Dispersion-Induced Delay Deviation and Its Influence on Distributed Strain Measurement Using OFDR
Notice bibliographique
Résumé
The broad wavelength tuning range in optical frequency-domain reflectometry (OFDR) enables high-spatial-resolution distributed strain sensing. The large wavelength tuning range of over tens of nanometers makes the issue of dispersion non-negligible; however, the influences of dispersion on the sensing performance in OFDR are seldom discussed in the literature. For high performance measurement, it is necessary to compensate strain induced delay to maintain high coherence between the reference measurement and the sensing measurement. In this work, we find out that the presence of group velocity dispersion introduces significant deviations in determining the delay in a distributed manner. The larger the applied strain is, the greater the induced delay deviation becomes. We also investigate the influences of the delay deviation on distributed strain demodulation based on conventional cross-correlation calculation, showing that high-spatial-resolution distributed strain measurement requires dispersion compensation which allows the delay to be accurately determined and compensated along the sensing fiber. The conclusion in this work indicate that for applications requiring specialty fibers or waveguides, or for scenarios demanding ultrahigh spatial resolution, dispersion influence should not be ignored and it needs to be compensated to enhance the performance.
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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 | 0,000 |
| 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 ».