分布式光纤DAS通过AI人工智能算法实现管道泄漏/爆管/堵塞监测

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视频中字幕

大家好我们现在来进行这个应用

分布式光纤振动感知

进行管道渗漏的

这样的一个监测实验

首先呢

我们的实验场景是这样子的

就是从这边

我们有一个20的管道

向一个50的PVC管进行供水

这根管道是由两节组成的

然后中间有一个连接处

在这边有一个控制阀门

目前是打开状态

当它是打开状态的时候

一旦给这个管道供水

水流是可以自然流过的

但一旦它关闭的话

由于这边这有一个

裂缝

然后水流呢

就会从这里的一个细小的裂缝中

渗漏出来

这个时候我们需要用这个光纤

对它进行这样的一个感知

看能不能获取到

就是它渗漏的这样的一个状态。

我们训练的AI模型

用来做这样的一个区分实验

好现在的话

因为没有通水

我们这个管道是处于这样的一个

这个示意图是一个灰色状态

灰色的

属于是一个无水的这样的状态

好

现在我们在这个阀门打开的过程中

先尝试对它供水。请供水

好这个时候的话

对我们发现

他就切换到一个流水这样的状态

对

就是这个时候的话

水是可以自然的这样的一个流经

嗯这个这个管道本身的

好

现在的话就是请把这个阀门关闭

好逐渐的话这边呢就会

有一些声音

就是水

因为水压的原因

慢慢的

它就会

从这个缝隙渗出

然后这个时候的话我们也可以看到

我们的AI模型也可以正确

稳定的识别

现在它处于了一个这样的

一个泄露的

一个状态

就是当它稳定之后

它确实处于这样的一个泄露

这样的一个状态

啊这个时候呢

我们就可以根据

需要做一些相应的报警

而且我们发现就是呃

虽然这个管道其实并不长它三四米

它在那个

它是在

这种DAS的理论分辨率之内的

但是我们仍然可以很好区分

它是水是在流动

还是在渗漏

这个时候

我们再让他恢复到这个自然流

流水的状态

然后呢请请打开这个阀门

好的

然后这样子的话

慢慢水就可以

之前经过压力释放之后

水就可以慢慢的自然流过了

然后这个时候我们可以稍作等待

然后看到达稳态之后

现在的话

就是当那个渗漏逐渐消失之后

他确实也切换回了这样的一个

正常流水状态

然后这个时候我们发现

因为这个这个缝是朝上一些的

所以他的渗漏已经不在了

然后呢我们就通过对面的就管道

对面的光纤也可以进行一个状态区分

然后现在感知到的是这样的一个

正常流水的

这样的一个状态

嗯

好的嗯

他已经稳定处于这样一个正确的

这样的一个呃

监测状态了

现在我们将水关掉

请关水

好然后我们可能需要

稍等一下

等井里面的水流完

嗯

好

当他进进入稳稳态之后的话

他就处于了这样的一个无水的

这样的一个状态

这个时候话就是说他他已经没有水
那整体我们就是用这个分布式光纤

智能感知

就是可以证明能够区分的了

就是管道

嗯处于不同的这样的一个状态

对

那么这个AI模型的这样一个结构

还是可以适用这样的情况

好的谢谢大家