蒙特卡罗方法模拟sf混合气体的电子崩放电特性（可编辑）

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1、蒙特卡罗方法模拟SF6混合气体的电子崩放电特性上海交通大学硕士学位论文蒙特卡罗方法模拟SF,6混合气体的电子崩放电特性姓名:魏俊杰申请学位级别:硕士专业:高电压与绝缘技术指导教师:肖登明2003.2.16蒙特卡罗方法模拟SF混合气体的电子崩放电特性6摘要由于SF气体的高耐电强度以及优良的灭弧性能如今它已经被广6泛应用在电力设备中然而由于SF气体存在价格昂贵对不均6匀场强的敏感性和液化温度不够低等缺点人们已把兴趣转向研究SF混合气体的研究它的一些优点可能超过纯SF气体66理论研究对于理解气体的放电过程至关重要理论研究可以在宏观和微观的基础上进行宏观模型用电子崩放电参数来描

2、述其发展过程微观模型给出了电子碰撞截面速度分布和放电参数之间的关系采用微观模型理论上计算气体中电子崩发展过程主要是描述气体放电中的各种碰撞截面积与电子能量分布的关系一般可以采用玻尔兹曼方程解析法和蒙特卡罗模拟方法本文采用蒙特卡罗方法MCS对气体电子崩的发展进行模拟本文分析讨论了随机变量和随机数对蒙特卡罗模模型的收敛性精度和误差的影响改进了计算单一气体电子崩放电的蒙特卡罗模拟方法提出了计算混合气体电子崩发展的蒙特卡罗模型并对蒙特卡罗方法计算电子崩发展的特点以及应用前景进行了探讨蒙特卡罗方法直接模拟大量电子在电场中的电子崩发展过程,其计算结果的准确性直接取决于截面的选取和校

3、正采用校正后的碰撞截面求出的混合气体的有效电离系数漂移速度和扩散系数和实验结果相符合误差大小主要取决于碰撞截面积的精确性和系统性采用蒙特卡罗方法可以计算混合气体电子崩参数分析理解电子崩发展的微观过程关键词气体放电电子崩SF混合气体六氟化硫蒙特卡罗方6法MONTECARLOSIMULATIONOFELECTRONTRANSPORTINSFGASMIXTURES6AbstractSFiswidelyusedinhighvoltageequipmentbecauseofitshigh6dielectricstrength.However,sinceSFisratherexpe

4、nsive,andits6liquefactiontemperatureisnotlowenough,thereiseverincreasinginterestinthepossibleapplicationofSFgasmixtures,whichmayhave6someadvantagesoverpureSF6Theoreticalinvestigationsareimportantfortheunderstandingandmodelingoftheelectricaldischargebehaviorofinsulatinggases.Theoreticalme

5、thodcanbebasedonamicroscopicoronmacroscopicdescriptionoftheelectronswarminthegas.Themicroscopicmodelsgivearelationbetweenthecrosssectionandthevelocitydistributionontheonehand,andmacroscopic,orswarmparametersontheother.Macroscopicmodelspresumethattheprocessescanbedescribedbyswarmparameter

6、s.Foramicroscopicdescription,thecommonlyusedmethodsaretheBoltzmannequationanalysisortheMonteCarlosimulation.MonteCarlosimulationmethodisusedtosimulatetheactualmotionandcollisionsoftheelectronsintheswarmbyfollowingthetrajectoriesforalargenumberofelectrons.MonteCarlosimulationallowsustoobt

7、ainthevelocitydistributionandtheswarmparametersonceacompletesetofcrosssectionisknown.Accuratedataonswarmparametersisrequiredtocheckwhetherthesetofcrosssectionsusediscorrectandcomplete.Calculatedtransportcoefficientsforgasmixtureshavebeenfoundtoagreewellwithpublishedexperi