国内外大量研究表明，SF6气体在各种缺陷下会发生分解并与GIS气室中的微量水分和氧气发生反应，生成一系列化学物质，通过检测GIS气室中的SF6分解组分即可判断是否有内部缺陷发生，且不同类型绝缘缺陷引起的放电，其导致SF6分解产生的组分在含量、产气速率、含量比值等各方面会有所差异，可以通过检测SF6分解组分对放电故障类型进行识别。此外SF6气体的分解总量与放电量之间存在联系，通过检测SF6气体的分解速率及放电重复率可以大致判断放电量水平。本书就SF6分解机理与特性，SF6分解组分检测方法，局部放电、过热和放电性故障下SF6分解特性及特征组分，微氧、微水、吸附剂及其他因素对SF6分解的影响，以SF6分解组分、组分比值为特征量的故障诊断，以决策树、神经网络、模糊聚类、灰色理论和支持向量机为方法的故障诊断技术进行深入分析和探讨，提高识别的准确性，从而为实现SF6设备绝缘状态检修奠定理论基础和提供依据。
