उच्च वोल्टेज SF6 सर्किट ब्रेकरहरू शक्ति प्रणालीमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छन् र यसले शॉर्ट सर्किट र ओवरलोडबाट सर्किटलाई सुरक्षा दिन्छ। यसको विश्वसनीयता र सुरक्षा निश्चित गर्न, निर्माणकर्ताहरू सामान्यतया मुख्य संपर्क, आर्क संपर्क र ग्यास नोजलहरूको अवधारणात्मक विभाजन र दृश्य तयारी गर्न अनुशासित गर्छन्। यी तयारीहरूले यी घटकहरूको पोरो अवस्था को मूल्यांकन गर्दछ र यसको प्रतिस्थापन आवश्यक छ कि छैन यो निर्धारण गर्दछ।
इतिहासको दृष्टिकोणबाट, यी तयारीहरूले अनेक आधारहरू पर आधारित हुनुहुन्छ:
समय अन्तराल: उदाहरणका लागि, एकल-दबाव SF6 डेड-टङ्क सर्किट ब्रेकरको १२ वर्ष प्रयोग पछि संपर्कहरूको तयारी गर्न अनुशासित गरिन्छ।
विद्युत प्रचालन: उदाहरणका लागि, २००० विद्युत प्रचालन पछि तयारी गर्न अनुशासित गरिन्छ।
फ़ाल्ट प्रचालन: उदाहरणका लागि, १० रेटेड शॉर्ट-सर्किट ब्रेकर प्रचालन पछि तयारी गर्न अनुशासित गरिन्छ।
संयुक्त आधारहरू: यी तत्वहरूको संयोजन कहिलेकाहीं अधिक समग्र मूल्यांकनका लागि प्रयोग गरिन्छ।
तर, समय आधारित र प्रचालन-गणना-आधारित तयारी विधिहरूले कालान्तरमा केही सीमाहरू प्रकट गरेका छन्। यी जाँचहरूले उपकरणको सुरक्षा निश्चित गर्न मद्दत गर्छन्, तर यी सदै निर्यातक र नोजलहरूको वास्तविक पोरो अवस्थालाई यथार्थ रूपमा प्रतिबिम्बित गर्दिन। यसको अतिरिक्त, यी तयारीहरू लागतपूर्ण, असंगत र साइटमा आंतरिक तयारी गर्दा उपकरण नुक्सान हुन सक्छ, जसले उपकरणको नुक्सान ल्याउन सक्छ।
आर्किङ एक जटिल तापीय र विद्युतीय प्रक्रिया हो जसले सर्किट ब्रेकरको प्रदर्शनमा बहुत असर राख्छ। शॉर्ट-सर्किट धाराको निर्यात समयमा, आर्किङले नोजल अब्लेशनको माध्यमबाट ब्रेकरको पैरामिटरहरूमा असर राख्छ। नोजल अब्लेशनले आर्कको उच्च तापको कारण नोजल सामग्रीको अपघटन गर्छ। यी प्रक्रियाले ब्रेकरको निर्यात क्षमतामा दोहोरो असर राख्छ:
वृद्धित चैम्बर दबाव: जस्तै, नोजल अब्लेशन घटनामा, नोजल गलाको क्षेत्रफल वढ्छ, जसले ब्रेकर चैम्बरमा उच्च दबाव उत्पन्न गर्छ। यो वृद्धित दबावले आर्कको पुन: ज्वलन नियन्त्रण गर्दै निर्यात वेग बढाउँछ।
वृद्धित नोजल गलाको क्षेत्रफल: नोजल गलाको विस्तार अधिक ग्यासलाई आर्क क्षेत्रमा प्रवाह गर्न अनुमति दिन्छ, जसले अधिक ताप ले जाने र आर्कको तापमान घटाउने अनुमति दिन्छ। तर, यो आर्क ऊर्जालाई फैलाउँछ, जसले ब्रेकरको स्व-ब्लास्ट क्षमतालाई कम गर्न सक्छ।
त्यसैले, नोजल अब्लेशन प्रक्रियाले स्व-ब्लास्ट सर्किट ब्रेकरको निर्यात क्षमतामा दोहोरो असर राख्छ। जब ब्रेकरले शॉर्ट-सर्किट धारा निर्यात गर्दछ, नोजल अब्लेशनले आर्क कोलमको ऊर्जाको भाग निकाल्दछ, नोजल स्थानमा ग्यासको द्रव्यमान वढाउँछ, र आर्क संपर्कको आसपास ग्यासको घनत्व बढाउँछ, जसले आर्कको पुन: ज्वलनको संभावना घटाउँछ।
नोजल अब्लेशनले ब्रेकरको प्रदर्शनमा बहुत असर राख्छ, त्यसैले अब्लेशन तीव्रता (यानी, नोजल गलाको व्यासको वृद्धि) अनुमान गर्न र अब्लेशन द्रव्यमान गणना गर्न एक महत्वपूर्ण काम हो। नोजल अब्लेशनको यथार्थ अनुमान लगाउनले रखरखाउ व्यक्तिहरूलाई ब्रेकरको स्वास्थ्य र भविष्यका लागि निर्णय लिन मद्दत गर्छ।
अब्लेशन तीव्रता निम्न विधिहरूद्वारा अनुमान गर्न सकिन्छ:
दृश्य तयारी: ब्रेकरलाई विघटन गरेर नोजलमा पोरो देख्ने। यो विधि सरल छ, तर यो लागतपूर्ण र पहिले उल्लेखित जोखिमहरू छन्।
गैर-प्रवेश जाँच तकनीकहरू: अग्रिम गैर-प्रवेश जाँच तकनीकहरू, जस्तै इन्फ्रारेड थर्मोग्राफी र अल्ट्रासोनिक जाँच, ब्रेकरको रखरखाउमा बढ्यो उपयोग गरिन्छ। यी तकनीकहरूले उपकरण विघटन बिना नोजल अब्लेशन र अन्य संभावित समस्याहरूको मूल्यांकन गर्न सकिन्छ।
डेटा विश्लेषण र पूर्वानुमान मॉडल: ब्रेकरको ऐतिहासिक प्रचालन डेटालाई विश्लेषण गरेर आर्क भौतिकी मॉडलहरूसँग जोडेर, पूर्वानुमान मॉडल नोजल अब्लेशन तीव्रता अनुमान गर्न सक्छ। यो दृष्टिकोणले अनावश्यक विघटन तयारीहरूलाई घटाउँदछ र रखरखाउको दक्षता बढाउँदछ।
उच्च वोल्टेज SF6 सर्किट ब्रेकरहरूको रखरखाउको दक्षता र विश्वसनीयता बढाउन, भविष्यका रखरखाउ रणनीतिहरूले अवस्था निरीक्षण र बुद्धिमत्ता विकार तकनीकहरूमा अधिक आधारित हुन सक्छ। ब्रेकरको प्रचालन पैरामिटरहरू (जस्तै धारा, वोल्टेज, र तापक्रम)को वास्तविक समयमा निरीक्षण, उन्नत डेटा विश्लेषण अल्गोरिथमहरूसँग जोडेर, नोजल अब्लेशन र महत्वपूर्ण घटकहरूको सामूहिक स्वास्थ्यको अधिक यथार्थ पूर्वानुमान दिन सकिन्छ। यो दृष्टिकोणले अनावश्यक तयारी र मरम्मतहरूलाई घटाउँदछ, उपकरणको जीवनकाल बढाउँदछ, र रखरखाउको लागत कम गर्न सक्छ।
त्यसको अतिरिक्त, सामग्री विज्ञानको उन्नतिले अधिक ताप-प्रतिरोधी र अब्लेशन-प्रतिरोधी नोजल सामग्रीको विकासमा ध्यान दिनेछ। नयाँ सामग्रीहरूको प्रयोगले ब्रेकरको विश्वसनीयता र निर्यात क्षमतालाई औपचारिक रूपमा बढाउँदछ, नोजल अब्लेशनको नकारात्मक असरहरूलाई कम गर्न सक्छ।

उच्च वोल्टेज सर्किट ब्रेकरमा नोजल अब्लेशनको मापन विधि
१. नोजल अब्लेशन मापनको सिद्धान्त
१.१ दबाव सिग्नलहरू र नोजल अब्लेशनको सम्बन्ध
अनुसन्धानले देखाएको छ कि नोजल अब्लेशन, जसले नोजल गलाको व्यास वढाउँछ, सर्किट ब्रेकरमा ग्यास प्रवाहको विशेषताहरूलाई बदल्छ। यी परिवर्तनले दबाव वितरणमा असर राख्छ, जसले दबाव सिग्नलहरूमा भिन्नता उत्पन्न गर्छ जसलाई दबाव सेन्सरहरूले ल्याउन सक्छ। विशेष गरी, नोजल अब्लेशनले दोहोरो मुख्य असर राख्छ:
दबाव तरंग रूपको परिवर्तन: नोजल व्यासको वृद्धिले ग्यास प्रवाह रोधको रूप बदल्छ, जसले दबाव तरंग रूपको आकार बदल्छ।
स्पेक्ट्रल विशेषताहरूको परिवर्तन: नोजल अब्लेशनले दबाव सिग्नलहरूको स्पेक्ट्रल विशेषताहरूलाई भी प्रभावित गर्छ, विशेष गरी उच्च आवृत्ति क्षेत्रमा।
यी दबाव सिग्नल विशेषताहरूको विश्लेषण गर्ने द्वारा, नोजल अब्लेशनको विस्तारको अप्रत्यक्ष अनुमान गर्न सकिन्छ।
१.२ दबाव सेन्सरहरूको स्थापना र मापन
यथार्थ दबाव सिग्नल प्राप्त गर्न, दबाव सेन्सरहरूलाई सर्किट ब्रेकरको संरचना र मापन आवश्यकताको आधारमा विभिन्न बिन्दुहरूमा स्थापना गर्न सकिन्छ:
एक धुरीको मापन: प्रत्येक धुरीको तलमा एक वाल्व छ, जसलाई दबाव सेन्सरहरूसँग जोड्न सकिन्छ। यी सेटअपले एक धुरीको दबाव तरंग मापन गर्न अनुमति दिन्छ, बहु-धुरी सिग्नल अधिकारित बाट बचाउँछ।
तीन धुरीको मापन: मानक प्रचालनमा, तीन धुरीहरूलाई ताम्र ट्यूबहरूद्वारा जोडिन्छ, र मुख्य भरण वाल्व सर्किट ब्रेकरको आधारमा रहन्छ, जसले तीन धुरीहरूलाई जोड्छ। यदि मुख्य भरण वाल्वलाई दबाव सेन्सरको जोडने बिन्दुको रूपमा प्रयोग गरिन्छ, तब मापिएको सिग्नल तीन व्यक्तिगत दबाव सिग्नलहरूको संयोजन हुनेछ।
यथार्थ मापनको लागि, उच्च संवेदनशील पायजोइलेक्ट्रिक दबाव सेन्सरहरू उपयुक्त चार्ज अम्प्लिफायरहरूसँग जोडिएका छन्। दबाव डेटा रेले स्विचिङ ऑपरेशनको शुरुवात देखि छठो दोलनको अन्त सम्म रेकर्ड गरिन्छ। मूल दबाव सिग्नललाई विश्लेषण आवश्यकतामा बाट फिल्टरिङ गरिएको वा नगरिएको रूपमा प्रक्रिया गर्न सकिन्छ।
फिल्टरिङ गरिएको सिग्नल: फास्ट फुरियर ट्रान्सफार्म (FFT) निर्देशित रूपमा फिल्टरिङ गरिएको सिग्नलमा लागू गरिन्छ जसले यसको आवृत्ति क्षेत्रको विशेषताहरू विश्लेषण गर्न सक्छ।
फिल्टरिङ गरिएको सिग्नल: १०० Hz लो-पास फिल्टर प्रयोग गरिन्छ जसले उच्च आवृत्ति शोर निकाल्दछ, केवल निम्न आवृत्ति घटकहरू बाँकी राख्दछ।
आंकडा १ र २ दबाव इतिहास र स्पेक्ट्रम देखाउँछ, जसले दबाव सिग्नलको विशेषताहरूको दृश्य रूप देखाउँछ।
मशीन लर्निङ द्वारा नोजल अवस्था वर्गीकरण
निर्णयको यथार्थता बढाउन, यो अध्ययनले k-Nearest Neighbors (k-NN) विधिको आधारमा एक मशीन लर्निङ अल्गोरिथम प्रयोग गरेको छ। यो प्रक्रियाले निम्न चरणहरू समावेश गर्छ:
विशेषता निकाल: दबाव सिग्नलहरूबाट महत्वपूर्ण विशेषताहरू, जस्तै शिखर र गर्त मान, आवृत्ति घटकहरू, आदि, निकालिन्छ। यी विशेषताहरू मशीन लर्निङ अल्गोरिथमको इनपुट परामितिहरूको रूपमा प्रयोग गरिन्छ।