1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Приборы и техника эксперимента
  4. № 5, 2023

Приборы и техника эксперимента, 2023, № 5, стр. 40-47

Повышение эффективности измерения температуры волоконным датчиком на основе бриллюэновской оптической рефлектометрии во временной области с алгоритмом ближайших k-соседей (k-nn)

Ahmed Sabri Kadhim Almoosa a, b, *, Mohd Saiful Dzulkefly Zan a, Mohd Faisal Ibrahim a, Norhana Arsad a, Mohd Hadri Hafiz Mokhtar a, Ahmad Ashrif A. Bakar a, Ю. А. Константинов c, **

a Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering Faculty of Engineering and Built Environment University Kebangsaan Malaysia (UKM)
43300 Bangi, Selangor, Malaysia

b Department of Electronic Technologies Basra Technical Institute, Southern Technical University
61001 Basra, Iraq

c Пермский федеральный исследовательский центр УрО РАН
614990 Пермь, ул. Ленина, 13а, Россия

* E-mail: ahmedsabri1988@gmail.com
** E-mail: yuri.al.konstantinov@ro.ru

Поступила в редакцию 23.01.2023
После доработки 15.03.2023
Принята к публикации 10.05.2023

Аннотация

Предлагается использовать алгоритм ближайших K-соседей (K-NN) для обработки зондирующих сигналов, полученных на предложенном авторами ранее оптоволоконном датчике бриллюэновской оптической рефлектометрии во временной области (БОРВО) с высоким пространственным разрешением, называемом дифференциальным кросс-спектральным БОРВО (ДКС-БОРВО). Ключевая проблема, связанная с ДКС-БОРВО, заключается в том, что, когда используемая длительность импульса TL меньше, чем время жизни фонона (порядка 10 нс), ширина спектра бриллюэновского усиления (СБУ) увеличивается, хотя при этом и уменьшаются искажения спектра. Несмотря на это уменьшение искажений формы спектра, разрешение по бриллюэновскому сдвигу частоты ухудшается из-за расширения бриллюэновского спектра. С другой стороны, в то время как длительность TL, превышающая установившееся состояние бриллюэновского сигнала, сужает спектр, возникают боковые лепестки в пределах установившегося состояния, что приводит к ухудшению разрешения по бриллюэновскому сдвигу частоты; это ограничение наблюдается только в ДКС-БОРВО, несмотря на его возможности измерения с высоким пространственным разрешением. В нашей модели мы использовали данные, измеренные экспериментально для волокна длиной около 400 м с оптимизированной последовательностью TL в диапазоне температур 40–80°C для получения температурного коэффициента Бриллюэна CT. Затем, на этапе обучения, мы построили идеальные СБУ с помощью моделирования с различной шириной линии 50–70 МГц, чтобы обучить модель K-NN с учетом изменения ширины линии из-за разницы в условиях на этапах обучения и тестирования, тем самым сделав ее гибкой для различных условий, в которых находится волокно. На этапе тестирования мы использовали данные, измеренные экспериментально для зондирования волокна длиной около 3.6 км с TL = 60 нс, чтобы получить распределение температуры. Для случая TL = 60 нс мы улучшили точность определения температуры, используя K-NN, примерно до 2.77°C. Следовательно, можно сделать вывод, что модель K-NN может быть отличным альтернативным инструментом для обработки СБУ, измеренных ДКС-БОРВО, и получения распределения температуры вдоль волокна.

Список литературы

  1. Bai Q., Wang Q., Wang D., Wang Y., Gao Y., Zhang H., Zhang M., Jin B // Sensors. 2019.V. 19. P. 1862. https://doi.org/10.3390/s19081862

  2. Bao X., Chen L. // Sensors. 2012. V. 12. P. 8601. https://doi.org/10.3390/s120708601

  3. Hartog A.H. An introduction to distributed optical fibre sensors. CRC press. 2017. https://doi.org/10.1201/9781315119014

  4. Almoosa A.S.K., Hamzah A.E., Zan M.S.D., Ibrahim M.F., Arsad N., Elgaud M.M. // Opt. Fiber Technol. 2022. V. 70. P. 102860. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2022.102860

  5. Zan M.S.D. et al. // Opt. Fiber Technol. 2022. V. 72. P. 102977. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2022.102977

  6. Zan M. et al. // J. Physics: Conference Series 2021. V. 1892. P. 012034. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1892/1/012034

  7. Koyamada Y., Sakairi Y., Takeuchi N., Adachi S. // IEEE Photonics Technol. Lett. 2007. V. 19. P. 1910. https://doi.org/10.1109/LPT.2007.908651

  8. Nishiguchi K.I., Li C.-H., Guzik A., Kishida K. // Sensors. 2014. V. 14. P. 4731. https://doi.org/10.3390/s140304731

  9. Horiguchi T., Masui Y., Zan M.S.D, // Sensors. 2019. V. 19. P. 1497. https://doi.org/10.3390/s19071497

  10. Shibata R., Kasahara H., Elias L.P., Horiguchi T. // IEICE Electron. Express. 2017. P. 14.20170267. https://doi.org/10.1587/elex.14.20170267

  11. Zan M.S.D., Masui Y., Horiguchi T. // In 2018 IEEE 7th International Conference on Photonics (ICP). 2018. P. 1. https://doi.org/10.1109/ICP.2018.8533208

  12. Bansal M., Goyal A., Choudhary A. // Decision Analytics J. 2022. V. 3. P.100071. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100071

  13. Chaplot N., Dhyani P., Rishi O. // Inter. J. Comput. Sci., Engin.& Technol. 2013. V. 1. P. 12. Corpus ID: 173168717

  14. Nordin N.D., Zan M.S.D., Abdullah F. // Opt. Fiber Technol. 2020. V. 58. P. 102298. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2020.102298

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Приборы и техника эксперимента

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал