气相色谱仪原理（图文详解） 什么是气相色谱 本章介绍气相色谱的功能和用途，以及色谱仪的基本结构。 气相色谱（GC)是一种把混合物分离成单个组分的实验技术。它被用来对样品组分进行鉴定和定量测定： 基子时间的差别进行分离 和物理分离（比如蒸馏和类似的技术）不同，气相色谱（GC)是基于时间差别的分离技术。 将气化的混合物或气体通过含有某种物质的管，基于管中物质对不同化合物的保留性能不同而得到分离。这样，就是基于时间的差别对化合物进行分离。样品经过检测器以后，被记录的就是色谱图（图1),每一个峰代表最初混合样品中不同的组分。 峰出现的时间称为保留时间，可以用来对每个组分进行定性，而峰的大小（峰高或峰面积）则是组分含量大小的度量。 图1典型色谱图
系统 一个气相色谱系统包括 可控而纯净的载气源.它能将样品带入GC系统进样口，它同时还作为液体样品的气化室色谱柱，实现随时间的分离 检测器，当组分通过时，检测器电信号的输出值改变，从而对组分做出响应 某种数据处理装置图2是对此作出的一个总结。 样品 载气源一^ 进样口一^ 色谱柱一^ 检测器一_ 数据处理」 图2色谱系统 气源 载气必须是纯净的。污染物可能与样品或色谱柱反应，产生假峰进入检测器使基线噪音增大等。推荐使用配备有水分、烃类化合物和氧气捕集阱的高纯载气。见图
钢瓶阀 若使用气体发生器而不是气体钢瓶时，应对每一台GC都装配净化器，并且使气源尽可能靠近仪器的背面。 进样口 进样口就是将挥发后的样品引入载气流。最常用的进样装置是注射进样口和进样阀。注射进样口 用于气体和液体样品进样。常用来加热使液体样品蒸发。用气体或液体注射器穿透隔垫将样品注入载气流。其原理（非实际设计尺寸）如图4所示。
在实际工作中，当我们拿到一个样品，我们该怎样定性和定量，建立一套完整的分析方法是关键，下面介绍一些常规的步骤： 1、样品的来源和预处理方法 GC能直接分析的样品通常是气体或液体，固体样品在分析前应当溶解在适当的溶剂中，而且还要保证样品中不含GC不能分析的组分（如无机盐），可能会损坏色谱柱的组分。这样，我们在接到一个未知样品时，就必须了解的来源，从而估计样品可能含有的组分，以及样品的沸点范围。如果样品体系简单，试样组分可汽化则可直接分析。如果样品中有不能用GC直接分析的组分，或样品浓度太低，就必须进行必要的预处理，如采用吸附、解析、萃取、浓缩、稀释、提纯、衍生化等方法处理样品。 2、确定仪器配置 所谓仪器配置就是用于分析样品的方法采用什么进样装置、什么载气、什么色谱柱以及什么检测器。 一般应首先确定检测器类型。碳氢化合物常选择FID检测器，含电负性基团（F、Cl等）较多且碳氢含量较少的物质易选择ECD检测器；对检测灵敏度要求不高，或含有非碳氢化合物组分时，可选择TCD检测器；对于含硫、磷的样品可选择FPD检测器。 对于液体样品可选择隔膜垫进样方式，气体样品可采用六通阀或吸附热解析进样方法，一般色谱仅配置隔膜垫进样方式，所以气体样品可采用吸附-溶剂解析-隔膜垫进样的方式进行分析。 根据待测组分性质选择适合的色谱柱，一般遵循相似相容规律。分离非极性物质时选择非极性色谱柱，分离极性物质时选择极性色谱柱。色谱柱确定后，根据样本中待测组分的分配系数的差值情况，确定色谱柱工作温度，简单体系采用等温方式，分配系数相差较大的复杂体系采用程序升温方式进行分析。 常用的载气有氢气、氮气、氦气等。氢气、氦气的分子量较小常作为填充柱色谱的载气；氮气的分子量较大，常作为毛细管气相色谱的载气；气相色谱质谱用氦气作为载气。 3、确定初始操作条件 当样品准备好，且仪器配置确定之后，就可开始进行尝试性分离。这时要确定初始分离条件，主要包括进样量、进样口温度、检测器温度、色谱柱温度和载气流速。进样量要根据样品浓度、色谱柱容量和检测器灵敏度来确定。样品浓度不超过10mg/mL时填充柱的进样量通常为1-5uL，而对于毛细管柱，若分流比为50：1时，进样量一般不超过2uL。进样口温度主要由样品的沸点范围决定，还要考虑色谱柱的使用温度。原则上讲，进样口温度高一些有利，一般要接近样品中沸点最高的组分的沸点，但要低于易分解温度。
人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元 人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出 人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络 神经元之间相互联接的方式称为联接模式。相互之间的联接强度由联接权值体现。 在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程，就是修改网络权值的过程。 人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则： 由一定数量的基本神经元分层联接； 每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单； 网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。 神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。 人工神经网络模型至少有几十种，其分类方法也有多种。例如，若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络；若按突触连接的性质，可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。 人工神经网络的局限性： (1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决； (2) 还没有完整成熟的理论体系； (3) 还带有浓厚的策略和经验色彩； (4) 与传统技术的接口不成熟。 如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络 分层网络可以细分为三种互连形式： 简单的前向网络； 具有反馈的前向网络； 层内有相互连接的前向网络。 神经网络的学习分为三种类型：有导师学习、强化学习无导师学习 有导师学习：必须预先知道学习的期望结果——教师信息，并依此按照某一学习规则来修正权值。 强化学习：利用某一表示“奖／惩”的全局信号，衡量与强化输入相关的局部决策如何。 无导师学习：不需要教师信息或强化信号，只要给定输入信息，网络通过自组织调整，自学习并给出一定意义下的输出响应。 神经网络结构变化的角度，学习技术还可分为三种: 权值修正、拓扑变化、权值与拓扑修正学习技术又还可分为：确定性学习、随机性学习 人工神经网络 人工神经网络是生物神经网络的某种模型(数学模型)；是对生物神经网络的模仿 基本处理单元为人工神经元 生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元
局部放电的波形和识别图谱( 补充件) A1前言 局部放电电气检测的基本原理是在一定的电压下测定试品绝缘结构中局部放电所产生的高频电流脉冲。在实际试验时，应区分并剔除由外界干扰引起的高频脉冲信号，否则，这种假信号将导致检测灵敏度下降和最小可测水平的增加，甚至造成误判断的重后果。 在某一既定的试验环境下，如区别干扰信号，采取若干必要的措施，以保证测试的正确性，就成为一个较重要的问题。目前行之有效的办法是提高试验人员识别干扰波形的能力，正确掌握试品放电的特征、与施加电压及时间的规律。经验表明：判断正确与否在很大程度上取决于测试者的经验。掌握的波形图谱越多，则识别和解决的法也越快越正确。目前，有用计算机进行频谱分析帮助识别，但应用计算机的先决条件同样需要预知各种干扰波和试品放电波形的特征。现根据我国多年来的实际经验和国外曾经发表过的一些图谱，汇编成文，供参考。应该指出，所介绍的放电波形，多属处理成典型化的图形，不可能包含全部可能发生的容。 A2局部放电的干扰、抑制及识别的法
图A1 干扰及其进入试验回路的途径 Tr —试验变压器；C x —被试品；C k —耦合电容器；Z m —测量阻抗； DD —检测仪；M —邻近试验回路的金属物件；U A —电源干扰； U B —接地干扰；U C —经试验回路杂散电容C 耦合产生的干扰； U D —悬浮电位放电产生的干扰；U E —高压各端部电晕放电的干扰； I A —试验变压器的放电干扰；I B —经试验回路杂散电感M 耦合产生的辐 射干扰；I C —耦合电容器放电的干扰 A2.1干扰类型和途径 干扰将会降低局部放电试验的检测灵敏度，试验时，应使干扰水平抑制到最低水平。干扰类型通常有：电源干扰、接地系统干扰、电磁辐射干扰、试验设备各元件的放电干扰及各类接触干扰。这些干扰及其进入试验回路的途径见图A1 。 a. 电源干扰。检测仪及试验变压器所用的电源是与低压配电网相连的，配电网的各种高频信号均能直接产生干扰。因此，通常采用屏蔽式电源隔离变压器及低通滤波器抑制，效果甚好。 b. 接地干扰。试验回路接地式不当，例如两点及以上接地的接地网系统中，各种高频信号会经接地线耦合到试验回路产生干扰。这种干扰一般与试验电压高低无关。试验回路采用一点接地，可降低这种干扰。
局部放电是指绝缘结构中由于电场分布不均匀、局部场强过高而导致的绝缘介质中局部范围内的放电或击穿现象,是造成绝缘劣化的主要原因,也是劣化的重要征兆和表现形式,与绝缘材料的劣化和击穿密切相关。因此,对局部放电的有效检测对电力设备的安全稳定运行具有重要意义。局部放电的检测是以局部放电所产生的各种现象为依据,通过能表述该现象的物理量来表征局部放电的状态及特性。由于局部放电的过程中会产生电脉冲、电磁辐射、超声波、光以及一些化学生成物,并引起局部过热,相应地出现了脉冲电流法、超高频(UHF)法、超声波法、光测法、化学检测法、红外检测法等多种检测方法。传统的局部放电检测方法,其测量信号的响应频率一般不超过 1 MHz,易受外界干扰的影响,很难用于电力设备的现场检测。同传统的检测方法相比,超高频检测技术具有检测频率高、抗干扰性强和灵敏度高等优点,更适合局部放电在线监测,它通过接收电力变压器局部放电产生的超高频电磁波,实现局部放电的检测。 局部放电测量还有助于发现以SF6气体作为绝缘介质的气体绝缘金属封闭开关设备（以下简称GIS，包括HGIS和罐式断路器等）内部的多种绝缘缺陷，是诊断GIS健康状态的重要手段。在GIS制造、安装、运行和检修的各个环节，凡是具备条件的，都应该进行局部放电检测。 检测原理 电气设备在使用过程中，由于某些原因逐步产生缺陷，在局部出现的微小放电的物理状况。检测局部放电是诊断电力设备绝缘状态的重要办法。 电力变压器内的油纸绝缘，由于自身老化或生产工艺，会导致绝缘缺陷。绝缘缺陷的存在会造成电场不均匀而产生局部放电，使绝缘介质逐步受到侵蚀和损伤，最终导致变压器出现绝缘性故障,造成巨大的经济损失以及人身伤害。所以局部放电的检测对电力变压器有着十分重要的意义。变压器内部的典型局部放电形式有四种，他们分别是油中气隙放电、油纸隔板结构放电、悬浮电极放电和针板电极放电这四种。我们利用超高频法检测变压器内部的局部放电。
电缆线路局部放电缺陷检测典型案例 （第一版） 案例1：高频局放检测发现10kV电缆终端局部放电 （1）案例经过 2010年5月6日，利用大尺径钳形高频电流传感器配Techimp公司PDchenk 局放仪，在某分界小室内的10kV电缆终端进行了普测，发现1-1路电缆终端存在局部放电信号，随后对不同检测位置所得结果进行对比分析，初步判断不同位置所得信号属于同一处放电产生的局放信号，判断为电缆终端存在局放信号。 2010年6月1日通过与相关部门协调对其电缆终端进行更换，更换后复测异常局放信号消失。更换下来的电缆终端经解体分析发现其制作工艺不良，是造成局放的主要原因。 （2）检测分析方法 测试系统主机和软件采用局放在线检测系统，采用电磁耦合方法作为大尺径高频传感器的后台。 信号采集单元主要有高频检测通道、同步输入及通信接口。高频检测通道共有3个，同时接收三相接地线或交叉互联线上采集的局部放电信号，采样频率为100 MHz，带宽为16 kHz~30 MHz，满足局部放电测试要求。同步输入端口接收从电缆本体上采集的参考相位信号，通过光纤、光电转换器与电脑的RS232串口通信，将主机中的数据传送至电脑中，从而对信号进行分离、分类及放电模式识别。 利用局部放电测试系统，在实验电缆中心导体处注入图1-1的脉冲信号，此传感器可直接套在电缆屏蔽层外提取泄漏出来的电磁波信号，在电缆中心导体处注入脉冲信号，耦合到的信号如图1-2所示。 图1-1 输入5 ns脉冲信号图1-2输入5 ns脉冲信号响应信号 将传感器放置不同距离时耦合的脉冲信号如图1-3所示。距电缆终端不同距离耦合的脉冲信号随其距离的增长而减小（见图1-4），这样就可以判断放电是来
气相色谱分析方法的建立
内标法与外标法 一、内标法 什么叫内标法?怎样选择内标物? 内标法是一种间接或相对的校准方法。在分析测定样品中某组分含量时，加入一种内标物质以校谁和消除出于操作条件的波动而对分析结果产生的影响，以提高分析结果的准确度。 内标法在气相色谱定量分析中是一种重要的技术。使用内标法时，在样品中加入一定量的标准物质，它可被色谱拄所分离，又不受试样中其它组分峰的干扰，只要测定内标物和待测组分的峰面积与相对响应值，即可求出待测组分在样品中的百分含量。采用内标法定量时，内标物的选择是一项十分重要的工作。理想地说，内标物应当是一个能得到纯样的己知化合物，这样它能以准确、已知的量加到样品中去，它应当和被分析的样品组分有基本相同或尽可能一致的物理化学性质(如化学结构、极性、挥发度及在溶剂中的溶解度等)、色谱行为和响应特征，最好是被分析物质的一个同系物。当然，在色谱分析条什下，内标物必须能与样品中各组分充分分离。需要指出的是，在少数情况下，分析人员可能比较关心化台物在一个复杂过程中所得到的回收率，此时，他可以使用一种在这种过程中很容易被完全回收的化台物作内标，来测定感兴趣化合物的百分回收率，而不必遵循以上所说的选择原则。 在使用内标法定量时，有哪些因素会影响内标和被测组分的峰高或峰面积的比值? 影响内标和被测组分峰高或峰面积比值的因素主要有化学方面的、色谱方面的和仪器方面的三类。 由化学方面的原因产生的面积比的变化常常在分析重复样品时出现。 化学方面的因素包括： 1、内标物在样品里混合不好; 2、内标物和样品组分之间发生反应， 3、内标物纯度可变等。 对于一个比较成熟的方法来说，色谱方面的问题发生的可能性更大一些，色谱上常见的一些问题(如渗漏)对绝对面积的影响比较大，对面积比的影响则要小一些，但如果绝对面积的变化已大到足以使面积比发生显著变化的程度，那么一定有某个重要的色谱问题存在，比如进样量改变太大，样品组分浓度和内标浓度之间有很大的差别，检测器非线性等。进样量应足够小并保持不变，这样
基于SVM算法的局部放电模式识别 气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switchgear）局部放电检测对于保证其安全可靠运行具有重要的意义。为了对变压器故障进行有效诊断，试验设计了4种典型缺陷模型。用超声波法提取局部放电信号，得到局放分布图谱，获得了局放特征参数。根据所提取的特征参数的特点，通过支持向量机（SVM）分类算法对典型缺陷信号进行了模式识别。 标签：超声波法；特征参数；SVM算法；模式识别 引言 变压器作为电力系统中重要的电力设备，是输电网中重要的组成部分，及时的发现其内部故障，对于电网的安全供电，减少经济损失是至关重要的。以前，主要是通过检测绝缘电阻、局部放电等来进行变压器内部的故障诊断情况，这种方法具有局限性，会受到周围环境的影响。超声波法是一种较好的故障检测方法，能够及时准确的对变压器内部的故障进行监测。 用超声波法对变压器缺陷故障引起的局部放电进行检测，得到的信号图谱中含有丰富的局放信息，可以从中提取能充分反映局放信号特征的偏斜度Sk、陡峭度Ku、局部峰点数Pe、互相关系数Cc和放电量Q等特征参数。对统计特征参数进行分析，能够较好的进行典型绝缘缺陷故障的诊断。 基于此，本文通过对变压器内部设置典型绝缘缺陷模型，对其故障进行局放试验，提取出能反映典型缺陷局放信号的特征参数。用SVM算法对典型绝缘缺陷局放信号进行分类，结果表明：SVM分类算法对于GIS内典型缺陷类型具有较高的识别率。 1 SVM算法的原理 1.1 分类器设计 SVM是Vapnik提出的一种建立在统计学习基础上的非线性数据处理方法，其基于“结构风险最小化原理”的独特决策规则能较好的克服传统分类算法“维数灾”和“过拟合”等问题，并且具有很强的泛化能力，在处理二分类和多分类模式识别问题上有着优异表现，因而备受研究人员青睐，目前已开发出LIBSVM、LS-SVMLAB、OSU SVM等诸多软件包。然而，SVM模型参数的选取没有既定的标准，需要很强的经验与技巧。 1.2 SVM算法原理 SVM算法是一种基于数据挖掘技巧的机器学习技术。将SVM应用到分类中去的核心思想陈述如下：
A5000气相色谱工作站分析报告 样品信息： 样品名称: 乙酸乙酯、甲苯盲样样品编号: 样品来源: 省职防院邮寄采样人: 稀释倍数: 0.0 样品量: 0.0 含量单位: 取样时间: 仪器条件： 仪器名称: 气相色谱仪柱子型号: FFAP 检测器: FID 积分参数： 最小值: 10.00 漂移: 0.02 mV/min 噪声: 0.05 mV 最小峰宽: 2.00 S 相对窗宽: 5% 计算方式: 峰面积 色谱条件： 柱箱温度: 50 (℃)程序升温载气流速: 30 (ml/min) 检测器温度: 130 (℃)空气流速: 300 (ml/min) 气化室温度: 200 (℃)氢气流速: 30 (ml/min) 谱图： 分析结果： 定量方法：外标法 序号组分名保留时间峰面积峰高含量峰型 1 二硫化碳 3.91 9726895 366254 9726895 BB 2 乙酸乙酯0.00 0 0 0.000000 BB
3 甲苯0.00 0 0 0.000000 BB 谱图： 分析结果： 定量方法：归一法 序号组分名保留时间峰面积峰高含量峰型 1 二硫化碳 3.87 9287219 363551 9287219 BB 2 乙酸乙酯 5.40 67436 4449 25.265 BB 3 甲苯8.2 4 63476 13403 8.777 B B 谱图：
分析结果： 定量方法：外标法 序号组分名保留时间峰面积峰高含量峰型 1 二硫化碳 3.88 9515607 362744 9515607 BB 2 乙酸乙酯 5.42 68086 4510 25.508 B B 3 甲苯8.25 58293 13600 8.061 BB 谱图： 分析结果： 定量方法：外标法 序号组分名保留时间峰面积峰高含量峰型 1 二硫化碳 3.88 9231735 354067 9231735 BB 2 乙酸乙酯 5.41 67415 4556 25.256 B B 3 甲苯8.25 59548 13601 8.235 BB 谱图：
H H神经元模型 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
HH神经元模型 摘要：运用Fortran等软件凭借计算物理的知识进行HH神经系统模型模拟，进而了解神经细胞的一些运行机制及其特性。 关键词：HH神经系统模型；电流刺激；频率；离子个数；应激反应 1. 引言 1952年Hodgkin和Huxley连续发表了四篇描述神经传导实验与模型的论文。他们利用Cole发明的电压钳位技术获得了乌贼轴突电生理活动的大量实验数据，并在这些数据的基础上推导出一个采用四维非线性微分方程系统描述的数学模型，称为Hodgkin-Huxley模型。该模型能够准确的解释实验结果，量化描述了神经元细胞膜上电压与电流的变化过程。对Hodgkin-Huxley模型的研究主要分为两个方向：一方面是实验研究，通过改进实验手段获取精确数据，对Hodgkin-Huxley模型中的某些环节赋予更切合实验现象的数学表达形式；或是对神经元以外的其他组织器官进行实验，推导出心肌等不同细胞中Hodgkin-Huxley模型的形式与参数。另一方面则是对Hodgkin-Huxley模型本身的数学分析。当前对Hodgkin-Huxley 模型的分岔现象研究主要采用数值计算方法，选取不同生理参数探寻其变化时对系统的动态影响，取得了一定成果。对一些疾病的治病原理有了进一步的认识。 2. HH神经系统模型 2.1脑细胞的HH模型概述 脑细胞神经元具有可激励性。可激励性是当介质受到小扰动时，介质很快恢复到平衡态（静态); 但当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。Hodgkin-Huxley模型可对脑细胞一些性质进行数值模拟。 寻找起振阈值
300-MS and 320-MS Quadrupole Mass Spectrometer Hardware Operation Manual
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局部放电波形分析及图谱识别 一、局部放电的波形分析 图3-5中检测阻抗Z m 可由电阻、电感、阻容并联元件、电感电容并联元件等构成。而对于局部放电脉冲而言，可用图3-9的回路来计算检测阻抗Z m 上的波形。 C k C x △u Z m 图3-9 计算Z m 上电压波形的等值回路 1、Z m 为R 时，Z m 上的波形 实际上是方波加于阻容串联回路时电阻上的波形，电容为C x 与C k 的串联。R 上的波形是一个陡直上升、指数下降的曲线（图3-10（a ）曲线1），其方程是 //x k x k R C C t R C C t T R A q u u e e C ?? - ?+-??=?= （3-19） 由此可见，u R 的幅值为q/C x ，CA 一定时，u R 的幅值与视在放电量q 成正比。一般气隙放电，脉冲的前沿仅约0.01微秒左右。当时间常数T R 远大于此值时，可视脉冲为方波而得到（3-19）式。如果T R 和脉冲前沿时间可以比拟时，则u R 的表达式便不能用（3-19）式了。假定脉冲波的前沿是指数上升的，则u R 便是一个双指数波。此外，如果是油中电晕之类的脉冲，其前沿时间可达数微秒甚至更长，即使T R 为若干微秒，二者也是可比拟的，此时u R 也是双指数波，图3-10（a ）曲线2为此波形的示意图。
u m 0t 1 2 u m 0t 12(a)(b) 图3-10 检测阻抗上的波形 (a) Z m 为R 时，Z m 上的波形 (b) Z m 为L m 时的输出波形 2、Z m 为m m R C 时的输出波形 输出波形u cr 仍为指数衰减波，但幅值降低，时间常数加大了。其方程为 [)]()CR t K CR M K A K A A K C q u e C C C C C C C -=+++ [ ]()A K CR m m A K C C T C R C C =++ （3-20） 3、Z m 为L m 时的输出波形 因为L m 中总有一定的电阻，整个回路也有一定的损耗，所以L m 的输出波形是一个衰减振荡波，其包络线是指衰减曲线，近似的方程为 cos t t L x x q q u e t e C C γγω--== （3-21） γ为回路损耗造成的衰减时间常数的倒数。图3-10曲线1为u L 的波形示意图。u L 的幅值与u R 相同，均为q/Cx 。如果脉冲u ?的前沿时间与振荡周期可以比拟时，则u L 的波形如图3-10曲线2，其幅值比曲线1的小，包络线是双指数波。 4、Z m 为L m C m 并联元件时的输出波形 一般选择的C m 值比C k 、C x 都大得多，故振荡频率主要决定于L m C m 值。L m C m 元件上的波形方程为 ()t k LC x k x k m x k C q u e C C C C C C C γ-≈+++ （3-22） γ的含义同式（3-21）。由式可见，u LC 的幅值小于u L ，振荡周期加大了。考虑到x m C C >>，并选x k C C >>则 t LC m q u e C γ-≈ （3-23）
气相色谱分析中色谱峰的特征 质检部油品分析小班的色谱岗的样品分析，都是使用气相色谱仪和液相色谱仪等等。在色谱分析中，色谱图中的色谱峰不仅是我们得出最终数据的主要依据，而且一定程度上还可以精准的反映出仪器的性能和平稳性。因此，作为分析人员必须深入和充分的理解色谱峰的特征，以进一步提高分析数据的准确性。 为理解色谱峰的特征，首先必须能清楚气相色谱分析、色谱图和色谱峰之间的关系。 气相色谱(GC) 是一种把混合物分离成单个组分的实验技术它被用来对样品组分进行鉴定和定量测定。和物理分离（比如蒸馏和类似的技术）不同,气相色谱(GC) 是基于时间差别的分离技术。气相色谱仪将分析的样品分离、鉴定后，由记录仪绘出样品中各个组分的流出曲线图，即色谱图。色谱图是以组分的流出时间（t）为横坐标，以检测器对各组分的电讯号响应值（mv）为纵坐标。色谱图上可得到一组色谱峰，每个峰代表样品中的一个组分（见下图）。 图1 色谱图 对于一个色谱峰，我们可以获得以下四个基本的测量数据特征： （1）进样后到色谱峰被检测到的时间——定性分析 色谱图中色谱峰的出峰时间反映了被分析的组分因与色谱柱中固定相发生相互作用，而在色谱柱中滞留的时间，从本质上更准确的表达了被分析组分的保留特性。色谱峰的峰位与气相色谱分离过程的热力学性质密切相关，是进行气相色谱定性分析的主要依据。 （2）色谱峰的大小——定量分析
色谱峰的大小指峰高或峰面积的大小，其和每个组分在样品中的含量相关。即若色谱峰的峰面积大，则该峰代表的组分在样品中的含量高；反之，则该峰代表的组分在样品中的含量低。色谱峰的峰高或峰面积是气相色谱进行定量分析的重要依据。 （3）色谱峰的宽窄——色谱柱柱效的高低 色谱峰的宽窄可用来说明色谱分离过程的动力学性质——色谱柱柱效率的高低，色谱峰形愈窄说明柱效愈高，色谱峰形愈宽表明柱效愈低，但是色谱峰的宽窄只能定性的表达柱效。 （4）色谱峰间的距离——色谱柱的选择性 在色谱图上，两个色谱峰之间的距离大，表明色谱柱对各组分的选择性好；两个色谱峰之间的距离小，表明色谱柱对各组分的选择性差。 深入和充分的理解色谱峰特征，是为了进一步获得色谱分析的重要信息，保证分析数据准确无误与及时。
实验10醇系物的气相色谱法定性、定量分析 【实验目的】 （1）理解用已知纯物质对照定性的方法。 （2）理解用气相色谱归一化法进行定量分析的方法和特点。 （3）了解CP-3800气相色谱仪的使用及软件的操作。 （4）掌握微量进样器进样技术。 （5）了解程序升温气相色谱法的原理及基本特点。 【实验原理】 气相色谱法是以气体作为流动相（简称载气）的色谱法。 气相色谱法具有如下的特点： 1.高效能、高选择性可分离性质相似的多组分混合物，如同系物、同分异构体等；分离制备高纯物质，纯度可达99.99%。 2.灵敏度高可检出10-13-10-11g的物质； 3.分析速度快通常一个样品的分析可在几分钟到几十分钟内完成； 4.应用范围广气体样品、低沸点、易挥发或可转化为易挥发的液体或固体样品，不仅可分析有机物，也可以分析部分无机物。 气相色谱仪一般由气路系统、进 样系统、分离系统、检测记录系 统和温度控制系统（图中未显示） 五部分组成（见图1-8-1）。 1.气路系统包括气源(高压气 图1-8-1 气相色谱过程示意图瓶)、气体净化、气体流量控制等 1.高压钢瓶 2.减压阀 3.净化管
部分组成，其作用是为仪器提供纯洁、稳定的载气。常用的载气有氮气和氢气，也可用氦气、氩气或空气。 2.进样系统包括进样装置和气化室。其作用是将样品在进入色谱柱前迅速气化，并定量转入到色谱柱中。要想获得良好的分离结果，进样速度应极快，且样品应在气化室瞬间气化。液体样品一般都采用微量进样器，可根据进样量的不同选用不同体积的进样器。对气化室的要求是热容量要大，温度要足够高且无催化效应。 3.分离系统该部分由色谱柱组成，是色谱仪的心脏，其作用是分离样品。色谱柱分为填充柱和毛细管柱两种： （1）填充柱：由不锈钢或玻璃作为柱管，内填固定相制成，一般内径为2～4mm，长1～3m。形状有U型和螺旋型两种。 （2）毛细管柱又叫空心柱。毛细管材料可以是不锈钢、玻璃或石英。内径有0.53mm、0.32mm、0.25mm等几种规格，长度一般为10～30m。它的固定相可以直接涂布或通过化学交联键合在预先经过处理的管壁上。按照所用的色谱柱不同又可分为：填充柱色谱和毛细管柱色谱。 4.温度控制系统在气相色谱法中，温度直接影响到色谱柱的分离选择、检测器的灵敏度和稳定性。因此在仪器中主要是对色谱柱箱、气化室、检测器三处的温度进行控制。 5.检测和放大记录系统当样品经色谱柱分离后，各组分按保留时间不同随载气进入检测器，检测器将有关各组分含量的信息转化为易于测量的信号（一般为电信号），经过必要的放大传递给记录仪，最后得到该样品的色谱流出曲线。
局部放电的波形和识别图谱( 补充件 ) A1 前言 局部放电电气检测的基本原理是在一定的电压下测定试品绝缘结构中局部放电所产生的高频电流脉冲。在实际试验时，应区分并剔除由外界干扰引起的高频脉冲信号，否则，这种假信号将导致检测灵敏度下降和最小可测水平的增加，甚至造成误判断的严重后果。 在某一既定的试验环境下，如何区别干扰信号，采取若干必要的措施，以保证测试的正确性，就成为一个较重要的问题。目前行之有效的办法是提高试验人员识别干扰波形的能力，正确掌握试品放电的特征、与施加电压及时间的规律。经验表明：判断正确与否在很大程度上取决于测试者的经验。掌握的波形图谱越多，则识别和解决的方法也越快越正确。目前，有用计算机进行频谱分析帮助识别，但应用计算机的先决条件同样需要预知各种干扰波和试品放电波形的特征。现根据我国多年来的实际经验和国外曾经发表过的一些图谱，汇编成文，供参考。应该指出，所介绍的放电波形，多属处理成典型化的图形，不可能包含全部可能发生的内容。 A2 局部放电的干扰、抑制及识别的方法 图 A1 干扰及其进入试验回路的途径 Tr —试验变压器；C x —被试品；C k —耦合电容器；Z m —测量阻抗； DD —检测仪； M —邻近试验回路的金属物件；U A —电源干扰； U B —接地干扰；U C —经试验回路杂散电容C 耦合产生的干扰； U D —悬浮电位放电产生的干扰；U E —高压各端部电晕放电的干扰； I A —试验变压器的放电干扰；I B —经试验回路杂散电感 M 耦合产生的辐 射干扰；I C —耦合电容器放电的干扰 A2.1 干扰类型和途径
干扰将会降低局部放电试验的检测灵敏度，试验时，应使干扰水平抑制到最低水平。干扰类型通常有：电源干扰、接地系统干扰、电磁辐射干扰、试验设备各元件的放电干扰及各类接触干扰。这些干扰及其进入试验回路的途径见图A1 。 a. 电源干扰。检测仪及试验变压器所用的电源是与低压配电网相连的，配电网内的各种高频信号均能直接产生干扰。因此，通常采用屏蔽式电源隔离变压器及低通滤波器抑制，效果甚好。 b. 接地干扰。试验回路接地方式不当，例如两点及以上接地的接地网系统中，各种高频信号会经接地线耦合到试验回路产生干扰。这种干扰一般与试验电压高低无关。试验回路采用一点接地，可降低这种干扰。 c. 电磁辐射干扰。邻近高压带电设备或高压输电线路，无线电发射器及其它诸如可控硅、电刷等试验回路以外的高频信号，均会以电磁感应、电磁辐射的形式经杂散电容或杂散电感耦合到试验回路，它的波形往往与试品内部放电不易区分，对现场测量影响较大。其特点是与试验电压无关。消除这种干扰的根本对策是将试品置于屏蔽良好的试验室。采用平衡法、对称法和模拟天线法的测试回路，也能抑制辐射干扰。 d. 悬浮电位放电干扰。邻近试验回路的不接地金属物产生的感应悬浮电位放电，也是常见的一种干扰。其特点是随试验电压升高而增大，但其波形一般较易识别。消除的对策一是搬离，二是接地。 e. 电晕放电和各连接处接触放电的干扰。电晕放电产生于试验回路处于高电位的导电部分，例如试品的法兰、金属盖帽、试验变压器、耦合电容器端部及高压引线等尖端部分。试验回路中由于各连接处接触不良也会产生接触放电干扰。这两种干扰的特性是随试验电压的升高而增大。消除这种干扰是在高压端部采用防晕措施 ( 如防晕环等 ) ，高压引线采用无晕的导电圆管，以及保证各连接部位的良好接触等。 f. 试验变压器和耦合电容器内部放电干扰。这种放电容易和试品内部放电相混淆。因此，使用的试验变压器和耦合电容器的局部放电水平应控制在一定的允许量以下。 A2.2 识别干扰的基本依据局部放电试验的干扰是随机而杂乱无章的，因此难以建立全面的识别方法，但掌握各类放电时的时间、位置、扫描方向以及电压与时间关系曲线等特性，有助于提高识别能力。 a. 掌握局部放电的电压效应和时间效应。局部放电脉冲波形与各种干扰信号随电压高低、加压时间的变化具有某种固有的特性，有些放电源 ( 干扰源 ) 随电压高低 ( 或时间的延长 ) 突变、缓变，而有些放电源却是不变的，观察和分析这类固有特性是识别干扰的主要依据。 b. 掌握试验电压的零位。试品内部局部放电的典型波形，通常是对称的位于正弦波的正向上升段，对称地叠加于椭圆基线上，而有些干扰 ( 如高电位、地电
电缆局部放电的特点研讨论文 2019-12-05 在近似于工频的阻尼振荡电压下检测局部放电，其电压波形与频率满足IEC60270[10]标准对试验电压特性的要求，能够对视在放电量进行标定。系统体积小巧，特别适合现场条件下的电缆局部放电检测。目前我国相关单位主要应用振荡波检测技术开展电缆绝缘缺陷的定位研究[11-17]，但是未对振荡电压下检测到的局部放电信号进行统计特征分析。本文在真实10kV电缆上设置典型缺陷模型，使用自主研制的振荡波检测系统开展试验，对试验数据进行统计特征分析。 振荡波检测技术的原理 振荡电压波测试方法的基本原理是利用电缆等值电容与外接电感、回路直流电阻构成的LCR欠阻尼振荡电路。振荡波检测系统的构成如图1所示，包括高压直流源、无晕电抗器、高速固态开关、局部放电及电压检测系统，数据采集系统、试品电缆等。工作过程分为2个阶段：一是直流充电阶段，在图1中，高速固态实时开关断开，高压直流源通过无晕电抗器对试品电缆充电，在试品电缆的芯线和接地层之间累积静电荷；二是振荡电压生成及局部放电检测阶段。图1中，高速固态开关瞬间闭合，电缆芯线上储存的正电荷与外皮中的负电荷发生中和，电缆等值电容与电抗器电感、直流电阻形成LCR欠阻尼振荡回路，在试品电缆芯线及接地层之间产生近似于工频的阻尼振荡电压，激发出电缆绝缘缺陷处的局部放电信号，基于脉冲电流方法进行检测。 10kV电缆局部放电实验模型 试品电缆采用铜芯交联聚乙烯绝缘钢带铠装聚氯乙烯护套阻燃电力电缆，型号为ZC-YJV22，额定电压15kV/8.7kV，规格为3*240mm2。整条试品电缆由一根129m长及一根262m长的电缆通过冷缩式中间接头连接而成，电缆两端均安装冷缩式户内终端，电缆铠装及铜屏蔽层均与大地可靠连接。试品电缆总长391m，在129m处有一中间接头。结合电缆实际故障，在电缆的中间接头、终端、本体上设置以下4种潜在性放电缺陷：1）中间接头线芯缠绕绝缘胶带。制作中间接头时，线芯接管外按规程应当缠绕半导电胶带，模拟现场误操作的情形，在压接管外缠绕绝缘胶带，如图2(a)所示。2）端部针尖故障。选取一根铜针及交联聚乙烯绝缘块，将铜针的尖端插入绝缘块内部，铜针的另一端与试品电缆线芯相连，如图2(b)所示。3）本体外半导电层破损故障。将试品电缆局部的接地铜带撕开，露出外半导电层，将其刮开一直径约2cm的豁口，如图2(c)所示。4）端部悬浮故障源。将一根铜针的尖端插入试品电缆主绝缘表面约1mm深度，铜针不与线芯及内半导电层接触，如图2(d)所示。 10kV电缆局部放电振荡波测试系统
HH神经元模型 摘要：运用Fortran等软件凭借计算物理的知识进行HH神经系统模型模拟，进而了解神经细胞的一些运行机制及其特性。 关键词：HH神经系统模型；电流刺激；频率；离子个数；应激反应 1. 引言 1952年Hodgkin和Huxley连续发表了四篇描述神经传导实验与模型的论文。他们利用Cole发明的电压钳位技术获得了乌贼轴突电生理活动的大量实验数据，并在这些数据的基础上推导出一个采用四维非线性微分方程系统描述的数学模型，称为Hodgkin-Huxley 模型。该模型能够准确的解释实验结果，量化描述了神经元细胞膜上电压与电流的变化过程。对Hodgkin-Huxley模型的研究主要分为两个方向：一方面是实验研究，通过改进实验手段获取精确数据，对Hodgkin-Huxley模型中的某些环节赋予更切合实验现象的数学表达形式；或是对神经元以外的其他组织器官进行实验，推导出心肌等不同细胞中Hodgkin-Huxley模型的形式与参数。另一方面则是对Hodgkin-Huxley模型本身的数学分析。当前对Hodgkin-Huxley模型的分岔现象研究主要采用数值计算方法，选取不同生理参数探寻其变化时对系统的动态影响，取得了一定成果。对一些疾病的治病原理有了进一步的认识。 2. HH神经系统模型 2.1脑细胞的HH模型概述 脑细胞神经元具有可激励性。可激励性是当介质受到小扰动时，介质很快恢复到平衡态（静态); 但当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。Hodgkin-Huxley模型可对脑细胞一些性质进行数值模拟。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - = - - = - - = + - - - - - - = - - n V n V dt dn h V h V dt dh m V m V dt dm I V V V dt dV n n h h m m app k K Na na L L m E n g E h m g E g C ) ( ) 1)( ( ) ( ) 1)( ( ) ( ) 1)( ( ) ( ) ( ) ( 4 3 β α β α β α 310/)3.6( 10 /) 35 ( 20 /) 65 ( 18 /) 65 ( 10 /) 40 ( 80 /) 65 ( 10 /) 55 ( 1 1 07 .0 4 1 ) 40 (1.0 125 .0 1 ) 55 ( 01 .0 - + - + - + - + - + - + - = ? = ? ? = ? ? = - + ? = ? ? = - + ? = + T V h V h V m V m V n V n e e e e e e V V ? ? ? ? ? ? ? β α β α β α
第六章人工神经元计算方法 第一节概述 神经网络－模式识别 引例：水果分类的问题（识别不同的水果） 说明：1. 对水果的分类，是一个模式的识别问题。而对机械运行状态的判断，也是一个模式识别，因此可以使用神经网络进行判断。 2. 为神经网络提供数值参量（形状、大小、成分等），就可以得 到对应的种类属性（苹果、桔子）。因此，使用各种信号数据参 数作为输入，也可以获得机械运行状态的属性参量。 3. 权值相量、判断标准、误差输入可以不断的修正。 三.具体实例 通过该例，说明网络建立、训练、识别的过程 问题的提出 齿轮传动在运行过程中经常会出现各种类型的故障， 如齿面擦伤、胶合、点蚀、裂纹、局部断齿等，均会引 起振动烈度增加。如何根据所测振动信号自动识别故障 的类型，是目前齿轮故障诊断研究的一个重点内容，属 于模式识别问题。 本节介绍以小波分析为基础，采用神经网络识别点蚀 故障的方法。
三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、CAD/CAM等方面都有重大的应用实例。下面列出一些主要应用领域： （1）模式识别和图像处理。语音识别、签字识别、指纹识别、人体病理分析、目标检测与识别等。 （2）控制和优化。机械过程控制、机器人运动控制、金属探伤、故障
分析等。 （3）预报和智能信息管理。股票市场预测、地震预报、有价证券管理、借贷风险分析、IC卡管理和交通管理。 一、什么是人工神经元计算 人的大脑是众所周知的最复杂的计算“装置”，其强大的思考、记忆和解决问题的能力激发了许多科学工作者去尝试建立人脑的计算模型。经过近半个多世纪的努力，形成了人工神经元计算理论。 1.模拟人脑神经元是脑神经系统中最基本的细胞单元。每个神经元都是一个简单的微处理单元，其接受和综合许多其它神经元通过所谓树突的输入结构传来的信号，并将输出信号沿着轴突向外传送。这种信号传递本质上是一个化学过程，但其信号是可以测量的。