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Machine Learning Approaches in Brillouin Distributed Fiber Optic Sensors
- This paper presents reported machine learning approaches in the field of Brillouin distributed fiber optic sensors (DFOSs). The increasing popularity of Brillouin DFOSs stems from their capability to continuously monitor temperature and strain along kilometer-long optical fibers, rendering them attractive for industrial applications, such as the structural health monitoring of large civil infrastructures and pipelines. In recent years, machine learning has been integrated into the Brillouin DFOS signal processing, resulting in fast and enhanced temperature, strain, and humidity measurements without increasing the system’s cost. Machine learning has also contributed to enhanced spatial resolution in Brillouin optical time domain analysis (BOTDA) systems and shorter measurement times in Brillouin optical frequency domain analysis (BOFDA) systems. This paper provides an overview of the applied machine learning methodologies in Brillouin DFOSs, as well as future perspectives in this area.
Autor*innen: | Christos KarapanagiotisORCiD, Katerina Krebber |
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Dokumenttyp: | Zeitschriftenartikel |
Veröffentlichungsform: | Verlagsliteratur |
Sprache: | Englisch |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Sensors |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2023 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik | |
Veröffentlichende Institution: | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
Verlag: | MDPI |
Jahrgang/Band: | 23 |
Ausgabe/Heft: | 13 |
Aufsatznummer: | 6187 |
Erste Seite: | 1 |
Letzte Seite: | 26 |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik | |
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau | |
Freie Schlagwörter: | Artificial neural networks; BOFDA; BOTDA; Distributed fiber optic sensors; Machine learning; Strain and temperature measurements |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Energie |
Energie / Wasserstoff | |
Infrastruktur | |
Umwelt | |
Umwelt / Sensorik | |
DOI: | 10.3390/s23136187 |
URN: | urn:nbn:de:kobv:b43-580145 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access") |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
Datum der Freischaltung: | 02.08.2023 |
Referierte Publikation: | Ja |
Datum der Eintragung als referierte Publikation: | 02.08.2023 |
Schriftenreihen ohne Nummerierung: | Wissenschaftliche Artikel der BAM |