Page 172 - 《应用声学》2023年第4期
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                 and 40 successive frames features are combined as the input features for the network. Classification results
                 show that the deep neural network-based vibration signal classification can achieve satisfied performance, and
                 the realistic experiment validate the effectiveness of the proposed method.
                 Keywords: Keywords: Distributed fiber sensor; Pre-warning system; Deep neural network; Vibration signal
                 classification
                                                               同的是，光频域反射计 (Optical frequency domain
             0 引言
                                                               reflectmeter, OFDR) 是利用光纤瑞利散射进行分
                                                               布式测量，区别在于 OFDR是通过测量拍频信号的
                 长距离输油/气管道由于运量大、建设成本低、
                                                               频率进行空间定位，对激光光源要求极高                   [8] 。
             占地少、损耗小等优点，在石油、天然气运输过程中
             占有举足轻重的地位。近年来，城市建设的扩张以                                非法施工以及打孔盗油等威胁事件不可避免
                                                               地会对光纤产生外部扰动，外部扰动会引起相应
             及打孔盗油/气活动的猖獗，使得输油/气管道面临
             日益严重的安全威胁          [1] 。除城市建设过程中的各类               位置土层的振动进而影响光纤本身的振动，从而
             机械作业，管道附近还存在农田锄地、汽车行驶等                            使后向瑞利散射光相位发生变化                 [9−10] 。本文从实
                                                               际应用出发，仅考虑基于相位敏感光时域反射的
             种类繁多的振动作业。不同振动作业对管道安全运
             行具有不同的威胁等级，对这些振动作业进行分类                            ϕ—OTDR 技术。图 1 给出了 ϕ—OTDR 系统框图，
             识别在输油/气管道的安全监测过程中具有非常重                            系统利用激光作为传感介质，光纤作为传输通道，可
                                                               以同时获取传感光纤区域内随时间和空间变化的
             大的研究意义。
                 传统的管道安全监测采用人工巡线方式，在管                          传感信息     [11] ，结合高速数据采集以及信号处理可以
             道沿线泵站配备工作人员，定期巡线检查。这种方                            搭建实时的光纤安全预警系统               [12−13] 。图 1 中脉冲
             法耗时长、成本高，不能及时发现威胁管道安全运                            激光器周期性输出的脉冲光源通过 3 dB 耦合器注
             行事件；同时不适用于沙漠、湖泊、沼泽等环境恶劣                           入光纤，激光在光纤中传输会产生后向散射，后向散
             的区域。另一种管道安全监测方法是利用负压波方                            射光被外部扰动所调制从而携带传感信息。单个激
             法：管道发生泄漏时会在泄漏点附近会产生压力突                            光脉冲的所有后向散射光携带了沿光纤空间分布
             降，并以负压力波方式向两端传输。负压波方法利                            的传感信息，利用 OTDR对空间分布的传感信息进
             用压力传感器，在一段输油管道的上游与下游分别                            行空间定位      [14] 。PD 为光电检测器，将携带传感信

             测量管道内压力变化，检测是否发生泄漏，同时利用                           息的后向散射光转化为电信号，通过对每个周期内
             两端负压力波的时间差定位泄漏点位置                    [2] 。然而，     的后向散射光进行数据采集，就可以获得不同时刻
             负压波方法对泵站正常的开/关阀门具有较多虚警，                           沿光纤分布的传感信号，通过后端信号处理从而进
             同时存在定位不准等缺点。常规的人工巡线、负压                            行光纤预警。
             波方法等管道安全监测方法普遍存在不能提前预                                                                     ܱᦊ
                                                                                   3 dBᏹՌ٨
             报管道安全运行威胁事件的问题，即不能安全预警，                              ᑢф༏А٨                                ੸ү
                                                                                              ͜ਖАጜ
             仅能在威胁事件造成实质破坏之后给出报警。近年
             来，一种利用分布式传感光纤进行管道安全预警的                                             Аႃ
             方式得到越来越广泛的应用。                                                     ̄ౝኮ
                 根据分布式光纤传感原理不同，常见的分布
             式光纤传感技术可以分为干涉型以及散射型两大                                            ηՂܫေ٨
             类。干涉型分布式光纤传感包括 Michelson 光纤干
                                                                       图 1  分布式 ϕ—OTDR 光纤传感系统
             涉仪、Mach-Zehnder 光纤干涉仪、Sagnac 光纤干涉
                                                                  Fig. 1 Distributed ϕ—OTDR fiber sensor system
             仪以及各种复合干涉仪，具体结构与工作原理详
             见文献 [3]。后向散射型分布式光纤传感主要利用                              在光纤安全预警系统中，需要对光纤附近的外
             光时域反射计 (Optical time domain reflectmeter,          部扰动进行分类识别，从而采取正确的防范措施。
             OTDR) 实现各种类型传感          [4−7] 。与 OTDR 原理相         本文提出利用深度神经网络模型对光纤振动事件
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