随着电力系统向高压、 大容量、 信息技术应用等方向发展, 电力设备的高效运维对于保障电力系统安全运行和经济平稳增长具有重大意义。 对六氟化硫气体分解产物的检测是电气绝缘设备检漏及判断故障类型的有效手段。 基于光学频率梳的双光梳光谱检测技术具有高分辨、 高精度、 宽光谱、 高速动态等优势, 有望在电力设备漏气故障检修中, 为判断特征气体种类及定量分析提供可靠手段。 搭建了基于两台集成掺铒光纤光梳的双光梳光谱检测装置。 通过精密频率控制及精细温控, 光梳重复频率抖动从18.37 Hz降低至607.72 μHz, 光梳梳齿稳定度控制在10-12。 装置具有长时间稳定和小型化集成的特点, 对外界环境干扰免疫性强, 在室外环境运行两小时, 光梳的重复频率及载波包络相位信号仍能保持相位锁定, 两台光梳相干性无明显劣化。 在光谱检测方面, 结合使用超灵敏多通气室, 对CO与CO2混气进行了测量, 在ms量级时间内实现了1 540～1 590 nm波段内CO和CO2吸收峰的同时成谱检测, 光谱分辨率达1 pm。 分别以CO和CO2在1 585.47、 1 581.946 nm和1 580.5、 1 579.575 nm的特征吸收峰为例, 通过洛伦兹数据拟合反演出相应分子数密度。 CO和CO2的气体分子数密度的多峰测量不确定度分别为0.32%与0.24%, 较单峰测量结果(2%)降低了近1个量级。 该研究推进了双光梳光谱技术及系统在电力设备漏气故障特征气体非接触实时检测中的应用。 传统接触式检测存在检测气体种类单一、 积分时间长、 难以做到长期在线实时监测的缺点, 而双光梳光谱检测能够在ms量级对多组分气体的多峰非接触式同时成谱检测, 在缩短检测时间的同时提高了检测精度, 为电力设备漏气故障的及时排查及故障类型的诊断提供了有效途径。

锂离子电池热失控气体引起的火灾爆炸事件层出不穷，通过分析相关热失控气体可以明确其发生发展机理，这有助于锂离子电池热失控早期预警技术的研究及安全性评估。采用高时间分辨率、高通量的激光拉曼光谱技术对热失控气体进行在线分析，确定了电池热解气体的主要成分为CO₂、CO、H₂、CH₄、C₂H₄以及C₃H₆，并采用偏最小二乘法分别构建了包括空气成分(N₂、O₂)在内的特征气体的拉曼光谱定量模型，在线原位分析了锂离子热失控实际场景中特征气体的信息变化。结果表明，锂离子电池热失控气体拉曼光谱定量模型的相关系数大于0.91，均方根误差小于0.45%，高效实现了锂离子电池热失控过程中多组分烃类和非烃类气体的在线分析。

油中特征气体(H2, CO, CO2, CH4, C2H4, C2H6, C2H2)的快速准确检测是变压器在线监测的重要环节。 激光拉曼光谱技术适用于特征气体的检测, 能克服传统在线监测的诸多不足。 在拉曼光谱图2 900～3 300 cm-1谱段, 甲烷(CH4)和乙烷(C2H6)气体特征谱峰聚集, 研究此谱段中不同含量比的混合气体样本对变压器油中混合气体定量分析具有重要意义。 在单一特征气体拉曼光谱检测的研究基础上, 选取预处理后光谱图中特征峰的谱峰高度、 半高宽以及谱峰面积多个参量作为特征因素, 对变压器油中混合气体进行定量分析。 以二阶微扰理论分析计算得出, 甲烷拉曼光谱中存在四个特征谱峰, 选取的谱段中包含以3 111与3 284 cm-1为拉曼频移中心的两峰, 乙烷拉曼光谱中存在六个特征谱峰, 选取谱段中存在3 111与3 187 cm-1两峰, 理论上通过谱段中携带的特征谱峰信息能够计算两种气体含量; 通过拉曼光谱平台检测, 混合气体光谱图特征谱峰会产生平移以及聚合, 对光谱图中寻峰得到的中心频移为2 902, 2 918, 2 956和3 022 cm-1的四个混合峰建立高斯函数模型, 得到特征谱峰的谱峰高度、 半高宽以及谱峰面积; 建立偏最小二乘回归模型, 以谱峰高度、 半高宽、 谱峰面积为自变量, 两种气体含量为因变量计算分析。 模型潜在因子取到t6时, 调整后的R2为0.993, 表明自变量与因变量具有确切关系, 回归模型可靠。 对回归方程参数分析发现, 谱峰半高宽相比谱峰面积以及谱峰高度有显著贡献, 符合预期目标, 混合气体光谱图中四个特征谱峰对两种气体均有影响。 通过实验可总结得出, 针对甲烷乙烷混合气体, 在室温25 ℃, 积分时间15 s, 积分次数2, 狭缝100 μm条件下, 通过获取谱峰高度、 谱峰面积以及半高宽三个参量, 能够准确测量气体含量, 为变压器油中多种特征气体的同时检测奠定了基础。

针对煤层自然发火特征气体种类多、 检测限低、 现场监测仪器安全要求高等特点， 提出采用傅里叶变换红外光谱分析实现气体的在线分析。 并结合气体的吸收光谱特征与分析要求， 从光谱仪参数选择、 样气制备、 特征变量提取与分析模型建立方面， 介绍了一套行之有效的特征气体光谱分析方法， 然后给出了CH4， C2H6， C3H8， iC4H10， nC4H10， C2H4， C3H6， C2H2， SF6， CO和CO2的测试结果。 结果表明， 采用Tensor 27光谱仪在光谱分辨率为1 cm-1， 光程为10 cm情况下， 所有气体的分辨率优于2×10-6， 满足煤层自然发火气体检测要求。 这表明， 红外光谱分析是一种潜在的煤层自然发火特征气体分析技术， 所采用的方法可以用来进行煤层自然发火特征气体的在线分析。