オンラインモニタリングにおいて、GCよりもPAS DGAが適している理由

1.2 マルチガス監視の開発テクノロジー

現在、DGA マルチガス監視テクノロジーは、ガスクロマトグラフィー、赤外分光法、光音響分光法、センサー アレイの 4 つの主要カテゴリに分類されます。これらの中で、ガスクロマトグラフィーは伝統的な実験室標準ですが、赤外分光法と光音響分光法は近年オンラインモニタリングの研究ホットスポットとなっています。ガスクロマトグラフィー (GC)

2.1 動作原理

ガスクロマトグラフィーは DGA の古典的な手法であり、国際規格 (IEC 60567、IEEE C57.104) によって参照技術として認識されています。その動作原理は 3 つのステップで構成されます:

2.2 技術的特性

Step 1: Gas extraction
An oil sample is collected from the transformer, and dissolved gases are separated from the oil using vacuum degassing or headspace extraction.

Step 2: Chromatographic separation
The extracted gas mixture is carried by an inert carrier gas (such as helium, nitrogen, or argon) through a chromatographic column. The column is packed with a stationary phase. Different gas molecules interact differently with the stationary phase, so they travel through the column at different speeds, achieving separation.

Step 3: Detection and quantification
The separated gases enter a detector (commonly a Thermal Conductivity Detector, TCD, or a Flame Ionization Detector, FID). The detector output produces a chromatogram – peak position identifies the gas species, and peak area reflects gas concentration.

利点:

制限:

• High sensitivity: Down to 0.1 ppm; detection limit for key gases like acetylene ≤ 0.5 ppm

• High accuracy and repeatability: As a laboratory standard, results are reliable

• Comprehensive gas coverage: Can measure nine or more fault gases simultaneously

• Mature technology: Well‑established international standards and extensive application experience

2.3 アプリケーションシナリオ

• Requires carrier gas: Consumes high‑purity inert gases, increasing operating costs

• Requires regular calibration: Needs standard gas mixtures for calibration

• Discontinuous monitoring: Traditional GC is batch‑based – cannot provide real‑time continuous monitoring

• Complex maintenance: Columns, valves, and other parts require regular servicing

• Time delay: From sampling to results takes hours to days

研究では、GC と光音響分光法 (PAS) が油中の溶存ガス濃度の測定において高い一貫性を示すことが示されています。どちらの技術もガスの組成と濃度を効果的に決定します。

• Laboratory offline analysis: Used as a benchmark method for fault confirmation

• Periodic inspections: Regular sampling for non‑critical transformers

• Online monitoring systems: Miniaturized GC systems exist, but they still consume carrier gas

3。赤外分光法

赤外分光法は、ランベルト・ベールの法則に従い、特定の赤外波長の吸収に基づいてガスを検出します。さまざまなガス分子には固有の赤外線吸収スペクトル、つまりその「指紋」スペクトルがあります。

3.1 フーリエ変換赤外線分光法(FTIR)

特徴:

Principle:
FTIR uses a Michelson interferometer to generate interference light. After passing through the gas sample, the light undergoes Fourier transformation to produce an infrared absorption spectrum. The position of absorption peaks identifies gas species, and the peak intensity corresponds to gas concentration.

複数のガスを同時に測定可能

• 高いスペクトル分解能と優れた選択性

• 比較的複雑な光路システム

• 微量ガスに対する限られた感度（通常の検出限界〜0.5 ppm）

• 3.2 調整可能ダイオードレーザー吸収分光法 (TDLAS)

特徴:

Principle:
TDLAS uses a tunable semiconductor laser whose emission wavelength is precisely aligned with the characteristic absorption line of the target gas. By scanning the laser wavelength and measuring the absorption peak intensity, gas concentration is quantified.

測定ごとに 1 つまたは少数のガスのみを測定可能

• 高感度、 ppb レベルまで

• 強力な干渉防止機能と優れた選択性

• 複数のコンポーネントに対して複数のレーザーまたは波長スキャンが必要測定

• 3.3 非分散赤外分光法（NDIR）

特徴：

比較的シンプルな構造で低コスト

• 中程度の選択性 – 他のガスからの干渉を受けやすい

• 検出限界 ~0.5 ppm

• 一般的に単一または二成分ガスに使用されます検出

• 4。光音響分光法 (PAS)

4.1 動作原理

光音響分光法は、急速に発展している光学式ガス検出技術です。その原理は光音響効果に基づいています。気体分子が特定の波長の赤外線を吸収すると、基底状態から励起状態に遷移します。衝突緩和により、吸収されたエネルギーが熱に変換され、一時的な温度上昇が引き起こされます。光源が変調されると、周期的な加熱によって圧力波、つまり音波が生成されます。高感度マイクは音波の強度を検出します。音波の強度はガス濃度に正比例します。

PAS の重要な式は次のように表すことができます:

S = k · α · P · C

4.2 テクニカル特性

Where:
S = photoacoustic signal intensity
k = instrument constant
α = gas absorption coefficient
P = optical power
C = gas concentration

利点:

制限事項:

• No carrier gas required: Direct gas measurement – no consumable carrier gas

• High sensitivity: Detection limit for key gases like acetylene reaches 0.1–0.5 ppm

• Fast response: Suitable for real‑time continuous monitoring

• No moving parts: When using MEMS electronic modulation, reliability is high

• Low maintenance: No consumables

従来のPASは機械式チョッパーを使用して光源を変調し、振動を引き起こします騒音

• 環境振動が測定精度に影響を与える可能性がある

• マイク感度に対する高い要求

• 4.3 強化された光音響分光法（強化された） PAS)

最新の強化された PAS テクノロジーは、いくつかの革新により従来の PAS の制限を克服します:

4.4 PAS と GC: 比較検証

• MEMS infrared light source: Electronic modulation replaces the mechanical chopper, eliminating vibration noise

• Dual‑chamber enhanced gas cell: Gold‑coated absorption cavities with resonance enhancement technology improve detection sensitivity

• Vacuum degassing: Temperature‑controlled vacuum degassing compatible with multiple oil types

Enhanced PAS achieves consumable‑free, maintenance‑free, full‑gas‑coverage online monitoring capability.

研究により、さまざまな油サンプル中の溶存ガス濃度の測定において、PAS と GC の間で高い一貫性が実証されました。 3 年以上使用されている変圧器からの 30 個のオイル サンプルを使用した 1 つの比較実験では、両方の技術がガスの組成と濃度を効果的に決定できることが確認されました。

実験で観察された PAS 測定値の違いは、主にサンプリング中に導入された空気に起因し、これにより CO2 および CH4 濃度がわずかに上昇しました。これは、固有の技術的欠陥ではなく、適切なサンプリング手順の重要性を強調しています。その他の新興テクノロジー

5.1 ラマン分光法 (RS)

ラマン分光法はラマン散乱効果に基づいています。レーザー光がガス分子と相互作用するときに生成される散乱スペクトルを測定することにより、ガス組成を分析します。

特徴:

サンプル前処理は不要 – 直接測定できます。オイル

単一のレーザーで複数のガスを同時に検出可能

• 比較的低い感度 - 強化技術が必要

• 高度なシステムコスト

• 5.2 センサー アレイ テクノロジー

• センサー アレイは、複数のガス感知センサーで構成されています。ガス組成はパターン認識アルゴリズムを使用して分析されます。

Current status:
With advances in laser and fiber optic technologies, RS is gradually expanding its role in DGA. Enhanced RS systems have reduced detection limits for gases such as C₂H₂ and CH₄ to tens of ppm, sufficient for online monitoring applications.

特徴:

比較的低コスト

小型 – 簡単統合

• 選択性と安定性はさらに改善する必要があります

• 周囲の温度と湿度に大きく影響されます

• 6。テクノロジー比較の概要

• (詳細な比較表がここにあります。以下はテキストによる概要です。)

出典: 複数の査読済み研究および技術情報データシート.

7。テクノロジートレンド

7.1 キャリアガスフリー操作

従来の GC はキャリアガスを必要とするため、操作コストと複雑さが増加します。光学技術 (PAS、赤外分光法など) はキャリアガスを必要とせず、将来のオンライン監視の主流の方向性を表します。

7.2 統合監視パラメータ

単一ガス監視から複数成分監視に移行し、湿気、温度、その他のパラメータと組み合わせることで、包括的な変圧器状態評価が可能になります。

7.3 マルチテクノロジーの統合

さまざまなテクノロジーには、異なる強みがあります。GC は次のことを提供します。高精度、PAS はメンテナンス不要の動作を実現し、TDLAS は優れた感度を実現します。将来の傾向としては、複数のテクノロジーを統合して相補的な利点を実現することが望まれます。

7.4 インテリジェント診断

人工知能 (AI) と機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、自動的な障害タイプの特定と重大度評価が可能になり、専門家の経験や経験への依存を克服できます。従来の DGA 手法の一貫性のない診断結果。研究によると、人工ニューラル ネットワーク (ANN) は DGA 障害診断において 76.8% の精度を達成でき、これは従来の方法 (ドルネンブルグ 55%、デュバル トライアングル 40%、ロジャー 38.4%、IEC 31.8%) よりも大幅に高いことが示されています。適切な技術ソリューションを選択する方法

結論

変圧器油の溶存ガス分析は、単一成分から多成分へ、オフラインからオンラインへ、そして電気的方法から光学的方法へと進化してきました。

8. How to Choose the Right Technical Solution

Conclusion

Dissolved gas analysis for transformer oil has evolved from single‑component to multi‑component, from offline to online, and from electrical to optical methods.

Gas chromatography, as the traditional standard method, remains irreplaceable in laboratory applications due to its high accuracy and comprehensive coverage. 
Photoacoustic spectroscopy, with its maintenance‑free and consumable‑free characteristics, has become the ideal choice for online continuous monitoring. 

For power utilities, selecting the right DGA technology requires balancing asset criticality, budget constraints, maintenance capabilities, and diagnostic needs. As next‑generation technologies like enhanced PAS mature, maintenance‑free, full‑gas‑coverage, intelligent diagnostic online monitoring is becoming a reality – providing strong support for the transition from “periodic maintenance” to “predictive maintenance” of power equipment.

HERTZINNO’s online DGA systems (DGA900, DGA500, DGA300) use enhanced MEMS‑based photoacoustic spectroscopy to deliver consumable‑free, maintenance‑free continuous monitoring, with flexible configurations ranging from single‑gas to 9+1 (nine gases + moisture). Learn more →