CN115234850A - 一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，包括如下步骤：三轴声波振动传感器连续实时监测沿管道本体传播的振动波信号，所述三轴声波振动传感器在所述管道本体上等间距设置有若干组；振动波信号分析处理，所述分析处理包括：类型识别和振动源定位，其中类型识别为通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型；根据振动波传播到相邻几个光纤传感器的时间延迟结合振动波在管道本体上的传播速度实现对振动波源的定位。本发明解决了电传感器供电及远距离通信的难题，可以较为密集地布设光纤振动传感器，多传感器联合进行时延估计提高对泄漏点的定位精度。
Description
技术领域
本申请属于机械振动的测量、冲击的测量和管道***技术，尤其涉及一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
背景技术
现有专利CN114198648A公布了一种基于分布式光纤的低温软管泄漏监测***及方法，包括低温软管，光纤测温主机和紧急脱离单元。上述技术方法主要是利用泄漏导致的热效应，通过探测温度信号来捕捉泄漏点，然而管道泄漏点与敷设光纤之间距离决定了信号的强弱，此外外界产生的环境温度热点，容易产生温度的误报；
现有专利CN114646023A公布了一种次声波管道泄漏监测及快速定位装置，是通过捕捉在泄漏发生时，产生的低频音波信号来识别泄漏信号。上述方法容易受开关阀门等产生的假信号的影响，由于只有泄漏达到一定程度才能产生低频声波，因此次声波法并不能监测管道的微小泄漏状态；
针对上述现有技术中的不足，我们提出一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，旨在解决现有技术中的检测方法存在的灵敏度低、虚警率高、易受环境因素影响等问题，本申请提供的包括：
一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，包括如下步骤：
三轴声波振动传感器连续实时监测沿管道本体传播的振动波信号，所述三轴声波振动传感器在所述管道本体上等间距设置有若干组，以及用于接收若干组三轴声波振动传感器信号的接收器；
振动波信号分析处理，所述分析处理包括：
类型识别和振动源定位，其中类型识别为通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型；
根据振动波传播到相邻几个光纤传感器的时间延迟结合振动波在管道本体上或者在土壤中的传播速度实现对振动波源的定位；
管道本体振动波定位方法为：
当泄漏发生时，泄漏激发管道产生振动波，振动波以速度V沿管道传播，其中两个相邻的传感器间隔为设定值L，设信号传播至传感器n的时间为tn，传播至传感器n+1的时间为tn+1，信号传播至传感器n-1的时间为tn-1，传播至传感器n+2的时间为tn+2；
其中未知参量(tn+1-tn)、(tn-1-tn+1)、(tn+2-tn)和(tn+2-tn-1)，对应若干个传感器接收到的信号进行相关处理得到，形成了对事件发生位置X同一未知量的多次观测，联合连续多组三轴声波振动传感器接收信号时间差，即能定位；
土壤振动波定位方法为：
管道本体受到外力时，施加的外力与土壤进行接触会产生振动信号，该振动信号沿土壤传播，直接被三轴声波振动传感器接收，实现定位，三轴振动的膜片在接收土壤振动波时候，和后面光纤端面距离会改变，测这个位移变化就可以反推土壤振动大小。
优选的，所述的三轴声波振动传感器包括：
采用熔融石英制成的四芯光纤并在部分纤芯中制备45°光纤反射镜；
用于将四芯光纤每一芯的光信号分配到独立的光纤纤芯通道中的扇出***；
用于进行泄漏信号探测的球形声波振动膜，可在x,y,z,三个维度对声波振动敏感；
用于将泄漏振动信息读出并转换为光纤FP腔长变化的三轴声波振动传感器监测***。
优选的，所述的扇出***包括：
扇出装置，扇出装置用于接收通过环形器401输出的光信号，其作用是将所接入四芯光纤的每根纤芯以单模光纤的形式输出，同时允许4根纤芯导出的信号被单独解调，单模光纤被放在一个V型槽阵列中。
优选的，所述的扇出***还包括：
光电转换器405，用于将扇出装置404输出的光信号转换成电信号；
上位机406，用于采集并分析处理光电转换器405输出的电信号。
优选的，所述的三轴声波振动传感器采用DFB激光器作为检测光源，对四芯光纤和声波振动膜三3个方向上构成的FP腔长进行测量；
所述DFB激光器位于FP干涉光谱波长Q点附近，以保证FP腔最佳位移变化灵敏度输出。
优选的，所述通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型，具体为：
利用海鸥算法优化变分模态分解算法，使变分模态分解算法根据声波信号的特点自适应的选择最佳的分解层数和罚参数；
利用基于变分模态分解的阈值去噪方法对所述的声波信号进行降噪预处理，获取去噪的声波信号；
提取声波信号的时频特征构建高维特征向量矩阵，利用局部线性嵌入算法对所述的高维特征向量矩阵进行降维，提取有利于分类的敏感特征向量，降低向量机的训练难度；
将所述降维后的敏感特征向量作为最小二乘支持向量机的训练样本，利用海鸥优化算法搜索最小二乘支持向量机的最优参数，使最小二乘向量机的性能最优，根据采集的声波信号作为测试样本，来检测气体管道是否发生泄漏。
优选的，由于变分模态分解算法的参数的设置不准确会影响信号分解的结果，因此，利用海鸥算法优化变分模态分解算法，以排列熵的均值与方差的比值作为粒子群算法的适应度函数，搜索最优的信号分解层数和惩罚参数，所述的选择最佳的分解层和罚参数的流程为：
1)输入声波信号，设置变分模态分解算法需要优化的参数范围，初始化海鸥算法各项参数，包括种群规模N、最大迭代次数L以及位置X；
2)计算适应度值，每个海鸥的位置作为运行一次变分模态分解算法的参数，并求得该位置所有本征模态函数的适应度值；
3)更新海鸥最佳位置和适应度，如果当前海鸥的适应度值小于上次迭代的最佳适应度值，则用当前海鸥的适应度值代替上次迭代的最佳适应度值，用当前海鸥的位置代替上次迭代的最佳位置，否则最佳适应度值和最佳位置不变；
4)重复步骤2)-3)，进行循环迭代，直到达到最大迭代次数后输出最优的分解层数和罚参数。
优选的，基于变分模态分解的阈值去噪方法，步骤如下：
首先利用优化后的变分模态分解算法对所述的声波信号进行分解，得到若干本征模态函数(IMF)；
计算每个本征模态函数的方差密度和平均周期之积；
将满足条件的第一个IMF视为跳变点：
计算所有IMF在跳变点之前的平均值：
对非有效IMF进行阈值处理后，对所有IMF求和，得到去噪的声波信号。
一种声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备，包括：
中央处理器，存储器；
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备上执行所述存储器中的指令操作以执行所述的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
1.通过采用一根四芯光纤集传感和传输于一体，实现x,y,z,三个维度的声波振动信号探测，传输，可实现泄漏点的远程实时监测；
2.本发明中三轴声波振动传感器相比传统膜片式FP声波振动传感器，结构简单，易于制作，无需对光束进行精确耦合；
3.本发明提出的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，解决了电传感器供电及远距离通信的难题，可以较为密集地布设光纤振动传感器，多传感器联合进行时延估计提高对泄漏点的定位精度；此外三轴声波振动传感器的灵敏度是传统声传感器的数倍，可以显著提高对气体管道微小泄漏检测的准确度。
附图说明
图1为本申请所提供的实施例的一个流程示意图；
图2为本申请所提供的实施例的三轴声波振动传感器的结构示意图；
图3为本申请所提供的实施例的三轴声波振动传感器的剖视图；
图4为本申请所提供的实施例的三轴声波振动传感器的俯视图；
图5为本申请所提供的实施例的三轴声波振动传感器监测***结构图；
图6为本申请所提供的实施例的FIB加工平台示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，用于检测气体管道漏气，如图1所示，具体保罗如下步骤：
三轴声波振动传感器连续实时监测沿管道本体传播的振动波信号，所述三轴声波振动传感器在所述管道本体上等间距设置有若干组，以及用于接收若干组三轴声波振动传感器信号的接收器；
振动波信号分析处理，所述分析处理包括：
类型识别和振动源定位，其中类型识别为通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型；
根据振动波传播到相邻几个光纤传感器的时间延迟结合振动波在管道本体上或者在土壤中的传播速度实现对振动波源的定位；
管道本体振动波定位方法为：
当泄漏发生时，泄漏激发管道产生振动波，振动波以速度V沿管道传播，其中两个相邻的传感器间隔为设定值L，设信号传播至传感器n的时间为tn，传播至传感器n+1的时间为tn+1，信号传播至传感器n-1的时间为tn-1，传播至传感器n+2的时间为tn+2；
其中未知参量(tn+1-tn)、(tn-1-tn+1)、(tn+2-tn)和(tn+2-tn-1)，对应若干个传感器接收到的信号进行相关处理得到，形成了对事件发生位置X同一未知量的多次观测，联合连续多组三轴声波振动传感器接收信号时间差，即能定位；
土壤振动波定位方法为：
管道本体受到外力时，施加的外力与土壤进行接触会产生振动信号，该振动信号沿土壤传播，直接被三轴声波振动传感器接收，实现定位，三轴振动的膜片在接收土壤振动波时候，和后面光纤端面距离会改变，测这个位移变化就可以反推土壤振动大小。
进一步的，所述通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型，具体为：
利用海鸥算法优化变分模态分解算法，使变分模态分解算法根据声波信号的特点自适应的选择最佳的分解层数和罚参数；
利用基于变分模态分解的阈值去噪方法对所述的声波信号进行降噪预处理，获取去噪的声波信号；
提取声波信号的时频特征构建高维特征向量矩阵，利用局部线性嵌入算法对所述的高维特征向量矩阵进行降维，提取有利于分类的敏感特征向量，降低向量机的训练难度；
将所述降维后的敏感特征向量作为最小二乘支持向量机的训练样本，利用海鸥优化算法搜索最小二乘支持向量机的最优参数，使最小二乘向量机的性能最优，根据采集的声波信号作为测试样本，来检测气体管道是否发生泄漏；
值得说明的是，由于变分模态分解算法的参数的设置不准确会影响信号分解的结果，因此，利用海鸥算法优化变分模态分解算法，以排列熵的均值与方差的比值作为粒子群算法的适应度函数，搜索最优的信号分解层数和惩罚参数，所述的选择最佳的分解层和罚参数的流程为：
1)输入声波信号，设置变分模态分解算法需要优化的参数范围，初始化海鸥算法各项参数，包括种群规模N、最大迭代次数L以及位置X；
2)计算适应度值，每个海鸥的位置作为运行一次变分模态分解算法的参数，并求得该位置所有本征模态函数的适应度值；
3)更新海鸥最佳位置和适应度，如果当前海鸥的适应度值小于上次迭代的最佳适应度值，则用当前海鸥的适应度值代替上次迭代的最佳适应度值，用当前海鸥的位置代替上次迭代的最佳位置，否则最佳适应度值和最佳位置不变；
4)重复步骤2)-3)，进行循环迭代，直到达到最大迭代次数后输出最优的分解层数和罚参数；
具体的，基于变分模态分解的阈值去噪方法，步骤如下：
首先利用优化后的变分模态分解算法对所述的声波信号进行分解，得到若干本征模态函数(IMF)；
计算每个本征模态函数的方差密度和平均周期之积；
将满足条件的第一个IMF视为跳变点：
计算所有IMF在跳变点之前的平均值：
对非有效IMF进行阈值处理后，对所有IMF求和，得到去噪的声波信号。
本实施例中提出的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，解决了电传感器供电及远距离通信的难题，可以较为密集地布设光纤振动传感器，多传感器联合进行时延估计提高对泄漏点的定位精度；此外三轴声波振动传感器的灵敏度是传统声传感器的数倍，可以显著提高对气体管道微小泄漏检测的准确度。
本实施例还提供了用于基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法的三轴声波振动传感器，如图2-6所示，包括：
套管1，外壳104，膜片103，多芯光纤101，多芯光纤101的纤芯102一端面设有反射镜2；
其中，多芯光纤101端面与膜片103表面组成F-P腔；
其中，多芯光纤101为标准的通信光纤。多芯光纤101为一根，集传感和传输于一体，实现了全光探测；
其中，反射镜2的镜面与多芯光纤101的纤芯102的端面的夹角为45°；
其中，DFB激光器4，DFB激光器4用于输出激光；
环形器401，与DFB激光器4、三轴声波振动传感器402和扇出装置404通过多芯光纤101相连接；
声波发生器403，用于发出声波振动信号，被三轴声波振动传感器402接收；
扇出装置404，用于接收通过环形器401输出的光信号，其作用是将所接入四芯光纤的每根纤芯以单模光纤的形式输出，它允许4根纤芯导出的信号被单独解调，单模光纤被放在一个V型槽阵列中；
光电转换器405，用于将扇出装置404输出的光信号转换成电信号；
上位机406，用于采集并分析处理光电转换器405输出的电信号。
其特征在于，当声波加载时，膜片会发生变形。考虑在小形变近似的假设下(形变量小于厚度的30％)根据动力学原理，膜片上的中心形变量ΔL满足方程，即：
式中，b是边缘固定膜片的尺寸，h是膜片的厚度，P代表施加在膜片上的压力大小，E和v分别是膜片材料的杨氏模量和泊松比，η是一个常数，且取值取决于膜片的形状。
由式(1)求解的膜片的压力灵敏度S可表示为：
通过式(2)可以得出膜片压力灵敏度随结构参数的变化曲线。可用于优化及确定膜片结构物理参数。同时本发明中所述膜片的结构不仅限圆形，悬臂梁等结构，亦可采用简支梁等及其他特殊结构。
进而通过采用输出的干涉光强四分之一个光谱周期内的波长与强度之间近乎线性关系的原理进行求解F-P腔长。在此该点处，相位信息可以以近似线性响应解调，并且由于最高导数而获得最高灵敏度，因此两路反射光引起的相位差为φ＝4πnL/λ，由干涉理论可知，法布里珀罗腔的干涉光强度可由下式表示：
其中，I0是输入光强，IR为反射出的光强，R1、R2分别是光纤端面与膜片表面的反射率，L为F-P的腔长值，η为光束发散度在自由空间腔中的影响。
式(2)求解出的腔长变化值即为膜片中心的形变量，代入式(1)可得出外界声压。
本实施例中提出的三轴声波振动传感器，具有以下优点：
通过采用一根四芯光纤集传感和传输于一体，实现x,y,z,三个维度的声波振动信号探测，传输，可实现泄漏点的远程实时监测。
本发明相比传统膜片式FP声波振动传感器，结构简单，易于制作。无需对光束进行精确耦合。
本三轴声波振动传感器反射面为球形结构，对光束有很好的会聚作用，相比传统平行结构FP腔，具有更好的干涉条纹对比度。
本三轴声波振动传感器的传感器尺寸小，体积轻，集成度高，适用于空间有限环境下的监测需求。
本三轴声波振动传感器采用全光探测，本质安全，适合易燃易爆环境的应用。
本三轴声波振动传感器易于实现多路复用，如时分复用、波分复用等；通过光纤组网方式可以实现多点同时监测。
如图6所示，三轴声波振动传感器，通过聚焦离子束(FIB)加工制备微型化，提高了信号检测的灵敏度和器件的总体集成度，克服现有技术的不足，传感器集成度不高的问题，能将传感信号的获取和传输集成在一根光纤上完成。该加速度传感器可通过光学干涉方式进行解调，适合工业、军事、安全防范等多领域的应用，同时具有器件体积小，探测灵敏，本质安全等优点。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本实施例还提供一种声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备，包括：
中央处理器，存储器；
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备上执行所述存储器中的指令操作以执行所述的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
三轴声波振动传感器连续实时监测沿管道本体传播的振动波信号，所述三轴声波振动传感器在所述管道本体上等间距设置有若干组，以及用于接收若干组三轴声波振动传感器信号的接收器；
振动波信号分析处理，所述分析处理包括：
类型识别和振动源定位，其中类型识别为通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型；
根据振动波传播到相邻几个光纤传感器的时间延迟结合振动波在管道本体上或者在土壤中的传播速度实现对振动波源的定位；
管道本体振动波定位方法为：
当泄漏发生时，泄漏激发管道产生振动波，振动波以速度V沿管道传播，其中两个相邻的传感器间隔为设定值L，设信号传播至传感器n的时间为tn，传播至传感器n+1的时间为tn+1，信号传播至传感器n-1的时间为tn-1，传播至传感器n+2的时间为tn+2；
其中未知参量(tn+1-tn)、(tn-1-tn+1)、(tn+2-tn)和(tn+2-tn-1)，对应若干个传感器接收到的信号进行相关处理得到，形成了对事件发生位置X同一未知量的多次观测，联合连续多组三轴声波振动传感器接收信号时间差，即能定位；
土壤振动波定位方法为：
管道本体受到外力时，施加的外力与土壤进行接触会产生振动信号，该振动信号沿土壤传播，直接被三轴声波振动传感器接收，实现定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：所述的三轴声波振动传感器包括：
采用熔融石英制成的四芯光纤并在部分纤芯中制备45°光纤反射镜；
用于将四芯光纤每一芯的光信号分配到独立的光纤纤芯通道中的扇出***；
用于进行泄漏信号探测的球形声波振动膜，可在x,y,z,三个维度对声波振动敏感；
用于将泄漏振动信息读出并转换为光纤FP腔长变化的三轴声波振动传感器监测***。
3.根据权利要求2所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：所述的扇出***包括：
扇出装置，扇出装置用于接收通过环形器401输出的光信号，其作用是将所接入四芯光纤的每根纤芯以单模光纤的形式输出，同时允许4根纤芯导出的信号被单独解调，单模光纤被放在一个V型槽阵列中。
4.根据权利要求3所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：所述的扇出***还包括：
光电转换器405，用于将扇出装置404输出的光信号转换成电信号；
上位机406，用于采集并分析处理光电转换器405输出的电信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：所述的三轴声波振动传感器采用DFB激光器作为检测光源，对四芯光纤和声波振动膜三3个方向上构成的FP腔长进行测量；
所述DFB激光器位于FP干涉光谱波长Q点附近，以保证FP腔最佳位移变化灵敏度输出。
6.根据权利要求1所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：所述通过对振动波特征的提取分析判别其是否属于泄漏类型，具体为：
利用海鸥算法优化变分模态分解算法，使变分模态分解算法根据声波信号的特点自适应的选择最佳的分解层数和罚参数；
利用基于变分模态分解的阈值去噪方法对所述的声波信号进行降噪预处理，获取去噪的声波信号；
提取声波信号的时频特征构建高维特征向量矩阵，利用局部线性嵌入算法对所述的高维特征向量矩阵进行降维，提取有利于分类的敏感特征向量，降低向量机的训练难度；
将所述降维后的敏感特征向量作为最小二乘支持向量机的训练样本，利用海鸥优化算法搜索最小二乘支持向量机的最优参数，使最小二乘向量机的性能最优，根据采集的声波信号作为测试样本，来检测气体管道是否发生泄漏。
7.根据权利要求6所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：由于变分模态分解算法的参数的设置不准确会影响信号分解的结果，因此，利用海鸥算法优化变分模态分解算法，以排列熵的均值与方差的比值作为粒子群算法的适应度函数，搜索最优的信号分解层数和惩罚参数，所述的选择最佳的分解层和罚参数的流程为：
1)输入声波信号，设置变分模态分解算法需要优化的参数范围，初始化海鸥算法各项参数，包括种群规模N、最大迭代次数L以及位置X；
2)计算适应度值，每个海鸥的位置作为运行一次变分模态分解算法的参数，并求得该位置所有本征模态函数的适应度值；
3)更新海鸥最佳位置和适应度，如果当前海鸥的适应度值小于上次迭代的最佳适应度值，则用当前海鸥的适应度值代替上次迭代的最佳适应度值，用当前海鸥的位置代替上次迭代的最佳位置，否则最佳适应度值和最佳位置不变；
4)重复步骤2)-3)，进行循环迭代，直到达到最大迭代次数后输出最优的分解层数和罚参数。
8.根据权利要求7所述的一种基于声波振动的光纤传感器气体泄漏检测方法，其特征在于：基于变分模态分解的阈值去噪方法，步骤如下：
首先利用优化后的变分模态分解算法对所述的声波信号进行分解，得到若干本征模态函数(IMF)；
计算每个本征模态函数的方差密度和平均周期之积；
将满足条件的第一个IMF视为跳变点：
计算所有IMF在跳变点之前的平均值：
对非有效IMF进行阈值处理后，对所有IMF求和，得到去噪的声波信号。
9.一种声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备，其特征在于，包括：
中央处理器，存储器；
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述声波振动的光纤传感器气体泄漏检测设备上执行所述存储器中的指令操作以执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115640511A (zh) * | 2022-12-24 | 2023-01-24 | 武汉商启网络信息有限公司 | 一种基于支持向量机的管道泄露检测方法及装置 |
| CN117307989A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 山东省科学院激光研究所 | 一种光纤管道泄漏检测***及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101858809A (zh) * | 2010-05-28 | 2010-10-13 | 天津大学 | 一种光纤法布里-珀罗压力传感器及其制作方法 |
| CN102997063A (zh) * | 2011-09-14 | 2013-03-27 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于光纤传感的天然气管道泄漏监测方法 |
| CN103836346A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-06-04 | 中国海洋石油总公司 | 一种水下天然气管道接头泄漏监测*** |
| CN106338352A (zh) * | 2016-09-19 | 2017-01-18 | 电子科技大学 | 一种无作用接触角测量误差的光纤压力传感器 |
| US20190137045A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-05-09 | Hifi Engineering Inc. | Method and system for detecting whether an acoustic event has occurred along a fluid conduit |
| CN111734961A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-02 | 东北石油大学 | 一种天然气管道泄漏检测方法 |
-
2022
- 2022-07-20 CN CN202210862444.0A patent/CN115234850A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101858809A (zh) * | 2010-05-28 | 2010-10-13 | 天津大学 | 一种光纤法布里-珀罗压力传感器及其制作方法 |
| CN102997063A (zh) * | 2011-09-14 | 2013-03-27 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于光纤传感的天然气管道泄漏监测方法 |
| CN103836346A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-06-04 | 中国海洋石油总公司 | 一种水下天然气管道接头泄漏监测*** |
| CN106338352A (zh) * | 2016-09-19 | 2017-01-18 | 电子科技大学 | 一种无作用接触角测量误差的光纤压力传感器 |
| US20190137045A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-05-09 | Hifi Engineering Inc. | Method and system for detecting whether an acoustic event has occurred along a fluid conduit |
| CN111734961A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-02 | 东北石油大学 | 一种天然气管道泄漏检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李俊: "45°光纤微反射镜聚焦离子束加工及多轴位移检测研究", 《应用光学》, vol. 42, no. 3, 15 May 2021 (2021-05-15), pages 557 - 564 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115640511A (zh) * | 2022-12-24 | 2023-01-24 | 武汉商启网络信息有限公司 | 一种基于支持向量机的管道泄露检测方法及装置 |
| CN117307989A (zh) * | 2023-11-30 | 2023-12-29 | 山东省科学院激光研究所 | 一种光纤管道泄漏检测***及方法 |
| CN117307989B (zh) * | 2023-11-30 | 2024-03-08 | 山东省科学院激光研究所 | 一种光纤管道泄漏检测***及方法 |
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