High signal-to-noise acoustic sensor using phase-shifted gratings interrogated by the Pound-Drever-Hall technique
Notice bibliographique
Résumé
Optical fiber is made of glass, an insulator, and thus it is immune to strong electromagnetic interference. Therefore, fiber optics is a technology ideally suitable for sensing of partial discharge (PD) both in transformers and generators. Extensive efforts have been used to develop a cost effective solution for detecting partial discharge, which generates acoustic emission, with signals ranging from 30 kHz to 200 kHz. The requirement is similar to fiber optics Hydro Phone, but at higher frequencies. There are several keys to success: there must be at least 60 dB signal-to-noise ratio (SNR) performance, which will ensure not only PD detection but later on provide diagnostics and also the ability to locate the origin of the events. Defects that are stationary would gradually degrade the insulation and result in total breakdown. Transformers currently need urgent attention: most of them are oil filled and are at least 30 to 50 years old, close to the end of life. In this context, an issue to be addressed is the safety of the personnel working close to the assets and collateral damage that could be caused by a tank explosion (with fire spilling over the whole facility). This paper will describe the latest achievement in fiber optics PD sensor technology: the use of phase shifted-fiber gratings with a very high speed interrogation method that uses the Pound-Drever-Hall technique. More importantly, this is based on a technology that could be automated, easy to install, and, eventually, available at affordable prices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».