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国际刊号:1004-6801
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埋地管道光纤周界振动监测与预警技术
Perimeter Monitoring and Early Warning Technology for Buried Pipeline Based on Vibration Fiber Optic
  
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.03.026
中文关键词:  地下管线  振动监测系统  侵扰  相位敏感光时域反射计  随机森林  时空耦合
英文关键词:buried pipe  vibration monitoring system  intrusion  phase-sensitive optical time-domain reflectometer (φ-OTDR)  random forest  spatiotemporal coupling
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51878509)
作者单位
刘泽龙 (同济大学土木工程学院 上海200092) 
李素贞 (同济大学土木工程学院 上海200092) 
张祎 (同济大学土木工程学院 上海200092) 
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中文摘要:
      对管道第三方活动进行振动监测和预警可以显著提高管道安全性。遵循“数据采集-样本分割-特征提取-识别模型训练-识别策略”框架,建立了基于随机森林算法的埋地管道光纤周界振动监测系统。通过长度为5.35 km的相位敏感光时域反射计(phase-sensitive optical time-domain reflectometer,简称φ-OTDR)光纤传感系统,采集了鹤嘴锄、铲子、锤子和电锤4种典型周界入侵活动的振动信号和85 h时长的环境振动信号。依据信号对比分析结果,选择合理的样本分割尺度和特征提取方法,并训练随机森林识别模型。提出了时空矩阵识别策略用于识别模型的结果修正,减少了99.59%的系统误报。在测试中,光纤周界振动监测系统的识别率为94.87%,误报率仅为0.013 9%,这说明该系统能够抵抗城市中常见的环境振动干扰。
英文摘要:
      The detection of third-party activities near pipes based on vibration signals can effectively enhance pipeline safety. In the framework of “data collection-sample segmentation-feature extraction-recognition model training-recognition strategy”, a random forest pipeline perimeter monitoring system by vibration optical fiber is proposed . The vibration signals of pickaxe, spade, hammer and electric hammer are collected by 5.35 km φ-OTDR optical fiber, and the 85 h environmental signals are also collected for comparison. The methods of sample segmentation and feature extraction are established to train a random forest model. A strategy of space-time matrix is proposed for correcting the model result, which will reduce the false alarm by 99.59%. In the test, the recognition rate of the perimeter monitoring system is 94.87%, while the false alarm rate is only 0.013 9%, which indicates that the system performs well under common urban environmental vibrations.
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