Review: distributed time-domain sensors based on Brillouin scattering and FWM enhanced SBS for temperature, strain and acoustic wave detection
Notice bibliographique
Résumé
Distributed time-domain Brillouin scattering fiber sensors have been widely used to measure the changes of the temperature and strain. The linear dependence of the temperature and strain on the Brillouin frequency shift enabled the distributed temperature and strain sensing based on mapping of the Brillouin gain spectrum. In addition, an acoustic wave can be detected by the four wave mixing (FWM) associated SBS process, in which phase matching condition is satisfied via up-down conversion of SBS process through birefringence matching before and after the conversion process. Brillouin scattering can be considered as the scattering of a pump wave from a moving grating (acoustic phonon) which induces a Doppler frequency shift in the resulting Stokes wave. The frequency shift is dependent on many factors including the velocity of sound in the scattering medium as well as the index of refraction. Such a process can be used to monitor the gain of random fiber laser based on SBS, the distributed acoustic wave reflect the distributed SBS gain for random lasing radiation, as well as the relative intensity noise inside the laser gain medium. In this review paper, the distributed time-domain sensing system based on Brillouin scattering including Brillouin optical time-domain reflectometry (BOTDR), Brillouin optical time-domain analysis (BOTDA), and FWM enhanced SBS for acoustic wave detection are introduced for their working principles and recent progress. The distributed Brillouin sensors based on specialty fibers for simultaneous temperature and strain measurement are summarized. Applications for the Brillouin scattering time-domain sensors are briefly discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».