光纤传感器系统技术方案

一种用于确定干扰位置的、具有带有多个适于对背散射信号的部分作出反应及标记干扰的激活单元的信号处理器的光纤传感器系统和方法。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】专利技术背景
本专利技术涉及光纤传感器系统以及用于确定干扰位置的方法。
技术介绍
油、水、气以及其他产品管道形成了世界的每个部分中的关键的网络，并且是入侵者的容易的目标。这些管道还容易受到地震、海啸和其他地质灾害的影响。监控这些管道以便保持管道安全免受损害是一项重大的挑战。长距离、通常穿过遥远的和敌对的领土使大部分传统的监控系统的成本过高。如果油或气的管道损坏，由于爆炸、火灾和污染，它将对人类生命和健康产生毁灭性的影响；由于对动植物的毒性，它将对环境产生毁灭性的影响，还会对形象和声誉产生相关的经济损失和损害。管道容易受到多种类型的第三方干扰，例如故意行为(非法的开孔、破坏)或非故意的破坏(建筑施工、农业)。此第三方干扰可以引起巨大的经济和环境损害以及对管道经营者声望的损伤。因此，需要可靠的、实时的管道监控系统，以便检测感兴趣的事件并从而保护自然、人类健康和经济利益。根据2009年的一项调查，全世界管道泄露中大约36％都由第三方干扰(TPI)引起，例如非法钻孔、破坏或建筑工程。由于第三方干扰引起的感兴趣的事件的例子包括：2001年10月4日，(美国)阿拉斯加州费尔班克斯，990吨油由于破坏而损失；2000年乌克兰Tschernigow，500,000公升柴油由于非法钻孔而损失；1999年6月10日，(美国)华盛顿，WhatcornCreek，贝灵翰姆，880吨汽油由于建筑工程而损失，经济损失达4500万美元。在发展中国家例如印度、中国和南美洲，非法钻孔是主要的问题。例如在2011年，墨西哥石油公司(PEMAX)统计了在墨西哥有1324例非法钻孔。墨西哥石油公司每天估计损失40,000公升的油和气，其总计每年损失多于10亿美元。如果在干扰发生之前或接近发生干扰时检测到第三方干扰，可以避免或大幅度降低这样的损失。很多时候管道监控是通过沿管道步行、开车和飞行来完成的。沿线步行和开车的年成本在每公里100到之间变化。沿线飞行的额外成本总计为每公里通常每月执行两次检查，其合计达每公里(/km*2航行/月*12个月)。年成本在每公里到之间。相关领域描述已知大量的用于感测声音干扰的系统。所述声音干扰可以是如介绍中所述的通过第三方干扰或地质灾害而对管道造成损坏的代表，或是由于接近的车辆或个人意图破坏管道造成潜在性损坏的代表。这些系统包含与管道并排铺设的光纤的使用，其充当传感器并检测背散射线图案中的改变以便感测声音干扰。例如，德国慕尼黑PiomonGmbH出售利用分布式光纤感测技术检测声音干扰的设备PMS2500-vibrO。PMS2500-vibrO系统结合了光时域反射计(OTDR)和分析及图案识别软件并提供了具有地理信息系统(GIS)地图的自定义界面。国际专利申请NoWO2011/05813,WO2011/05812和WO2011/059501(QinetiQ)都教导了使用分布式光纤感测系统用于建立感兴趣的事件的多个方面。类似地，英国专利申请NoGB2491658也教导了一种用于定位声音干扰的方法和系统。这些专利申请都共同具有分析来自光纤的背散射线的系统以建立感兴趣的事件。这类系统可用于从声音干扰中确定感兴趣的事件，但已知该系统产生“误报”，其中事件被识别为非兴趣并且未能识别一些感兴趣的事件，特别是当这种感兴趣的事件以前从未见过时。事件错误识别问题的一种解决方案可以是使用人工神经网络(ANN)训练系统识别兴趣事件。所述ANN是计算模型并受到了动物中枢神经系统，特别是大脑的启发，其具有机器学习和图案识别的能力。ANN通常表现为节点的系统或由“突触”连接的“神经元”，其可以通过经由ANN输送来自输入的信息而由输入计算值。所述突触是一个神经元通过其传送信号到另外一个神经元的机制。ANN的一个例子是用于笔迹的识别。一组输入神经元可以被照相机中表示字母或数字的输入图像的像素激活。接着这些输入神经元的激活被ANN的设计师所确定的一些功能传递、加权和转换到另外的神经元等，直到最终输出神经元被激活，其确定被成像的是哪个字符(字母或数字)。ANN已被用于解决使用普通基于规则的编程难以解决的多种多样的任务，包括计算机视觉和语音识别。没有ANN的单一形式的定义。通常一类统计模型会被叫做“神经元”，如果该类型由几组自适应权值(由学习算法调整的数字参数)组成并且能够接近该统计模型的输入的非线性函数。自适应权值可以被认为是神经元之间的连接(突触)的要点。ANN必须被训练以便产生可以理解的结果。有三种主要的学习范例：监督式学习、无监督学习和加强学习。在监督式学习中，学习范例的共同点是ANN分析一组预分析的数据，例如波形，并且适应ANN中神经元之间的连接(突触)的权重，因此ANN的输出与已知的事件关联。在这种训练中包含一项成本。通过使用大量代表训练组中的已知事件的数据项可以获得ANN的结果的效率的提高。然而，所述大量的数据项需要计算能力和分析时间的增加以便获得正确的结果。因此，需要在训练ANN所花费的时间和结果的精确性之间需要建立一种权衡。ANN最近的发展包括所谓的“深度学习”。深度学习是尝试使用输入的层次模型的一组算法。多伦多大学的JeffreyHeaton在2007年刊登于认知科学趋势，vol.11，No.10，428页到434页，题为“LearningMultipleLayersofRepresentation”的文章中讨论了深度学习。这一出版物描述了包含自上而下连接的多层次神经网络以及每次训练该多层次神经网络的一层以生成感知数据，而不是仅仅是将数据分类。现有技术ANN中神经元活动被针对一系列离散的时间步计算，而不是通过使用连续的参数。神经元的活动级别通常由所谓的“活动值”定义，其被设置为0或1，并且其描述在时间步t的“动作电位”。神经元(即突触)之间的连接，被通常使用具有选自区间[-1.0,+1.0]内的值的加权系数来加权。加权系数的负值代表“抑制突触”，以及加权系数的正值表明“兴奋值”。ANN中活动值的计算使用简单的线性求和模型，其中在神经元的突触上接收的部分或全部的主动输入的加权输入与神经元的(固定的)阈值进行对比。如果求和的结果是大于阈值的值，则激活下一个神经元。学习系统的一个例子在国际专利申请No.WO1998027511(Geiger)中描述，其教导了一种检测图像特征的方法，不计尺寸或位置。该方法包括使用若干信号生成装置，其输出以使用非线性组合函数计算的特征的形式表示图像信息。国际专利申请No.WO2003017252涉及一种用于识别语音的声音序列或字符序列的方法。所述语音的声音序列或字符序列首先供应给神经网络，并且特征的序列通过考虑基于字符串序列的所存储的声音和/或词汇信息由语音序列或字符序列形成。设备通过使用之前规划的大量的知识存储来识别语音和字符序列。HansGeiger和ThomasWaschulzik的题为“TheorieundAnwendungstrukturiertekonnektionistischeSysteme”，发表于Informatik-Fachreichte,Springer-Verlag，1990，143-152页也描述了一种神经网络的实现方式。该文章的ANN中的神经元具有在0到2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光纤传感器系统(10)，包括：光纤(20)；用于发射射线(35)到所述光纤(20)中的射线源(30)；用于检测从所述光纤(20)中背散射的背散射线(37)的检测器(40)；与所述检测器(40)连接的信号处理器(50)，用于由所述背散射线(37)生成多个值(55)，其中所述信号处理器(50)包括：连接到所述信号处理器(50)并接收多个部分(60)的多个第一激活单元(130)；多个第二激活单元(140)，其中所述第一激活单元(130)的重叠的子集连接到所述第二激活单元(140)中的多个；以及用于总计来自多个所述第二激活单元(140)的子集的至少输出以产生指示干扰(45)的结果(198)的输出(180)。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.04.18 GB 1407011.41.一种光纤传感器系统(10)，包括：光纤(20)；用于发射射线(35)到所述光纤(20)中的射线源(30)；用于检测从所述光纤(20)中背散射的背散射线(37)的检测器(40)；与所述检测器(40)连接的信号处理器(50)，用于由所述背散射线(37)生成多个值(55)，其中所述信号处理器(50)包括：连接到所述信号处理器(50)并接收多个部分(60)的多个第一激活单元(130)；多个第二激活单元(140)，其中所述第一激活单元(130)的重叠的子集连接到所述第二激活单元(140)中的多个；以及用于总计来自多个所述第二激活单元(140)的子集的至少输出以产生指示干扰(45)的结果(198)的输出(180)。2.根据权利要求1所述的光纤传感器系统(10)，其中所述射线源(30)发射一系列的光脉冲(35p)。3.根据任意上述权利要求所述的光纤传感器系统(10)，进一步包括用于存储代表干扰(45)或干扰序列的多个图样(196)的存储器(190)。4.根据任意上述权利要求所述的光纤传感器系统(10)，其中所述第一激活单元(130)具有在没有第一输入(132)时静止频率上的和在至少部分依赖于总计的来自所述检测器(40)的第一输入(132)的增加频率上的第一输出(137)。5.根据权利要求4所述的光纤传感器系统(10)，其中所述第二激活单元(140)具有依赖于总计的和加权的所述第一输出(137)的第二输出(147)。6.根据任意上述权利要求所述的光纤传感器系统(10)，进一步包括布置在包括中间层(185)和更多层(170)的层(180)中的多个第三激活单元(170)，其中第二激活单元(140)的重叠的子集连接到布置在所述中间层(185)中的所述第三激活单元(170)中的多个，并且所述中间层(185)中的所述第三激活单元(170)的重叠的子集连接到布置在更多层(187)的至少一个中的所述第三激活单元(170)中的多个；其中所述输出(180)适于总计来自布置在所述更多层(187)中的第三激活单元(170)中的多个的至少一个输出。7.根据权利要求6所述的光纤传...

【专利技术属性】
技术研发人员：汉斯·盖革，
申请(专利权)人：MIC股份公司，净特拉公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE