利用波段为2～20μm的电调制红外宽谱光源和中心波长为3.95 μm及10.55 μm的双通道热释电探测器, 采用单光源双波长光路结构设计了一种新型SF6气体传感器.运用径向基函数神经网络对传感器在检测过程中因环境温度变化所带来的测量误差进行补偿, 结果表明：SF6气体传感器在环境温度10～35℃、气体浓度0～0.200%范围内的检测准确度小于±1.5%FS, 相对标准偏差为1.56%, 可以有效消除在测量气体浓度时环境温度变化引起的非线性影响.与传统经验公式法和温度控制法相比, 该方法具有良好的测量准确度和稳定性, 且无需增加硬件温度补偿模块, 有利于传感器的小型化和低成本设计.

利用红外光谱法分析SF6气体及其衍生物是判断气体绝缘组合电器(GIS)运行状态和故障的一种重要手段。 传统的诊断方法过程繁琐、 效率低下， 而且受主观因素的影响较大。 本文指出可以采用机器学习的方法实现GIS设备的故障诊断， 并提出了多尺度加权主成分分析的特征提取方法。 多尺度加权主成分分析结合了主成分分析和多尺度分解的特点， 保证了尺度特征信息的最大化， 并且修正了特征向量在数据分类时的权重。 通过对广西电力研究院提供的SF6及其衍生物的红外光谱进行分析， 证明了多尺度加权主成分分析算法对训练样本的分类效果要比标准的主成分分析算法好3～4倍。

SF6气体大量应用于气体绝缘组合电器(GIS)中。 通过化学方法检测SF6气体及其衍生物是检测GIS设备故障的一种重要方法。 该文采用红外光谱技术分析了三种情况下的GIS设备内SF6气体组成情况, 得出S2F10气体含量可以用来分析GIS故障原因是否为强火花或者电弧放电引起; CF4气体可以用来表征GIS设备内绝缘气体的绝缘状态。 另外, 研究表明, GIS设备在线运行时, 绝缘气体气室密封失效、 造成气体泄漏, 引入新的气体杂质的问题比较严重。 所以在进行GIS设备维护工作时, 绝缘气室的密封维护工作十分重要。 文章在研究GIS设备绝缘气体SF6红外谱图的基础之上提出了建立基于红外光谱技术的GIS设备故障诊断专家系统的意见。