Details

В данной работе изложен материал о работе системы DAS и выполнение предподготовки данных, полученных с него, для разработки нейронной сети для классификации событий с применением фильтрации данных. DAS (Distributed acoustic sensing) – это распределенная акустическая система мониторинга. Метод основан на улавливании вибрации волокна при акустическом воздействии, вызванном, например, прорывом трубопровода, несанкционированным действием и т.д. В его основе лежит фазочувствительный оптический когерентный рефлектометр, работающий по принципу оптического рефлектометра. Дальнейшей перспективой нейронной сети является увеличение обобщающей способности моделей, что позволит использовать полученные данные с системы мониторинга с одного полигона, отфильтровать их и протестировать на другом полигоне. Такой подход позволит значительно упростить и удешевить процесс пусконаладки оборудования на объектах критической инфраструктуры за счет создания моделей на основе небольшого количества данных, полученных с оптоволоконного кабеля.

his paper presents material on the operation of the DAS system and the pre-preparation of data obtained from it for the development of a neural network for classifying events using data filtering. DAS (Distributed acoustic sensing) is a distributed acoustic monitoring system. The method is based on the capture of fiber vibration during acoustic exposure caused, for example, by a pipeline break, unauthorized action, etc. It is based on a phase-sensitive optical coherent reflectometer operating on the principle of an optical reflectometer. A further perspective of the neural network is to increase the generalizing ability of models, which will allow using the data obtained from the monitoring system from one polygon, filtering them out and testing them at another polygon. This approach will significantly simplify and reduce the cost of commissioning equipment at critical infrastructure facilities by creating models based on a small amount of data obtained.