CN112556823A - 基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法及装置，该方法包括以下步骤：采用相敏感光时域反射仪获取随油气管线敷设光纤的振动信号；对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。本发明不需额外在线路上安装任何传感器，即可实现分布式油气管线清管器卡球点的在线监测，具有经济效益高、实用价值强的优点。
Description
技术领域
本发明涉及石油天然气输运管线运维领域，尤其涉及一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法及装置。
背景技术
油气输运管道覆盖范围广、地形地质环境复杂，管道距离长，为保障油气管线的安全稳定运行，油气管线通常在运行一段时间后定期做管道内检测，由于油气管线在长期运行过程中会在其管道内部沉积一定的杂质物，对内检测数据的准确性造成一定影响，因此需要在内检测之前采用清管器对管道内壁进行杂质清理。在清管过程中受管道内壁杂质量和管道走向结构影响，清管球有被卡在其中的风险，且难以采用传统的手段对卡球点进行准确定位，造成油气管道输运故障。
传统的监测方法为采用人为跟踪结合声学监听的方法来实时掌握清管器的运行状态，这种方法实施难度大、定位不准确、经济效益差，而分布式光纤传感技术可实时采集清管器运行期间被监测管线的分布式数据，根据获取的数据提取清管器卡球时的特征，从而判断清管器是否卡球并实现准确定位，因此，采用分布式光纤传感技术来实现油气管线清管器卡球点的监测具有很好的经济效益和实用价值。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法及装置，该监测方法采用沿油气管道随沟敷设的通信光缆内部光纤作为传感器和信息传输介质，无需在被监测管线安装额外的传感器，采用分布式光纤振动传感系统实时监测油气管线周围的振动信号，对采集的振动信号进行分布式数据处理分析，提取清管器卡球时的信号特征，从而实现油气管线清管器卡球定位的监测。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，该方法包括以下步骤：
采用相敏感光时域反射仪获取随油气管线敷设光纤的振动信号；
对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；
对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；
获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；
从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；
根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
进一步地，本发明的该方法中获取功率谱的具体方法为：
对空间每一点滤波后的振动信号进行傅里叶变换后获取其功率谱：
其中，fft表示快速傅里叶变换，abs表示取绝对值，f为振动信号频率特征参数，t为振动信号时域特征参数，f＝1/t；滤除低频信号的振动信号为：
H(wavelet)为小波滤波函数；振动信号为：V(x,t)＝Matrix(v(x0,t),v(x1,t),v(x2,t)......,v(xi,t),......)，xi是分布式光纤的光纤点位，下标i对应于光纤点位序号，i＝0,1,2......，Matrix表示获得的信号为矩阵信号。
进一步地，本发明的该方法中判断是否存在清管器卡球的方法具体为：
结合历史数据统计分析，对每一个监测点设置一个功率谱幅度阈值P0，并根据已获得的各点功率谱数据寻找至少两个功率谱峰值Ppeak(xi)＝[p1,p2]；存在以下几种情况进行清管器是否卡球判断：
(1)找不到满足大于幅度阈值P0的峰值，判断为无清管器卡球；
(2)找到满足大于幅度谱阈值P0的一个峰值，判断为无清管器卡球；
(3)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，但是两个峰值频率不满足倍频关系，判断为无清管器卡球；
(4)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，且两个峰值频率不满足倍频关系，判断为存在清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息；
(5)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间不全满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(6)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全不满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(7)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全满足倍频关系，判断为清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息。
进一步地，本发明的根据历史数据设定功率谱阈值的详细方法为：
将沿线振动信号在时间域上采用有限元分析，划分为无数微小时间段，对每个有限元时间段在频域上进行能量谱密度变换分析，振动信号能量谱密度为：
其中，s(t)为振动信号能量在时域上表达式，该振动信号能量谱密度计算过程具体为：对有限元时间振动信号能量在频域分析，将其能量分布在连续频谱轴上；
清管器运行产生振动信号能量集中于固定频率，其主要为清管器运行期间电机所致，其固定主频率与清管器电机频率一致，在清管器监测过程中，集中清管器频率附近振动信号能量谱密度进行积分处理，反映清管器运行期间清管器产生的振动信号，并与一般振动信号加以区分，一般信号包括全频段响应，清管器附近频率能量积分值远小于清管器运行产生振动信号；
分析历史数据，即有限元时间段内全段光纤振动信号分析，利用上述功率谱密度分析方式快速定位清管器产生振动信号，由清管器产生的振动信号功率谱密度在固定频率附近积分值远大于一般振动信号或噪声振动信号，采用统计学规律设置功率谱阈值P0，满足清管器产生振动信号固定频率附近功率谱积分最小值大于该阈值P0，该阈值P0作为振动信号是否为清管器引起判断依据。
进一步地，本发明的从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征的详细方法为：
清管器监测过程中提取卡球的定位信息特征，为振动信号功率谱峰值位置对应频率，针对全段光纤信号在时域上划分为无数小时间段，对每个小时间段内振动信号进行功率谱密度计算，实现振动信号能量在连续频域谱线上的分布，进一步分析信号功率谱密度在连续频域谱线上是否存在峰值，若存在，其对应的频率即在清管器卡球定位中主要监测的信号特征量。
本发明提供一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，包括：
信号获取模块，用于获取随油气管线敷设光纤的振动信号；
滤波模块，用于对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；
信号变换模块，用于对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；
清管器卡球判断模块，用于获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；
结果输出模块，用于根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
进一步地，本发明的该装置包括分布式光纤传感器、相敏感光时域反射仪和信息处理单元，其中：
分布式光纤传感器，为沿油气管线随沟敷设通信光缆内的传感光纤；
相敏感光时域反射仪，安装在油气管线的阀室机房内，分布式光纤传感器通过阀室机房内的光纤接口接入相敏感光时域反射仪；相敏感光时域反射仪用于向传感光纤发射激光，通过检测返回相敏感光时域反射仪的散射光的变换，实现对分布式光纤传感器上各空间位置的扰动信息的检测；
信息处理单元，通过网口与相敏感光时域反射仪连接，包括权利要求7所述的滤波模块、信号变换模块、清管器卡球判断模块和结果输出模块。
进一步地，本发明的传感光纤为单模光纤。
进一步地，本发明的相敏感光时域反射仪向传感光纤中发射超窄线宽脉冲激光，激光在传感光纤中传播时会产生后向瑞利散射光，当传感光纤感知到外界扰动时，其扰动位置处的瑞利散射光的相位会发生变化，从而导致返回相敏感光时域反射仪的散射光光强发生变化，通过监测后向瑞利散射光的光强和返回时间可实现扰动点的振动频率探测和空间位置定位。
本发明产生的有益效果是：本发明的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法及装置，以相敏感光时域反射仪监测到的随油气管道敷设的通信光缆周围的振动信号为基础，进行分布式油气管线清管器卡球点在线监测，该监测方法不需额外在线路上安装任何传感器，具有经济效益高、实用价值强的优点。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明实施例的识别方法流程示意图。
图2为本发明实施例的清管器卡球点功率谱信号曲线图。
图3为本发明实施例的清管器卡球后的功率谱谱线瀑布图。
图4为本发明实施例的清管器卡球前的功率谱谱线瀑布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，包括以下步骤：
步骤一、采用相敏感光时域反射仪(
-OTDR)获取随油气管线敷设光纤的振动信号v(xi,t)；
步骤二、对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分，得到去除低频部分的振动信号
步骤三、对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线P(xi,f)；
步骤四、获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值P0；从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值，寻找是否存在大于阈值的倍频功率谱峰值存在Ppeak(xi)＝[p1,p2]，并标识其光纤点位xi；由此可判断在光纤点位xi处存在清管器卡球；
根据历史数据设定功率谱阈值的详细方法为：
将沿线振动信号在时间域上采用有限元分析，划分为无数微小时间段，对每个有限元时间段在频域上进行能量谱密度变换分析，振动信号能量谱密度为：
其中，s(t)为振动信号能量在时域上表达式，该振动信号能量谱密度计算过程具体为：对有限元时间振动信号能量在频域分析，将其能量分布在连续频谱轴上；
相比一般振动信息全频段响应的特征，清管器运行产生振动信号能量主要集中于固定频率，其主要为清管器运行期间电机所致，其固定主频率与清管器电机频率基本一致，在清管器监测过程中，可集中清管器频率附近振动信号能量谱密度进行积分处理，可有效反映清管器运行期间清管器产生的振动信号，并与一般振动信号(全频段响应，清管器附近频率能量积分值远小于清管器运行产生振动信号)加以区分。
分析历史数据，即有限元时间段内全段光纤振动信号分析，可利用上述功率谱密度分析方式快速定位清管器产生振动信号，由清管器产生的振动信号功率谱密度在固定频率附近积分值远大于一般振动信号或噪声振动信号，可采用统计学规律设置功率谱阈值P0，满足清管器产生振动信号固定频率附近功率谱积分最小值大于该阈值P0。该阈值P0可作为振动信号是否为清管器引起判断依据。
从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征的详细方法为：
清管器监测过程中主要卡球定位信息特征为振动信号功率谱峰值位置对应频率，针对全段光纤(全空间域)信号在时域上划分为无数小时间段，对每个小时间段内振动信号进行功率谱密度计算，实现振动信号能量在连续频域谱线上的分布，进一步分析信号功率谱密度在连续频域谱线上是否存在峰值，若存在，其对应的频率即在清管器卡球定位中主要监测的信号特征量。
步骤五、根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
V(x,t)＝Matrix(v(x0,t),v(x1,t),v(x2,t)......,v(xi,t),......)，i＝0,1,2......
其中，xi是分布式光纤的光纤点位，下标i对应于光纤点位序号，Matrix表示获得的信号为矩阵信号。
对每一个被监测光纤点的振动信号v(xi,t)进行小波滤波，获得滤除低频信号的振动信号：
其中，H(wavelet)为小波滤波函数。
对空间每一点H(wavelet)滤波后的振动信号进行傅里叶变换后获取其功率谱：
结合历史数据统计分析，对每一个监测点设置一个功率谱幅度阈值P0，并根据已获得的各点功率谱数据寻找至少两个功率谱峰值Ppeak(xi)＝[p1,p2]。因此，存在以下几种情况进行清管器是否卡球判断：
(1)找不到满足大于幅度阈值P0的峰值，判断为无清管器卡球；
(2)找到满足大于幅度谱阈值P0的一个峰值，判断为无清管器卡球；
(3)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，但是两个峰值频率不满足倍频关系，判断为无清管器卡球；
(4)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，且两个峰值频率不满足倍频关系，判断为存在清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息；
(5)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间不全满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(6)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全不满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(7)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全满足倍频关系，判断为清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息。
根据以上方法，可获得油气管线清管器是否卡球及卡球定位信息。
本发明实施例的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，包括：
信号获取模块，用于获取随油气管线敷设光纤的振动信号；
滤波模块，用于对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；
信号变换模块，用于对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；
清管器卡球判断模块，用于获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；
结果输出模块，用于根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
信号获取模块包括分布式光纤传感器和相敏感光时域反射仪；
分布式光纤传感器，为沿油气管线随沟敷设通信光缆内的传感光纤；
相敏感光时域反射仪，安装在油气管线的阀室机房内，分布式光纤传感器通过阀室机房内的光纤接口接入相敏感光时域反射仪；相敏感光时域反射仪用于向传感光纤发射激光，通过检测返回相敏感光时域反射仪的散射光的变换，实现对分布式光纤传感器上各空间位置的扰动信息的检测；
相敏感光时域反射仪(
-OTDR)监测原理为
-OTDR向传感光纤中发射超窄线宽脉冲激光，激光在传感光纤中传播时会产生后向瑞利散射光，当传感光纤感知到外界扰动时，其扰动位置处的瑞利散射光的相位会发生变化，从而导致返回
-OTDR的散射光光强发生变化，通过监测后向瑞利散射光的光强和返回时间可实现扰动点的振动频率探测和空间位置定位。
信息处理单元中，
-OTDR通过网口与信息处理单元连接，信息处理单元，通过网口与相敏感光时域反射仪连接，包括所述的滤波模块、信号变换模块、清管器卡球判断模块和结果输出模块。
信息处理单元接收
-OTDR发送的分布式光纤传感器上各空间位置上的扰动信息；并完成存储、管理、计算及信息显示，通过现有相应算法实现油气管线清管器是否卡球的判断及卡球点的具体的位置定位。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采用相敏感光时域反射仪获取随油气管线敷设光纤的振动信号；
对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；
对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；
获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；
从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；
根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
2.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，其特征在于，该方法中获取功率谱的具体方法为：
对空间每一点滤波后的振动信号进行傅里叶变换后获取其功率谱：
其中，fft表示快速傅里叶变换，abs表示取绝对值，f为振动信号频率特征参数，t为振动信号时域特征参数，f＝1/t；滤除低频信号的振动信号为：
H(wavelet)为小波滤波函数；振动信号为：V(x,t)＝Matrix(v(x0,t),v(x1,t),v(x2,t)......,v(xi,t),......)，xi是分布式光纤的光纤点位，下标i对应于光纤点位序号，i＝0,1,2......，Matrix表示获得的信号为矩阵信号。
3.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，其特征在于，该方法中判断是否存在清管器卡球的方法具体为：
结合历史数据统计分析，对每一个监测点设置一个功率谱幅度阈值P0，并根据已获得的各点功率谱数据寻找至少两个功率谱峰值Ppeak(xi)＝[p1,p2]；存在以下几种情况进行清管器是否卡球判断：
(1)找不到满足大于幅度阈值P0的峰值，判断为无清管器卡球；
(2)找到满足大于幅度谱阈值P0的一个峰值，判断为无清管器卡球；
(3)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，但是两个峰值频率不满足倍频关系，判断为无清管器卡球；
(4)找到满足大于幅度谱阈值P0的两个峰值，且两个峰值频率不满足倍频关系，判断为存在清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息；
(5)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间不全满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(6)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全不满足倍频关系，判断为清管器无卡球；
(7)找到满足大于幅度谱阈值P0的多个峰值，每两个峰值之间全满足倍频关系，判断为清管器卡球，输出清管器卡球报警及定位信息。
4.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，其特征在于，根据历史数据设定功率谱阈值的详细方法为：
将沿线振动信号在时间域上采用有限元分析，划分为无数微小时间段，对每个有限元时间段在频域上进行能量谱密度变换分析，振动信号能量谱密度为：
其中，s(t)为振动信号能量在时域上表达式，该振动信号能量谱密度计算过程具体为：对有限元时间振动信号能量在频域分析，将其能量分布在连续频谱轴上；
清管器运行产生振动信号能量集中于固定频率，其主要为清管器运行期间电机所致，其固定主频率与清管器电机频率一致，在清管器监测过程中，集中清管器频率附近振动信号能量谱密度进行积分处理，反映清管器运行期间清管器产生的振动信号，并与一般振动信号加以区分，一般信号包括全频段响应，清管器附近频率能量积分值远小于清管器运行产生振动信号；
分析历史数据，即有限元时间段内全段光纤振动信号分析，利用上述功率谱密度分析方式快速定位清管器产生振动信号，由清管器产生的振动信号功率谱密度在固定频率附近积分值远大于一般振动信号或噪声振动信号，采用统计学规律设置功率谱阈值P0，满足清管器产生振动信号固定频率附近功率谱积分最小值大于该阈值P0，该阈值P0作为振动信号是否为清管器引起判断依据。
5.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测方法，其特征在于，从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征的详细方法为：
清管器监测过程中提取卡球的定位信息特征，为振动信号功率谱峰值位置对应频率，针对全段光纤信号在时域上划分为无数小时间段，对每个小时间段内振动信号进行功率谱密度计算，实现振动信号能量在连续频域谱线上的分布，进一步分析信号功率谱密度在连续频域谱线上是否存在峰值，若存在，其对应的频率即在清管器卡球定位中主要监测的信号特征量。
6.一种基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于获取随油气管线敷设光纤的振动信号；
滤波模块，用于对振动信号采用小波滤波的方法，滤除信号的低频部分；
信号变换模块，用于对滤波后的振动信号进行傅立叶变换获取其功率谱谱线；
清管器卡球判断模块，用于获取历史数据，根据历史数据设定功率谱阈值；从功率谱谱线中提取清管器卡球时特有的信息特征，并基于信息特征和功率谱阈值判断信号中是否存在清管器卡球；
结果输出模块，用于根据判断结果输出清管器卡球报警信息及定位。
7.根据权利要求6所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，其特征在于，该装置包括分布式光纤传感器、相敏感光时域反射仪和信息处理单元，其中：
分布式光纤传感器，为沿油气管线随沟敷设通信光缆内的传感光纤；
相敏感光时域反射仪，安装在油气管线的阀室机房内，分布式光纤传感器通过阀室机房内的光纤接口接入相敏感光时域反射仪；相敏感光时域反射仪用于向传感光纤发射激光，通过检测返回相敏感光时域反射仪的散射光的变换，实现对分布式光纤传感器上各空间位置的扰动信息的检测；
信息处理单元，通过网口与相敏感光时域反射仪连接，包括权利要求7所述的滤波模块、信号变换模块、清管器卡球判断模块和结果输出模块。
8.根据权利要求7所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，其特征在于，传感光纤为单模光纤。
9.根据权利要求7所述的基于分布式光纤传感的油气管线清管器卡球定位监测装置，其特征在于，相敏感光时域反射仪向传感光纤中发射超窄线宽脉冲激光，激光在传感光纤中传播时会产生后向瑞利散射光，当传感光纤感知到外界扰动时，其扰动位置处的瑞利散射光的相位会发生变化，从而导致返回相敏感光时域反射仪的散射光光强发生变化，通过监测后向瑞利散射光的光强和返回时间可实现扰动点的振动频率探测和空间位置定位。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113984182A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-01-28 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种油气管线分布式横向振源距离定位方法 |
| CN115165792A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-11 | 宝腾智能润滑技术(东莞)有限公司 | 管线中气液两相流状态检测方法及装置 |
| CN115371794A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 杭州水务数智科技股份有限公司 | 基于分布式光纤传感器的地下管廊地表施工事件定位方法 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110075152A1 (en) * | 2009-09-28 | 2011-03-31 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Long Distance Optical Fiber Sensing System and Method |
| CN103321854A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-09-25 | 国家电网公司 | 一种风力发电机组塔架振动控制方法 |
| CN104596632A (zh) * | 2013-10-31 | 2015-05-06 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 一种可增强长距离探测的分布式光纤振动传感器及方法 |
| CN105651373A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-08 | 南京大学 | 一种基于偏振光时域反射技术中测量两点同频振动的方法 |
| CN106741009A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-31 | 东南大学 | 一种基于相位敏感光时域反射计的铁轨异物入侵监测方法 |
| CN108225541A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-29 | 鞍山睿科光电技术有限公司 | 识别异物入侵的分布式光纤传感器及异物入侵信号感知处理方法 |
| CN108801437A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-11-13 | 南京曦光信息科技有限公司 | 基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法及装置 |
| CN109000157A (zh) * | 2018-10-01 | 2018-12-14 | 江苏亨通光纤科技有限公司 | 一种管道在线监测装置和监测方法 |
| CN109374115A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-02-22 | 武汉理工光科股份有限公司 | 基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法 |
| CN109655148A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-19 | 南京世海声学科技有限公司 | 一种船舶噪声非平稳低频线谱自主提取方法 |
| CN110232880A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-13 | 武汉阿卡瑞思光电自控有限公司 | 一种具有智能预警功能的光缆标志桩及智能预警的方法 |
| CN110375840A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-25 | 武汉理工光科股份有限公司 | 基于分布式光纤传感的清管器跟踪定位方法 |
| CN111553178A (zh) * | 2019-02-12 | 2020-08-18 | 斯凯孚公司 | 转动机械振动特性的智能识别方法 |
| CN111579048A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 山东大学 | 一种基于滑动时间选通的ofdr系统振动检测方法 |
-
2020
- 2020-12-08 CN CN202011441741.5A patent/CN112556823A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110075152A1 (en) * | 2009-09-28 | 2011-03-31 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Long Distance Optical Fiber Sensing System and Method |
| CN103321854A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-09-25 | 国家电网公司 | 一种风力发电机组塔架振动控制方法 |
| CN104596632A (zh) * | 2013-10-31 | 2015-05-06 | 上海华魏光纤传感技术有限公司 | 一种可增强长距离探测的分布式光纤振动传感器及方法 |
| CN105651373A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-08 | 南京大学 | 一种基于偏振光时域反射技术中测量两点同频振动的方法 |
| CN106741009A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-31 | 东南大学 | 一种基于相位敏感光时域反射计的铁轨异物入侵监测方法 |
| CN108225541A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-29 | 鞍山睿科光电技术有限公司 | 识别异物入侵的分布式光纤传感器及异物入侵信号感知处理方法 |
| CN108801437A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-11-13 | 南京曦光信息科技有限公司 | 基于扰动信号特征提取的分布式光纤振动传感定位方法及装置 |
| CN109000157A (zh) * | 2018-10-01 | 2018-12-14 | 江苏亨通光纤科技有限公司 | 一种管道在线监测装置和监测方法 |
| CN109374115A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-02-22 | 武汉理工光科股份有限公司 | 基于φ-OTDR的油气管线外破振动监测识别方法 |
| CN109655148A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-19 | 南京世海声学科技有限公司 | 一种船舶噪声非平稳低频线谱自主提取方法 |
| CN111553178A (zh) * | 2019-02-12 | 2020-08-18 | 斯凯孚公司 | 转动机械振动特性的智能识别方法 |
| CN110232880A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-13 | 武汉阿卡瑞思光电自控有限公司 | 一种具有智能预警功能的光缆标志桩及智能预警的方法 |
| CN110375840A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-25 | 武汉理工光科股份有限公司 | 基于分布式光纤传感的清管器跟踪定位方法 |
| CN111579048A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 山东大学 | 一种基于滑动时间选通的ofdr系统振动检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 姚海根, 印刷工业出版社, pages: 208 * |
| 李莉: "《通信原理》", 31 May 2020, pages: 17 - 18 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113984182A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-01-28 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种油气管线分布式横向振源距离定位方法 |
| CN115165792A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-11 | 宝腾智能润滑技术(东莞)有限公司 | 管线中气液两相流状态检测方法及装置 |
| CN115165792B (zh) * | 2022-06-24 | 2023-09-29 | 宝腾智能润滑技术(东莞)有限公司 | 管线中气液两相流状态检测方法及装置 |
| WO2023245888A1 (zh) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | 宝腾智能润滑技术(东莞)有限公司 | 管线中气液两相流状态检测方法及装置 |
| CN115371794A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 杭州水务数智科技股份有限公司 | 基于分布式光纤传感器的地下管廊地表施工事件定位方法 |
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