CN114564980A - 一种分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，包括了获取分布式光缆外破监测系统采集的包含空间和时间的二维分布数据，基于零均值(z‑score)规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，排除光信号衰减造成的影响；对每一个空间点的数据进行高通滤波，进而基于高通滤波后的信号，计算各空间点的强度的分布均值，筛选信号空间区段，进而完成样本信号的分割；为了后续数据处理的便利，所有样本数据的筛选均按照同样的空间、时间尺度进行，并标记施工机具与待测光缆之间的距离、事件机具的类型。

Description

一种分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法
技术领域
本发明涉及振动信号监测技术领域，尤其涉及一种分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法。
背景技术
分布式光缆外破监测系统是一种利用光纤作为传感敏感元件和信号传输介质、以光纤中的后向瑞利散射光进行信号传感、进而感知光传输路径中振动动态参量并最终实现光缆周边外破隐患告警的新兴监测系统，通常以相位敏感的光时域反射仪(Φ-OTDR)为监测主机。它具有灵敏度高、全程无源、全线路同时监测等优点。当挖掘机、破碎机、顶管机等作业器械在光缆附近施工时，其发动机、破碎头/挖掘斗等产生的振动波会以球面传播的方式从器械作业点向附近的岩土结构中扩散，振动波在带动岩土结构振动的同时也将振动信号传递给附近的光缆，引起光缆中光纤的同步振动；进而导致光纤发生微形变，引起其局部折射率的变化，于是在光纤中传输的背向散射光信号的相位也被同步调制，因而通过分析背向传输光信号的特征便可得到光缆附近的振动情况。
鉴于不同类型的施工机具与光缆的距离、施工速度、对光缆的威胁程度、施工作业的方式均是不同，相关的运维部门对于不同机具的处理方式也是不同的，因此运维部门仅仅知道某一处有施工是完全不够的，还需要知道机具类型及其作业点与光缆的距离。
分布式光缆外破监测系统由于监测的是光纤中的背向散射光，其强度只有入射光的10-3量级，具有信噪比较低、数据量极大的特点。传统的技术手段更多的是处理单传感器、或少数传感器的问题，没有有效利用分布式传感系统(相当于传感器阵列)的优势；同时，考虑到大数据处理技术尤其是深度学习算法的发展以及本系统数据特点，该技术非常适合于分布式光缆外破监测系统中的应用。
为了进行施工事件类别的识别，必须对监测数据的样本进行标记。但是由于分布式光缆外破监测系统输出的数据一般为包含空间与时间维度的二维数组，且因为光信号在光纤中的衰减，光纤前端与后端(也即空间维度上)的数据大小是不一样的，因此必须将施工点的信号按照一定的标准分割、处理，才能满足深度学习算法的输入要求。
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。
鉴于上述在对分布式光缆外破监测系统的样本整理时遇到的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：分布式光缆外破监测系统的样本整理方法，该方法通过对待测信号按照一定的标准分割、整理，以便于后续开展施工信号类型的识别。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：获取分布式光缆外破监测系统采集的包含空间和时间的二维分布数据，基于零均值(z-score)规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，排除光信号衰减造成的影响；由于低频段通常包含大量外界车辆行驶、环境噪声等信号，而机械施工信号作用于光缆后通常表现为包含低频、中频乃至高频段的扰动信号，因此滤除低频段后的信号更易于进行事件的筛选。于是对每一个空间点的数据进行高通滤波，进而基于高通滤波后的信号，计算各空间点的强度的分布均值，筛选信号空间区段，进而完成样本信号的分割；为了后续数据处理的便利，所有样本数据的筛选均按照同样的空间、时间尺度进行，并标记施工机具与待测光缆之间的距离、事件机具的类型。
作为本发明所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法的一种优选方案，其中：建立基于所述振动信号的时间和空间的二维分布数据，包括，定义待测光纤的长度为L，每次采集时间长度为T，系统的事件采样率为Fs，系统在光纤长度上(即空间上)采集M个点，时间上采集N个点；对所测得的振动数据按照“空间-时间”整理为大小为M×N的二维数组X，其元素X(k,j) 定义为空间点k在时刻j的振动信号强度；利用X(k,:)表示X中第k个空间点全部时刻的振动信号。
作为本发明所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法的一种优选方案，其中：基于零均值(z-score)规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，包括，处理后的数据记为Xnorm，则：
Figure RE-GDA0003611776290000031
其中，
Figure RE-GDA0003611776290000032
为X(k,:)的均值，σk为X(k,:)的方差，eps表示一个极小的正数，以免分母为零。
作为本发明所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法的一种优选方案，其中：计算各空间点的强度的分布均值，筛选信号空间区段，包括，对Xnorm逐空间点进行高通滤波，滤除信号在低频段的噪声，并计算其绝对值，进而根据信号强度完成样本信号的分割；并根据需求进行数据插值，使不同的系统输出的样本均满足同样的空间采样间隔、时间采样率要求。
本发明的有益效果：本发明通过对待测信号进行处理，得以让线路上不同位置的待测振动信号能够映射到同一标准刻度内，进而依据信号强度进行事件在空间上的分割，形成样本信号，便于后续的信号识别。
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为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的工作流程图；
图2为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的数据监测过程示意图；
图3为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的实施例中滤波后并取绝对之后的信号展示图；
图4为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的实施例中各空间点的强度均值的展示图；
图5为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的实施例中样本截取范围的示意图；
图6为本发明提供一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的实施例中的2组样本数据展示图；
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。
实施例
参照图1为本发明的第一个实施例，提供了一种分布式光缆外破监测系统的样本整理方法的基本流程图，首先通过分布式光缆外破监测系统进行光缆监测，采集的包含空间和时间的二维分布数据X，然后基于零均值(z-score)规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，排除光信号衰减造成的影响，得到规范化的数据Xnorm，接着选择合适的截止频率对Xnorm中每一个空间点的数据进行高通滤波，进而取其绝对值计算空间上各点的均值，信号中明显突出来的信号即可能为施工机械引起的；并核对现场的施工类型、施工距离，按照同样的空间尺度对X进行样本切割，记录为一个样本信号。具体步骤为：
S1：通过分布式光缆外破监测系统进行光缆监测，获取全线路的振动监测数据，连接方式如图2所示。
S2：建立基于所述振动信号的时间和空间的二维分布数据X，定义待测光纤的长度为L，每次采集时间长度为T，系统的时间采样率为Fs，系统在光纤长度上(即空间上)采集M个点，时间上采集N个点，那么其空间分辨率即为L/M；对所测得的振动数据按照“空间-时间”整理为大小为M×N的二维数组X，其元素X(k,j)定义为空间点k在时刻j的振动信号强度；利用X(k,:) 表示X中第k个空间点全部时刻的振动信号。
S3：基于零均值(z-score)规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，处理后的数据记为Xnorm，则：
Figure RE-GDA0003611776290000051
其中，
Figure RE-GDA0003611776290000052
为X(k,:)的均值，σk为X(k,:)的方差，eps表示一个极小的正数，以免分母为零，比如可定义为10-15。
S4：对Xnorm中的各空间点的数据进行高通滤波，滤波后的数据记为Xf。通常在分布式光缆外破监测系统的时间采样率Fs在200-1000Hz，可选择高通滤波频率的下限为35Hz。图3为Xf计算绝对值之后的信号绘图，图中亮斑可明显见到2处施工信号。
S5：计算Xf中各空间点的强度的均值
Figure RE-GDA0003611776290000053
如图4所示，
Figure RE-GDA0003611776290000054
中的局部峰值即可能为施工事件产生，其中空间点k的强度均值
Figure RE-GDA0003611776290000055
可表示：
Figure RE-GDA0003611776290000056
S6：样本收集人通过巡线到达施工现场，同步比对现场施工动作(如启动、停止、施工远离光缆等动作)与数据
Figure RE-GDA0003611776290000057
中峰值的关联，若两者具有同步性则认为该事件即为要找的施工事件。
S7：依据
Figure RE-GDA0003611776290000058
进行信号标识，标识的依据为包含施工信号在内的P米范围的数据，时长T。图5为某数据中待提取的样本数据区域标记示意图，其中T 为8秒，P为400(米)，设置数据的空间范围为400米是因为几乎所有的施工事件的影响范围都在400米之内。
S8：按照标识的范围进行样本切割，切割后的数据见图6，数据中空间分辨率为8m，事件采样率500Hz。
S9：考虑每一套分布式光缆外破监测系统的空间采样间隔、时间采样率可能不同，因此，必须根据对切割后的样本数据进行插值(或降采样)处理，使其在最终样本数据上满足空间分辨率为L/M，时间采样率为Fs，空间范围为P 米，采样时长T。
S10：记录样本截取时刻对应现场的施工机具类型、施工事件与光缆之间的垂直距离，如下表所示为整理好的样本记录。
表1样本记录
Figure RE-GDA0003611776290000059
Figure RE-GDA0003611776290000061
以上步骤即为分布式光缆外破监测系统的样本整理方法。
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 (5)

1.一种分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：通过分布式光缆外破监测系统进行光缆监测，获取全线路的振动监测数据；
S2：建立基于所述振动信号的时间和空间的二维分布数据，包含空间、时间两个维度；
S3：基于零均值规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理；
S4：对规范化后的数据中的各空间点的数据进行高通滤波；
S5：计算滤波后各空间点的振动强度的均值；
S6：样本收集人通过巡线到达施工现场，同步比对现场施工动作与各空间点强度均值中的峰值大小之间的关联，若两者具有同步性则认为该事件即为要找的施工事件；
S7：依据步骤S5中各空间点强度均值进行样本范围标识；
S8：按照识的范围进行样本切割；
S9：考虑到每一套分布式光缆外破监测系统的空间采样间隔、时间采样率可能不同，必须对切割后的样本数据进行插值或降采样处理，使其在最终保留的样本数据上满足相同的时/空分辨率与数组大小。
S10：标记样本截取时刻现场的施工事件类型、施工事件与光缆之间的垂直距离。
2.如权利要求1所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，其特征在于：建立基于所述振动信号的时间和空间的二维分布数据，包括，
定义待测光纤的长度为L，每次采集时间长度为T，系统的时间采样率为Fs，系统在光纤长度上(即空间上)采集M个点，时间上采集N个点；
对所测得的振动数据按照“空间-时间”整理为大小为M×N的二维数组X，其元素X(k,j)定义为空间点k在时刻j的振动信号强度，X(k,:)表示X中第k个空间点全部时刻的振动信号。
3.如权利要求1、2所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，其特征在于：基于零均值规范化算法对空间维度上的每一个点在全时段的数据进行规范化处理，包括，
定义处理后的数据为Xnorm，则：
Figure FDA0003383439150000021
其中，
Figure FDA0003383439150000022
为X(k,:)的均值，σk为X(k,:)的方差，eps表示一个极小的正数，以免分母为零。
4.如权利要求1、2所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，其特征在于：通过信号的强度与现场施工的关联判断是否为施工事件，包括，
计算滤波后各空间点的强度的均值
Figure FDA0003383439150000023
样本收集人通过巡线到达施工现场，同步比对现场施工动作(如启动、停止、施工远离光缆等动作)与数据
Figure FDA0003383439150000024
中峰值的关联，若两者具有同步性则认为该事件即为要找的施工事件。
5.如权利要求1、2所述的分布式光缆外破监测系统的数据样本整理方法，其特征在于：通过插值法进行处理，使所有的样本具有相同的时/空分辨率与数组大小。
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CN114783165A (zh) * 2022-06-22 2022-07-22 山东科华电力技术有限公司 基于分布式光纤振动传感的电缆通道防外破在线监测系统
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