分布式光纖溫度傳感智能信息處理技術

目錄
第1章 緒論 1
1.1 光纖傳感技術發(fā)展歷程 1
1.2 分布式光纖溫度傳感原理 2
1.2.1 光纖中光的散射理論 2
1.2.2 拉曼散射感溫原理 3
1.2.3 光時域反射技術 4
1.3 分布式光纖溫度傳感系統(tǒng)結構 5
1.4 分布式光纖溫度傳感系統(tǒng)關鍵性能指標 7
1.4.1 溫度分辨率 7
1.4.2 空間分辨率 8
1.4.3 *小采樣間隔 9
參考文獻 10
第2章 分布式光纖溫度傳感信號降噪方法 12
2.1 分布式光纖溫度傳感噪聲 12
2.1.1 噪聲來源及分析 12
2.1.2 累加平均法 13
2.2 RDTS降噪方法的國內外研究現狀 13
2.2.1 基于光脈沖單純形編碼的方法 14
2.2.2 基于小波變換的方法 15
2.3 基于傳統(tǒng)降噪算法的方法 16
2.3.1 基于奇異值分解的方法 17
2.3.2 基于中值濾波器的方法 26
2.3.3 基于波形類型的方法 31
2.4 基于深度學習的降噪算法 40
2.4.1 基于DSDN的方法 40
2.4.2 基于GraphSAGE的方法 51
2.4.3 基于GAT的方法 54
參考文獻 62
第3章 分布式光纖溫度傳感空間分辨率提升方法 64
3.1 RDTS空間分辨率提升技術研究現狀 64
3.2 基于TVD的RDTS系統(tǒng)空間分辨率提升方法 65
3.2.1 RDTS系統(tǒng)辨識 65
3.2.2 全變差反卷積 67
3.2.3 迭代重加權*小二乘法 70
3.3 *佳參數選取 71
3.3.1 TVD參數對重構信號的影響 71
3.3.2 基于擬合優(yōu)度的重構效果評估 73
3.3.3 參數選取方法 75
3.4 RDTS小尺度熱區(qū)長度識別方法 76
3.4.1 熱區(qū)長度識別研究背景 76
3.4.2 RDTS響應模式分析 77
3.4.3 全連接神經網絡 79
3.5 實驗與結果討論 83
3.5.1 RDTS敏感矩陣構建 83
3.5.2 RDTS空間分辨率提升 86
3.5.3 熱區(qū)響應模式規(guī)律驗證 87
3.5.4 熱區(qū)長度識別模型構建 89
參考文獻 91
第4章 分布式光纖溫度傳感器的熱區(qū)檢測方法 93
4.1 RDTS溫度異常檢測應用研究現狀 93
4.2 基于主成分分析的核廢物桶RDTS溫度異常定位方法 95
4.2.1 定位方法原理 95
4.2.2 主成分分析用于核廢物桶溫度異常定位模擬實驗 96
4.3 基于卷積神經網絡的RDTS熱區(qū)檢測方法 102
4.3.1 檢測方法原理 102
4.3.2 數據集構建 102
4.3.3 模型結構及性能測試 103
4.4 基于圖神經網絡的RDTS溫度異常檢測方法 110
4.4.1 檢測方法原理 110
4.4.2 模型結構及性能測試 110
參考文獻 116
第5章 RDTS平臺化及現場實驗測試 118
5.1 RDTS上位機軟件設計 118
5.1.1 軟件架構 118
5.1.2 主要模塊設計 120
5.2 土壤傳熱測溫實驗 122
5.2.1 實驗方案 122
5.2.2 實驗結果及分析 124
5.3 核廢物處置庫溫度場模擬實驗 129
5.3.1 二維溫度場構建方法 129
5.3.2 三維溫度場轉換方法 132
5.3.3 構建方法驗證 132
5.3.4 實驗場景設計 133
5.3.5 溫度場構建流程 136
5.3.6 三維溫度場構建及效果評價 137
參考文獻 141
第6章 結論、技術發(fā)展趨勢與應用展望 142
6.1 結論 142
6.2 技術發(fā)展趨勢與應用展望 143
6.2.1 技術發(fā)展趨勢 143
6.2.2 應用展望 143
參考文獻 145
彩版 147