분산 음향 감지

Distributed acoustic sensing

레일리 산란 기반 분산 음향 감지(DAS) 시스템은 광섬유 케이블을 사용하여 분산 변형률 감지 기능을 제공한다. DAS에서는 광섬유 케이블이 센싱 요소가 되어, 부착된 광전자 장치를 이용하여 부분적으로 측정하고, 부분적으로 가공한다. 그러한 시스템은 장거리와 혹독한 환경에서 음향 주파수 변형 신호를 감지할 수 있도록 한다.

Rayleigh 분산 기반 광섬유 감지 기초

Rayleigh 산란 기반 분산 광섬유 감지에서는 광섬유를 따라 일관성 있는 레이저 펄스가 전송되며, 광섬유 내의 산란 부위는 광섬유가 펄스 길이와 거의 동일한 게이지 길이의 분산 간섭계 역할을 하게 된다. 반사광의 강도는 레이저 펄스의 전송 후 시간의 함수로 측정된다. 이것은 COTDR(Coonistic Time Domain Reflectometry)로 알려져 있다. 맥박이 섬유 전체 길이와 뒤로 이동하는 시간을 가졌을 때, 다음 레이저 펄스는 섬유질을 따라 보내질 수 있다. 광섬유의 동일한 영역에서 발생하는 연속 펄스의 반사 강도 변화는 광섬유 부분의 광학적 경로 길이 변화에 의해 발생한다. 이러한 유형의 시스템은 섬유질의 변형률과 온도 변화에 매우 민감하며 섬유 전 구간에서 거의 동시에 측정할 수 있다.

Rayleigh 기반 시스템의 기능

최대 범위

광학 펄스는 섬유질을 따라 전파될 때 감쇠된다. 1550 nm에서 작동하는 단일 모드 섬유에 대해 일반적인 감쇠는 0.2dB/km이다.[1] 빛이 광섬유의 각 구간을 따라 이중 패스를 해야 하므로, 이는 각 1km가 0.4dB의 총 손실을 발생시킨다는 것을 의미한다. 시스템의 최대 범위는 반사된 펄스의 진폭이 너무 낮아져서 그것으로부터 명확한 신호를 얻을 수 없을 때 발생한다. 일정 수준 이상이면 비선형 광학 효과를 유도해 시스템 작동을 방해하기 때문에 입력 전력을 증가시켜 이 효과를 상쇄할 수 없다. 일반적으로 측정할 수 있는 최대 범위는 약 40-50km이다.

변형 분해능

측정할 수 있는 스트레인의 최대값은 반송 광신호의 반송 광학 신호의 반송파 대 잡음비에 따라 달라진다. 반송파 레벨은 레이저 노이즈, 전자 노이즈 및 검출기 노이즈를 포함한 다양한 소스의 조합인 동안 광학 신호의 진폭에 의해 크게 결정된다.

공간 분해능 및 공간 샘플링 기간

공간 분해능은 주로 전송된 펄스의 지속시간에 의해 결정되며, 10m 분해능을 제공하는 100ns 펄스가 대표적인 값이다. 반사광의 양은 펄스 길이에 비례하기 때문에 공간 분해능과 최대 범위 간에 트레이드오프가 있다. 최대 범위를 개선하려면 더 긴 펄스 길이를 사용하여 반사 광 수준을 높이는 것이 바람직하지만 이는 더 큰 공간 분해능으로 이어진다. 두 신호가 독립적이 되려면 적어도 공간 분해능으로 분리된 섬유상의 두 지점에서 신호를 얻어야 한다. 공간 분해능보다 작은 분리로 표본을 구할 수 있으며, 이것이 서로 독립적이지 않은 신호를 생성하지만, 그러한 접근방식은 일부 애플리케이션에서 장점을 제공한다. 표본 추출 지점 사이의 분리를 공간 표본 추출 기간이라고 부르기도 한다.

취득율

다음 레이저 펄스가 전달되기 전에 이전 레이저 펄스는 섬유 끝까지 이동하며 반사된 부분이 되돌아올 수 있는 시간을 가져야 한다. 그렇지 않으면 반사된 부분이 섬유 여러 부분에서 동시에 되돌아오고 시스템이 제대로 작동하지 않을 것이다. 50km 길이의 섬유에서 최대 펄스 속도는 2kHz를 약간 넘는다. 따라서 1kHz의 나이키스트 주파수까지 주파수에 따라 변화하는 균주를 측정할 수 있다. 짧은 섬유는 분명히 더 높은 획득률을 가능하게 한다.

온도 측정

시스템은 온도와 변형률 변화에 모두 민감하지만, 온도 때문에 변형률보다 낮은 주파수 범위에서 발생하는 경향이 있기 때문에 분리될 수 있다. 브릴루인이나 라만 산란을 기반으로 하는 것과 같은 다른 분산형 섬유 기법과 달리 분산형 음향 감지는 절대값이 아닌 온도 변화만 감지할 수 있다.

다른 광섬유 분산 감지 기법과의 비교

분산형 음향 감지는 광섬유의 굴절률의 작은 변화로 인해 Rayleigh 역scatter된 빛에 의존한다. 백스크래트 빛은 전송된 빛과 동일한 주파수를 가진다. 다른 산란 메커니즘에 의존하고 다른 파라미터를 측정하는 데 사용할 수 있는 많은 다른 분산형 섬유 감지 기법이 있다. 브릴루인 산란은 광섬유를 여행하는 빛과 음향 음핵 사이의 상호작용 때문에 발생한다. 움직이는 포논에 의해 빛이 산란되면서 도플러 효과에 의해 주파수가 10GHz 정도 이동한다. 빛은 원래 광 주파수 위(안티-스톡스 시프트)와 아래(스톡스 시프트)에서 모두 생성된다. 두 구성 요소의 강도 및 주파수 이동은 온도와 변형률 모두에 따라 달라지며, 이 변화를 측정하여 분산 온도 및 변형률 감지(DTSS) 시스템을 사용하여 두 매개변수의 절대값을 계산할 수 있다. 브릴루인 산포는 Rayleigh 산포보다 훨씬 약하기 때문에 여러 펄스로부터의 반사를 합쳐서 측정을 할 수 있어야 한다. 따라서 브릴루인 산란을 사용하여 변화를 측정할 수 있는 최대 주파수는 일반적으로 몇 십 Hz이다. 라만 산란은 빛이 섬유 속의 분자 진동과 상호 작용하여 산란될 때 발생한다. 브릴루인 산란과 마찬가지로 스톡스와 안티 스톡스 성분이 모두 생성되며, 이 성분들은 입사광의 파장에서 수십 나노미터씩 이동한다. Stokes와 Anti-Stokes 구성 요소 사이의 강도 비율을 측정함으로써, 온도 절대값을 분산 온도 감지(DTS) 시스템으로 측정할 수 있다. 브릴루인 산포에 비해 파장이 큰 것은 산란된 라만 광선과 변형되지 않은 레일리 산란 성분을 분리하는 것이 더 쉽다는 것을 의미한다. 그러나 라만 산포의 강도는 브릴루인 산포보다 훨씬 낮기 때문에 합리적인 결과를 얻기 위해서는 보통 수 초 또는 심지어 분 동안 평균을 내는 것이 필요하다. 따라서 라만 기반 시스템은 천천히 변화하는 온도 측정에만 적합하다.

위상민감 일관성 있는 광학 시간영역 반사측정법

위상에 민감한 일관성 있는 광학 시간 영역 반사측정법(timular-time-domain reflectometry)은 이러한 분산형 음향 감지 시스템에 충분한 감도와 분해능을 제공할 수 있는 기법이다.[2] 표준 광학 시간 영역 반사측정 기법은 펄스 길이보다 짧은 일관성의 광원을 사용한다. 이를 통해 각 산란 센터에서 역스크레이티드 강도를 산출할 수 있으며, 이를 통해 광섬유 케이블의 스플라이스와 파손을 모니터링할 수 있다. 반대로 ϕ-OTDR 기반 센서에서는 레이저의 응집 길이가 펄스 길이보다 길다. 섬유 근처에 있는 이벤트는 백스캐터링 센터의 위상을 변경하여 광섬유에 영향을 미치는 음향파를 생성한다. 그러한 신호의 분석은 광섬유 물체 근처에 위치한 센서와 모니터 음향원에 미치는 영향을 밝혀낼 수 있다.

적용들

레일리 기반 감지의 감도와 속도를 통해 각 레이저 소스에서 100km[3] 이상의 거리에 걸쳐 음향 신호를 분산 모니터링할 수 있다. 전형적인 응용은 파이프 라인의 원치 않는 간섭과 누출이나 흐름의 불법 행위로 연속적인 모니터링 전원 케이블을 간섭과 케이블 고장을 모니터링[4][5]감시 교통(도로, 철도 그리고 trains[6]), 국경, 그리고 특이한 활동을 다른 민감한 perimeters[7]으며 심지어 유정 감시 포함한다.applications 기술을 통해 길이 전체에 걸쳐 우물의 상태를 실시간으로 결정할 수 있다. 광섬유가 가혹한 환경에서 작동할 수 있는 능력은 이 기술을 환경 조건 때문에 일반적인 감지 시스템을 사용할 수 없거나 비실용적인 시나리오에 특히 잘 적합하게 만든다.[8] 이 기술의 긴 범위는 지진 감지에도 사용할 수 있다. 한 케이블은 지역 지진 활동 모니터링의 연속 라인을 제공할 수 있으며 수천 킬로미터 떨어진 곳에서 지진을 감지할 수도 있다.[9]

참고 항목

참조

  1. ^ "Fiber Types > Fiber-Optic Technologies".
  2. ^ Henry F. Taylor, Chung E. Lee (March 16, 1993). "United States Patent: 5194847 - Apparatus and method for fiber optic intrusion sensing". Archived from the original on December 8, 2016. Retrieved 2016-05-06.
  3. ^ Gregor Cedilnik; et al. (2018). "Pushing the Reach of Fiber Distributed Acoustic Sensing to 125 km Without the Use of Amplification".
  4. ^ Gregor Cedilnik; et al. (2019). "Ultra-Long Reach Fiber Distributed Acoustic Sensing (DAS) for Power Cable Monitoring" (PDF).
  5. ^ Rasmus Olson; et al. (2019). "Fault Localisation with Distributed Acoustic Sensing (DAS)" (PDF).
  6. ^ Gregor Cedilnik; et al. (2018). "Advances in Train and Rail Monitoring with DAS".
  7. ^ Wieland Hill, John J. Williams, and Gareth Lees (2019). "Fiber-optic Sensing: Smart fiber-optic sensing systems enhance physical border walls and fences".CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  8. ^ Mestayer 외, 지구물리학적 모니터링을 위한 분산 음향 감지 현장 시험, SEG 확장 추상체 30, 4253(2011)
  9. ^ Cartier, Kimberly (2019). "Unused Fiber-Optic Cables Repurposed as Seismic Sensors". Eos. 100. doi:10.1029/2019EO118025.