OTDR and OFDR for distributed multi-parameter sensing
Notice bibliographique
Résumé
The drive for high spatial resolution (millimeters) distributed fiber sensors has renewed the interest in optical frequency domain reflectrometry (OFDR) systems. Because millimeters equivalent spatial resolution in optical time domain reflectrometry (OTDR) systems would require a data acquisition card with a bandwidth of 10 GHz and a sampling rate of tens of G Samples/s, such a digitizer or data acquisition card plus the pulse generator and detection system will make a distributed sensors very expensive, while a tunable laser with a wide tuning range can provide millimeters resolution with short sensing range (<100m). We developed a high precision temperature (0.1°C) and strain (1μ strain) resolution and 2.5mm spatial resolution over 180m range by auto and cross-correlation of OFDR in PMF. The dual modes of PMF allow the discrimination of the temperature and strain with distinct dependency. The application of this sensor for internal crack detection of concrete beam has been demonstrated. For distributed dynamic measurement, the upper frequency is limited by the repetition rate of the laser pulse in sensing fiber; in addition the weak Rayleigh scattering signal demands many averaging to improve SNR. The continuous wavelet transform approach has been introduced in phase OTDR sensor system to suppress random noise, and multiple vibration disturbances have been measured simultaneously for power generator monitoring. For the high frequency vibration detection, the coherent detection combined with polarization diversity scheme is implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».