分布式声波传感系统DAS

分布式声波传感系统请添加链接描述DAS产品介绍

1、分布式声传感(Distributed?Acoustic?Sensing,?DAS)技术:

利用相干瑞利散射光的相位而非光强来探测音频范围内的声音或振动等信号,?不仅可以利用相位幅值大小来提供声音或振动事件强度信息,还利用线性定量测量值来实现对声音或振动事件相位和频率信息的获取。

DAS可以认为是一个移动干涉式声波传感器在传感光纤探测外界信号,当声音或振动引起该位置干涉光相位的线性变化,通过提取该位置不同时刻的干涉信号并解调,就可实现外界物理量的定量测量。

2、DAS测量原理

DAS 测量过程: 激光器沿着光纤发出光脉冲,一些光以反向散射的形式与入射光在脉冲内发生干涉,干涉光反射回来以后,反向散射的干涉光回到信号处理装置,同时将光纤沿线振动声波信号带来信号处理装置。由于光速保持不变,因此可得到每米光纤的声波振动的测量结果。

3、分布式光纤声波传感系统请添加链接描述(DAS)基本原理

4、DAS系统示范演示

5、DAS技术简介

最大可探测40kHZ声波信号
可探测任何位置光纤周边的实时声波信号(最高40kHZ)
耐高温高压等恶劣环境、且抗电磁干扰
尺寸小,组网能力强

6、DAS基本性能指标
分布式光纤声波传感系统请添加链接描述(DAS)性能指标

7、DAS应用领域简介
石油与页岩气压裂声波振动过程监测
注:石油井下套管可能会泄露,同时井下有油水分层及其它地质结构变化,通过在油井顺着套管一起,因井下常态下,极其安静,能实时监听井下任何位置的声波振动。
管道泄露监测及周边安防
注:无论石油或者天燃气管道,泄露的时候,不仅仅伴随温度变化还有振动变化,同时可以管理管道周边的安全防护与预警。
基于探测地震波的石油/矿藏勘探
注:通过声传感技术,可以分布式的监测到地震波,通过地震波的位置与地壳运动声波来感知和预测石油分层或者其它矿藏情况。
高铁、舰船以及机场监测
注:高铁沿线布置的光纤,可探测高铁运行状态,通过分布式的声波传感,了解轨道及列车运行状态;通过光缆围猎领土范围内的海岛及分布线或者航运线,可实时监测舰船航道情况;机场监测,以实时检测机场飞机起落及机场周边安防。
基于振动的周界安全监测和战场侦察
注:布置光纤于国境线,可预知对方在国境线周围的活动情况。在战场上,可以预知敌人数量,监听敌方情报。

原文地址:http://blog.51cto.com/14083797/2323029

时间: 2024-08-27 13:50:36

分布式声波传感系统DAS的相关文章

设计和应用分布式调用跟踪系统

分布式追踪系统dapper 分布式调用跟踪系统的设计和应用 >>为什么需要分布式调用跟踪系统 随着分布式服务架构的流行,特别是微服务等设计理念在系统中的应用,业务的调用链越来越复杂, 可以看到,随着服务的拆分,系统的模块变得越来越多,不同的模块可能由不同的团队维护, 一个请求可能会涉及到几十个服务的协同处理, 牵扯到多个团队的业务系统,那么如何快速准确的定位到线上故障?同时,缺乏一个自上而下全局的调用id,如何有效的进行相关的数据分析工作? 对于大型网站系统,如淘宝.京东等电商网站,这些问题尤

分布式链路追踪系统预研第二篇

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在上篇随笔后,分布式链路在缓慢推进.一直没什么兴致写,zipkin使用elasticsearch作为数据完全是可行的.但是揉合这两者,就存在两种方案: 第一种,保持zipkin,替换掉存储.即保持zipkin架构,替换掉默认数据存储,改用elasticsearch作为存储.这完全是可行的,但是做出来的也仅仅是一个分布式链路追踪系统.zipkin官方有相应的多数据源的实现源码,有兴趣大家可以自行去git上看. 由于我们想要的不只是分布式链路追踪系统,我们

基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇

分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至Scribe(Facebook开源的日志传输通路)或

打造分布式日志收集系统

前言 系统一大,就会拆分成多个独立的进程,比如web+wcf/web api等,也就成了分布式系统. 要看一个请求怎么从头到尾走的,就有些困难了,要是进行DEBUG.跟踪,就更加麻烦了,困难程度要视进程多少而定,越多越复杂. 分布式日志收集系统就登场了. 今天介绍一款 全开源日志收集.展示系统 - logstash(基于java)+kibana(基于JRuby, logstash已自带)+ElasticSearch+RabbitMQ 架构图如下 这张图是拷贝来的 里面虽然是Redis,但是没关系

zipkin分布式链路追踪系统

基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至Scr

用OSSIM简单实现分布式Netflow分析系统

用OSSIM简单实现分布式Netflow分析系统 若干要对网络异常流量进行分析,首先要深入了解其产生原理及特征,对异常流量的种类.流向.产生后果.数据包类型.地址.端口等多个方面进行分析.Linux下Netflow数据采集分析工具为Nfdump,通过Nfsen,以Web界面展示出来,然而如果让你完全通过之前编译安装的方式搭建Netflow采集分析平台确非常复杂. 以下三幅图展示了在OSSIM系统中实现分布式Netflow系统的截图. 如何轻松设置Netflow,大家请参考<开源安全运维平台OSS

Beanstalkd一个高性能分布式内存队列系统

流行的队列框架大致有:Memcacheq,Fqueue, RabbitMQ, Beanstalkd以及linkedin的kafka.RabbitMQ使用比较广泛,Beanstalkd是后起之秀.Beanstalkd之于RabbitMQ,就好比Nginx之于Apache,Varnish之于Squid.后面在项目中使用Beanstalkd的过程中,更发现其简单.轻量级.高性能.易使用等特点,以及优先级.多队列.持久化.分布式容错.超时控制等特性.下面简单介绍一下Beanstalkd. 设计思想 高性

高性能分布式闪存系统探讨

大家不难发现目前市场上出售的全闪存阵列基本都是采用SATA SSD,其中的原因在于NVMe SSD比SATA SSD贵,SATA SSD目前可以满足绝大多数应用的性能需求.除此之外,其实目前的全闪阵列软件并不能对NVMe SSD进行很好的支持.如果需要支持NVMe SSD,阵列软件还需要做较大规模的调整,例如需要考虑如何充分发挥多核处理器的并发效能,从而解决软件堆栈带来的性能瓶颈问题.在SATA SSD上,由于SATA SSD本身的性能并不是很高,因此,软件堆栈不需要做大规模调整就可以满足应用需

分布式日志收集系统Apache Flume的设计详细介绍

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布