CN114323244A - 一种基于φ-otdr的线缆管道塌方信号的监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Φ‑OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，包括：实时监测采集线缆沿线的分布式振动数据；对所述分布式振动数据进行预处理；基于预处理后的分布式振动数据，通过图像处理和轮廓识别，监测并识别出线缆管道塌方事件信号，实现实时全线路管道塌方事件在线监测与定位。本发明可以实时监测并分析线缆管道全线的所有振动信息，能够准确解析出每一起管道塌方信号并定位塌方发生区段，为光缆的安全运行提供实时预警服务，提高光缆运行的可靠性、安全性,另外直接利用道路两旁的冗余通信光缆对塌方情况进行监测，无需额外的传感器，成本低，具用很强的抗干扰能力，且系统的维护费用小。
Description
技术领域
本发明涉及光缆监测的技术领域，尤其涉及一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法。
背景技术
近年来，随着经济的发展，道路车流量不断增加，货车超载现象也日益频繁，由于长期雨水冲刷，道路路基可能会因承载力不足而发生塌陷，同时会引起道路两旁的线缆管道塌方，此外，管道下方有溶洞或有老鼠等动物的穴居时，也可能引起线缆管道塌方，线缆管道塌方可能会造成重大交通事故和线缆断股，极大地影响交通、管道的安全。但是塌方事件一般并不是突然发生的，能够在地表看到的塌方事件通常都是地下已经长期发生后的结果，如果能够对线缆管道的塌方情况进行监测，可以在塌方事故发生初期尚未造成重大破坏前定位塌方点，及时对塌方位置进行加固和抢修，可避免事故的发生，减小经济损失，因此对线缆管道塌方的监测十分必要。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：道路路基可能会因承载力不足而发生塌陷，同时会引起道路两旁的线缆管道塌方，管道下方有溶洞或有老鼠等动物的穴居时，也可能引起线缆管道塌方，线缆管道塌方可能会造成重大交通事故和线缆断股，极大地影响交通、管道的安全。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：实时监测采集线缆沿线的分布式振动数据；对所述分布式振动数据进行预处理；基于预处理后的分布式振动数据，通过图像处理和轮廓识别，监测并识别出线缆管道塌方事件信号，实现实时全线路管道塌方事件在线监测与定位。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：所述采集的线缆沿线的分布式振动数据按5秒时间长度进行存储，每个结果文件包含了5秒时长的全线路振动数据。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：定义单个监测结果数据为时空三维数据，时间轴i表示5秒时长范围，空间轴j表示线缆全线长度，记H(i,j)为时空坐标上对应数组，其元素H(i,j)指空间点i在时刻j的振动信号强度，对所述H(i,j)进行数据归一化处理与去均值处理后，进行高通滤波，过滤噪声信号。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：定义滤波后结果数据为I(i,j)，以所述I(i,j)数据绘制时间-空间振动信号热力图，当出现塌方事件时，会带动线缆振动，间接对光纤振动信号产生激励，使塌方发生时段区域振动信号快速增强，局部出现的高亮区域的长度即代表塌方事件发生时刻与持续时间，高亮区域的宽度即代表塌方事件发生区段。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：将所述时间-空间振动信号热力图由RGB格式转为HSV格式，选取HSV图片信息中色调通道数据作为单通道图片数据。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：定义所述单通道图片数组为K(i,j),对所述K(i,j)进行二值化处理，阈值初步设定为100，后续根据长期事件识别率进行微调，最大值设定为255，即如果K(i,j)大于100，则给K(i,j)重新赋值为255，否则重新赋值为0，若所述二值化结果数组全部为255，则未监测到塌方事件。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：采用3行3列的正方形卷积核，对所述二值化后图片数据进行腐蚀、膨胀处理，定义处理后的单通道图片数据为J(i,j)，所述J(i,j)二维数组中元素代表空间点i在时刻j的相对振动强度，将所述J(i,j)中数值进行像素取反，即J(i,j)＝255-J(i,j)；对上述结果图片数据进行轮廓识别，依据各轮廓结果取最小外接矩形，再对带有偏转角度的矩形进行角度修正；对所述矩形轮廓进行合并检测，对于相交或距离接近矩形轮廓进行融合处理，两相邻矩形轮廓边距阈值初步设定为5，通过融合处理减少细碎事件个数。
作为本发明所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的一种优选方案，其中：基于所述矩形轮廓顶点坐标确定塌方事件发生时间与空间区段：定义识别到一个事件轮廓为矩形ABCD，记各点坐标为A(ia,ja)、B(ib,jb)、C(ic,jc)，同时记时间轴数列为I(i)，指代时间轴索引i处的时刻，空间轴数列为J(j)，指代空间轴索引j处的线缆距离，即距Φ-OTDR设备距离，则该事件起始时刻为I(ia),截止时刻为I(ib)，持续时长为I(ib)-I(ia)，发生位置为距设备J(ia)处至距设备J(ic)处区段。
本发明的有益效果：本发明可以实时监测并分析线缆管道全线的所有振动信息，能够准确解析出每一起管道塌方信号并定位塌方发生区段，为光缆的安全运行提供实时预警服务，提高光缆运行的可靠性、安全性,另外直接利用道路两旁的冗余通信光缆对塌方情况进行监测，无需额外的传感器，成本低，具用很强的抗干扰能力，且系统的维护费用小。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的基本流程示意图；
图2为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的数据监测过程示意图；
图3为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的典型管道塌方时域信号时空分布热力图；
图4为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的转换图像格式后时域信号时空分布热力图；
图5为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的二值化、腐蚀及膨胀处理后时域信号时空分布热力图；
图6为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的塌方事件轮廓识别结果示意图；
图7为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的实际测试故障定位曲线示意图；
图8为本发明一个实施例提供的一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的去噪后的曲线示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1～6，为本发明的一个实施例，提供了一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，包括：
S1：实时监测采集线缆沿线的分布式振动数据。
需要说明的是，将Φ-OTDR与待监测线缆的一芯冗余光纤连接，实现对线缆沿线振动信号分布式监测；监测数据结果按5秒时间长度进行存储，每个结果文件包含了5秒时长的全线路振动数据。
S2：对分布式振动数据进行预处理。
需要说明的是，单个监测结果数据为时空三维数据，时间轴i代表了5秒时长范围，空间轴j代表了线缆全线长度，记H(i,j)为时空坐标上对应数组，其元素H(i,j)指空间点i在时刻j的振动信号强度，对H(i,j)进行数据归一化处理与去均值处理后，进行高通滤波，过滤噪声信号。
S3：基于预处理后的分布式振动数据，通过图像处理和轮廓识别，监测并识别出线缆管道塌方事件信号，实现实时全线路管道塌方事件在线监测与定位。
需要说明的是，记滤波后结果数据为I(i,j)，以I(i,j)数据绘制时间-空间振动信号热力图，如图3所示，图3展示了典型塌方事件振动信号时空热力图谱，当出现塌方事件时，会带动线缆振动，间接对光纤振动信号产生激励，使塌方发生时段区域振动信号快速增强，在图3中表现为局部出现高亮区域，高亮区域的长度(时间跨度)即代表塌方事件发生时刻与持续时间，高亮区域的宽度(空间跨度)即代表塌方事件发生区段。
进一步的，将图3由RGB格式转为HSV格式，选取HSV图片信息中色调通道数据作为单通道图片数据，图片结果如图4所示。
记图4单通道图片数组为K(i,j),对K(i,j)进行二值化处理，阈值初步设定为100，后续可根据长期事件识别率进行微调，最大值设定为255，即如果K(i,j)大于100，则给K(i,j)重新赋值为255，否则重新赋值为0，二值化结果数组如果全部为255，则未监测到塌方事件。
更进一步的，采用3行3列的正方形卷积核，对二值化后图片数据进行腐蚀、膨胀处理，处理后图片结果如图5所示。
记图5单通道图片数据为J(i,j)，J(i,j)二维数组中元素代表空间点i在时刻j的相对振动强度，将J(i,j)中数值进行像素取反，即J(i,j)＝255-J(i,j)。
对上述结果图片数据进行轮廓识别，依据各轮廓结果取最小外接矩形，再对带有偏转角度的矩形进行角度修正。
对矩形轮廓进行合并检测，对于相交或距离接近矩形轮廓进行融合处理，两相邻矩形轮廓边距阈值初步设定为5，通过融合处理减少细碎事件个数，最终轮廓识别结果如图6所示；
通过上述步骤中各矩形轮廓顶点坐标可以确定塌方事件发生时间与空间区段；以图6中识别轮廓为例，图6中识别到一个事件轮廓为矩形ABCD，记各点坐标为A(ia,ja)、B(ib,jb)、C(ic,jc)，同时记时间轴数列为I(i)，指代时间轴索引i处的时刻，空间轴数列为J(j)，指代空间轴索引j处的线缆距离(距Φ-OTDR设备距离)；则该事件起始时刻为I(ia),截止时刻为I(ib)，持续时长为I(ib)-I(ia)，发生位置为距设备J(ia)处至距设备J(ic)处区段。
本发明可以实时监测并分析线缆管道全线的所有振动信息，能够准确解析出每一起管道塌方信号并定位塌方发生区段，为光缆的安全运行提供实时预警服务，提高光缆运行的可靠性、安全性。
实施例2
参照图7～8为本发明另一个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法的验证测试，为对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
本实施例在MATLB软件编程中SUMULIK环境下搭建线缆管道系统，基于不同形式的塌方及在其塌方过程中加入噪声干扰信号，利用本发明方法对其信号进行测试，测试结果如图7～8所示，图7所示的是Φ-OTDR强噪声仿真信号图，图8是经过本发明方法提取出来的原始Φ-OTDR信号图，图中横坐标表示曲线的采样点数，纵坐标表示采样点的光功率值(dB),通过仿真验证结果可知，本发明方法对Φ-OTDR噪声干扰抑制的有效性，不但提升了动态范围内曲线的平滑性，在消除噪声后保持了Φ-OTDR信号的基本特征，有利于信号的实时处理。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (8)
1.一种基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于，包括：
实时监测采集线缆沿线的分布式振动数据；
对所述分布式振动数据进行预处理；
基于预处理后的分布式振动数据，通过图像处理和轮廓识别，监测并识别出线缆管道塌方事件信号，实现实时全线路管道塌方事件在线监测与定位。
2.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：所述采集的线缆沿线的分布式振动数据按5秒时间长度进行存储，每个结果文件包含了5秒时长的全线路振动数据。
3.如权利要求1或2所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：定义单个监测结果数据为时空三维数据，时间轴i表示5秒时长范围，空间轴j表示线缆全线长度，记H(i,j)为时空坐标上对应数组，其元素H(i,j)指空间点i在时刻j的振动信号强度，对所述H(i,j)进行数据归一化处理与去均值处理后，进行高通滤波，过滤噪声信号。
4.如权利要求3所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：定义滤波后结果数据为I(i,j)，以所述I(i,j)数据绘制时间-空间振动信号热力图，当出现塌方事件时，会带动线缆振动，间接对光纤振动信号产生激励，使塌方发生时段区域振动信号快速增强，局部出现的高亮区域的长度即代表塌方事件发生时刻与持续时间，高亮区域的宽度即代表塌方事件发生区段。
5.如权利要求4所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：将所述时间-空间振动信号热力图由RGB格式转为HSV格式，选取HSV图片信息中色调通道数据作为单通道图片数据。
6.如权利要求5所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：定义所述单通道图片数组为K(i,j),对所述K(i,j)进行二值化处理，阈值初步设定为100，后续根据长期事件识别率进行微调，最大值设定为255，即如果K(i,j)大于100，则给K(i,j)重新赋值为255，否则重新赋值为0，若所述二值化结果数组全部为255，则未监测到塌方事件。
7.如权利要求6所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：采用3行3列的正方形卷积核，对所述二值化后图片数据进行腐蚀、膨胀处理，定义处理后的单通道图片数据为J(i,j)，所述J(i,j)二维数组中元素代表空间点i在时刻j的相对振动强度，将所述J(i,j)中数值进行像素取反，即J(i,j)＝255-J(i,j)；
对上述结果图片数据进行轮廓识别，依据各轮廓结果取最小外接矩形，再对带有偏转角度的矩形进行角度修正；
对所述矩形轮廓进行合并检测，对于相交或距离接近矩形轮廓进行融合处理，两相邻矩形轮廓边距阈值初步设定为5，通过融合处理减少细碎事件个数。
8.如权利要求7所述的基于Φ-OTDR的线缆管道塌方信号的监测方法，其特征在于：基于所述矩形轮廓顶点坐标确定塌方事件发生时间与空间区段：定义识别到一个事件轮廓为矩形ABCD，记各点坐标为A(ia,ja)、B(ib,jb)、C(ic,jc)，同时记时间轴数列为I(i)，指代时间轴索引i处的时刻，空间轴数列为J(j)，指代空间轴索引j处的线缆距离，即距Φ-OTDR设备距离，则该事件起始时刻为I(ia),截止时刻为I(ib)，持续时长为I(ib)-I(ia)，发生位置为距设备J(ia)处至距设备J(ic)处区段。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| CN118445706A (zh) * | 2024-07-05 | 2024-08-06 | 国网甘肃省电力公司陇南供电公司 | 基于物联网的变电站光缆引下接地隐患识别方法及系统 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104236598A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-12-24 | 电子科技大学 | 偏振敏感光时域反射仪多点扰动检测与定位方法 |
| CN104374466A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 大连理工大学 | 路基塌陷光纤振动实时监测及报警系统 |
| CN104568122A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-04-29 | 东南大学 | 一种分布式光纤振动传感系统扰动事件识别及定位方法 |
| US20180080812A1 (en) * | 2017-07-25 | 2018-03-22 | University Of Electronic Science And Technology Of China | Distributed optical fiber sensing signal processing method for safety monitoring of underground pipe network |
| CN111507310A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-07 | 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 | 一种基于φ-otdr的光缆通道内人为触缆作业信号识别方法 |
| CN111854920A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-10-30 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于dvs振动监测信号的预处理方法及系统 |
| CN111912513A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-10 | 国家电网有限公司 | 一种基于φ-otdr的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法 |
| CN112069912A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-11 | 国家电网有限公司 | 一种基于φ-otdr的光缆通道施工威胁事件的识别方法 |
| CN112066270A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 贵州电网有限责任公司 | 一种分布式光纤内置的输水管道泄漏监测方法及设备 |
| CN112364768A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-12 | 浙江工业大学 | 一种基于空域特征和机器学习的分布式光纤入侵识别方法 |
| CN112883802A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-01 | 刘信 | 一种管道光纤振动安全预警系统破坏性事件的识别方法 |
| CN113275341A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-20 | 精仪监测科技(苏州)有限公司 | 一种基于分布式光纤振动传感的清管器跟踪定位方法 |
-
2021
- 2021-11-30 CN CN202111442029.1A patent/CN114323244A/zh active Pending
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104236598A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-12-24 | 电子科技大学 | 偏振敏感光时域反射仪多点扰动检测与定位方法 |
| CN104374466A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-02-25 | 大连理工大学 | 路基塌陷光纤振动实时监测及报警系统 |
| CN104568122A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-04-29 | 东南大学 | 一种分布式光纤振动传感系统扰动事件识别及定位方法 |
| US20180080812A1 (en) * | 2017-07-25 | 2018-03-22 | University Of Electronic Science And Technology Of China | Distributed optical fiber sensing signal processing method for safety monitoring of underground pipe network |
| CN111507310A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-07 | 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 | 一种基于φ-otdr的光缆通道内人为触缆作业信号识别方法 |
| CN111912513A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-10 | 国家电网有限公司 | 一种基于φ-otdr的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法 |
| CN111854920A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-10-30 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于dvs振动监测信号的预处理方法及系统 |
| CN112069912A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-11 | 国家电网有限公司 | 一种基于φ-otdr的光缆通道施工威胁事件的识别方法 |
| CN112066270A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 贵州电网有限责任公司 | 一种分布式光纤内置的输水管道泄漏监测方法及设备 |
| CN112364768A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-12 | 浙江工业大学 | 一种基于空域特征和机器学习的分布式光纤入侵识别方法 |
| CN112883802A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-01 | 刘信 | 一种管道光纤振动安全预警系统破坏性事件的识别方法 |
| CN113275341A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-20 | 精仪监测科技(苏州)有限公司 | 一种基于分布式光纤振动传感的清管器跟踪定位方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 何弼: "分布式光纤传感技术在管道监测中的应用研究", 管道技术与设备, no. 01, 15 January 2017 (2017-01-15), pages 9 - 12 * |
| 徐骏等: "路基塌陷分布式光纤振动传感监测技术", 山西建筑, no. 027, 31 December 2015 (2015-12-31), pages 140 - 141 * |
| 曲洪权等: "基于小波重构与时空二维特征的光纤振动识别", 吉首大学学报(自然科学版), no. 02, 25 March 2017 (2017-03-25), pages 41 - 46 * |
| 江兆凤等: "分布式振动光纤信号识别算法研究", 电子测量技术, no. 17, 8 September 2018 (2018-09-08), pages 70 - 74 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| CN118445706A (zh) * | 2024-07-05 | 2024-08-06 | 国网甘肃省电力公司陇南供电公司 | 基于物联网的变电站光缆引下接地隐患识别方法及系统 |
| CN118445706B (zh) * | 2024-07-05 | 2024-10-01 | 国网甘肃省电力公司陇南供电公司 | 基于物联网的变电站光缆引下接地隐患识别方法及系统 |
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