12月25日，为了解±500千伏枫泾换流站异常油样情况，上海电力科学研究院技术人员需紧急排查潜在故障。若按传统模式，从取样到生成报告至少需8小时，而这次，样品送入无人化油色谱智能试验流水线后仅用时90分钟，系统就完成了检测。
油色谱检测被业内称为大型充油设备的“血检”。通过油色谱监测，技术人员能发现设备的潜在故障，保障变压器、电抗器健康运行。但一份“体检报告”的生成并不容易。
“样品多的时候，我们的工作量很大，时间十分紧张。”上海电科院一名油色谱检测员说。一次检测需经历编号、脱气、色谱分析等7道工序，稍有不慎，便可能因人为误差导致误判。而在每年夏季的用电高峰期，对于一类变电站的油色谱跟踪检测，检测员需连夜检测50多组样品。
今年年初，上海电科院成立油色谱无人化检测攻关组，研发全流程无人化流水线。但在样品分拣环节，他们遇到了一个难题——玻璃样品瓶尺寸存在毫米级差异，机械臂容易抓空或捏碎样品瓶。
团队受物流分拣机器人启发，给机械臂加装了柔性夹爪和视觉识别系统，通过上万次训练，让机械臂学会轻拿轻放。11月29日，应用了智能算法的油色谱仪首次实现对微升级气体的精准捕捉，灵敏度较人工操作提升数倍。“当时屏幕上跳出一个完美的峰形曲线，团队成员都很兴奋。”检测员杨工说。
投运不久，流水线迎来首场“大考”。12月15日，500千伏三林变电站一台高压电抗器出现异常，需紧急排查潜伏性故障。设备绝缘油样品被送入无人化油色谱智能试验流水线。90分钟后，系统完成检测。上海电科院专家团队连夜告知检测结果，避免了一次潜在故障。
目前，流水线已实现样品溯源、自动清洗、智能诊断一体化运作。“过去，人工取油样、洗气、监测到生成报告，一天最多分析30组数据，现在流水线自动推送100组诊断结果，我们只需做好异常数据研判，工作效率更高。”杨工说。
据统计，流水线使检测效率大幅提升，人工环节减少90%，能快速定位传统人工检测模式难以发现的小能量潜在故障。
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