Characterization and calibration of Raman based distributed temperature sensing system for 600°C operation
Notice bibliographique
Résumé
Fiber optic distributed temperature sensing based on Raman scattering of light in optical fibers has become a very attractive solution for distributed temperature sensing (DTS) applications. The Raman scattered signal is independent of strain within the fiber, enabling simple packaging solutions for fiber optic temperature sensors while simultaneously improving accuracy and robustness of temperature measurements due to the lack of strain-induced errors in these measurements. Furthermore, the Raman scattered signal increases in magnitude at higher fiber temperatures, resulting in an improved SNR for high temperature measurements. Most Raman DTS instruments and fiber sensors are designed for operation up to approximately 300˚C. We will present our work in demonstrating high temperature calibration of a Raman DTS system using both Ge doped and pure silica core multi-mode optical fiber. We will demonstrate the tradeoffs involved in using each type of fiber for high temperature measurements. In addition, we will describe the challenges of measuring large temperature ranges (0 – 600˚C) with a single DTS interrogator and will demonstrate the need to customize the interrogator electronics and detector response in order to achieve reliable and repeatable high temperature measurements across a wide temperature range.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».