Strain measurement range enhanced chirped pulse φ-OTDR for distributed static and dynamic strain measurement based on random fiber grating array
Notice bibliographique
Résumé
A high-performance distributed sensing system based on a random fiber grating array (RFGA) and multi-frequency database demodulation (MFDD) method for strain induced delay time measurement is demonstrated. It enables a wide measurement range for both static and dynamic strain sensing. The proposed MFDD method can enlarge the strain measurement range, since the large strain variation induced time domain trace distortion could be compensated for by laser initial frequency changes. Furthermore, a random fiber grating made with embedded large random refractive index changes along the single-mode fiber could provide a stable reflection with a wide reflection spectrum range. Such a structure successfully improves the time delay measurement precision and achieves a large tuning range, as demonstrated by the database in which a set of pre-recorded undisturbed reflected Rayleigh traces form RFGA at various laser frequencies. Ultimately, a dynamic strain with a peak-to-peak value of 12.5µε at a vibration frequency of 50 Hz is accurately reconstructed when the pulse repetition rate is 1 kHz, which was not detected using a conventional chirped pulse phase-sensitive optical frequency domain reflectometers. The maximum measurable strain variation of about 12.5µε represents a factor of 3 improvement. This number is limited by a pre-recorded frequency scanning range of RFGA response in the database.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».