基于FPGA的光纤声波传感实验装置

设计了一种基于光谱解调的光纤法布里-珀罗(F-P)声波传感实验装置,该装置主要由超辐射发光二极管(SLED)光源、高速光谱模块和现场可编程门阵列(FPGA)信号处理电路组成。单模光纤端面和声波敏感膜片之间的空气间隙构成光纤F-P腔,将声波信号转换为F-P腔长的变化量,利用FPGA对F-P干涉光谱信号进行高速采集,并对F-P腔长进行实时解调,实现对声波信号的高灵敏度探测。该实验教学装置涉及光纤传感、光学干涉、光电探测、FPGA和数字信号处理等诸多内容,适合于光电类高年级本科生的专业教学实验。

基于分布式光纤声波传感技术的管道泄漏探测应用

文章介绍了分布式光纤声波传感(distributed fiber optic acoustic sensing,DAS)技术的工作原理及其在管道泄漏检测中的应用。DAS系统通过光纤中背向瑞利散射光的变化来检测光纤上沿途感知到的声波信息,再结合光时域反射技术获取外部扰动事件所处的位置,从而通过检测和分析背向散射的光信号,提取外界扰动对应的位置和相位。文章搭建了一套试验系统,通过试验检测了DAS运用于管道泄漏探测的可靠性。试验表明,DAS技术可以检测并识别不同位置和类型的泄漏事件。为了进一步提高泄漏检测效果,文章设计了一种分析方法,通过数据预处理、特征提取、事件检测和泄漏识别与分类,实现了对泄漏事件的精准识别和定位,并提高了其在泄漏检测中的灵敏度和实时性。该方法结合DAS的技术特点,可以在长距离和大范围内提供高效、可靠的泄漏监测。

基于分布式光纤声波传感的光缆状态监测研究

针对目前分布式光纤声波传感技术监测光缆灵敏度低的问题,提出了一种基于优化分布式光纤声波传感的光缆状态监测模型。首先通过理论分析了不同结构电缆的灵敏度,从而在理论层面分析影响灵敏度因素。其次基于优化分布式光纤声波传感测试不同传感电缆的灵敏度。实验结果表明,直径越小、杨氏模量越小的光缆可以有效提高灵敏度。结果与理论结果一致,表明所提方案对电缆状态监测的发展具有一定借鉴作用。

分布式光纤声波传感微振动响应特征

分布式光纤声波传感技术(Distributed Acoustic Sensing, DAS)利用光纤中的瑞利散射来获取振动信息,具有高密度、低成本、可长时监测等优点,目前已经广泛应用于地震勘探领域.DAS系统可用于采集沿光纤轴向的应变或应变率,且DAS响应与地震波传播方向和偏振方向有关.本文推导获得了不同震源模型的应变辐射花样,并通过数值模拟获得了不同震源机制和不同布设条件下的分布式光纤微振动数据.理论合成算例结果表明,P波的应变辐射花样和速度辐射花样在各类震源机制条件下都具有较为相似的形态,而S波的两种辐射花样在某些震源机制条件下具有较为明显的形态差异.此外,包含DC(Double Couple,双力偶)成分震源的S波DAS响应记录与常规速度检波器记录相比,极性反转的位置具有较大差异.

基于φ-OTDR的分布式光纤声波传感系统性能改进研究

为了满足复杂的工程现场环境对相敏光时域反射仪(φ-OTDR)的各项性能指标的需求,提出基于自适应卡尔曼滤波(AKF)和频分复用(FDM)的高性能φ-OTDR,利用FDM提升系统的频响带宽,引入AKF对线性响应于外界振动的相位状态的噪声统计特性进行实时估计和修正,抑制了衰落和串扰导致的相位失真。实验结果表明,改进后φ-OTDR系统的传感线性度被有效提升,系统本底噪声降低到-83.7dB2/Hz,应变分辨率达到了0.28pε/Hz1/2。

油井产液分布式光纤声波传感监测的应用与研究进展

掌握井下产液状况是实施精准生产调控的关键,分布式光纤声波传感技术是一种实时、高效的产液监测新技术。本文从分布式光纤声波传感技术工作原理出发,介绍并讨论了基于分布式光纤声波传感数据的油井产液分析和机器学习的最新进展,同时指出了各种方法的局限性和研究的热点问题,为分布式光纤声波传感技术在我国油井产液监测中的应用提供技术参考。

分布式光纤声波传感背景噪声近地表成像:在北京房山的应用

低成本、高可靠地获得人口密集地区的浅层地下结构,对地震安全性评估和地下空间开发具有非常重要的意义。分布式光纤振动/声波传感(Distributed Acoustic Sensing, DAS)是近年来发展较为迅速、传感机理不同于传统地震仪的新型观测技术,利用一条普通通信光缆和一个调制解调器就可以实现高密度、长距离的振动测量。我们在北京房山用一段460 m浅埋光纤记录的12个小时背景噪声,获得瑞利波相速度频散曲线,反演出地下浅层S波速度剖面,可以看到厚约15 m起伏较缓的低速土层,反演结果与传统的噪声H/V谱比法探测结果相似,但本文结果有更丰富的结构细节。认为利用DAS高分辨率近地表速度结构探测是可行的,如果能够利用已有的长距离地埋光缆资源,将为近地表低成本、高分辨率成像研究提供新的手段。

利用分布式光纤声波传感器监测大容量气枪震源信号

近年来出现的新型高密度地震观测系统——分布式光纤声波传感器(Distributed Acoustic Sensing,DAS)有望提高地震成像的空间分辨率。为探索该技术在监测介质动态变化方面的应用,在云南省宾川县布设了长约180m的传感光缆,对9.6km外的宾川大容量气枪震源的激发信号进行了监测。在为期2d的实验期间,对气枪震源进行了24次高重复激发,采用时频域加权相位叠加算法对多炮和多道记录进行叠加处理,得到了高质量的地震波信号,与共址观测的地震仪记录具有较高的一致性。通过此次观测实验,初步验证了利用DAS监测大容量气枪震源信号的可行性,未来有望将其推广应用于高分辨率4D地震成像研究中。

分布式光纤声波传感系统记录的交通噪声的干涉处理分析

分布式光纤声波传感系统(DAS)是近年来迅速发展的高密度、低成本的地震观测设备,已经在基于面波的速度层析反演、反射成像、微地震监测等多个领域显示巨大潜力.本文基于美国加利福尼亚州Garner Valley实验中DAS记录的交通噪声数据,分析交通噪声数据特点,并利用地震干涉方法从交通噪声记录提取出近地表传播的面波信息.结果显示,利用记录时长6 s的DAS记录的车辆噪声数据,可以提取与主动源数据信号信噪比略高、特征一致的面波记录.同时,分析比较了互相关干涉、反褶积干涉和互相干干涉三种方法.结果显示三种方法均能从Garner Valley实验中DAS系统记录的公路噪声中有效提取面波信息,其中的互相干干涉和互相关干涉结果具有较高的高信噪比,互相干干涉和反褶积干涉结果有更优的频带宽度.

基于Simulink的分布式光纤声波传感系统仿真实验

为将原理抽象、系统复杂的分布式光纤声波传感(DAS)系统引入物理实验教学,基于MATLAB/Simulink软件开发了DAS系统仿真实验。首先设计直接探测式DAS系统结构,然后给出激光器数学模型、分布式光纤背向瑞利散射数学模型、扰动施加数学模型和光电探测器数学模型,最后搭建Simulink仿真实验平台。基于开发的仿真实验,仿真了不同参数下的DAS系统特性,结果表明,随着激光器线宽和频移率的增加,探测信号中的噪声强度近似线性增大,在系统中加入光放大器能够提高探测信号的信噪比,克服光电探测器的噪声干扰。该仿真实验操作简单、现象直观,可以使学生直观地接触光纤传感的前沿技术,更好地理解DAS系统的工作原理与动态特性,激发学生的实验兴趣,提高其编程能力和分析应用能力。

分布式光纤声波传感的管道泄漏监测指标分析

分布式光纤声波传感(DAS)技术作为分布式光纤传感(DOFS)技术的前沿领域,克服了传统光纤监测仅针对温度、振动等单一指标进行泄漏事件定位的不足,在水和油气管道的泄漏监测方面具有诸多优势。本文根据分布式光纤声波传感技术的原理,介绍了其在油气管道泄漏中识别和定位泄漏事件的泄漏口噪声、温度梯度、负压脉冲和环境应变四项监测指标,给出了适用于不同监测环境的泄漏信号定位依据。

分布式光纤声波传感系统的研究与工程应用

通过研究分布式光纤声波传感(distributed optical fiber acoustic sensing,DAS)系统的发展现状和组成结构,详细说明了DAS系统的具体测量原理以及衡量其实际监测性能的技术参数:传感距离、空间分辨率、频率响应和信噪比。DAS系统基于相位敏感型光时域反射计(Ф-OTDR),利用光脉冲在光纤中传输的后向瑞利散射的干涉实现对微振信号的测量和外界扰动模型的重建。相比传统的分布式光纤传感技术,DAS系统的监测信号具有高灵敏度、高信息丰度和多维度信号特征的特点,具有较好的环境适应性。另外,以管道泄漏、周界安防和水力压裂为例,说明了DAS系统在工程监测中的实际应用效果。

光纤传感技术在输电线路故障检测中的应用

随着电力系统的不断发展,传统的故障检测方法已难以满足日益复杂的输电线路监测需求。光纤传感技术凭借其独特的优势,为输电线路故障检测提供了新的解决方案。文章介绍了光纤传感技术的基本原理及其在输电线路监测中的应用优势,详细分析了基于分布式光纤温度传感(Distributed fiber Temperature Sensing,DTS)和分布式光纤声波传感(Distributed fiber Acoustic Sensing,DAS)的故障检测方法。通过实际案例研究,验证了光纤传感技术在输电线路故障检测中的有效性和实用性。此外,探讨了该技术面临的挑战和未来发展方向。

基于相干瑞利散射的分布式光纤声波传感技术

基于相干瑞利散射的分布式光纤声波传感(DAS)技术可以实时获取光纤沿线各位置的振动和声场信息,具有传感范围大、时空精度高等独特优势,近年来得到了多个领域研究学者的广泛关注。论述了DAS的基本传感机理,概述了相干衰落抑制、响应带宽与空间分辨率提升等关键科学技术问题的研究进展,介绍了DAS在安防、铁路等领域的应用进展,并针对DAS技术未来可能的发展方向进行了评述与展望。

分布式光纤声波传感及其地震波检测应用

分布式光纤声波传感(DAS)技术以独特的动态在线监测、大范围密集测量、方便布设免维护等优势,获得了周界安防、结构健康、交通运输、油气勘探、海洋水声等多领域专家学者的广泛关注。同时,DAS技术可以方便地通过标准通信光缆或专用光缆形成大规模探测阵列,满足地球物理与自然灾害预测等领域的地震波检测需求,有望得到更广泛的应用。以新兴的地震波检测应用为切入点,结合调研情况,对DAS技术的基本传感原理、技术发展历程、地震波应用进展等进行论述,并分析DAS在地震波检测方向所面临的关键技术难题和未来发展趋势。

基于螺旋缠绕光纤的分布式声波传感三分量信号采集机理研究

常规分布式光纤声波传感(DAS)技术利用光纤对轴向应变敏感的特点开展单分量信号采集,在开展三分量振动信号采集时,通常需要对光纤进行螺旋缠绕布置。在采用不同的角度进行缠绕时,光纤的轴向位置必然不同,导致光纤对X,Y,Z 3个方向的振动信号具有不同的敏感性。针对上述问题,通过建立单根螺旋缠绕光纤的数学模型,确定了光纤轴向应变的影响因素,推导了螺旋光纤轴向应变与光纤所在位置处3个方向真实应变之间的数学映射关系,定量分析了不同缠绕角度、不同旋转角度条件下三分量振动信号对光纤轴向应变的影响,并采用波动方程模拟的三分量数字信号对螺旋光纤轴向应变所接收到的等效信号进行了验证。分析结果表明,螺旋光纤在轴向方向上采集到的信号强度取决于X,Y,Z三分量信号自身的强度、光纤缠绕角度以及缠绕过程中光纤各点的相对空间位置,随着缠绕角度的增大,螺旋光纤对沿缠绕轴方向的地震波信号敏感性增强,对垂直于缠绕轴方向的信号敏感性减弱,垂直于缠绕轴方向的两个分量地震波信号在数值上呈现出周期性和互补性变化规律,为利用螺旋缠绕光纤开展分布式声波传感三分量振动信号的采集提供了理论基础。

基于光纤声波传感的超高灵敏度光声光谱微量气体检测

结合光纤声波传感技术、纵向共振式光声探测技术、波长调制技术和二次谐波检测技术,提出了一种基于光纤法布里-珀罗干涉传感器的悬臂梁增强型光声信号检测方法。针对光纤耦合近红外激发光的特点,对共振式光声池进行了优化设计,搭建了一套超高灵敏度的激光光声光谱微量乙炔气体检测系统。实验结果表明,当测量时间为60s时,该系统对乙炔气体的检测极限达到8×10^(-10)。

分布式光纤声波传感系统在西部已开发气田井下断层活动性监测中的试验研究与应用

克拉2气田是塔里木盆地储量最大的整装超高压干气气藏,也是西气东输的主力气田,经过近20年的开发已进入开发中后期,23口生产井中11口井不同程度见水.为查明该气田的水侵运移通道,在一口观察井中下入高灵敏度的分布式光纤声波传感系统,长期监测井下微地震信号.本文介绍了分布式光纤传感系统的仪器选择、监测方案设计和定位算法研究等,通过对井下微地震信号的采集、降噪、滤波、识别和定位等,研究微地震事件集中发生的区域和频率,分析气田断层的活动性与水侵的关系.井下监测和数据分析结果表明,分布式光纤声波传感系统长期监测可以为断层活动性评价提供更丰富的数据,克拉2气田西南方向断层破碎带附近有大量微地震事件,断层的稳定性较差,是导致克拉2气田气井出水的主要原因之一.

分布式光纤压裂监测技术研究及应用

随着页岩油气等非常规油气勘探开发走向深层以及日趋精细化,微地震等传统压裂监测手段愈发无法满足压裂效果评价的精度要求。作为分布式光纤传感(DFOS)技术的最新研究进展,分布式光纤声波传感(DAS)近年来成为国内外压裂监测方向的研究热点。文中介绍了井下光缆布设、光缆深度标定、DAS信号处理、压裂期间DAS响应提取和解释的方法,并结合涪陵地区某页岩气井组的套管外光纤压裂监测实例,展示了DAS技术给非常规油气水力压裂监测带来的新视角和新认识,为我国压裂监测新技术的发展和推广应用提供参考。

基于孪生网络的人工震源分布式光纤传感数据噪声压制

受耦合效应和其他诸多因素的影响,野外实际采集的分布式光纤声波传感(Distributed Fiber-optic Acoustic Sensing,DAS)数据的信噪比通常较低.因此,在后续处理之前,需要首先对DAS数据进行去噪处理.传统的基于人工智能监督学习的去噪方法能够对DAS数据中的噪声进行压制,但它需要大量含噪声和无噪声数据进行成组标记,人工标记工作量巨大.为此,本文提出了基于自监督学习孪生网络的DAS地震数据去噪方法.该方法基于自监督学习中的孪生网络结构,采用U-Net网络建立深度学习框架.所提框架通过对输入的含噪声数据进行数据自我特征学习,迭代获取去噪目标函数的最优解,从而实现自监督高精度深度学习去噪网络构建.合成数据和实际资料处理结果表明,本文方法可以有效抑制人工震源DAS采集数据中的随机噪声,显著提高去噪结果的信噪比和同相轴的连续性.此外,本文方法能够避免常规监督学习方法需要进行数据标记的人工工作量,有效提高实际地震数据去噪处理效率.