
Sistema di monitoraggio distribuito in fibra ottica
I disturbi ambientali intorno alle fibre ottiche possono causare cambiamenti nei parametri centrali della fibra come lunghezza, diametro e indice di rifrazione della fibra, modulando ulteriormente la luce retrodiffusa e alterandone l'intensità, la fase e la frequenza. Stabilire un collegamento tra eventi di disturbo e segnali ottici consente l'identificazione e la localizzazione di questi eventi. Gli algoritmi di rete neurale di deep learning AI possono essere utilizzati per migliorare la precisione nell'identificazione di rotture della fibra ed eventi di intrusione di terze parti-, riducendo i falsi allarmi e gli allarmi mancati.
Descrizione
I disturbi ambientali intorno alle fibre ottiche possono causare cambiamenti nei parametri centrali della fibra come lunghezza, diametro e indice di rifrazione della fibra, modulando ulteriormente la luce retrodiffusa e alterandone l'intensità, la fase e la frequenza. Stabilire un collegamento tra eventi di disturbo e segnali ottici consente l'identificazione e la localizzazione di questi eventi. Gli algoritmi di rete neurale di deep learning AI possono essere utilizzati per migliorare la precisione nell'identificazione di rotture della fibra ed eventi di intrusione di terze parti-, riducendo i falsi allarmi e gli allarmi mancati. Ciò può essere combinato con una piattaforma basata su droni per la gestione integrata di sondaggi di allarme rapido. Per le PCCP (fibre ottiche criogeniche policristalline), è possibile utilizzare un sistema di valutazione del rischio strutturale PCCP per valutare il margine di sicurezza dopo la rottura di una fibra.
Caratteristiche
Monitoraggio esteso, allarmi-in tempo reale, pianificazione strategica
Una singola unità copre 50 chilometri, fornendo una risposta di secondo-livello agli incidenti di sicurezza e il monitoraggio-in tempo reale delle informazioni sulla sicurezza della pipeline.
Implementazione semplice, posizionamento preciso, vantaggio-a lungo raggio
Utilizzando cavi ottici per sensori dedicati, l'implementazione remota raggiunge una precisione di posizionamento a livello di contatore-.
Riconoscimento morfologico per determinare i livelli di minaccia
Estrazione di funzionalità, riconoscimento di pattern e big data + determinazione e classificazione del tipo di eventi di minaccia assistiti dall'AI.
Indicatori tecnici
Il sistema è costituito da cavi in fibra ottica posati lungo la pipeline, host di monitoraggio con diverse funzioni e un sistema hardware e software del centro di controllo.
Cavi in fibra ottica: vengono selezionati diversi tipi di fibre ottiche in base al tipo di evento monitorato (ad esempio, vibrazione, deformazione) e alle differenze nei principi di monitoraggio; la modalità di posa (all'interno o all'esterno della condotta) viene scelta in base alle caratteristiche dell'evento monitorato e alle condizioni di impiego.
Host di monitoraggio: diversi tipi di host di monitoraggio con funzioni diverse vengono selezionati in base al tipo di evento monitorato (ad esempio, vibrazione, deformazione). Gli host comunemente utilizzati includono host di monitoraggio delle vibrazioni, host di monitoraggio della riproduzione del suono, host di monitoraggio della deformazione e host di monitoraggio della temperatura.
Campi di applicazione
È adatto per il monitoraggio delle intrusioni di terze parti-, il monitoraggio degli assestamenti irregolari, il monitoraggio dei cavi rotti (PCCP) e il monitoraggio delle perdite (termiche) di condotte di petrolio, gas, calore, acqua e municipali. Può essere utilizzato con tubi in ghisa sferoidale, tubi in acciaio, tubi in plastica, tubi in cemento, ecc., senza essere limitato dal materiale del tubo. Entro la fine del 2024, è stato applicato al monitoraggio di circa 1.000 km di condotte idriche, 100 km di condotte comunali e di un gran numero di condutture di petrolio, gas e calore.
Perché scegliere NOI
Questo sistema di monitoraggio con rilevamento della fibra cattura sottili cambiamenti ambientali che modificano le proprietà del nucleo della fibra e tiene traccia dei cambiamenti nei segnali luminosi retrodiffusi. Abbiniamo le variazioni del segnale ai disturbi effettivi per individuare accuratamente i punti problematici.
La rete neurale IA incorporata aumenta la precisione di rilevamento della frattura del filo e dell'invasione esterna. Mantiene sotto controllo i falsi allarmi e i rischi persi. I droni si collegano perfettamente al sistema per realizzare-avvisi unici e ispezioni sul campo. Si unisce inoltre a strumenti di valutazione strutturale per verificare le condizioni di sicurezza dei tubi PCCP dopo danni ai cavi.
Un unico dispositivo sorveglia oltre 50 chilometri di condutture. Invia avvisi istantanei entro pochi secondi quando emergono condizioni anomale. I cavi di rilevamento professionali supportano modalità di layout flessibili, garantendo una precisione di posizionamento fino a pochi metri.
Il sistema estrae le caratteristiche del segnale e adotta l'analisi dei big data per individuare diversi gradi di minaccia. Selezioniamo tipi di fibre e terminali di monitoraggio adatti alle esigenze di monitoraggio di vibrazioni, deformazione e temperatura. Funziona stabilmente con tubi in ghisa duttile, acciaio, plastica e cemento di tutti i tipi.
L'applicazione pratica sul campo ha coperto migliaia di chilometri di condutture di approvvigionamento idrico, municipali, petrolifere, del gas e di riscaldamento, dimostrando prestazioni affidabili in diversi scenari ingegneristici.
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