【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤温度传感算法，尤其涉及分布式光纤振动事件多元化监控分析法。
技术介绍
1、相位敏感光时域反射（φ-otdr）分布式光纤传感振动检系统（dvs）具有灵敏度高、环境适应性强、检测范围大、成本低等特点，已广泛应用于石油石化、周界安防等领域的第三方入侵监测。
2、dvs振动事件多元化识别技术主要存在两个技术难点，一是振动事件的多样化，如常规的人工挖掘、机械挖掘、行车、夯砸等，多种模式之间存在差异但又非单一参数可区分；二是作为长距离监测技术，分布式光纤传感技术在同一条监测线路上可能会经过多种复杂的环境区域，这些区域中可能存在着大量的无效信号，会对报警的准确性造成极大的干扰；
3、为此我们设计了分布式光纤振动事件多元化监控分析法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中的问题，而提出的分布式光纤振动事件多元化监控分析法，其经过多轮训练后，dvs设备的事件多样化模式预测准确率收敛于≥98%，匹配度较高，很好的解决了dvs设备在现场应用的事件多样化模式识别要求，提高用户的信任度，对dvs设备的应用有较好的推动作用。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、分布式光纤振动事件多元化监控分析法，包括以下步骤：
4、s1：模型封装：
5、a：数据采集：针对所关注的模式进行实验室数据采集，并对需要监测的现场数据进行采集或读取，得到前期模型训练数据；
6、b：数据清洗：为从
7、c：典型位置样本：提取现场数据的采集分析中，需要对典型位置数据进行分析，典型位置的提取采用时分统计后提取报警位置样本；
8、d：数据归一化：采用z-score标准化方法进行归一化，消除不同场景下dvs数据在量级上的差别，方便后续数据比较及处理；
9、e：模型训练：采用一维卷积神经网络进行dvs数据的事件多样化模式识别训练，分别对多种模式的振动信号进行训练并保持准确率收敛大于98%；
10、f：模型封装：模型封装作为设备常规模型。
11、s2：实时数据报警判断：
12、a：事件阈值判断：判断实时数据是否满足事件阈值条件，不满足条件，为正常数据，满足条件，进行下一步；
13、b：事件多样化模式判断：与已知的常规模型进行匹配，如匹配不符合，为正常数据，如匹配符合，进行下一步；
14、c：误报消隐判断：判断是否满足误报消隐条件，满足条件，为正常数据，不满足条件，推送为关注模式的报警。
15、s3：增量的事件多样化模型判断；在第2步判断中，推送为正常数据的可根据实际情况添加增量事件模型，作为样本重复第1步计算，经过人工判别后添加为常规事件模型。
16、本专利技术与现有技术相比，其有益效果为：
17、应用深度学习、机器学习、人工特征规则等多元化模式识别理论，利用典型振动事件的数据，基于增量式模式识别模型更新，建立管道危害事件多元化分类模型，从而提高长距离管道上危害事件的准确率和及时性；
18、综上所述，本专利技术设计合理，经过多轮训练后，dvs设备的事件多样化模式预测准确率收敛于≥98%，匹配度较高，很好的解决了dvs设备在现场应用的事件多样化模式识别要求，提高用户的信任度，对dvs设备的应用有较好的推动作用。
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1.分布式光纤振动事件多元化监控分析法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.分布式光纤振动事件多元化监控分...
【专利技术属性】
技术研发人员：周素芹，魏茂安，程子骏，
申请(专利权)人：青岛汇安谷科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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