器研發與AI診斷技術的融合創新。該公司構建了“聲、光、電、機”多模態傳感器陣列與基于機器學習/深度神經網絡的智能診斷模型相結合的“雙引擎”技術體系。通過軟硬件協同，其解決方案實現了對設備運行狀態的多維度感知、融合分析及精準預測預警，覆蓋火電、新能源、電網及儲能等關鍵場景。依托百余項自主知識產權及行業標準實踐，該公司正持續投入傳感器微型化、AI模型輕量化及多源數據融合技術，致力于推動能源監測從“事后維修”向“預測性維護”的范式轉變，為行業安全低碳轉型提供技術支撐。
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