Улучшение метрологических характеристик оптоволоконного датчика температуры путем использования эффективных методов обработки сигнала

Аннотация

Обработка сигнала в оптоволоконном датчике температуры оказывает серьезное влияние на метрологические характеристики прибора. Поэтому постоянное совершенствование алгоритма обработки сигнала --- важный аспект сохранения конкурентоспособности. На примере оптоволоконного датчика температуры (производство ООО "Киплайн") на основе эффекта Рамана показано, как использование эффективных методов обработки сигнала может существенно уменьшить погрешность прибора. В качестве чувствительного элемента использовалось волокно длиной 8258 м, пространственное разрешение прибора 2 м, шум в сигнале распределяется по нормальному закону. Проведены измерения при температурах прибора 25,95 и 44,73 °C. С помощью линейного регрессионного анализа выявлено, что нагрев прибора вызывает наклон термограммы, который необходимо скорректировать. Для корректировки термограммы использована логарифмическая функция. Удалось уменьшить размах значений температуры по длине волокна от 3,47 до 2,35 °C, а СКО --- от 0,579 до 0,392 °C. Помимо этого приведена зависимость переходного процесса от нагрева прибора и даны рекомендации по корректировке калибровочных коэффициентов

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-08-00321

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Ершов И.А. Улучшение метрологических характеристик оптоволоконного датчика температуры путем использования эффективных методов обработки сигнала. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2022, № 2 (139), с. 112--125. DOI: https://doi.org/10.18698/0236-3933-2022-2-112-125

Литература

[1] De Pelegrin J., Bazzo J.P., Vieira da Costa I.B., et al. Total variation deconvolution of Raman distributed temperature sensing signals. SBMO/IEEE MTT-S IMOC, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/IMOC43827.2019.9317415

[2] Ипатов А.И., Кременецкий М.И., Каешков И.С. и др. Опыт применения распределенной оптоволоконной термометрии при мониторинге эксплуатации добывающих скважин в компании "Газпром нефть". PROнефть. Профессионально о нефти, 2017, № 3, с. 55--64.

[3] Tosi D., Poeggel S., Leen G., et al. Distributed fiber-optic sensors for thermal monitoring in radiofrequency thermal ablation in porcine phantom. Sensors, 2014, pp. 39--42. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSENS.2014.6984927

[4] Pandian C., Kasinathan M., Sosamma S., et al. Raman distributed sensor system for temperature monitoring and leak detection in sodium circuits of FBR. 1st Int. Conf. Advancements in Nuclear Instrumentation, Measurement Methods and their Applications, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/ANIMMA.2009.5503761

[5] Zhu S.L., Ge H., Pan J.V., et al. Application research of distributed optical fiber Raman temperature sensor in the security of oil depot. OGC, 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/OGC.2015.7336874

[6] Hoff H. Using distributed fibre optic sensors for detecting fires and hot rollers on conveyor belts. 2nd OFSIS, 2017, pp. 70--76. DOI: https://doi.org/10.1109/OFSIS.2017.9

[7] Hu C., Wang J., Zhang Z., et al. Application research of distributed optical fiber temperature sensor in power system. Proc. SPIE, 2011, vol. 8311. DOI: https://doi.org/10.1117/12.905303

[8] Peixoto e Silva M.S., de Barros T.H.C., Alves H.P., et al. Evaluation of fiber optic Raman scattering distributed temperature sensor between --196 and 400 °C. IEEE Sensors J., 2021, vol. 21, no. 2, pp. 1527--1533. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2020.3016322

[9] Guo Y., Han B., Du J., et al. Kilometers long graphene coated optical fibers for fast temperature sensing. Research, 2021, vol. 2021, art. 5612850. DOI: https://doi.org/10.34133/2021/5612850

[10] Li M., Li S., Stone J.S. Novel optical fibers for distributed sensor applications. Proc. SPIE, 2017, vol. 10323. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2272464

[11] Failleau G., Beaumont O., Razouk R., et al. A metrological comparison of Raman-distributed temperature sensors. Measurement, 2018, vol. 116, pp. 18--24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.10.041

[12] Saxena M.K., Jagannadha Raju S.D.V.S., Arya R., et al. Empirical mode decomposition-based detection of bend-induced error and its correction in a Raman optical fiber distributed temperature sensor. IEEE Sensors J., 2016, vol. 16, no. 5, pp. 1243--1252. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2015.2499242

[13] Silva L.C.B., Castellani C.E.S., Segatto M.E.V., et al. High accuracy hot spot size estimation technique for Raman Distributed Temperature Sensors. SBMO/IEEE MTT-S IMOC, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/IMOC43827.2019.9317584

[14] Bazzo J.P., Pipa D.R., Martelli C., et al. Improving spatial resolution of Raman DTS using total variation deconvolution. IEEE Sensors J., 2016, vol. 16, no. 11, pp. 4425--4430. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2016.2539279

[15] Стукач О.В., Сычев И.В. Обработка сигнала в распределенных оптоволоконных датчиках температуры на комбинационном рассеянии света: обзор новых результатов. Радиотехника, 2018, № 3, с. 86--92.