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CN114279594A - 一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法 - Google Patents

一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法 Download PDF

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CN114279594A
CN114279594A CN202111574316.8A CN202111574316A CN114279594A CN 114279594 A CN114279594 A CN 114279594A CN 202111574316 A CN202111574316 A CN 202111574316A CN 114279594 A CN114279594 A CN 114279594A
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optical fiber
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fire
multimode
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CN202111574316.8A
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王岚
曲冠华
薛岗
孟弘融
王俊胜
任蕾
赵壁
刘刚
方磊
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Tianjin University
Tianjin Fire Research Institute of MEM
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Tianjin University
Tianjin Fire Research Institute of MEM
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Abstract

本发明公开一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法,标定系统包括高温管式炉、温度解调仪、DTS拉曼光纤解调仪和计算机,高温管式炉内放置有热电偶和多模光纤传感器,所述热电偶与温度解调仪连接,多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;温度解调仪和DTS拉曼光纤解调仪均与计算机连接;多模光纤传感器以绕S形的方式往复穿过所述高温管式炉,多模光纤传感器的拐弯处设置于高温管式炉外部,高温管式炉内设置有至少四段所述多模光纤传感器,且高温管式炉内的每段多模光纤传感器的机械张力状态均为零;高温管式炉内的每段多模光纤传感器的一侧相对应的设置有热电偶。

Description

一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法
技术领域
本发明涉及传感器温度标定领域,特别是涉及一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法。
背景技术
基于拉曼散射的分布式光纤测温系统(DTS)是利用温度对拉曼后向散射光强的影响关系而研发的一种新型测温系统,由于光纤传感器体积小布置灵活,抗电磁干扰,能够长距离连续测温等优势,该系统已被广泛应用于各类高温监测和火灾预警工程中,但目前常用的光纤测温传感器标定方式仍停留在恒温标定阶段,其定标参数也多为实验室参数,难以用于火灾等高温场景。并且,光纤外皮的各类组件在连续高温环境下会产生体积变化,对纤芯作用应力,从而使感温性能较恒温标定时有所变化,导致DTS在高温环境中的测温精度变低,进而限制光纤测温系统在火灾预警方面的应用。
目前与本申请最接近的现有专利及论文如下:
1)一种分布式感温火灾探测器及探测系统(112504504A),该探测系统包括感温光纤、激光发射器、波分复用器以及探测主机,运用光时域反射以及拉曼散射效应测量沿感温光纤分布的温度变化。根据背向散射信号光的光强比值和返回时间,获得各温度测点的实时温度值,达到实时测温,监测火情的目的。
但该探测系统并未对其标定后火灾监测系统的测温精度进行说明,且对标定方法也没有进行详细说明及相关数据量化,忽略了对系统的高温修正,测温精准性及反应火场情况能力存疑。
2)一种基于光纤光栅式温度传感器的标定方法(112461406A),公开了一种基于光纤光栅式温度传感器的标定方法。首先对光纤光栅式温度传感器进行恒温标定,通过采集不同温度下的光纤传感器波长,建立实际温度与波长值之间的函数关系,使波长变为测温的中间参量,使其能够在温度场不均匀和不稳定的情况下真实反映出当前所测温度,从数据算法的角度提高光纤光栅式温度传感器的测温精度。
但该标定方法的标定方式依旧为恒温标定,且选取的高温标定温度点及温度段较少,并未考虑高温的快速变化过程及火灾升温曲线特性,不能够很好的适应火灾场景的预警。
3)一种多测点光纤光栅高温传感器的标定装置和方法(111426410A),标定装置由高温管式炉、轨道式移动平台、光纤热电偶绑扎结构和解调控制模块组成;方法中将高温管式炉安装在轨道式移动平台的移动台上,使其能沿滑轨左右移动。同时保持光纤热电偶绑扎结构处于拉直状态,使其穿过其一侧的陶瓷炉塞通孔进入高温管式炉内,并从陶瓷炉塞通孔的另一端穿出。实时记录管式炉加热过程中各光纤段的测量温度,并根据热电偶所采集温度完成光纤段的标定,从而完成整段光纤的标定。
但该标定装置和方法主要解决的是标定过程中的效率问题,侧重点在于标定装置。虽然对光纤进行了高温标定,但仍在使用恒温标定手段。且未对不同高温温度段进行定义从而实施光纤传感器的分温度段、温度区间的标定,可能难以适应动态的高温环境,在火灾预警场景下测温精度存疑。
综上所述,目前未能有一个高效、精确的光纤传感器高温动态标定系统及方法。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提供一种分布式光纤传感器高温动态标定系统及方法,按照典型火灾实验升温曲线,采用高温管式炉对多段光纤进行封闭加热,还原实际火场温度变化情况。同时在炉内设置相同数量的热电偶采集实际温度,与对应光纤形成组合模块,从而获得该升温曲线下光纤的测温稳定性及升温特性,并基于以上数据进行数学拟合修正,提升拉曼光纤测温系统在高温条件下的测温精度。在动态标定过程中考虑了光纤组件在连续高温作用下的体积变化,还原实际火场中测温光纤的变化情况。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种分布式光纤传感器高温动态标定系统,包括高温管式炉、温度解调仪、DTS拉曼光纤解调仪和计算机,高温管式炉内放置有热电偶和多模光纤传感器,所述热电偶与温度解调仪连接,多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;温度解调仪和DTS拉曼光纤解调仪均与计算机连接;
所述多模光纤传感器以绕S形的方式往复穿过所述高温管式炉,多模光纤传感器的拐弯处设置于高温管式炉外部,高温管式炉内设置有至少四段所述多模光纤传感器,且高温管式炉内的每段多模光纤传感器的机械张力状态均为零;高温管式炉内的每段多模光纤传感器的一侧相对应的设置有热电偶。
进一步的,每个热电偶与对应的每段多模光纤传感器之间无接触且彼此间距小于2cm。
进一步的,所述高温管式炉内的每段多模光纤传感器的长度为1m;每段多模光纤传感器彼此间的横向间隔至少为10cm。
进一步的,高温管式炉外的多模光纤传感器拐弯处的最小弯曲半径为30mm。
本发明还提供一种基于光纤传感器的火灾场景高温动态标定方法,包括以下步骤:
(1)根据待标定的应用场景内的火灾现场影响因素,选取火灾升温模型;
(2)对选取的火灾升温模型的参数进行调节,使火灾升温模型中的升温条件与应用场景一致,并确定出适用于应用场景的火灾高温动态标定的升温曲线;
(3)将热电偶和多模光纤传感器放置于高温管式炉内,并将热电偶与温度解调仪连接,将多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;最后在高温管式炉两端布置隔热棉,以封闭炉体;
(4)在高温管式炉中设定升温函数,以契合步骤(1)选取的火灾升温模型,使高温管式炉内还原真实火场的升温情况,对高温管式炉内的热电偶和多模光纤传感器进行加热,采集步骤(2)确定的升温曲线下热电偶和多模光纤传感器的温度变化数据,升温过程结束后,将热电偶和多模光纤传感器测得的升温过程温度数据导出;
(5)基于上步得到的热电偶和多模光纤传感器的升温过程温度数据,通过多项式拟合或SVM算法拟合得到多模光纤传感器及热电偶在对应火灾升温模型下的升温修正模型;
(6)将多模光纤传感器实际应用过程中测得的温度数据代入升温修正模型即可完成多模光纤传感器的温度标定。
进一步的,步骤(1)中所述火灾现场影响因素包括空间尺寸、通风情况、可燃材料;火灾升温模型包括马忠诚模型、ASCE升温模型、Eurocode经验模型。
进一步的,步骤(2)中火灾升温模型的参数包括火源功率、通风因子。结合典型火灾实验升温曲线,确定出适用于应用场景的火灾高温动态标定的升温曲线。
进一步的,步骤(4)中升温过程中对温度解调仪及DTS拉曼光纤解调仪的采集界面进行监测,以防止升温过程中数据采集中断,温度采集的时间间隔为1s。
进一步的,步骤(5)中将多模光纤传感器得到的升温过程温度数据作为输入量,将热电偶得到的升温过程温度数据作为输出量,进行整体多项式分温度段拟合或SVM算法分温度段拟合得到升温修正模型。
与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:
1.本发明有效解决了目前恒温标定的光纤传感器在高温条件下测温精度较低,稳定性较差等问题,为拉曼光纤测温系统在火灾预警、高温监测方面的应用提供改进方案。
2.本发明有降低传感器成本的经济意义;针对适用于火灾预警及高温场景下的光纤测温系统,有几类特种光纤可供选择,但由于制作工艺复杂,其成本往往一米在百元以上,远高于普通光纤,所以实际应用较少。本方法对普通光纤进行动态标定,使其适用于火灾及高温条件下的温度预测,在保证测温精度的同时极大降低了材料成本,减少了初投资。
3.本发明有提升火灾预警能力的社会意义;虽然现阶段分布式光纤测温系统在火灾监测方面有较多应用,但测温精度由于受限于传统恒温的光纤传感器标定方式,往往只能反映升温趋势,不能做到较高精度的温度预警,对火场的实时温度采集能力不足。本发明提供的动态标定方法,在标定的过程中对光纤实时测温进行拟合修正,大幅提高普通光纤传感器在火灾场景下的测温精度,完善拉曼光纤测温系统在火灾预警能力方面的不足,提高常规光纤在火灾预警方面的普及性,降低社会火灾安全隐患,减少人员财产损失。
附图说明
图1是本发明火灾场景高温动态标定方法的流程示意图。
图2是本发明分布式光纤传感器高温动态标定系统的结构示意图。
图3是多项式拟合得到的Cardington火灾曲线升温修正模型的效果图。
图4是多项式拟合得到的Odeen火灾曲线升温修正模型的效果图。
图5是SVM算法拟合得到的Cardington火灾曲线升温修正模型的效果图。
图6是SVM算法拟合得到的Odeen火灾曲线升温修正模型的效果图。
附图标记:1-高温管式炉,2-DTS拉曼光纤解调仪,3-温度解调仪,4-计算机,5-热电偶,6-多模光纤传感器。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
见图2,本发明提供一种分布式光纤传感器高温动态标定系统,包括高温管式炉1、温度解调仪3、DTS拉曼光纤解调仪2和计算机4,本实施例中温度解调仪3为安捷伦温度解调仪;高温管式炉1内放置有K型的热电偶5和多模光纤传感器6,热电偶5与温度解调仪连接,多模光纤传感器6与DTS拉曼光纤解调仪2连接;温度解调仪3和DTS拉曼光纤解调仪2均与计算机4连接。
通常高温管式炉内设置有4-9段多模光纤传感器,本实施例结合高温管式炉孔径大小,并考虑实验可能存在的偶然性误差,多模光纤传感器以绕S形的方式往复穿过高温管式炉两端,多模光纤传感器的拐弯处设置于高温管式炉外部,最终位于高温管式炉内的多模光纤传感器共计四段,并保持高温管式炉内多模光纤传感器为无机械张力(无弯折)状态,即高温管式炉内的每段多模光纤传感器的机械张力状态均为零;
本实施例中高温管式炉内的相邻两段多模光纤传感器的长度方向上(纵向)的间距为3m,即用于完成高温管式炉外一个拐弯的多模光纤传感器长度为3m;高温管式炉内的每段多模光纤传感器彼此间的横向间隔至少为10cm;高温管式炉内的每段多模光纤传感器的长度为1m。高温管式炉外的多模光纤传感器拐弯处的最小弯曲半径为30mm;
高温管式炉内1的每段多模光纤传感器6的旁边相对应的紧邻设置有热电偶5,使热电偶测温区域紧邻多模光纤传感器测温区域,并确保每个热电偶5与紧邻的每段多模光纤传感器6之间无接触且彼此间距小于2cm。
本实施例中还将高温管式炉内的三段多模光纤传感器设定为标定段并依次编号,另外一段多模光纤传感器设定为备用段,热电偶与多模光纤传感器相对应的同样设置备用段和标定段,并依次对热电偶的标定段编号。
见图1,基于上述分布式光纤传感器高温动态标定系统,以下是本实施例中火灾场景高温动态标定方法的具体描述,包括以下步骤:
(1)根据多模光纤传感器应用场景的空间尺寸、通风情况、可燃材料等火灾现场影响因素,在现存火灾升温模型如马忠诚模型、ASCE升温模型、Eurocode经验模型等模型中选定一种火灾升温模型;
(2)对选取的火灾升温模型的火源功率、通风因子等相关参数进行调节,使火灾升温模型中的升温条件与应用场景一致,同时结合经典火灾实验Cardington、Odeen实验的升温曲线,确定出适用于应用场景的火灾高温动态标定的升温曲线;
(3)将热电偶和多模光纤传感器放置于高温管式炉内,并将热电偶与温度解调仪连接,将多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;最后在高温管式炉两端布置隔热棉,以封闭炉体;
(4)在高温管式炉中设定升温函数,最大程度逼近步骤(1)选取的火灾升温模型,使高温管式炉内还原真实火场的升温情况,对高温管式炉内的热电偶和多模光纤传感器进行加热,采集步骤(2)确定的升温曲线下热电偶和多模光纤传感器的温度变化数据,采集到的温度变化数据是连续时间段内不同时间点对应的温度数据,从而得到热电偶测得的实际温度与多模光纤传感器测得的温度的变化;用作后续多模光纤传感器升温的数学拟合修正;升温过程结束后,将热电偶和多模光纤传感器测得的升温过程温度数据导出;
此外在升温过程中还对温度解调仪及DTS拉曼光纤解调仪的采集界面进行监测,以防止升温过程中数据采集中断,温度采集的时间间隔为1s。
(5)基于上步得到的热电偶和多模光纤传感器的升温过程温度数据,通过多项式拟合或SVM算法拟合得到多模光纤传感器及热电偶在对应火灾升温模型下的升温修正模型;
由于多模光纤传感器升温数据维度较低,支持向量机(SVM)算法泛化能力较强,在较小的升温段范围内选用该算法对升温修正模型进行分段拟合效果良好;在整体升温过程上,多模光纤传感器对温度变化较为敏感,可选用多项式拟合方法,对多模光纤传感器升温修正模型进行分段拟合,提高测温精度,得到多模光纤传感器高温修正模型。
(6)将多模光纤传感器实际应用过程中测得的温度数据代入升温修正模型即可完成多模光纤传感器的温度标定。
具体的,步骤(5)中,本实施例以升温过程温度数据中多模光纤传感器每隔时间t(t范围在7s-1min)的温度数据作为自变量(输入量),热电偶实每隔时间t(t范围在7s-1min)的温度数据作为因变量(输出量),对输入量、输出量进行整体多项式分温度段拟合及SVM算法分温度段拟合,随后得到多模光纤传感器及热电偶在对应火灾升温模型下的升温修正模型;本实施例中以200摄氏度作为界限,200摄氏度以下和200摄氏度以上分别作为两个温度段。
多项式拟合得到的升温修正模型和SVM算法拟合得到的升温修正模型分别见图3、图4和图5、图6,其中多项式拟合的升温修正模型将Odeen升温曲线下的温度平均绝对误差由265.04℃降低至9.92℃;将Cardington升温曲线下的温度平均绝对误差由235.99℃降低至11.96℃。SVM算法的升温修正模型将Odeen升温曲线下的温度平均绝对误差由265.04℃降低至4.88℃;将Cardington升温曲线下的温度平均绝对误差由235.99℃降低至4.10℃。
其中,SVM算法分温度段拟合过程中是将热电偶和多模光纤传感器所有标定段的全过程温度数据按照8:1:1分为训练集、验证集和测试集;多项式分温度段拟合过程中是将热电偶和多模光纤传感器的备用段的全过程温度数据作为验证集;两种拟合方式在验证集上的结果与训练集基本一致。分析可知,在100-200℃相对较低的温度段,SVM算法拟合后的温度数据稳定性及准度优于多项式模型,但从整体温度段来看,多项式拟合后的温度数据稳定性更好,精度更高。
本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换,这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种分布式光纤传感器高温动态标定系统,其特征在于,包括高温管式炉、温度解调仪、DTS拉曼光纤解调仪和计算机,高温管式炉内放置有热电偶和多模光纤传感器,所述热电偶与温度解调仪连接,多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;温度解调仪和DTS拉曼光纤解调仪均与计算机连接;
所述多模光纤传感器以绕S形的方式往复穿过所述高温管式炉,多模光纤传感器的拐弯处设置于高温管式炉外部,高温管式炉内设置有至少四段所述多模光纤传感器,且高温管式炉内的每段多模光纤传感器的机械张力状态均为零;高温管式炉内的每段多模光纤传感器的一侧相对应的设置有热电偶。
2.根据权利要求1所述一种传感器高温动态标定系统,其特征在于,每个热电偶与对应的每段多模光纤传感器之间无接触且彼此间距小于2cm。
3.根据权利要求1所述一种传感器高温动态标定系统,其特征在于,所述高温管式炉内的每段多模光纤传感器的长度为1m;每段多模光纤传感器彼此间的横向间隔至少为10cm。
4.根据权利要求1所述一种传感器高温动态标定系统,其特征在于,高温管式炉外的多模光纤传感器拐弯处的最小弯曲半径为30mm。
5.一种基于光纤传感器的火灾场景高温动态标定方法,基于权利要求1所述传感器高温动态标定系统,其特征在于,包括以下步骤:
(1)根据待标定的应用场景内的火灾现场影响因素,选取火灾升温模型;
(2)对选取的火灾升温模型的参数进行调节,使火灾升温模型中的升温条件与应用场景一致,并确定出适用于应用场景的火灾高温动态标定的升温曲线;
(3)将热电偶和多模光纤传感器放置于高温管式炉内,并将热电偶与温度解调仪连接,将多模光纤传感器与DTS拉曼光纤解调仪连接;最后在高温管式炉两端布置隔热棉,以封闭炉体;
(4)在高温管式炉中设定升温函数,以契合步骤(1)选取的火灾升温模型,使高温管式炉内还原真实火场的升温情况,对高温管式炉内的热电偶和多模光纤传感器进行加热,采集步骤(2)确定的升温曲线下热电偶和多模光纤传感器的温度变化数据,升温过程结束后,将热电偶和多模光纤传感器测得的升温过程温度数据导出;
(5)基于上步得到的热电偶和多模光纤传感器的升温过程温度数据,通过多项式拟合或SVM算法拟合得到多模光纤传感器及热电偶在对应火灾升温模型下的升温修正模型;
(6)将多模光纤传感器实际应用过程中测得的温度数据代入升温修正模型即可完成多模光纤传感器的温度标定。
6.根据权利要求5所述一种基于光纤传感器的火灾场景动态标定方法,其特征在于,步骤(1)中所述火灾现场影响因素包括空间尺寸、通风情况、可燃材料;火灾升温模型包括马忠诚模型、ASCE升温模型、Eurocode经验模型。
7.根据权利要求5所述一种基于光纤传感器的火灾场景动态标定方法,其特征在于,步骤(2)中火灾升温模型的参数包括火源功率、通风因子。
8.根据权利要求5或7所述一种基于光纤传感器的火灾场景动态标定方法,其特征在于,步骤(2)中结合典型火灾实验升温曲线,确定出适用于应用场景的火灾高温动态标定的升温曲线。
9.根据权利要求5所述一种基于光纤传感器的火灾场景动态标定方法,其特征在于,步骤(4)中升温过程中对温度解调仪及DTS拉曼光纤解调仪的采集界面进行监测,以防止升温过程中数据采集中断,温度采集的时间间隔为1s。
10.根据权利要求9所述一种基于光纤传感器的火灾场景动态标定方法,其特征在于,步骤(5)中将多模光纤传感器得到的升温过程温度数据作为输入量,将热电偶得到的升温过程温度数据作为输出量,进行整体多项式分温度段拟合或SVM算法分温度段拟合得到升温修正模型。
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