Time-efficient CNN-assisted BOFDA
- Brillouin Optical frequency domain analysis (BOFDA) is a well-known technique in distributed Fiber sensing for temperature and strain monitoring. In this study, we applied a signal post-processing method based on convolutional neural networks (CNNs) and we show that in comparison to conventional methods based on Lorentzian curve fitting (LCF), our CNN model is more robust against noise and can shorten the measurement time by more than 9 times. This will open the way for applications, where faster monitoring is needed.
Autor*innen: | Christos Karapanagiotis |
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Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2021 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Distributed fiber-optic sensors; Machine learning; Temperature and strain sensing |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Umwelt |
Umwelt / Sensorik | |
Veranstaltung: | Machine learning workshop |
Veranstaltungsort: | Online meeting |
Beginndatum der Veranstaltung: | 18.03.2021 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 24.03.2021 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |