JP2024514814A - 音響センシングと機械学習とによる電柱の保全評価システム - Google Patents

Abstract

センサケーブルとしての既存の電気通信光ファイバケーブル、電柱への瞬間的な機械的衝撃、ＤＡＳ技術、および機械学習モデルを使用することによって、電柱の保全を評価するシステムおよび方法。瞬間的な機械的衝撃により、対象の電柱に取り付けられ／吊り下げられた光ファイバケーブルに振動事象が発生し、ＤＡＳによって検出／記録される。ＤＡＳ信号に機械学習モデルを適用することによって、対象の電柱の保全状態が得られる。【選択図】図２（Ｂ）

Description

本開示は、一般に、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システムの方法および構造に関する。より具体的には、本開示は、分散型音響センシング（ＤＡＳ）と機械学習とによる電柱の保全評価のためのシステムおよび方法を説明する。

当業者であれば容易に理解できるように、分散型光ファイバセンシングシステムおよび方法は、温度、振動、歪みなどを含む様々な物理的パラメータをセンシングするなど、様々な有用なサービスを提供し、それによって、インフラストラクチャ監視の新しい時代を可能にする、非常に有用なものであることが示されている。

分散型音響センシング技術は、通常、外側の被覆物／被覆材料で保護され固定具構造によって電柱に取り付けられ／吊り下げられている光ファイバのコアの歪み変化（伸張または圧縮）を測定する。

電柱の保全は、公共インフラストラクチャの保全と公共安全性の両方にとって重要である。現在、電柱の保全検査は、目視検査、ハンマー試験、電柱の周りの掘削、およびサンプリングのための電柱への穴あけなどを含み、十分な訓練を受けた検査員／スタッフが現場で検査を実施する必要がある。この検査手順は、全ての電柱に対して個別に行う必要がある。そのため、非常に労働集約的で、時間がかかり、主観的で、個々の検査員の経験に大きく依存し、電柱の構造に対して侵襲的である。

分散型音響センシングと機械学習とによって電柱の保全評価を行うためのシステムおよび方法を対象とする本開示の態様によって、当技術分野における進歩がもたらされる。

本開示の態様によれば、現在の電柱の保全評価方法とは対照的に、本発明のシステムおよび方法は、電柱に吊り下げられた、または別の方法で取り付けられた既存の電気通信光ファイバケーブルをセンサ媒体として利用し、制御された機械的衝撃によって励起された電柱の振動信号を遠隔で捕捉し、振動特徴を分析して機械学習モデルを使用して個々の電柱の保全状態を評価する。動作上、分散型音響センシング（ＤＡＳ）インタロゲータは、中央局（ＣＯ）内に配置され、試験対象の電柱に配置された電気通信光ファイバケーブル（センサファイバ）の一端に接続される。したがって、センサファイバの長さに沿ったすべての単一点からの振動信号は、遠隔のインタロゲータで連続的に捕捉し、中央局内のインタロゲータと同じ場所に配置することも可能なサーバーで記録することができる。電柱の検査を行うために、訓練を受けた又は訓練を受けていない人が派遣され、各個々の電柱に例えばハンマーノックなどの機械的衝撃を加える。電柱に加えられた衝撃から生じる振動信号は、その後、サーバー（または他の分析回路／機器）上で実行される機械学習モデルによって識別され、捕捉され、分析、評価、および報告のために使用される。

本開示のより完全な理解は、添付図面を参照することによって実現され得る。

例示的な従来技術の分散型光ファイバセンシングシステムの概略図である。

本開示の態様によるモデル訓練を示す概略図である。

本開示の態様による電柱の保全評価を示す概略図である.。

本開示の態様による電柱の保全評価のための要素および評価を示す概略図である;

本開示の態様による例示的な動作の概要を示す概略図である。

例示的な実施形態は、図面および詳細な説明によってより完全に説明される。しかしながら、本開示による実施形態は様々な形態で実施することができ、図面および詳細な説明に記載された特定のまたは例示的な実施形態に限定されない。

以下は、単に本開示の原理を例示するものである。したがって、当業者は本明細書に明示的に記載または図示されていないが、本開示の原理を具現化し、その精神および範囲内に含まれる様々な構成を考案することができることが理解されよう。

さらに、本明細書に記載されているすべての実施例および条件付き用語は、本開示の原理および技術を促進するために発明者によって寄与された概念を読者が理解するのを助けるための教育目的のためだけのものであることを意図しており、そのような具体的に列挙された実施例および条件に限定されないと解釈されるべきである。

さらに、本開示の原理、態様、および実施形態を記載する本明細書のすべての記述、ならびにその具体例は、その構造的および機能的等価物の両方を包含することを意図している。さらに、そのような等価物は、現在知られている等価物と、将来開発される等価物、すなわち、構造に関係なく同じ機能を実行する開発された要素との両方を含むことが意図されている。

したがって、たとえば、本明細書の任意のブロック図が、本開示の原理を実施する例示的な回路の概念図を表すことは、当業者には理解されるであろう。

本明細書で特に明記しない限り、図面を構成する図は、縮尺通りに描かれていない。

いくつかの追加の背景として、分散型光ファイバセンシングシステムは、光電子インテグレータを光ファイバ（またはケーブル）に相互接続し、ファイバをファイバの長さに沿って分散されたセンサの配列に変換することに留意する。実際には、ファイバはセンサになり、インタロゲータはファイバ内にレーザ光エネルギーを生成／注入し、ファイバ長に沿った事象を感知／検出する。

当業者が理解し、認識するように、ＤＦＯＳ技術は、車両の動き、人間の往来、掘削活動、地震活動、温度、構造的完全性、液体および気体の漏れ、ならびにその他多くの条件および活動を連続的に監視するために展開することができる。これは、発電所、通信ネットワーク、鉄道、道路、橋、国境、重要なインフラ、地上および海底の電力およびパイプライン、ならびに、石油、ガスおよび強化された地熱発電におけるダウンホール用途を監視するために世界中で使用されている。有利には、分散型光ファイバセンシングは、見通し線（line of sight）または遠隔電力アクセスによって制約されることがなく、システム構成によっては、３０マイルを超える連続的な長さで展開することができ、その長さに沿ったすべてのポイントで感知／検出が可能である。したがって、長距離にわたるセンシングポイント当たりのコストは、通常、競合する技術とは比較にならない。

光ファイバセンシングは、センシングファイバが振動、歪み、または温度変化の事象に遭遇したときに、光センシングファイバで発生する光の「後方散乱」の変化を測定する。上述のように、センシングファイバは全長にわたってセンサとして機能し、物理的／環境的な周囲の状況、およびファイバの完全性／セキュリティに関するリアルタイム情報を提供する。さらに、分散型光ファイバセンシングデータは、センシングファイバまたはその近傍で発生する事象および状態の正確な位置を特定する。

従来技術の分散型光ファイバセンシングシステムの一般化された構成および動作を示す概略図を図１に示す。図１を参照すると、インタロゲータに接続された光センシングファイバを観察することができる。知られているように、現代のインタロゲータは、ファイバへの入力信号を生成し、反射／散乱された後に受信された信号を検出／分析するシステムである。信号が分析され、ファイバの長さに沿って遭遇する環境条件を示す出力が生成される。このように受信された信号は、ラマン後方散乱、レイリー後方散乱、およびブリリオン後方散乱などのファイバ内の反射から生じ得る。また、複数のモードの速度差を利用した順方向の信号であってもよい。一般性を失うことなく、以下の説明では、反射信号を想定しているが、同じアプローチを転送信号にも適用することができる。

理解されるように、現代のＤＦＯＳシステムは、周期的に光パルス（または任意の符号化信号）を生成し、それらを光ファイバに注入するインタロゲータを含む。注入された光パルス信号は、光ファイバに沿って伝送される。

ファイバの長さに沿った位置では、信号のごく一部が散乱／反射され、インタロゲータに戻される。散乱／反射信号は、インタロゲータが検出するために使用する情報、例えば、機械的振動を示す電力レベルの変化を伝送する。

反射信号は、電気領域に変換され、インタロゲータの内部で処理される。パルス注入時間と信号が検出された時間とに基づいて、インタロゲータは信号がファイバに沿ったどの位置から来ているかを決定し、したがって、ファイバに沿った各位置の活動を感知することができる。

分散型音響センシング（ＤＡＳ）／分散型振動センシング（ＤＶＳ）システムは、振動を検出し、光センシングファイバの長さに沿って音響エネルギーを捕捉する。有利には、既存の、トラフィックを運ぶ光ファイバネットワークを利用して、分散型音響センサに変換し、実時間データを捕捉することができる。さらに、分類アルゴリズムを使用して、漏洩、ケーブル障害、侵入活動、または音響および／または振動の両方を含む他の異常な事象などの事象を検出および位置特定することができる。

現在、様々なＤＡＳ／ＤＶＳ技術が使用されており、最も一般的なものはコヒーレント光時間領域反射率測定（Ｃ－ＯＴＤＲ）に基づくものである。Ｃ－ＯＴＤＲは、レイリー後方散乱を利用し、音響周波数信号を長距離にわたって検出することができる。インタロゲータは、光センサファイバ（ケーブル）の長さに沿ってコヒーレントレーザパルスを送信する。ファイバ内の散乱サイトにより、ファイバはパルス長と同じゲージ長（例えば、１０メートル）を有する分散型干渉計として機能する。センサファイバに作用する音響擾乱（Acoustic Disturbance）は、ファイバの微視的な伸び又は圧縮（微小歪み）を発生させ、その結果、ファイバ内を通る光パルスの位相関係及び／又は振幅の変化を引き起こす。

次のレーザパルスが送信される前に、前のパルスがセンシングファイバの全長を移動し、その散乱／反射が戻る時間がなければならない。よって、最大パルスレートはファイバの長さによって決定される。したがって、通常はパルスレートの半分であるナイキスト周波数までの周波数で変化する音響信号を測定することができる。より高い周波数は非常に速く減衰するため、事象の検出と分類に関連する周波数のほとんどは、２ｋＨｚの範囲の低い範囲にある。

前述のように、分散型音響センシング（ＤＡＳ）技術は、光センサファイバコアの歪み変化（伸張または圧縮）を測定するもので、光センサファイバコアは、通常、外部ジャケットによって保護され、固定具構造によって電柱に取り付けられ／吊り下げられた、より大きなケーブルアセンブリの一部として含まれている。電柱の完全性評価または構造健全性監視は、電柱で実行される手動励起（ハンマーまたは周波数掃引）の応答信号に基づいて行うことができる。

本開示の態様によれば、ＤＡＳは、個々の電柱から振動信号を遠隔で収集し、そのデータを中央局（ＣＯ）に保存するために使用され、その結果、すべてのデータ分析および評価が、現場ではなくＣＯで実行される。さらに、機械学習モデルを使用して電柱の振動特性を分析し、それらの保全状態を評価する。したがって、例えば、ハンマーで数回機械的に電柱をノックするなど、各電柱に瞬時に機械的衝撃を与えるだけで、現場での作業は大幅に簡素化／軽減される。さらに、このような単純な現場作業は、多くの訓練や経験や技能を必要としないので、検査員の訓練コストも軽減される。結果として、本開示の態様によるシステムおよび方法を使用することによって、電柱検査は、より効率的であり、より低コストであり、より客観的になる。

電柱の保全を評価するために、ＣＯ内に配置されたＤＡＳインタロゲータは、光ファイバセンサケーブルの一端に光学的に接続され、光ファイバセンサケーブルの長さに沿って発生する歪み変化を連続的に監視するように構成されている。ハンマーノックのような瞬間的な機械的衝撃が、対象の電柱に加えられる。光ファイバセンサケーブルは、電柱に取り付けられ／吊り下げられ／固定される（または十分に近接している）ので、機械的衝撃による電柱の振動も光ファイバセンサケーブルを振動させ、光ファイバセンサケーブルに歪み変化を生じさせ、それがＤＡＳ信号として検出され、ＣＯ内に配置することが可能な、またはネットワークを介して利用可能なサーバーに保存される。機械的衝撃を発生させ、対応する振動信号を保存する活動は、各電柱で数回繰り返すことができる。最後に、保存されたＤＡＳ信号は、機械学習モデル訓練または電柱保全評価のために使用される。モデル訓練では、対象の電柱からのＤＡＳ信号とそれらの既知の保全状態とが、機械学習モデルを訓練するために使用される。電柱の保全評価では、対象の電柱のＤＡＳ信号が事前訓練された機械学習モデルに入力され、モデルは１つ以上の電柱の保全状態を示す出力を生成する。このプロセスは、複数回繰り返すことで、評価の精度を高めることができる。１つのＤＡＳインタロゲータを使用して、光ファイバケーブルに接続された全ての電柱から振動信号を捕捉することができる。また、ＤＡＳ信号の捕捉は、複数の電柱で同時に行うことができる。

図２（Ａ）は本開示の態様によるモデル訓練を示す概略図であり、図２（Ｂ）は本開示の態様による電柱の保全評価を示す概略図であり、図３は本開示の態様による電柱の保全評価のための要素および評価を示す概略図である。

これらの図を同時に参照すると、以下のような実施方式を観察することができる。

ＤＡＳインタロゲータを光ファイバセンサケーブルの一端に光学的に接続し、光ファイバセンサケーブルの振動をＤＡＳ信号として検出する。図３に示すように、ハンマーノックなどの瞬間的な機械的衝撃を、任意の位置または方向で、対象の電柱に加える。その結果、電柱は瞬時に振動し、電柱上の吊り下げられた／空中の光ファイバセンサケーブル（または電柱に十分に近い地中のセンサケーブル）も同様に振動する。この光ファイバセンサケーブルの振動は、ＤＡＳインタロゲータによって検出され、その後、ＤＡＳ信号として記録される。多くの場合、十分なモデル訓練または電柱の保全評価のために、各電柱でこのステップを複数回繰り返す必要がある。

電柱の保全評価のためのモデルを訓練するために、ステップ２のＤＡＳ信号収集は、保全状態が既知の複数の電柱に対して実行される。これらの電柱からのＤＡＳ信号とそれらの保全状態は、電柱の保全状態分類のための機械学習モデルを訓練するために使用される。このステップは、電柱の保全評価のための事前訓練されたモデルを作成することになり、同じファイバケーブルに対して一度だけ実行する必要がある。

モデルが訓練されると、光ファイバセンサケーブルのルートに沿って配置された任意の試験電柱からのＤＡＳ信号をモデルに供給することができる。この訓練された（事前訓練された）モデルを用いて、ＤＡＳ信号を様々な電柱の保全状態クラスに分類する。このようにして、試験電柱の保全状態を決定／取得する。事前訓練されたモデルの準備が整い、更新の必要がない場合は、それ以降の訓練ステップをスキップすることができる。

図４は、本開示の態様による例示的な動作の概要を示す概略図である。

この図から分かるように、本開示は、センサケーブルとしての既存の電気通信光ファイバケーブル、電柱への循環的な機械的衝撃、ＤＡＳ技術、および機械学習モデルを使用することによって電柱の保全を評価するためのシステムおよび方法を提供する。瞬間的な機械的衝撃により、対象の電柱に取り付けられ／吊り下げられた光ファイバケーブルに振動事象が発生し、ＤＡＳによって検出／記録される。設計された機械学習モデルをＤＡＳ信号に適用することによって、対象の電柱の保全状態が得られる。

この時点で、いくつかの具体例を使用して本開示を提示したが、当業者は本教示がそのように限定されないことを認識するのであろう。したがって、本開示は、本明細書に添付される特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。

Claims (2)

1. 電柱保全評価システムを動作させる方法であって、
   複数の電柱から吊り下げられ、ＤＦＯＳインタロゲータ／アナライザと光通信する光センシングファイバを含む分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）／分散型音響センシング（ＤＡＳ）システムを含む前記電柱保全評価システムを提供することと、
   前記複数の電柱のうちの１つ以上に機械的に衝撃を与え／励起させながら前記ＤＦＯＳ／ＤＡＳシステムを動作させ、前記衝撃を与えられ／励起された電柱の各々が既知の保全状態を有し、既知の保全状態を有する前記励起された電柱のＤＡＳ応答信号を取得することと、
   ＤＡＳ信号が前記既知の保全状態に分類されるように、既知の保全状態を有する前記励起された電柱の前記ＤＡＳ応答信号を用いてニューラルネットワークモデルを訓練することと、
   前記複数の電柱のうちの１つ以上に機械的に衝撃を与え／励起させながら前記ＤＦＯＳ／ＤＡＳシステムを動作させ、前記衝撃を与えられ／励起された電柱の各々が未知の保全状態を有し、未知の保全状態を有する前記励起された電柱のＤＡＳ応答信号を収集することと、
   前記訓練されたニューラルネットワークモデルを使用して、未知の保全状態を有する前記励起された電柱の前記ＤＡＳ応答信号を既知の保全状態に分類することと、
   そのように分類された前記励起された電柱の前記既知の保全状態の報告を作成することと、を含む、方法。
2. 前記複数の電柱のうちの少なくとも１つは、前記複数の電柱のうちの前記少なくとも１つに近接して埋設される前記光センシングファイバを吊り下げない、請求項１に記載の方法。

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