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电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测诊断技术


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电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测诊断技术
  • 书号：9787030813183
    作者：陈伟根等
  • 外文书名：
  • 装帧：平脊精装
    开本：16
  • 页数：256
    字数：397000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-03-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥199.00元
    售价： ￥157.21元
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油纸绝缘电气设备是电网系统的重要组成部分，油纸绝缘的老化状态是影响其寿命及安全运行的关键因素。准确、有效的老化状态评估对保障电网系统安全、稳定运行具有重要意义。拉曼光谱检测与诊断技术因具有单波长激光可实现多种物质同时、无损、快速检测的优点，极适用于绝缘油物质成分的定性与定量分析，从而为油纸绝缘老化状态评估提供有力支撑。本书在对油纸绝缘老化拉曼光谱检测与诊断技术的理论基础进行全面介绍的基础上，对各类油纸绝缘老化拉曼光谱检测与诊断技术的构成、主要特点进行深入分析与探讨。
油纸绝缘电气设备是电网系统的重要组成部分，油纸绝缘的老化状态是影响其寿命及安全运行的关键因素。准确、有效的老化状态评估对保障电网系统安全、稳定运行具有重要意义。拉曼光谱检测与诊断技术因具有单波长激光可实现多种物质同时、无损、快速检测的优点，极适用于绝缘油物质成分的定性与定量分析，从而为油纸绝缘老化状态评估提供有力支撑。本书在对油纸绝缘老化拉曼光谱检测与诊断技术的理论基础进行全面介绍的基础上，对各类油纸绝缘老化拉曼光谱检测与诊断技术的构成、主要特点进行深入分析与探讨。
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    第1章 概论 1
    1.1 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测诊断技术的背景 1
    1.1.1 电气设备油纸绝缘老化 1
    1.1.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测技术 2
    1.1.3 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断技术 3
    1.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测诊断技术的研究现状 4
    1.2.1 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测技术研究现状 4
    1.2.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断技术研究现状 20
    第2章 表面增强拉曼光谱基底电场分布及增强机理仿真 23
    2.1 表面增强拉曼光谱基底电场分布仿真 23
    2.1.1 仿真软件 23
    2.1.2 模型构建 23
    2.2 纳米结构对表面增强基底增强效果的影响 24
    2.3 纳米材料对表面增强基底增强效果的影响 26
    2.3.1 金属纳米材料的介电常数 26
    2.3.2 金属纳米颗粒材料对表面增强基底增强效果的影响 27
    2.3.3 衬底材料对表面增强基底增强效果的影响 28
    2.4 纳米颗粒间距对表面增强基底增强效果及一致性的影响 30
    2.4.1 间距对电场分布和电场强度的影响 30
    2.4.2 间距对基底增强因子的影响 32
    2.4.3 间距对基底一致性的影响 33
    2.5 纳米颗粒粒径对表面增强基底增强效果及一致性的影响 33
    2.5.1 粒径对电场分布和电场强度的影响 33
    2.5.2 粒径对基底增强因子的影响 36
    2.5.3 粒径对基底一致性的影响 36
    第3章 界面自组装表面增强拉曼光谱基底的增强效果及一致性 38
    3.1 银纳米颗粒和衬底的制备与表征分析 38
    3.1.1 化学试剂和材料的选择 38
    3.1.2 实验仪器的选择 38
    3.1.3 银纳米颗粒的制备 39
    3.1.4 银纳米颗粒的表征分析 40
    3.1.5 金膜制备及表征 41
    3.2 界面自组装拉曼光谱表面增强基底制备方法 42
    3.2.1 液-固界面自组装制备方法 42
    3.2.2 气-液界面自组装制备方法 43
    3.2.3 两种自组装制备方法的表征对比分析 44
    3.3 液-固界面自组装表面增强拉曼光谱基底增强效果及一致性分析 46
    3.3.1 液-固界面自组装表面增强拉曼光谱基底增强效果 46
    3.3.2 液-固界面自组装表面增强拉曼光谱基底一致性 49
    3.4 气-液界面自组装表面增强拉曼光谱基底增强效果及一致性分析 49
    3.4.1 气-液界面自组装表面增强拉曼光谱基底增强效果 49
    3.4.2 气-液界面自组装表面增强拉曼光谱基底一致性 51
    3.5 两种界面自组装表面增强拉曼光谱基底性能对比分析 52
    第4章 金银核壳结构表面增强拉曼光谱基底的增强效果及一致性 54
    4.1 金银核壳结构的制备与表征分析 54
    4.1.1 材料与试剂的选择 54
    4.1.2 金银核壳结构的制备方法 54
    4.1.3 金银核壳结构的表征分析 55
    4.2 金银核壳结构表面增强基底制备与表征 58
    4.2.1 金银核壳结构SERS基底制备方法 58
    4.2.2 金银核壳结构SERS基底表征 58
    4.3 金银核壳结构表面增强拉曼光谱基底电场及增强因子仿真 59
    4.3.1 模型构建 59
    4.3.2 粒径对金银核壳结构电场分布和电场强度的影响 60
    4.3.3 粒径对金银核壳结构增强因子的影响 61
    4.4 金银核壳结构表面增强拉曼光谱基底增强效果及一致性分析 62
    4.4.1 金银核壳结构表面增强拉曼光谱基底增强效果 62
    4.4.2 金银核壳结构表面增强拉曼光谱基底一致性 63
    4.4.3 不同SERS基底性能的对比分析 64
    第5章 基于金银核壳结构表面增强的变压器油中糠醛拉曼光谱检测特性 66
    5.1 变压器油中糠醛拉曼光谱未增强原位检测方法 66
    5.1.1 拉曼光谱检测平台 66
    5.1.2 变压器油中糠醛拉曼光谱未增强原位检测可行性分析 67
    5.1.3 变压器油中糠醛拉曼光谱未增强原位检测定量分析方法 69
    5.1.4 拉曼光谱信噪比计算 70
    5.2 糠醛分子拉曼光谱化学增强效应仿真 71
    5.2.1 糠醛分子拉曼谱峰仿真 71
    5.2.2 糠醛分子化学增强拉曼光谱效应仿真 72
    5.3 基于金银核壳结构表面增强的变压器油中糠醛拉曼光谱检测方法 73
    5.3.1 标准样品配制 74
    5.3.2 实验检测方法 74
    5.3.3 特征峰选取方法 74
    5.4 基于金银核壳结构表面增强的变压器油中糠醛拉曼光谱定量分析 75
    5.4.1 不同糠醛浓度检测 75
    5.4.2 定量分析模型 76
    5.4.3 最小检测浓度 76
    5.5 金银核壳结构表面增强基底对变压器油中糠醛
    拉曼光谱检测性能影响及分析 77
    5.5.1 增强因子计算 77
    5.5.2 一致性分析 78
    5.5.3 抗氧化能力分析 79
    第6章 基于分子动力学模拟的电气设备油纸绝缘老化过程及其与拉曼特征的关联 80
    6.1 电气设备油纸绝缘老化过程 80
    6.1.1 纤维素绝缘纸老化物理化学过程 80
    6.1.2 矿物绝缘油老化物理化学过程 82
    6.2 基于分子动力学的电气设备油纸绝缘老化仿真 83
    6.2.1 电气设备油纸绝缘老化分子动力学仿真原理 84
    6.2.2 电气设备油纸绝缘老化分子动力学仿真结果分析 85
    6.3 电气设备油纸绝缘老化拉曼特征关联分析 92
    6.3.1 基于老化特征物的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱关联分析原理 92
    6.3.2 电气设备油纸绝缘老化特征物拉曼仿真及分析 93
    第7章 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱及平衡化光谱数据库的建立 98
    7.1 电气设备油纸绝缘老化样本的获取 98
    7.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱检测 102
    7.2.1 便携式电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱现场检测装置 102
    7.2.2 电气设备油纸绝缘拉曼光谱 108
    7.3 电气设备油纸绝缘拉曼光谱数据预处理 110
    7.3.1 尖峰去除 110
    7.3.2 平滑去噪 113
    7.3.3 图谱归一化 115
    7.4 原始及平衡化电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库的建立 116
    7.4.1 原始电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库 116
    7.4.2 平衡化电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库 118
    第8章 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱多尺度特征提取及分析 120
    8.1 基于随机森林算法的油纸绝缘老化拉曼光谱原始特征遴选 120
    8.1.1 油纸绝缘老化拉曼光谱原始特征遴选原理 120
    8.1.2 油纸绝缘老化拉曼光谱重要特征分析 123
    8.2 基于线性判别分析的不同老化阶段电气设备油纸绝缘拉曼光谱特征提取 124
    8.2.1 油纸绝缘拉曼光谱类别特征提取原理 124
    8.2.2 油纸绝缘拉曼光谱类别特征分析 127
    8.3 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱聚合度映射特征提取 129
    8.3.1 基于偏最小二乘算法的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱聚合度映射特征提取及分析 129
    8.3.2 基于二次互信息的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱聚合度映射特征提取及分析 134
    第9章 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱集成增强神经网络诊断方法 140
    9.1 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱集成增强神经网络诊断模型的建立 140
    9.1.1 附加动量修正的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱反向传播神经网络诊断模型 140
    9.1.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱集成增强反向传播神经网络诊断模型 142
    9.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断分析 144
    9.2.1 实验室样本的油纸绝缘老化拉曼光谱诊断 144
    9.2.2 运行设备的油纸绝缘老化拉曼光谱诊断 147
    9.3 不同状态电气设备油纸绝缘样本拉曼光谱老化诊断修正 149
    9.3.1 换油后电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱分析 150
    9.3.2 换油后电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱预测 151
    9.3.3 基于广义回归神经网络的换油后拉曼光谱老化诊断修正 156
    第10章 不同油纸比例电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱多分类支持向量机诊断方法 162
    10.1 不同油纸比例电气设备油纸绝缘老化反应分子动力学仿真 162
    10.1.1 油纸绝缘老化反应分子动力学建模 162
    10.1.2 老化反应分子动力学模拟方法 164
    10.1.3 老化反应分子动力学仿真结果分析 165
    10.2 不同油纸比例电气设备油纸绝缘加速热老化试验 168
    10.2.1 试验材料 168
    10.2.2 加速热老化试验设计 169
    10.3 老化特征量及微观表象 170
    10.3.1 老化特征量及测量方法 170
    10.3.2 微观表象分析 172
    10.4 基于随机森林算法的特征重要性评估及筛选 174
    10.4.1 特征重要性评估方法 174
    10.4.2 特征筛选与分析 176
    10.5 不同油纸比例条件下拉曼光谱修正模型 177
    10.5.1 拉曼光谱的变化与分析 177
    10.5.2 拉曼光谱修正系数的计算 179
    10.5.3 拉曼光谱修正模型的建立 182
    10.6 基于多分类支持向量机的拉曼光谱老化诊断方法 187
    10.6.1 诊断模型的建立及参数优化 187
    10.6.2 参数寻优及拉曼特征诊断结果分析 189
    第11章 不同种类电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱散射变换及诊断方法 192
    11.1 电气设备油纸绝缘反应分子动力学模拟理论基础 192
    11.1.1 模拟油纸热解过程分子动力学力场 192
    11.1.2 模拟油纸热解过程分子动力学系综 193
    11.2 不同种类电气设备油纸绝缘材料分子模型构建 193
    11.2.1 环烷基油分子模型构建 194
    11.2.2 石蜡基油分子模型构建 196
    11.2.3 绝缘纸纤维素及不同种类油纸分子模型构建 197
    11.3 油模型、油纸混合模型反应分子动力学模拟及结果分析 199
    11.3.1 反应分子动力学模拟 199
    11.3.2 不同油分子模型热解结果分析 200
    11.3.3 油纸混合分子模型热解结果分析 202
    11.4 不同种类电气设备油纸绝缘材料拉曼活性分析 203
    11.5 不同种类电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱深度散射网络变换 205
    11.5.1 小波变换与小波散射变换 206
    11.5.2 深度散射网络结构及性质 207
    11.5.3 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱深度散射网络创建及散射特征分析 208
    11.6 不同种类电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱散射特征诊断模型 214
    11.6.1 支持向量机分类思想 214
    11.6.2 基于多分类支持向量机的老化诊断模型 218
    11.6.3 不同种类油纸绝缘老化拉曼光谱散射特征诊断结果分析 220
    第12章 结合图数据库的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱图卷积神经网络诊断方法 222
    12.1 温度、水分对电气设备油纸绝缘老化样本拉曼光谱的影响 222
    12.2 考虑温度、水分影响的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库 224
    12.2.1 基于图论的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库建立方法 224
    12.2.2 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱数据库分析 226
    12.3 基于线性判别分析的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱特征提取 228
    12.3.1 油纸绝缘老化拉曼光谱特征提取原理 228
    12.3.2 考虑温度、水分影响的电气设备油纸绝缘拉曼光谱特征分析 230
    12.4 基于图卷积神经网络的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法 231
    12.4.1 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱图卷积神经诊断模型建立 231
    12.4.2 考虑温度、水分影响的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断结果分析 234
    12.4.3 基于粒子群优化算法的参数优化 236
    12.5 电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱不同诊断方法的对比分析 239
    12.5.1 基于谱聚类的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法 239
    12.5.2 基于支持向量机的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法 243
    12.5.3 基于BP神经网络的电气设备油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法 246
    参考文献 250
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